예측 유지보수 프로그램: ESA 구현

왜 예측적 유지보수가 필요한가?

예측 유지보수(PdM)는 예방적 유지보수(PM) 프로그램이 노후와 관련된 기계 고장의 11%에만 효과적이라는 연구 결과에 따른 것입니다. 즉, 기계 고장의 약 89%는 본질적으로 무작위로 발생하며 시간 기반 유지보수 프로그램은 이러한 무작위 유형의 고장에 효과적이지 않습니다.

다양한 기술

다양한 PdM 기술이 있지만, 가장 성공적인 프로그램은 여러 기술을 사용하여 가장 많은 정보를 제공하고 결과적으로 문제가 발생하고 있는 기계를 식별할 확률이 가장 높습니다. 가장 일반적인 PdM 기술로는 기계 진동 분석(MVA), 적외선 열화상, 초음파, 오일 분석, 모터 회로 분석(MCA), 전기적 신호 분석(ESA) 등이 있습니다. 가장 성공적인 PdM 기술의 공통적인 특징은 수행이 쉽고 비파괴적이고 반복 가능한 측정을 제공한다는 점입니다. 그러나 사용되는 기술에 관계없이 가장 성공적인 프로그램은 성공적인 예측 유지 관리 프로그램에는 세 가지 단계가 있음을 인식합니다:

1. 탐지

2. 분석

3. 3. 수정. 다음은 성공적인 PdM 프로그램의 3단계에 대한 간략한 검토입니다.

장애 예방적 예측적 사전 대응까지 실행

탐지 단계

탐지 단계는 가장 중요한 단계이자 가장 성공적인 PdM 프로그램의 기초입니다. 감지 단계의 주요 목적은 향후 기계 고장으로 이어질 수 있는 ‘불량’ 기계 또는 상태를 식별하는 것입니다. “불량” 기계는 성능이 저하된 기계를 말합니다.

분석 단계

기계의 상태를 정확하게 파악하거나 기계 상태 변화의 원인을 보다 완벽하게 정의하는 것이 분석 단계의 주요 목적입니다. 분석 단계에서는 탐지 단계와 다른 유형 또는 더 심층적인 데이터를 추가로 수집합니다. 이 추가 데이터에는 보다 전문적인 기법이나 기술이 필요할 수 있습니다. 다른 작동 조건에서 테스트하거나 완전히 다른 기술을 사용해야 할 수도 있습니다.

수정 단계

수정 단계의 주요 목적은 기계의 상태 변화에 따라 올바른 조치를 결정하는 것입니다. 여기에는 기계 상태의 변화로 인해 유발된 문제를 수정하고 제거하는 데 필요한 조치를 취하는 것이 포함됩니다. 또한 수정 단계에서는 수정 조치로 인해 실제로 문제가 해결되었는지 확인해야 합니다. 또는 플랜트 운영에 따라 테스트 간격을 줄여서 모니터링을 계속하는 것이 최선의 조치일 수도 있습니다.

머신 선택

기계의 크기나 용도에 따라 분류하면 PdM 프로그램에서 가장 큰 투자 회수 효과를 얻을 수 있는 기계를 선택하는 것이 분명해 보입니다. 예측 유지보수를 도입한 대부분의 플랜트에서는 애플리케이션에 따라 기계를 분류합니다.

중요 머신

애플리케이션에 따라 기계를 분류하는 플랜트에서는 중요 기계를 플랜트 운영에 매우 중요한 기계로 정의합니다. 즉, 기계가 종료되면 전체 프로세스가 중지됩니다. 이로 인해 많은 경우 생산량이 손실됩니다. 또한 진행 중인 제품도 손실될 수 있습니다. 크기별로 분류할 때 이러한 기계는 대개 공장에서 가장 큰 기계로, 일반적으로 300HP(225KW) 이상입니다.

준중요 기계(생산)

준중요 기계는 가동을 중단할 경우 생산에 부분적인 손실이 발생하는 기계로 정의됩니다. 이러한 기계의 손실로 인해 공장이 완전히 가동 중단되지는 않더라도 생산량이 제한되어 가용성이 저하될 수 있습니다. 이러한 기계 중 일부는 예비 부품이 내장되어 있거나 전체 장치 용량으로 작동하기 위해 두세 대의 기계를 사용할 수 있습니다. 이 기계는 일반적으로 150~300HP(110~225KW)의 중간 크기입니다.

플랜트 기계의 균형(중요하지 않음)

이러한 기계는 공장 생산에 거의 또는 전혀 영향을 미치지 않습니다. 이러한 기계는 일반적으로 공장에서 가장 작은 5~150마력(3½~110㎾)이며 예비 부품을 쉽게 구할 수 있습니다.

모터 시스템

모든 모터 시스템에는 두 개의 하위 섹션이 있습니다:

1) 전기 서브시스템은 플랜트로 들어오는 전력, 플랜트 배전 시스템 및 모터의 전기 섹션으로 구성됩니다.

2) 기계식 서브 시스템은 모터 샤프트와 커플링, 구동 기계 및 프로세스 자체로 구성됩니다.

모터 시스템 어디에서든 결함이 발생하면 의도한 기능을 수행하지 못할 수 있습니다. 이로 인해 생산량 감소 또는 손실, 과도한 유지보수 또는 운영 비용이 발생할 수 있습니다. 이 두 하위 시스템은 전기적 또는 기계적 신뢰성에 직접적인 영향을 미칩니다.

전기적 신뢰성

전력은 오늘날 산업에서 사용되는 가장 중요한 원자재 중 하나입니다. 지속적인 전력 흐름이 있어야 할 뿐만 아니라 깨끗하고 균형 잡힌 전력이어야 합니다. 그러나 이 중요한 원자재는 공장에 공급되는 원자재 중 가장 검사가 덜 이루어지는 원자재이기도 합니다.

제품을 생산하는 장비를 작동하거나 공장의 장비가 수행하도록 설계된 서비스를 제공하는 원동력을 제공하기 위해 공장의 거의 모든 영역에서 전기가 필요합니다. 전기는 지속적인 흐름이 필요하고, 편리하게 보관할 수 없으며, 일반적으로 사용 전에 검사하지 않는다는 점에서 그 자체로 독특한 제품입니다.

대부분의 사람들은 전기적 신뢰성이 플랜트에 전력을 성공적으로 공급하는 것으로 끝난다고 생각합니다. 그러나 많은 경우 모터 시스템에 공급되는 전력의 품질이 고장이나 고장의 원인이 될 수 있습니다. 열악한 ‘전력 품질’의 결과는 일반적으로 장기간에 걸쳐 발생하며 문제의 원인 또는 원인으로 간과되는 경우가 많습니다.

전력은 일반적으로 사용 지점에서 멀리 떨어진 곳에서 생성되며, 원래 발전의 신뢰성을 알 수 없고 다른 많은 발전기와 함께 전력망에 결합됩니다. 대부분의 발전소는 소규모의 개인 소유입니다. 전력은 여러 가지 변압기와 수 마일에 달하는 가공 및 지하 케이블을 거쳐 공장에 도착하기 전에 전송됩니다. 이러한 배전 시스템의 대부분은 여러 다른 기관에서 소유, 관리 및 유지 관리합니다. 불량 전력 또는 ‘품질이 좋지 않은’ 전력은 일단 그리드에 배치되면 사용자가 제거하거나 거부할 수 없습니다.

전력 품질을 표준화하고 규제하기 위한 작업이 진행 중입니다. 많은 주에서 자체적으로 특화된 표준과 규정을 두고 있습니다. 그러나 발전된 전력은 발전된 주 경계에서 멈추지 않습니다.

기계적 신뢰성

기계 신뢰성은 오랫동안 유지보수 부서의 주제였으며, 기계 밸런싱 및 정렬 오차 개선의 중요성과 이점을 이해함으로써 상당한 개선이 이루어졌습니다. 기계의 균형 및 정렬 상태는 기계 진동 분석(MVA)을 사용하여 측정하고 결정합니다. 대부분의 경우 허용할 수 없는 진동 수준을 보이는 기계는 서비스에서 제거되고 불균형, 정렬 불량, 소프트 풋, 기계적 느슨함 및 기타 결함과 같은 결함은 기계적 고장이 발생하기 전에 수정됩니다. MVA는 모터 또는 구동 기계의 기계적 결함을 식별하는 데 매우 효과적인 것으로 입증되었지만, 모터에 적용되는 전력의 상태나 품질을 감지하는 데는 효과적이지 않은 것으로 입증되었습니다.

MVA에는 추가적인 제한 사항이 있습니다. 첫째, 기계의 베어링 또는 베어링 하우징의 움직임을 측정하여 발생하는 결함을 식별합니다. 대부분의 결함의 초기 단계에서 발생하는 힘은 측정 가능한 움직임을 유발하기에 충분하지 않습니다. 둘째, 베어링에서 멀리 떨어진 위치에서 발생하는 결함은 일반적으로 MVA로 감지할 수 없습니다. 오버헤드 팬 또는 수직 펌프의 결함은 일반적으로 MVA를 사용하여 감지할 수 없습니다. 전체 모터 시스템의 결함을 식별하려면 각 베어링 위치에서 여러 번 측정해야 합니다. 평균 기계 설문조사는 7분에서 10분 정도 소요됩니다.

모터가 타거나 차단기가 트립되면 기술자가 모터와 구동 기계에 대한 전기 및 기계 검사를 실시합니다. 그런 다음 모터를 재건하거나 교체하고 전체 프로세스를 반복합니다. 고조파 왜곡, 전압 불균형 또는 기타 전기적 결함과 같은 전기적 문제로 인해 발생하는 결함은 MVA를 사용하여 감지할 수 없습니다.

전기적 시그니처 분석

전기적 서명 분석(ESA )은 모터의 공급 전압 작동 전류를 사용하여 전체 모터 시스템에서 기존 및 개발 중인 결함을 식별하는 PdM 기술입니다. 이러한 측정값은 트랜스듀서 역할을 하며, 모터 시스템에 장애가 발생하면 모터 공급 전류가 변경되거나 변조됩니다. 이러한 변조를 분석하면 이러한 모터 시스템 장애의 원인을 파악할 수 있습니다.

ESA는 기계가 정상 작동 상태일 때 모터 컨트롤러에서 전류와 전압의 세 단계를 모두 측정합니다. ESA는 전압과 전류의 세 단계를 모두 동시에 캡처하여 들어오는 전력 품질과 모터 전력을 완벽하게 표시합니다. 모터 효율과 모터 역률을 계산합니다. 또한 ESA는 전압 및 전류 파형에 대해 고속 푸리에 변환(FFT)을 수행합니다.

탐지 단계는 가장 중요한 단계이자 가장 성공적인 PdM 프로그램의 기초입니다.

ESA는 PdM 프로세스 중 모터 시스템의 어느 곳에서나 결함을 감지하는 데 매우 효과적인 기술임이 입증되고 있습니다. FFT를 통해 ESA는 모터, 구동 기계 및 공정 자체에서 MVA가 발견하는 모든 기계적 결함을 식별할 수 있습니다. 또한 모터 전기 서브시스템 내에서 발생하는 전기적 결함을 식별하고 분석할 수 있는 더 나은 진단 기능을 제공합니다. 또한 완전한 전력 분석을 수행하여 모터 시스템의 전기 하위 시스템에서 조기 고장을 일으킬 수 있는 모든 전력 문제를 식별합니다.

모터 전압과 전류를 측정하면 주행 속도를 정확하게 결정할 수 있기 때문에 ESA 프로세스 중에 수행되는 자동 분석은 MVA보다 훨씬 더 정확할 수 있습니다. 이 정확도는 일반적으로 1~2RPM 이내입니다. 또한 ESA는 모터 전류를 트랜스듀서로 사용하므로 모터 시스템의 어느 부분에서든 아주 작은 변화만으로도 모터 전류가 변조됩니다. 감도가 향상되어 모터 시스템의 어느 곳에서나 발생하는 결함을 조기에 감지할 수 있습니다. ESA는 벨트로 구동되는 기계의 수직 펌프, 오버헤드 팬 및 느슨한 베어링 하우징의 결함을 성공적으로 감지했습니다.

요약 PdM 프로그램을 성공적으로 구현하려면 PdM 프로세스에 대한 철저한 이해와 고도로 숙련된 PdM 인력을 특수하고 종종 고가의 장비와 함께 효율적으로 활용해야 합니다. 신뢰성 엔지니어들은 개발 결함을 가능한 한 빨리 식별해야 한다는 데 동의하며, ESA는 이러한 요구 사항을 충족합니다. 감지 도구로서 ESA는 일반적으로 모터 시스템에서 대부분의 기계적 결함을 식별합니다.

요약

PdM 프로그램을 성공적으로 구현하려면 PdM 프로세스에 대한 철저한 이해와 고도로 숙련된 PdM 인력을 특수하고 종종 고가의 장비와 함께 효율적으로 활용해야 합니다. 신뢰성 엔지니어들은 개발 결함을 가능한 한 빨리 식별해야 한다는 데 동의하며, ESA는 이러한 요구 사항을 충족합니다. 감지 도구로서 ESA는 일반적으로 기계 진동 분석(MVA)과 같은 기계적 방법보다 먼저 모터 시스템에서 대부분의 기계적 결함을 식별합니다. 또한 ESA는 모터 시스템의 전기적 문제를 정확하게 식별하여 MVA나 다른 PdM 기술로는 식별할 수 없는 문제도 파악합니다. 분석 단계에서 ESA는 시스템의 회전 속도를 보다 정확하게 결정하고 플랜트 가용성과 가동 시간을 감소시키는 기계적 및 전기적 결함을 보다 정확하게 식별합니다.