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KR101829645B1 - 철도 차량 모니터링 장치 및 이를 이용한 모니터링 방법 - Google Patents

철도 차량 모니터링 장치 및 이를 이용한 모니터링 방법 Download PDF

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KR101829645B1
KR101829645B1 KR1020160062236A KR20160062236A KR101829645B1 KR 101829645 B1 KR101829645 B1 KR 101829645B1 KR 1020160062236 A KR1020160062236 A KR 1020160062236A KR 20160062236 A KR20160062236 A KR 20160062236A KR 101829645 B1 KR101829645 B1 KR 101829645B1
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railway vehicle
monitoring
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monitoring object
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임준식
김주원
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주식회사 글로비즈
한국철도공사
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Abstract

본 발명에 따른 철도 차량 모니터링 방법은 철도 차량 모니터링 장치가 철도 차량과 관련된 고장을 모니터링하는 방법에서, 상기 철도 차량의 모니터링 대상을 선정하는 단계, 상기 모니터링 대상과 관련된 진단 기준을 선정하는 단계, 상기 철도 차량의 주행 중에 상기 모니터링 대상과 관련된 주행 데이터를 측정하는 단계, 그리고 상기 주행 데이터에 따른 상기 특성함수의 결과값을 도출하고, 상기 결과값을 정상상태에서의 기준치와 비교해서 상기 모니터링 대상의 결함 발생 여부를 판단하는 단계를 포함한다.

Description

철도 차량 모니터링 장치 및 이를 이용한 모니터링 방법{DEVICE AND METHOD FOR MONITORING RAILWAY VEHICLE AND METHOD FOR MONITORING USING THE SAME}
본 발명은 철도 차량 모니터링 장치 및 이를 이용한 모니터링 방법에 관한 것이다.
철도 차량의 주행 중에는 여러가지 주행 조건에 의한 영향을 크게 받는다. 여기서, 주행 조건은 차량의 속도와 가속도, 모터의 토오크와 같이 운전자의 조정으로 결정되는 것과, 온도, 풍향, 풍속, 습도, 강수량, 차량의 위치에 의한 선로의 곡률, 교각 및 터널 등의 주행 환경에 의해 결정되는 것을 포함한다.
온도 및 풍향 풍속과 관련된 일기는 철도 차량의 운행에 크게 영향을 주는 요인으로 판단된다. 일정 속도이상의 바람이 부는 경우 운행 자체가 금지되기도 한다. 그리고, 철도 차량은 습도 및 강수량 등의 영향을 받는다. 철도 차량에서는 전체적인 전력의 흐름이 팬터그래프에서 고압을 받아 지상선로를 통해 전류가 흐르는 폐회로를 구성하나, 습도와 강수량이 전체 전기의 흐름 및 전기적 외란으로 작용하여 측정센서에 작용하는 영향이 변할 수 있다. 따라서, 지상의 실내에서 우수한 특성을 보이는 계측 물리량과 이의 분석을 통한 모니터링 및 진단기술은 실제 주행하는 철도 차량에서는 외란에 의해 무용지물이 되기 쉽다.
또한 철도차량의 주요 부품, 주행안정성 및 선로 통합 모니터링 방법에서 실제 주행 환경을 충분히 고려하지 못하면서도 매우 단순화된 물리량의 계측을 통해 모니터링을 실시하고 있어 진단의 결과의 신뢰성이 충분히 확보되지 못하는 경우가 많다. 때로는 단일한 진단 항목으로 진단이 이루어졌다고 해도 여러가지 원인이 존재하여 실제적인 해결방안을 제시하는데 어려움이 있다.
따라서, 다중의 물리량을 계측하여 종합적으로 진단결과의 정확한 분석을 통해서 근본 원인을 최대한 압축하여 실제적인 해결방안을 제시하는 것이 요구된다.
이 배경기술 부분에 기재된 사항은 발명의 배경에 대한 이해를 증진하기 위하여 작성된 것으로서, 이 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이미 알려진 종래기술이 아닌 사항을 포함할 수 있다.
본 발명은 철도 차량과 관련된 다종의 센서들로부터 측정된 주행 데이터를 바탕으로 철도 차량과 관련된 결함을 모니터링할 수 있는 철도 차량 모니터링 장치 및 이를 이용한 모니터링 방법을 제안하고자 한다.
본 발명의 철도 차량 모니터링 방법은 철도 차량 모니터링 장치가 철도 차량과 관련된 고장을 모니터링하는 방법에서, 상기 철도 차량의 모니터링 대상을 선정하는 단계, 상기 모니터링 대상과 관련된 진단 기준을 선정하는 단계, 복수의 서로 다른 종류의 센서들을 이용해서 상기 철도 차량의 주행 중에 상기 모니터링 대상과 관련된 주행 데이터들을 측정하는 단계, 그리고 상기 주행 데이터들을 각각 정상상태에서의 기준치와 비교해서 상기 모니터링 대상의 결함 발생 여부를 판단하는 단계를 포함한다.
상기 모니터링 대상을 선정하는 단계는, 고장의 재현성 여부에 따라, 고장의 재현성이 높은 모니터링 대상과 고장의 재현성이 낮은 모니터링 대상을 설정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 재현성이 높은 고장은, 상기 철도 차량에 장착된 주요 부품의 손상을 포함하며, 상기 재현성이 낮은 고장은, 상기 철도 차량의 주행중 횡방향 진동에 의한 대차 불안전성 또는 상기 철도 차량이 주행하는 선로 결함을 포함할 수 있다.
상기 복수의 서로 다른 종류의 센서들은, 진동 센서, 온도 센서, 열화상 센서, 위치 센서, 속도 센서, 가속도 센서, 초음파 센서 및 전류 센서 중 적어도 두개의 센서를 포함할 수 있다.
상기 모니터링 대상을 선정하는 단계는, 상기 모니터링 대상에 대한 고장의 재현성 여부에 따라, 특성함수를 설정하는 단계를 더 포함하며, 상기 결함 발생 여부를 판단하는 단계는, 주행 데이터에 따른 상기 특성함수의 결과값을 도출하고, 상기 결과값을 정상상태에서의 기준치와 비교해서 상기 모니터링 대상의 결함 발생 여부를 판단할 수 있다.
상기 모니터링 대상의 결함 발생 여부를 판단하는 단계는, 철도 차량의 복수의 대차들에 각각에 장착된 동종의 주요 부품에 대한 주행 데이터를 측정하고, 상기 동종의 주요 부품에 대한 각각의 특성함수의 결과값을 비교해서 상기 주요 부품에 대한 고장 발생 여부를 진단할 수 있다.
상기 모니터링 대상의 결함 발생 여부를 판단하는 단계는, 철도 차량의 복수의 대차들 각각에 대해 실시간으로 대차 불안전성과 관련된 특성함수의 결과값을 계산하고, 상기 복수의 대차들 각각에 대한 상기 결과값을 비교해서 상기 대차 불안전성의 발생 여부를 진단할 수 있다.
상기 모니터링 대상의 결함 발생 여부를 판단하는 단계는, 상기 대차 불안전성과 관련된 특성함수의 결과값을 상기 철도 차량과 다른 시간대의 철도 차량에 대해 계산한 결과값과 비교하고, 철도 차량의 주행 위치 별로 연관 관계를 분석하여 상기 대차 불안전성 및 선로 결함을 동시에 진단할 수 있다.
본 발명의 철도 차량 모니터링 장치는 철도 차량과 관련된 모니터링 대상을 설정하고, 상기 모니터링 대상의 결함 발생을 진단할 진단 기준을 선정하여 데이터베이스에 저장하는 선정부, 상기 철도 차량의 주행 중에 각종 센서를 이용해서 상기 모니터링 대상과 관련된 주행 데이터를 검출하는 검출부, 그리고 상기 주행 데이터를 상기 데이터베이스에 저장된 상기 진단 기준과 비교하며, 고장의 재현성 여부를 고려해서 상기 모니터링 대상의 결함 발생 여부를 판단하는 제어부를 포함한다.
상기 고장의 재현성이 높은 모니터링 대상은, 상기 철도 차량에 장착된 주요 부품을 포함할 수 있다.
상기 제어부는, 철도 차량의 복수의 대차들에 각각에 장착된 동종의 주요 부품에 대한 주행 데이터를 측정하고, 상기 동종의 주요 부품에 대한 각각의 특성함수의 결과값을 비교해서 상기 주요 부품에 대한 고장 발생 여부를 진단할 수 있다.
상기 고장의 재현성이 낮은 모니터링 대상은, 상기 철도 차량의 주행중 횡방향 진동에 의한 대차 불안전성 또는 상기 철도 차량이 주행하는 선로 결함을 포함할 수 있다.
상기 제어부는, 철도 차량의 복수의 대차들 각각에 대해 실시간으로 대차 불안전성과 관련된 특성함수의 결과값을 계산하고, 상기 복수의 대차들 각각에 대한 상기 결과값을 비교해서 상기 대차 불안전성의 발생 여부를 진단할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 대차 불안전성이 상기 철도 차량이 주행하는 특정 위치에서 반복적으로 발생되는 경우, 상기 철도 차량이 주행하는 선로 상에 결함이 발생한 것으로 판단할 수 있다.
본 발명에 따르면, 철도 차량과 관련된 고장의 재현성 여부를 고려해서 모니터링 대상 및 특성함수를 선정하고, 다종의 센서들로부터 측정된 주행 데이터를 바탕으로 상기 모니터링 대상에 대한 결함 발생 여부를 판단함으로써, 철도 차량과 관련된 고장을 조기에 검출할 수 있는 환경을 제공한다.
또한, 본 발명은 철도 차량의 주요 부품에 대한 결함, 대차 불안전성 및 선로 결함 등을 조기에 검출함으로써, 차량의 주요부품의 결함 발생으로 인한 사고를 미연에 방지하여 승객의 안전을 보호할 수 있는 환경을 제공한다.
도 1은 본 발명의 한 실시예에 따른 철도 차량 모니터링 장치의 구조를 간략히 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 한 실시예에 따라 철도 차량과 관련된 고장을 모니터링하는 과정을 간략히 도시한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 한 실시예에 따라 모니터링 대상 및 특성 함수를 선정하는 예를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 한 실시예에 따라 철도 차량과 관련된 고장을 모니터링하는 과정을 구체적으로 도시한 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
명세서 전체에 걸쳐서 동일한 참조번호로 표시된 부분들은 동일한 구성요소들을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…모듈" 의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
이제 도 1 내지 도 4를 참고하여 본 발명의 한 실시예에 따른 철도 차량 모니터링 장치 및 이를 이용한 모니터링 방법에 대하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 한 실시예에 따른 철도 차량 모니터링 장치의 구조를 간략히 도시한 도면이다. 이때, 철도 차량 모니터링 장치는 본 발명의 실시예에 따른 설명을 위해 필요한 개략적인 구성만을 도시할 뿐 이러한 구성에 국한되는 것은 아니다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 한 실시예에 따른 철도 차량 모니터링 장치(100)는 검출부(110), 선정부(120) 및 제어부(130)을 포함한다.
검출부(110)는 철도 차량의 주행 중에 각종 센서를 이용해서 모니터링 대상과 관련된 주행 데이터를 검출한다. 여기서, 모니터링 대상은 철도 차량에 장착된 주요 부품, 철도 차량의 주행중 횡방향 진동에 의한 대차 불안전성 및 철도 차량이 주행하는 선로 등을 포함한다. 그리고, 주행 데이터는 철도 차량의 주행 환경과 관련된 데이터를 포함하며, 상기 철도 차량의 주행속도, 가속도, 주행위치, 온도, 진동값, 전류값, 풍향, 풍속, 습도 및 강우량 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 검출부(110)는 진동 센서(10), 온도 센서(20), 열화상 센서(30), 위치 센서(40), 속도 센서(50), 가속도 센서(60), 초음파 센서(70) 및 전류 센서(80)로부터 상기 모니터링과 관련된 각종 물리량을 측정하고, 측정된 데이터를 제어부(130)에 제공한다.
선정부(120)는 철도 차량과 관련된 모니터링 대상을 설정하고, 상기 모니터링 대상의 결함 발생을 진단할 진단 기준을 선정하여 데이터베이스에 저장한다.
선정부(120)는 본 발명의 한 실시예에 따라 모니터링 대상 선정부(122), 특성함수 선정부(124), 진단 기준 선정부(126) 및 데이터베이스(128)를 포함한다.
모니터링 대상 선정부(122)는 고장의 재현성 여부에 따라 고장의 재현성이 높은 모니터링 대상과 고장의 재현성이 낮은 모니터링 대상을 설정한다. 여기서, 고장의 재현성이 높은 모니터링 대상은 상기 철도 차량에 장착된 주요 부품의 손상을 포함한다. 또한, 고장의 재현성이 낮은 모니터링 대상은 상기 철도 차량의 주행중 횡방향 진동에 의한 대차 불안전성 또는 상기 철도 차량이 주행하는 선로 결함을 포함할 수 있다.
특성함수 선정부(124)는 상기 모니터링 대상에 대한 고장 여부를 분석할 특성함수를 설정한다. 이때, 특성함수는 철도 차량의 주요 부품의 손상, 대차 불안전성 또는 선로 건전성을 판단하기 위한 함수이며, 철도 차량의 주행 조건 및 주행 환경과 관련된 파라미터로 이루어진 함수이다. 그리고, 특성함수는 본 발명의 한 실시예에 따라 진동 특성함수, 온도 변화 특성함수, 비틀림 특성함수 및 전류 특성함수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
진단 기준 선정부(126)는 모니터링 대상의 결함 여부를 판단하기 위한 진단 기준을 설정하고, 이를 데이터베이스128)에 저장한다.
제어부(130)는 검출부(110)에서 검출된 주행 데이터를 이용해서 특성함수의 결과값을 도출하고, 상기 결과값을 정상상태에서의 기준치와 비교해서 해당 모니터링 대상의 결함 발생 여부를 판단한다.
또한, 제어부(130)는 상기 주행 데이터 및 상기 특성함수의 결과값을 상기 데이터베이스(128)에 저장된 진단 기준과 비교하여 모니터링 대상의 결함 발생 여부를 판단할 수 있다.
제어부(130)는 본 발명의 한 실시예에 따라 결함 진단부(132)을 포함한다.
결함 진단부(132)는 주행 데이터에 따른 특성함수의 결과값을 도출하고, 도출된 결과값을 정상상태에서의 기준치와 비교해서 상기 모니터링 대상의 결함 발생 여부를 판단한다.
여기서, 본 발명의 한 실시예에 따른 철도 차량 모니터링 장치(100)는 철도 차량의 복수의 대차들에 각각에 장착된 동종의 주요 부품에 대한 주행 데이터를 측정하고, 상기 동종의 주요 부품에 대한 각각의 특성함수의 결과값을 비교해서 상기 주요 부품에 대한 고장 발생 여부를 진단한다.
또한, 본 발명의 한 실시예에 따른 철도 차량 모니터링 장치(100)는 철도 차량의 복수의 대차들 각각에 대해 실시간으로 대차 불안전성과 관련된 특성함수의 결과값을 계산하고, 상기 복수의 대차들 각각에 대한 상기 결과값을 비교해서 상기 대차 불안전성의 발생 여부를 진단할 수 있다.
그리고, 본 발명의 한 실시예에 따른 철도 차량 모니터링 장치(100)는 대차 불안전성과 관련된 특성함수의 결과값을 상기 철도 차량과 다른 시간대의 철도 차량에 대해 계산한 결과값과 비교하고, 철도 차량의 주행 위치 별로 연관 관계를 분석하여 상기 대차 불안전성 및 선로 결함을 동시에 진단할 수도 있다.
이러한 목적을 위하여, 제어부(130)는 설정된 프로그램에 의하여 동작하는 하나 이상의 프로세서로 구현될 수 있으며, 상기 설정된 프로그램은 본 발명의 실시예에 따른 철도 차량 모니터링 방법의 각 단계를 수행하도록 프로그래밍 된 것일 수 있다.
도 2는 본 발명의 한 실시예에 따라 철도 차량과 관련된 고장을 모니터링하는 과정을 간략히 도시한 흐름도이다. 이하의 흐름도는 도 1의 구성과 연계하여 동일한 도면부호를 사용하여 설명한다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 한 실시예에 따른 철도 차량 모니터링 장치(100)는 고장의 재현성 여부를 고려해서 차량과 관련된 모니터링 대상을 선정을 선정하고, 해당 모니터링 대상과 관련된 특성함수를 선정한다(S102). 여기서, 고장의 재현성이 높은 모니터링 대상은 상기 철도 차량에 장착된 주요 부품의 손상을 포함한다. 또한, 고장의 재현성이 낮은 모니터링 대상은 상기 철도 차량의 주행중 횡방향 진동에 의한 대차 불안전성 또는 상기 철도 차량이 주행하는 선로 결함을 포함할 수 있다.
그리고, 본 발명의 한 실시예에 따른 철도 차량 모니터링 장치(100)는 모니터링 대상의 결함 여부를 판단할 진단 기준을 선정하고, 데이터베이스화한다(S104).
그리고, 본 발명의 한 실시예에 따른 철도 차량 모니터링 장치(100)는 철도 차량의 주행 데이터를 측정하고, 측정된 주행 데이터를 이용해서 특성함수 결과값을 연산한다(S106). 여기서, 주행 데이터는 상기 철도 차량의 주행속도, 가속도, 주행위치, 온도, 진동값, 전류값, 풍향, 풍속, 습도 및 강우량 중 적어도 하나를 포함한다.
또한, 본 발명의 한 실시예에 따른 철도 차량 모니터링 장치(100)는 고장 재현성이 높은 경우, 특성함수 결과값과 데이터베이스의 진단 기준을 비교하고, 기준 초과에 대한 반복성을 평가해서 철도 차량에 장착된 주요 부품의 손상 여부를 진단한다(S108 내지 S114).
그리고, 본 발명의 한 실시예에 따른 철도 차량 모니터링 장치(100)는 고장의 재현성이 낮은 경우, 특성함수 결과값 및 진단 기준을 실시간으로 비교하여 대차 불안전성 및 선로 결함 여부를 진단한다(S118).
도 3은 본 발명의 한 실시예에 따라 모니터링 대상 및 특성 함수를 선정하는 예를 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 한 실시예에 따른 철도 차량 모니터링 장치(100)는 철도 차량의 주요 부품 손상, 대차 불안정성 발생 및 선로의 결함을 모니터링하기 위해서 차량의 주행 데이터를 측정하고, 측정된 주행 데이터를 파라미터화하여 등급별로 분류한다(S210, S220). 여기서, 파라미터는 측정 일자 및 시각(Xdtm), 주행속도(Xspd), 주행위치(Xgps), 외기온도(Xtmp), 풍향풍속(Xwnd) 및 습도와 강우상황(Xhmd) 등을 포함한다.
예를 들어, 본 발명의 한 실시예에 따른 철도 차량 모니터링 장치(100)는 속도, 위치, 온도 별로 각각 등급을 나누고, 각 파리미터별로 측정된 주행 데이터 및 해당 주행 데이터에 대한 특성함수의 결과값과 관련된 DB를 구축한다.
그리고, 본 발명의 한 실시예에 따른 철도 차량 모니터링 장치(100)는 고장의 재현성 여부에 따라 재현성이 높은 모니터링 대상과 재현성이 낮은 모니터링 대상을 설정한다(S230). 예를 들어, 고장의 재현성이 높은 모니터링 대상은 철도 차량의 휠 베어링 손상, 구동축 손상, 모터블록 과열, 송풍기 시스템 손상, 배전반 과열, 기어박스 손상, 주전력변환기 손상 및 견인모터 손상 등을 포함한다. 그리고, 고장의 재현성이 낮은 모니터링 대상은 대차 불안전성 및 선로 결함 등을 포함한다.
또한, 본 발명의 한 실시예에 따른 철도 차량 모니터링 장치(100)는 모니터링 대상 별로 주행 데이터를 측정할 측정 센서를 설정한다(S240). 예를 들어, 휠베이링의 결함 여부를 모니터링하기 위해서는 진동 센서 및 온도 센서를 측정 센서로 설정하고, 배전반의 결함 여부를 모니터링하기 위해서 온도 센서를 측정센서로 설정할 수 있다. 또한, 대차 불안전성이나 선로 결함을 모니터링 하기 위해서는 진동 센서 및 주행 위치와 관련된 센서를 설정할 수 있다.
그리고, 본 발명의 한 실시예에 따른 철도 차량 모니터링 장치(100)는 모니터링 대상 별로 결함 여부를 진단할 특성함수를 설정한다(S250). 예를 들어, 휠베어링 결함 여부를 진단하기 위해서는 온도 특성함수, 모멘텀 및 포락 스펙트럼과 관련된 진동 특성함수를 설정한다. 배전반의 결함 여부를 모니터링하기 위해서 최대 온도와 관련된, 온도 변화 특성함수를 설정한다. 또한, 대차 불안전성을 결함을 모니터링하기 위해서는 진동값 및 포락 스펙트럼과 관련된 진동 특성함수를 설정할 수 있다.
도 4는 본 발명의 한 실시예에 따라 철도 차량과 관련된 고장을 모니터링하는 과정을 구체적으로 도시한 도면이다.
도4를 참조하면, 본 발명의 한 실시예에 따른 철도 차량 모니터링 장치(100)는 결함 여부를 검출할 모니터링 대상과 측정 센서를 설정하고, 해당 모니터링 대상과 관련된 특성함수를 선정한다(S310).
또한, 본 발명의 한 실시예에 따른 철도 차량 모니터링 장치(100)는 모니터링 대상의 결함 여부를 판단할 진단 기준을 선정한다(S320).
그리고, 본 발명의 한 실시예에 따른 철도 차량 모니터링 장치(100)는 주행 조건 및 주행 환경과 관련된 주행 데이터를 검출하고, 검출된 주행 데이터를 바탕으로 특성함수의 결과값을 연산하며, 모니터링 대상에 대한 고장의 재현성 여부를 고려해서 결함 발생 여부를 검출한다(S330 내지 S350).
여기서, 특성함수는 본 발명의 한 실시예에 따라 진동 특성함수, 온도 변화 특성함수, 비틀림 특성함수 및 전류 특성함수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
그리고, 진동센서와 관련된 진동 특성함수는 RMSA(Root Mean Square Acceleration), Peak, Skewness, Kurtosis, Crest factor, Impulse factor, Shape factor 및 결함주파수의 스펙트럼값 중 적어도 하나를 포함하며, 이는 하기 수학식 1내지 수학식 8과 같다.
Figure 112016048712597-pat00001
Figure 112016048712597-pat00002
Figure 112016048712597-pat00003
Figure 112016048712597-pat00004
Figure 112016048712597-pat00005
Figure 112016048712597-pat00006
Figure 112016048712597-pat00007
Figure 112016048712597-pat00008
여기서,
Figure 112016048712597-pat00009
는 가속도 측정값이이며,
Figure 112016048712597-pat00010
는 평균값을 포함하고, RMSA는 가속도에 관한 RMS의 계산값을 나타내며, Peak 는 고주파 신호파형에서 주어진 구간의 최대 진폭을 나타낸다.
또한, Skewness는 실제 랜덤변수의 확률분포가 평균값에 대한 어느 정도 치우치어져 있는지를 나타내는 척도를 나타내며, Crest factor는 교류전류나 소리와 같은 파형의 척도로써 평균값에 대한 peak의 비를 나타낸다.
그리고, Kurtosis는 Random변수 확률 분포의 peak크기에 대한 하나의 척도를 나타내며, Clearance factor는 피로에 의한 bearing의 초기 spalling을 검출하기 위한 요소이다.
그리고, Impulse factor는 하나의 무차원 진폭 parameter로 피로에 의한 bearing spalling의 가오스 확률밀도함수 모델을 사용하는 시뮬레이션 조건하에 유용한 방법이며, Shape factor는 또 하나의 무차원 진폭 parameter로 피로에 의한 bearing spalling의 가오스 확률밀도함수 모델을 사용하는 시뮬레이션 조건하에 유용한 방법이다.
예를 들어, 본 발명의 한 실시예에 따른 철도 차량 모니터링 장치(100)는 휠베어링의 경우 주행조건 및 주행환경을 파라미터로 분류하고, 이렇게 분류된 카테고리에서 진동 및 온도 센서값의 특성함수로 둘중의 하나의 특성함수만 기준치를 넘는 경우 일차적인 결함 발생 가능성 있는 것으로 판단한다.
또한, 본 발명의 한 실시예에 따른 철도 차량 모니터링 장치(100)는 대차내에 타 휠베어링의 특성함수와 비교하여 상대적인 차이를 충분히 보이고, 반복적으로 이러한 현상이 지속되는 경우 결함이 발생한 것으로 최종 진단할 수 있다.
그리고, 온도 변화 특성함수는 온도센서의 최대값을 포함하며, 허용공차와 한계온도를 이용하여 진단기준은 하기 수학식 9와 같다.
Figure 112016048712597-pat00011
그리고, 온도 특성함수는 열화상 센서와 같이 넓은 영역의 온도를 픽셀로 측정하는 경우 각 픽셀의 온도값 중에 최대가 되는 것을 의미한다.
본 발명의 한 실시예에 따른 철도 차량 모니터링 장치(100)는 철도 차량의 견인차의 모터블럭들과 객차의 배전반들에 다수의 열화상센서를 부착하고, 온도 변화 특성함수에 의한 최대 온도가 진단 기준치를 넘는 경우 일차적인 결함 발생 가능성 있는 것으로 판단한다.
그리고, 본 발명의 한 실시예에 따른 철도 차량 모니터링 장치(100)는 인접 모터블럭 및 배전반의 최대온도와 각각 비교하고, 이러한 현상이 반복적으로 지속되는 경우 모터블럭이나 배전반에 결함이 발생한 것으로 최종 진단할 수 있다.
그리고, 비틀림 특성함수는 하기 수학식 10과 같다.
Figure 112016048712597-pat00012
여기서, θ는 비틀림 스트레인이며, θ1, θ2는 엔코더 회전 각도를 나타내며, T1, T2는 구동 토오크 및 제동 토오크를 나타낸다.
본 발명의 한 실시예에 따른 철도 차량 모니터링 장치(100)는 상기 비틀림 함수를 이용하여 철도 차량의 동력전달장치의 결함 여부를 진단할 수 있다.
또한, 본 발명의 한 실시예에 따른 철도 차량 모니터링 장치(100)는 전류센서를 이용해 주전력변환장치의 3상 전류 파형을 각각 측정하고, 하기 수학식 11과 같이 진원도에 관한 특성함수를 도출한다.
Figure 112016048712597-pat00013
Figure 112016048712597-pat00014
그리고, 본 발명의 한 실시예에 따른 철도 차량 모니터링 장치(100)는 상기 수학식 11에 의한 진원도 Id, Iq가 기준치 Rf에서 허용 공차 안에 존재하는지 여부로 주요 부품의 결함을 확인할 수 있다.
또한, 본 발명의 한 실시예에 따른 철도 차량 모니터링 장치(100)는 대차 불안정성 발생을 감지하기 위해 대차에 장착된 횡방향 진동 센서로 일반적으로 10Hz이내의 저주파 신호를 계측하고, 실시간으로 특정 시간 동안 특정 진동값이 지속되는지를 모니터링하게 된다.
또한, 본 발명의 한 실시예에 따른 철도 차량 모니터링 장치(100)는 상기와 같은 대차 불안전성이 특정한 주행 위치와 연관성이 크고, 다른 대차 및 다른 편성 차량에서도 지속적으로 나타나는 경우, 선로의 건전성 결함이 발생한 것으로 진단할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 한 실시예에 따른 철도 차량 모니터링 장치는 철도 차량과 관련된 고장의 재현성 여부를 고려해서 모니터링 대상 및 특성함수를 선정하고, 다종의 센서들로부터 측정된 데이터를 바탕으로 상기 모니터링 대상에 대한 결함 발생 여부를 판단함으로써, 철도 차량과 관련된 고장을 조기에 검출할 수 있는 환경을 제공한다.
또한, 본 발명은 철도 차량의 주요 부품에 대한 결함, 대차 불안전성 및 선로 결함 등을 조기에 검출함으로써, 차량의 주요부품의 결함 발생으로 인한 사고를 미연에 방지하여 승객의 안전을 보호할 수 있는 환경을 제공한다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims (14)

  1. 철도 차량 모니터링 장치가 철도 차량과 관련된 고장을 모니터링하는 방법에서,
    상기 철도 차량의 모니터링 대상을 선정하는 단계,
    상기 모니터링 대상과 관련된 진단 기준을 선정하는 단계,
    복수의 서로 다른 종류의 센서들을 이용해서 상기 철도 차량의 주행 중에 상기 모니터링 대상과 관련된 주행 데이터들을 측정하는 단계, 그리고
    상기 주행 데이터들을 각각 정상상태에서의 기준치와 비교해서 상기 모니터링 대상의 결함 발생 여부를 판단하는 단계
    를 포함하며,
    상기 모니터링 대상을 선정하는 단계는 상기 모니터링 대상에 대한 고장의 재현성 여부에 따라 특성함수를 설정하는 단계를 더 포함하며,
    상기 결함 발생 여부를 판단하는 단계는 주행 데이터에 따른 상기 특성함수의 결과값을 도출하고, 상기 결과값을 정상상태에서의 기준치와 비교해서 상기 모니터링 대상의 결함 발생 여부를 판단하되,
    상기 모니터링 대상에 대한 특성함수의 결과값을 상기 철도 차량과 다른 시간대의 철도 차량에 대해 계산한 결과값과 비교하고, 철도 차량의 주행 위치 별로 연관 관계를 분석하여 상기 모니터링 대상의 결함 발생 여부를 판단하는 철도 차량 모니터링 방법.
  2. 제1항에서,
    상기 모니터링 대상을 선정하는 단계는,
    고장의 재현성 여부에 따라, 고장의 재현성이 높은 모니터링 대상과 고장의 재현성이 낮은 모니터링 대상을 설정하는 단계를 포함하는 철도 차량 모니터링 방법.
  3. 제2항에서,
    상기 재현성이 높은 고장은,
    상기 철도 차량에 장착된 주요 부품의 손상을 포함하며,
    상기 재현성이 낮은 고장은,
    상기 철도 차량의 주행중 횡방향 진동에 의한 대차 불안전성 또는 상기 철도 차량이 주행하는 선로 결함을 포함하는 철도 차량 모니터링 방법.
  4. 제3항에서,
    상기 복수의 서로 다른 종류의 센서들은,
    진동 센서, 온도 센서, 열화상 센서, 위치 센서, 속도 센서, 가속도 센서, 초음파 센서 및 전류 센서 중 적어도 두개의 센서를 포함하는 철도 차량 모니터링 방법.
  5. 삭제
  6. 제3항에서,
    상기 모니터링 대상의 결함 발생 여부를 판단하는 단계는,
    철도 차량의 복수의 대차들에 각각에 장착된 동종의 주요 부품에 대한 주행 데이터를 측정하고, 상기 동종의 주요 부품에 대한 각각의 특성함수의 결과값을 비교해서 상기 주요 부품에 대한 고장 발생 여부를 진단하는 철도 차량 모니터링 방법.
  7. 제3항에서,
    상기 모니터링 대상의 결함 발생 여부를 판단하는 단계는,
    철도 차량의 복수의 대차들 각각에 대해 실시간으로 대차 불안전성과 관련된 특성함수의 결과값을 계산하고, 상기 복수의 대차들 각각에 대한 상기 결과값을 비교해서 상기 대차 불안전성의 발생 여부를 진단하는 철도 차량 모니터링 방법.
  8. 삭제
  9. 철도 차량과 관련된 모니터링 대상을 설정하고, 상기 모니터링 대상의 결함 발생을 진단할 진단 기준을 선정하여 데이터베이스에 저장하는 선정부,
    상기 철도 차량의 주행 중에 각종 센서를 이용해서 상기 모니터링 대상과 관련된 주행 데이터를 검출하는 검출부, 그리고
    상기 주행 데이터를 상기 데이터베이스에 저장된 상기 진단 기준과 비교하며, 고장의 재현성 여부를 고려해서 상기 모니터링 대상의 결함 발생 여부를 판단하는 제어부
    를 포함하며,
    상기 제어부는 상기 모니터링 대상에 대한 고장의 재현성 여부에 따라 특성함수를 설정하고, 주행 데이터에 따른 상기 특성함수의 결과값을 도출하며, 상기 결과값을 정상상태에서의 기준치와 비교해서 상기 모니터링 대상의 결함 발생 여부를 판단하되,
    상기 제어부는 상기 모니터링 대상에 대한 특성함수의 결과값을 상기 철도 차량과 다른 시간대의 철도 차량에 대해 계산한 결과값과 비교하고, 철도 차량의 주행 위치 별로 연관 관계를 분석하여 상기 모니터링 대상의 결함 발생 여부를 판단하는 철도 차량 모니터링 장치.
  10. 제9항에서,
    상기 고장의 재현성이 높은 모니터링 대상은,
    상기 철도 차량에 장착된 주요 부품을 포함하는 철도 차량 모니터링 장치.
  11. 제10항에서,
    상기 제어부는,
    철도 차량의 복수의 대차들에 각각에 장착된 동종의 주요 부품에 대한 주행 데이터를 측정하고, 상기 동종의 주요 부품에 대한 각각의 특성함수의 결과값을 비교해서 상기 주요 부품에 대한 고장 발생 여부를 진단하는 철도 차량 모니터링 장치.
  12. 제9항에서,
    상기 고장의 재현성이 낮은 모니터링 대상은,
    상기 철도 차량의 주행중 횡방향 진동에 의한 대차 불안전성 또는 상기 철도 차량이 주행하는 선로 결함을 포함하는 철도 차량 모니터링 장치.
  13. 제12항에서,
    상기 제어부는,
    철도 차량의 복수의 대차들 각각에 대해 실시간으로 대차 불안전성과 관련된 특성함수의 결과값을 계산하고, 상기 복수의 대차들 각각에 대한 상기 결과값을 비교해서 상기 대차 불안전성의 발생 여부를 진단하는 철도 차량 모니터링 장치.
  14. 제12항에서,
    상기 제어부는,
    상기 대차 불안전성이 상기 철도 차량이 주행하는 특정 위치에서 반복적으로 발생되는 경우, 상기 철도 차량이 주행하는 선로 상에 결함이 발생한 것으로 판단하는 철도 차량 모니터링 장치.
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