[논문]PLC기반 차체조립라인의 안전감시를 위한 진단프로그램 생성에 관한 연구

박창목

PLC기반 차체조립라인의 안전감시를 위한 진단프로그램 생성에 관한 연구
Auto-Generation of Diagnosis Program of PLC-based Automobile Body Assembly Line for Safety Monitoring 원문보기

대한안전경영과학회지 = Journal of the Korea safety management & science, v.12 no.2, 2010년, pp.65 - 73

Abstract ▼ AI-Helper

In an automated industry PLC plays a central role to control the manufacturing system. Therefore, fault free operation of PLC controlled manufacturing system is essential in order to maximize a firm's productivity. On the contrary, distributed nature of manufacturing system and growing complexity of the PLC programs presented a challenging task of designing a rapid fault finding system for an uninterrupted process operation. Hence, designing an intelligent monitoring, and diagnosis system is needed for smooth functioning of the operation process. In this paper, we propose a method to continuously acquire a stream of PLC signal data from the normal operational PLC-based manufacturing system and to generate diagnosis model from the observed PLC signal data. Consequently, the generated diagnosis model is used for distinguish the possible abnormalities of manufacturing system. To verify the proposed method, we provided a suitable case study of an assembly line.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

반면 본 연구에서는 제어 프로그램을 테스트 및 수정하는 시운전 기간 동안 축적된 데이터를 활용하여, 관측된 신호들의 변화를 분석하여 제어 프로그램 명세서에서 추출하기 어려운 신호레벨의 정상적인 상태 변화 패턴을 추출하여 안전 진단 시스템을 자동 생성하는 방법론을 제안하고자 한다. 생성된 진단 시스템은 생산시스템의 각 디바이스를 실제 연동하여 얻어진 패턴이기 때문에 더욱 정밀한 모니터링을 가능하게 한다.
본 논문에서는 차체 조립라인에서 매번 수행흐}는 시운전기간 동안 획득된 데이터를 활용하여 매우 정확한 진단프로그램을 생성 할 수 있음을 사례연구를 통해 확인하였다. 그러나 관리대상 상태천이 함수를 분리하는 적절한 #의 선택 및 허용값 T의 선택에 대한 더욱 심층적인 고찰이 필요하다.
본 연구에서는 자동차 차체 조립 라인에서 활용할 수 있는 생산시스템 진단프로그램의 자동생성 방법론을 제시하고 있다. 실제 라인에서는 진단프로그램의 중요성이 커져가고 있으며, 이를 설계하고 구현하기 위해서 많은 시간과 노력이 필요하다.

가설 설정

이 진단함수는 16개의 진단함수 중 1번 상태천이함수(천이 이벤트는 74번 신호가 T 상태가 되는것, d는 2000 msec)를 이용하여 생성된 것이다. 이때 허용값 τ는 100 msec으로 가정 하였다.

제안 방법

Hu et al.(3)은 PLC에 의해 제어되는 생산시스템을 진단하기 위한 두 가지 모델을 제안하였다. 로직에 대한 진단을 위하여 LFC(Logical Function Chart), 동작 순서를 진단하기 위한 SCP(Sequential Control Process) 모델을 사용하였다.
본 연구를 위해 개발된 데이터 수집 및 진단모델 생성 시스템을 사용하여 신호들의 변화를 저장하였다. 시운전은 4번 반복하였다.
또한 모니터링 대상이 되는 M개의 상태천이 함수를 추출하였다면, M개에 해당하는 논리함수(각 함수는 N개 신호를 논리 연산함) 가 필요하게 된다. 본 연구에서는 이러한 프로그램 사이즈를 줄이기 위해 M개의 상태천이 함수의 시작상태를 종합적으로 관리하는 함수를 생성하여 사용하였다.
로직에 대한 진단을 위하여 LFC(Logical Function Chart), 동작 순서를 진단하기 위한 SCP(Sequential Control Process) 모델을 사용하였다. 여기서 제안된 방법은 시스템에 이상이 감지되면, PLC 관련 신호를 수집한 후 진단모델을 이용하여 에러가 발생된프로그램 위치를 알아내는 방법이다. W.
단일 컨베이어로 구성되어져 있다. 작업물이 4개의 Station으로 이동하면서, 필요한 작업물 부착 및 로봇 용접을 수행하는 조립작업을 수행한다. 생산라인을 제어하는 PLC 프로그램은 94개의 제어 신호를 사용하며, 94 개 신호의 값에 따라 시스템의 상태가 결정된다.
제안된 방법은과 같이 첫째 시운전을 통한 신호 변화 데이터 수집, 둘째 신호변화 데이터로부터 상태 변화 패턴 추출하기, 셋째 상태 변화 패턴으로부터 모니터링 및 진단용 프로그램 생성으로 요약할 수 있다.
현재 국내 자동차회사에서 사용하는 PLCSTUDIO 라는 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하여와같은 가상생산라인을 꾸미고, 이를 제어하는 Siemens 기반 PLC 제어 환경을 구축하였다.

대상 데이터

가상 생산라인은 4개의 운송로보트 8개의 용접 로봇 그리고 단일 컨베이어로 구성되어져 있다. 작업물이 4개의 Station으로 이동하면서, 필요한 작업물 부착 및 로봇 용접을 수행하는 조립작업을 수행한다.

이론/모형

(3)은 PLC에 의해 제어되는 생산시스템을 진단하기 위한 두 가지 모델을 제안하였다. 로직에 대한 진단을 위하여 LFC(Logical Function Chart), 동작 순서를 진단하기 위한 SCP(Sequential Control Process) 모델을 사용하였다. 여기서 제안된 방법은 시스템에 이상이 감지되면, PLC 관련 신호를 수집한 후 진단모델을 이용하여 에러가 발생된프로그램 위치를 알아내는 방법이다.
본 연구에서는 제안된 방법론을 적용하기 위하여 자동차 차체 조립 라인의 시운전 방식을 그대로 사용하였다. 현재 국내 자동차회사에서 사용하는 PLCSTUDIO 라는 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하여<그럼 9>와같은 가상생산라인을 꾸미고, 이를 제어하는 Siemens 기반 PLC 제어 환경을 구축하였다.

성능/효과

결과적으로 M개의 진단프로그램에서 각 시작을 알리는 상태 A의 연산프로그램을 사용하지 않고, 과 같이 생성된 프로그램에서 각 시작 상태를 알리는 출력값을 사용하면 프로그램 사이즈를 줄일 수 있다

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