KR101372406B1

KR101372406B1 - Apparatus for analysizing rotation axis

Info

Publication number: KR101372406B1
Application number: KR1020120134666A
Authority: KR
Inventors: 백광렬; 문우성
Original assignee: 부산대학교 산학협력단
Priority date: 2012-11-26
Filing date: 2012-11-26
Publication date: 2014-03-07
Anticipated expiration: 2032-11-26

Abstract

회전축 분석 장치가 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 회전축 분석 장치는, 회전축에 장착되는 2축 가속도 센서 및 2축 가속도 센서가 발생하는 2축 가속도 센싱 신호를 이용하여 상기 회전축의 회전 주기, 회전 속도, 각 가속도, 현재 회전 각도, 및 진동 중 적어도 하나를 분석하는 회전축 분석 모듈을 포함한다.Disclosed is a rotation axis analyzing apparatus. The rotation axis analysis apparatus according to an embodiment of the present invention, the rotation period, rotation speed, angular acceleration, present of the rotation axis by using a two-axis acceleration sensing signal generated by the two-axis acceleration sensor and the two-axis acceleration sensor mounted on the rotation axis And a rotation axis analysis module for analyzing at least one of the rotation angle and the vibration.

Description

Rotary axis analysis device {APPARATUS FOR ANALYSIZING ROTATION AXIS}

본 발명의 실시예는 회전축 분석 기술에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 2축 가속도 센서를 이용한 회전축 분석 장치에 관한 것이다.
Embodiment of the present invention relates to a rotation axis analysis technology, and more particularly to a rotation axis analysis device using a two-axis acceleration sensor.

일반적으로, 대형 선박이나 발전소 등에서 사용되는 회전축의 경우, 회전축의 회전 속도, 현재 회전 각도, 및 진동 정보 등이 시스템 운영에 중요한 파라미터들이 된다. 기존에는 타코미터 등을 이용하여 회전축의 회전 속도를 측정하고, 보조 기어 등 기구적 장치와 엔코더를 이용하여 현재 회전 각도를 측정하며, 레이저 거리계 또는 스트레인게이지 등을 이용하여 진동을 측정하는 등 각 파라미터를 개별적으로 측정하였다. 이에 대한 배경 기술로는 다음과 같은 문헌들이 있다.In general, in the case of a rotary shaft used in large ships or power plants, the rotational speed of the rotary shaft, the current rotation angle, and vibration information are important parameters for operating the system. Conventionally, the tachometer is used to measure the rotational speed of the rotating shaft, mechanical devices such as auxiliary gears and encoders are used to measure the current rotation angle, and each parameter is measured using a laser rangefinder or strain gauge. Measured individually. Background art about this is as follows.

한국등록실용신안공보 제20-0155618(1999.09.01)Korea Utility Model Publication No. 20-0155618 (1999.09.01)

한국공개특허공보 제10-2007-0074688(2007.07.18)
Korean Patent Publication No. 10-2007-0074688 (2007.07.18)

본 발명의 실시예는 회전축의 회전 속도, 현재 회전 각도, 및 진동을 종합적으로 측정할 수 있는 회전축 분석 장치를 제공하고자 한다.
An embodiment of the present invention is to provide a rotation axis analysis apparatus capable of measuring the rotation speed, the current rotation angle, and vibration of the rotation axis comprehensively.

본 발명의 일 실시예에 따른 회전축 분석 장치는, 회전축에 장착되는 2축 가속도 센서; 및 상기 2축 가속도 센서가 발생하는 2축 가속도 센싱 신호를 이용하여 상기 회전축의 회전 주기, 회전 속도, 각 가속도, 현재 회전 각도, 및 진동 중 적어도 하나를 분석하는 회전축 분석 모듈을 포함한다.
Rotation axis analysis apparatus according to an embodiment of the present invention, the 2-axis acceleration sensor mounted to the rotation axis; And a rotation axis analysis module configured to analyze at least one of a rotation period, a rotation speed, an angular acceleration, a current rotation angle, and a vibration of the rotation shaft by using the two-axis acceleration sensing signal generated by the two-axis acceleration sensor.

본 발명의 일 실시예에 의하면, 회전축에 장착된 2축 가속도 센서로부터 발생된 2축 가속도 센싱 신호를 이용하여 회전축의 회전 주기, 회전 속도, 각 가속도, 현재 회전 각도, 및 진동 등을 종합적으로 측정할 수 있으며, 그 측정된 값들의 정확도를 높일 수 있게 된다.
According to an embodiment of the present invention, by using the two-axis acceleration sensing signal generated from the two-axis acceleration sensor mounted on the rotating shaft to comprehensively measure the rotation period, rotation speed, angular acceleration, current rotation angle, vibration and the like of the rotation shaft It is possible to increase the accuracy of the measured values.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 회전축 분석 장치의 구성을 나타낸 도면.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 2축 가속도 센서가 회전축에 장착된 상태를 나타낸 도면.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 2축 가속도 센싱 신호를 나타낸 도면.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 속도 관련 분석부의 구성을 나타낸 도면.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 y축 가속도 센싱 신호의 파형 및 그에 의해 산출된 회전축의 회전 속도를 나타낸 그래프.
도 6은 회전축의 실제 회전 속도와 본 발명의 일 실시예에 따라 측정된 회전 속도를 나타낸 그래프.
도 7은 회전축의 실제 각 가속도와 본 발명의 일 실시예에 따라 측정된 각 가속도를 나타낸 그래프.
도 8 내지 도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 2축 가속도 센싱 신호를 이용하여 회전축의 회전 속도를 구할 때, 측정값이 갱신되기 전까지의 값을 취하는 방법들을 나타낸 도면.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 회전 각도 분석부에서 여러 방법으로 산출한 현재 회전 각도의 오차를 비교한 그래프.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 진동 분석부에 의해 측정된 회전축의 진동 파형을 나타낸 도면.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 진동 분석부에 의해 측정된 회전축의 진동 오차를 나타낸 도면.
도 16은 본 발명의 다른 실시예에 따른 회전축 분석 장치를 나타낸 도면.
도 17은 회전축의 실제 상태 파라미터와 본 발명의 일 실시예에 따른 확장 칼만 필터부에 의해 분석한 상태 파라미터를 나타낸 그래프.
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 확장 칼만 필터부에 의해 분석한 상태 파라미터의 오차를 나타낸 그래프.1 is a view showing the configuration of a rotation axis analysis apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a view showing a state in which a two-axis acceleration sensor is mounted on a rotating shaft according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating a two-axis acceleration sensing signal according to an embodiment of the present invention.
4 is a view showing the configuration of the speed-related analysis unit according to an embodiment of the present invention.
Figure 5 is a graph showing the waveform of the y-axis acceleration sensing signal and the rotational speed of the rotation axis calculated therein according to an embodiment of the present invention.
6 is a graph showing the actual rotational speed of the rotational axis and the rotational speed measured according to an embodiment of the present invention.
7 is a graph showing the actual angular acceleration of the axis of rotation and the measured angular acceleration in accordance with one embodiment of the present invention.
8 to 12 are diagrams illustrating methods of taking a value before a measured value is updated when obtaining a rotational speed of a rotating shaft using a biaxial acceleration sensing signal according to an embodiment of the present invention.
13 is a graph comparing the error of the current rotation angle calculated by various methods in the rotation angle analysis unit according to an embodiment of the present invention.
14 is a view showing a vibration waveform of the rotating shaft measured by the vibration analysis unit according to an embodiment of the present invention.
15 is a view showing a vibration error of the rotating shaft measured by the vibration analysis unit according to an embodiment of the present invention.
16 is a view showing a rotation axis analysis device according to another embodiment of the present invention.
17 is a graph showing the actual state parameters of the rotating shaft and the state parameters analyzed by the extended Kalman filter unit according to an embodiment of the present invention.
18 is a graph showing an error of a state parameter analyzed by an extended Kalman filter unit according to an embodiment of the present invention.

이하, 도 1 내지 도 18을 참조하여 본 발명의 회전축 분석 장치에 대해 상세히 설명하기로 한다. 그러나 이는 예시적 실시예에 불과하며 본 발명은 이에 제한되지 않는다.Hereinafter, the rotating shaft analyzing apparatus of the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 1 to 18. However, this is an exemplary embodiment only and the present invention is not limited thereto.

본 발명을 설명함에 있어서, 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.In the following description, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear. The following terms are defined in consideration of the functions of the present invention, and may be changed according to the intention or custom of the user, the operator, and the like. Therefore, the definition should be based on the contents throughout this specification.

본 발명의 기술적 사상은 청구범위에 의해 결정되며, 이하 실시예는 진보적인 본 발명의 기술적 사상을 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에게 효율적으로 설명하기 위한 일 수단일 뿐이다.
The technical idea of the present invention is determined by the claims, and the following embodiments are merely a means for efficiently describing the technical idea of the present invention to a person having ordinary skill in the art to which the present invention belongs.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 회전축 분석 장치의 구성을 나타낸 도면이다.1 is a view showing the configuration of a rotation axis analysis apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 회전축 분석 장치(100)는 2축 가속도 센서(102) 및 회전축 분석 모듈(104)을 포함한다. 여기서, 회전축 분석 모듈(104)은 속도 관련 분석부(111), 회전 각도 분석부(114), 및 진동 분석부(117)를 포함한다.Referring to FIG. 1, the rotation axis analysis apparatus 100 includes a biaxial acceleration sensor 102 and a rotation axis analysis module 104. Here, the rotation axis analysis module 104 includes a speed related analyzer 111, a rotation angle analyzer 114, and a vibration analyzer 117.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 2축 가속도 센서가 회전축에 장착된 상태를 나타낸 도면이다. 도 2를 참조하면, 2축 가속도 센서(102)는 회전축(150)의 표면에 장착된다. 2축 가속도 센서(102)는 회전축(150)이 회전하는 경우 2축 방향 예를 들어, x축 및 y축 방향의 가속도 센싱 신호를 발생시킨다. 여기서, x축은 2축 가속도 센서(102)와 회전축(150) 간의 접선 방향을 나타내고, y축은 x축과 수직한 방향을 나타낸다. 2 is a view showing a state in which a two-axis acceleration sensor is mounted on a rotating shaft according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 2, the biaxial acceleration sensor 102 is mounted on the surface of the rotating shaft 150. The biaxial acceleration sensor 102 generates an acceleration sensing signal in two axes, for example, the x and y axes, when the rotation shaft 150 rotates. Here, the x axis represents the tangential direction between the two-axis acceleration sensor 102 and the rotation axis 150, and the y axis represents a direction perpendicular to the x axis.

이때, x축 가속도 센싱 신호에는 회전축(150)의 회전에 따른 중력 정보, 회전 가속력 정보, 및 진동 정보가 포함되고, y축 가속도 센싱 신호에는 회전축(150)의 회전에 따른 중력 정보, 구심력 정보, 및 진동 정보가 포함되게 된다. 여기서는 회전축(150)이 시계 방향으로 회전하는 것으로 도시하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 도 2에서, θ는 회전축(150) 내의 기준선과 2축 가속도 센서(102)가 이루는 각도를 말한다. 회전축(150)이 회전하기 전, 2축 가속도 센서(102)는 회전축(150) 내의 기준선과 동일한 선상에 있도록 세팅될 수 있다.In this case, the x-axis acceleration sensing signal includes gravity information, rotation acceleration information, and vibration information according to the rotation of the rotation axis 150, and the y-axis acceleration sensing signal includes gravity information, centripetal force information, and the like according to the rotation of the rotation axis 150. And vibration information. Here, the rotary shaft 150 is shown to rotate in the clockwise direction, but is not limited thereto. In FIG. 2, θ refers to an angle between the reference line in the rotation axis 150 and the biaxial acceleration sensor 102. Before the rotation axis 150 rotates, the biaxial acceleration sensor 102 may be set to be on the same line as the reference line in the rotation axis 150.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 2축 가속도 센싱 신호를 나타낸 도면이다. 도 3의 (a)는 x축 가속도 센싱 신호를 나타내고, 도 3의 (b)는 y축 가속도 센싱 신호를 나타낸다. 여기서, 가로축은 시간(msec)을 나타내고, 세로축은 가속도(gm/sec²)를 나타낸다. 도 3을 참조하면, x축 가속도 센싱 신호 및 y축 가속도 센싱 신호는 사인파 형태의 파형이 주기적으로 반복되고 있는 것을 볼 수 있다.
3 is a diagram illustrating a two-axis acceleration sensing signal according to an embodiment of the present invention. 3A illustrates an x-axis acceleration sensing signal, and FIG. 3B illustrates a y-axis acceleration sensing signal. Here, the horizontal axis represents time (msec), and the vertical axis represents acceleration (gm / sec ² ). Referring to FIG. 3, it can be seen that the x-axis acceleration sensing signal and the y-axis acceleration sensing signal are periodically repeated with a sinusoidal waveform.

회전축 분석 모듈(104)은 2축 가속도 센서(102)가 발생한 2축 가속도 센싱 신호(즉, x축 가속도 센싱 신호 및 y축 가속도 센싱 신호)를 이용하여 회전축(150)의 회전 주기, 회전 속도(각속도), 각 가속도, 현재 회전 각도, 및 진동 중 적어도 하나를 분석한다.The rotation axis analysis module 104 uses the two-axis acceleration sensing signal (that is, the x-axis acceleration sensing signal and the y-axis acceleration sensing signal) generated by the two-axis acceleration sensor 102 to rotate the rotation period and the rotation speed of the rotation shaft 150 ( Angular velocity), angular acceleration, current rotation angle, and vibration.

속도 관련 분석부(111)는 2축 가속도 센서(102)가 발생한 2축 가속도 센싱 신호를 이용하여 회전축(150)의 회전 주기, 회전 속도(각속도), 및 각 가속도 중 적어도 하나를 분석한다. 여기서, 회전축(150)의 회전 주기(T)를 구하면 회전축(150)의 회전 속도(ω) 및 각 가속도(

)는 다음의 수학식 1 및 수학식 2를 통해 각각 구할 수 있다.The speed related analysis unit 111 analyzes at least one of a rotation period, a rotation speed (angular velocity), and each acceleration of the rotation shaft 150 using the two-axis acceleration sensing signal generated by the two-axis acceleration sensor 102. Here, when the rotation period T of the rotation shaft 150 is obtained, the rotation speed (ω) and the angular acceleration (

) Can be obtained through Equation 1 and Equation 2, respectively.

구체적으로, 속도 관련 분석부(111)는 2축 가속도 센싱 신호의 파형에서 하강 신호 경계 및 상승 신호 경계를 각각 검출하여 회전축(150)의 회전 주기, 회전 속도, 및 각 가속도를 순차적으로 구한다. 다음으로, 속도 관련 분석부(111)는 회전축(150)의 회전 속도 및 각 가속도 값을 이용하여 2축 가속도 센서(102)가 발생한 2축 가속도 센싱 신호에서 각 가속력과 구심력의 영향을 제거한다. 그러면, 2축 가속도 센싱 신호는 중력 정보만을 포함하게 된다(여기서 진동과 노이즈는 무시하도록 하며, 이에 대한 상세한 설명은 후술하기로 함). 속도 관련 분석부(111)는 중력 정보에 의한 2축 가속도 센싱 신호의 파형에서 하강 신호 경계 및 상승 신호 경계를 각각 검출하여 회전축(150)의 회전 주기를 다시 구한 후, 회전 속도 및 각 가속도를 재산출하여 그 정확도를 높일 수 있게 된다.In detail, the speed-related analyzer 111 detects the falling signal boundary and the rising signal boundary from the waveform of the 2-axis acceleration sensing signal, respectively, and sequentially obtains the rotation period, the rotation speed, and each acceleration of the rotation shaft 150. Next, the speed analysis unit 111 removes the influence of each acceleration force and centripetal force from the biaxial acceleration sensing signal generated by the biaxial acceleration sensor 102 using the rotation speed and the respective acceleration values of the rotation shaft 150. Then, the 2-axis acceleration sensing signal includes only gravity information (here, the vibration and noise are ignored, and a detailed description thereof will be described later). The speed related analysis unit 111 detects the falling signal boundary and the rising signal boundary from the waveform of the 2-axis acceleration sensing signal based on the gravity information, respectively, and recalculates the rotation period of the rotating shaft 150, and then measures the rotation speed and the respective acceleration. The accuracy can be increased by calculating.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 속도 관련 분석부(111)의 구성을 나타낸 도면이다. 도 4를 참조하면, 속도 관련 분석부(111)는 상승 신호 경계 검출부(121), 하강 신호 경계 검출부(123), 회전 주기 산출부(125), 및 각 가속력 및 구심력 제거부(127)를 포함한다.4 is a diagram illustrating a configuration of a speed related analysis unit 111 according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 4, the speed-related analyzer 111 includes a rising signal boundary detecting unit 121, a falling signal boundary detecting unit 123, a rotation period calculating unit 125, and respective acceleration and centripetal force removing units 127. do.

여기서, 상승 신호 경계 검출부(121)는 2축 가속도 센서(102)가 발생한 2축 가속도 센싱 신호(예를 들어, x축 가속도 센싱 신호 또는 y축 가속도 센싱 신호)의 파형에서 상승 신호 경계를 주기적으로 검출한다. 하강 신호 경계 검출부(123)는 2축 가속도 센서(102)가 발생한 2축 가속도 센싱 신호의 파형에서 하강 신호 경계를 주기적으로 검출한다.
Here, the rising signal boundary detector 121 periodically scans the rising signal boundary on the waveform of the two-axis acceleration sensing signal (for example, the x-axis acceleration sensing signal or the y-axis acceleration sensing signal) generated by the 2-axis acceleration sensor 102. Detect. The falling signal boundary detector 123 periodically detects the falling signal boundary from the waveform of the two-axis acceleration sensing signal generated by the two-axis acceleration sensor 102.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 y축 가속도 센싱 신호의 파형 및 그에 의해 산출된 회전축의 회전 속도를 나타낸 그래프이다. 도 5를 참조하면, ①은 해당 주기에서 가속도 센싱 신호의 극대값을 나타내고, ②는 해당 주기에서 가속도 센싱 신호의 극소값을 나타낸다. 5 is a graph showing the waveform of the y-axis acceleration sensing signal and the rotational speed of the rotation axis calculated thereby according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 5, ① denotes a local maximum value of the acceleration sensing signal in a corresponding period, and ② denotes a local maximum value of the acceleration sensing signal in a corresponding period.

여기서, 상승 신호 경계 검출부(121)는 각 주기에서 가속도 센싱 신호의 극소값(②)에 기 설정된 값을 더해서 상승 신호 경계를 검출하고, 하강 신호 경계 검출부(123)는 각 주기에서 가속도 센싱 신호의 극대값(①)에서 기 설정된 값을 빼서 하강 신호 경계를 검출한다.Here, the rising signal boundary detecting unit 121 detects the rising signal boundary by adding a preset value to the minimum value ② of the acceleration sensing signal in each period, and the falling signal boundary detecting unit 123 maximizes the acceleration sensing signal in each period. Detect the falling signal boundary by subtracting the preset value from (①).

예를 들어, 하강 신호 경계 검출부(123)는 제1 주기에서 가속도 센싱 신호의 극대값(①)에서 기 설정된 값을 빼서 제1 주기의 하강 신호 경계(③)를 검출하고, 상승 신호 경계 검출부(121)는 제1 주기에서 가속도 센싱 신호의 극소값(②)에 기 설정된 값을 더해서 제1 주기의 상승 신호 경계(④)를 검출한다. 그리고, 하강 신호 경계 검출부(123)는 제2 주기에서 가속도 센싱 신호의 극대값(①')에서 기 설정된 값을 빼서 제2 주기의 하강 신호 경계(⑤)를 검출하고, 상승 신호 경계 검출부(121)는 제2 주기에서 가속도 센싱 신호의 극소값(②')에 기 설정된 값을 더해서 제2 주기의 상승 신호 경계(⑥)를 검출한다. 또한, 하강 신호 경계 검출부(123)는 제3 주기에서 가속도 센싱 신호의 극대값(①'')에서 기 설정된 값을 빼서 제3 주기의 하강 신호 경계(⑦)를 검출하고, 상승 신호 경계 검출부(121)는 제3 주기에서 가속도 센싱 신호의 극소값(②'')에 기 설정된 값을 더해서 제3 주기의 상승 신호 경계(⑧)를 검출한다. For example, the falling signal boundary detection unit 123 detects the falling signal boundary ③ of the first period by subtracting a predetermined value from the maximum value ① of the acceleration sensing signal in the first period, and the rising signal boundary detection unit 121. ) Detects the rising signal boundary ④ of the first period by adding a preset value to the minimum value ② of the acceleration sensing signal in the first period. In addition, the falling signal boundary detection unit 123 detects the falling signal boundary ⑤ of the second period by subtracting a preset value from the maximum value ① ′ of the acceleration sensing signal in the second period, and the rising signal boundary detection unit 121. Detects the rising signal boundary ⑥ of the second period by adding a preset value to the minimum value ② ′ of the acceleration sensing signal in the second period. In addition, the falling signal boundary detection unit 123 detects the falling signal boundary ⑦ of the third period by subtracting a predetermined value from the maximum value ① of the acceleration sensing signal in the third period, and the rising signal boundary detection unit 121. ) Detects the rising signal boundary (8) of the third period by adding a preset value to the minimum value (2) '' of the acceleration sensing signal in the third period.

이때, 가속도 센싱 신호의 극대값(①)에서 기 설정된 값을 빼서 하강 신호 경계를 검출하고, 가속도 센싱 신호의 극소값(②)에 기 설정된 값을 더해서 상승 신호 경계를 검출하는 이유는, 가속도 센싱 신호의 극대값(①) 및 가속도 센싱 신호의 극소값(②)을 그대로 이용하면 외란(Disturbance) 또는 구심력 등으로 인한 오차로 그 정확도가 떨어질 수 있기 때문이다. 여기서, 기 설정된 값은 상승 신호 경계 및 하강 신호 경계가 해당 주기의 극대값(①) 및 극소값(②) 사이에 위치하도록 설정할 수 있다.At this time, the falling signal boundary is detected by subtracting a preset value from the maximum value (1) of the acceleration sensing signal, and the rising signal boundary is detected by adding the preset value to the minimum value (2) of the acceleration sensing signal. This is because if the maximum value (1) and the minimum value (2) of the acceleration sensing signal are used as they are, the accuracy may be reduced due to an error due to disturbance or centripetal force. Here, the preset value may be set such that the rising signal boundary and the falling signal boundary are positioned between the maximum value ① and the minimum value ② of the corresponding period.

회전 주기 산출부(125)는 상승 신호 경계 검출부(121) 및 하강 신호 경계 검출부(123)가 주기적으로 검출한 상승 신호 경계 및 하강 신호 경계를 이용하여 회전축(150)의 회전 주기(T)를 산출한다.The rotation period calculating unit 125 calculates the rotation period T of the rotation shaft 150 by using the rising signal boundary and the falling signal boundary which are periodically detected by the rising signal boundary detector 121 and the falling signal boundary detection unit 123. do.

회전 주기 산출부(125)가 회전 주기를 산출하는 방법으로는, 1) 제1 주기의 하강 신호 경계(③) 지점부터 제2 주기의 하강 신호 경계(⑤) 지점까지의 구간을 하나의 측정 주기로 하는 제1 방법, 2) 제1 주기의 상승 신호 경계(④) 지점부터 제2 주기의 상승 신호 경계(⑥) 지점까지의 구간을 하나의 측정 주기로 하는 제2 방법, 3) 제1 방법으로 구해진 제1 주기 및 제2 주기를 평균하여 구해진 주기를 측정 주기로 하는 제3 방법, 4) 제2 방법으로 구해진 제1 주기 및 제2 주기를 평균하여 구해진 주기를 측정 주기로 하는 제4 방법, 5) 제1 방법으로 구해진 측정 주기와 제2 방법으로 구해진 측정 주기를 교대로 사용하는 제 5 방법 중 어느 하나를 이용할 수 있다.As a method of calculating the rotation period, the rotation period calculating unit 125 may include 1) a section from the falling signal boundary (③) point of the first period to the falling signal boundary (⑤) point of the second period as one measurement period. The first method, 2) the second method using a section from the rising signal boundary (4) point of the first period to the rising signal boundary (6) point of the second period as one measurement period, and 3) A third method using the period obtained by averaging the first period and the second period as a measurement period; and 4) a fourth method using the period obtained by averaging the first period and the second period obtained by the second method as the measurement period; Any one of the fifth method using alternately the measurement period obtained by the first method and the measurement period obtained by the second method can be used.

또한, 회전 주기 산출부(125)는 산출한 회전 주기(T)를 수학식 1에 대입하여 회전축(150)의 회전 속도(ω)를 구할 수 있다. 그리고, 회전 속도(ω)를 수학식 2에 대입하여 회전축(150)의 각 가속도(

)를 구할 수 있다.In addition, the rotation period calculator 125 may calculate the rotation speed ω of the rotation shaft 150 by substituting the calculated rotation period T into the equation (1). Then, by substituting the rotational speed ω into Equation 2, the respective accelerations of the rotational shaft 150 (

) Can be obtained.

각 가속력 및 구심력 제거부(127)는 회전 주기 산출부(125)가 산출한 회전 속도(ω) 및 각 가속도(

)를 이용하여 2축 가속도 센서(102)가 발생한 2축 가속도 센싱 신호에서 각 가속력과 구심력을 제거한다. Each acceleration force and centripetal force removing unit 127 is a rotational speed ω calculated by the rotation period calculation unit 125 and each acceleration (

Each acceleration force and centripetal force are removed from the two-axis acceleration sensing signal generated by the two-axis acceleration sensor 102 by using the.

구체적으로, 2축 가속도 센서(102)가 발생한 2축 가속도 센싱 신호값(s)은 다음 수학식 3으로 나타낼 수 있다. Specifically, the biaxial acceleration sensing signal value s generated by the biaxial acceleration sensor 102 may be represented by Equation 3 below.

여기서,

는 x축 가속도 센싱 신호값,

는 y축 가속도 센싱 신호값,

는 회전축(150)의 회전 위치에 따른 중력 가속도,

는 회전축(150)의 각 가속력,

는 회전축(150)의 구심력, ν는 회전축(150)의 진동값, n은 2축 가속도 센서(102) 및 기타 회로에서 발생할 수 있는 노이즈, 및 r은 회전축(150)의 반지름을 각각 나타낸다.here,

Is the x-axis acceleration sensing signal value,

Is the y-axis acceleration sensing signal value,

Is the acceleration of gravity according to the rotational position of the rotation axis 150,

Is the angular acceleration of the rotating shaft 150,

Is the centripetal force of the rotation axis 150, ν is the vibration value of the rotation axis 150, n is the noise that may occur in the biaxial acceleration sensor 102 and other circuits, and r is the radius of the rotation axis 150, respectively.

)를 다음의 수학식 4에 대입하여 2축 가속도 센서(102)가 발생한 2축 가속도 센싱 신호에서 각 가속력과 구심력을 제거할 수 있다.Each acceleration force and centripetal force removing unit 127 is a rotational speed ω calculated by the rotation period calculation unit 125 and each acceleration (

) By substituting Equation 4 below to remove each acceleration force and centripetal force from the 2-axis acceleration sensing signal generated by the 2-axis acceleration sensor 102.

수학식 4에 의하면, 2축 가속도 센싱 신호(s)에서 각 가속력과 구심력이 제거된 2축 가속도 센싱 신호(

)를 얻을 수 있다. 이때, 2축 가속도 센싱 신호(

)는 회전축(150)의 위치에 따른 중력 가속도에 의한 영향만을 포함하게 된다. 물론, 2축 가속도 센싱 신호(

)에는 진동(v)과 노이즈(n)도 포함되지만, 진동(v)과 노이즈(n)는 평균이 0이고, 중력 가속도보다 그 크기가 작기 때문에 이는 무시할 수 있게 된다.According to Equation 4, the two-axis acceleration sensing signal angular acceleration and centripetal force is removed from the two-axis acceleration sensing signal (s)

) Can be obtained. At this time, the 2-axis acceleration sensing signal (

) Includes only the influence of the acceleration of gravity according to the position of the rotation axis (150). Of course, the 2-axis acceleration sensing signal (

) Also includes vibration (v) and noise (n), but since vibration (v) and noise (n) have an average of zero and smaller than gravitational acceleration, this is negligible.

속도 관련 분석부(111)는 각 가속력과 구심력이 제거된 2축 가속도 센싱 신호(

)(예를 들어, x축 가속도 센싱 신호 또는 y축 가속도 센싱 신호)에서 하강 신호 경계 및 상승 신호 경계를 각각 검출하여 회전축(150)의 회전 주기를 다시 구한다. 속도 관련 분석부(111)는 다시 구한 회전 주기를 이용하여 회전축(150)의 회전 속도 및 각 가속도를 재산출할 수 있다. 이 경우, 재산출된 회전축(150)의 회전 속도 및 각 가속도는 각 가속력과 구심력이 제거된 상태에서 산출된 값이므로 보다 높은 정확도를 갖게 된다.Velocity related analysis unit 111 is a two-axis acceleration sensing signal (each acceleration and centripetal force removed)

(For example, the x-axis acceleration sensing signal or the y-axis acceleration sensing signal) to detect the falling signal boundary and the rising signal boundary, respectively, to obtain the rotation period of the rotation axis 150 again. The speed related analysis unit 111 may recalculate the rotation speed and the angular acceleration of the rotation shaft 150 using the obtained rotation period. In this case, the rotation speed and the acceleration of the recalculated rotating shaft 150 have higher accuracy since they are calculated in the state in which the acceleration and centripetal forces are removed.

도 6은 회전축의 실제 회전 속도와 본 발명의 일 실시예에 따라 측정된 회전 속도를 나타낸 그래프이다. 여기서, 가로축은 시간(msec)을 나타내고, 세로축은 회전 속도(rad/sec)를 나타낸다. 도 6을 참조하면, 회전축의 실제 회전 속도(파란선)와 본 발명의 일 실시예에 따라 측정된 회전 속도(빨간 x표)가 거의 일치하는 것을 볼 수 있다. 6 is a graph showing the actual rotational speed of the rotational axis and the rotational speed measured according to an embodiment of the present invention. Here, the horizontal axis represents time (msec), and the vertical axis represents rotation speed (rad / sec). Referring to FIG. 6, it can be seen that the actual rotational speed (blue line) of the rotational axis and the rotational speed (red x mark) measured according to an embodiment of the present invention are almost identical.

도 7은 회전축의 실제 각 가속도와 본 발명의 일 실시예에 따라 측정된 각 가속도를 나타낸 그래프이다. 여기서, 가로축은 시간(msec)을 나타내고, 세로축은 각 가속도(rad/sec²)를 나타낸다. 도 7을 참조하면, 회전축의 실제 각 가속도(파란선)와 본 발명의 일 실시예에 따라 측정된 각 가속도(빨간 x표)가 거의 일치하는 것을 볼 수 있다. 7 is a graph showing the actual angular acceleration of the rotation axis and the measured angular acceleration according to an embodiment of the present invention. Here, the horizontal axis represents time (msec), and the vertical axis represents angular acceleration (rad / sec ² ). Referring to FIG. 7, it can be seen that the actual angular acceleration (blue line) of the rotating shaft and the angular acceleration (red x mark) measured according to the exemplary embodiment of the present invention are substantially coincident with each other.

한편, 여기서는 속도 관련 분석부(111)가 2축 가속도 센싱 신호 중 x축 가속도 센싱 신호 또는 y축 가속도 센싱 신호만을 이용하여 회전축(150)의 회전 주기(회전 속도, 각 가속도)를 구하는 것으로 설명하였으나, 이에 한정되는 것은 아니며 그 이외의 다양한 방법으로 회전축(150)의 회전 주기(회전 속도, 각 가속도)를 구할 수 있다. 예를 들어, 속도 관련 분석부(111)는 x축 가속도 센싱 신호 및 y축 가속도 센싱 신호를 이용하여 회전축(150)의 회전 주기를 각각 구한 후, 각 회전 주기값을 평균한 값을 회전축(150)의 회전 주기로 할 수도 있다(이하, x축 가속도 센싱 신호 및 y축 가속도 센싱 신호의 평균값을 이용하는 방법이라 함). 또한, x축 가속도 센싱 신호와 y축 가속도 센싱 신호를 교대로 이용하여 회전축(150)의 회전 주기를 구할 수도 있다. On the other hand, it is described here that the speed analysis unit 111 obtains the rotation period (rotation speed, angular acceleration) of the rotation shaft 150 using only the x-axis acceleration sensing signal or the y-axis acceleration sensing signal among the 2-axis acceleration sensing signals. However, the present invention is not limited thereto, and the rotation period (rotational speed and angular acceleration) of the rotation shaft 150 may be obtained by various other methods. For example, the speed related analysis unit 111 obtains rotation periods of the rotation axis 150 using the x-axis acceleration sensing signal and the y-axis acceleration sensing signal, respectively, and then averages the values of the rotation periods. (A method of using the average value of the x-axis acceleration sensing signal and the y-axis acceleration sensing signal). In addition, the rotation period of the rotation shaft 150 may be obtained by using the x-axis acceleration sensing signal and the y-axis acceleration sensing signal alternately.

이때, 회전축(150)의 회전 속도는 2축 가속도 센싱 신호의 한 주기가 바뀔때마다 그 측정값이 갱신된다. 여기서, 회전 속도의 측정값이 갱신되기 전까지의 측정값을 어떻게 취할 것인지는 1) 이전 측정값을 유지하는 방법, 2) 보간(Interpolation)을 사용하는 방법, 3) 외삽(Extrapolation)을 사용하는 방법 등을 사용할 수 있다. 또한, 이러한 방법을 사용한 후에 로우 패스 필터 등을 이용하여 측정값에 포함된 노이즈를 제거할 수 있다.At this time, the rotation speed of the rotating shaft 150 is updated every time one cycle of the two-axis acceleration sensing signal is changed. Here, how to take the measured value before the measured value of the rotational speed is updated is 1) how to maintain the previous measured value, 2) how to use interpolation, 3) how to use extrapolation, etc. Can be used. In addition, after using this method, a noise included in the measured value may be removed by using a low pass filter.

도 8 내지 도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 2축 가속도 센싱 신호를 이용하여 회전축의 회전 속도를 구할 때, 측정값이 갱신되기 전까지의 값을 취하는 방법들을 나타낸 도면이다. 여기서, 빨간색 원은 x축 가속도 센싱 신호를 이용하여 구한 회전축의 회전 속도를 나타내고, 파란색 원은 y축 가속도 센싱 신호를 이용하여 구한 회전축의 회전 속도를 나타낸다. 8 to 12 are diagrams showing methods of taking a value before a measured value is updated when obtaining a rotational speed of a rotating shaft using a two-axis acceleration sensing signal according to an embodiment of the present invention. Here, the red circle represents the rotation speed of the rotation axis obtained using the x-axis acceleration sensing signal, and the blue circle represents the rotation speed of the rotation axis obtained using the y-axis acceleration sensing signal.

도 8의 (a)는 y축 가속도 센싱 신호를 이용하여 회전축의 회전 속도를 구할 때, 측정값이 갱신되기 전까지의 값으로 이전 측정값을 유지하는 상태를 나타낸 도면이고, 도 8의 (b)는 x축 가속도 센싱 신호를 이용하여 회전축의 회전 속도를 구할 때, 측정값이 갱신되기 전까지의 값으로 이전 측정값을 유지하는 상태를 나타낸 도면이다.(A) of FIG. 8 is a view showing a state in which the previous measured value is maintained at a value before the measured value is updated when obtaining the rotational speed of the rotating shaft using the y-axis acceleration sensing signal, and FIG. 8 (b) Is a view showing a state in which the previous measured value is maintained at a value until the measured value is updated when obtaining the rotational speed of the rotating shaft using the x-axis acceleration sensing signal.

도 9는 x축 가속도 센싱 신호 및 y축 가속도 센싱 신호의 평균값을 이용하여 회전축의 회전 속도를 구할 때, 측정값이 갱신되기 전까지의 값으로 이전 측정값을 유지하는 상태를 나타낸 도면이다.FIG. 9 is a diagram illustrating a state in which a previous measurement value is maintained at a value until the measurement value is updated when the rotational speed of the rotating shaft is obtained using the average value of the x-axis acceleration sensing signal and the y-axis acceleration sensing signal.

도 10은 x축 가속도 센싱 신호와 y축 가속도 센싱 신호를 교대로 사용하여 회전축의 회전 속도를 구할 때, 측정값이 갱신되기 전까지의 값으로 이전 측정값을 유지하는 상태를 나타낸 도면이다.FIG. 10 is a diagram illustrating a state in which a previous measured value is maintained at a value until the measured value is updated when the rotational speed of the rotating shaft is obtained by using an x-axis acceleration sensing signal and a y-axis acceleration sensing signal alternately.

도 11은 x축 가속도 센싱 신호와 y축 가속도 센싱 신호를 교대로 사용하여 회전축의 회전 속도를 구할 때, 측정값이 갱신되기 전까지의 값으로 보간(Interpolation)을 사용한 상태를 나타낸 도면이다. 여기서는 1차 보간(즉, 선형 보간)을 이용한 경우를 나타내었지만, 이에 한정되는 것은 아니며 필요에 따라 2차 보간, 3차 보간, 또는 스플라인(Spline) 보간 등 다양한 보간 기법을 사용할 수 있다.FIG. 11 is a diagram illustrating a state in which interpolation is used as a value before the measured value is updated when the rotational speed of the rotating shaft is obtained by using the x-axis acceleration sensing signal and the y-axis acceleration sensing signal alternately. Here, although the first interpolation (ie, linear interpolation) is used, various interpolation techniques such as secondary interpolation, tertiary interpolation, or spline interpolation may be used.

도 12는 x축 가속도 센싱 신호와 y축 가속도 센싱 신호를 교대로 사용하여 회전축의 회전 속도를 구할 때, 측정값이 갱신되기 전까지의 값으로 외삽(Extrapolation)을 사용한 상태를 나타낸 도면이다. 여기서는 1차 외삽(즉, 선형 외삽)을 이용한 경우를 나타내었지만, 이에 한정되는 것은 아니며 필요에 따라 2차 외삽, 3차 외삽, 또는 스플라인(Spline) 외삽 등 다양한 외삽 기법을 사용할 수 있다.
12 is a diagram illustrating a state in which extrapolation is used as a value before the measured value is updated when the rotational speed of the rotating shaft is obtained by using the x-axis acceleration sensing signal and the y-axis acceleration sensing signal alternately. Here, although the case of using the first extrapolation (that is, linear extrapolation) is shown, it is not limited thereto, and various extrapolation techniques such as secondary extrapolation, tertiary extrapolation, or spline extrapolation may be used as necessary.

회전 각도 분석부(114)는 회전축(150)의 현재 회전 각도(

)를 산출한다. 이때, 회전 각도 분석부(114)는 2축 가속도 신호(s)를 다음 수학식 5에 대입하여 회전축(150)의 현재 회전 각도(

)를 산출할 수 있다.Rotation angle analysis unit 114 is the current rotation angle of the rotation axis 150 (

). In this case, the rotation angle analyzer 114 substitutes the 2-axis acceleration signal s into the following Equation 5 to determine the current rotation angle of the rotation shaft 150 (

) Can be calculated.

그런데, s_x및 s_y 는 각 가속력과 구심력이 포함된 값이므로, 수학식 5를 통해 구한 회전축(150)의 현재 회전 각도(

)에는 각 가속력과 구심력에 의한 오차가 포함될 수 있다.However, since s _x and s _y are values including angular acceleration and centripetal forces, the current rotation angle of the rotation axis 150 obtained through Equation 5 (

) May include errors due to angular acceleration and centripetal force.

이에, 회전 각도 분석부(114)는 1) 각 가속력과 구심력이 제거된 2축 가속도 센싱 신호(

)를 이용하여 구한 회전축(150)의 회전 속도(ω)를 시간에 대해 적분하여 회전축(150)의 현재 회전 각도(

)를 산출하거나, 2) 각 가속력과 구심력이 제거된 2축 가속도 센싱 신호(

)를 다음 수학식 6에 대입하여 회전축(150)의 현재 회전 각도(

)를 산출할 수 있다. 이 경우, 각 가속력과 구심력에 의한 오차를 줄여 현재 회전 각도(

)의 정확도를 높일 수 있게 된다.Accordingly, the rotation angle analyzer 114 1) the two-axis acceleration sensing signal from which the angular acceleration force and the centripetal force are removed (

The current rotation angle of the rotation shaft 150 is integrated by integrating the rotation speed ω of the rotation shaft 150 obtained using

) Or 2) the two-axis acceleration sensing signal (with each acceleration and centripetal force removed)

) By substituting Equation 6 into the following Equation 6

) Can be calculated. In this case, the error due to angular acceleration and centripetal force can be reduced to reduce the current rotation angle (

) Can increase the accuracy.

한편, 상기 1) 및 2) 방법에 의해 산출된 회전축(150)의 현재 회전 각도(

)는 진동(v) 및 노이즈(n)에 의한 영향이 있을 수 있다. 그러나, 앞에서도 살펴본 바와 같이, 진동(v)과 노이즈(n)는 평균이 0이고, 중력 가속도보다 그 크기가 작기 때문에 진동(v) 및 노이즈(n)에 의한 영향은 어느 정도 무시할 수 있다. Meanwhile, the current rotation angle of the rotation shaft 150 calculated by the method 1) and 2) (

) May be affected by vibrations v and noises n. However, as described above, since the vibration v and the noise n have an average of 0 and smaller than the gravitational acceleration, the effects of the vibration v and the noise n can be ignored to some extent.

이와 같이, 진동(v) 및 노이즈(n)에 의한 영향은 무시할 수 있는 수준이지만 정확도를 더 개선하기 위해, 회전 각도 분석부(114)는 로우 패스 필터(Low Pass Filter) 또는 칼만 필터 등을 이용하여 진동(v) 및 노이즈(n)에 의한 영향을 제거할 수도 있다. As such, the effects of vibration (v) and noise (n) are negligible, but in order to further improve accuracy, the rotation angle analyzer 114 uses a low pass filter or a Kalman filter. Thus, the influence of the vibration v and the noise n can be eliminated.

즉, 진동(v) 및 노이즈(n)는 일반적으로 회전축(150)의 회전 주파수보다 높은 주파수를 가지기 때문에, 2축 가속도 센싱 신호에 로우 패스 필터(LPF)를 적용하여 진동(v) 및 노이즈(n)에 의한 영향을 제거한 후, 현재 회전 각도를 산출할 수도 있다. That is, since the vibration v and the noise n generally have a higher frequency than the rotation frequency of the rotation shaft 150, the low pass filter LPF is applied to the two-axis acceleration sensing signal, so that the vibration v and the noise ( After removing the influence by n), the current rotation angle may be calculated.

또한, 회전 각도 분석부(114)는 다음 수학식 7 내지 12에 의한 칼만 필터를 이용하여 진동(v) 및 노이즈(n)에 의한 영향을 제거한 현재 회전 각도를 산출할 수도 있다. 여기서, 하기의 수학식 7 내지 수학식 9는 칼만 필터에서 예측(Prediction) 단계에 사용되는 수식이다. In addition, the rotation angle analyzer 114 may calculate the current rotation angle from which the influence of vibration (v) and noise (n) is removed by using the Kalman filter according to Equations 7 to 12. Here, Equations 7 to 9 are equations used in the prediction step in the Kalman filter.

그리고, 하기의 수학식 10 내지 12는 칼만 필터에서 보정(Correction) 단계에 사용되는 수식이다.Equations 10 to 12 are equations used in a correction step in the Kalman filter.

수학식 7 내지 수학식 12에서,

는 k번째의 예측된

값을 나타내고,

는 k번째의 업데이트된 예측된

값을 나타내다. K는 칼만 필터의 게인(Gain)을 나타내고, Q는

의 예측에 사용되는

가 가지는 오차의 분산(Variance)을 나타내며, P는

가 가지는 오차의 분산을 나타내고, R은 측정된

가 가지는 오차의 분산을 나타낸다. 그리고, I는 단위 행렬을 나타낸다. In Equations 7 to 12,

Is the k-th predicted

Value,

Is the kth updated predicted

Indicates a value K represents the gain of the Kalman filter, Q is

Used for prediction of

Represents the variance of the error, and P is

Represents the variance of the error, and R is the measured

Represents the variance of the error And I represents an identity matrix.

여기서, 회전 각도 분석부(111)는 초기값

를 수학식 8에 입력하여 k번째의 예측된

값(

)을 구한다. 다음으로, 회전 각도 분석부(111)는 초기값

을 수학식 9에 대입하여 k번째의 예측된 P값(

)을 구한다. 다음으로, 회전 각도 분석부(111)는 k번째의 예측된 P값(

)을 수학식 10에 대입하여 k번째의 칼만 필터의 게인(K_k)을 구한다. 다음으로, 회전 각도 분석부(111)는 k번째의 칼만 필터의 게인(K_k)을 수학식 11 및 수학식 12에 각각 대입하여 k번째의 예측된

값(

) 및 k번째의 예측된 P값(

)을 각각 업데이트한다. 다음으로, 회전 각도 분석부(111)는 업데이트된

값 및 P값을 각각 수학식 8 및 수학식 9에 대입하며, 이러한 과정을 반복하게 된다. 칼만 필터의 연산 과정에 대한 내용은 이미 공지된 기술이므로, 이에 대한 보다 구체적인 설명은 생략하기로 한다.Here, the rotation angle analyzer 111 is the initial value

Is entered into Equation 8

value(

). Next, the rotation angle analysis unit 111 is the initial value

By substituting for Equation 9, the k-th predicted P-value (

). Next, the rotation angle analyzer 111 calculates the k-th predicted P value (

) Is substituted into equation (10) to obtain the gain K _k of the k-th Kalman filter. Next, the rotation angle analyzer 111 substitutes the gain K _k of the k-th Kalman filter into Equations 11 and 12, respectively, to calculate the k-th predicted value.

value(

) And the kth predicted P-value (

Update each). Next, the rotation angle analysis unit 111 is updated

Values and P values are assigned to Equations 8 and 9, respectively, and this process is repeated. Since the operation of the Kalman filter is already known, a detailed description thereof will be omitted.

도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 회전 각도 분석부에서 여러 방법으로 산출한 현재 회전 각도의 오차를 비교한 그래프이다. 여기서, 가로축은 시간(msec)를 나타내고, 세로축은 각도(rad)를 나타낸다.13 is a graph comparing the error of the current rotation angle calculated by various methods in the rotation angle analysis unit according to an embodiment of the present invention. Here, the horizontal axis represents time (msec) and the vertical axis represents angle (rad).

도 13을 참조하면, 1) 각 가속력과 구심력이 제거된 2축 가속도 센싱 신호(

)를 수학식 6에 대입하여 회전축(150)의 현재 회전 각도(

)를 산출한 경우(파란선), 2) 각 가속력과 구심력이 제거된 2축 가속도 센싱 신호(

)를 산출한 경우(빨간선), 3) 각 가속력과 구심력이 제거된 2축 가속도 센싱 신호(

)를 수학식 6에 대입한 후, 칼만 필터를 적용하여 진동 및 노이즈를 제거한 경우(녹색선)에 대해 나타내었다.Referring to FIG. 13, 1) a two-axis acceleration sensing signal in which angular acceleration and centripetal forces are removed (

) By substituting Equation 6 into the current rotation angle of the rotation axis 150 (

) Is calculated (blue line), 2) the two-axis acceleration sensing signal with each acceleration and centripetal force removed

) Is calculated (red line), 3) the two-axis acceleration sensing signal with each acceleration and centripetal force removed

) Is substituted into Equation 6, and the case where the vibration and noise are removed by applying the Kalman filter is shown (green line).

여기서, 1)(파란선), 2)(빨간선), 3)(녹색선) 모두 오차 범위가 ±0.2(rad) 이내로 정확도가 높게 나타난 것을 볼 수 있다. 다만, 3), 2), 1) 순으로 그 오차가 더 적게 나타나는 것을 볼 수 있는 바, 각 가속력과 구심력이 제거된 2축 가속도 센싱 신호(

)를 수학식 6에 대입한 후, 칼만 필터를 적용하여 진동 및 노이즈를 제거한 경우가 가장 높은 정확도를 나타내는 것을 확인할 수 있다.
Here, it can be seen that 1) (blue line), 2) (red line), and 3) (green line) have high accuracy within ± 0.2 (rad) of an error range. However, it can be seen that the errors appear less in the order of 3), 2), 1), and the two-axis acceleration sensing signal from which the acceleration and centripetal forces are removed (

) Is substituted into Equation 6, and it can be seen that the case of removing vibration and noise by applying a Kalman filter shows the highest accuracy.

진동 분석부(117)는 각 가속력과 구심력이 제거된 2축 가속도 센싱 신호(

) 및 회전축(150)의 현재 회전 각도(

)를 이용하여 회전축(150)의 현재 진동값을 산출한다. 이때, 진동 분석부(117)는 다음의 수학식 13을 통해 회전축(150)의 현재 진동값(

)을 산출할 수 있다.The vibration analysis unit 117 is a two-axis acceleration sensing signal from which the acceleration and centripetal forces are removed (

) And the current rotation angle of the rotation axis 150 (

) To calculate the current vibration value of the rotation axis (150). At this time, the vibration analysis unit 117 is the current vibration value of the rotating shaft 150 through the following equation (13)

) Can be calculated.

수학식 13을 통해 구한 회전축(150)의 현재 진동값(

)에는 노이즈(n)도 포함되지만, 별도의 진동 센서를 이용하더라도 노이즈(n)가 포함된다는 점을 고려하면, 회전축(150)의 현재 진동값(

)에 포함된 노이즈(n)은 무시할 수 있게 된다.The current vibration value of the rotating shaft 150 obtained through Equation 13

) Includes noise n, but considering that noise n is included even when a separate vibration sensor is used, the current vibration value (

The noise n contained in) can be ignored.

도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 진동 분석부에 의해 측정된 회전축의 진동 파형을 나타낸 도면이다. 여기서, 도 14의 (a)는 회전축(150)의 x축 방향(즉, 회전축의 좌우 방향)으로의 진동 파형을 나타낸 도면이고, 도 14의 (b)는 회전축(150)의 y축 방향(즉, 회전축의 상하 방향)으로의 진동 파형을 나타낸 도면이다.14 is a view showing the vibration waveform of the rotating shaft measured by the vibration analysis unit according to an embodiment of the present invention. Here, FIG. 14A illustrates a vibration waveform of the rotation shaft 150 in the x-axis direction (ie, the left and right directions of the rotation shaft), and FIG. 14B illustrates the y-axis direction of the rotation shaft 150. That is, it is a figure which shows the vibration waveform to the up-down direction of a rotating shaft.

도 15는 회전축의 실제 진동과 본 발명의 일 실시예에 따라 측정된 진동 간의 오차를 나타낸 도면이다. 여기서, 도 15의 (a)는 회전축(150)의 x축 방향(즉, 회전축의 좌우 방향)으로의 오차를 나타낸 도면이고, 도 15의 (b)는 회전축(150)의 y축 방향(즉, 회전축의 상하 방향)으로의 오차를 나타낸 도면이다. 15 is a view showing an error between the actual vibration of the rotating shaft and the vibration measured in accordance with an embodiment of the present invention. Here, Figure 15 (a) is a view showing the error in the x-axis direction (that is, the left and right directions of the rotation axis) of the rotation axis 150, Figure 15 (b) is the y-axis direction (that is, the rotation axis 150) Is a diagram showing an error in the vertical direction of the rotating shaft.

도 15를 참조하면, 회전축의 실제 진동과 본 발명의 일 실시예에 따라 측정된 진동 간에 오차가 거의 없음을 볼 수 있다. 다만, 미미한 수준이지만 오차가 발생한 것은 회전축(150)의 회전 주기를 측정할 때 시간 측정의 반올림 오차 오류(Round Off Error)에서 비롯된 것으로, 시간 측정 방법을 개선하면 오차를 더 줄일 수 있게 된다.Referring to Figure 15, it can be seen that there is little error between the actual vibration of the rotating shaft and the vibration measured in accordance with one embodiment of the present invention. However, a slight level but an error is caused by a round off error of time measurement when measuring the rotation period of the rotating shaft 150, and the error can be further reduced by improving the time measuring method.

본 발명의 실시예에 의하면, 회전축(150)에 장착된 2축 가속도 센서(102)로부터 발생된 2축 가속도 센싱 신호를 이용하여 회전축(150)의 회전 주기, 회전 속도, 각 가속도, 현재 회전 각도, 및 진동 등을 종합적으로 측정할 수 있으며, 그 측정된 값들의 정확도를 높일 수 있게 된다.
According to the exemplary embodiment of the present invention, the rotation period, rotation speed, angular acceleration, and current rotation angle of the rotation shaft 150 using the 2-axis acceleration sensing signal generated from the 2-axis acceleration sensor 102 mounted on the rotation shaft 150. , And vibration can be measured comprehensively, and the accuracy of the measured values can be increased.

도 16은 본 발명의 다른 실시예에 따른 회전축 분석 장치를 나타낸 도면이다.16 is a view showing a rotation axis analysis apparatus according to another embodiment of the present invention.

도 16을 참조하면, 회전축 분석 장치(200)는 2축 가속도 센서(202) 및 회전축 분석 모듈(204)을 포함한다. 여기서, 회전축 분석 모듈(204)은 속도 관련 분석부(211) 및 확장 칼만 필터부(214)를 포함한다.Referring to FIG. 16, the rotation axis analysis apparatus 200 includes a biaxial acceleration sensor 202 and a rotation axis analysis module 204. Here, the rotation axis analysis module 204 includes a speed related analysis unit 211 and the expansion Kalman filter unit 214.

속도 관련 분석부(211)는 2축 가속도 센서(202)가 발생한 2축 가속도 센싱 신호를 이용하여 회전축(150)의 회전 주기를 구하고, 회전 주기를 통해 회전 속도를 측정한다. 2축 가속도 센서(202) 및 속도 관련 분석부(211)는 도 1에 도시된 2축 가속도 센서(102) 및 속도 관련 분석부(111)와 동일한 구성이므로, 이에 대한 자세한 설명은 생략하기로 한다. The speed related analysis unit 211 obtains a rotation period of the rotation shaft 150 using the two-axis acceleration sensing signal generated by the two-axis acceleration sensor 202, and measures the rotation speed through the rotation period. Since the two-axis acceleration sensor 202 and the speed related analysis unit 211 have the same configuration as the two-axis acceleration sensor 102 and the speed related analysis unit 111 shown in FIG. 1, a detailed description thereof will be omitted. .

확장 칼만 필터부(214)는 회전축 분석 장치(200)를 통해 분석하고자 하는 각종 상태 파라미터(예를 들어, 회전축의 현재 회전 각도, 회전 속도, 각 가속도, 회전축의 x축 방향 진동, 회전축의 y축 방향 진동 등)들을 각 상태 파라미터를 측정, 예측, 및 연산하는 과정에서 발생할 수 있는 각종 오차에 의한 에러들을 고려하여 동시에 그리고 통합적으로 분석한다. 이때, 확장 칼만 필터부(214)는 다음의 수학식 14에 의해 정의된 파라미터(x, z, w, v)들을 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter)에 적용하여 상기 상태 파라미터를 분석하게 된다.The extended Kalman filter unit 214 may perform various state parameters (for example, current rotation angle, rotation speed, angular acceleration, x-axis vibration of the rotation axis, and y-axis of the rotation axis) to be analyzed by the rotation axis analyzer 200. Directional vibration, etc.) are analyzed simultaneously and integrally by considering errors due to various errors that may occur in the process of measuring, predicting, and calculating each state parameter. At this time, the extended Kalman filter unit 214 analyzes the state parameter by applying the parameters (x, z, w, v) defined by Equation 14 to the Extended Kalman Filter.

여기서, x는 회전축 분석 장치(200)를 통해 분석하고자 하는 상태 파라미터로, 위로부터 순차적으로 회전 각도(θ), 회전 속도(ω), 각 가속도(

), x축 진동(v_x), 및 y축 진동(v_y)을 나타낸다. z는 회전축 분석 장치(200)를 통해 측정된 측정 파라미터로, 위로부터 순차적으로 x축 가속도 센싱 신호(s_x), y축 가속도 센싱 신호(s_y), 및 속도 관련 분석부(211)가 2축 가속도 센싱 신호를 이용하여 측정한 회전 속도(

)를 나타낸다. 이때, 회전 속도(

)는 2축 가속도 센싱 신호(s)를 이용하여 구할 수도 있고, 각 가속력과 구심력이 제거된 2축 가속도 센싱 신호(

)를 이용하여 구할 수도 있다.Here, x is a state parameter to be analyzed by the rotation axis analysis device 200, the rotation angle (θ), the rotation speed (ω), the angular acceleration (

), x-axis vibration (v _x ), and y-axis vibration (v _y ). z is a measurement parameter measured by the rotary axis analyzer 200, and the x-axis acceleration sensing signal s _x , the y-axis acceleration sensing signal s _y , and the velocity related analyzer 211 are sequentially set from the top. Rotational speed measured using the axial acceleration sensing signal (

). At this time, the rotation speed (

) Can also be obtained using the two-axis acceleration sensing signal (s), the two-axis acceleration sensing signal (each acceleration and centripetal force removed)

It can also be obtained using

w는 회전축 분석 장치(200)가 x(상태 파라미터)를 분석하는 과정에서 발생할 수 있는 오차에 의한 에러 파라미터로, 위로부터 순차적으로 회전 각도를 분석하는 과정에서 발생할 수 있는 오차에 의한 에러(

), 회전 속도를 분석하는 과정에서 발생할 수 있는 오차에 의한 에러(

), 각 가속도를 분석하는 과정에서 발생할 수 있는 오차에 의한 에러(

), x축 진동을 분석하는 과정에서 발생할 수 있는 오차에 의한 에러(

), 및 y축 진동을 분석하는 과정에서 발생할 수 있는 오차에 의한 에러(

)를 나타낸다.w is an error parameter due to an error that may occur in the process of analyzing the x (state parameter) of the rotation axis analyzing apparatus 200, and an error due to an error that may occur in the process of analyzing the rotation angle sequentially from the top (

), Errors caused by errors in analyzing the rotational speed (

), Errors due to errors that may occur during the analysis of each acceleration (

), errors due to errors in analyzing the x-axis vibration (

), And errors due to errors that may occur in analyzing y-axis vibration (

).

v는 회전축 분석 장치(200)가 z(측정 파라미터)를 측정하는 과정에서 발생할 수 있는 오차에 의한 에러 파라미터로, 위로부터 순차적으로 x축 가속도 센싱 신호를 측정하는 과정에서 발생할 수 있는 오차에 의한 에러(n_x), y축 가속도 센싱 신호를 측정하는 과정에서 발생할 수 있는 오차에 의한 에러(n_y), 속도 관련 분석부(211)가 2축 가속도 센싱 신호를 이용하여 회전 속도를 측정하는 과정에서 발생할 수 있는 오차에 의한 에러(

)를 나타낸다.v is an error parameter due to an error that may occur in the process of measuring the z (measurement parameter) by the rotary axis analyzer 200, and an error due to an error that may occur in the process of sequentially measuring the x-axis acceleration sensing signal from above. (n _x), y-axis acceleration sensing signal error due to the error which may occur in the course of measurement (n _y), velocity-analysis unit 211 is in the process of measuring the rotational speed using a two-axis acceleration sensing signal Error due to possible error (

).

여기서, 확장 칼만 필터를 이용한 해당 시스템 모델은 다음 수학식 15 및 수학식 16으로 나타내어진다. 수학식 15에서 u는 해당 시스템의 제어값을 나타내나, 제어값을 알 수 없으므로 노이즈로 간주하여 w에 포함시키도록 한다.Here, the system model using the extended Kalman filter is represented by the following equations (15) and (16). In Equation 15, u represents a control value of the system, but since the control value is unknown, it is considered noise and is included in w.

여기서, f 함수는 이전 x값(x_k-1)을 통해 현재 x값(x_k)을 추정하기 위한 함수이고, h 함수는 추정된 x값과 측정된 z값 사이의 관계를 나타내는 함수이다. 이때, 상기 수학식 15 및 수학식 16은 각각 다음 수학식 17 및 수학식 18에 의한 행렬식으로 나타낼 수 있다.Here, the f function is a function for estimating the current x value (x _k ) through the previous x value (x _k-1 ), and the h function is a function representing a relationship between the estimated x value and the measured z value. In this case, Equations 15 and 16 may be represented by determinants according to Equations 17 and 18, respectively.

그리고, 다음 수학식 19 및 수학식 20은 확장 칼만 필터부(214)가 예측 단계에서 오차(즉, w 및 v)에 의한 에러를 무시하고 값을 예측할 때 사용하는 수식이다.Equation 19 and Equation 20 are equations used by the Extended Kalman Filter unit 214 to predict errors by ignoring errors caused by errors (ie, w and v) in the prediction step.

여기서, 상기 수학식 19 및 수학식 20은 각각 다음 수학식 21 및 수학식 22에 의한 행렬식으로 나타낼 수 있다.Here, Equations 19 and 20 may be represented by determinants according to Equations 21 and 22, respectively.

또한, 수학식 15 및 수학식 16(즉, 상태 파라미터 및 측정 파라미터의 추정값)과 수학식 19 및 수학식 20(즉, 상태 파라미터 및 측정 파라미터의 오차를 무시한 예측값) 사이의 상관 관계는 다음 수학식 23 및 수학식 24에 의해 나타낼 수 있다.Further, the correlation between Equations 15 and 16 (ie, estimated values of the state parameters and measurement parameters) and Equations 19 and 20 (ie, predicted values ignoring errors of the state parameters and measurement parameters) is expressed by the following equation. It can be represented by 23 and (24).

여기서,

는 x의 추정값을 나타낸다.그리고, A, W, H, V는 칼만 필터의 게인(Gain)을 구하는데 필요한 행렬들로서, 각각 다음 수학식 25 내지 수학식 28에 의해 나타낼 수 있다. 이때, A는 수학식 21의 f 함수에 대한 자코비안(Jacobian)으로 구해지고, H는 수학식 22의 h 함수에 대한 자코비안으로 구해진다. 한편, W와 V는 단위 행렬로 나타내었다.here,

Denotes an estimated value of x. A, W, H, and V are matrices required to obtain a gain of the Kalman filter, and can be represented by Equations 25 to 28, respectively. In this case, A is obtained by Jacobian for the f function of Equation 21, and H is obtained by Jacobian for the h function of Equation 22. On the other hand, W and V are shown in the unit matrix.

한편, 다음 수학식 29 및 수학식 30은 확장 칼만 필터부(214)에서 예측 예측(Prediction) 단계에 사용되는 수식이다.Equations 29 and 30 are equations used in the prediction prediction step in the extended Kalman filter unit 214.

그리고, 다음 수학식 31 내지 수학식 32는 확장 칼만 필터부(214)에서 보정(Correction) 단계에 사용되는 수식이다.Equations 31 to 32 are equations used in the correction step in the extended Kalman filter unit 214.

수학식 29 내지 수학식 33에서,

는 k번째의 예측된 x값을 나타내고,

는 k번째의 업데이트된 예측된 x값을 나타낸다. P는 추정된 x값과 실제 x값 간의 공분산(Covariance)을 나타내는 매트릭스이고, Q는 w(즉, 회전축 분석 장치(200)가 x를 분석하는 과정에서 발생할 수 있는 오차에 의한 에러)의 공분산을 나타내는 매트릭스이다. 또한, K는 확장 칼만 필터의 게인을 나타내고, R은 v(즉, 회전축 분석 장치(200)가 z를 측정하는 과정에서 발생할 수 있는 오차에 의한 에러)의 공분산을 나타내는 매트릭스이며, I는 단위 행렬을 나타낸다. 이때, R 및 Q는 해당 시스템의 성능에 따라 정해지는 값으로 상수값을 갖는다.In Equations 29 to 33,

Represents the k-th predicted x value,

Denotes the kth updated predicted x value. P is a matrix representing the covariance between the estimated x value and the actual x value, and Q is the covariance of w (ie, an error due to an error that may occur in the process of analyzing the x by the rotary axis analyzer 200). It is a matrix that represents. In addition, K denotes the gain of the Extended Kalman filter, R denotes a matrix representing the covariance of v (i.e., an error due to an error that may occur during the measurement of z by the rotary axis analyzer 200), and I denotes an identity matrix. Indicates. In this case, R and Q are constant values depending on the performance of the system.

여기서, 확장 칼만 필터부(214)는 초기 값

를 수학식 29에 입력하여 k번째의 예측된 x값(

)을 구한다. 다음으로, 확장 칼만 필터부(214)는 초기 값

를 수학식 30에 입력하여 k번째의 예측된 P값(

)을 구한다. 다음으로, 확장 칼만 필터부(214)는 k번째의 예측된 P값(

)을 수학식 31에 대입하여 k번째의 확장 칼만 필터의 게인(K_k)을 구한다. 다음으로, 확장 칼만 필터부(214)는 k 번째의 확장 칼만 필터의 게인(K_k)을 수학식 32 및 수학식 33에 각각 대입하여 k번째의 예측된 x값(

) 및 k번째의 예측된 P값(

)을 각각 업데이트한다. 다음으로, 확장 칼만 필터부(214)는 업데이트된 x값 및 P값을 각각 수학식 29 및 수학식 30에 대입하며, 이러한 과정을 반복하게 된다. 확장 칼만 필터의 연산 과정에 대한 내용은 이미 공지된 기술이므로, 이에 대한 보다 구체적인 설명은 생략하기로 한다.Here, the extended Kalman filter unit 214 has an initial value.

Into the equation (29) to obtain the kth predicted x value (

). Next, the extended Kalman filter unit 214 has an initial value.

Is entered into Equation 30, the k-th predicted P value (

). Next, the extended Kalman filter unit 214 determines the k-th predicted P value (

) Is substituted into (31) to obtain the gain K _k of the k-th extended Kalman filter. Next, the extended Kalman filter unit 214 substitutes the gain K _k of the k-th extended Kalman filter into Equations 32 and 33, respectively, to calculate the k-th predicted x value (

) And the kth predicted P-value (

Update each). Next, the extended Kalman filter unit 214 substitutes the updated x value and P value into Equation 29 and Equation 30, respectively, and repeats this process. Since the operation of the extended Kalman filter is already known, a detailed description thereof will be omitted.

본 발명의 실시예에 의하면, 2축 가속도 센서(202)가 발생한 2축 가속도 센싱 신호 및 회전축(150)의 회전 속도를 확장 칼만 필터에 대입함으로써, 회전축의 현재 회전 각도, 회전 속도, 각 가속도, 회전축의 x축 방향 진동, 회전축의 y축 방향 진동 등을 이들을 측정, 예측, 및 연산하는 과정에서 발생할 수 있는 각종 오차에 의한 에러들을 고려하여 동시에 그리고 통합적으로 분석할 수 있게 된다.
According to the exemplary embodiment of the present invention, the biaxial acceleration sensor 202 generates the biaxial acceleration sensing signal and the rotational speed of the rotational shaft 150 into the extended Kalman filter, thereby providing the present rotational angle, rotational speed, angular acceleration, The x-axis vibration of the rotary shaft and the y-axis vibration of the rotary shaft can be analyzed simultaneously and integrally by considering errors due to various errors that may occur in the process of measuring, predicting, and calculating them.

도 17은 회전축의 실제 상태 파라미터와 본 발명의 일 실시예에 따른 확장 칼만 필터부에 의해 분석한 상태 파라미터를 나타낸 그래프이다. 여기서, 빨간선이 확장 칼만 필터부에 의해 분석된 상태 파라미터값을 나타내고, 파란선이 회전축의 실제 상태 파라미터값을 나타낸다.17 is a graph showing the actual state parameters of the rotation axis and the state parameters analyzed by the extended Kalman filter unit according to an embodiment of the present invention. Here, the red line represents the state parameter value analyzed by the extended Kalman filter unit, and the blue line represents the actual state parameter value of the rotating shaft.

도 17의 (a)는 회전축의 실제 회전 각도와 확장 칼만 필터부에 의해 분석한 회전축의 회전 각도를 나타낸 그래프이고, 도 17의 (b)는 회전축의 실제 회전 속도와 확장 칼만 필터부에 의해 분석한 회전축의 회전 속도를 나타낸 그래프이며, 도 17의 (c)는 회전축의 실제 각 가속도와 확장 칼만 필터부에 의해 분석한 회전축의 각 가속도를 나타낸 그래프이고, 도 17의 (d)는 회전축의 실제 x축 진동과 확장 칼만 필터부에 의해 분석한 회전축의 x축 진동을 나타낸 그래프이며, 도 17의 (e)는 회전축의 실제 y축 진동과 확장 칼만 필터부에 의해 분석한 회전축의 y축 진동을 나타낸 그래프이다. Figure 17 (a) is a graph showing the actual rotation angle of the rotary shaft and the rotation angle of the rotary shaft analyzed by the expansion Kalman filter unit, Figure 17 (b) is analyzed by the actual rotation speed of the rotary shaft and the expansion Kalman filter unit It is a graph which shows the rotational speed of one rotating shaft, FIG. 17 (c) is a graph which shows the actual angular acceleration of the rotating shaft and the angular acceleration of the rotating shaft analyzed by the extended Kalman filter part, and FIG. 17 (d) is the actual of the rotating shaft It is a graph which shows the x-axis vibration and the x-axis vibration of the rotating shaft analyzed by the extended Kalman filter part, and FIG. 17 (e) shows the actual y-axis vibration of the rotating shaft and the y-axis vibration of the rotating shaft analyzed by the extended Kalman filter part. The graph shown.

도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 확장 칼만 필터부에 의해 분석한 상태 파라미터의 오차를 나타낸 그래프이다.18 is a graph illustrating an error of a state parameter analyzed by an extended Kalman filter unit according to an embodiment of the present invention.

도 18의 (a)는 회전축의 회전 각도 오차를 나타낸 그래프이고, 도 18의 (b)는 회전축의 회전 속도 오차를 나타낸 그래프이며, 도 18의 (c)는 회전축의 각 가속도 오차를 나타낸 그래프이고, 도 18의 (d)는 회전축의 x축 진동 오차를 나타낸 그래프이며, 도 18의 (e)는 회전축의 y축 진동 오차를 나타낸 그래프이다.(A) of FIG. 18 is a graph which shows the rotation angle error of a rotating shaft, FIG. 18 (b) is a graph which shows the rotational speed error of a rotating shaft, and FIG. 18 (c) is a graph which shows the angular acceleration error of a rotating shaft. 18 (d) is a graph showing the x-axis vibration error of the rotating shaft, and FIG. 18 (e) is the graph showing the y-axis vibration error of the rotating shaft.

도 17 및 도 18을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 확장 칼만 필터부(214)에 의해 분석한 상태 파라미터값과 회전축의 실제 상태 파라미터값이 거의 일치하는 것을 볼 수 있으며, 그로 인해 오차가 거의 없음을 볼 수 있다.
Referring to FIGS. 17 and 18, it can be seen that the state parameter value analyzed by the extended Kalman filter unit 214 according to an embodiment of the present invention and the actual state parameter value of the rotating shaft are almost identical, and thus an error is caused. We can see that there is almost no.

이상에서 대표적인 실시예를 통하여 본 발명에 대하여 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is clearly understood that the same is by way of illustration and example only and is not to be taken by way of limitation, I will understand. Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the above-described embodiments, but should be determined by equivalents to the appended claims, as well as the appended claims.

100, 200 : 회전축 분석 장치 102, 202 : 2축 가속도 센서
104, 204 : 회전축 분석 모듈 111, 211 : 속도 관련 분석부
114 : 회전 각도 분석부 117 : 진동 분석부
214 : 확장 칼만 필터부 100, 200: rotation axis analysis device 102, 202: 2-axis acceleration sensor
104, 204: rotation axis analysis module 111, 211: speed related analysis unit
114: rotation angle analysis unit 117: vibration analysis unit
214: Extended Kalman Filter

Claims

A two-axis acceleration sensor mounted to the rotating shaft; And
A rotation axis analysis module configured to analyze at least one of a rotation period, rotation speed, angular acceleration, current rotation angle, and vibration of the rotation shaft by using the 2-axis acceleration sensing signal generated by the 2-axis acceleration sensor;
The rotation axis analysis module includes a speed related analysis unit that calculates at least one of a rotation period, a rotation speed, and each acceleration of the rotation axis by using the biaxial acceleration sensing signal represented by Equation 1 below.
(1)

x-axis acceleration sensing signal

: y-axis acceleration sensing signal

: Gravitational acceleration according to the rotational position of the rotating shaft

= Angular acceleration of the axis of rotation

: Centripetal force of rotating shaft
ν: vibration value of the rotating shaft
n: noise
r: radius of rotation axis
θ: angle between the reference line and the 2-axis acceleration sensor in the rotation axis
ω: rotational speed of the rotating shaft

: Angular acceleration of the axis of rotation

delete

The method of claim 1,
The speed related analysis unit,
And periodically detecting a falling signal boundary and a rising signal boundary from the waveform of the two-axis acceleration sensing signal to calculate at least one of a rotation period, a rotation speed, and each acceleration of the rotating shaft.

The method of claim 3,
The speed related analysis unit,
And detecting the falling signal boundary by subtracting a predetermined value from the maximum value of the two-axis acceleration sensing signal, and detecting the rising signal boundary by adding a predetermined value to the minimum value of the two-axis acceleration sensing signal.

The method of claim 1,
The speed related analysis unit,
Substituting the calculated rotational speed and angular acceleration into Equation 2 below, the angular acceleration and centripetal forces are removed from the biaxial acceleration sensing signal s, and the axial acceleration and centripetal forces are removed.

And at least one of a rotation period, a rotation speed, and each acceleration of the rotation shaft by using X).
(2)

The method of claim 1,
The speed related analysis unit,
A method of using only the x-axis acceleration sensing signal or the y-axis acceleration sensing signal, a method of using an average value of the x-axis acceleration sensing signal and the y-axis acceleration sensing signal, the x-axis acceleration sensing signal and the y-axis acceleration sensing signal A rotation axis analyzing apparatus for calculating at least one of the rotation period, the rotation speed, and the angular acceleration of the rotation shaft by any one of alternating methods.

The method of claim 1,
The speed related analysis unit,
While the period of the biaxial acceleration sensing signal is changed, the intermediate value between the calculated rotation period of the rotation axis, the rotational speed, and the renewal of at least one of the respective accelerations maintains the previously calculated value, using interpolation A rotating shaft analyzing apparatus calculated using any one of a method and a method using extrapolation.

6. The method of claim 5,
The rotation axis analysis module,
And a rotation angle analyzer configured to calculate a current rotation angle of the rotation shaft.

9. The method of claim 8,
The rotation angle analysis unit,
The current rotation angle of the rotation axis by the following equation (3)

Rotation axis analysis device.
(3)

: X-axis acceleration sensing signal with angular acceleration and centripetal force removed

: Y-axis acceleration sensing signal with angular acceleration and centripetal force removed

9. The method of claim 8,
The rotation angle analysis unit,
A rotation axis analysis device for calculating the current rotation angle of the rotation axis by integrating the revolving speed of the revolving rotation axis with time.

9. The method of claim 8,
The rotation angle analysis unit,
2-axis acceleration sensing signal from which the acceleration and centripetal forces are removed (

And a low pass filter or a Kalman filter to calculate the current rotation angle of the rotation axis from which the effects of vibration and noise are removed.

12. The method of claim 11,
The rotation angle analysis unit,
When the Kalman filter is applied, the following equations (4) to (6) are used in the prediction step, and the equations (7) to (9) are used in the correction step.
(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

is the current angle of the measured axis of rotation in k

: 2-axis acceleration sensing signal with angular acceleration and centripetal force removed

kth predicted

value

kth updated predicted

value
K: Gain of Kalman Filter
Q _k-1 :

Used for prediction of

Variance of Error
P _k :

Variance of error

is the k-th predicted P value

: updated predicted P value for k
R _k : measured

Variance of error
I: unit matrix

9. The method of claim 8,
The rotation axis analysis module,
2-axis acceleration sensing signal from which the acceleration and centripetal forces are removed (

And a vibration analyzer configured to calculate vibration of the rotary shaft using the current rotation angle of the rotary shaft.

14. The method of claim 13,
The vibration analysis unit,
The vibration of the rotating shaft by the following equation (10)

Rotation axis analysis device.
(Equation 10)

: 2-axis acceleration sensing signal with angular acceleration and centripetal force removed
g: acceleration of gravity

: Current rotation angle of rotation axis

The method of claim 1,
The rotation axis analysis module,
By applying the two-axis acceleration sensing signal and the calculated rotational speed of the rotating shaft to an Extended Kalman Filter, the current angle, rotational speed, angular acceleration, and vibration of the rotating shaft are simultaneously considered in consideration of errors due to errors. A rotating shaft analysis device further comprising an extended Kalman filter.

16. The method of claim 15,
The extended Kalman filter unit,
A rotary axis analysis device, to which an extended Kalman filter model according to Equations 11 and 12 is applied.
(Equation 11)

(Equation 12)

here,

X is the state parameter (rotation angle (θ), rotation speed (ω), angular acceleration (

), x-axis vibration (v _x ), and y-axis vibration (v _y ), z is the measurement parameter (x-axis acceleration sensing signal s _x ), y-axis acceleration sensing signal s _y , and 2-axis acceleration sensing Rotational speed measured using signal

), w denotes an error due to an error that may occur in analyzing x, and v denotes an error due to an error that may occur in measuring a measurement parameter.

17. The method of claim 16,
The extended Kalman filter unit,
Rotation axis analysis apparatus for ignoring the error due to the error in the prediction step by using the following equation (13) and (14).
(Equation 13)

(Equation 14)

18. The method of claim 17,
The extended Kalman filter unit,
And a correlation between the equations (11) and (12), and the equations (13) and (14) by the following equation (15).
(Equation 15)

here,

,

,

,

Lt; / RTI >

19. The method of claim 18,
The extended Kalman filter unit,
The following equations (16) and (17) are used in the prediction step, and the equations (18) to (20) are used in the correction step.
(Equation 16)

(Equation 17)

(Equation 18)

(Equation 19)

(Equation 20)

is the k-th predicted x value

: k-th updated predicted x-value
P: matrix representing covariance between estimated x value and actual x value

is the k-th predicted P value

: updated predicted P value for k
Q: matrix representing the covariance of w
K: gain of extended Kalman filter
R: matrix representing the covariance of v
I: unit matrix