Development of Wireless Smart Sensor for Machines Condition Monitoring using MEMS Sensors

Abstract

센서란 검지 대상의 물리적인 양을 선택적으로 포착하여 유용한 신호(주로 전기적 신호)로 변환하여 출력하는 장치이다. 최근에는 어떤 대상의 신호나 정보가 감지되는 일반적인 센서의 개념을 뛰어넘어 스마트센서라고 불리는 인간의 능력과 가까운 판단력과 정보처리능력을 가진 센서의 개발이 이루어지고 있다. 특히 MEMS (Micoroelectromechanical system) 기술과 스마트센서가 통합되면서 획기적인 기술발전을 거듭하고 있다. MEMS 기술은 초정밀 가공기술을 이용하여 소형화와 다른 센서와의 통합이 용이하다. 또한 대량 생산이 가능하며, 가격이 저렴하다는 특징을 가지고 있다. MEMS센서는 MEMS기술로 제작된 센서를 의미하며, 기계 상태감시와 관련하여 세계적으로 MEMS 센서의 성능평가에 대한 연구가 진행되고 있다. 스마트센서는 마이크로 프로세서를 탑재한 센서로서 무선통신, 지능화가 가능하고 기계의 상태감시에 유용하게 적용할 수 있다. 특히 무선화는 케이블링 공사 비용 절감효과 및 센서로의 접근성을 용이하게 하는 장점이 있다. 지능화 센서로도 불리는 스마트 센서 개념은 미국항공우주국(NASA)의 우주선 개발 과정에서 우주선 내의 여러 센서에서 지상국으로 시시각각 보내져 오는 온도, 습도, 압력, 위치, 속도, 자세 등의 방대한 관측 데이터를 하나의 대형 컴퓨터에서는 처리하지 못하여, 그 해결책으로서 CPU의 분산화가 진행되어 그 발전형으로서 센싱 디바이스의 지능화가 탄생하였다. 스마트 센서는 기존의 센서와는 달리 비용절감, 국부적인 정보처리 수행 능력을 가지며, 네트워크 내의 다른 스마트 센서로부터 실시간 데이터의 통신을 가능하게 한다. 그리고 자가 진단 및 자기 교정으로 센서 결함의 교체 가능하고, 재 프로그램작성 기능 보유로 원격으로 소프트웨어 업그레이드 가능하다는 장점을 가지고 있다. 따라서 MEMS 센서와 스마트센서의 통합은 산업설비의 유지관리를 위해 비용효과적인 시스템을 구축할 수 있는 유용한 도구이다. 본 논문은 기계 상태감시에 적용할 수 있는 MEMS 센서 기반의 무선 스마트센서 개발에 대한 내용이다. 이 시스템은 MEMS 가속도센서와 MEMS 전류센서를 사용하여 저렴한 가격으로 구축할 수 있다. 또한 MEMS 센서로부터 아날로그 필터링 과정을 거쳐 주기적으로 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하여 베이스 스테이션으로 송신하여 기계의 결함의 상태를 나타낼 수 있고, 원격지에서 센서의 상태를 알 수 있도록 자가진단기법을 제안하였으며, 이는 센서의 신뢰성을 향상시키는 훌륭한 도구가된다. 스마트센서의 성능테스트는 신호품질테스트와 알고리즘 분류 결과를 이용한 성능평가 두 가지를 사용하였다. 신호품질테스트는 아날로그 신호의 증폭, HPF (High pass filter), LPF (Low pass filter)의 정확도를 확인하였고, 스마트센서에서 취득된 신호로 분류알고리즘(Classification algorithm) 검증을 통해 분류율을 확인하였다. 이 때 사용된 알고리즘은 SVM (Support vector machine), LDA (Linear discriminant analysis), k-NN (k-nearest neighbors), RF (Random forest)이고, 알고리즘은 CV (Cross validation) 기법으로 파라미터 최적화 되었다. 그리고 검증데이터는 일반센서와 MEMS 센서기반의 스마트센서 두 종류의 데이터를 사용하였다. 마지막으로 IDPM (Intelligent diagnosis prognosis module)을 제안하였으며, 이것은 센서로부터 취득된 데이터를 계산하여 의사결정을 수행할 수 있는 유용한 정보로 변환할 수 있는 역할을 수행한다. 또한 IDPM에 결함진단에 적합한 알고리즘인 Fk-NN (Fuzzy k-nearest neighbors)을 제안하였을 뿐 아니라 실험을 통하여 알고리즘을 검증하였다. 그 결과, 스마트센서와 IDPM을 통합하여 기계상태감시뿐 아니라 결함진단을 수행하는 훌륭한 도구로 사용할 수 있음을 확인하였다.

The sensor is a device that selectively detects the physical quantities of subjects and transforms them into useful signals (usually electrical signals). Beyond the general concept of the sensor that detects signals and information, the smart sensor, which has judgment and information processing capacity close to those of human beings, is being developed. In particular, MEMS (Micoroelectromechanical system) technology and the smart sensor have recently been integrated and innovatively developed. MEMS technology facilitates miniaturization and integration with other sensors using ultra precision processing technique. It also realizes mass production and low cost. The MEMS sensor means a sensor manufactured by MEMS technology, and studies on the performance evaluation of the MEMS sensor for monitoring the condition of machines is underway worldwide. The smart sensor, which is mounted with a microprocessor and facilitates wireless communication and intelligent operation, can be useful in monitoring the condition of machines. With wireless application, the cost of cabling work is reduced and the access to the sensor becomes easier. The smart sensor, also called intelligent sensor, was introduced by the distribution of CPU when NASA could not process the vast amount of data including temperature, humidity, pressure, location, velocity and attitude transferred from sensors in the spacecraft to the land stations with one large scale computer during the development of the spacecraft. The smart sensor has the advantages including cost cut and local data processing, unlike the existing sensors, and facilitates the transfer of real time data from other smart sensors in the network. It also has advantages such as sensor fault correction by self-diagnosis and self-correction, and remote software upgrade by re-programming function. Therefore, the integration of the MEMS sensor and the smart sensor can be a useful tool to establish a cost-effective system for maintaining the industrial equipment. This thesis is about the development of the MEMS sensor-based wireless smart sensor that can be applied to monitoring the condition of machines. This system can be constructed at low cost using the MEMS acceleration sensor and MEMS current sensor. A self-diagnosis technique was proposed, wherein the condition of faults in a machine is displayed by transmitting the digital signals that are regularly converted from analogue signals after analogue filtering at the MEMS sensor to the base station and thereby the condition of the sensor is remotely identified. This is an excellent tool to increase the reliability of the sensor. The signal quality test and the algorithm grouping performance test were conducted to identify the performance of the smart sensor. The accuracy of the amplification of analogue signals, HPF (High pass filter) and LPF (Low pass filter) was examined, and the classification rate was examined through the classification algorithm verification of the signals obtained from the smart sensor. SVM (Support vector machine), LDA (Linear discriminant analysis), k-NN (k-nearest neighbors) and RF (Random forest) were used as algorithms, which were parameter-optimized using the CV (Cross validation) technique. Data of a general sensor and a MEMS sensor-based smart sensor were used in verification. Finally, IDPM (Intelligent diagnosis prognosis module) was proposed, which played a role to calculate the data obtained from the sensor and convert them into useful data for decision making. Fk-NN (Fuzzy k-nearest neighbors), which is an algorithm suitable for fault diagnosis, was proposed and verified through the experiment. As a result, it was verified that the integration of the smart sensor and IDPM makes an excellent tool for machine fault diagnosis as well as for machine condition monitoring.