[논문]Anchor 볼트 형태의 Strain Gauge 센서를 이용한 지게차 적재 중량 측정 시스템

한치문; 임춘식; 이성렬

doi:10.12673/jant.2019.23.2.200

Anchor 볼트 형태의 Strain Gauge 센서를 이용한 지게차 적재 중량 측정 시스템
Forklift Weight Measurement System using Anchor Bolt Type Strain Gauge Sensor 원문보기

한국항행학회논문지 = Journal of advanced navigation technology, v.23 no.2 = no.95, 2019년, pp.200 - 206

한치문 ((주)알씨엔 연구소) , 임춘식 ((주)알씨엔 연구소) , 이성렬 (목포해양대학교 항해정보시스템학부)

초록
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산업현장에서의 지게차의 전복에 의한 안전사고 빈도가 매우 높은 편이다. 지게차 전복의 가장 큰 원인은 과적으로, 이를 방지하기 위해서 적재 중량을 측정해야 한다. 가장 보편적인 적재 중량 측정 방식은 로드셀(load cell)로 측정 오차가 적은 장점이 있지만 설치 단가가 비싸다는 점 때문에 산업현장에 쉽게 적용하지 못하고 있다. 본 연구는 로드 셀 방식의 대안으로 제시되었지만 측량 정밀도가 높지 않은 strain gauge 센싱 방식을 적용한 지게차 새로운 적재 중량 측정 시스템을 제안한다. 센서의 측량 정밀도와 내구성을 높이기 위해 4개의 센서가 각각 4개의 anchor bolt에 삽입되는 구조로 제작하였다. 제작된 anchor 볼트 형태의 strain gauge 센서를 지게차에 적용하여 측정한 결과 1%의 측정 오차를 얻을 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

The most frequent type of safety-accident in industry is the overturning of forklift. The leading cause of this accident is overload in forklift. Thus, it is needed to measure the weight on board of forklift. The most common method is based on load cell, and this method has the merit of high accuracy. However, high price is the disadvantage of this method. In this paper, we propose the new measurement system of the weight on board of forklift based on the strain gauge sensor, which has the disadvantage of low accuracy. The differentiation of the proposed system is that the shape of the strain gauge sensor customized for anchor bolt of forklift in order to improve the accuracy and durability. In system four strain gauge sensors are inserted into four anchor bolts. The test result shows that 1% error of measurement is obtained in the proposed anchor bolt type strain gauge sensors.

주제어

표/그림 (11)

그림 그림 1. LPWA 전송거리 25Km 서비스 조건로드 셀 기반의 지게차 적재 중량 센서 (독일) Fig. 1. Forklift weight measurement sensor based on load cell (Germany).
그림 그림 2. 4개의 anchor 볼트를 이용한 적재 중량 센서의 구현 아이디어 Fig. 2. Implementation idea of weight measurement sensor using four anchor bolts.
그림 그림 3. Anchor 볼트 형태의 strain gauge 센서를 이용한 지게차 적재 중량 실시간 측정 시스템의 구조 Fig. 3. Configuration of forklift weight measurement system using anchor bolt type strain gauge sensors.
그림 그림 4. Strain gauge 시험에서 확인된 잡음 Fig. 4. Noise obtained from the experiment of strain gauge.
그림 그림 5. HX711 ADC의 I/O 규격 Fig. 5. I/O specification of HX711 ADC.
표 표 1. Anchor 볼트 형태의 strain gauge 센서 모듈의 목표 사양 Table 1. Goal specification of anchor bolt type strain gauge sensor module.
그림 그림 6. 제작된 anchor 볼트와 센서 모듈 Fig. 6. Fabricated anchor bolt and sensor board.
그림 그림 7. 제작된 센서 제어기 모듈 Fig. 7. Fabricated sensor controller module.
그림 그림 8. 센서 제어 보드의 동작 순서도 Fig. 8. Flow chart for operation of sensor controller.
그림 그림 9. 현장 시험 구성도 Fig. 9. Configuration of field test.
그림 그림 10. 시험 결과 Fig. 10. Test results.

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 산업현장 내 기인물 중에서 사고발생 빈도가 높은 지게차의 안전운행과 작업 효율을 높일 수 있는 IoT 적용 기술을 제안한다. 즉 구체적으로 말하면 본 논문의 목적을 달성하기 위하여 지게차 전복의 주요 원인인 과적 (over load)을 기술적으로 해결할 수 있는 방안을 도출하고, 이를 위한 최적의 센서 모듈와 제어 장치를 설계 제작하고, 실시간 모니터링을 위한 통신 네트워크를 제안한다.
본 논문에서는 산업현장에서의 안전사고를 줄이고 궁극적으로는 생산성을 제고하기 위한 하나의 방법으로 지게차의 적재 중량을 자동으로 측정하고 제어하기 위한 IoT 센서 기반의 시스템을 제안하였다. 본 논문을 통해 제안된 strain gauge 센서를 지게차 4곳의 anchor 볼트에 설치하고 지게차의 적재 중량을 측정한 결과 산업용 내구성 기준 허용치인 ±5% 이내의 오차 범위를 갖고, 결과적으로 현장 적용이 가능하다는 것을 확인하였다.

제안 방법

Strain gauge의 출력 신호를 12 bit의 ADC를 이용하여 디지털 신호로 변환하도록 설계하였다. 저렴한 구현을 위해 전자 저울에 사용되는 그림 5의 구조를 갖는 HX711 ADC를 사용하여 ADC를 제작하였다.
Wheatstone bridge의 3개의 기준 저항은 120 Ω으로 구성하였고, 1개의 저항은 strain에 따라 저항치가 변화하도록 설계하였다.
저렴한 구현을 위해 전자 저울에 사용되는 그림 5의 구조를 갖는 HX711 ADC를 사용하여 ADC를 제작하였다. 또한 센서 제어기와 연결을 위해 커넥터 구조로설계ㆍ제작하였다.
또한 정밀도는 산업용 내구성 기준을 만족하도록 ±5% 오차 이내로 센서모듈을 설계제작하였다.
본 연구를 통해 개발된 센서 모듈과 장치들의 신뢰성 확인을 위하여 제작된 anchor 볼트와 strain gauge 센서 모듈을 지게차에 실장한 상태에서의 적재 중량 오차에 대한 시험을 아래와 같이 수행하였다.
이를 위해 LPF가 적용 되어야 한다. 본 연구에서는 차단 주파수를 10 Hz로 설계하였으며, 실험을 통해 LPF의 출력 주파수를 변경하여 제작하였다. 이를 위해 4차 Butterworth 능동 필터 형태로 제작하였다.
앞서 언급한 가장 많이 사용하고 있는 load cell 방식이 아닌 strain gauge 센서를 적용하기 위해서 우리는 가장 먼저 지게차에서 화물을 운반하는 경우 가장많은 부하가 집중되는 곳이 어디인지를 파악하였다. 현대건설기계 구조설계팀의 지원을 받아 시뮬레이션을 통하여 추정하였으며, 그 결과 지게차가 화물을 운반하는 경우 chain에 가장 많은 중량이 집중되는 것을 파악하였다.
본 연구에서는 차단 주파수를 10 Hz로 설계하였으며, 실험을 통해 LPF의 출력 주파수를 변경하여 제작하였다. 이를 위해 4차 Butterworth 능동 필터 형태로 제작하였다.
센서 제어기는 anchor 볼트 형태의 strain gauge 센서에서 들어오는 raw data를 처리하여, 노이즈 성분을 제거하고 중량 데이터를 추출하는 기능을 수행해야 한다. 중량 데이터를 표시하기 위하여 운전자의 스마트폰으로 전송하기 위한 블루투스 통신 기능과 스마트폰 미보유자의 경우 별도의 display 장치로 전송하기위한CAN 통신포트를 지원하도록 아래와같이 설계ㆍ 제작되었다.
본 논문에서는 산업현장 내 기인물 중에서 사고발생 빈도가 높은 지게차의 안전운행과 작업 효율을 높일 수 있는 IoT 적용 기술을 제안한다. 즉 구체적으로 말하면 본 논문의 목적을 달성하기 위하여 지게차 전복의 주요 원인인 과적 (over load)을 기술적으로 해결할 수 있는 방안을 도출하고, 이를 위한 최적의 센서 모듈와 제어 장치를 설계 제작하고, 실시간 모니터링을 위한 통신 네트워크를 제안한다.
그림 2와 같이 대부분의 지게차는 구조적으로 fork와 chain는 2개의 anchor 볼트를 이용하여 연결하고, chain과 유압 실린더의 연결에도 2개의 anchor 볼트를 이용하고 있다. 즉 전체 4개의 anchor 볼트를 이용하고 있으므로, 이에대한 인장력을 측정한다면 보다 정확한 적재 중량 측정이가능할 것으로 판단되어 그림3과 같이 4개의 strain gauge 센서모듈이 적용되도록 하였다.
실시간 측정되는 데이터는 적재 중량 표시용 디스플레이 장치 또는 적재 중량 표시용 스마트폰 어플리케이션을 통해 모니터링될 수 있다. 측정 데이터의 실시간 전송을 위해 채택한 통신 방식은 센서 제어기와 작업자용 디스플레이 장치 (이 장치는 지게차에 설치됨) 사이는 CAN 방식을, 감독관 등의 스마트폰과 센서 제어기 사이는 블루투스를 적용하였다.

대상 데이터

Wheatstone bridge의 3개의 기준 저항은 120 Ω으로 구성하였고, 1개의 저항은 strain에 따라 저항치가 변화하도록 설계하였다. Strain gauge 센서는 Tokyo Sokki 사의센서(모델명: BTH-6C)를 사용하여 제작되었다.
그림 3은 본 연구에서 제안하는 지게차 적재중량 실시간 측정 시스템의 전체 구성을 나타낸 것이다. 시스템은 지게차 anchor 볼트에 설치되는 strain gauge 센서 모듈, 본 시스템의 메인 프로세서인 센서 제어기(sensor controller)와 모니터링 장치로 구성된다.
Strain gauge의 출력 신호를 12 bit의 ADC를 이용하여 디지털 신호로 변환하도록 설계하였다. 저렴한 구현을 위해 전자 저울에 사용되는 그림 5의 구조를 갖는 HX711 ADC를 사용하여 ADC를 제작하였다. 또한 센서 제어기와 연결을 위해 커넥터 구조로설계ㆍ제작하였다.

이론/모형

Strain gauge 센서 모듈은 strain gauge, LNA, LPF 및 ADC로 구성된다. Strain gauge 센서는 strain gauge의 변형율에 비례하여 전기 저항이 변하는 양을 측정하도록 Wheatstone bridge 방식을 사용하였다. 또한 Wheatstone bridge는 2개의 병렬 전압 분배회로로 설계하였다.

성능/효과

현대건설기계 구조설계팀의 지원을 받아 시뮬레이션을 통하여 추정하였으며, 그 결과 지게차가 화물을 운반하는 경우 chain에 가장 많은 중량이 집중되는 것을 파악하였다. 그 중에서도 fork와 chain을 연결하는 anchor 볼트에 가장 많은 부하가 집중되는 것을 확인하였다. 결국 anchor 볼트에 걸리는 인장력을 strain gauge 센서로 측정하면 지게차의 적재중량을 비교적 정밀하게 측정할 수 있으며, strain gauge 센서가 적재물의 중량이 직접영향을 미치는 바닥판이 아닌 측면기둥의 일부분에 설치되기 때문에 단점인 내구성 문제도 해결할 것으로기대된다.
본 논문을 통해 제안된 strain gauge 센서를 지게차 4곳의 anchor 볼트에 설치하고 지게차의 적재 중량을 측정한 결과 산업용 내구성 기준 허용치인 ±5% 이내의 오차 범위를 갖고, 결과적으로 현장 적용이 가능하다는 것을 확인하였다.
본 연구에서에서 제안하는 기술과 유사한 기술들이 존재하지만 이들을 통해 시스템을 구현하고자 하는 경우 경제적 부담이 발생할 수 있고, 원천 기술의 소유권이 모두 국외에 존재하기 때문에 대외 경쟁력이 매우 약하다고 할 수 있다.
앞서 언급한 가장 많이 사용하고 있는 load cell 방식이 아닌 strain gauge 센서를 적용하기 위해서 우리는 가장 먼저 지게차에서 화물을 운반하는 경우 가장많은 부하가 집중되는 곳이 어디인지를 파악하였다. 현대건설기계 구조설계팀의 지원을 받아 시뮬레이션을 통하여 추정하였으며, 그 결과 지게차가 화물을 운반하는 경우 chain에 가장 많은 중량이 집중되는 것을 파악하였다. 그 중에서도 fork와 chain을 연결하는 anchor 볼트에 가장 많은 부하가 집중되는 것을 확인하였다.

후속연구

따라서 개발의 난이도가 매우 높지 않고 저렴하게 구할 수 있는strain gauge 센서와 IoT 기술을융합하여 실시간으로 적재 중량을 측정하고 제어하면 산업현장에서의 안전사고 방지와 생산성 제고를 꾀할 수 있다고 판단된다. 그러나 strain gauge의 단점인 내구성을 감안한 현장 적용과 strain gauge 센서의 정밀도 개선을 위한 추가적 기술개발이 필요하다.
여기서 지게차의 보정은 anchor 볼트가 장착된 지게차에 부하가 없는 상태에서 리프트를 들어 올려 센서에서 읽어진 값을 ‘0’으로 치환하는 과정을 말한다. 그리고 상기 시험은 anchor 볼트를 2개만 사용한 시험으로 향후 제작된 모듈과 회로의 세밀한 보완이 완료된 후 4개 의 anchor 볼트를 사용하게 되면 오차율이 더욱 줄어들 것으로 기대된다.
따라서 개발의 난이도가 매우 높지 않고 저렴하게 구할 수 있는strain gauge 센서와 IoT 기술을융합하여 실시간으로 적재 중량을 측정하고 제어하면 산업현장에서의 안전사고 방지와 생산성 제고를 꾀할 수 있다고 판단된다. 그러나 strain gauge의 단점인 내구성을 감안한 현장 적용과 strain gauge 센서의 정밀도 개선을 위한 추가적 기술개발이 필요하다.
반면 본 연구에서 제안하는 기술은 기존 strain gauge 센서를 기반으로 IoT 통신 기술을 융합한 것을 기본으로 하고, 이들의 단점인 내구성과 측정 정확성을 보완 설계 제작하였기에 산업 현장에서의 안전사고 감소와 생산성 제고에 기여할 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	본 연구에서 제안하는 지게차 적재중량 실시간 측정 시스템의 구성은?	그림 3은 본 연구에서 제안하는 지게차 적재중량 실시간 측정 시스템의 전체 구성을 나타낸 것이다. 시스템은 지게차 anchor 볼트에 설치되는 strain gauge 센서 모듈, 본 시스템의 메인 프로세서인 센서 제어기 (sensor controller)와 모니터링 장치로 구성된다.
	스마트 팩토리란 무엇인가?	IoT 기술을통해 수집된 데이터를 바탕으로 공정을 최적화하고 생산성을 향상시키며 에너지를 효율적으로 관리할 수 있기 때문이다. 스마트 팩토리는 4차 산업혁명이 제조업에서 가시적으로구현되는 생산시스템으로ICT 기술을 융복합화하여 제조를 넘어 신가치 창출을 위한 종합 솔루션이라 할 수 있다 [2]. 제조관점에서 스마트팩토리는 제조업과 ICT간융합을통해 산업 기기와 생산 전 과정이 네트워크로 연결되며, 나아가 고객의 니즈에 유연한 대응 체계 구축을 목표로 하고있다[3].
	로드셀의 장단점은?	지게차 전복의 가장 큰 원인은 과적으로, 이를 방지하기 위해서 적재 중량을 측정해야 한다. 가장 보편적인 적재 중량 측정 방식은 로드셀(load cell)로 측정 오차가 적은 장점이 있지만 설치 단가가 비싸다는 점 때문에 산업현장에 쉽게 적용하지 못하고 있다. 본 연구는 로드 셀 방식의 대안으로 제시되었지만 측량 정밀도가 높지 않은 strain gauge 센싱 방식을 적용한 지게차 새로운 적재 중량 측정 시스템을 제안한다.

참고문헌 (5)

[Internet]. Available: http://www.fajournal.com/news/articleView.html?idxno5035
D. W. Kim, S. P. Choi, J. W. Kim, and B. K Park, "A study on the wireless communication technology for smart factory," in Summer Conferences on 2017 The Korean Institute of Communications and Information Sciences, Jeju: Korea, pp. 780-781, June 2017.
H. J. Cho and Y. K. Kim, "Technologies and industrial trends of smart factory," Weekly Technical Trends, Vol. 1849, pp. 15-25, 2018.
[Internet]. Available: http://www.ikmr.co.kr/kmar_newsletter/LBH/2018/08/5.pdf
J. M. Kwak, S. H. Kim, and S. R. Lee, "Design of marine IoT wireless network for building fishing gear monitoring system," Journal of Advanced Navigation Technology, Vol. 22, No. 2, pp. 76-83, Apr. 2018.

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용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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