센서 성능이 상태 기반 모니터링 솔루션을 구현하려면 어떻게 해야 할까요?

이렇게 새로운 상태 기반 모니터링 기술을 구현하여 이점을 활용하려면 정확성, 신뢰성 및 안정성을 보장할 수 있는 새로운 솔루션이 필요합니다. 그러면 실시간 모니터링으로 단순한 잠재적 장비 결함 검출을 넘어 통찰력 깊고, 실천 가능한 정보까지 전달할 수 있기 때문입니다. 시스템 수준에서 얻는 통찰력과 다양한 차세대 기술의 성능이 결합되면 다음과 같은 문제를 해결하는 데 필요한 애플리케이션과 요건을 더욱 깊이 있게 알 수 있습니다.

장비 진단 시 가장 중요한 구성 요소 중 하나인 진동은 지금까지 광범위한 산업 분야에서 주요 장비를 모니터링하는 데 사용되어 왔습니다. 이에 따라 고급 진동 모니터링 솔루션을 구현하는 데 필요한 여러 가지 진단 및 예측 기술을 옹호하는 보고서들도 굉장히 많습니다. 광역폭, 소음 밀도 같은 진동 센서 성능 매개변수와 최종 애플리케이션 결함 진단 기술 간의 관계에 대해서 다룬 보고서는 비교적 많지 않습니다. 여기에서는 산업 자동화 분야에서 주로 나타나는 장비 결함 유형에 대해서 설명하고 특정 결함과 관련된 주요 진동 센서 성능 매개변수에 대해 살펴보겠습니다.

몇 가지 공통적인 결함 유형과 각 유형에 대한 특성은 아래와 같으며, 이를 통해서 상태 기반 모니터링 솔루션을 개발할 때 고려해야 할 일부 주요 시스템 요건에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 여기에는 불균형, 오정렬, 기어 결함, 롤링 베어링 결함 등이 포함되며 이에 국한되지 않습니다.

불균형

불균형이 무엇이고, 왜 발생하나요?

불균형이란 질량 분포가 일정하지 않은 것을 말하며, 이때 하중이 발생하여 질량 중심이 회전 중심에서 먼 방향으로 이동하게 됩니다. 시스템 불균형은 커플링 편심, 시스템 설계 오차, 구성품 결함, 이물질 또는 기타 오염 물질 퇴적 등으로 설치가 잘못되어 일어날 수 있습니다. 예를 들어 대부분 인덕션 모터에 내장되는 냉각 팬은 먼지나 윤활유가 한쪽으로 치우쳐 퇴적되거나, 팬 블레이드가 파손될 경우 불균형이 일어날 수 있습니다.

시스템 불균형이 왜 문제인가요?

시스템 불균형은 초과 진동을 일으키고, 기계적으로 베어링, 커플링, 하중물 등 다른 시스템 구성품에도 영향을 미쳐 결과적으로 정상적인 작동 조건에서 구성품의 성능을 빠르게 떨어뜨릴 수 있습니다.

불균형을 검출하고 진단하는 방법

전체적으로 시스템 진동이 커지면 시스템 불균형으로 인해 잠재적 결함이 발생하는 원인이 될 수 있지만 진동이 커지는 근본 원인에 대한 진단은 철저한 주파수 도메인 분석을 통해 이루어집니다. 불균형한 시스템에서는 시스템 회전 속도로 신호가 발생합니다. 이때 회전 속도를 1×라고 하며, 여기에서 원심력은 회전 속도의 제곱에 비례해서 커집니다(F = m × w2). 일반적으로 1× 성분은 주파수 도메인에 항상 존재하기 때문에 1×의 원심력과 고조파를 측정하면 시스템 불균형 여부를 알 수 있습니다. 1×의 원심력이 기준 측정값보다 크고 고조파가 1×보다 훨씬 작으면 시스템 불균형이 존재할 가능성이 높습니다. 또한 불균형한 시스템에서는 수평 및 수직 위상 편이 진동 성분이 모두 나타날 가능성이 높습니다.

시스템 불균형을 진단할 때 고려해야 할 시스템 사양은 무엇인가요?

저소음으로 센서에 미치는 영향을 줄이고 불균형한 시스템에서 발생하는 소신호를 검출할 수 있어야 합니다. 특히 센서, 신호 컨디셔닝 및 수집 플랫폼에서 중요합니다.

이러한 불균형 소신호를 검출하려면 수집 시스템에서 신호(특히 기준 신호)를 추출할 수 있는 분해능이 필요합니다.

회전 속도 외에도 진단 정확도와 신뢰성을 높일 수 있는 정보를 충분히 수집하려면 광역폭이 필요합니다. 1× 고조파는 오정렬, 기계적 이완 등 다른 시스템 결함으로 인해 영향을 받을 수 있기 때문에 회전 속도 고조파, 즉 1× 주파수를 분석하면 시스템 소음을 비롯한 기타 잠재적 결함을 구분하는 데 효과적입니다. 회전 속도가 느린 장비에서는 기본 회전 속도가 10rpm에 크게 못 미칠 수도 있기 때문에 기본 회전 속도를 수집하려면 센서의 저주파수 응답이 무엇보다 중요합니다. Analog Devices의 MEMS 센서 기술은 dc 단위까지 신호 탐지가 가능하여 회전 속도가 비교적 느린 장비도 측정하는 반면 광역폭 측정도 가능하여 일반적으로 베어링 결함이나 기어박스 결함을 일으키는 고주파수 성분 유무까지 알아낼 수 있습니다.

그림 1. 회전 속도 진폭, 즉 1× 주파수의 증가에 따라 시스템 불균형이 존재할 가능성이 높습니다.

오정렬

오정렬이 무엇이고, 왜 발생하나요?

이름에서도 알 수 있듯이 시스템 오정렬은 두 회전 샤프트가 서로 정렬되지 않을 때 발생합니다. 그림 2는 모터부터 샤프트, 커플링, 그리고 하중물(여기에서는 펌프)에 이르기까지 정렬을 이루어 이상적인 시스템을 나타냅니다.

그림 2. 이상적으로 정렬된 시스템

오정렬은 평행 방향과 각 방향으로, 혹은 두 방향의 조합으로 발생할 수 있습니다(그림 3 참조). 평행 방향 오정렬은 두 샤프트가 수평 또는 수직 방향으로 변위되었을 때 발생합니다. 각 방향 오정렬은 두 샤프트 중 하나가 나머지 샤프트에게 비스듬하게 기울어져 있을 때 발생합니다.

그림 3. 오정렬은 (a) 각 방향, (b) 평행 방향 또는 두 방향의 조합 등으로 나타날 수 있습니다.

오정렬이 왜 문제인가요?

오정렬 오차는 구성품에 가해지는 작동 응력, 즉 하중을 최초 설계 하중보다 높여 상위 시스템에 영향을 미치고, 결국 조기 결함으로 이어질 수 있습니다.

오정렬을 검출하고 진단하는 방법

오정렬 오차는 일반적으로 시스템에서 2차 회전 속도 고조파로 나타나며, 이때 회전 속도를 2×라고 부릅니다. 2× 성분이 주파수 응답에서 항상 나타나는 것은 아니지만, 나타날 경우에는 원심력과 1×의 관계를 사용해 오정렬 유무를 결정할 수 있습니다. 오정렬이 커지면 오정렬 유형, 측정 위치, 방향 정보에 따라 최대 10×까지 고조파가 발생할 수 있습니다. 그림 4는 잠재적 오정렬 결함으로 인한 신호를 강조한 것입니다.

그림 4. 고차 고조파 증가와 함께 2× 고조파가 커지면 오정렬 가능성이 높다는 것을 의미합니다.

시스템 오정렬을 진단할 때 고려해야 할 시스템 사양은 무엇인가요?

오정렬 소신호를 검출하려면 저소음과 충분한 분해능이 필요합니다. 또한 장비 유형, 시스템 및 프로세스 요건, 회전 속도에 따라 오정렬 허용 공차가 결정됩니다.

충분한 주파수 범위를 수집하고, 진단 정확도와 신뢰성을 높이려면 광역폭이 필요합니다. 1× 고조파는 오정렬 같은 다른 시스템 결함으로 인해 영향을 받을 수 있기 때문에 회전 1× 주파수의 고조파를 분석하면 다른 시스템 결함을 구분하는 데 효과적입니다. 특히 장비의 회전 속도가 비교적 높을 때 더욱 그렇습니다. 예를 들어 가공 툴과 같이 10,000rpm보다 높은 속도로 작동하는 기계의 경우, 불균형 신호를 높은 신뢰도로 정확하게 검출하려면 2kHz 이상의 품질 높은 정보가 필요합니다.

또한 다방향 정보도 진단 정확도를 높여 오정렬 오차 유형과 오정렬 방향에 대한 통찰력을 얻는 데 효과적입니다.

방향에 따른 진동 정보와 함께 시스템 위상도 오정렬 오차 진단을 크게 개선합니다. 여러 지점에서 진동을 측정하여 각 지점의 위상 측정값 차이를 확인하면 오정렬이 각 방향인지, 평행 방향인지, 혹은 두 방향의 조합인지 알 수 있습니다.

롤링 요소 베어링 결함

롤링 요소 베어링 결함이 무엇이고, 왜 발생하나요?

롤링 요소 베어링 결함이란 일반적으로 기계적인 유도 응력이나 윤활 문제에서 발생하는 아티팩트를 말하며, 이러한 응력이나 문제들은 기계적인 베어링 구성품에 작은 균열이나 결함을 일으켜 진동이 커지는 원인이 됩니다. 그림 5는 몇 가지 롤링 요소 베어링 예와 함께 발생할 수 있는 두 가지 결함을 나타낸 것입니다.

그림 5. 롤링 베어링 요소 예(상단)와 윤활 및 방전 전류 결함(하단)

롤링 요소 베어링 결함이 왜 문제인가요?

롤링 요소 베어링은 대형 터빈, 비교적 회전 속도가 느린 모터, 비교적 단순한 펌프와 팬, 고속 CNC 스핀들에 이르기까지 거의 모든 회전 장비에서 발견됩니다. 베어링 결함은 윤활유 오염(그림 5), 잘못된 설치, 고주파수 방전 전류(그림 5) 또는 시스템 하중 증가를 나타내는 징후일 수 있습니다. 이러한 결함들은 파괴적인 시스템 손상을 일으킬 뿐만 아니라 다른 시스템 구성품에도 커다란 영향을 미칠 수 있습니다.

롤링 요소 베어링 결함은 어떻게 검출하고 진단하나요?

베어링 결함을 진단하는 기법은 다양하지만 베어링 설계에 따른 물리적 특성으로 인해 각 베어링의 결함 주파수는 베어링 형상과 회전 속도, 그리고 진단하는 데 유용한 결함 유형에 따라 계산 결과가 바뀔 수 있습니다. 베어링 결함 주파수는 그림 6과 같습니다.

그림 6. 베어링 결함 주파수는 베어링형, 형상 및 회전 속도에 따라 다릅니다.

특정 장비 또는 시스템에서 수집된 진동 데이터를 분석하려면 시간 도메인과 주파수 도메인을 모두 분석해야 할 때가 많습니다. 시간 도메인 분석은 시스템 진동 레벨이 전반적으로 증가하는 추세를 검출하는 데 유용합니다. 하지만 이러한 분석에는 진단 정보가 거의 포함되지 않습니다. 주파수 도메인 분석은 진단 통찰력을 강화하는 효과가 있지만 결함 주파수를 식별하려면 다른 시스템 진동에서도 영향을 받기 때문에 복잡할 수 있습니다.

또한 베어링 결함을 조기에 진단하고 싶다면 검출 주파수의 고조파를 사용해 초기 단계에 결함을 찾아낸 후 모니터링하고 관리하여 파괴적 결함을 사전에 방지할 수 있습니다. 또한 베어링 결함을 검출하고 진단하여 시스템에 미치는 영향을 알려면 그림 7에서 보이는 포락선 검출 같은 기법을 주파수 도메인 스펙트럼 분석과 함께 사용하여 더욱 통찰력 깊은 정보를 얻을 수도 있습니다.

그림 7. 포락선 검출 같은 기법은 광역폭 진동 데이터에서 조기에 베어링 결함 신호를 추출할 수 있습니다.

롤링 요소 베어링 결함을 진단할 때 고려해야 할 시스템 사양은 무엇인가요?

조기에 베어링 결함 신호를 검출하려면 저소음과 충분한 분해능이 매우 중요합니다. 일반적으로 이러한 결함 신호는 초기 진폭이 낮습니다. 설계 공차에 따른 베어링의 고유 문제인 기계적 슬립 현상으로 진폭 정보가 베어링의 주파수 응답에서 다수의 빈으로 나눠지고 진동 크기가 크게 줄어들기 대문에 결과적으로 조기에 신호를 검출하려면 저소음이 필수입니다.

광역폭은 베어링 결함 신호를 조기에 검출하는 데 중요한 역할을 합니다. 회전 과정에서 결함이 발생할 때마다 고주파수 성분이 포함된 임펄스가 생성됩니다(그림 7 참조). 이러한 결함 신호를 조기에 발견할 때는 회전 속도가 아닌 베어링 결함 주파수의 고조파를 모니터링합니다. 이러한 조기 신호는 베어링 결함 주파수와 회전 속도의 관계로 인해 몇 킬로헤르츠(kHz) 범위에서 발생한 후 10~20kHz 범위를 크게 넘어 확장되기도 합니다. 심지어 저속 장비에서는 고유한 베어링 결함 특성으로 인해 결함 신호를 조기에 검출하여 하부 주파수 대역에 영향을 미치는 시스템 공진 및 시스템 소음 영향을 피하려면 더욱 넓은 광역폭이 필요합니다.

시스템 하중 및 결함이 시스템에서 발생하는 진동에 영향을 미칠 수 있기 때문에 동적 범위도 베어링 결함을 모니터링하는 데 중요합니다. 하중이 커지면 베어링에 작용하는 힘도 커져서 결함으로 이어집니다. 또한 베어링 결함은 임펄스를 생성하고, 임펄스는 구조적 공진 현상을 일으켜 시스템과 센서에서 발생하는 진동 진폭까지 커지게 됩니다. 장비가 시동/정지 상황에서, 혹은 정상적인 작동 시 속도가 상승하거나 감소하면 속도 변화로 인해 시스템 공진 현상이 발생할 가능성이 높아지면서 진동 진폭도 더욱 커집니다. 센서가 포화 상태가 되면 정보 누락과 진단 오류, 그리고 일부 기술의 경우 센서 소자 손상까지 이어질 수 있습니다.

기어 결함

기어 결함이 무엇이고, 왜 발생하나요?

기어 결함은 일반적으로 약화, 스폴링 또는 점식으로 인해 기어치에서 발생합니다. 이러한 결함은 기어 루트에서 균열이 발생하거나, 기어치 표면에서 금속이 제거되면서 더욱 명확하게 나타납니다. 이러한 결함이 발생하는 원인은 마모, 과하중, 윤활 불량, 백래시, 잘못된 설치 또는 제조 결함 등에 있습니다.

기어 결함이 왜 문제인가요?

기어는 대부분 산업 분야에서 주로 사용되는 동력 전달 요소일 뿐만 아니라 높은 응력과 하중을 받기 쉽습니다. 따라서 전체 시스템이 정상적으로 작동하려면 기어의 상태가 매우 중요합니다. 재생 에너지 분야에서 한 가지 예를 들자면, 메인 동력 전달 계통에서 다단 기어박스의 결함은 풍력 터빈의 다운타임과 이로 인한 수익 잠식을 일으키는 가장 큰 원인으로 잘 알려져 있습니다. 다양한 산업 분야에도 비슷한 고려 사항이 적용됩니다.

기어 결함은 어떻게 검출하고 진단하나요?

기어 결함은 진동 센서를 결함 원인에 가깝게 설치하기 어려울 뿐만 아니라 시스템 내부에서 여러 가지 기계적 외력에 따른 배경 소음이 크기 때문에 검출하기 쉽지 않습니다. 특히 복잡한 기어 박스 시스템일수록 다수의 회전 주파수, 기어비, 맞물림 주파수가 존재할 수 있기 때문에 더욱 그렇습니다. 따라서 기어 결함을 검출할 때는 음향 방출 분석, 전류 신호 분석, 윤활유 찌꺼기 분석 등 보완할 수 있는 여러 가지 접근 방법이 필요할 수 있습니다.

진동을 분석할 때는 일반적으로 기어박스 케이스에 가속도계를 장착합니다. 이때 주 진동 모드는 축 방향을 향합니다. 기어의 상태가 양호하다면 기어 맞물림 주파수라고 알려진 주파수에서 진동 신호가 발생합니다. 맞물림 주파수는 샤프트 주파수와 기어치 수를 곱한 값과 같습니다. 또한 일반적으로 제조 및 어셈블리 공차에 대한 변조 측대역도 존재합니다. 변조 측대역은 그림 8에서 상태가 양호한 기어를 설명합니다. 기어치 균열 같은 국부 결함이 발생하면 회전할 때마다 비교적 낮은 에너지 레벨로 일시적 충격에 대한 기계적 시스템 응답이 진동 신호에 포함됩니다. 이러한 응답은 일반적으로 진폭이 낮은 광대역 신호로, 비주기적이고 비정상적인 것으로 알려져 있습니다.

그림 8. 크랭크 샤프트 속도가 최대 1,000rpm이고, 기어 속도가 최대 290rpm이고,
기어치가 24개인 정상 기어의 주파수 스펙트럼

이렇게 고유한 특성들로 인해 각 특성에 따른 기준 주파수 도메인 기법들은 기어 결함을 정확하게 식별하는 데 적합하지 않은 것으로 알려져 있습니다. 스펙트럼 분석은 측대역 변조에 충격 에너지가 포함될 뿐만 아니라 다른 기어쌍 및 기계 구성품의 에너지까지 포함될 수도 있기 때문에 기어 결함 신호를 조기에 검출하지 못할 수도 있습니다. 시간 동기 평균화 같은 시간 도메인 기법이나 웨이블릿 분석, 포락선 복조 같은 혼합 도메인 접근법이 일반적으로 더욱 적합합니다.

기어 결함을 진단할 때 고려해야 할 시스템 사양은 무엇인가요?

기어 결함을 검출하려면 일반적으로 광역폭이 매우 중요합니다. 주파수 도메인에서는 기어치 수가 곱셈기 역할을 하기 때문입니다. 비교적 저속 시스템조차 필요한 검출 주파수 범위가 빠르게 다중 kHz 영역으로 상승합니다. 더욱이 국부 결함일 때는 이러한 광역폭 요건이 더욱 커집니다.

분해능과 저소음은 몇 가지 이유에서 무엇보다 중요합니다. 진동 센서를 결함 부위에 가깝게 장착하기 어렵다면 결과적으로 기계 시스템에서 발생하는 진동 신호가 감쇠될 가능성이 더욱 높기 때문에 낮은 에너지 신호의 검출 중요성이 더욱 커집니다. 나아가 진동 신호는 주기적인 정적 신호가 아니기 때문에 높은 소음 플로어에서 저진폭 신호를 추출하기 위한 표준 FFT 기법에만 의존할 수는 없습니다. 센서 자체의 소음 플로어도 낮아야 합니다. 특히 기어박스 환경에서는 여러 기어박스 요소에서 다양한 진동 신호가 뒤섞여 발생하기 때문에 더욱 그렇습니다. 여기에 또 한 가지 추가해야 할 것은 조기 검출의 중요성입니다. 자산 보호는 물론이고 신호 컨디셔닝에 필요하기 때문입니다. 기어치 1개에서 파손 결함이 발생하면 기어치 2개 이상에서 파손 결함이 발생하는 것보다 진동 심각도가 더욱 높을 수 있으며, 따라서 이때는 조기 검출이 비교적 용이할 수 있습니다.

요약

일반적인 불균형, 오정렬, 롤링 요소 베어링 결함, 기어치 결함은 고성능 진동 센서를 사용해 검출하고 진단할 수 있는 여러 가지 결함 유형 중 일부에 불과합니다. 시스템 수준에서 필요한 사항을 고려하는 동시에 센서 성능까지 높일 수 있다면 차세대 상태 기반 모니터링 솔루션을 구현하여 광범위한 산업 장비 및 분야에서 기계적 작동에 대한 통찰력의 깊이를 더할 수 있습니다. 이러한 솔루션들은 앞으로 유지 보수 방식과 기계 작동 방식에 혁신을 일으켜 궁극적으로 다운타임을 줄이고, 효율을 높이고, 차세대 장비에 새로운 기능을 구현하는 데 기여할 것입니다.