VISOPE-진동소음음향방출분석-진단모니터링-한국CBM: 12월 2020

2020년 12월 25일 금요일

커플링과 커플링현상 (Coupling)

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기계의 상태를 파악하는 방법으로 ‘설비진단’이라는 용어도 있고 ‘기계진단’이라는 용어도 사용한다. 딱히 구분할 수 없으니 설비진단은 거의 기계진단으로 대체할 수 있다. 기계는 ‘machine’으로 설비는 ‘application’ 혹은 ‘equipment’로 번역할 수 있는데 그러면 모터로 구동하여 조립된 펌프인 모터-펌프도 기계로 부르고 모터 자체, 단일체도 기계로 말하므로 도무지 용어의 정립이 어렵다. 따라서 영어권에서는 이것을 명확히 하기 위해 단위형 설비(예: 모터+펌프)를 ‘equipment’로 그 구성요소를 각각 ‘component’로 명확하게 구분하여 부르고 있다. 또 한가지 이론과 실무에서 서로 혼용되는 용어로 ‘커플링’이 있다.

Coupling & Coupling effect

위에서 말한 설비의 각 기계 구성요소인 구동부(모터, 터빈, 내연기관)과 피동부(펌프, 팬, 압축기 등)를 연결해 주는 또 하나의 구성요소를 ‘커플링’이라고 한다. 이 커플링의 종류로는 직결플랜지, flexible, jaw, 고무, 기어, 벨트, 체인, 마그네틱 등이 있다. 이 단어는 기계를 조금만이라도 알고 있는 사람이라면 쉽게 접할 수 있는 부품이자 구성요소이다. 특히 진동분야에서 얼라인먼트의 중요성과 커플링 자체가 문제가 되어 진동이 발생하는 경우도 잦다.

한편 진동소음분야에서 같은 단어를 사용하는 용어로 ‘커플링현상’이 있다. 이 것은 ‘연성’으로 번역할 수 있다. 실제로 기계는 1자유도만이 아닌 각 XYZ축 그리고 각 축당 회전이 포함된 6자유도의 해석이 적당한데 각 자유도의 진동원인이 타 5자유도의 진동에 간섭하고 영향을 주는 것으로 이를 연성(coupling)효과라 하는 것이다. 한마디로 여러가지 원인이 조합되어 해석이 복잡한 거동을 의미한다.

이런 연성이 빈번하면 예측과 거동이 매우 제어하기 어려우므로 비연성지지를 위한 방지설계가 필요하다. 즉, 각 좌표면을 대칭위치로 하고 지지강성축의 각 방향을 기계의 관성주요축에 평행하게 해야 한다는 것이다.

키워드	커플링, 커플링형상, 얼라인먼트, 자유도, equipment, component, application, machine

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2020년 12월 18일 금요일

한눈에 사례 3 펌프

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사례요약 3-펌프

설비진동진단사례를 현상에 따라 한눈에 요약하였다. 체크하면서 패턴을 확인하며 학습할 수 있다.

번호	진단의 문제	현상	비고
1	보일러급수펌프, Rotor자려진동	1480rpm, 5단, balance piston자려진동, 톱니형(serration) balance piston형상은 2-3단 펌프에 적합	Balance piston 형상교체 swirl brake도입
2	다단터빈펌프 0.75X	5800rpm, 정격토출량의 50%에 이르면 0.75x의 비동기진동소음 증가	3원호 베어링으로 변경, 축강성증가(wearing형상변경 groove씰에서 평행환상씰로.)
3	펌프 2x, 3x	2900rpm, 베어링지지대(pedestal)부식,	정렬불량->오일씰손상->누수->베어링손상->진동증가
4	캔드펌프 스러스트 looseness	1x증가 500Hz고주파 증가, envelope(5~10kHz)->500Hz demodulation 1x, 2x, 3x, 4x.	스러스트와셔와 카본링의 접촉
5	보일러급수펌프 looseness	1x->하모닉 점점증가, plate고정볼트 8개부서져	커플링축교체(커플링 너트도 풀려)
6	펌프 lock너트와 looseness	2개월사이 2~3배 상승 수직방향 harmonics
7	원심펌프 자려진동 250Hz	Balance piston(자기발란스)의 스러스트베어링 축방향자려진동->파이프진동->flange피로파괴	Balance device제거(일반 thrust bearing채용), 파이프에 질량설치 파이프교정, 배압증가
8	펌프의 축굽힘	3550rpm, 저주파진동크고 축방향높다. 1X높고 2X, 3X위상일정.
9	원심펌프 기어커플링 치마모	2X증가, 정비시 축정렬 좋으나 정렬불량현상(내측베어링정렬불량?, 나쁜커플링?, 축굽힘?)	Locked coupling(커플링고착) 임의의 정렬불량 보상 불가능한 상태
10	보일러급수펌프 pedestal공진	4250~5200rpm, 0.5x, 분수동기진동, tilting pad,축정렬불량, pedestal+0.5X공진	베어링지지대 추가보강 축정렬

키워드	1X, 스펙트럼, 진동분석, 설비진단사례, 진동진단, 사례요약

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2020년 12월 4일 금요일

AI의 핵심은 비교원리

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대한민국사람의 성공 원동력은 쟁과 그 것을 극복한 불굴의 의지라고 생각한다. 이렇게 생각하는 이유로 나는 교육열을 제일 먼저 말하고 싶은데 특히 어머니들의 교육에 대한 경쟁심리는 ‘비교’를 통해서 각고하고 노력하여 우위에 세우려 하는 일류주의가 있지 않을까… 인공지능(AI)은 사람보다 똑똑하지는 못하지만 사람과 다른 완벽한 기억력과 정확성이 있다. 그리고 일단의 목표는 사람과 같은 판단을 할 수 있는 것일 것이다. 따라서 이러한 비교에 대한 이야기는 분석과 분류를 통한 인공지능의 원리와 비유하여도 그 핵심이 통하는 바 있다.

비교를 통한 러닝 그리고 분류

인공지능이 인간의 편의성을 추구하기 위해 기계의 결함을 진단하고 예측하는데 많은 연구가 진행중이다. 기계의 결함진단은 모두 전문가가 했던 영역으로서 기존의 다른 영역처럼 비전문가의 영역(노동집약)의 경우와 다르다. 이를 위해서는 전문가가 하고 있는 분석, 진단, 분류의 과정인 핵심영역을 학습해야 하는데 여기서 사용되는 기본적인 학습원리는 바로 ‘비교’이다. 이 것을 살펴보면 수많은 레이블(명제에 대한 해답)을 제시하여 고장과 정상을 비교하거나 규칙과 불규칙 등을 비교하여 절대적인 기준에 맞춰 분류하거나 또는 과거와의 패턴인 시간적 상대적 기준에 비하여 또는 유사패턴과의 비교군과 견주어 분류(Classification)한다. 특히, 특성화(featuring)가 어려운 경우에 deep learning을 통해 특성화를 수행하는데 그 주요한 방법도 역시 이미지화의 비교에 근거한다.

급속도로 발견되어 발전되고 있는 인공지능은 물론 분석, 분류되어 예측하는 것이 목표이지만 아직 인간의 중요 비교성능은 따라갈 수 없는 이유가 있다. 바로 측정 및 센서분야 같은 선결되어야 하는 기본조건은 하드웨어이기 때문이다. 분석과 예측은 데이터를 기반으로 한 학습의 결과인데 데이터가 아직 인간이 수집하고 있는 수준에 이르지 못하고 있다. 즉, 데이터를 AI에게 인간이 떠 먹여야 한다는 것이다. 예를 들어보면 이렇다. 수와 단어는 판단하지만 냄새를 데이터화 하기가 완벽하지 않아서 글자, 표정, 소리로 알려주어야 한다. 덥고 축축한 것은 분석할 수 있지만 맛과 분위기는 데이터화할 수 있는 센서가 없다. 무겁고 흔들리고 시끄러운 것은 구분하여 예측도 가능하지만 고장인지 아닌지 판단하는 기준도 생산, 정치, 경제, 시점 등의 판단에 따라 때때로 다를 수 있다. 결론을 만들려 우리가 센서만 개발하면 된다고 하고 있지만 잘 생각해보면 센서의 능력 이외에도 또 다른 무엇이 있는 것이다. 그 것이 무엇일까?