측정시간을 줄이기 위해서 계측기를 최고사양으로 구축한 사례는 그리 많지 않다. 그러나 많은 기능을 원하기 때문에 고가의 계측기 구매에 힘을 쏟는 경우는 흔하다. 물론 계측기를 통해 편리하게 많은 기능을 확인하면서 분석한다면 더할 나위 없이 좋겠지만 실제로 계측기는 정확하고 빠른 측정에 사용되는 것으로 주로 초점이 맞춰지며, 많은 기능의 구현은 대부분 소프트웨어에서 수행할 수 있다. 따라서 측정시간에 가장 관련성이 깊은 것이 사실 ‘설정’이지 ‘성능’이 아니라는 것을 확인해 볼 필요가 있다. 왜냐하면 우리는 측정보다는 분석에 많은 시간을 쏟아야 하기 때문이다.
진동과 소음을 해석한다는 것은 측정하여 후 처리된 그래프를 이해하고 설명할 수 있다는 것과 같은 말이라고 해도 과언이 아니다.데이터는 반드시 그래프로 표현할 수 있으며 그래프는 통계를 보는 방법이다.이 또한 수학으로 해석할 수 있다.그러나 논문을 작성하여 학술적인 업적을 이룰때도 있지만 삷의 현장에서는 진동과 소음 때문에 고통스럽고 큰 물질적 피해가 있거나 있을 수 있음을 알기 쉽다.그 한 가운데는 항상 진동문제가 있으며 그 고통을 이해하려면 우리는 결국 데이터(그래프)를 잘 확인하고 해석할 수 있어야 한다.그 기본과정으로서의 진동을 알고자 한다면 반드시 익혀야 할 기본적인 진동그래프에 대해서 구분하고 설명하고자 한다
진동의 기본적인 3대 그래프(Waveform, Spectrum, Trend)
진동의 최초 기본적인 그래프는 당연히 시간파형(Waveform)이다.시간파형을 통해서 패턴과 현상을 구분한다.그러나 복잡한 파형은 스펙트럼(Spectrum)으로 파악한다.이 그래프는 시간파형처럼 시간에 따른 진폭의 변화를 파악하는 것이 아닌 주파수에 따른 진폭의 우열을 파악하는 그래프이다.특히,차수분석(Order analysis)를 주로 사용하여 회전기계를 진단하는‘설비진단.기계건강진단’분야에서 많이 사용한다.또 다른Trend(경향그래프)는 시간파형과 혼동할 수 있으나 장기간의 진동량의 변화추이곡선이라고 할 수 있다.시간파형은 우리가 가진 보통 퍼스널 컴퓨터에서 단채널로 최대 1개월을 넘길 수 없다.보통 다채널로 사용하므로 2~3일 이내이면 컴퓨터의 저장공간은 없어질 수 있다.그래서 1초, 1분, 1시간 등 진동량을 평균화하여 1개월, 1년, 10년 등으로 다채널을 관리할 수 있는 그래프가 필요했는데 이 그래프를 Trend라고 한다.소음분야에서는‘Time history’라고도 한다.상대비교(과거의 진동과 현재의 진동)를 위해 필수적인 그래프이다.이 3가지의 그래프는 진동을 분석하여 문제를 파악하거나 설비의 상태를 관리한다면 반드시 알고 있어야 한다.이를 서로 비교하여 설명하였다.
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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. 그리고 또 한가지, 이론과 실무에서 서로 혼용되는 용어로 ‘커플링’이라는 것이 있다.
기업은 이윤을 목적으로 하기 때문에 세부의 분야가 범주의 목적에 속해있어야만 업무로 진행할 수 있다. 메인트넌스(Maintenance, 보전)는 설비의 가동수명을 늘리는 엔지니어링으로 상위적인 개념의 보수(Repair)로 불리기도 한다. 메인트넌스는 자산모니터링(Asset monitoring)을 하는 것을 보면 알 수 있듯이 기업의 이윤을 늘리는 매우 중요한 프로세스로서 초기시설투자는 크게 줄고, 인력은 최소화 및 노령화가 되는 현실에서 보면 기존설비의 최장, 최적운용이 제 2의 이익창출이 되는 것이다
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Maintenance (보전 엔지니어링)
정비(maintenance)는 설비를 운전이 가능한 상태로 항상 유지하고, 고장(Failure)이나결함(Fault) 등을 회복하기 위한 조치 및 활동을 말한다.이 중에서 예방과 사후, 그리고 시간계획보전(TBM)과 상태감시예지보전(PdM)에 대해서 구분하여 정리하면 다음과 같다.
예방 정비(Preventive maintenance PM) - 설비의 고장 발생을 미연에 방지하기 위해 수행
사후 정비(Breakdown maintenance BM)– 고장발생 후에 설비를 정상상태로 복구시키기 위해 수행
예방 정비(Preventive maintenance PM)의 분류
시간기반정비(Time Based Maintenance TBM)– 가동 시간 등을 기초로 정비,시간계획정비(Time Scheduled Maintenance)라고도 한다. (예방 정비 간격)
▪보수 후의 설비 가동에 의해 일시적으로 고장률이 상승한다.
▪과잉정비(Over Maintenance)가 될 확률이 높다.
▪정기 보수를 위한 설비 정지에 의해 생산성이 저하된다.
상태기반정비(Condition Based Maintenance CBM)– 설비상태를 기초로 정비, 예지 정비 (Predictive Maintenance PdM)라고도 한다. (ISO13372:2004)
▪정기적으로 수행하는 것은 보수가 아니고 운전 중의 상태감시이며, 보수는 상태감시 결과 열화가 진행되었다고 판단될 때 수행된다.
▪정기적인 상태 감시에 의해 열화가 진행되지 않다고 판단된 설비는 그대로 운전이 지속된다.
그러나 위의 두 가지 예방정비는 어느 것이 반드시 좋아서 한가지를 선택하는 것이 아닌 병행하여 서로의 취약점을 맞추어야만 사후정비를 수행하지 않는 진정한 예방정비를 할 수 있다고 하겠다.
키워드
PDM, 예지보전, 메인트넌스. 설비보전, 예방보전, maintenance, repair, 정비
원신호(Raw data)의 대표로 사용이 되는 시간파형신호(waveform)는 어떤 형태로도 변환할 수 있는 시간-진폭의 그래프로 표현된다. 이 시간파형의 형태는 규칙적 또는 불규칙인 것으로 구분할 수 있으며 통계적인 것 비통계적인 것으로 또한 구분될 수 있다. 그런데 이 시간의 형태를 조금 더 세밀히 관찰해 보면 뾰족한 것과 뭉툭한 것도 구분해 낼 수 있는데 이러한 신호의 특징은 충격이 있는가 없는가를 확인할 때 사용된다면 아주 유용할 것이다. 베어링이나 기어의 고체와 고체간이 닿아 발생하는 충격신호처럼 말이다.
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진동 스펙트럼그래프의 가로축은 주파수의 최소간극을 해상도라고 부르는데 LOR(lines of resolution)이라고 해서 ‘라인수’라고도 한다. 이 라인수는 주파수간 간격을 직접적으로 세분화할 수 있는 능력을 의미하므로 라인수가 높을수록 선명하게 표현할 수 있다. 그러나 라인수가 너무 높으면 측정시간이 길어진다고 할 지라도 전동기의 전기적인 결함을 찾기 위해 슬립주파수를 분석하거나 각종 비트(beat)주파수를 구분할 때 반드시 필요하다. 보지 못하면, 측정하지 못하면 고장을 분석하지 못한다.
진동의 수준을 나타내는 단위로는 주로 변위-속도-가속도에 부단위 p-p, 0-p, rms를 사용하는 것이 일반적이다. 과거에는 dB를 사용하였던 경우가 많았으나 대상의 다양함을 표현해야 하는 진동의 역할이 많아진 최근 공학기술에 어쩌면 당연한 결과의 표현이 아닌가 싶다. 이 밖에 SI단위는 아니지만, 보편적으로 특수한 분야에서 사용하고 있는 단위들이 있는데 예를 들어 지진의 ‘진도’, ‘규모’, 가속도의 ‘G’, 인체환경진동분야의 ‘VAL, VL’, 그리고 kine와 gal이다. 전문가는 ‘Y’도 듣고 ‘why’도 구분할 수 있어야 한다.
진동의 단위 Kine과 gal
진동의 측정은 대부분 센서(transducer)를 통해서 물리적 변화를 전기적신호로 변환하므로 결과는 전하량 pC->전기량 mA, mV로 측정되어 그 값을 정해진 감도값(sensitivity)을 통해 최종 값(변위-속도-가속도)를 읽는 것이다. 그래서 주파수 또는 파형의 패턴만을 확인하려 한다면 그래프의 ‘Y’값은 측정된 그 값(voltage 등)으로 그냥 높고 확인해도 되는 것이다.
외팔보 지지구조는 양단으로 지지되어 가동하는 회전기계(모터, 팬, 펌프, Roll등)와 비교하였을 때 구조 자체가 안정적이지 못하여 긴 구조의 경우 굽힘에 대한 영향을 무시할 수 없다. 특히 스핀들을 이용한 winding 섬유기계같은 구조는 해당되는 문제가 빈번하고 실이 엉키거나 기계전체가 진동으로 인하여 본연의 기능을 재현할 때 장애가 발생한다. 또한 굽힘 이외에 비틀림 동하중도 발생하므로 Conical mode의 문제점도 발생한다. 무엇보다도 가장 문제가 시급한 것은 고유주파수에 의한 방향성 공진(Resonance)이라고 할 수 있다.
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진동의 단위가 선택되었다면 다음으로는 적절한 센서를 선택해야 한다. 우선 측정하고자 하는 위치에 접촉부착이 가능한지 또는 부착방법이 적절한 지를 확인해야 한다. 만약 고주파(5000Hz이상)일 경우에는 자석식의 부착방법은 적절하지 못하며 축의 거동을 측정하고 싶었다면 접촉식센서는 곤란하다. 또한 속도를 측정하려 했는데 동전식 속도센서를 사용하여 5Hz를 측정한다면 증폭된 오류신호를 얻게 된다. 이러한 이유는 센서를 선택함에 있어 각 센서의 특성이 진폭대역, 주파수대역, 공진대역 등에 따라 다르기 때문이다
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진동센서와 단위와의 연관성 kcbm.kr
변위, 속도, 가속도 센서의 선택
각 단위별로 출력전압 또는 전류가 비례하므로 단위의 선택은 센서의 선택과 크게 다르지 않다.
설비를 진단하고 상태를 감시하는 용도로 주로 사용되는 센서는 1.슬리브베어링으로 지지된 축(shaft)의 거동을 비접촉으로 직접 측정하는 Eddy current방식의 변위센서(Proximity)와 2.구름베어링으로 축의 진동이 전파되어 베어링하우징 외부에서, 접촉으로 간접 측정하는 가속도센서(Accelerometer) 그리고 3.전원이 필요 없이 작동하는 속도센서(Velocity transducer)가 있다. 그러나 속도센서는 아주 정밀하지만 상하주파수에 고유주파수가 있어서10~1000Hz범위에 한정되는 약점이 있으므로 변위센서와 가속도센서가 많이 사용되는 이유이다.
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