Sleeve Bearing의 진동문제-2-결함의 종류

Sleeve Bearing의 진동문제-2-결함의 종류

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구름베어링에 비해서 저널베어링의 결함은 그리 많지 않다. 우선 베어링의 결함주파수가 존재하지 않고 기계적인 요소의 결함체라고 볼 수도 없고 회전시 축과 베어링의 선 또는 점 접촉이 일어나지도 않아야 하므로 과다한 충격파도 관찰되지 않는다. 하지만 슬리브베어링은 오일의 유동에 관해서 많은 민감한 결함문제가 검출될 수 있으며 공차(Clearance)에 따라서 강성이나 회전마찰을 조절할 수 있기 때문에 공식이 조절하기가 어렵고 순식간에 대형사고를 유발할 수 있어서 매우 심각하게 관찰하고 진동의 추이를 모니터링하고 있다.

Sleeve베어링 결함의 종류

저널 베어링에서 발생하는 결함이나 불량의 형태는 다양한 결과로 나타나는데 주로 구조적인 불량에 기인한 경우와 베어링자체의 불량상태에 의한 경우로 구분할 수 있다. 이는 베어링을 측정할 때 취득되는 진동데이타 정보를 통하여 알 수 있다.

1. 구조적인 불량 원인

1) Mechanical Looseness (기계적이완, 헐거움)

2) Rubbing(마찰)

3) Whirl instabilities(유체유동의 불안정)

2. 베어링 불량 원인

1) Improper assembly(조립불량)

2) Excessive clearance(과도한 공차)

3) Wear(마모)

4) Inadequate Lubrication(윤활불량)

5) Improper Loading(부적절한 하중)

6) Poor bearing design(베어링설계오류)

키워드	베어링진동, 슬리브베어링, 메탈베어링결함, 저널베어링, 진동결함, Oil whirl, 베어링마찰, 서브하모닉, non synchronous

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Rolling Bearing의 진동문제-10-Stress wave

Rolling Bearing의 진동문제-10-Stress wave

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영어권에서 구름베어링은 Rolling bearing(Ball, Roller)보다 마찰을 최소화해야 하므로 Antifriction bearing이라는 단어를 더 많이 활용한다. 베어링 부품에 흠집이 생기면 회전부품이 그 위를 지나갈 때 응력파(Stress wave)가 발생한다. 이 것은 마치 쇠구슬을 높이에서 떨어뜨릴 때 발생하는 파장과 충격시 발생하는 음의 전파속도(음속)과의 관계에 의해 계산되는 주파수(Frequency)로 그 것을 설명할 수 있다.

베어링충격파의 원리-stress wave

가동중인 회전 설비에서 발생하는 결함 중 특별히 베어링이나 기어의 초기 결함을 가능한 한 빨리 감지하면 할 수록 적절한 보수 일정의 수립과 설비에 가해지는 손상을 최소화 시킬 수 있다.

이런 초기 결함 등은 매우 높은 주파수 성분 (Stress Wave)으로 구성되어져 있어, 일반적인 진동 분석 기법으로는 이들 신호를 획득 할 수 없기 때문에 특별한 기능(Enveloping)이 필요하다. 이러한 방법을Demodulation이라고 하는데 이 기법도 초기 결함을 감지하기가 난해하기 때문에 Time waveform의 True peak value를 이용한 발전된 기술이 개발되었다. CSI(Emerson)사의 Peakvue기법이나 IRD사의 Spike energy, Acoustic emission에 의한 방법, SPM사의 베어링감지기법 등이 이러한 특성화된 구름베어링의 수명관리기법이라고 할 수 있다. 이러한 기법들은 베어링의 상태를 정량화하거나 작은 에너지신호인 응력파를 잘 확인할 수 있게끔 한다.

키워드	베어링진동, 구름베어링, 베어링결함, 스펙트럼, 베어링결함주파수, Stress wave, 베어링 충격파, 응력파

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설비진단 간이진단과 정밀진단 (온라인모니터링은 정밀분석을 의미하지는 않는다)

설비진단 간이진단과 정밀진단 (온라인모니터링은 정밀분석을 의미하지는 않는다)

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진동진단의 결과는 기술보고서로 볼 수 있는데 이 것은 간이진단보고서와 정밀진단보고서 등으로 현재의 진동문제에 대한 원인과 평가, 필요에 따라서 대책에 대한 기술이 포함될 수 있다. 각 보고서의 의미는 일시적 측정 후 간단히 현상과 절대기준 등의 평가를 한 경우는 간이보고서로, 스펙트럼분석과 다양한 진동의 원인분석 등을 통해서 현재의 원인을 분석하고 대책을 구할 수 있을 정도의 상세한 분석을 의미한다고 할 수 있다. 대체로 설비진단 자격을 위한 정규 교과서 등에 이에 관한 정의도 크게 다르지 않다.

간이진단과 정밀진단 그리고 오프라인과 온라인

우선, 간이진단의 방법을 살펴보면 ‘점검(Route measurement)’과 ‘상시감시(Online Monitoring system)’가 있다. 점검은 흔히 설비의 상태를 인간이 포터블 계측기(진동계, Data collector) 등을 사용하여 간헐적으로 조사하고 기록하는 방법으로 Off-line이라고 부른다. 반면에 상시감시는 감시 장치에 의해 연속적으로 감시하는 방법으로 On-line이라고 하는데 점검은 많은 측정지점과 방향을 측정할 수 있으나 측정빈도에 따라서 연속적이라고는 할 수 없다. 반면에 상시감시는 이미 설치된 센서로부터 거의 실시간에 가까운 데이터를 연속적으로 감시 및 저장하므로 두 시스템간에는 장단점이 있다.

구분	간이 진단 : 설비의 상태를 신속하고 효율적으로 파악하는 단계	정밀 진단 : 간이진단에서 이상으로 판정된 설비의 상태를 상세하게 해석하고, 취해야 할 정비 활동을 결정하는 단계
목적	-점검과 감시 열화 경향관리에 의한 이상의 조기 발견 경향관리 데이터의 추세 분석에 의한 고장 도달시점의 예측 자동정지 등에 의한 설비의 보호 정밀진단 대상 설비의 선정	-진단과 예측, 대책 이상의 종류 및 발생 위치의 동정 이상 상태의 위험도 파악 및 그 진행의 예측 최적 복구방법 및 복구시기의 결정
방법	-사람에 의한 순회진단 방법 – 사람이 휴대용 진단기기를 이용하여 정기적으로 설비를 순회하여 진단하는 방식. 간편하고 값싼 방식이지만 투자대비 효과가 좋다. -단자함(Terminal box)을 설치한 순회 진단 방법 - 진단 대상설비가 위험한   장소에 있고 진단을 위해 접근할 수 없는 경우에 채용되는 방식으로 설비에 진동 센서를 부착하고 부근의 안전한 장소에 설치된 단자함에서 휴대용 진단기기에 의해 측정하는 방식. -상설 모니터에 의한 방식 – 중요한 설비를 상설 감시장치(Monitor)를 이용   하여 연속적으로 감시하는 방식. 이 방식은 고가이기 때문에 돌발 고장에 의한 손해가 막대한 최고 중요한 설비에 적용된다.	-시간영역 해석 – 시간파형, 진폭의 확률밀도함수 등을 이용하여 진폭의 크기나 시간적 변동, 파형의 충격성과 대칭성을 해석한다. -주파수영역 해석 – FFT(고속푸리에 변환)등을 이용하여 진동에 어떠한   주파수성분(스펙트럼)이 포함되어 있는 가를 해석한다. -공간영역 해석 – 리사주 도형(Orbit) 등을 이용하여 회전축 중심(진동)이 공간적으로 어떠한 궤적을 그리며 운동하고 있는 지를 해석한다.

관련 Tag

PDM, 예지보전, 설비진단, 진동, 기계진단, 설비진단자격, ISO18436, 진동분석, 간이진단보고서, 정밀진단보고서, 온라인모니터링시스템, Route

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검사와 모니터링의 차이 (Inspection Vs Monitoring)

검사와 모니터링의 차이 (Inspection Vs Monitoring)

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인공지능(AI)을 통한 결과의 세계가 한창 유행이다. 결과에 대한 완벽한 신뢰는 아닐 테이지만 결국 최종판단은 사람이 하게 된다는 것을 모두 알게 될 날이 있을 것으로 생각된다. 한편, 모니터링은 바로 인공지능을 위한 데이터에 이목구비 손과 발로부터의 정보를 제공하는 시스템을 일컫는 용어로서 이 것이 구비되어 있지 않으면 아무리 머리가 좋다 하더라도 결과는 고사하고 계산의 시작도 하지 못한다. 그런데 이 모니터링을 검사와 유사하게 사용되는 바람에 정확히 이를 잘 구분하지 못하는 경우가 있어서 적어도 과학적이고 현장에서 사용되는 용어로 이를 풀어 정리하고자 한다.

양호/불량과 결함확률(%)의 차이

병원에 가서 진찰을 받으면 진단을 하려면 검사를 받아보자고 한다. 피검사 X레이검사 등을 거쳐 나온 결과를 보고 진단을 한다. 이 결과는 어떤 결과값과 기준값 등을 가지고 평가한다. 이는 공장에서 사용하는 방법과 크게 다르지 않은 절차로서 제품의 불량이나 양호를 가리기 위해 수행하는 것이며 이를 똑같이 ‘검사(Inspection)’라고 했다.

반면에 환자의 상태가 심각한 중환자이거나 또는 장기간의 관찰과 진단결과에 대한 추이를 관찰하기 위해 그 상태를 지속적으로 관찰하여 필요에 따라서 기준값과 비교하거나 유사한 형태와 비교하여 그 위험한 상태를 판정하거나 이상수준을 파악하는 것을 ‘감시(Monitoring)’라고 한다. 모니터링의 형태는 간헐적(offline)으로 할 수 도 있고 상시(Online)로 할 수도 있는데 온라인모니터링이라 함은 상시감시시스템이라 하겠다.

검사는 진단을 위한 수행과정으로서 불량과 양호를 판단하는 분석을 수행한다. 그런데 모니터링은 다양한 방법의 알고리즘을 통해서 절대평가 시간상대평가 비교상호평가를 하며 심각도나 결함등을 확률로서 표현하고 있다. 잘 살펴보면 검사는 결과로 즉시 데이터를 형성하지만 모니터링은 결과를 만들기 위해 다양한 알고리즘의 파라미터가 필요하고 수많은 시그널이 관찰되며 평가알고리즘을 통해서 비로서 데이터로 탄생한다.

따라서 모니터링이 검사에 포함될 수는 없고 그 반대가 되어있음을 판단할 수 있다. 인공지능은 데이터를 통해서 판단한다. 다른 개념으로 설명할 수도 있다. 모니터링을 통해서 사람이나 인공지능은 좋은 판단을 위한 결과를 알아낼 수 있지만 검사처럼 한 번 확인하면 그 즉시 결과를 알아내는 것은 아니라는 점이 있다. 즉, 모니터링은 여러 개의 검사를 통한 데이터들이 축적되어 가는 과정이다.

키워드	온라인 모니터링시스템, VMS, 검사, 모니터링

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