KR20120063634A - 기계시스템 상태감시장치 및 상태감시방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명에 따른 운전조건에 기초한 기계시스템 상태감시장치는, 기계시스템의 운전조건에 따라 기계시스템에 설치된 적어도 하나의 센서로부터 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 수집된 데이터가 설정범위 이내에서 설정시간 동안 지속된 경우에, 데이터 수집부에 수집된 데이터 중 설정범위 이내의 데이터로부터 획득한 진동분석값 데이터가 설정값으로부터 설정오차범위 이내에 있는지를 감시하여 기계시스템의 상태가 정상인지 여부를 판단하는 상태 판단부;를 포함한다.

Description

기계시스템 상태감시장치 및 상태감시방법{Condition monitoring apparatus and condition monitoring method for machinery system}
본 발명은 기계시스템의 상태를 감시하여 정상인지 여부를 판단하는 기계시스템 상태감시장치 및 상태감시방법에 관한 것이다.
기계시스템의 건전성 평가 및 유지/보수를 위한 모니터링 시스템(또는 상태감시시스템, Condition Monitoring System, CMS)은 측정신호로부터 기계시스템의 상태를 분석하여 운영자에게 현재의 상태에 대한 정보를 제공하는 것이 핵심이며, 이를 위해 기계의 특성에 따라 출력, 진동, 온도, 오일상태 및 주요부위의 응력 등 복합적인 정보를 실시간으로 제공하는 것이 중요하다.
일반적으로는, 기계의 종류 또는 기계 제작자의 기계제작방법에 따라 정상상태의 데이터값이 다르게 나타나므로 초기의 정상적인 기계상태의 측정값을 설정한 후 일정값 이상 변동이 발생한 경우, 경고, 알람 등의 신호를 발생하고, 이상신호의 원인 등을 운영자에게 알리는 것이 필요하다.
특히, 풍력발전기의 경우 너셀(nacelle) 내부에는 블레이드의 회전에 의해 회전수를 높여 발전효율을 높이기 위한 기어와, 회전에너지를 전기에너지로 변환시키는 제너레이터와 같은 발전용 부품들과, 기어와 제너레이터와 같은 부품들의 원활한 기계적 동작을 위해 사용되는 휘발성이 강한 오일이나 윤활유와, 플라스틱 부품이나 여러가지 전기부품들이 구비되어 있는데, 이러한 전기부품들에 의한 스파크가 발생하면 휘발성이 강한 오일이나 윤활유에 착화되어 화재가 발생할 위험성이 높으므로 데이터값을 측정하여 경고 및 알람을 발생시키는 것이 필요하다.
한편, CMS 운영시 경고 또는 알람이 발생할 경우, 시스템 운영자는 이상신호의 원인을 분석하여 해결하여야 하는데, 초기 제공된 설정값과 단순화된 이상신호의 원인은 시스템이 운영되는 동안 발생한 많은 운영상 이력을 반영할 수 없고, 장기적인 측정을 위해 단순화된 측정값(예 : 1일 24회의 1분 평균 진동값 또는 온도)들은 이상신호의 원인분석을 위해 필요한 신호분석(예 : 진동신호의 경우 5000Hz까지의 주파수 성분을 분석하기 위해서는 1초에 12500회 이상의 샘플링이 필요)에 사용할 수 없다.
따라서, CMS 이상신호 발생시 실제 대부분의 운영자는 정밀분석을 위한 측정시스템을 단기적으로 도입하는 경우가 있으며, 경우에 따라서는 정밀분석을 위해 기계시스템의 운영을 중지해야 하는 문제점이 있다.
그리고, 기계시스템의 정상여부를 판단하는 과정에서도, 특정한 운전조건이 없이 모든 데이터를 기초로 하여 기계시스템의 상태를 감시하여 정상인지 여부를 판단함으로써, 진동분석값의 산포가 크기 때문에 고장상태를 파악하기가 매우 용이하지 않은 문제점이 있다.
본 발명은 특정한 운전조건이 일정시간 유지되는 동안에 기계시스템의 상태를 감시하여 정상인지 여부를 판단하는 기계시스템 상태감시장치 및 상태감시방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
청구항 1에 관한 발명인 운전조건에 기초한 기계시스템 상태감시장치는, 기계시스템의 운전조건에 따라 상기 기계시스템에 설치된 적어도 하나의 센서로부터 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 및 수집된 데이터가 설정범위 이내에서 설정시간 동안 지속된 경우에, 상기 데이터 수집부에 수집된 데이터 중 상기 설정범위 이내의 데이터로부터 획득한 진동분석값 데이터가 설정값으로부터 설정오차범위 이내에 있는지를 감시하여 상기 기계시스템의 상태가 정상인지 여부를 판단하는 상태 판단부;를 포함한다.
청구항 1에 관한 발명에 의하면, 기계시스템의 운전에 따라 기계시스템으로부터 데이터를 측정하여 고장분석을 할 수 있게 됨으로써, 기계시스템의 이상신호 원인을 신속하게 파악하여 기계시스템의 정지시간을 단축할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 형태의 신호평가를 통해 기계시스템의 유지 및 보수에 관한 비용절감이 가능하게 된다. 특히, 운전조건이 일정시간 유지되는 동안에 기계시스템의 상태를 감시하여 정상인지 여부를 판단함으로써, 진동분석값의 산포가 작기 때문에 고장상태를 파악하기가 매우 용이하다.
청구항 2에 관한 발명인 운전조건에 기초한 기계시스템 상태감시장치는, 청구항 1에 관한 발명에 있어서, 상기 상태 판단부는 현재시간을 기준으로 설정된 기간 동안의 데이터를 검색하여 상기 기계시스템의 상태가 정상인지 여부를 판단한다. 청구항 2에 관한 발명에 의하면, 운전조건이 일정시간 유지되는 동안에 기계시스템의 상태를 감시하여 원하는 기간 동안의 데이터를 검색하여 정상인지 여부를 판단함으로써, 진동분석값의 산포가 작기 때문에 고장상태를 파악하기가 매우 용이하다.
청구항 3에 관한 발명인 운전조건에 기초한 기계시스템 상태감시장치는, 청구항 1에 관한 발명에 있어서, 상기 진동분석값 데이터는 발생빈도와의 함수관계가 정규분포를 나타낸다.
청구항 3에 관한 발명에 의하면, 운전조건이 일정시간 유지되는 동안에 기계시스템의 상태를 감시하여 정상인지 여부를 판단함으로써, 진동분석값의 산포가 작기 때문에 고장상태를 파악하기가 매우 용이하다.
청구항 4에 관한 발명인 운전조건에 기초한 기계시스템 상태감시장치는, 청구항 1에 관한 발명에 있어서, 상기 기계시스템은 풍력발전기이고, 상기 데이터 수집부는 상기 풍력발전기에 구비된 회전자의 회전속도 증감에 비례하여 데이터를 수집한다.
청구항 4에 관한 발명에 의하면, 풍력발전기의 운전에 따라 풍력발전기로부터 데이터를 측정하여 고장분석을 할 수 있게 됨으로써, 풍력발전기의 이상신호 원인을 신속하게 파악하여 풍력발전기의 정지시간을 단축할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 형태의 신호평가를 통해 풍력발전기의 유지 및 보수에 관한 비용절감이 가능하게 된다.
청구항 5에 관한 발명인 운전조건에 기초한 기계시스템 상태감시장치는, 청구항 4에 관한 발명에 있어서, 상기 진동분석값 데이터는 고속 퓨리에 변환을 통하여 획득한 주파수 영역에서의 진동분석값 데이터이다.
청구항 5에 관한 발명에 의하면, 풍력발전기의 운전에 따라 풍력발전기로부터 데이터를 측정하여 고속 퓨리에 변환을 통하여 고장분석을 할 수 있게 됨으로써, 풍력발전기의 이상신호 원인을 신속하게 파악하여 풍력발전기의 정지시간을 단축할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 형태의 신호평가를 통해 풍력발전기의 유지 및 보수에 관한 비용절감이 가능하게 된다.
청구항 6에 관한 발명인 운전조건에 기초한 기계시스템 상태감시장치는, 청구항 4에 관한 발명에 있어서, 상기 데이터 수집부는, 상기 풍력발전기에 구비된, 기어박스의 가속도 데이터, 회전자의 회전수 데이터, 및 전기발생부, 베어링, 기어박스의 온도 데이터를 수집한다.
청구항 6에 관한 발명에 의하면, 풍력발전기의 운전에 따라 풍력발전기에 구비된, 기어박스의 가속도 데이터, 회전자의 회전수 데이터, 및 전기발생부, 기어박스, 베어링의 온도 데이터를 측정하여 고장분석을 할 수 있게 됨으로써, 풍력발전기의 이상신호 원인을 신속하게 파악하여 풍력발전기의 정지시간을 단축할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 형태의 신호평가를 통해 풍력발전기의 유지 및 보수에 관한 비용절감이 가능하게 된다.
청구항 7에 관한 발명인 운전조건에 기초한 기계시스템 상태감시장치는, 기계시스템의 운전조건에 따라 상기 기계시스템에 설치된 적어도 하나의 센서로부터 데이터를 수집하는 데이터 수집 단계; 수집된 데이터가 설정범위 이내에서 설정시간 동안 지속되었는지를 판단하는 지속여부 판단 단계; 및 수집된 데이터가 설정범위 이내에서 설정시간 동안 지속된 경우에, 상기 데이터 수집 단계에 수집된 데이터 중 상기 설정범위 이내의 데이터로부터 획득한 진동분석값 데이터가 설정값으로부터 설정오차범위 이내에 있는지를 감시하여 상기 기계시스템의 상태가 정상인지 여부를 판단하는 상태 판단 단계;를 포함한다.
청구항 7에 관한 발명에 의하면, 기계시스템의 운전에 따라 기계시스템으로부터 데이터를 측정하여 고장분석을 할 수 있게 됨으로써, 기계시스템의 이상신호 원인을 신속하게 파악하여 기계시스템의 정지시간을 단축할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 형태의 신호평가를 통해 기계시스템의 유지 및 보수에 관한 비용절감이 가능하게 된다. 특히, 운전조건이 일정시간 유지되는 동안에 기계시스템의 상태를 감시하여 정상인지 여부를 판단함으로써, 진동분석값의 산포가 작기 때문에 고장상태를 파악하기가 매우 용이하다.
본 발명에 따르면, 기계시스템의 운전에 따라 기계시스템으로부터 데이터를 측정하여 고장분석을 할 수 있게 됨으로써, 기계시스템의 이상신호 원인을 신속하게 파악하여 기계시스템의 정지시간을 단축할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 형태의 신호평가를 통해 기계시스템의 유지 및 보수에 관한 비용절감이 가능하게 된다.
또한, 본 발명에 따르면, 특정한 운전조건이 일정시간 유지되는 동안에 기계시스템의 상태를 감시하여 정상인지 여부를 판단함으로써, 진동분석값의 산포가 작기 때문에 고장상태를 파악하기가 매우 용이하다.
도 1은 본 발명에 따른 기계시스템 상태감시장치의 구성도이다.
도 2는 본 발명에 따른 데이터 수집부의 구성도이다.
도 3은 본 발명에 따른 운전조건에 따른 감시방법을 설명하기 위한 그래프이다.
도 4는 본 발명에 따른 상태 판단부의 구성도이다
도 5a는 본 발명을 적용하지 않는 경우의 기계시스템 상태감시방법을 설명하기 위한 그래프이다.
도 5b는 본 발명을 적용하는 경우에 따른 기계시스템 상태감시방법을 설명하기 위한 그래프이다.
도 6은 본 발명에 따른 기계시스템 감시방법의 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시형태를 설명한다. 그러나, 본 발명의 실시형태는 여러 가지의 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 이하 설명하는 실시형태로만 한정되는 것은 아니다. 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있으며, 도면상의 동일한 부호로 표시되는 요소는 동일한 요소이다.
도 1은 본 발명에 따른 기계시스템 상태감시장치의 구성도이다. 도 1을 참조하면, 기계시스템의 상태감시장치는 데이터 수집부(200), 상태 판단부(300)를 포함한다.
데이터 수집부(200)는 기계시스템의 운전에 따라 기계시스템에 설치된 적어도 하나의 센서(100)로부터 데이터를 수집한다. 기계시스템에 설치된 센서는 가속도 센서(110), 타코센서(120), 온도센서(130), 기상센서(140)를 포함하는데, 기계시스템의 일예로 풍력발전기를 들 수 있다.
가속도 센서(110)는 기계시스템에 구비된 기어박스의 가속도 데이터를 감지하여 전압으로 출력신호를 발생시키고, 타코센서(120)는 기계시스템에 구비된 회전자의 회전수 데이터를 감지하여 전압으로 출력신호를 발생시킨다. 그리고, 온도센서(130)는 저항온도감지(Resistance Temperature Detection, RTD)에 의해 기계시스템에 구비된 전기발생부, 기어박스, 베어링의 온도를 감지하고, 기상센서(140)는 풍향 및 풍속을 감지한다.
특히, 기계시스템이 풍력발전기일 경우에는 풍속에 따라 회전자의 회전속도가 크게 변할 수 있는데, 데이터 수집부(200)는 풍력발전기에 구비된 회전자의 회전속도 증감에 비례하여 회전속도 데이터를 수집한다. 즉, 회전자의 회전속도가 빠를 경우에는 회전각이 큰 간격으로 회전속도 데이터를 수집하고 회전자의 회전속도가 느릴 경우에는 회전각이 작은 간격으로 회전속도 데이터를 수집함으로써 일정한 각도마다 회전속도 데이터를 수집한 것과 같은 결과를 갖게 된다. 이렇게 하여, 회전자의 회전속도에 관계없이 회전자의 동일위치에서 회전속도 데이터를 수집할 수 있게 된다.
상태 판단부(300)는 수집된 데이터가 설정범위(상세는 후술) 이내에서 설정시간(상세는 후술) 동안 지속된 경우에, 데이터 수집부에 수집된 데이터 중 설정범위 이내의 데이터로부터 획득한 진동분석값 데이터가 설정값으로부터 설정오차범위 이내에 있는지를 감시하여 기계시스템의 상태가 정상인지 여부를
판단한다. 특히, 데이터 수집시에는 현재시간을 기준으로 설정된 기간 동안의 데이터를 검색하여 데이터를 수집한다. 구체적으로, 상태 판단부(300)는 가속도 데이터, 회전수 데이터, 온도 데이터, 및 풍력발전기가 설치된 장소에서의 풍향 및 풍속 데이터에 의한 진동분석값 데이터가 설정값(상세는 후술)으로부터 설정오차범위(상세는 후술) 이내에 있지 않은 경우에 메시지나 경고음과 같은 알람을 발생시킨다. 이와 같은 상태 판단부(300)의 상태 판단과정에 대해서는 이하에서 상세히 후술하기로 한다. 이렇게 하여, 상태 판단부(300)는 트렌드(trend) 분석을 수행하여 풍력발전기에 관한 정보를 관리하고, 풍력발전기 상태의 일일보고서를 생성하여 운용자의 이메일이나 SMS(Short Message Service) 등으로 전송할 수 있다.
도 2는 본 발명에 따른 데이터 수집부의 구성도이다. 도 2를 참조하면, 데이터 수집부(200)는 타이머 수단(210)과 데이터 추출수단(200)을 포함한다.
타이머 수단(210)은 시간을 카운트하여 설정된 시간이 되면 데이터 추출수단(200)에 데이터 추출을 지시하고, 데이터 추출수단(220)은 타이머 수단(210)으로부터 데이터 추출지시를 받아 센서들(110~140)로부터 데이터를 추출한다. 예를 들어, 1년 동안 매일마다 오후 2시부터 오후 4시까지의 정해진 시간에 풍력발전기의 회전속도 데이터를 추출하도록 설정되어 있다면, 타이머 수단(210)은 상기 정해진 시간이 되면 데이터 추출수단(220)에 데이터 추출을 지시하고, 데이터 추출수단(220)은 데이터 추출지시를 받은 후 상기 정해진 시간 동안 풍력발전기의 회전속도 데이터를 추출한다.
도 3은 본 발명에 따른 운전조건에 따른 감시방법을 설명하기 위한 그래프이다. 도 3을 참조하면, 타코센서에 의해 풍력발전기에 구비된 회전자의 회전수를 감지하여 시간에 따른 회전수의 관계를 나타내었는데, 시간이 경과함에 따라 회전수는 주기적으로 변동됨을 알 수 있다.
예를 들어, 1년 동안 매일마다 오후 2시부터 오후 4시까지의 정해진 시간에 풍력발전기의 회전수 데이터를 추출하도록 설정한 후, 현재시간을 기준으로 최근 일주일 동안의 회전수 데이터를 검색하여 그래프로 나타낼 수 있다. 그리고, 설정범위가 20~25rpm이고 설정시간이 5분일 경우, 회전수 데이터가 20~25rpm 이내에서 5분 이상 동안 지속된 경우에, 회전수 데이터로부터 진동분석값 데이터를 획득할 수 있게 된다.
그래프를 살펴보면, 오후 2시10분부터 오후 2시16분까지는 20~25rpm 이내에서 6분 동안 지속되었고, 오후 2시25분부터 오후 2시32분까지는 20~25rpm 이내에서 7분 동안 지속되었다. 따라서, 이와 같은 시간의 회전수 데이터를 기초로 하여 진동분석값 데이터 획득한다.
도 4는 본 발명에 따른 상태 판단부의 구성도이다. 도 4를 참조하면, 상태 판단부(300)는 A/D(Analog/Digital) 변환기(310), 고속 퓨리에 변환수단(320), 저역통과필터(330), 고역통과필터(340), 대역통과필터(350), 대역제거필터(360), 비교수단(370)을 포함한다.
데이터 수집부(200)에서 수집된 데이터는 A/D 변환기(310)로 인가되는데, A/D 변환기(310)는 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 장치로, 수집된
아날로그 신호를 디지털 신호로 변환시킨다.
그리고, A/D 변환기(310)에서 변환된 디지털 신호는 고속 퓨리에 변환수단(320)과 각 필터들(330~360)로 전달되는데, 고속 퓨리에 변환수단(320)은 상기 디지털 신호를 고속 퓨리에 변환을 통하여 그 주파수 스펙트럼을 분석하여 진동분석값 데이터를 획득할 수 있게 하고, 각 필터들(330~360)은 상기 디지털 신호를 주파수 대역별로 필터링한다.
또한, 고속 퓨리에 변환수단(320)에서 출력된 주파수 스펙트럼 분석결과로부터의 진동분석값 데이터 및 각 필터들(330~360)의 출력은 비교수단(370)에 전달되는데, 비교수단(370)은 진동분석값 데이터가 설정값으로부터 설정오차범위 이내에 있는지를 감시하여 기계시스템의 상태가 정상인지 여부를 판단한다. 즉, 기계시스템 상태 판단시, 진동분석값 데이터가 설정값으로부터 설정오차범위 이내에 있으면 기계시스템이 정상인 것으로 판단하고, 설정값으로부터 설정오차범위 이내에 있지 않으면 기계시스템이 고장인 것으로 판단한다. 특히, 상기 디지털 신호에 대한 고속 퓨리에 변환은 데이터 수집부(200)에서 데이터를 수집하는 것과 동시에 실시간으로 행할 수도 있고, 이미 수집된 데이터를 이용하여 나중에 할 수도 있다.
도 5a는 본 발명을 적용하지 않는 경우의 기계시스템 상태감시방법을 설명하기 위한 그래프이고, 도 5b는 본 발명을 적용하는 경우에 따른 기계시스템 상태감시방법을 설명하기 위한 그래프이다. 도 5a 및 도 5b를 참조하면, 도 5a 및 도 5b에서는 모두 진동분석값에 따른 발생빈도의 관계를 그래프로 나타내었고, 그 함수관계가 정규분포를 나타냄을 알 수 있다.
이때, 도 5a 및 도 5b에서 a1<a2<a3<a4<a5<a6<a7<a8<a9라 할 때, 도 5a에서는 도 5b에서보다 진동분석값의 분포범위가 크고, 특정한 발생빈도 이상의 회수를 갖는 진동분석값의 범위가 크다는 것을 알 수 있다. 이와 같은 이유는, 도 5b의 경우와는 달리, 도 5a의 경우에는 수집된 회전수 데이터로부터 설정범위 이내에서 설정시간 동안 지속된 경우의 회전수 데이터를 추출하지 않고, 수집된 모든 회전수 데이터를 기초로 하여 진동분석값 데이터를 획득하였기 때문이다.
이와 같은 결과로부터, 도 5b의 경우는 도 5a의 경우보다는 기계시스템의 정상여부를 판단할 때, 진동분석값의 산포가 작기 때문에 고장상태를 파악하기가 매우 용이함을 알 수 있다. 특히, 기계시스템의 한 예로 풍력발전기의 경우에는 회전수가 심하게 변동하는데, 이러한 회전수의 변동에 따라 진동이 심하게 변동하는 상태에 용이하게 적용할 수 있다. 즉, 회전수가 심하게 변동하는데도 불구하고, 수집된 모든 회전수 데이터로부터 진동을 분석할 필요가 없어 분석과정을 간단하게 할 수 있다.
도 6은 본 발명에 따른 기계시스템 감시방법의 흐름도이다. 도 6을 도 1과 함께 살펴보기로 한다.
먼저, 데이터 수집부(200)가 기계시스템의 운전조건에 따라 기계시스템에 설치된 적어도 하나의 센서로부터 데이터를 수집한다(S100). 기계시스템에 설치된 센서는 가속도 센서(110), 타코센서(120), 온도센서(130), 기상센서(140) 등이 있는데, 데이터 수집부(200)는 이들로부터 각각 가속도 데이터, 회전수 데이터, 온도 데이터, 및 풍력발전기가 설치된 장소에서의 풍향 및 풍속 데이터 등을 수집한다.
S100 단계 이후, 상태 판단부(300)가 데이터 수집부(200)에서 수집된 데이터가 설정범위 이내에서 설정시간 동안 지속되었는지를 판단한다(S200).예를 들어, 풍력발전기에서 회전수 데이터가 20~25rpm 이내에서 5분 이상 동안 지속된 경우인지를 판단한다.
S200 단계 이후, 상태 판단부(300)가 데이터 수집부(200)에서 수집된 데이터가 설정범위 이내에서 설정시간 동안 지속된 경우에, 데이터 수집부(200)에서 수집된 데이터 중 설정범위 이내의 데이터로부터 획득한 진동분석값 데이터가 설정값으로부터 설정오차범위 이내에 있는지를 감시한다(S300). 예를 들어, S200 단계의 기계시스템 정상여부 판단조건을 만족한 경우, 도 4에서와 같이 오후 2시10분부터 오후 2시16분까지의 시간범위와, 오후 2시25분부터 오후 2시32분까지의 시간범위의 회전수 데이터를 기초로 하여 진동분석값 데이터를 획득한다.
S300 단계 이후, 상태 판단부(300)가 S200 단계에서 획득한 진동분석값 데이터가 설정값으로부터 설정오차범위 이내에 있으면 기계시스템이 정상상태인 것으로 판단한다(S410). 그러나, 상태 판단부(300)는 진동분석값 데이터가 설정값으로부터 설정오차범위 이내에 있지 않으면 기계시스템이 정상상태가 아닌 것으로 판단한다(S420). 즉, 도 5b에서 a5라는 설정값으로부터 a5-a4(또는 a6-a5)라는 설정오차범위 이내에 있는지의 여부에 따라 기계시스템의 정상여부를 판단한다. 예를 들어, 설정값이 30dB이고, 설정오차범위가 5dB이라 하면, 진동분석값 데이터가 25~35dB인 경우에만 기계시스템이 정상상태인 것으로 판단하고, 그 외의 값을 갖는 경우에는 기계시스템이 정상상태가 아닌 것으로 판단한다.
본 발명은 상술한 실시형태 및 첨부된 도면에 의해 한정되지 아니한다. 첨부된 청구범위에 의해 권리범위를 한정하고자 하며, 청구범위에 기재된 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 형태의 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것은 당 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에게 자명할 것이다.
100 : 센서 110 : 가속도 센서
120 : 타코센서 130 : 온도센서
140 : 기상센서 200 : 데이터 수집부
210 : 타이머 수단 220 : 데이터 추출수단
300 : 상태 판단부 310 : A/D 변환기
320 : 고속 퓨리에 변환수단 330 : 저역통과필터
340 : 고역통과필터 350 : 대역통과필터
360 : 대역제거필터 370 : 비교수단

Claims (7)

  1. 기계시스템의 운전조건에 따라 상기 기계시스템에 설치된 적어도 하나의 센서로부터 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 및
    수집된 데이터가 설정범위 이내에서 설정시간 동안 지속된 경우에, 상기 데이터 수집부에 수집된 데이터 중 상기 설정범위 이내의 데이터로부터 획득한 진동분석값 데이터가 설정값으로부터 설정오차범위 이내에 있는지를 감시하여 상기 기계시스템의 상태가 정상인지 여부를 판단하는 상태 판단부;
    를 포함하는, 기계시스템 상태감시장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 상태 판단부는 현재시간을 기준으로 설정된 기간 동안의 데이터를 검색하여 상기 기계시스템의 상태가 정상인지 여부를 판단하는, 기계시스템 상태감시장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 진동분석값 데이터는 발생빈도와의 함수관계가 정규분포를 나타내는, 기계시스템 상태감시장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 기계시스템은 풍력발전기이고,
    상기 데이터 수집부는 상기 풍력발전기에 구비된 회전자의 회전속도 증감에 비례하여 데이터를 수집하는, 기계시스템 상태감시장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 진동분석값 데이터는 고속 퓨리에 변환을 통하여 획득한 주파수 영역에서의 진동분석값 데이터인, 기계시스템 상태감시장치.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 데이터 수집부는, 상기 풍력발전기에 구비된,
    기어박스의 가속도 데이터,
    회전자의 회전수 데이터, 및
    전기발생부, 베어링, 상기 기어박스의 온도 데이터
    를 수집하는, 기계시스템 상태감시장치.
  7. 기계시스템의 운전조건에 따라 상기 기계시스템에 설치된 적어도 하나의 센서로부터 데이터를 수집하는 데이터 수집 단계;
    수집된 데이터가 설정범위 이내에서 설정시간 동안 지속되었는지를 판단하는 지속여부 판단 단계; 및
    수집된 데이터가 설정범위 이내에서 설정시간 동안 지속된 경우에, 상기 데이터 수집 단계에 수집된 데이터 중 상기 설정범위 이내의 데이터로부터 획득한 진동분석값 데이터가 설정값으로부터 설정오차범위 이내에 있는지를 감시하여 상기 기계시스템의 상태가 정상인지 여부를 판단하는 상태 판단 단계;
    를 포함하는, 기계시스템 상태감시방법.
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