KR20190072165A - 모터 고장 진단 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 모터의 운전을 실시간으로 감시하여 고장 징후를 포착하고 고장 원인을 파악하여 예방 정비를 할 수 있도록 하는 모터 고장 진단 시스템에 관한 것으로서, 모터의 회전각도를 측정 및 분석하여 모델링하는 제1감시부; 모터의 진동 상태를 측정 및 분석하여 모델링하는 제2감시부; 모터의 주파수를 측정 및 분석하여 모델링하는 제3감시부; 상기 제1감시부와 상기 제2감시부 및 상기 제3감시부에서 모델링된 데이터를 입력받아 지정된 화면에 출력하는 디스플레이부; 및 상기 제1감시부와 상기 제2감시부 및 상기 제3감시부로부터 획득된 학습 데이터를 저장하고, 저장된 상기 학습 데이터가 기지정된 기준값을 초과하면 상기 디스플레이를 통해 경고문구를 출력하는 고장판별부;를 포함하는 것을 기술적 요지로 한다.

Description

모터 고장 진단 시스템{Fault diagnosis system of motor}

본 발명은 모터 고장 진단 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 모터의 3D 모델링, 3D 진동 상태, 주파수 분석 및 실시간 데이터 통신을 통해 모터의 결함을 검출할 수 있도록 하는 모터 고장 진단 시스템에 관한 것이다.

일반적으로 산업현장에서 모터, 특히 3상 유도전동기는 기계의 동력원으로 사용되고 고장시에는 기계의 생산중단에 따른 상당한 기회손실을 발생시키는 원인이 된다. 이러한 모터의 고장은 베어링 고장, 절연 파손 등의 고정자 고장, 로터 바의 회전자 고장 및 기계적 결함 등에 의하여 80% 이상 발생한다. 고장 이유에 대하여 모터를 실시간으로 상태를 감시하고 고장을 진단하여 왔고 고장을 진단하는 방법이 다양한 방법으로 개발되고 실시되고 있다.

즉, 모터의 고장을 검출하기 위해 다양한 센서들을 사용하여 왔으며, 이러한 센서들은 고정자 전압과 전류, 에어 갭(공극), 외부 자속밀도, 회전자 위치와 속도, 출력토크, 내부 또는 외부온도, 외관 진동 등을 측정하도록 하였다.

그러므로 센서를 이용하여 실례를 들어 열적인 진단방법, 진동진단방법, 전기진단방법이 있으나 이 방법들은 모터의 기계적인 결함을 검출하는데 우수하나 전기적인 요소의 검출을 하는데 미흡하였다.

이에 따라, 근래에는 센서 없이 전압, 전류, 자속특성의 분석을 통해 모터의 고장을 조기에 진단하는 전기신호 분석방법이 이용되고 있다.

전기신호분석방법은 모터제어부(MCC: Motor Control Center)의 전압 트랜스포머(Potential Transformer)와 전류트랜스포머(CT: Current Transformer)로부터 운전중인 모터속도를 산출한 다음 유도전동기의 슬립을 계산하여 로터 바 주파수, 베어링 주파수 등을 근거로 한다.

즉, 모터 전류신호분석(MCSA:Motor Current Signature Analysis)방법은 고정자, 회전자, 베어링 등의 결함에 의하여 발생하는 주파수가 전류 주파수에 변조된 성분을 고속 푸리에 변환(FFT: Fast Fourier Transformer)에 의해 결함주파수를 찾는 것으로, 전류신호만 취득하여 센서 없이 원격으로 모터상태를 진단하는 장점이 있으나, 기계적 결함을 진단하는데에는 정확도가 떨어진다는 단점이 있다.

종래의 대표적인 기술을 실례를 들면, 프라마톰 테크노롤지사에 허여된 미국특허 제5689194호의 오디오증폭 스피커출력을 구비한 음향 모터전류 신호분석시스템에서 모터전류를 감시하고 처리하여 다양한 부하에 대한 모터특성을 결정하는 것으로, 퍼스널 컴퓨터의 제어하에 다수의 디지털 제어되는 스위치 캐패시터 필터를 구비한 스펙트럼분석기를 사용하여 전압 및 전류를 동시에 샘플링하고 순시 모터전력과 역률의 계산을 하게 하여 모터성능을 감시하도록 한 것이다. 이를 위하여 모터의 성능을 판단하는 센서를 구비한다. 센서는 전류 변환기, 리드들과 부하저항들로 구성되고, 전류변환기는 리드에 흐르는 시간지침(bearing) 전류에 비례하는 다양한 전류신호를 제공한다. 이 리드에 다양한 전류신호는 부하저항 양단에 인가될 때 모터전류에 비례하여 저항 양단에 다양한 전압이 발생된다. 이 전압신호는 신호처리시스템에 인가되어 진폭 및 위상 복조 되고 신호는 신호 컨디셔너에 인가되는데 신호 컨디셔너는 모터전류 잡음분석에 적용될 수 없는 주파수와 고조파와 연관된 원하지않는 스펙트라제거하도록 설정된 주파수 차단부를 가진 다양한 필터로 구성되는데 이 필터들은 시스템이 모터슬립, 회전속도, 구동벨트속도등의 모터전류신호의 다수의 다양한 주파수 성분을 선택하고 억제하도록 한다. 그러므로 모터의 이상상태를 오디오 경고를 하거나 분석기를 이용하여 고장상태를 분석가능 하게 한다.

프라마톰 테크놀로지사는 모터의 진단장치로써 모델"EMPATH system"을 출시하여 판매하고 있으며, 이 모델은 로터 바의 열화 및 품질저하, 스테이터의 전기적 및 기계적 비정상상태, 모터 속도 및 슬립, 평균 가동 전류 및 전압, 모터 토르크, 비틀림진동 및 동적 부하 및 베어링결함을 진단 하는 것으로, 모터전류전압의 스펙트럼분석을 하여 여러 가지 고장을 감시하는 것으로 위 특허의 시간대 주파수 도메인의 전류변환을 고속 퓨리에변환의 알고리즘을 이용하고 있다. 이 알고리즘을 이용하여 모터진단은 모터전류신호의 컨디셔닝을 하도록 요구되고, 이 처리는 근평균자승(Root Means Squre:RMS) 변조로 이루어진다. 즉 진단은 전류 및 전압신호를 RMS 처리한 다양한 변조스펙트럼으로 나타내고 이 스펙트럼으로 고장진단을 하는 방법이었다.

또 다른 종래 실시 예로써 SKF baker사에서 동적 모터 분석기로써 모델"EPX3000" 및 "EPX4000"이 개발되어 있고 시중에서 상업적으로 구득될 수 있다. 이들 분석기들은 모터제어센터(Motor Control Center: MCC)로부터 원격감시를 할 수 있는 것으로, 디지털 주파수 고정루프(Digital Frequency Locked Loop: DFLL)라고 하는 주파수 분해능이 높은 기법을 채용하여 전압/전류 스펙트럼, 복조 된 스펙트럼 및 고조파들의 도메인으로 주파수에 대한 전류/전압을 나타내는 포괄적 분석을 하는 우수한 진단기능을 가진다.

또 다른 종래 실시 예로써 A-Tech사의 코일센서를 이용한 전압고조파의 유한 평가를 기반으로 한 유도전동기의 고장진단기술을 적용한 시스템을 판매하고 있다. 이 시스템은 로터바의 고장에 관련하여서는 전자계 모델 산출도메인을 로터에 작용하는 전자계 토르크 및 전자력을 산출하고, 자속밀도의 직각성분 즉, 모터 외부에서 자속밀도(Bx)의 시간변분과 고조파 스펙트럼 및 자속밀도(Bx)의 방사상성분의 시간변분과 고조파의 스펙트럼, 출력전압의 시간변분과 고조파의 스펙트럼, 출력전압의 RMS값의 스펙트럼들을 작성하고 정상상태 및 고장상태를 비교하여 진단하는 방법으로 되어있다. 이 시스템은 신뢰성 부분에서는 다소 미흡한 것으로 알려져 있다.

이상과 같이 종래기술에서는 모터의 운전속도를 로터 바 통과주파수를 이용하여 계산하거나 편심 주파수 피크를 이용하여 속도를 계산하는 기술에 관한 것으로, 모터의 운전속도를 추출하기 위한 신호처리는 시간영역데이터로부터 주파수 스펙트럼을 추출하는 고속 푸리에 변환을 하거나 모터에 인가되는 전압과 전류에 의해 에어 갭 토크(Air gap torque)를 산출하고 전기적, 기계적 손실을 입력하여 모터 축의 토크를 산출 한 다음 주파수 영역에서의 토크 변화량을 산출하여 부하의 변동을 점검하여 모터의 전기적 결함뿐만 아니라 기계적 결함까지 진단할 수 있다.

그러나 이와 같은 종래기술은 전류신호 분석에 기반한 것으로 모터의 운전 중에 모터의 모든 고장원인을 찾는데 미흡하므로 사전에 예측되어야 하는 고장진단에 대한 신뢰성을 떨어트리는 결과가 되었다.

KR 10-1521119 B1 KR 10-1348543 B1

앞선 배경기술에서 도출된 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 모터의 운전을 실시간으로 감시하여 고장 징후를 포착하고 고장 원인을 파악하여 예방 정비를 할 수 있도록 하는 모터 고장 진단 시스템을 제공하는 것이다.

한편, 본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기한 목적은, 본 발명의 실시예에 따라, 모터의 회전각도를 측정 및 분석하여 모델링하는 제1감시부; 모터의 진동 상태를 측정 및 분석하여 모델링하는 제2감시부; 모터의 주파수를 측정 및 분석하여 모델링하는 제3감시부; 상기 제1감시부와 상기 제2감시부 및 상기 제3감시부에서 모델링된 데이터를 입력받아 지정된 화면에 출력하는 디스플레이부; 및 상기 제1감시부와 상기 제2감시부 및 상기 제3감시부로부터 획득된 학습 데이터를 저장하고, 저장된 상기 학습 데이터가 기지정된 기준값을 초과하면 상기 디스플레이를 통해 경고문구를 출력하는 고장판별부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 모터 고장 진단 시스템에 의해 달성될 수 있다.

바람직하게는, 상기 제1감시부는, 상기 모터의 구동토크에 마찰력을 감산하여 모터 회전력을 산출하고(여기서 마찰력은 회전축의 마찰력, 모터 내부의 마찰력, 모터에 연결된 기어박스의 마찰력을 모두 포함하는 것으로 회전에 대해 저항으로 작용하는 모든 마찰력을 합한 것으로서 실험적 방법에 의해 측정되어 저장매체에 미리 저장된 것이다), 상기 모터 회전력에 회전관성을 나눗셈하여 모터각가속도를 산출하는(여기서 회전관성은 모터를 회전시킬 때의 관성질량으로서 실험적 방법에 의해 측정되어 저장매체에 미리 저장된 것이다) 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 제2감시부는, 상기 모터에 부착되어 엑시얼 및 레디얼 방향의 모터 진동을 검출하는 진동검출모듈과, 상기 진동검출유닛에서 검출된 진동값에 따른 신호를 선형 증폭한 후 출력하는 신호증폭모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 제3감시부는, 상기 모터로부터 출력되는 전류값을 감지하는 전류검출모듈과, 상기 전류검출유닛에서 감지된 전류값에 대해 주파수 영역 신호로 변환하여 각 주파수 대역 신호에 대한 모터의 항목별 파라미터를 검출하는 신호처리모듈과, 상기 신호처리모듈에서 주파수 대역 신호로 처리된 모터의 항목별 파라미터를 저장하는 데이터베이스와, 상기 신호처리모듈에서 검출된 모터의 파라미터와 상기 데이터베이스에 기설정된 모터 데이터와 비교하여 차이를 계산하고 그 차이에 대응하는 모터의 각 항목별 결과를 출력하는 비교판단모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 전류검출모듈은 R, S, T 3상의 전류를 감지하는 각 R, S 및 T 센서를 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 신호처리모듈은 상기 전류검출모듈에서 감지된 전류에 대해 고속 푸리에 변환을 수행하여 주파수 대역의 신호로 변환하고, 각 주파수 대역별의 각 항목별 파라미터를 출력하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 데이터베이스에는 각 모터의 항목별 설정 데이터인 정상전류, 정상저압, 주파수, 연결타입, RPM, CT비율 및 PT 비율이 기저장되는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 고장판별부는, 내부에 다수의 노드들이 구비되어 서로 간에 반복 학습하고 그 결과로 획득되는 학습 데이터를 저장하는 신경망모듈과, 상기 신경망모듈에 기저장된 알고리즘을 처리하고, 상기 학습 데이터가 상기 기준값을 초과하는지를 판별하기 위해 비례적분미분 제어하는 판별모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기한 실시예에 따른 본 발명에 의하면, 모터의 운전을 실시간으로 감시하여 고장 징후를 포착함으로써 모터의 기계적 결함 또는 전기적 결함을 진단할 수 있다. 이에 따라, 모터의 고장 및 소손을 미연에 방지할 수 있음은 물론 모터의 효율적 관리를 통해 수명 연장과 부품 감소에 따른 막대한 관리비용을 절감할 수 있는 효과가 있다.

도1은 본 발명의 실시예에 따른 모터 고장 진단 시스템을 나타낸 블록다이어그램이고,
도2는 본 발명의 제1감시부를 설명하기 위한 흐름도이고,
도3은 본 발명의 제3감시부를 나타낸 블록다이어그램이고,
도4는 본 발명의 고장판별부를 나타낸 블록다이어그램이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 그리고 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며, 본 발명을 제한하고자 하는 것이 아니다. 본 명세서에서 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다.

이하, 첨부된 도면들을 참조하면서 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 상세히 설명하기로 한다. 한편, 해당 기술분야의 통상적인 지식을 가진자로부터 용이하게 알 수 있는 구성과 그에 대한 작용 및 효과에 대한 도시 및 상세한 설명은 간략히 하거나 생략하고 본 발명과 관련된 부분들을 중심으로 상세히 설명하도록 한다.

본 발명의 실시예에 따른 모터 고장 진단 시스템은, 도1에 도시된 바와 같이, 크게 제1감시부(100)와 제2감시부(200) 및 제3감시부(300) 그리고 디스플레이부(500)와 고장판별부(700)를 포함한다.

먼저, 제1감시부(100)는 모터(M)의 회전각도를 측정 및 분석하여 모델링한다.

구체적으로, 상기 제1감시부(100)는, 도2에 도시된 바와 같이, 모델링을 위해 배터리 전압에 PWM 듀티(DUTY) 값을 곱하여 모터에 인가되는 모터평균전압을 산출한다. 이후, 상기 모터평균전압을 기저장된 모터리액턴스로 나누어 모터구동전류를 산출한다. 이후, 상기 모터구동전류와 기저장된 토크변환계수를 곱하여 모터의 구동토크를 산출한다.

상기와 같이 모터의 구동토크를 산출하기 되면, 상기 제1감시부(100)는, 상기 모터(M)의 구동토크에 마찰력을 감산하여 모터 회전력을 산출할 수 있게 된다. 여기서, 마찰력은 회전축의 마찰력, 모터 내부의 마찰력, 모터에 연결된 기어박스의 마찰력을 모두 포함하는 것으로 회전에 대해 저항으로 작용하는 모든 마찰력을 합한 것으로서 실험적 방법에 의해 측정되어 저장매체에 미리 저장된 것이다.

이에 따라, 상기 모터 회전력에 회전관성을 나눗셈하여 모터각가속도를 산출할 수 있으며, 상기 모터각가속도로부터 모터의 위치(회전각도)를 산출할 수 있게 되는 것이다. 이때, 상기 모터각가속도를 시간에 대해 적분하여 모터각속도를 산출하고, 산출된 모터각속도를 다시 시간에 대해 적분하여 모터의 회전각도를 산출할 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 여기서, 회전관성은 모터(M)를 회전시킬 때의 관성질량으로서 실험적 방법에 의해 측정되어 저장매체에 미리 저장된 것이다.

다음으로, 제2감시부(200)는 모터(M)의 진동 상태를 측정 및 분석하여 모델링한다.

여기서, 상기 제2감시부(200)는, 상기 모터(M)에 부착되어 엑시얼 및 레디얼 방향의 모터(M)의 진동을 검출하는 진동검출모듈과, 상기 진동검출모듈에서 검출된 진동값에 따른 신호를 선형 증폭한 후 출력하는 신호증폭모듈을 포함할 수 있다.

상기 진동검출모듈은 압전필름센서 또는 가속도센서를 모터에 부착시켜 엑시얼 및 레디얼 방향의 모터 진동을 검출한다.

상기 신호증폭모듈은 상기 진동검출모듈에서 검출된 진동값에 따른 신호를 OP 앰프에 의해 선형 증폭한다.

다음으로, 제3감시부(300)는 모터(M)의 주파수를 측정 및 분석하여 모델링한다.

구체적으로, 상기 제3감시부(300)는, 도3에 도시된 바와 같이, 상기 모터(M)로부터 출력되는 전류값을 감지하는 전류검출모듈(320)과, 상기 전류검출모듈(320)에서 감지된 전류값에 대해 주파수 영역 신호로 변환하여 각 주파수 대역 신호에 대한 모터의 항목별 파라미터를 검출하는 신호처리모듈(340)과, 상기 신호처리모듈(340)에서 주파수 대역 신호로 처리된 모터의 항목별 파라미터를 저장하는 데이터베이스(360)와, 상기 신호처리모듈(340)에서 검출된 모터(M)의 파라미터와 상기 데이터베이스(360)에 기설정된 모터 데이터와 비교하여 차이를 계산하고 그 차이에 대응하는 모터(M)의 각 항목별 결과를 출력하는 비교판단모듈(380)을 포함할 수 있다.

상기 전류검출모듈(320)은 R, S, T 3상의 전류를 감지하는 각 R, S 및 T 센서를 구성하여 위상 차에 따라 출력되는 전류를 감지하게 된다.

보다 상세하게는, 모터(M)에 전압 및 전류가 인가되면 무부하로 일을 하거나 부하로 일을 하게 된다. 이 경우 전류는 부하에 따라 변동되며, 모터(M)의 기계적 또는 전기적 결함이 있을 경우 전류는 미세하게 변화하게 된다. 따라서 미세한 전류 변화를 검출할 수 있게 되는 것이다.

상기 신호처리모듈(340)은 상기 전류검출모듈(320)에서 감지된 전류값에 대해 주파수 영역 신호로 변환하여 각 주파수 대역 신호에 대한 모터(M)의 항목별 파라미터를 검출한다.

구체적으로, 상기 신호처리모듈(340)은 상기 전류검출모듈(320)에서 감지된 전류에 대해 고속 푸리에 변환(FET: Fast Fourier Transform)을 수행하여 주파수 대역의 신호로 변환하고, 각 주파수 대역별의 각 항목별 파라미터를 출력한다. 이때, 고속 푸리에 변환은 일반적인 수학식을 적용하여 결과를 검출하는 것이 바람직하다.

여기서, 주파수 대역에 따른 각 항목별 파라미터는 모터(M)의 고정 풀림 결함, 언밸런스/기어박스/트랜스미션 결함, 회전자 결함, 고정자 결함, 베어링 결함, 그 외 다른 문제 등에 의한 결함을 포함한다. 즉, 상기 모터(M)와 연결된 구동 설비인 펌프, 팬, 콤프레셔, 콘베이어, 브로워, 공기조화기, 프레스 등 다양한 설비의 결함에 대한 파라미터를 포함할 수 있다.

상기 데이터베이스(360)에는 각 모터(M)의 항목별 설정 데이터인 정상전류, 정상저압, 주파수, 연결타입, RPM, CT비율 및 PT 비율이 기저장된다. 그리고 상기 신호처리모듈(340)에서 주파수 대역에 따른 모터(M)의 고정 풀림 결함, 언밸런스/기어박스/트랜스미션 결함, 회전자 결함, 고정자 결함, 베어링 결함, 그 외 다른 문제 등에 의한 결함 등을 데이터 베이스화 하여 저장한다. 이때, 상기 신호처리모듈(340)에 데이터 베이스화 하여 저장하는 모터(M)의 각 파라미터는 계속적으로 모터의 모델링 학습을 통해 업데이트할 수 있다.

상기 비교판단모듈(380)은 상기 데이터베이스(360)에 기저장된 모터(M)의 이상적인 이론치의 데이터와 실제 모터(M)를 측정하여 얻어진 파라미터 데이터와 비교하게 된다. 다시 말해, 이론적인 모터(M)의 데이터에서 상기 측정된 모터(M)의 데이터값을 비교하여 그 차이를 계산하게 된다. 그리고 그 차이에 따른 값에 대응하는 결함 여부를 판단하게 된다. 여기서, 이론 모터 데이터와 실제 측정 모터 데이터의 차이가 소정 값 이상인 경우 그에 해당하는 항목을 결함이 있다고 판단하게 된다. 한편, 이론 모터 데이터와 실제 측정 모터 데이터의 차이가 소정 값 이하인 경우는 정상 범위로 간주하여 다시 모터의 모델링 학습을 진행하여 지속적으로 모터(M)를 모니터링하게 된다.

다음으로, 디스플레이부(500)는 상기 제1감시부(100)와 상기 제2감시부(200) 및 상기 제3감시부(300)에서 모델링된 데이터를 입력받아 지정된 화면에 출력한다.

다음으로, 고장판별부(700)는 상기 제1감시부(100)와 상기 제2감시부(200) 및 상기 제3감시부(300)로부터 획득된 학습 데이터를 저장하고, 저장된 상기 학습 데이터가 기지정된 기준값을 초과하면 상기 디스플레이부(500)를 통해 경고문구를 출력한다.

구체적으로, 상기 고장판별부(700)는, 도4에 도시된 바와 같이, 내부에 다수의 노드(724)들이 구비되어 서로 간에 반복 학습하고 그 결과로 획득되는 학습 데이터를 저장하는 신경망모듈(720)과, 상기 신경망모듈(720)에 기저장된 알고리즘을 처리하고, 상기 학습 데이터가 상기 기준값을 초과하는지를 판별하기 위해 비례적분미분 제어하는 판별모듈(740)을 포함할 수 있다.

상기 신경망모듈(720)은 상기 노드(724)들 간의 양 방향으로 학습한다.

상기 판별모듈(740)은 신경망모듈(720)을 양방향으로 처리한다. 즉, 신경망모듈(720)은 다중 변수 시스템의 기준값을 판별하기 위하여 내부 노드(724)들 간에 피드포워드 또는/및 피드백워드 방향 즉, 양방향을 학습하고, 학습에 의해 획득된 학습 데이터를 저장한다.

지금까지 설명한 본 발명의 실시예에 따르면 다음과 같은 효과를 기대할 수 있다.

첫째, 모터의 성능 열화 또는 접촉 저항 등에 미소한 오차가 발생하더라도 고장 여부를 진단할 수 있다.

둘째, 모터의 전압과 전류를 이용하여 모터의 기계적 결함 또는 전기적 결함을 진단할 뿐만 아니라 모터와 연결된 회전설비 등의 기계적 결함도 동시에 진단하여 전체 설비를 진단하고 수명을 관리할 수 있다.

셋째, 모터의 운전을 실시간으로 감시하여 비정상 고장을 감소시켜 생산성 향상을 기할 수 있고, 설비자산의 효율적 관리를 통해 수명연장과 부품감소에 따른 막대한 설비관리비용을 절감할 수 있다.

전술한 내용은 후술할 발명의 청구범위를 더욱 잘 이해할 수 있도록 본 발명의 특징과 기술적 장점을 다소 폭넓게 상술하였다. 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

M: 모터
100: 제1감시부
200: 제2감시부
300: 제3감시부
320: 전류검출모듈
340: 신호처리모듈
360: 데이터베이스
380: 비교판단모듈
500: 디스플레이부
700: 고장판별부
720: 신경망모듈
724: 노드
740: 판별모듈

Claims (8)

1. 모터의 회전각도를 측정 및 분석하여 모델링하는 제1감시부;
   모터의 진동 상태를 측정 및 분석하여 모델링하는 제2감시부;
   모터의 주파수를 측정 및 분석하여 모델링하는 제3감시부;
   상기 제1감시부와 상기 제2감시부 및 상기 제3감시부에서 모델링된 데이터를 입력받아 지정된 화면에 출력하는 디스플레이부; 및
   상기 제1감시부와 상기 제2감시부 및 상기 제3감시부로부터 획득된 학습 데이터를 저장하고, 저장된 상기 학습 데이터가 기지정된 기준값을 초과하면 상기 디스플레이를 통해 경고문구를 출력하는 고장판별부;
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 모터 고장 진단 시스템.
2. 제1항에 있어서,
   상기 제1감시부는,
   상기 모터의 구동토크에 마찰력을 감산하여 모터 회전력을 산출하고(여기서 마찰력은 회전축의 마찰력, 모터 내부의 마찰력, 모터에 연결된 기어박스의 마찰력을 모두 포함하는 것으로 회전에 대해 저항으로 작용하는 모든 마찰력을 합한 것으로서 실험적 방법에 의해 측정되어 저장매체에 미리 저장된 것이다),
   상기 모터 회전력에 회전관성을 나눗셈하여 모터각가속도를 산출하는(여기서 회전관성은 모터를 회전시킬 때의 관성질량으로서 실험적 방법에 의해 측정되어 저장매체에 미리 저장된 것이다)
   것을 특징으로 하는 모터 고장 진단 시스템.
3. 제1항에 있어서,
   상기 제2감시부는,
   상기 모터에 부착되어 엑시얼 및 레디얼 방향의 모터 진동을 검출하는 진동검출모듈과,
   상기 진동검출유닛에서 검출된 진동값에 따른 신호를 선형 증폭한 후 출력하는 신호증폭모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 모터 고장 진단 시스템.
4. 제1항에 있어서,
   상기 제3감시부는,
   상기 모터로부터 출력되는 전류값을 감지하는 전류검출모듈과,
   상기 전류검출유닛에서 감지된 전류값에 대해 주파수 영역 신호로 변환하여 각 주파수 대역 신호에 대한 모터의 항목별 파라미터를 검출하는 신호처리모듈과,
   상기 신호처리모듈에서 주파수 대역 신호로 처리된 모터의 항목별 파라미터를 저장하는 데이터베이스와,
   상기 신호처리모듈에서 검출된 모터의 파라미터와 상기 데이터베이스에 기설정된 모터 데이터와 비교하여 차이를 계산하고 그 차이에 대응하는 모터의 각 항목별 결과를 출력하는 비교판단모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 모터 고장 진단 시스템.
5. 제4항에 있어서,
   상기 전류검출모듈은 R, S, T 3상의 전류를 감지하는 각 R, S 및 T 센서를 포함하는 것을 특징으로 하는 모터 고장 진단 시스템.
6. 제4항에 있어서,
   상기 신호처리모듈은 상기 전류검출모듈에서 감지된 전류에 대해 고속 푸리에 변환을 수행하여 주파수 대역의 신호로 변환하고, 각 주파수 대역별의 각 항목별 파라미터를 출력하는 것을 특징으로 하는 모터 고장 진단 시스템.
7. 제4항에 있어서,
   상기 데이터베이스에는 각 모터의 항목별 설정 데이터인 정상전류, 정상저압, 주파수, 연결타입, RPM, CT비율 및 PT 비율이 기저장되는 것을 특징으로 하는 모터 고장 진단 시스템.
8. 제1항에 있어서,
   상기 고장판별부는,
   내부에 다수의 노드들이 구비되어 서로 간에 반복 학습하고 그 결과로 획득되는 학습 데이터를 저장하는 신경망모듈과,
   상기 신경망모듈에 기저장된 알고리즘을 처리하고, 상기 학습 데이터가 상기 기준값을 초과하는지를 판별하기 위해 비례적분미분 제어하는 판별모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 모터 고장 진단 시스템.

Images