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영어

In this paper, operation status monitoring, fault diagnosis, and prediction algorithms for submersible pumps were studied. The monitoring unit transmits the sensor value of the submersible pump to the monitoring control unit through 485 communication, and the monitoring control unit converts the sensor value and transmits it to the server computer and embedded system. The server and embedded system store the sensor value in the database and display it on the screen to check the operation status of the submersible pump. In the embedded system, it is possible to read the sensor values stored in the database, perform individual and complex diagnosis, and display the results by sending them to the server and monitoring control unit. . For predictive diagnosis, the multi-layered peceptron was implemented by dividing by classification of 23 individual sensors, and the performance of the algorithm was confirmed through learning and testing. The proposed algorithm is judged to be helpful in the competitiveness of submersible pump products.

한국어

본 논문에서는 수중 펌프에 대한 동작 상태 모니터링, 고장 진단 및 예측 알고리즘에 대하여 연구하였다. 모니터링 유닛은 수중펌프의 센서 값을 모니터링 제어유닛으로 485통신을 통해서 전송되며, 모니터링 제어 유닛은 센서 값을 변환하여 서버 컴퓨터와 임베디드시스템에 송신한다. 서버 및 임베디드시스템은 데이터베이스에 센서 값을 저장하고 화면에 디스플레이 하여 수중 펌프의 동작 상태를 확인 할 수 있다. 임베디드시스템에서는 데이터 베이스에 저장된 센서 값을 읽어 들여, 개별 및 복합진단을 수행하고, 서버 및 모니터링 제어 유닛에게 송신하여 결과를 표시할 수 있게 하였다. 수중펌프의 예측진단은 23개의 개별 센서의 분류별로 나눠서 다층페셉트론을 구현 하였고, 학습 및 테스트를 통해서 가중치를 설정하였으며, 실시간 입력되는 센서 값을 통하여 알고리즘의 성능을 확인 할 수 있었다. 제안된 알고리즘은 수중 펌프 제품 경쟁력에 도움이 될 것으로 판단된다.