http://dx.doi.org/10.5369/JSST.2018.27.4.254 pISSN 1225-5475/eISSN 2093-7563
진동신호 무선 수집에 대한 연구
이선표+
Study on Wireless Acquisition of Vibration Signals
Sunpyo Lee+
Abstract
A Wi-Fi signal network (WSN) system is introduced in this paper. This system consists of several data-transmitting sensor modules and a data-receiving server. Each sensor module and the server contain a unique intranet IP address. A piezoelectric accelerometer with a bandwidth of 12 kHz, a 24-bit analog–digital converter with a sampling rate of 15.625 kS/s, a 32-bit microprocessor unit, and a 1- Mbps Wi-Fi module are used in the data-transmitting sensor module. A 300-Mbps router and a PC are used in the server. The system is verified using an accelerometer calibrator. The voltage output from the sensor is converted into 24-bit digital data and transmitted via the Wi-Fi module. These data are received by a Wi-Fi router connected to a PC. The input frequencies of the accelerometer calibrator (320 Hz, 640 Hz, and 1280 Hz) are used in the data transfer verification. The received data are compared to the data retrieved directly from the analog-to-digital converter used in the sensor module. The comparison shows that the developed system represents the original data considerably well. Theoretically, the system can acquire vibration signals from 600 sensor modules at an accelerometer bandwidth of 15.625 kHz. However, delay exists owing to software processes, multiplexing between sensor modules, and the use of non-real time operating system. Hence, it is recommended that this system may be used to acquire vibration signals with up to 10 kHz, which is approximately 70% of the theoretical maximum speed of the system. The system can be upgraded using parts with higher performance Keywords: Vibration, Wireless Data Acquisition, Wi-Fi network, Remote diagnosis
1. 서 론
최근 구조물의 안전이 사회적인 이슈가 되어, 구조물의 진동 을 실시간으로 모니터링하는 것은 중요한 관심사가 되었다. 구 조물의 안전뿐만 아니라, 정밀한 제품을 제조하는 장비에서의 이상 진동은 제조 품질에 큰 영향을 준다.
진동의 측정은 1) 측정대상의 진동 주파수를 측정할 수 있는 가속도계(accelerometer), 2) 시그널 컨디셔너(signal conditioner), 3) 증폭기(amplifier), 4) 아날로그-디지털 컨버터(Analog-Digital Convertor, ADC), 5) 데이터 수집장치로 구성되는 것이 일반적
이며 이러한 일련의 연결은 거의 대부분 유선으로 이루어 진 다. 그러나 구조물이 크거나, 계측해야 할 공간이 넓은 경우, 또 는 원격으로 진동을 측정해야 할 경우에는 센서에서 수집장치 까지 배선을 유지해야 하고 이로 인해 신호의 손실이 발생할 가 능성이 크다. 최근 이러한 단점을 보완하기 위해 부분적으로 RF 모듈, Bluetooth, XBEE, 등의 무선 솔루션을 사용하기도 한다.
블루투스의 장점은 최고 2 Mbps의 속도로 간편하게 데이터를 주고받을 수 있어 종종 이용되기도 한다. 블루투스의 단점은 일 대일(1:1) 연결방식, 속도의 한계, 거리의 제한(보통 10 m 이내) 등이 있다.
선행 연구로는 교량의 상시 진동 계측을 위한 무선 센서의 적 용성 분석[1], IT융합을 위한 Embedded System의 무선데이터 수집기능 구현[2], 산업 무선 센서 네트워크에서 긴급 상황의 데 이터 수집 지연시간 감소를 위한 TDMA 분산 슬롯 스케줄링 기법[3], 무선센서 기반 일체형 진동제어 시스템 개발[4] 등이 있다. 이 방법들은 주로 구조물의 진동을 측정하기 위한 방법으 로 속도 및 거리 면에서 한계가 있다.
본 연구에서는 다대일(1:N) 통신방식, 장비의 지원만 가능하 다면 GHz대의 송수신 속도와 블루투스 대비 장거리 통신을 제 공하는 Wi-Fi 네트워크를 이용한 무선 시스템에 대하여, 샘플
경기대학교 기계시스템공학과(Department of Mechanical SystemEngineering, Kyonggi Unversity)
Kyonggi University, 154-42 Ganggyosan-ro, Youngtong-gu, Suwon 16227, Korea
+Corresponding author: [email protected] (Received: Jul. 9, 2018, Accepted: Jul. 25, 2018)
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시스템을 구축하고 센서의 대역폭, 송수신 속도, 등을 관찰하여 본 시스템의 현장 사용 가능성을 자세히 살펴보고자 한다. 그리 하여 구조물의 진동뿐만 아니라 기계적인 진동까지 그 사용 영 역을 확장하고자 한다.
2. 실험 방법
2.1 진동 신호의 수집 방법
진동을 측정하기 위해 가속도계는 측정 대상에 부착되며, 가 속도계에서는 가속도의 크기에 따라 출력전압이 변화한다. 이는 아날로그 신호이며 ADC에서 원하는 해상도의 디지털 데이터로 변환된다. 이렇게 얻어진 데이터를 시간 영역 데이터(time domain data)라고 한다. 일반적으로 샘플링 속도(sampling rate, sample/
sec)과 분해능(resolution, bit)에 따라 데이터의 량이 결정된다.
예를 들어 샘플링 속도가 10 kHz, ADC분해능이 12-bit이면 최 소한 1초에 120,000 bit=15,000 bytes의 데이터가 만들어진다.
질량이 큰 구조물의 경우 고유진동수가 낮기 때문에 측정해야 할 진동주파수는 조화주파수까지 고려하더라도 수십에서 수백 Hz이다. 반면 모터나 엔진에 의해 만들어지는 기계진동의 경우 에는 모터의 회전속도에 따라 수십에서 수백 kHz까지 대역을 설정해야 한다. 또한 진동을 제대로 측정하기 위한 Nyquist주파 수는 이들의 두 배 이상이다.
진동 신호를 수집하는 방법에는 Fig. 1에 나타낸 바와 같이 세 가지 방법이 있다. 첫째는 Fig. 1(a)에 나타낸 것과 같이 주 파수 영역 데이터를 전송하는 방법인데, 이 방법에서는 정해진 시간 간격으로 일정 시간 동안 시간 영역의 아날로그 신호를 디 지털 신호로 변환한 후 이산 고속 푸리에 변환 (Discrete Fast Fourier Transformation, DFFT) 을 사용하여 주파수 영역(frequency domain) 으로 변환하고 그 결과인 피크의 크기와 해당 주파수 값 만을 전송한다. 이 방법은 데이터의 분석이 센서부에서 이루어 지고 적은 양의 데이터만을 전송하므로 통신에 부담이 적은 방 법이다. 그러나 센서부에서 DSP(Digital Signal Processor) 등의 수치연산기를 사용하여 많은 양의 데이터를 처리해야 하고, 미 세한 피크를 관찰하지 못할 수도 있다. 또한 측정부마다 DFFT 처리기를 설치해야 하므로 비용적으로 불리하다.
두 번째 방법은 Fig. 1(b)에 나타낸 것과 같이 센서부에서는 ADC까지만 처리하고 디지털 시간 영역 데이터를 전송하여 모 니터링부에서 데이터를 분석하고 저장하는 방법인데, 샘플링 속 도가 높고, ADC의 분해능이 높을수록 전송할 데이터의 량이 많 아진다는 단점이 있다. 또한 원력 진단의 경우에는 디지털 데이 터라 할지라도 데이터의 손실이 발생할 수 있다는 단점이 있 다. 이런 이유로 회전체 진동 등 샘플링 속도가 수백 kHz인 경 우에는 이 방법은 많이 쓰이지 않는다.
첫 번재와 두 번재 방법응 디지털화된 데이터를 전송하기
때문에 데이터의 손실은 없으나, 데이터의 전송 속도와 전송 거리의 제약으로 인해 장거리를 유선으로 적용하기에는 어려 운 점이 많다.
셋 째는 주로 현장 진단에서 많이 쓰는 방법인데, 이 방법에 서는 센서부에는 오로지 센서만 있고 나머지 주변 장치는 모두 모니터링부에 설치한다. 이 방법에서는 센서부에서 모니터링부 로 아날로그 신호를 전송하기 때문에 거리가 멀면 데이터의 손 실이 발생할 수 있다는 단점이 있다.
각 방법의 특징, 장단점을 Table 1에 비교하여 정리하였다.
2.2 무선 데이터 수집 시스템
2.2.1 시스템 개요
본 실험에서는 2.1절에서 설명한 여러 시스템 중 두 번째 시 스템에 대하여 데이터 송수신부를 무선화하는 설계를 수행하고 제작하여 센서의 대역폭, 송수신 속도, 데이터 처리 속도 등의 관계를 살펴보고자 한다. 무선 송수신부는 Wi-Fi 네트워크를 Table 1. Comparison of various data acquisition systems shown in
Fig. 1.
item system 1 system 2 system 3
data transmitted digital, digital, analog,
data domain frequency time time
sensor part heavy moderate light
monitoring part light moderate heavy
usage remote remote on-site
Fig. 1. Various data acquisition systems for measuring vibration sig-
nals (a) data acquisition system 1, (b) data acquisition system
2, and (c) data acquisition system
사용하였다. 이 시스템의 블록 다이어그램은 Fig. 2에 나타내 었다. 이 시스템은 하나의 서버와 다수의 센서모듈이 인트라넷 을 구성하는 방식이다. 전체 시스템의 구성도를 Fig. 3에 나타 내었다. 이 시스템을 와이파이 시그널 네트워크(Wi-Fi Signal Network, WSN)라고 부르기로 한다.
Fig. 3 은 WSN시스템의 전체 인트라넷 구성도이다. 데이터를 수집하는 서버는 공유기와 PC로 구성된다. 서버는 다수의 센서 모듈로부터 데이터를 수집하고 분석한다. 서버에는 인트라넷 IP 주소 192.168.10.0을 부여 하였다. 이 네트워크에는 다수의 센 서 모듈을 추가할 수 있으며, 주소는 192.168.10.1, 192.168.10.2, 등으로 부여된다. 센서 모듈의 제작에 사용된 부품들과 모델 명, 사양을 Table 2에 나타내었다.
2.2.2 센서 모듈
가속도계는 TE Connectivity의 12 kHz의 샘플링속도를 지원 하는 압전소자 방식이며, 감도는 100 mV/g이다. ADC는 Sigma- Delta 필터링 방식의 Analog Device의 AD7765를 사용하였다.
이 ADC의 분해능은 24 bit아며, 15.625k Hz의 샘플링 속도를 지원한다. 결과는 24 bit의 데이터에 8 bit CR을 더해 32 bit로 출력하며 SPI를 지원한다. MPU는 빠른 처리속도를 위해 ATMEL 의 32 bit 마이크로프로세서인 AT32UC3A0512를 채용하였다.
MPU 의 기능은 단순히 ADC의 결과를 Wi-Fi 모듈을 통해 전송 하는 것이지만, 데이터 버스(data BUS)의 폭이 32 bit 이므로 효 율적이다. Wi-Fi 모듈은 802.11b/g/n 방식이며, 송수신 속도는 1 Fig. 2. Schematic illustration of the data acquisition system used in
this study for measuring vibration.
Fig. 3. Block diagram of Wi-Fi Signal Network system
Table 2. Part names, model numbers, and specifications of the elements used in the sensor module
part name model # specifications
accelerometer 805M1
Piezoelectric 1-axis 12 kHz
±20 g 100 mV/g
ADC AD7765
Sigma-Delta 24 bit-ADC 15.625 ksample/s 32 bit SPI output
MPU AT32UC3A0512 32 bit
Wi-Fi module RS9110-N-22-03 802.11b/g/n 1 MBps
battery - 2400 mAh
Li-Po
charger LTC4001EUF
Fig. 4. Pictures of the parts used in developed Wi-Fi signal network system (a) Wi-Fi module, (b) MPU, (c) ADC, (d) accel- erometer, and (e) antenna
Fig. 5. Assembled sensor module
Mbps이다.
MPU 에는 ADC와 Wi-Fi 모듈을 제어하는 펌웨어 (firmware) 를 작성하여 임베디드시켰다.
2.2.3 서버
공유기는 ipTIME N704BCM을 사용하였다. 이 공유기는 300 Mbps의 속도를 지원한다. 데이터 수집 및 분석을 위한 S/W 를 작성하여 PC에 설치하였다.
3. 결과 및 고찰
3.1 무선 수집 시스템의 검증
무선 수집 시스템의 검증에는 Kistler의 가속도계 교정기 (accelerometer calibrator) 8921B02를 사용하였다. 이 교정기 는 15.92 Hz, 40 Hz, 80 Hz, 159.2 Hz, 320 Hz, 640 Hz, 1280 Hz 로 최대 600 g의 질량을 ±20 g 의 크기로 가진할 수 있다.
사용한 가속도계의 성능 영역을 테스트할 수 있는 적절한 교 정기이다.
실험에서는 페트로왁스를 사용하여 가속도계를 교정기에 부 착하고 320 Hz, 640 Hz, 1280 Hz의 주파수로 가속도 센서를 가진시킨다. 사용한 가속도의 크기는 5 g 이다.
가속도계의 신호는 ADC를 거쳐 디지털화된다. 이 신호를 원 본데이터(original data)라 하고 WSN을 통해 전송된 신호를 전 송데이터(transmitted data)라 한다. 검증에서는 위에서 설명한 주파수, 가속도 크기에 대하여 원본 데이터와 전송데이터를 비 교하였다. 시간 영역에서 데이터 비교는 명확하지 않으므로, 주 파수 영역으로 변환된 데이터도 함께 비교하였다. 실험장치 및 과정을 Fig. 6에 나타내었다.
각 주파수별로 전송된 데이터의 결과를 Fig 7, Fig. 8, Fig.
9에 나타내었다. Fig. 7(a) 는 가진주파수가 320 Hz, 가속도 크기가 5 g일 때의 시간 영역 데이터, (b)는 주파수 영역의 결과이다. 최대 피크가 320 Hz에서 나타나며 이는 가속도계 교정기의 진동 주파수 320 Hz를 잘 나타내고 있다. 가속도
교정기의 진동이 정확한 사인파 (sine wave)가 아니고 삼각 파에 가깝기 때문에 입력 주파수의 피크 외에 하모닉 성분들 의 피크도 보인다. 그러나 이는 가속도계 교정기의 진동 특 성 때문이다.
Fig. 8 과 Fig. 9는 가속도계 교정기의 주파수가 각각 640 Hz, 1280 Hz 일 때의 전송 데이터의 주파수 영역 결과이다. 전송 데 이터의 결과를 보면, 가속도 교정기의 입력 주파수 640 Hz와 1280 Hz 를 잘 나타내고 있음을 알 수 있다. 입력 가속도의 크 기 10 g에서도 비슷한 결과를 보인다.
Fig. 6. Block diagram for verifying WSN system
Fig. 7. Transmitted data (a) time domain data and (b) frequency domain result at exciting frequency 320 Hz and the accel- eration 5 g.
Fig. 8. Frequency result of the transmitted data at the exciting fre-
quency 640 Hz and the acceleration 5 g.
3.2 고찰
이론적으로 ADC의 최대 샘플링 속도인 15.625 kHz로 샘플 링하면 ADC의 출력이 샘플당 32 bit이므로
15,625 sample/sec · 32 bit/sample = 500,000 bit/sec 15,625 sample/sec · 32 bit/sample = 0.5 Mbps (1) 의 전송속도가 필요하다. 센서 모듈에 사용한 Wi-Fi 모듈의 전 송 속도가 1 Mbps이므로 이는 최대 성능의 약 1/2 수준이다. 검 증 실험의 결과는 1 kHz의 진동은 이 시스템으로 잘 모니터링 할 수 있음을 보여준다.
앨리어싱(aliasing)을 피하기 위해서는 진동주파수의 2배 이상 의 주파수(Nyquist frequency)로 샘플링을 해야 한다. 그러므로 이 시스템으로 계측할 수 있는 진동의 최대 주파수는 이론적으 로 ADC의 샘플링 속도인 15.625 kHz의 1/2인 7,812.5 Hz이다.
본 실험에서 사용한 1280 Hz의 주파수는 인 7,812.5 Hz의 약 17 % 이므로 본 시스템이 충분히 데이터를 무선으로 받을 수 있다.
서버측에 사용한 라우터의 최대 데이터 수신 속도는300 Mbps 이다. 각 센서모듈의 필요 속도가 0.5 Mbps이므로 이론적으로 600 개의 센서 모듈로부터 데이터를 동시에 받을 수 있다. 그러 나 서버에서 데이터를 받을 때는 여러 센서 모듈간의 연결을 멀 티플렉싱(multiplexing)으로 처리하기 때문에 수신 속도가 나누 어진다. 그러나 센서 모듈의 펌웨어나 서버 PC에서의 소프트웨 어적인 지연, 멀티플렉싱으로 인한 스위칭 때문에 지연되는 시 간 등이 존재한다. 또한 센서 모듈의 사용된 MPU는 실시간 운 영체계(Real Time Operating System, RTOS) 이지만, PC의 운영 체계는 그렇지 아니하다. 이로 인한 미스매칭이나 지연이 발생한다.
개발된 시스템은 충전이 가능한 2400 mAh의 리튬-폴리머 배 터리를 사용하여 13시간 정도 사용할 수 있으며, 데이터의 손실 이 없는 신뢰할 만한 결과를 받을 수 있는 거리는 약 35 m 이다.
4. 결 론
이 연구에서는 와이파이 인트라넷을 이용하여 다수의 가속도 센서로부터 시간 영역 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 무 선 수집 시스템을 개발하였다.
데이터 송신 모듈의 연결된 가속도계의 대역폭, ADC의 샘플 링 속도에 따라 적절한 속도를 갖는 와이파이 모듈을 선택해야 한다.
이 시스템에 필요한 데이터 수신 모듈의 통신 속도는 연결하 고자 하는 센서 모듈의 개수와 비례한다.
개발된 시스템의 하드웨어적, 소프트웨어적 지연 등으로 인해 통신 속도의 여유를 30% 정도 두는 것이 좋다.
이 시스템은 더 높은 처리 속도를 갖는 ADC, MPU, Wi-Fi 모듈, Wi-Fi 라우터를 사용하여 더 높은 주파수대역을 처리할 수 있도록 업그레이드될 수 있다.
감사의 글
이 논문은 2013학년도 경기대학교 연구년 수혜로 연구 되었음.
REFERENCES
