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엔진에 설치된 센서 모듈로부터 수집된 센서 데이터에 기초하여 상기 엔진의 고장을 진단하는 엔진 고장 진단 방법에 있어서,상기 수집된 센서 데이터에 기초하여 시스템 모델의 계수 및 잔차(Residual)를 생성하는 단계;새롭게 수집된 센서 데이터 및 상기 생성된 계수에 기초하여 계수 패턴 비교를 수행하는 단계;상기 새롭게 수집된 센서 데이터 및 상기 생성된 잔차에 기초하여 잔차 파형 비교를 수행하는 단계; 및 상기 계수 패턴 비교 및 상기 잔차 파형 비교에 따른 수행 결과 모두 고장으로 판단된 경우 고장으로 판단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 엔진 고장 진단 방법
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제1항에 있어서,상기 수집된 센서 데이터에 기초하여 시스템 모델의 계수 및 잔차(Residual)를 생성하는 단계는,상기 센서 모듈로부터 상기 계수 및 상기 잔차 생성을 위한 센서 데이터를 수신하는 단계;상기 수집된 센서 데이터를 전처리하는 단계;상기 전처리된 센서 데이터의 상관관계 계산을 통해 상기 센서 모듈에 포함된 다수의 센서 중에서 기 설정된 소정의 개수의 센서를 선택하는 단계; 및상기 선택된 센서로부터 수신된 센서 데이터에 변형된 칼만 필터(Modified Kalman Filter)를 적용하여 시스템 모델의 계수 및 잔차(Residual)를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 엔진 엔진 고장 진단 방법
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제1항에 있어서,상기 계수 패턴 비교를 수행하는 단계는,상기 생성된 계수에 기초하여 기준 계수 패턴 정보를 생성하는 단계;상기 새롭게 수집된 센서 데이터의 계수 및 상기 기준 계수 패턴 정보를 비교하는 단계; 및상기 계수 비교 결과에 기초하여 상기 엔진의 고장을 진단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 엔진 고장 진단 방법
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제3항에 있어서,상기 생성된 계수에 기초하여 기준 계수 패턴 정보를 생성하는 단계는,상기 생성된 계수를 정상 상태 계수 및 비정상 상태 계수로 분류하는 단계; 및상기 분류된 정상 상태 계수 및 비정상 상태 계수를 행렬로 저장하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 엔진 고장 진단 방법
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제1항에 있어서,상기 잔차 파형 비교를 수행하는 단계는,상기 생성된 잔차에서 정상 잔차 파형 및 비정상 잔차 파형을 선택하는 단계;상기 선택된 정상 잔차 파형 및 비정상 잔차 파형을 정규화하여 전이행렬을 생성하는 단계;은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 이용하여 상기 새롭게 수집된 센서 데이터의 잔차 파형과 상기 전이행렬의 일치 확률을 산출하는 단계; 및상기 산출된 일치 확률이 가장 높은 패턴을 찾아 고장을 진단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 엔진 고장 진단 방법
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제5항에 있어서,상기 은닉 마르코프 모델은에 의해 산출되며,상기 는 엔진의 상태 전이확률을 나타내고, 및 는 초기값과 중간 계산 과정을 나타내며, π는 초기상태 확률분포, T는 관측된 시간, n은 상태의 수, b는 상태 j에서의 관찰 사상 확률 분포를 나타내는 것을 특징으로 하는 엔진 고장 진단 방법
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제2항에 있어서,상기 수집된 센서 데이터를 전처리하는 단계는,상기 수집된 센서 데이터의 원자료(Raw Data) 중에서 엔진 출력 데이터를 정상 상태를 추출하여 정상 상태의 포지션(Position)을 분류하는 것을 특징으로 하는 엔진 고장 진단 방법
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제7항에 있어서,기 설정된 소정의 개수의 센서를 선택하는 단계는,상기 엔진 출력 데이터의 포지션과 상기 센서 데이터 사이의 상관관계(Correlation)를 산출하는 단계; 및상기 산출된 상관관계가 가장 높은 순서대로 소정의 개수만큼 센서를 선택하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 엔진 고장 진단 방법
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제8항에 있어서,상기 상관관계는에 의해 산출되며,상기 는 비교 대상인 상기 선택된 하나 이상의 센서의 데이터를 나타내고, 는 엔진 출력을 나타내며, 및 은 평균을 나타내는 것을 특징으로 하는 엔진 고장 진단 방법
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제2항에 있어서,상기 시스템 모델은 에 의해 산출되며,상기 Y는 센서로 측정된 엔진의 출력을 나타내며, 는 상기 선택된 센서의 센서 데이터이고, x는 시스템 계수이고, 은 엔진 출력의 오차를 나타내며, 시점은 i = 1,2,3,
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제10항에 있어서,상기 변형된 칼만 필터의 칼만 계수는에 의해 산출되며, 상기 k는 칼만 계수를 나타내고, 상기 hi는 상기 H에 포함된 개별 변수를 나타내며, 오차를 나타내는 공분산 행렬인 상기 P는 에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 엔진 고장 진단 방법
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제11항에 있어서,상기 시스템 모델의 계수는 상기 변형된 칼만 필터를 연립하여 생성된에 의해 산출되며, 상기 잔차(Residual)는,에 의해 산출되며,상기 는에 의해 산출되고, 상기 k는 시스템 모델의 계수를 나타내고, 상기 는 상기 Y의 행렬을 나타내고, 상기 는 상기 에 포함된 개별 변수를 나타내고, 상기 R은 잔차를 나타내는 것을 특징으로 하는 엔진 고장 진단 방법
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다수의 센서를 포함하고 있으며, 디젤엔진으로부터 센서 데이터를 수집하는 센서 모듈;상기 수집된 센서 데이터에 기초하여 시스템 모델의 계수 및 잔차를 생성하고, 상기 센서 데이터 및 상기 생성된 계수에 기초하여 계수 패턴 비교를 수행하며, 상기 센서 데이터 및 상기 생성된 잔차에 기초하여 잔차 파형 비교를 수행하는 고장 진단 서버; 및무선 통신을 이용하여 상기 고장 진단 서버로부터 상기 계수 패턴 비교 결과 및 상기 잔차 파형 비교 결과를 수신하며, 상기 수신된 계수 패턴 비교 결과 및 상기 수신된 잔차 파형 비교 결과를 이용하여 고장을 진단하는 모바일 단말;을 포함하는 것을 특징으로 하는 엔진 고장 진단 시스템
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제13항에 있어서,상기 모바일 단말은 상기 계수 패턴 비교 결과, 상기 잔차 파형 비교 결과 및 고장 진단 결과를 인터페이스 화면에 표시하며, 상기 인터페이스 화면은 필요로 하는 고장 진단 데이터의 날짜 및 시간을 선택할 수 있는 날짜/시간 선택 영역, 상기 계수 패턴 비교 결과를 표시하는 계수 상태 정보 인터페이스 및 상기 잔차 파형 비교 결과를 표시하는 잔차 상태 정보 인터페이스를 포함하는 것을 특징으로 하는 엔진 고장 진단 시스템
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