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KR20210084094A - Battery status monitoring system of wireless vibration sensor and method therefor - Google Patents

Battery status monitoring system of wireless vibration sensor and method therefor Download PDF

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KR20210084094A
KR20210084094A KR1020190177052A KR20190177052A KR20210084094A KR 20210084094 A KR20210084094 A KR 20210084094A KR 1020190177052 A KR1020190177052 A KR 1020190177052A KR 20190177052 A KR20190177052 A KR 20190177052A KR 20210084094 A KR20210084094 A KR 20210084094A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
battery
sensor
monitoring
unit
vibration sensor
Prior art date
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Ceased
Application number
KR1020190177052A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
김효중
신유수
임흥빈
Original Assignee
아셋케어 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 아셋케어 주식회사 filed Critical 아셋케어 주식회사
Priority to KR1020190177052A priority Critical patent/KR20210084094A/en
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Abstract

The present invention relates to a system for monitoring a battery state of a wireless vibration sensor and, more particularly, to a system for monitoring and inspecting a state of a battery (100) of a wireless vibration sensor, which can automatically detect and diagnose signal loss, voltage drop, and sensor malfunction of a battery (100) provided in a wireless vibration sensor to conveniently check whether a battery (100) is abnormal. To this end, the system of the present invention comprises: a low-voltage monitoring circuit (10) for detecting performance degradation or stopping of a function of a battery (100) by monitoring a voltage of the battery (100); a transmission unit (20) for transmitting a signal detected through the low-voltage monitoring circuit (10); a battery state monitoring unit (30) for monitoring malfunction of the battery (100) compared to the low-voltage monitoring circuit (10); and a battery inspection unit (40) for diagnosing whether to perform replacement due to the malfunction of the battery (100) and whether the remaining amount of the battery (100) is insufficient, and performing charging through a wireless charging device (60) when detecting that the wireless vibration sensor is running out of the battery (100).

Description

무선 진동 센서의 배터리 상태 감시 시스템 및 방법{BATTERY STATUS MONITORING SYSTEM OF WIRELESS VIBRATION SENSOR AND METHOD THEREFOR}BATTERY STATUS MONITORING SYSTEM OF WIRELESS VIBRATION SENSOR AND METHOD THEREFOR

본 발명은 무선 진동 센서의 배터리 상태 감시 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 무선으로 이루어진 진동 센서에 구비된 배터리의 신호 소실, 전압 강하, 센서 작동 불량에 대해 자동으로 감지하고 점검할 수 있으므로 배터리 이상 여부에 대해 편리하고 정확하게 확인할 수 있는 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a battery state monitoring system and method for a wireless vibration sensor, and more particularly, because it can automatically detect and check signal loss, voltage drop, and sensor malfunction of a battery provided in a wireless vibration sensor. It relates to a system and method for conveniently and accurately checking whether a battery is abnormal.

진동 센서는 기계적인 구조물 및 운동체의 진동을 검출하는 센서로서 진동모니터링, 스마트 구조 모니터링, 교량 및 건물 지진 활동 모니터링, 기계 구조물의 연구개발이나 구조분석 등에 널리 사용된다.Vibration sensors are sensors that detect the vibrations of mechanical structures and moving bodies, and are widely used in vibration monitoring, smart structure monitoring, bridge and building seismic activity monitoring, research and development of mechanical structures, and structural analysis.

그러나 종래에는 진동 센서가 유선으로 이루어져 케이블의 길이에 한정될 수 있어 설치장소에 한계가 있고 계측에 불편함이 있었다. However, in the related art, since the vibration sensor is made of a wire and can be limited to the length of the cable, there is a limitation in the installation place and inconvenient measurement.

최근에는 이러한 종래의 진동 센서의 문제점을 해결하기 위하여 무선으로 이루어진 진동 센서를 이용한 계측 시스템이 개발되고 있다.Recently, in order to solve the problems of the conventional vibration sensor, a measurement system using a wireless vibration sensor has been developed.

무선 진동 센서는 진동 센서를 통해 신호를 취득하고 배터리를 이용하여 전력 공급이 이루어지며 제어부와 송신부를 통해 별도의 수신부와 신호처리장치로 데이터를 내보내게 되어, 케이블 길이에 대한 제약이 없어 계측 장소에 대한 한계를 해결할 수 있는 이점이 있다.The wireless vibration sensor acquires a signal through the vibration sensor, supplies power using a battery, and sends data to a separate receiver and signal processing device through the control unit and transmitter. It has the advantage of solving the limitations of

그러나 무선 진동 센서는 배터리의 고장이나 기능 정지가 발생할 경우 별도의 감시 방법이 없어 고장이나 기능 정지를 인지한 후 별도의 조치를 취할 때까지 전력공급이 중단되어 무선 진동 센서를 사용하지 못하는 채로 대기해야 하는 문제점이 있다.However, the wireless vibration sensor does not have a separate monitoring method in the event of a battery failure or function stop, so the power supply is cut off until a separate action is taken after recognizing the failure or function stop, so that the wireless vibration sensor cannot be used. There is a problem that

또한, 이러한 무선 진동 센서에 설치된 배터리의 고장 유무를 판단하기 위해서는 신호 누락 시 센서에 접근하여 배터리 상태를 직접 확인해야 하므로, 시간이 오래 소요되는 한계가 존재한다.In addition, in order to determine whether a battery installed in such a wireless vibration sensor has a failure, when a signal is missing, it is necessary to approach the sensor and directly check the battery state, so it takes a long time.

대한민국 등록특허 제10-1748693호 (2017.06.13.)Republic of Korea Patent No. 10-1748693 (2017.06.13.)

본 발명은 상기와 같은 문제를 해결하기 위하여 창출된 것으로, 본 발명의 목적은 무선 진동 센서의 배터리의 상태를 실시간으로 감시하여 배터리의 이상 여부를 편리하고 정확하게 확인할 수 있는 무선 진동 센서의 배터리 상태 감시 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.The present invention was created to solve the above problems, and an object of the present invention is to monitor the battery state of the wireless vibration sensor, which can conveniently and accurately check whether the battery is abnormal by monitoring the state of the battery of the wireless vibration sensor in real time. To provide a system and method.

상기와 같은 목적을 위한 본 발명은, 무선 진동센서에 설치된 배터리의 이상 여부를 감시할 수 있는 시스템에 있어서, 배러티의 전압을 감시하여 배터리의 성능 저하 또는 기능 정지를 감지할 수 있는 저전압 감시회로; 상기 저전압 감시회로를 통해 감지된 신호를 송신하는 송신부; 상기 저전압 감시회로와 비교하여 배터리 작동 불량을 감시할 수 있는 배터리 상태 감시부; 상기 배터리 불량에 따른 교체 여부 진단 및 배터리 잔량 부족을 진단할 수 있고, 배터리 잔량 부족을 감지할 경우 무선 충전장치를 통해 충전할 수 있는 배터리 점검부;를 포함하여 이루어진다.In the present invention for the above purpose, in a system capable of monitoring whether a battery installed in a wireless vibration sensor is abnormal, a low voltage monitoring circuit capable of detecting a decrease in battery performance or a function stop by monitoring the voltage of the battery ; a transmitter for transmitting the detected signal through the low voltage monitoring circuit; a battery condition monitoring unit capable of monitoring battery operation failure in comparison with the low voltage monitoring circuit; and a battery check unit capable of diagnosing whether to replace the battery and diagnosing a battery shortage due to the battery failure, and capable of charging the battery through a wireless charging device when detecting a battery shortage.

그리고 상기 배터리 상태 감시부는, 룰 베이스(rule base)의 감지 알고리즘을 이용하여 신호 소실을 자동으로 감지하는 신호 소실 감지부와, 상기 신호 소실 감지부와 연계하고 룰 베이스(rule base)의 비교 알고리즘을 이용하여 전압 강하를 진단하는 전압 강하 감지부와, 센서의 작동 불량을 진단하는 센서 진단부를 포함하여 이루어진다.And the battery state monitoring unit, a signal loss detection unit that automatically detects signal loss using a detection algorithm of a rule base, and a comparison algorithm of the rule base in connection with the signal loss detection unit It comprises a voltage drop detection unit for diagnosing a voltage drop using the sensor, and a sensor diagnosis unit for diagnosing a malfunction of the sensor.

또한, 상기 센서 진단부는, 배터리 손상 및 센서 손상을 진단하는 머신 러닝(Machine learning) 알고리즘과 연계하고 신호 소실 직전 데이터를 학습하여 센서 상태를 진단한다.In addition, the sensor diagnosis unit diagnoses the sensor state by linking with a machine learning algorithm for diagnosing battery damage and sensor damage and learning data just before signal loss.

아울러, 무선 진동센서에 설치된 배터리의 이상 여부를 감지할 수 있는 방법에 있어서, 저전압 감시회로를 통해 상기 배터리의 상태의 성능 저하나 기능정지를 감지하는 단계; 송신부를 통해 상기 저전압 감시회로에서 감지된 신호를 배터리 상태 감시부로 송신하는 단계; 배터리 상태 감시부를 통해 상기 저전압 감시회로와 비교하여 센서의 배터리 작동 불량을 감시하는 단계; 배터리 점검부를 통해 상기 배터리 불량에 따른 교체 여부 및 배터리 잔량 부족을 진단하는 단계; 상기 배터리 점검부에서 배터리 잔량 부족을 감지할 경우 충전장치를 이용하여 충전할 수 있는 단계;를 포함한다.In addition, there is provided a method for detecting an abnormality in a battery installed in a wireless vibration sensor, the method comprising the steps of: detecting a degradation in performance or a function stop of the state of the battery through a low voltage monitoring circuit; transmitting the signal detected by the low voltage monitoring circuit to the battery state monitoring unit through a transmitting unit; Comparing with the low voltage monitoring circuit through the battery state monitoring unit, monitoring the battery operation failure of the sensor; diagnosing whether to replace the battery due to the defective battery and insufficient remaining amount of the battery through a battery inspection unit; and charging the battery using a charging device when the battery check unit detects that the remaining battery power is insufficient.

그리고 상기 센서의 배터리 작동 불량을 감시하는 단계는, 신호 소실 감지부를 통해 룰 베이스(rule base)의 감지 알고리즘을 이용하여 신호 소실을 자동으로 감지하는 단계와, 전압 강하 감지부를 통해 상기 신호 소실 감지부와 연계하고 룰 베이스(rule base)의 비교 알고리즘을 이용하여 전압 강하를 진단하는 단계와, 센서 진단부를 통해 센서 작동 불량을 진단하는 단계를 포함하여 이루어지고, 상기 센서 작동 불량을 진단하는 단계는, 배터리 손상 및 센서 손상을 진단하는 머신 러닝(Machine learning) 알고리즘과 연계하고 신호 소실 직전 데이터를 학습하여 센서 상태를 진단하는 것을 특징으로 한다. And the step of monitoring the battery operation failure of the sensor includes the steps of automatically detecting signal loss using a detection algorithm of a rule base through a signal loss detection unit, and the signal loss detection unit through a voltage drop detection unit and diagnosing the voltage drop using a comparison algorithm of a rule base and diagnosing the voltage drop using a comparison algorithm of the rule base, and diagnosing the sensor operation failure through the sensor diagnostic unit, wherein the diagnosing the sensor operation failure comprises: It is characterized by diagnosing the sensor state by linking with a machine learning algorithm to diagnose battery damage and sensor damage and learning data just before signal loss.

본 발명에 따른 무선 진동 센서의 배터리 상태 감시 시스템 및 방법에 의하면, 무선 진동 센서의 배터리를 실시간으로 감시하여 신호 소실, 전압 강하, 센서 작동 불량에 대해 자동으로 감지 및 진단할 수 있으므로 배터리 이상 여부에 대해 편리하고 신속하게 확인할 수 있는 효과가 있다.According to the battery state monitoring system and method of the wireless vibration sensor according to the present invention, it is possible to automatically detect and diagnose signal loss, voltage drop, and sensor malfunction by monitoring the battery of the wireless vibration sensor in real time, so that it is possible to determine whether the battery is abnormal. It has the effect of being able to check conveniently and quickly about

그리고 본 발명에 의하면, 머신 러닝(machine learning) 알고리즘의 학습 데이터로 학습하고 진단하여 센서 작동의 불량에 대해 진단할 수 있으므로, 데이터 분석 및 진단에 대한 신뢰도가 향상되는 이점이 있다.And, according to the present invention, since it is possible to diagnose a sensor operation failure by learning and diagnosing with the learning data of a machine learning algorithm, there is an advantage in that the reliability of data analysis and diagnosis is improved.

또한, 본 발명에 의하면, 배터리 이상 시 고장원인 파악이 즉시 가능하며, 배터리 잔량 부족 시 충전 장치를 통해 바로 충전이 이루어지도록 제어되어 즉각적인 조치가 가능한 강점이 있다.In addition, according to the present invention, it is possible to immediately identify the cause of the failure in the event of a battery failure, and when the remaining battery power is insufficient, charging is controlled to be performed directly through the charging device, thereby enabling immediate action.

도 1은 본 발명에 따른 무선 진동 센서의 배터리 상태 감시 시스템을 도시한 개념도,
도 2는 본 발명에 따른 무선 진동 센서의 배터리 상태 감시 방법을 도시한 순서도이다.
1 is a conceptual diagram illustrating a battery state monitoring system of a wireless vibration sensor according to the present invention;
2 is a flowchart illustrating a battery state monitoring method of a wireless vibration sensor according to the present invention.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명 무선 진동 센서의 배터리 상태 감시 시스템 및 방법을 구체적으로 설명한다.Hereinafter, a battery state monitoring system and method of a wireless vibration sensor of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명에 따른 무선 진동 센서의 배터리 상태 감시 시스템을 도시한 개념도이다.1 is a conceptual diagram illustrating a battery state monitoring system of a wireless vibration sensor according to the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명은 무선 진동센서의 배터리의 상태를 감시하고 점검할 수 있는 시스템 및 방법에 관한 것으로, 기계적인 구조물 및 운동체의 진동을 검출하는 무선 진동 센서에 설치된 배터리의 상태를 실시간으로 확인하여 신호 소실, 전압 강하, 센서 작동 불량에 대해 자동으로 감지 및 진단할 수 있으므로 배터리 이상 여부에 대해 편리하고 정확하게 확인할 수 있는 배터리 상태 감시 시스템 및 방법을 제시한다.As shown in FIG. 1, the present invention relates to a system and method capable of monitoring and checking the state of a battery of a wireless vibration sensor, and the state of a battery installed in a wireless vibration sensor that detects vibrations of mechanical structures and moving objects We present a battery condition monitoring system and method that can conveniently and accurately check whether a battery is abnormal because it can automatically detect and diagnose signal loss, voltage drop, and sensor malfunction by checking the battery in real time.

여기서 무선 진동 센서는 진동 신호를 취득하고 구비된 배터리를 이용하여 제어부와 송신부(20)를 통해 별도의 수신부와 신호처리장치로 데이터를 보내도록 이루어진다.Here, the wireless vibration sensor acquires a vibration signal and transmits data to a separate receiver and a signal processing device through the controller and the transmitter 20 using the provided battery.

본 발명은 이를 위해 기본적으로 저전압 감시회로(10), 송신부(20), 배터리 상태 감시부(30), 배터리 점검부(40)를 포함하여 이루어진다.For this purpose, the present invention basically includes a low voltage monitoring circuit 10 , a transmitter 20 , a battery state monitoring unit 30 , and a battery inspection unit 40 .

상기 저전압 감시회로(10)는 진동 센서에 설치된 배터리(100)의 전압 변화를 감지하여 저전압 상태인 경우를 감시할 수 있는 회로로서, 저전압 상태를 판단하여 배터리(100)의 성능 저하 또는 배터리(100)의 기능 정지 상태 감지할 수 있다.The low voltage monitoring circuit 10 is a circuit capable of monitoring a low voltage state by detecting a voltage change of the battery 100 installed in the vibration sensor. ) can be detected.

그리고 상기 송신부(20)는 진동 센서의 신호 데이터를 별도의 수신부나 신호처리장치에 보낼 수 있되, 무선 진동 센서에 설치된 배터리(100)가 방전 혹은 기능 정지 상태일 경우 상기 저전압 감시회로(10)를 통해 감지된 신호를 후술되는 배터리 상태 감시부(30)로 송신하는 기능을 한다.And the transmitter 20 may send the signal data of the vibration sensor to a separate receiver or signal processing device, but when the battery 100 installed in the wireless vibration sensor is in a discharged or stopped state, the low voltage monitoring circuit 10 is It functions to transmit the detected signal to the battery state monitoring unit 30 to be described later.

그리고 상기 배터리 상태 감시부(30)는 무선 진동 센서의 신호 누락을 감지한 후 상기 저전압 감시회로(10)와 비교하여 배터리(100)의 작동 불량을 감시할 수 있다.In addition, the battery state monitoring unit 30 may detect a signal omission of the wireless vibration sensor and then compare it with the low voltage monitoring circuit 10 to monitor the malfunction of the battery 100 .

여기서 상기 배터리 상태 감시부(30)는, 배터리(100) 상태를 감시하고 불량을 진단하기 위해 신호 소실 감지부(31), 전압 강하 감지부(32), 센서 진단부(33)를 포함하여 이루어진다.Here, the battery state monitoring unit 30 includes a signal loss detection unit 31 , a voltage drop detection unit 32 , and a sensor diagnosis unit 33 to monitor the battery 100 state and diagnose a failure. .

상기 신호 소실 감지부(31)는, 무선 진동 센서에 설치된 배터리(100)의 방전 또는 기능 정지 시, 룰 베이스(rule base)의 감지 알고리즘을 이용하여 신호 소실을 자동으로 감지할 수 있다.The signal loss detection unit 31 may automatically detect signal loss using a detection algorithm of a rule base when the battery 100 installed in the wireless vibration sensor is discharged or stops functioning.

그리고 상기 전압 강하 감지부(32)는 신호 소실이 확인된 후 상기 저전압 감시회로(10)의 전압 강하 감지 신호와 룰 베이스(rule base)의 비교 알고리즘을 이용하여 전압 강하를 진단하여 배터리(100) 상태 진단을 자동으로 수행한다.In addition, the voltage drop detection unit 32 diagnoses the voltage drop using a comparison algorithm between the voltage drop detection signal of the low voltage monitoring circuit 10 and the rule base after the signal loss is confirmed to determine the battery 100. Status diagnosis is performed automatically.

이때, 상기 전압 강하 감지부(32)는, 신호 소실 진단 알고리즘과 연계된다.In this case, the voltage drop detection unit 32 is associated with a signal loss diagnosis algorithm.

그리고 상기 센서 진단부(33)는, 작업 오더와 연계하고 배터리(100) 손상 및 센서 손상을 진단하는 머신 러닝(Machine learning) 알고리즘과 연계하여 센서의 작동 불량 등 센서의 상태를 진단을 할 수 있도록 한다.And the sensor diagnosis unit 33, in connection with the work order and in conjunction with a machine learning algorithm for diagnosing damage to the battery 100 and damage to the sensor to diagnose the state of the sensor, such as malfunction of the sensor do.

여기서, 머신 러닝(Machine learning)은 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술 및 기법으로, 경험적 데이터를 기반으로 학습을 하고 예측을 수행하고 스스로의 성능을 향상시키는 시스템과 이를 위한 알고리즘을 연구하고 구축하는 기술이다.Here, machine learning is a technology and technique that attempts to realize functions such as human learning ability in a computer, and a system that learns based on empirical data, performs prediction, and improves its own performance, and an algorithm for this technology to research and build.

머신 러닝의 알고리즘들은 엄격하게 정해진 정적인 프로그램 명령들을 수행하는 것이라기보다, 입력 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 이끌어내기 위해 특정한 모델을 구축하는 방식을 취한다.Machine learning algorithms build specific models to make predictions or decisions based on input data, rather than executing strictly set static program instructions.

아울러, 상기 센서 진단부(33)는 저전압 감시 회로의 신호를 포함한 신호 소실 직전 데이터를 학습하여 센서 상태를 진단할 수 있다.In addition, the sensor diagnosis unit 33 may diagnose the sensor state by learning data immediately before signal loss including the signal of the low voltage monitoring circuit.

또한, 상기 배터리 점검부(40)는 센서 작동이 불량으로 진단되면 상기 배터리(100) 불량에 따른 교체 여부 진단 및 배터리(100) 잔량 부족을 진단할 수 있고, 배터리(100) 잔량 부족을 감지할 경우 무선 충전장치(60)를 통해 자체적으로 충전할 수 있다.In addition, when the sensor operation is diagnosed as defective, the battery check unit 40 can diagnose whether to replace the battery 100 due to the defectiveness and diagnose the battery 100's insufficient remaining amount, and detect the low remaining amount of the battery 100. In this case, it can be charged by itself through the wireless charging device (60).

상기 배터리 점검부(40)를 통해 배터리(100)의 충전이 가능하여 배터리(100) 사용이 가능한 경우에는 충전장치를 통해 충전을 수행할 수 있고, 충전 오류로 판별된 경우에는 배터리(100) 교체를 위한 알람이 전송되고 배터리(100) 충전을 수행하지 않는다.When the battery 100 can be used because the battery 100 can be charged through the battery check unit 40, charging can be performed through the charging device, and when it is determined as a charging error, the battery 100 is replaced. An alarm is sent for , and charging of the battery 100 is not performed.

여기서 무선 충전장치(60)는 무선 충전 유도코일인 것이 바람직하며, 배터리(100)에 구비된 유도코일(100a)을 통해 충전이 이루어질 수 있다.Here, the wireless charging device 60 is preferably a wireless charging induction coil, and charging may be performed through the induction coil 100a provided in the battery 100 .

또한, 상기 배터리 상태 감시부(30)를 통해 진단된 배터리 상태와, 상기 배터리 점검부(40)를 통해 진단된 결과를 통합 연계하여 머신 러닝(Machine learning) 알고리즘의 학습 데이터로 학습 및 진단할 수 있다.In addition, the battery state diagnosed by the battery state monitoring unit 30 and the result diagnosed by the battery inspection unit 40 are integrated and linked to learn and diagnose as learning data of a machine learning algorithm. have.

아울러, 본 발명에 따른 무선 진동 센서의 배터리 상태 감시 시스템은 제어부(50)를 더 포함하며, 상기 제어부(50)는 상기 배터리(100), 송신부(20), 저전압 감시회로(10), 배터리 상태 감시부(30), 배터리 점검부(40) 등의 각 구성을 제어할 수 있는 구성이다.In addition, the battery state monitoring system of the wireless vibration sensor according to the present invention further includes a controller 50 , wherein the controller 50 includes the battery 100 , the transmitter 20 , the low voltage monitoring circuit 10 , and the battery state. It is a configuration capable of controlling each configuration such as the monitoring unit 30 and the battery inspection unit 40 .

도 2는 본 발명에 따른 무선 진동 센서의 배터리 상태 감시 방법을 도시한 순서도로서, 일련의 과정들은 앞서 설명한 무선 진동 센서의 배터리 상태 감시 시스템을 통해 수행될 수 있음을 밝혀둔다.2 is a flowchart illustrating a method for monitoring a battery state of a wireless vibration sensor according to the present invention, and a series of processes may be performed through the battery state monitoring system of the wireless vibration sensor described above.

먼저, 첫 번째 단계는 저전압 감시회로(10)를 통해 상기 배터리(100)의 전압을 실시간으로 감시하여 저전압인 경우를 판별해 배터리(100)의 성능 저하나 기능 정지 상태를 감지하는 단계(S10)이다.First, the first step is to monitor the voltage of the battery 100 in real time through the low voltage monitoring circuit 10 to determine the case of the low voltage to detect the performance degradation or the function stop state of the battery 100 (S10) to be.

그 다음 두 번째 단계는, 송신부(20)를 통해 상기 저전압 감시회로(10)에서 감지된 신호를 배터리 상태 감시부(30)로 송신하는 단계(S20)이다.The second step is to transmit the signal detected by the low voltage monitoring circuit 10 to the battery state monitoring unit 30 through the transmitting unit 20 (S20).

여기서 상기 송신부(20)는 무선 진동 센서에서 검출된 신호를 별도의 수신부 및 신호처리장치에 송신할 수도 있되, 상기 배터리 상태 감시부(30)로 송신하는 단계에서는, 무선 진동 센서에 설치된 배터리(100)가 방전 혹은 기능 정지 상태일 경우 상기 저전압 감시회로(10)를 통해 감지된 신호를 후술되는 배터리 상태 감시부(30)로 송신하는 기능을 한다.Here, the transmitting unit 20 may transmit the signal detected by the wireless vibration sensor to a separate receiving unit and a signal processing device. In the step of transmitting to the battery state monitoring unit 30, the battery 100 installed in the wireless vibration sensor ) serves to transmit a signal sensed through the low voltage monitoring circuit 10 to the battery condition monitoring unit 30 to be described later when it is in a discharged state or a function stop state.

세 번째 단계는, 배터리 상태 감시부(30)를 통해 무선 진동 센서의 신호 누락을 감지한 후 상기 저전압 감시회로(10)와 비교하여 센서의 배터리(100) 작동 불량을 감시하는 단계(S30)이다.The third step is a step (S30) of detecting a signal omission of the wireless vibration sensor through the battery condition monitoring unit 30 and then monitoring the battery 100 of the sensor for malfunction in comparison with the low voltage monitoring circuit 10 (S30). .

여기서 상기 센서의 배터리 작동 불량을 감시하는 단계(S30)는, 신호 소실 감지부(31)를 통해 무선 진동 센서에 설치된 배터리(100)의 방전 또는 기능 정지 시 룰 베이스(rule base)의 감지 알고리즘을 이용하여 신호 소실을 자동으로 감지하는 단계(S31)와, 전압 강하 감지부(32)를 통해 상기 신호 소실 감지부(31)와 연계하여 신호 소실이 확인된 후 저전압 감시회로(10)의 전압 강하 감지 신호와 룰 베이스(rule base)의 비교 알고리즘을 이용하여 전압 강하를 진단하는 단계(S32)와, 센서 진단부(33)를 통해 센서 작동 불량을 진단하는 단계(S33)를 포함하여 이루어진다.Here, the step (S30) of monitoring the battery operation failure of the sensor is the detection algorithm of the rule base when the battery 100 installed in the wireless vibration sensor through the signal loss detection unit 31 is discharged or the function stops. A step (S31) of automatically detecting signal loss using a voltage drop detection unit (32), and a voltage drop of the low voltage monitoring circuit (10) after the signal loss is confirmed in connection with the signal loss detection unit (31). Diagnosing the voltage drop using a detection signal and a comparison algorithm of a rule base (S32), and diagnosing a sensor operation failure through the sensor diagnosis unit 33 (S33).

이때, 상기 센서 작동 불량을 진단하는 단계(S33)는, 작업 오더와 연계할 수 있고 배터리(100) 손상 또는 센서 손상을 진단하는 머신 러닝(Machine learning) 알고리즘과 연계하여 저전압 감시 회로의 신호를 포함한 신호 소실 직전 데이터를 학습하여 센서 상태를 진단하는 것을 특징으로 한다.In this case, the step (S33) of diagnosing the sensor operation failure may include a signal from the low voltage monitoring circuit in connection with the work order and in connection with a machine learning algorithm for diagnosing battery 100 damage or sensor damage. It is characterized in that the sensor condition is diagnosed by learning the data immediately before the signal loss.

네 번째 단계는 배터리 점검부(40)를 통해 배터리 불량에 따른 교체 여부 및 배터리 잔량 부족을 진단하는 단계(S40)이다.The fourth step is a step (S40) of diagnosing whether to replace a battery due to a defective battery and insufficient remaining amount of the battery through the battery check unit 40 .

다섯 번째 단계는 상기 배터리 점검부(40)에서 배터리(100) 잔량 부족을 감지하고 충전 가능하다고 판단된 경우에 기존의 배터리(100)에 무선 충전장치(60)를 사용하여 충전할 수 있는 단계(S50)이다.The fifth step is a step in which the battery check unit 40 detects a shortage of the battery 100 and, when it is determined that the battery 100 can be charged, charging the existing battery 100 using the wireless charging device 60 ( S50).

여기서 상기 무선 충전장치(60)는 무선 충전 유도코일(100a)인 것이 바람직하고 배터리(100)는 구비된 유도코일(100a)을 통해 자체 충전이 이루어진다.Here, the wireless charging device 60 is preferably a wireless charging induction coil (100a), and the battery 100 is self-charging through the provided induction coil (100a).

이때, 상기 배터리 점검부(40)에서 충전 가능한 상태가 아니라 충전에 오류가 있다고 판단되는 경우에는 충전을 진행하지 않고 배터리(100) 교체 알림을 전송할 수 있다.In this case, when the battery check unit 40 determines that there is an error in charging instead of in a chargeable state, the battery 100 replacement notification may be transmitted without charging.

이와 같이, 본 발명에 따른 무선 진동 센서의 배터리(100) 상태 감시 시스템 및 방법은 실시간으로 감시하여 배터리(100) 고장으로 인한 작동 불능을 감시하고 점검할 수 있어 작업성이 향상될 수 있고, 머신 러닝 알고리즘의 학습 데이터로 학습하고 진단하여 센서 작동의 불량에 대해 진단할 수 있으므로 감시 및 점검에 대한 정확도가 향상되는 효과가 있다.As described above, the battery 100 state monitoring system and method of the wireless vibration sensor according to the present invention can monitor and check inoperability due to battery 100 failure by monitoring in real time, so that workability can be improved, and the machine Since it is possible to diagnose sensor malfunctions by learning and diagnosing with the learning data of the learning algorithm, there is an effect of improving the accuracy of monitoring and inspection.

이상에서와 같이 본 발명의 권리는 위에서 설명된 실시예에 한정되지 않고 청구범위에 기재된 바에 의해 정의되며, 본 발명의 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 청구범위에 기재된 권리범위 내에서 다양한 변형과 개작을 할 수 있다는 것은 자명하다.As described above, the rights of the present invention are not limited to the above-described embodiments, but are defined by the claims, and those of ordinary skill in the art may make various modifications and adaptations within the scope of the claims. It is self-evident that you can

10 : 저전압 감시회로 20 : 송신부
30 : 배터리 상태 감시부 31 : 신호 소실 감지부
32 : 전압 강하 감지부 33 : 센서 진단부
40 : 배터리 점검부 50 : 제어부
60 : 무선 충전장치 100 : 배터리
100a : 유도코일
10: low voltage monitoring circuit 20: transmitter
30: battery state monitoring unit 31: signal loss detection unit
32: voltage drop detection unit 33: sensor diagnosis unit
40: battery inspection unit 50: control unit
60: wireless charging device 100: battery
100a: induction coil

Claims (5)

무선 진동센서에 설치된 배터리(100)의 이상 여부를 감시할 수 있는 시스템에 있어서,
배러티(100)의 전압을 감시하여 배터리(100)의 성능 저하 또는 기능 정지를 감지할 수 있는 저전압 감시회로(10);
상기 저전압 감시회로(10)를 통해 감지된 신호를 송신하는 송신부(20);
상기 저전압 감시회로(10)와 비교하여 배터리(100) 작동 불량을 감시할 수 있는 배터리 상태 감시부(30);
상기 배터리(100) 불량에 따른 교체 여부 진단 및 배터리(100) 잔량 부족을 진단할 수 있고, 배터리(100) 잔량 부족을 감지할 경우 무선 충전장치(60)를 통해 충전할 수 있는 배터리 점검부(40);를 포함하여 이루어지는 무선 진동 센서의 배터리 상태 감시 시스템.
In the system capable of monitoring whether the battery 100 installed in the wireless vibration sensor is abnormal,
a low voltage monitoring circuit 10 capable of monitoring the voltage of the varity 100 to detect a decrease in performance or a function stop of the battery 100;
a transmitter 20 for transmitting a signal sensed through the low voltage monitoring circuit 10;
a battery state monitoring unit 30 capable of monitoring an operation failure of the battery 100 in comparison with the low voltage monitoring circuit 10;
A battery inspection unit ( 40); A wireless vibration sensor battery status monitoring system, including.
제1항에 있어서,
상기 배터리 상태 감시부(30)는,
룰 베이스(rule base)의 감지 알고리즘을 이용하여 신호 소실을 자동으로 감지하는 신호 소실 감지부(31)와, 상기 신호 소실 감지부(31)와 연계하고 룰 베이스(rule base)의 비교 알고리즘을 이용하여 전압 강하를 진단하는 전압 강하 감지부(32)와, 센서의 작동 불량을 진단하는 센서 진단부(33)를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 무선 진동 센서의 배터리 상태 감시 시스템.
According to claim 1,
The battery state monitoring unit 30,
A signal loss detection unit 31 that automatically detects signal loss using a detection algorithm of a rule base, and a comparison algorithm of a rule base in connection with the signal loss detection unit 31 A battery state monitoring system for a wireless vibration sensor, comprising: a voltage drop detection unit 32 for diagnosing a voltage drop; and a sensor diagnosis unit 33 for diagnosing a malfunction of the sensor.
제2항에 있어서,
상기 센서 진단부(33)는,
배터리(100) 손상 및 센서 손상을 진단하는 머신 러닝(Machine learning) 알고리즘과 연계하고 신호 소실 직전 데이터를 학습하여 센서 상태를 진단하는 것을 특징으로 하는 무선 진동 센서의 배터리 상태 감시 시스템.
3. The method of claim 2,
The sensor diagnosis unit 33,
Battery state monitoring system of a wireless vibration sensor, characterized in that the battery 100 is linked with a machine learning algorithm for diagnosing damage and sensor damage and diagnosing the sensor state by learning data immediately before signal loss.
무선 진동센서에 설치된 배터리의 이상 여부를 감시할 수 있는 방법에 있어서,
저전압 감시회로(10)를 통해 상기 배터리(100)의 성능 저하나 기능정지를 감지하는 단계(S10);
송신부(20)를 통해 상기 저전압 감시회로(10)에서 감지된 신호를 배터리 상태 감시부(30)로 송신하는 단계(S20);
배터리 상태 감시부(30)를 통해 상기 저전압 감시회로(10)와 비교하여 센서의 배터리 작동 불량을 감시하는 단계(S30);
배터리 점검부(40)를 통해 상기 배터리(100) 불량에 따른 교체 여부 및 배터리(100) 잔량 부족을 진단하는 단계(S40);
상기 배터리 점검부(40)에서 배터리(100) 잔량 부족을 감지할 경우 충전장치를 이용하여 충전할 수 있는 단계(S50);를 포함하는 무선 진동 센서의 배터리 상태 감시 방법.
In the method for monitoring the abnormality of the battery installed in the wireless vibration sensor,
Detecting a decrease in performance or a function stop of the battery 100 through the low voltage monitoring circuit 10 (S10);
transmitting the signal detected by the low voltage monitoring circuit 10 to the battery state monitoring unit 30 through the transmitting unit 20 (S20);
Comparing with the low voltage monitoring circuit 10 through the battery state monitoring unit 30, monitoring the battery operation failure of the sensor (S30);
A step of diagnosing whether the battery 100 is replaced due to a defect and a battery 100 remaining low through the battery check unit 40 (S40);
The battery state monitoring method of the wireless vibration sensor comprising a; when the battery check unit 40 detects a lack of the remaining amount of the battery 100, the battery 100 can be charged using a charging device (S50).
제4항에 있어서,
상기 센서의 배터리 작동 불량을 감시하는 단계(S30)는,
신호 소실 감지부(31)를 통해 룰 베이스(rule base)의 감지 알고리즘을 이용하여 신호 소실을 자동으로 감지하는 단계(S31)와, 전압 강하 감지부(32)를 통해 상기 신호 소실 감지부(31)와 연계하고 룰 베이스(rule base)의 비교 알고리즘을 이용하여 전압 강하를 진단하는 단계(S32)와, 센서 진단부(33)를 통해 센서 작동 불량을 진단하는 단계(S33)를 포함하여 이루어지고,
상기 센서 작동 불량을 진단하는 단계(S33)는,
배터리(100) 손상 및 센서 손상을 진단하는 머신 러닝(Machine learning) 알고리즘과 연계하고 신호 소실 직전 데이터를 학습하여 센서 상태를 진단하는 것을 특징으로 하는 무선 진동 센서의 배터리 상태 감시 방법.
5. The method of claim 4,
The step of monitoring the battery operation failure of the sensor (S30),
A step of automatically detecting signal loss using a detection algorithm of a rule base through the signal loss detection unit 31 (S31), and the signal loss detection unit 31 through the voltage drop detection unit 32 ) and diagnosing the voltage drop using a comparison algorithm of the rule base (S32) and diagnosing the sensor operation failure through the sensor diagnosis unit 33 (S33). ,
The step of diagnosing the sensor operation failure (S33),
Battery state monitoring method of a wireless vibration sensor, characterized in that the battery 100 is linked with a machine learning algorithm for diagnosing damage and sensor damage and diagnosing the sensor state by learning data immediately before signal loss.
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