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제1 및 제2 주축들에 각각 제1 및 제2 센서들을 부착하고 공작기계가 가동될 때 상기 제1 및 제2 센서들을 통해 상기 제1 및 제2 주축들의 진동 데이터들을 측정하는 데이터 측정부;상기 제1 및 제2 센서들 중 하나의 센서가 고장시 다른 하나의 정상 센서를 통해 측정한 진동 데이터를 기초로 진동 데이터를 추정하는 데이터 추정부; 및상기 측정한 진동 데이터들 또는 상기 측정한 진동 데이터와 상기 추정한 진동 데이터를 기초로 특징을 추출하고 학습데이터를 구성하여 진단 모델을 통해 모니터링을 수행하여 공구의 상태를 진단하는 상태 진단부를 포함하는 2-헤드 머시닝 센터의 공구 상태 진단 장치
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제1항에 있어서, 상기 제1 및 제2 센서들은가속도 센서인 것을 특징으로 하는 2-헤드 머시닝 센터의 공구 상태 진단 장치
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제1항에 있어서, 상기 데이터 추정부는 상기 제1 및 제2 센서의 정상 동작에서 측정한 제1 및 제2 진동 데이터를 기반으로 주축 진동 추정을 위한 칼만 필터를 설계하고 상기 설계한 칼만 필터를 통해 상기 고장 센서가 부착된 주축의 진동 데이터를 추정하는 것을 특징으로 하는 2-헤드 머시닝 센터의 공구 상태 진단 장치
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제3항에 있어서, 상기 데이터 추정부는 상기 측정한 제1 및 제2 진동 데이터를 입력으로 칼만 필터를 통해 진동 데이터를 예측하고 예측한 진동 데이터와 측정한 진동 데이터 사이의 오차가 임계치 이하가 되도록 상기 칼만 필터를 설계하는 것을 특징으로 하는 2-헤드 머시닝 센터의 공구 상태 진단 장치
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제4항에 있어서, 상기 데이터 추정부는 상기 제1 및 제2 센서들 중 하나의 센서가 고장시 다른 하나의 정상 센서에 의해 측정한 진동 데이터를 상기 설계한 칼만 필터의 입력으로 사용하여 진동 데이터를 예측하고 예측한 진동 데이터에 특정 데시벨의 가우시안 노이즈를 합산하여 고장 센서에 대한 진동 데이터를 추정하는 것을 특징으로 하는 2-헤드 머시닝 센터의 공구 상태 진단 장치
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제1항에 있어서, 상기 상태 진단부는첨도, 왜도, 평균값 및 표준편차를 특징 데이터로 추출하는 것을 특징으로 하는 2-헤드 머시닝 센터의 공구 상태 진단 장치
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제6항에 있어서, 상기 상태 진단부는 서포트 벡터 머신에 상기 특징 데이터를 입력하여 정상 및 이상 상태를 구분하여 공구 상태를 진단하는 것을 특징으로 하는 2-헤드 머시닝 센터의 공구 상태 진단 장치
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제1 및 제2 주축들에 각각 제1 및 제2 센서들을 부착하고 공작기계가 가동될 때 상기 제1 및 제2 센서들을 통해 상기 제1 및 제2 주축들의 진동 데이터들을 측정하는 데이터 측정부;상기 제1 및 제2 센서들의 정상 동작에서 측정한 제1 및 제2 진동 데이터를 기반으로 주축 진동 추정을 위한 칼만 필터를 설계하고, 상기 제1 및 제2 센서들 중 하나의 센서가 고장시 다른 하나의 정상 센서에 의해 측정한 진동 데이터를 기초로 상기 설계한 칼만 필터를 통해 진동 데이터를 추정하는 데이터 추정부; 및상기 측정한 진동 데이터들 또는 상기 측정한 진동 데이터와 상기 추정한 진동 데이터를 기초로 특징을 추출하고 학습데이터를 구성하여 진단 모델을 통해 모니터링을 수행하여 공구의 상태를 진단하는 상태 진단부를 포함하는 2-헤드 머시닝 센터의 공구 상태 진단 장치
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제1 및 제2 주축들에 각각 부착한 제1 및 제2 센서들을 통해 공작기계가 가동될 때 발생되는 진동 데이터를 측정하는 단계;상기 측정한 진동 데이터를 기초로 학습기반의 진단 모델을 통해 모니터링하여 공구 상태를 진단하는 단계;상기 제1 및 제2 센서들 중 하나의 센서가 고장시 다른 하나의 정상 센서를 통해 측정한 진동 데이터를 기초로 진동 데이터를 추정하는 단계; 및상기 정상 센서를 통해 측정한 진동 데이터와 상기 추정한 진동 데이터를 기초로 모니터링을 지속하여 공구 상태를 진단하는 단계를 포함하는 2-헤드 머시닝 센터의 공구 상태 진단 방법
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제9항에 있어서, 상기 진동 데이터 추정 단계는상기 제1 및 제2 센서들에 의해 측정한 진동 데이터를 기초로 칼만 필터를 설계하고,상기 정상 센서에 의해 측정한 진동 데이터를 입력으로 상기 칼만 필터를 통해 상기 고장 센서에 대해 진동 데이터를 추정하는 것을 특징으로 하는 2-헤드 머시닝 센터의 공구 상태 진단 방법
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제10항에 있어서, 상기 칼만 필터 설계는상기 제1 및 제2 센서들이 정상 동작될 때 측정한 진동 데이터를 칼만 필터로 입력하여 진동 데이터를 예측하고, 예측한 진동 데이터와 측정한 진동 데이터 사이의 오차를 임계치와 비교를 통해 검증을 수행하여 오차가 임계치 이하가 되도록 하는 것을 특징으로 하는 2-헤드 머시닝 센터의 공구 상태 진단 방법
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