Rolling Bearing의 진동문제-4-결함주파수의 원인

Rolling Bearing의 진동문제-4-결함주파수의 원인

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구름베어링은 고유한 결함주파수 계산공식을 가지고 있다. 이 결함주파수는 미세하더라도 항상 발생하는데 ‘결함’주파수가 아닌 베어링의 ‘고유’주파수라고 부르자고 하기에는 주파수가 일정한 채 고유한 일정하므로 정확히 고유주파수는 아니다. 고유주파수는 실제로 다른 곳에 존재하기 때문이다. 따라서 이 결함주파수를 구름베어링 ‘회전특성주파수’로 바꿔 명칭 하는 것이 더 나은 표현처럼 보인다. 그런데 이 구름베어링의 결함주파수에 대해서 공식대로 맞아 떨어지지 않는다고 질문을 받을 때가 있다. 오랜 시간 동안 가동 후 분해해 본 결과 베어링의 결함이 맞는데 주파수는 근처

에 보였지만 정확하지 않았다는 질문이다. 따라서 그 것은 외륜에 결함(흠집)을 주고 결합하여 바로 돌린 상태라면 맞는 공식일 뿐이다. 베어링을 조립시 열팽창 및 두드림에 의해서 특성이 약간 변하므로 약간의 오차가 있게 마련이다. 더욱이 시간이 경과할수록 베어링의 여유(Tolerance)가 점점 더 많아지고 느슨해 질수록 주파수는 또 변동하게 된다. 그러면 어떻게 베어링의 결함을 확인하는가?


 

구름베어링의 결함주파수 메커니즘

베어링의 결함은 주파수나 시간파형(Waveform)의 패턴으로 확인한다. 패턴(Harmonic, Sidebands)으로 확인했는데 베어링의 정보가 정확하지 않으며 10Hz이내의 오차가 있다면 베어링의 결함으로 판단해도 무난할 것으로 판단된다. 이 결과가 대부분이기 때문이다. 단, 실제로 결함이 잘 맞아 떨어진 상태라면 실험과 비슷한 조건이었을 가능성이 있다. 즉, 조립 초기에 베어링이 급한 하중으로 찌그러졌거나 또는 윤활이 매우 좋지 않았던 상태일 것이다. 이를 알고 있어야 한다. 베어링은 신제품에서 결함이 발생할 가능성이 희박하므로 공식과 반드시 같지 않다.

구름베어링은 거동주파수를 가지고 있다. 이 주파수는 회전주파수와 관련이 있으나 회전수의 정수배(Harmonics, Synchronous)로 맞아 떨어지지 않는다. 또한 베어링의 고유주파수(Natural frequency)도 존재하는데 대체로 구름베어링의 결함주파수의 10배 이상의 고주파에서 존재하므로 이 주파수군에 가까울수록 베어링의 진폭은 커지게 된다. 따라서 초기 결함 시에는 극 고주파인 음향방출(AE)에 의한 초음파로 읽어 들이기가 더 쉬우며 Looseness현상과는 달리 베어링의 결함이 심화될 경우 고주파에서 심한 측대파(Sidebands)가 더해지면서 아래의 저주파 대역으로 번지게 되는 패턴을 가진다. 이 때 그 영향이 1x TS까지 미칠 경우에는 베어링을 교체해야 할 시점이라고 간주할 수도 있다.

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키워드	베어링진동, 구름베어링, 베어링결함, 스펙트럼, BPFI, BPFO, 내륜결함, 외륜결함, 베어링결함주파수, 베어링고유주파수

기어-총평 Overview

기어-총평 Overview

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서로 맞물려 있는 두 개의 기어는 일정하게 서로 같은 속도로 가동해야 한다. 그렇지 않으면 둘 중의 하나는 다른 나머지의 기어보다 속도가 더 빠르거나 또는 더 느리거나 하므로 이러한 가속력과 연관된 부하(Load)는 주파수의 자승에 관성을 곱한 값과 비례하고 높은 진동과 조기결함을 초래하게 된다. 기어의 디자인관련 용어를 살펴보면 다음과 같다.

기어관련 정리

두 개의 기어가 맞물릴 때 각 기어의 치(teeth)는 같은 접선(common tangent)으로 접촉하고 두 맞물림 기어의 표면에 같은 접촉포인트에서 부딪힌다. 만약 이 접선이 두 기어의 중심사이에 그어진다면 접선의 법선(normal)이 기어중심간 선분과 서로 만나는 점(P)를 ‘pitch point’라고 한다.(the normal to the common tangent intersects the center to center line at point P)

일정한 속도비를 유지하기 위해서 접선의 법선이 이루는 기어간 접촉점은 반드시 pitch point를 통과해야 한다.(the normal to the common tangent at the point of gear tooth contact must always pass through the pitch point) 그리고 피치포인트는 두 기어의 중심선상위에 놓여야 한다. 이러한 상태를 ‘conjugacy’라고 한다. 접선의 법선과 피치포인트를 통과하는 기어간 중심선의 수직선과의 각도를 ‘pressure angel’이라고 한다. 각 기어이에서 피치포인트는 기어의 중심과 같은 거리에 있다. 피치포인트를 서로 연결한 원을 ‘pitch circle’이라고 한다. 이 것은 기어를 정의하는데 사용되는 아주 중요한 용어가 된다.

Conjugacy를 위한 두 상태가 만나는 형태의 무한수(infinite number)가 있는데 대부분 현대 기어의 설계조건에는 충족되지 않는다. 따라서 일반적인 형태의 설계인 ‘involute’로 제작되는데 이 인볼류트 설계는 원의 circumference 로부터 unwound되었으므로 당겨진 선의 끝에 곡면궤적을 나타내고 있는 형상이다.(curve traced by the end of a tight string as it is unwound from the circumference of a circle)

기어박스에 내장되는 가장 대표적인 기어의 형태는 spur, Helical, Crossed helical, worm, bevel로 구분할 수 있다.

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키워드	기어진동, GMF, 기어주파수, 기어결함

TBM의 장점과 CBM의 장점(시간기반개념과 상태기반개념의 보전엔지니어링)

TBM의 장점과 CBM의 장점(시간기반개념과 상태기반개념의 보전엔지니어링)

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고장이 발생하기 전에 사전에 수행하는 보전기법(정비방법) 중에서 가장 많이 사용하는 기법은 시간기반개념(Time Based Maintenance)와 상태기반개념(Condition Based Maintenance)이다. 대체로TBM만 사용하는 업종과 기업이 있고 TBM과 CBM을 같이 혼용하는 기업이 있을 수 있으나 CBM만 운용하는 분야는 매우 드물다. 그만큼 시간기반개념의 사전정비는 중요한 과정이다.

TBM, CBM

TBM은 PM(Planed)정비 중의 하나로써 예를 들어 1년에 한 번, 주행2백만km이후, 3만 가동시간 이후 등으로 최소한의 정비가 요구되는 기간 또는 최적의 재정비 기간을 정하는 정비계획 개념으로 활용된다. 이 것은 대체로 생산지원팀, 공무팀, 정비팀 등에서 계획하고 가장 생산이 지장을 받지 않는 시간대를 정하여 대정비 또는 경시정비를 수행하게 된다. 정비주기는 산업공학적인 통계를 기반으로 가장 최적의 효율을 내는 계획을 세우며 불필요한 정비가 있을 수 있지만 설비가 정상적인 안정적인 가동상태를 재확인해 볼 수 있다는 측면에서도 중요하다.

그러나 재 시운전시에는 처음 설비를 도입했을 때처럼 안정화가 필요하고 정비의 수준과 매뉴얼의 완성도에 따라서 좋지 않은 순간을 경험하기도 한다. 그래서 가장 좋은 것은 가급적이면 주기적인 정비를 제한하고 상태(Condition)을 보면서 주정비기간을 별도로 정하고 필요한 부분만 정돈하는 개념이 필요하게 된 것이다. 이러한 PdM(Predictive), 상태기반정비는 많은 장점을 가지고 있는데 특히 그 효과는 고장방지에 의한 생산이득(정상생산, 유지비용감소)이 큰 비중을 차지하게 된다.

그러나 위의 두 가지 예방정비는 한가지를 선택하는 것이 아닌 조합하여 서로의 취약점을 맞추는 것이 가장 좋은 방법이고 진정한 효과를 내는 예방정비라고 하겠다.

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가벼운 데이터의 중요성

가벼운 데이터의 중요성

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상태기반유지보수(CBM), 예지보전(PdM), 건전성기반관리(PHM), 자산관리(Asset management), 신뢰성기반(RCM, RBM) 등의 다양한 기법을 이용한 설비의 고장에 관한 감지 또는 고장예측분야의 이슈는 그 어느 때보다 국내에서 관심을 보이고 있다. 하지만 과거 미국에서 3,40년 전부터 계속되어 오던 관심은 그 용어를 달리하여 여전히 중요시 되고 있는 것도 사실이다. 그런데 마침 최근 우리나라의 제조업이 생산보다 효율에 중요성을 두고 있다는 것이 용어의 변천과 기류의 변동과 다른 의미일까? 관리는 모니터링을 통한 통계나 브리핑된 결과를 기반으로 한다. 측정된 결과가 없이는 계획을 세울 수 없다. 효율은 관리를 잘 해야 한다는 것에서 출발한 것이다.

경량데이타-도메인의 전문가 역할

PHM은 계측-신호처리-진단-예지를 순서와 분야로 정하고 있다. 그 중에서 도메인분야라고 부르는 영역을 인공지능분야로 진전시키는데 상당히 많이 노력하고 있다. 여기서 도메인 분야라 함은 기존의 방법대로 수동으로 측정하거나 룰(규칙)대로 신호를 처리하여 전문가에 의해 진단되거나 상태를 예측하는 것을 의미하는데 따라서 PHM전문가는 실제로 모든 것을 AI로 진행할 수 없으므로 PHM의 궁극적 목표에 한계를 알아야 한다고 생각하고 있기도 하다. 특히 계측에서 자동화할 수 없는 부분, 다양한 전제조건이나 변수를 모두 신호처리 할 수 없고 경험과 사람만이 인지할 수 있는 진단능력 등을 그 인공지능이 다 수행하기에 아직 많은 미래가 필요하거나 불가능하다는 것이다.

모든 물리조건을 데이터로 만들어 빅데이타화하기에는 경제성검토 이전에 신호의 무의미함을 이미 알고 있는 경우가 많다. 다시 말하면 도메인 분야중의 하나인 분석 및 진단전문가는 특정한 고장인자를 미리 구분할 수 있는 파라미터를 학습과 경험을 통해서 알고 있다. 또한 이 것들을 분리하고 분석하여 결론을 낼 수 있다. 그리고 다양한 의견과 판단근거를 통해 상태를 진단하고 예측하는 것이다.

모니터링시스템은 진단의 출발점이나 쓸모없는 데이터를 취득하는 것도 불필요한 과정이지만 그 전에 밧데리 문제, 통신문제, 저장문제, 노이즈문제 등도 매우 큰 한계장애요소가 된다. 그런데 이 한계장애요소들은 하나같이 다 같은 공통점이 있다. 바로 ‘데이터의 크기’라는 것이다. 모니터링 비전문가들이 시도하는 첫번째 방법은 ‘모든 것을 측정하는 것’이고 그 다음에 필요 없는 것을 솎아내려 한다. 그러는 동안 신뢰성은 추락하고 투자자는 외면한다. 따라서 결과는 너무 아무 것도 없이 끝나게 된다. 이렇게 과거처럼 투자와 실망이라는 운동은 많은 시간을 반복해 왔다. 이 것은 바로 이론과 현실의 차이이며 실무와 꿈의 차이인 것이다. 온도가 1의 데이터의 크기를 가진다면 진동은 많게는 1만개가 된다. 다채널의 모니터링이라면 컴퓨터 저장공간은 겨우 작은 시간에 채워질 수 있다. 또한 무거운 데이터는 무선통신도 어렵다. 물론 5G이상의 통신속도가 늘어날 지라도 그 많은 데이터를 연산하는 것도 어려운 일이다. 저장은 별개의 문제가 아니다. 전문가는 데이터의 크기를 줄이는 방법을 알고 있다. AI도 이 것을 알 수 있지만 도메인 전문가처럼 같은 시간을 가지고 경험해야 한다. 그리고 다양한 분야에서…전문적인 분야를 너무 쉽게 생각한 것이 아닐까? 전문가의 영역을 데이터화하는 것보다 반복된 데이터를 갖는 더 쉬운 분야를 찾는 것이 낫지 않을까? 차라리 판사나 교사를 인공지능화하는 것이 빠르지 않을까?

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