예측 유지보수 프로그램: ESA 구현 – 2부

이 글은 2012년 12월/1월호에 게재된 글에 대한 후속 글입니다.

초록

이 글은 전기적 서명 분석(ESA)을 사용하여 플랜트의 전기적 신뢰성을 개선하는 방법에 대해 설명하는 시리즈 기사의 두 번째 부분입니다. 이 글은 스펙트럼 분석에 익숙하지 않은 분들에게 스펙트럼 분석에 사용되는 그래프와 디스플레이를 읽고 해석할 수 있는 기초를 제공하기 위해 작성되었습니다. 또한 생산 손실 또는 유지보수 비용 증가로 이어질 수 있는 모터 시스템의 문제점을 파악하기 위해 ESA를 사용하기 위한 몇 가지 기본 분석 기법도 소개합니다.

전기적 시그니처 분석

ESA는 모터의 공급 전압과 작동 전류를 사용하여 전체 모터 시스템에서 기존 및 개발 중인 결함을 식별하는 예측 유지보수(PdM) 기술입니다. 이러한 측정값은 트랜스듀서 역할을 하며, 모터 시스템에 장애가 발생하면 모터 공급 전류가 변경(또는 변조)됩니다. 이러한 변조를 분석하면 이러한 모터 시스템 장애의 원인을 파악할 수 있습니다.

기계 분석 역사적으로 진동 분석은 회전하는 장비의 상태를 평가하기 위한 회전 기계 분석의 기초였으며 70년 이상 매우 효과적으로 사용되어 왔습니다. 코일, 자석, 계측기를 사용한 간단한 진동 진폭 측정부터 전체 진동 진폭을 측정하는 것부터 회전하는 기계의 기계적 상태를 신속하게 평가하는 것까지 현대의 전자기기와 마이크로프로세서는 이 프로세스를 발전시켰습니다. 진동 수준이 높은 기계는 일반적으로 기계 상태가 좋지 않다는 것이 곧 분명해졌고, 사용자의 경험만을 기반으로 한 다양한 진동 심각도 차트를 개발하게 되었습니다.

스펙트럼 분석

신호 처리에서 스펙트럼 분석은 시간 영역 신호의 주파수 내용을 정의하는 프로세스입니다. 측정된 신호의 주파수 내용을 알면 이를 기계의 작동 및 설계 특성과 연관시켜 진동 동작을 생성하는 힘을 식별하는 데 도움이 됩니다.

기계 진동 스펙트럼 분석은 진동하는 구성 요소 위 또는 근처에 배치된 센서(트랜스듀서)에서 시작되며, 일반적으로 베어링 또는 베어링 하우징에서 구성 요소의 기계적 동작을 전기 신호로 변환합니다. 출력 전기 신호는 구성 요소의 움직임을 정확히 따르며, 시간에 따라 달라지며 시간 영역 신호라고 합니다. 신호의 강도나 진폭은 움직임의 양에 따라 달라집니다.

초기 스펙트럼 분석은 튜너블 필터 분석기를 사용하여 미리 정해진 주파수 범위에서 아날로그 대역 통과 필터를 스윕했습니다. 이러한 분석기는 라디오를 튜닝하는 것과 유사하게 작동합니다. 대역 통과 필터가 주파수 범위를 스캔할 때 해당 범위에 존재하는 모든 신호가 출력을 생성합니다. 대역 통과 필터의 출력은 주파수 그래프에서 추적되어 트랜스듀서의 출력에 존재하는 주파수를 식별합니다.

최신 멀티 채널, 고해상도 디지털 분석기는 고속 푸리에 변환(FFT)을 사용하여 주파수 스펙트럼을 생성합니다. 또한 측대역 분석, 동기식 시간 평균화, 음의 평균화, 엔벨로프 처리 및 스펙트럼을 정확하게 해석하는 기타 여러 고급 기법과 같은 다양한 신호 처리 기법을 사용할 수 있습니다.

신호 처리의 발전에도 불구하고 진동 분석은 물리 법칙과 트랜스듀서의 한계로 인해 여전히 제한적입니다. 진동은 기계의 기계적 진동을 무작위 또는 주기적으로 측정하는 것이므로 기계 및 구조물의 질량과 강성, 베어링 또는 지지 시스템에서 제공하는 감쇠를 극복하기 위해서는 기계 상태 또는 부품 결함으로 인한 충분한 힘이 필요합니다.

측정 트랜스듀서 자체에 의해 추가적인 제한이 발생합니다. 측정 유형(상대 또는 절대), 트랜스듀서의 주파수 응답, 측정 자체의 고유한 주파수 제한, 변위, 속도 또는 가속도 등이 이에 해당합니다.

빈도 분석

시간 파형

시간 파형은 단순히 시간과 관련된 가변 함수를 표시하는 것입니다. 변동이 같은 시간 간격으로 발생하면 파형이 주기적입니다. 주기적 파형은 파형의 전체 기간 동안 정확히 동일한 모양이나 패턴을 반복하는 파형입니다. 가장 간단한 형태의 파형은 사인파이며 단일 주파수로 구성됩니다. 여러 주파수로 구성된 파형을 복합 파형이라고 합니다. 파형의 그래픽 표시를 시간 도메인이라고 합니다. 디스플레이는 단순히 시간과 관련된 변수의 순간 값을 표시합니다. 시간 영역에서 가로축은 시간을 나타내고 세로축은 변수의 크기를 나타냅니다.

푸리에 변환

18세기 프랑스의 수학자이자 물리학자인 장 밥티스트 조셉 푸리에(Jean Baptiste Joseph Fourier)는 복소파형이 여러 사인파형의 조합이라는 것을 최초로 인식하고 이 분야에 대한 연구를 시작했습니다. 복잡한 파형을 구성하는 일련의 주파수를 결정하는 데 사용되는 수학적 해법은 푸리에의 이름을 따서 푸리에 변환이라고 불립니다. 원래 푸리에 변환은 무한 또는 무한 샘플을 가정합니다. 이후 푸리에 변환을 유한 파형에 적용할 수 있다는 사실이 밝혀졌고, 이를 이산 푸리에 변환(DFT)이라고 부르게 되었습니다. DFT를 효율적으로 고속으로 계산하기 위한 알고리즘이 개발되었으며, 이러한 알고리즘을 고속 푸리에 변환(FFT)이라고 합니다.

간단히 말해, FFT는 시간 파형의 유한 샘플을 취한 다음 사인파의 진폭과 주파수를 계산하여 결합하여 복잡한 파형을 만듭니다.

FFT의 그래픽 디스플레이는 주파수 영역에 표시되며 주파수 스펙트럼이라고 합니다. 주파수 스펙트럼은 가로축에 복소파형에 존재하는 주파수를 표시하고 세로축에 신호의 진폭을 표시합니다. 어떤 주파수에서 충분한 움직임이 있는 경우 가로축에 세로선이 표시되어 해당 주파수의 존재를 나타냅니다. 수직선 또는 스펙트럼 선의 높이는 해당 주파수에서 파형의 강도 또는 진폭을 나타냅니다. 복소 파형에 존재하는 사인파 중 하나가 진폭이 3암페어인 30Hz인 경우 스펙트럼 피크는 30Hz에 배치되고 높이는 3단위를 나타냅니다.

FFT를 수행하는 데 사용할 수 있는 많은 프로그램이 있으며 분석가가 이러한 프로그램을 수행할 필요는 없지만 분석가는 이 그래픽 디스플레이 자체에 대한 기본적인 이해가 필요합니다. FFT 디스플레이에 대한 최소한의 이해는 주파수 범위, 해상도 및 대역폭입니다. 측대역, 고조파, 로그 스케일링 및 복조에 대한 이해를 통해 보다 고급 분석을 수행할 수 있습니다. 다음 정보는 독자가 ESA를 사용하여 수집한 데이터를 정확하게 분석할 수 있도록 이러한 기본 FFT 원칙에 대한 충분한 이해를 제공하고자 합니다.

FFT 이해

디스플레이의 한계를 이해하는 것은 해당 디스플레이를 정확하게 분석하는 데 매우 중요합니다. FFT는 수학적 계산이며 이러한 제한은 수학적 계산이 수행되기 전에 설정됩니다. 이러한 경계는 주파수 범위와 해상도 라인입니다.

주파수 범위

주파수 범위는 FFT 계산에 포함될 주파수를 결정합니다. 선택한 주파수 범위가 너무 낮으면 더 높은 주파수에서 발생하는 오류를 놓치게 됩니다. 선택한 주파수 범위가 너무 높으면 서로 가까운 주파수의 직렬이 결합될 수 있습니다. 또한 주파수 범위에 따라 데이터 수집 시간이 결정됩니다. 주기적 신호의 주파수는 시간의 역수이며, 선택한 주파수 범위가 낮을수록 데이터 수집을 수행하는 데 시간이 더 오래 걸립니다. PdM에서 대부분의 FFT는 DC(0Hz)에서 시작하여 최대 값까지 계속됩니다. 최대 주파수 범위를 Fmax라고 합니다. 보다 심층적인 분석을 위해 주파수 범위의 하한을 0Hz보다 큰 값으로 설정하고 일부 상한을 설정할 수 있습니다. 이를 확대된 스펙트럼이라고 합니다.

해상도

두 번째로 미리 정해진 경계는 해상도 라인입니다. 각 주파수 스펙트럼은 유한한 수의 스펙트럼 라인으로 나뉩니다. 스펙트럼 라인은 실제로는 선이 아니라 스펙트럼 빈이기 때문에 사실 잘못된 이름입니다. 각 스펙트럼 빈에는 고주파수 및 저주파수 제한이 있습니다. 이러한 제한은 FFT의 주파수 범위와 회선 수에 따라 결정됩니다. 스펙트럼 빈의 폭을 대역폭(BW)이라고 합니다. 각 스펙트럼 빈의 너비를 결정하려면 스펙트럼 라인의 수를 주파수 범위(FR)로 나누기만 하면 됩니다. 주파수 범위가 100Hz이고 스펙트럼 라인이 100개인 경우 각 라인의 폭은 1Hz입니다.

BW = # 라인/FR

각 스펙트럼 구간의 대역폭은 각 스펙트럼 구간의 상한 주파수(fu)에서 하한 주파수(fl)를 빼서 계산할 수도 있습니다.

BW = fu -fl

각 스펙트럼 구간은 이전 구간 옆에 정렬되며 각 구간의 주파수 하한은 이전 구간의 주파수 상한입니다. 주파수 상한은 빈의 하한에 대역폭을 더한 값입니다.

예를 들어 100라인 스펙트럼의 첫 번째 스펙트럼 구간에서 FR이 DC~100Hz인 경우, 주파수 하한은 0이고 주파수 상한은 1Hz입니다. 스펙트럼 빈의 BW는 1Hz입니다. 그런 다음 두 번째 구간차원은 주파수 범위는 고속 푸리에 변환(FFT) 계산에 포함될 주파수를 결정합니다. 선택한 주파수 범위가 너무 낮으면 더 높은 주파수에서 발생하는 오류를 놓치게 됩니다. 6월 20일/ 7월 12일은 1Hz에서 2Hz로, 세 번째 구간은 2Hz에서 3Hz로, 마지막 스펙트럼 구간은 99Hz에서 100Hz로 이동합니다.

스펙트럼 빈의 대역폭이 너무 넓으면 여러 주파수가 동일한 스펙트럼 빈에 포함될 수 있습니다. 또한 주파수 스펙트럼을 평가할 때 스펙트럼 빈의 표시 주파수는 해당 스펙트럼 빈의 중심 주파수(cf)입니다. 스펙트럼 빈의 cf를 결정하려면 상위 주파수 제한과 하위 주파수 제한의 평균을 계산하면 됩니다.

CF = (fu + fl)/2

이는 표시된 주파수가 실제 신호의 주파수가 아닐 수 있다는 의미입니다. 표시된 주파수 값은 스펙트럼 빈의 중심 주파수이지만, 파형의 실제 주파수는 스펙트럼 빈의 대역폭 내에 있는 모든 주파수일 수 있습니다. 각 스펙트럼 빈에는 하나 이상의 주파수가 포함될 수 있습니다. 대역폭이 넓을수록 스펙트럼 빈에 표시되는 값의 주파수가 정확도가 떨어지고 분석 오류가 발생할 가능성이 높아집니다.

이 분석 오류를 줄이려면 FFT 스펙트럼의 해상도를 높이면 됩니다. FFT의 주파수 범위를 줄이면 분해능은 증가하지만 데이터 샘플링 시간과 데이터 수집 시간 사이의 시간 간격이 모두 증가합니다. 또 다른 방법은 FFT가 분할되는 스펙트럼 빈의 수를 늘리는 것입니다. 스펙트럼 빈의 수를 늘리려면 측정된 신호의 샘플을 더 많이 채취해야 합니다. 해상도 라인 수를 두 배로 늘리려면 두 배의 데이터를 수집해야 합니다.

해상도 결정

FFT 스펙트럼의 해상도 라인 수(라인 수)는 시간 파형의 주기(P)에 주파수 범위(FR)를 초당 사이클(cps) 단위로 곱하면 결정할 수 있습니다.

(# 라인=P x FR)

ESA는 시간 파형을 디지털화하기 때문에 컴퓨터에서 FFT를 수행하며, 데이터 수집 후 FFT 해상도를 변경할 수 있습니다. 이를 통해 분석가는 캡처된 파형의 아주 작은 부분을 검사할 수 있습니다. 그러나 시간 캡처 기간을 줄이면 해상도 라인 수가 비례하여 줄어들고 분석 오류 확률이 높아진다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.

진폭 디스플레이

선형 스케일링

FFT에서 가장 일반적으로 사용되는 그래픽 디스플레이는 선형 스케일입니다. 선형 눈금에서 마커 사이의 간격은 항상 동일하고 동일한 간격입니다. 이를 통해 모든 데이터를 하나의 그래프에 편리하게 표시할 수 있습니다. 선형 그래프 디스플레이는 의미 있는 변화는 중요하고 아주 작은 변화는 미미한 데이터 집합에 적합합니다. 선형 눈금에 표시되는 단위는 측정된 변수의 공학 단위입니다. ESA에서 이러한 단위는 전압(볼트) 또는 전류(암페어)입니다.

로그 스케일링

로그 눈금은 진폭을 크기 순서대로 표시하거나 변수 자체 대신 변수의 로그를 표시합니다. 로그 스케일의 한 가지 장점은 단일 그래프에 매우 넓은 범위의 진폭을 표시할 수 있다는 점입니다. 측정된 변수의 변화가 매우 작은 경우, 변수를 선형 형식으로 표시하면 변화를 적절하게 식별하지 못할 수 있습니다. 이러한 경우 로그(로그) 표시가 사용됩니다.

ESA에서는 측정 변수가 라인 전압 또는 전류이므로 로그 스케일이 일반적으로 사용됩니다. 이 두 측정값의 아주 작은 변화는 모터 시스템의 결함을 식별하는 데 사용됩니다. 이러한 변수의 반송파 주파수는 인가 전압의 주파수(일반적으로 50Hz 또는 60Hz)에 있습니다.

로그 표시는 기본적으로 비율이기 때문에 변수와 달리 비교할 때 매우 편리한 방법이기도 합니다. 이는 ESA의 중요한 측면 중 하나가 차별화 기능이기 때문에 매우 유용하다는 것이 입증되었습니다. 혁명이 시작됩니다! 단 $2,450! ALiSENSOR™ 레벨이 출시되었습니다! ALiSENSOR™ 레벨은 세계 최초의 iOS 기하학적 측정 시스템입니다. 이제 직진도, 경사도, 직각도와 같은 측정이 그 어느 때보다 쉽고 저렴해졌습니다! 자동 업데이트를 포함하여 앱 스토어에서 무료로 다운로드할 수 있는 앱을 사용하여 자신의 iPad, iPhone 또는 iPod Touch를 디스플레이 장치로 사용할 수도 있습니다! 2년 보증! 이 혁신적인 새 시스템에 대해 자세히 알아보려면 지금 바로 전화 또는 방문하세요! 419.887.5890 / 800.997.4467 www.alignmentsupplies.com 들어오는 전력의 결함과 모터 또는 구동 기계에 의해 추가된 결함 사이에서 먹었습니다.

로그 스케일에 사용되는 단위는 10을 기본으로 하는 로그인 데시벨(db)입니다. db는 비율을 설명하는 데 사용되는 단위입니다. 전압 및 전류 측정은 필드 수량이며 ESA에서 사용되는 db 비율도 필드 수량입니다. 표 1은 스펙트럼에서 가장 높은 피크와 비교한 전류 및 전압 파형의 측정 변수와 피크 값의 관계에 대한 가이드를 제공합니다.

요약

PdM 기술로서 ESA를 효과적으로 사용하려면 ESA 소프트웨어가 개발한 그래프, 차트 및 디스플레이를 조작, 해석 및 이해할 수 있는 능력이 필요합니다. 이러한 그래프, 차트 및 디스플레이는 모터 시스템의 결함을 식별하는 데 사용됩니다. 진동 분석에 익숙한 엔지니어와 PdM 기술자는 ESA FFT가 진동 스펙트럼과 유사하며 많은 분석 기법이 동일하다는 것을 알게 될 것입니다. 그러나 MVA에서도 분석가는 FFT가 무엇을 나타내는지뿐만 아니라 더 중요한 것은 무엇을 나타내지 않는지 철저히 이해하는 것이 중요합니다.