Synchronous 동기성분 결함들-Order analysis

Synchronous 동기성분 결함들-Order analysis

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주파수의 차수분석(Order analysis)은 TS(Turning speed, 회전주파수)와 어떠한 관계를 가지는가?가 큰 분석의 갈래길이라고 할 수 있다. 회전주파수의 몇 배인지, 하모닉이 얼마나 많이 발생하는 지 몇 배의 주파수가 특히 높은지를 확인한다. 특히 회전주파수의 정수배로 계산이 되는지는 아주 중요한 관찰사항이 된다. 즉, Synchronised swimming운동경기처럼 똑 같은 모습으로 다른 사람이 연기하는 어원을 이용하여 ‘동기성분’을 구분하고 해석한다.  

동기차수 결함들

주파수가 TS의 정수배로 맞아 떨어지는 결함의 패턴과 신호는 회전 이벤트와 관련이 있다. 즉 팬의 날개가 5개가 있다면 한 번 회전당 다섯 번의 이벤트가 발생할 것이고 이는 스펙트럼 그래프 상에서 5X의 진폭을 높게 표시해 준다. 기어의 잇수가 43개라면43개의 이벤트가 만들어 지고 정확히 43X의 진폭을 표기해 준다. 이는 구름베어링이나 벨트처럼 비정수배를 나타내지 않는 극히 정수배를 나타내므로 설비의 결함을 분석할 때 가장 먼저 확인해야 하는 사항이다.

TS 1X~8X	TS 8X이상
Imbalance Misalignment Mechanical Looseness Blade / Vane Pass Belt Sheave Runout Bent Shaft	Gears Blade Pass Slot Frequency (Motor)

여기서 주의할 것은 동기성분은 항상 나타날 때가 많다. 날개가 있으면 그 개수만큼 진폭이 있고 기어가 치가 접촉하면 충돌되므로 해당 ‘n’X가 발생한다. 물론 Imbalance는 반드시 나타나는 주파수이다. 문제는 해당 주파수가 다른 주파수보다 얼마나 큰지, 기타 하모닉 파형을 동반하고 있는지, 사이드밴드를 동반하고 있는지 진동방향은 어떠한지, 과거에는 어떠했는지 유사기계와 비교했을 때 어떠한지가 더 중요한 사항이다. 결국 핵심사항은 당연히 발생하는 주파수이지만 패턴과 상황에 따라서 그 경중이 다르다는 것이다.

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키워드	Order, TS, 설비진단기본용어, 1X, 스펙트럼, 동기성분, Synchronous

동기화 시간 평균(Synchronous time averaging)

동기화 시간 평균(Synchronous time averaging)

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모든 평균화 기법들은 대체로 트리거(trigger)에 의한 이벤트인가? 아닌가?로 구분할 수 있다. 이러한 트리거 이벤트에 의한 평균화를 ‘동기화평균(synchronous averaging)’이라고 한다. 이 경우에 트리거 신호에 따라서 윈도우가 시작되고 그 틀에 맞춰 신호의 취득이 이루어 진다. 트리거 신호와 진동신호간의 위상관계 등을 알아낼 수 있고 tach펄스에 의해서 주파수 그래프에 표시할 수도 있는데 이를 ‘오더트랙킹(order tracking)’이라고 부른다. 이 경우에는 주파수가 변화하더라도 그래프에는 order(차수)와의 관계만 표시되는 특징이 있다.

Synchronous time Averaging(동기화 시간평균)

샘플링요율(sampling rate)은 최대주파수(fmax)에 2.56배를 한 것으로 다시 샘플수는 라인수에 2.56배를 한 것과 같다. 시간 평균화는 주파수도메인에서 수행된다. 잡음과 신호는 모두 평균값으로 평균화된다. 신호가 한 번 약간다르게 변화한다면 주파수에는 ‘skirt’효과로 광대역 주파수군에 편입된다. 아주 비슷한 주파수군 들도 이렇게 포함되어 함께 표현된다. ‘동기화시간평균(synchronous time averaging)’은 트리거에 의해서 주파수도메인이 아닌 time domain에서 수행하는 평균화를 말한다. 이렇게 되면 노이즈의 발생을 편입하는 것이 아니고 원천적으로 비동기화(non-synchronous)성분을 차단한다. 예를들어30Hz tach 펄스로 트리거하여 10배 차수(10X TS)의 진동을 보려한다면 최소 30*2.56*10=768Hz의 샘플링 rate를 설정하여야 한다. 이 경우에 tach펄스에 동기화되지 않은 모든 요소는 ‘0’으로 평균화될 것이다. 이 밖에 샘플링 rate가 tach 펄스에 묶여 있기 때문에 주파수로 변환하더라도 작은 변화의 주파수들이 skirt효과에 편입되는 것 같은 현상이 아예나타나지 않는다.

동기화시간평균은 아주 작은 진폭을 가진 신호나 다양한 회전수들이 함께 나타나는 기어박스, roll머신 등에 유용하게 사용할 수 있다. 특히 특정 주파수만을 관찰하고 싶어서 그 이외의 잡음으로 고려하는 비동기성분을 제거하려 할 때 아주 효과적이다. 응용하여 각 요소들을 분리하여(각 회전수에 다른 tach 펄스) 측정된 결과로 에너지의 분배를 파악할 수 도 있다.

키워드	평균화, 신호처리, 잡음제거, 진동신호, Averaging, synchronous, skirt효과

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