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회전설비의 측면 x,y 축에 각기 설치되는 복수의 가속도 센서;상기 회전설비의 고장 유형에 따라 생성될 수 있는 축 궤도 이미지로부터 추출되는 특성 이미지를 학습하는 학습부; 및상기 가속도 센서에서 출력되는 신호를 처리하여 축 궤도(Orbit) 이미지를 생성하고, 상기 학습한 학습 정보에 기초하여 상기 생성된 축 궤도 이미지의 형상을 인식하고, 상기 인식된 축 궤도 이미지에 대응하는 이상 유형을 판단하여 상기 회전설비의 이상을 진단하는 제어부;를 포함하되,상기 제어부는, 상기 축 궤도 이미지의 형상을 인식하기 위하여 상기 축 궤도 이미지의 전처리 과정을 수행하며, 상기 전처리 과정은, 축 궤도(Orbit) 이미지를 중심 좌표로 이동시키고, 상기 중심 좌표로 이동된 축 궤도(Orbit) 이미지를 기 설정된 기준 축으로 자세를 정렬시키고, 상기 기준 축으로 자세 정렬된 축 궤도(Orbit) 이미지의 크기를 기 설정된 기준 크기로 조절하는 과정을 포함하며, 상기 제어부가 상기 생성된 축 궤도 이미지의 형상을 인식하기 위하여, 상기 전처리된 하나의 축 궤도 이미지에 대하여 적어도 4개의 특성 이미지(eigen image)를 추출하는 과정을 수행하며, 이로부터 상기 제어부는 상기 적어도 4개의 특성 이미지의 조합에 대응시켜 축 궤도 이미지를 인식하는 것을 특징으로 하는 축 궤도 형상 자동 인식을 통한 회전설비 이상 진단 장치
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제 1항에 있어서, 상기 학습 정보에는,회전설비의 고장 유형, 각 고장 유형에 대응하는 축 궤도 이미지(Orbit Image), 및 각 축 궤도 이미지의 특성 이미지(Eigen Image)가 포함되는 것을 특징으로 하는 축 궤도 형상 자동 인식을 통한 회전설비 이상 진단 장치
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제 1항에 있어서,상기 학습 정보, 및 상기 제어부가 회전설비의 이상을 진단하기 위한 알고리즘 및 산술 처리를 위한 정보를 저장하는 저장부; 및상기 제어부가 진단한 회전설비의 고장 유형, 및 상기 복수의 가속도 센서에서 출력되는 신호에 기초하여 생성된 축 궤도(Orbit) 이미지를 출력하는 출력부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 축 궤도 형상 자동 인식을 통한 회전설비 이상 진단 장치
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제 1항에 있어서, 상기 축 궤도 이미지는, 고장 유형에 따라 원형, 타원형, 바나나형, 8자형, 및 회오리형 중 어느 하나로 형성되고, 또한 크기, 불평형(Unbalance), 축 정렬(alignment), 및 매듭 개수(Hit and bound rubbing) 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 축 궤도 형상 자동 인식을 통한 회전설비 이상 진단 장치
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제 1항에 있어서, 상기 특성 이미지(eigen image)는 상기 축 궤도(Orbit) 이미지에 대한 정량적인 분석이 가능하게 하는 이미지로서, 상기 제어부는, SVD(Singular Value Decomposition) 방식을 이용하여 상기 특성 이미지(eigen image)를 추출하는 것을 특징으로 하는 축 궤도 형상 자동 인식을 통한 회전설비 이상 진단 장치
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제어부가 회전설비의 x,y 축에 각기 설치된 가속도 센서로부터 출력되는 신호를 처리하여 축 궤도(Orbit) 이미지를 생성하는 단계;상기 제어부가 상기 생성된 축 궤도 이미지를 인식하기 위하여 상기 축 궤도 이미지를 전처리(Pre processing)하는 단계;상기 전처리 과정이 완료되면, 상기 제어부가 상기 전처리된 축 궤도 이미지에 대한 복수의 특성 이미지(eigen image)를 추출하는 단계;상기 제어부가 상기 복수의 특성 이미지의 조합에 대응하는 축 궤도 이미지를 인식하는 단계; 및상기 복수의 특성 이미지의 조합에 대응하는 축 궤도 이미지가 인식되면, 상기 제어부가 상기 인식된 축 궤도 이미지에 대응하는 회전설비의 이상 유형을 진단하는 단계;를 포함하되,상기 전처리 과정은,축 궤도(Orbit) 이미지를 중심 좌표로 이동시키고, 상기 중심 좌표로 이동된 축 궤도(Orbit) 이미지를 기 설정된 기준 축으로 자세를 정렬시키고, 상기 기준 축으로 자세 정렬된 축 궤도(Orbit) 이미지의 크기를 기 설정된 기준 크기로 조절하는 과정을 포함하며, 상기 제어부가 상기 생성된 축 궤도 이미지의 형상을 인식하기 위하여, 상기 전처리된 하나의 축 궤도 이미지에 대하여 적어도 4개의 특성 이미지(eigen image)를 추출하는 과정을 수행하며,이로부터 상기 제어부가 상기 적어도 4개의 특성 이미지의 조합에 대응시켜 축 궤도 이미지를 인식하는 것을 특징으로 하는 축 궤도 형상 자동 인식을 통한 회전설비 이상 진단 방법
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제 7항에 있어서, 상기 특성 이미지(eigen image)는,상기 축 궤도 이미지에 대한 정량적인 분석이 가능하게 하는 이미지로서,SVD(Singular Value Decomposition) 방식을 이용하여 추출하는 것을 특징으로 하는 축 궤도 형상 자동 인식을 통한 회전설비 이상 진단 방법
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제 7항에 있어서, 상기 축 궤도 이미지를 인식하기 위하여,상기 제어부가 기 학습된 학습정보를 참조하는 단계;를 더 포함하며, 상기 학습정보에는 회전설비의 고장 유형, 각 고장 유형에 대응하는 축 궤도 이미지(Orbit Image), 및 각 축 궤도 이미지의 특성 이미지(Eigen Image)가 포함되는 것을 특징으로 하는 축 궤도 형상 자동 인식을 통한 회전설비 이상 진단 방법
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