[논문]무선 랜 통신을 이용한 기계 상태감시용 스마트 센서

태성도; 손종덕; 양보석; 김동현

doi:10.5050/ksnvn.2009.19.5.523

무선 랜 통신을 이용한 기계 상태감시용 스마트 센서
Smart Sensor for Machine Condition Monitoring Using Wireless LAN 원문보기

한국소음진동공학회논문집 = Transactions of the Korean society for noise and vibration engineering, v.19 no.5 = no.146, 2009년, pp.523 - 529

태성도 (부경대학교 대학원) , 손종덕 (부경대학교 대학원) , 양보석 (부경대학교 기계공학부) , 김동현 (부경대학교 대학원)

Abstract ▼ AI-Helper

Smart sensor is known as intelligent sensor, it is different with other conventional sensors in the case of intelligent system embedded on it. Smart sensor has many benefits e.g. low-cost in usage, self-decision and self-diagnosis abilities. This sensor consists of perception element(sensing element), signal processing and technology of communication. In this work, a bridge and structure of smart sensor has been investigated to be capable to condition monitoring routine. This investigation involves low power consumption, software programming, fast data acquisition ability, and authoritativeness warranty. Moreover, this work also develops smart sensor to be capable to perform high sampling rate, high resolution of ADC, high memory capacity, and good communication for data transfer. The result shows that the developed smart sensor is promising to be applied to various industrial fields.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

이 연구에서는 기존의 연구 · 개발된 스마트센서보다 높은 샘플링, 더욱 정밀한 데이터 측정을 위한 높은 분해능을 가진 ADC, 다량의 데이터를 저장할 수 있는 메모리 및 빠르게 전송할 수 있는 통신 방법과 속도를 확보함으로써 기계 설비에 적용할 수 있는 스마트센서를 개발하고, 실제 선박내의 설비에 적용 시험을 수행하여 그 유용성을 확인하였다.

제안 방법

특히, 선박은 무선통신에서 가장 취약한 금속 격벽이 존재하기 때문에 무선 네트워크를 형성하는데 어려움이 있다. Fig. 1과 같이 격벽으로 인해 통신이 제약을 받는 환경이기 때문에, 격벽 사이에 AP(access pointer)를 설치하여 장애물을 피하여 원활한 통신이 가능하도록 하였다.
Fig. 4와 같이 측정하고자 하는 펌프에 MEMS 가속도계를 부착하여 첫 번째 스마트센서와 연결하고, 펌프에 인가되는 전류를 측정하기 위한 MEMS 전류 센서를 두 번째 스마트센서에 연결하였다. 베이스스테이션에서는 AP를 통해 구성된 로컬 네트워크를 이용하여 2개의 스마트센서에 연결되어 있어서 각각의 스마트센서에 대해서 원하는 동작을 수행하도록 조정할 수 있었다.
그리고 멀티플렉서를 통하여 1번 채널부터 순차적으로 아날로그 신호 입력을 받아 고역필터(high pass filter, HPF), Gain, 저역필터(low pass filter, LPF)를 사용하여 신호처리 작업을 수행한다. LPF는 anti-aliasing을 고려하여 8차 필터로 설계하였고, 신호의 바이어스(bias)값 제거를 위해 HPF는 0.7 Hz 이상의 주파수 대역을 컷오프(cut-off) 필터링하도록 설계하였다. 필터링된 아날로그 신호는 16 bit의 외부 ADC를 거쳐 외부 메모리에 일시적으로 저장되었다가 베이스스테이션으로 보내진다.
5 V이고, 아날로그 형태의 8채널 전압신호를 받을 수 있다. 그리고 멀티플렉서를 통하여 1번 채널부터 순차적으로 아날로그 신호 입력을 받아 고역필터(high pass filter, HPF), Gain, 저역필터(low pass filter, LPF)를 사용하여 신호처리 작업을 수행한다. LPF는 anti-aliasing을 고려하여 8차 필터로 설계하였고, 신호의 바이어스(bias)값 제거를 위해 HPF는 0.
기존의 스마트센서보다 좋은 성능의 하드웨어와 소프트웨어를 개발하였다. 또한 개발된 스마트센서의 성능 평가를 위해 실제 선박의 펌프 시스템에 적용하였다.
기존의 스마트센서보다 좋은 성능의 하드웨어와 소프트웨어를 개발하였다. 또한 개발된 스마트센서의 성능 평가를 위해 실제 선박의 펌프 시스템에 적용하였다.
무선 랜 통신이 가능한 스마트센서, 노트북 그리고 통신 영역을 안정적으로 넓히고 다수의 스마트센서를 한꺼번에 접속할 수 있게끔 해주는 AP를 이용하여 로컬 네트워크를 구성하고, 실제 선박에서 진동신호를 측정할 수 있는지를 실험하였다. 측정은 부경대학교 실습선 가야호 내부 기관실(engine room)의 펌프 설비를 측정대상으로 선택하였다.
진동신호는 Fig. 5와 같이 기관실에 설치된 펌프에서 전동기의 총 7개 계측점을 대상으로 Fig. 6 및 7과 같이 전동기 베어링 양단과 펌프 베어링하우징 양단에 2축 MEMS 가속도계 2개(Pt.1 ~ Pt.4)를 설치하고, 컨트롤 박스 내에 있는 패널의 입력전원 3상에 각각 하나씩 총 3개의 MEMS 전류 센서(Pt.5 ~ Pt.7)를 설치하였다. 이 연구에 사용된 스마트센서는 MEMS 가속도계, MEMS 전류 센서 전용으로 제작되었으며, 일반 센서를 사용할 경우 별도의 아날로그 신호변환기가 필요하다.

대상 데이터

7)를 설치하였다. 이 연구에 사용된 스마트센서는 MEMS 가속도계, MEMS 전류 센서 전용으로 제작되었으며, 일반 센서를 사용할 경우 별도의 아날로그 신호변환기가 필요하다. 그리고 사용된 MEMS 가속도계와 MEMS 전류 센서의 명세는 Table 2와 같다.
무선 랜 통신이 가능한 스마트센서, 노트북 그리고 통신 영역을 안정적으로 넓히고 다수의 스마트센서를 한꺼번에 접속할 수 있게끔 해주는 AP를 이용하여 로컬 네트워크를 구성하고, 실제 선박에서 진동신호를 측정할 수 있는지를 실험하였다. 측정은 부경대학교 실습선 가야호 내부 기관실(engine room)의 펌프 설비를 측정대상으로 선택하였다.
측정을 위해 네트워크 설정과 센서의 설치가 끝나면, 무선 네트워크가 가능한 노트북을 이용하여 서버 프로그램을 실행시킨 후, 측정 주파수를 3,200 Hz로 설정하고 각 측정 포인트에서 1초당 8,192개의 데이터를 취득하였다.

성능/효과

• 정밀 계측을 위해 ADC의 분해능을 16 bit로 향상하였고, 측정범위를 늘리기 위해 샘플링 주파수를 8,192 Hz로 높였다.
분석된 가속도 신호에는 회전주파수인 60 Hz 성분과 그 배수성분들이 주로 나타났으며, 전동기의 전류 신호에서는 60 Hz 동기주파수 성분이 지배적으로 나타났다. 측정된 가속도 신호와 전류 신호의 일부를 Figs.
표준 무선 랜 통신을 사용하여 격벽이 없는 곳에서는 약 150 m정도까지 통신이 가능하며, 무선 AP를 설치하면 격벽 없이 최대 300 m까지 가능함을 확인하였다. 또한, 무선 네트워크는 802.

후속연구

복잡하고 시끄러운 환경인 기관실 내에서도 무선 네트워크가 제대로 형성되었고, 스마트센서도 순조롭게 진동신호를 취득할 수 있었다. 개발된 스마트센서의 성능을 요약하면 Table 3과 같으며, 높은 분해능, 빠른 샘플링률, 데이터 백업 프로그램은 스마트센서로부터 생성되는 데이터의 신뢰성을 한층 끌어 올려서 더 넓은 산업 분야에 널리 응용될 수 있을 것으로 예상된다.
향후 과제로는 장기간에 걸쳐 실제 시스템에 적용함으로써 지금까지 개발된 내용이 완벽히 동작할 수 있는지를 검증하여 품질의 신뢰성을 높이고, 입력 신호의 불안정한 부분을 해소함으로써 시스템의 안정성을 향상시킬 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	설비관리용으로 무선스마트센서를 사용하기 위해서는 구조물 상태감시보다 높은 데이터 샘플링과 데이터 손실이 적어야 하며, 정밀한 계측이 필요한 이유는 어떤 한계점 때문인가?	MICA Mote는 무선 센서 네트워크를 이용하여 구조물의 건전성관리를 수행할 수 있도록 만들어진 제품이다(4). 그러나 MICA Mote의 아날로그-디지털 변환기(A/D convertor, ADC)의 분해능이 10 bit이고, 무선 통신 속도가 38.4k baud인 한계점 때문에 설비관리용으로 무선스마트센서를 사용하기 위해서는 구조물 상태감시보다 높은 데이터 샘플링과 데이터 손실이 적어야 하며, 정밀한 계측이 필요하다.
	MEMS(micro-electro mechanical system)센서의 소요 비용은 일반 센서와 신호처리를 포함한 비용의 몇 퍼센트를 차지하는가?	또한, 최근 MEMS(micro-electro mechanical system)센서를 이용한 스마트센서가 개발되고 있다. 일반적으로 소요 비용이 일반 센서와 신호처리를 포함한 비용의 약 3 %에 불과하지만, 센서 감도, 측정 가능주파수 범위, 동적 범위 등이 서로 다르다는 것을 감안해야 한다. 그리고 RISC(reduced instruction set computer)형태의 칩(chip)은 CISC (complex instruction set computer)보다 기본적으로 정보처리 속도도 느리고, 사용할 수 있는 기능의 한계가 있기 때문에 최적화된 CPU 프로세스 스케줄링 기술이 필요하다.
	MICA Mote는 무엇인가?	아울러 몇 종류의 상용 스마트센서가 판매되고 있고, 그 중 MICA와 MICA2 Mote군은 가장 널리 알려진 센서이다. MICA Mote는 무선 센서 네트워크를 이용하여 구조물의 건전성관리를 수행할 수 있도록 만들어진 제품이다(4). 그러나 MICA Mote의 아날로그-디지털 변환기(A/D convertor, ADC)의 분해능이 10 bit이고, 무선 통신 속도가 38.

참고문헌 (6)

Spencer Jr, B. F., Ruiz-Sandoval, M. E. and Kurata, N., 2004, “Smart Sensing Technology: Opportunities and Challenges,” Structural Control and Health Monitoring, pp. 1-31
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Chintalapudi, K., Paek, J. Y. and Gnawali, O., 2006, “Structural Damage Detection and Localization Using NETSHM, Information Processing in Sensor Networks,” IPSN 2006. The Fifth International Conference on, pp. 475-482
Son, J. D. and Yang, B. S., 2007, “Development of MEMS Accelerometer-based Smart Sensor for Machine Condition Monitoring,” Proceedings of the KSNVE Annual Spring Conference, pp. 448-452
Son, J. D., Shim, M. C. and Yang, B. S., 2008, “Development of MEMS Accelerometer-based Smart Sensor for Machine Condition Monitoring,” Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Vol. 18, No. 8, pp. 872-878

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