인도교의 고유주파수, 공진 진동 안정성 측정 기술사례에 관하여

 인도교의 고유주파수, 공진 진동 안정성 측정 기술사례에 관하여

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최근 인도교, 보행교, 작은 규모의 교량에 관하여 사고사례가 있었습니다.

전체의 구조(교량, 케이블, 기둥/탑, 건물, 배관 등)가 가지고 있는 '고유주파수'를 끄집어 내는 공진측정, 구조나 기계를 이루는 개별 부품들이나 중간 조립체의 고유주파수 산출 진동측정은 종합 조립체인 교량, 플랜트, 건설의 동하중 예측에서 매우 중요한 공학적 설계 대상에 속합니다. 무엇보다도 유체진동 및 지진이 고유주파수와 중첩하게 되는 과도한 흔들림(공진)은 큰 안전문제로 이어지기 때문입니다. 그래서 알고 있어야 합니다. Natural frequency?가 무엇인지… 모달 테스트가 무엇?인지…공진?이 무엇인지...

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교량 고유진동수 측정, 건물공진측정-visope

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문제점과 특이점

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- 고유진동주파수(Natural frequency), FRF, 유제진동, 공진, Impact test, Modal test, EMA

- 다양한 공진측정방법론의 적용, 다양한 측정시스템의 적용

- 위치별 분석, 방향별 분석, 해머의 팁, 독특한 방법론

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관련실적

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- 교량진동, 고유주파수, 쿨링팬진동, 건물진동, 플랜트진동, 건물안전평가, 기계진동원인, 유체기인진동, 맥동과 관련된 진동, 충격진동, 공조팬의 진동, 구조물의 공진, 대형구조물의 진동, 대형크레인진동, 가스터빈의 공진, 배관파이프진동, 기어베어링진동

- 진동문제 (대형기계, 대형구조물, 초고층 빌딩, 로봇, 건축기계설비, 정유 중화학공장, 제지, 전력, 가스, 에너지, 시멘트, 공작기계, 식품제조, 전자생산, 조선, 수송기계, 반도체, 정밀기계)

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#인도교, #소형교량의 #고유진동측정과 평가

-다양한 #공진측정기술

-구조의 이력서, 고유주파수 산출

-고유주파수가 맞는가? 확실한가? 공진은?

고유진동주파수를 찾아내는 3가지 방법들

 

고유진동주파수를 찾아내는 3가지 방법들 

고유주파수는 우리가 보통 생각하는 어떤 구조체(기계, 구조, 시스템)에서 연성(Coupling)에 의해서 무한대의 고유주파수가 재생산되므로 모두를 알아내는 것이 아니라 내가 원하는 주파수대역의 주요 고유주파수를 알아내는 데 그 초점이 있다는 것이 키워드라고 할 수 있다.

 

관련 Tag

Resonance, 가진, 고유주파수, Impact test, EMA, Modal test

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고유주파수 산출방법 (Natural frequency를 확인하는 방법)

 고유주파수 산출방법 (Natural frequency를 확인하는 방법)

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공진(Resonance)은 고유주파수가 강제주파수(기계회전, 유체발생, 전기발생주파수 등)와 중첩되어 진폭이 상승하는 경우를 의미하므로 고유진동주파수를 미리 알아내는 것이 설계 및 Trouble shooting의 핵심이라고 해도 과언이 아니다. 이것은 안전문제뿐만 아니라 제품의 품질과 기계나 구조의 수명에 모두 해당하는 중요한 설계요소이다.  

고유주파수 산출방법(Natural frequency)

먼저 고유주파수를 알아내는 방법으로 정현 주파수(Sine wave)를 sweep 가진에 의한 방법과 충격 주파수를 이용해서 Broadband가진하는 방법이 있다. 현실적으로는 기계의 속도(RPM)를 상승시켜 시간-주파수그래프(Waterfall)를 이용하는 방법과 Impact test에 의한 방법, 그리고 컴퓨터 시뮬레이션(FEM)에 의한 산출방법이 많이 사용되고 있다. 물론, 실험에 의한 해석이 시뮬레이션해석보다 정확하고 우선한다. 실험할 수 없을 경우(물체가 큰 경우)에 시뮬레이션 해석을 주로 사용하고 실험이 전제로 된 설계수정작업에 매우 적절한 방법이다. 고유주파수를 알아내는 응용방법들을 정리하면 다음과 같다.

1.     가진기(shaker)를 이용하여 주파수를 Sweep하는 방법(고가의 설비 및 부대시설 필요)

2.     Impact 가진(Force sensor hammer, Bump test, Running negative averaging)

3.     Speed변속 가진, 위험속도 분석(Bode, Nyquist, Waterfall, Polar plot)  

 

 

고유주파수를 측정하는 방법에는 센서 선정부터 미리 준비하고 알고 있어야 할 사전지식이 많이 요구된다. 구조의 대략적인 고유방향성(비틀림포함)파악, 그래프를 읽는 방법, 가진의 실수요소, 가진 Tip의 선택, Averaging횟수, 위상(Phase)의 변화, 기여도 확인(Coherence), Sampling 등이다. 고유주파수는 우리가 보통 생각하는 어떤 구조체(기계, 구조, 시스템)에서 연성(Coupling)에 의해서 무한대의 고유주파수가 재생산되므로 모두를 알아내는 것이 아니라 내가 원하는 주파수대역의 주요 고유주파수를 알아내는 데 그 초점이 있다는 것이 키워드라고 할 수 있다.

 

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Resonance, 가진, 고유주파수, Impact test, EMA, Modal test

기여도함수 (Coherence function)

기여도함수 (Coherence function)

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준다면 받는 것, Input과 Output의 원리는 물리학의 법칙이자 자연의 기본원리이다. 기대하고 있는 신호에 대한 반응이 기대에 적합하려면 그에 대한 적당한 수식의 표현이 있어야겠다. 진동의 모드해석에서도 동특성을 파악할 때 필요 없는 외부신호의 유입은 중요한 오류결과를 유도할 수 있으므로 그 인과관계를 주파수로 표현할 수 있는 함수가 있다. 이 함수는 실험적 모달테스트에서 고유주파수를 확인하는 가장 중요한 절차라고 할 수 있다.

 

코히어런스함수

결과량이 ‘0’이면 Input(가진)과 output(응답)이 전혀 상관성이 없으며, 1인 경우 가진과 응답이 100% 상관성이 있는 선형관계라고 설명하는 것이 바로 기여도함수(상관성함수, Coherence)이다. 그 결과가 ‘0’에 가까운상태는 잡음이 혼합된 경우로 볼 수 있는데 예를들면 전기적 진동 또는 노이즈의 유입이다. 유체기인진동 또는 다른 장소의 가진원에서 유입된 신호일 경우가 해당된다. 따라서 시험을 할 때 좋은 결과를 나타내기 위해서는 코히어런스가 ‘1’이 되도록 여러 번 모달시험을 하여 평균하고 위상(phase)이 180도 전환하는지 Peak진폭이 뽀족한지를 확인하여 최종적으로 고유주파수 여부를 판정한다. 실제로는 정확히 1을 내는 것은 실험실에서만 가능하므로 현장에서는 코히어런스가 1에 최대한 가까울 때 impact test가 신뢰있게 수행되었다고 할 수 있다.

이때 Correlation(상관함수)가 설명되는데 이는 어떤 신호상의 주기신호를 검출할 때 사용되는 함수이며 즉, 자기신호내에 주기신호를 검출하여 Auto, 두신호(두채널)의 공통신호를추출할 때는 Cross라고 한다. 특히 이 Cross correlation은 time dalay나 전달경로분석, 그리고 위상을 통한 설비진단 등에 많이 사용된다.

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기여도함수, Correlation, coherence, Cross, AUTO, Spectrum, modal test

 

상호채널 분석기법들 (Cross channel analysis functions)

상호채널 분석기법들 (Cross channel analysis functions)

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1개의 채널을 가지고 진동을 측정하고 분석 및 관리한다는 것은 정확한 진단을 추구하는 분석가에게는 매우 고통스러운 일이다. 2개 이상 또는 몇 십 채널 이상의 동시 진동신호를 받아서 측정하게 되면 채널간의 상호비교 및 다양한 함수의 운용프로그램을 활용할 수 가 있는데 이러한 상호채널간의 분석은 ‘cross’라는 단어를 사용하게 된다. 물론 자신의 시간차(auto)에 대한 것도 사용되지만 우선 대표적인 의미는 ‘동시비교’라는 의미가 크게 작용하고 있다 하겠다.

Cross channel capabilities

더 많은 파워풀한 분석기술들은 동시다채널(multi-channel) 분석기를 통해야 비로소 구현할 수 있는 것들이 많다. 1채널 계측기는 일반적인 기계분석의 문제의 약 70%만을 찾으려할 때 충족할 수 있는 수준이며 나머지는 보다 진보된 기계분석이나 모달분석 등을 위해서는 다채널계측기가 필요하다. 동시다채널이라고 하여 혁신적인 수학적 기본을 다시 배우자거나 가능한 모든 함수를 다 배울 필요는 없다. 하지만 다음의 함수는 반드시 알고 있어야 하는 상호채널분석의 대표적인 것이다.

1.     Auto-Correlation(자기상관)

;어느 한 신호의 관련성을 확장하기위해서 시간에 따라 교체되는 본인 자체의 신호와의 연관성을 분석한다. 이 것은 과거의 구식분석기들에서 자주사용되었던 것으로 노이즈에 뭍혀있던 신호에서 주기적인 요소를 검출할 때 사용되었다. 현대의 분석기들에서는 파워스펙트럼(power spectrum)이 이러한 함수보다 더 낫다고 할 수 있다.

2.     Cross-Correlation(상호상관)

;어느 한 신호와 다른 신호간의 상호관련성을 파악하는 함수이며 노이즈 속에 있는 현재 신호의 특징을 검출할 수 있을 뿐만 아니라 다른 신호와의 비교성을 결정할 수도 있는 것이다.

3.     Cross-Spectrum(상호스펙트럼)

;상호상관함수의 푸리에르 변환으로서 가장 많이 사용되는 용도는 물론 전달함수의 결정적근거를 위한 것이라고 할 수 있다.

이러한 상호채널 함수들은 산업현장에서 진동분석가들에게 가장 유용하게 사용될 수 있다. 이러한 함수는 모두 평균적이고 또한 그 많은 평균화의 수를 증가시켜서 확신성을 주어야 한다. 신호의 질을 높일 수 있으려면 8~32번 정도의 평균화가 그 결과로 신뢰있게 수행되었다고 할 수 있다.

이때 Correlation(상관함수)가 설명되는데 이는 어떤 신호상의 주기신호를 검출할 때 사용되는 함수이며 즉, 자기신호내에 주기신호를 검출하여 Auto, 두신호(두채널)의 공통신호를추출할 때는 Cross라고 한다. 특히 이 Cross crrelation은 time dalay나 전달경로분석, 그리고 위상을 통한 설비진단 등에 많이 사용된다.

키워드	Cross, AUTO, Spectrum, modal test, correlation, 상관함수

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