가장 적합한 예측 유지보수 센서 선택

상태 기반 모니터링(CbM)에는 센서를 사용하여 기계 또는 자산을 모니터링하여 현재 상태를 측정하는 것이 포함됩니다. 예측 유지 관리(PdM)에는 CbM, 기계 학습 및 분석과 같은 기술을 조합하여 다가오는 기계 또는 자산 오류를 예측하는 것이 포함됩니다. 기계의 상태를 모니터링할 때 가장 적합한 센서를 선택하여 결함을 감지, 진단 및 예측할 수 있도록 하는 것이 매우 중요합니다. 현재 회전 기계 및 해당 부하의 결함을 감지하고 감지하는 데 사용되는 많은 센서가 있으며 최종 목표는 계획되지 않은 가동 중지 시간을 방지하는 것입니다. PdM 기술이 다수의 회전 기계(모터, 기어, 펌프 및 터빈)와 비회전 기계(밸브, 회로 차단기 및 케이블)에 적용되기 때문에 각 센서의 순위를 매기는 것은 어렵습니다.

많은 산업용 모터는 화학 및 식품 가공 공장, 발전 시설과 같은 연속 생산 애플리케이션에서 최대 20년 동안 작동하도록 설계되었지만 일부 모터는 예상 수명에 도달하지 못합니다. ¹ 이는 모터의 불충분한 작동, 불충분한 유지보수 프로그램, PdM 시스템에 대한 투자 부족 또는 PdM 시스템이 전혀 마련되어 있지 않기 때문일 수 있습니다. PdM을 사용하면 유지 관리 팀이 수리 일정을 잡고 계획되지 않은 가동 중지 시간을 피할 수 있습니다. PdM을 통한 기계 결함의 조기 예측은 또한 유지보수 엔지니어가 비효율적으로 작동하는 모터를 식별하고 수리하는 데 도움이 되어 성능, 생산성, 자산 가용성 및 수명을 향상시킬 수 있습니다.

최고의 PdM 전략은 가능한 한 많은 기술과 센서를 효율적으로 활용하여 결함을 조기에 높은 신뢰도로 감지하는 것이므로 모든 센서에 맞는 솔루션은 없습니다. 이 기사에서는 예측 유지보수 센서가 PdM 애플리케이션의 결함을 조기에 감지하는 데 중요한 이유와 강점과 약점을 명확히 하고자 합니다.

시스템 오류 타임라인

그림 1은 권장되는 예측 유지보수 센서 유형과 함께 새 모터 설치부터 모터 고장까지 이벤트의 시뮬레이션된 타임라인을 보여줍니다. 새 모터를 장착하면 보증이 적용됩니다. 몇 년이 지나면 보증이 만료되며 이 시점에서 보다 빈번한 수동 검사 연대가 구현됩니다.

그림 1:시스템 상태 대 시간. (출처:Analog Devices)

이러한 예약된 유지 관리 점검 사이에 장애가 발생하면 계획되지 않은 다운타임이 발생할 가능성이 있습니다. 이 경우에 매우 중요하게 되는 것은 잠재적인 결함을 가능한 한 빨리 감지할 수 있는 올바른 예측 유지보수 센서를 갖는 것이므로 이 기사에서는 진동 및 음향 센서에 중점을 둘 것입니다. 진동 분석은 일반적으로 PdM의 가장 좋은 시작점으로 인식됩니다. ²

예측 유지보수 센서

일부 센서는 그림 1과 같이 베어링 손상과 같은 특정 결함을 다른 것보다 훨씬 더 빨리 감지할 수 있습니다. 이 섹션에서는 가능한 가장 빠른 순간에 결함을 감지하는 데 가장 일반적으로 사용되는 센서, 즉 가속도계 및 마이크에 대해 설명합니다. 표 1은 센서 사양 목록과 감지할 수 있는 일부 오류를 보여줍니다. 대부분의 PdM 시스템은 이러한 센서 중 일부만 사용하므로 잠재적인 치명적인 오류를 감지하는 데 가장 적합한 센서와 함께 잠재적인 치명적인 오류를 잘 이해해야 합니다.

표 1. CbM에 사용되는 인기 센서(출처:Analog Devices) 큰 이미지를 보려면 클릭하세요

센서 및 시스템 오류 고려 사항

산업용 및 상업용 회전 기계의 90% 이상이 구름 요소 베어링을 사용합니다. ³ 모터의 고장난 구성 요소 분포가 그림 2에 나와 있습니다. 여기에서 PdM 센서를 선택할 때 베어링 모니터링에 중점을 두는 것이 중요함을 알 수 있습니다. 잠재적인 결함을 감지, 진단 및 예측하려면 진동 센서가 저잡음 및 넓은 대역폭 기능을 가져야 합니다.

그림 2. 모터 부품 고장 발생 비율. ⁴ (출처:Analog Devices)

표 2는 회전 기계와 관련된 가장 일반적인 결함과 PdM 애플리케이션에서 사용하기 위한 해당 진동 센서 요구 사항을 보여줍니다. 가능한 한 빨리 결함을 감지하기 위해 PdM 시스템에는 일반적으로 고성능 센서가 필요합니다. 자산에 사용되는 예측 유지보수 센서의 성능 수준은 자산 자체의 비용이 아니라 전체 프로세스에서 지속적으로 안정적으로 작동할 수 있는 자산의 중요성과 상관관계가 있습니다.

표 2. 기계 결함 및 진동 센서의 간략한 개요 고려 사항(출처:Analog Devices) 큰 이미지를 보려면 클릭하세요

모터의 진동 또는 움직임(피크, 피크-피크, rms)의 에너지 양을 통해 무엇보다도 기계의 불균형 또는 정렬 불량 여부를 결정할 수 있습니다. ⁵ 베어링 또는 기어 결함과 같은 일부 결함은 특히 초기에 명확하지 않으며 진동 증가만으로는 식별하거나 예측할 수 없습니다. 이러한 결함은 일반적으로 저소음(<100 µg)의 고성능 예측 유지보수 진동 센서가 필요합니다. /√Hz) 및 광대역(>5kHz)이 고성능 신호 체인, 처리, 트랜시버 및 후처리와 쌍을 이룹니다.

PdM용 진동, 음파 및 초음파 센서

MEMS(Microelectromechanical system) 마이크는 PCB에 MEMS 요소를 포함하고 있으며 일반적으로 내부에 음압파를 허용하는 하단 또는 상단 포트가 있는 금속 케이스에 들어 있습니다. MEMS 마이크는 베어링 상태, 기어 맞물림, 펌프 캐비테이션, 정렬 불량 및 불균형과 같은 기계 결함을 감지하는 저비용, 소형 및 효과적인 수단을 제공합니다. 따라서 MEMS 마이크는 배터리 구동 애플리케이션에 이상적인 선택입니다. 소음원에서 상당한 거리에 위치할 수 있으며 비침습적입니다. 여러 자산이 작동 중일 때 다른 기계의 가청 소음이나 먼지나 습기, 마이크의 포트 구멍 접근과 같은 환경 요인으로 인해 마이크 기반 성능이 저하될 수 있습니다.

대부분의 MEMS 마이크 데이터 시트에는 여전히 모바일 터미널, 랩톱, 게임 장치 및 카메라 등과 같은 상대적으로 양호한 응용 프로그램이 나열되어 있습니다. 일부 MEMS 마이크 데이터 시트에는 진동 감지 또는 PdM이 잠재적 응용 프로그램으로 나열되어 있지만 기계적 충격 및 부적절하게 취급하면 부품이 영구적으로 손상될 수 있습니다. 다른 MEMS 마이크 데이터 시트에는 최대 10,000 g의 기계적 충격 생존 가능성이 명시되어 있습니다. . 이러한 센서 중 일부가 잠재적인 충격 이벤트가 있는 매우 가혹한 작동 환경에서 작동하기에 적합한지 여부에 대한 명확성이 여전히 부족합니다.

MEMS 초음파 마이크 분석을 사용하면 소음이 훨씬 적은 비가청 스펙트럼(20kHz ~ 100kHz)의 소리를 듣기 때문에 가청 소음이 증가한 상태에서 복잡한 자산의 모터 상태를 모니터링할 수 있습니다. 저주파 가청 신호의 파장은 일반적으로 길이가 약 1.7cm에서 17m입니다. 고주파 신호의 파장 범위는 약 0.3cm에서 1.6cm입니다. 파장의 주파수가 증가하면 에너지가 증가하여 초음파를 보다 지시적으로 만듭니다. 이것은 베어링이나 하우징의 결함을 정확히 찾아내려고 할 때 매우 유용합니다.

가속도계는 가장 일반적으로 사용되는 진동 센서이고 진동 분석은 가장 일반적으로 사용되는 PdM 기술로 터빈, 펌프, 모터 및 기어박스와 같은 대형 회전 장비에 주로 사용됩니다. 표 3 및 표 4는 고성능 MEMS 진동 및 음향 센서와 표준 압전 진동 센서를 선택할 때 고려해야 할 몇 가지 주요 사양을 보여줍니다. 각 열의 데이터는 해당 범주 내의 최소/최대 변동을 나타내며 인접한 열과 상관 관계가 없습니다.

CbM 산업은 무선 설치가 이 성장의 상당 부분을 차지하면서 향후 5년 동안 상당한 성장을 할 것입니다. ⁶ 피에조 가속도계는 크기, 통합 기능 부족 및 전력 소비의 조합으로 인해 무선 CbM 시스템에 덜 적합하지만 솔루션은 일반적으로 0.2mA ~ 0.5mA 범위에서 소비합니다. MEMS 가속도계 및 마이크는 소형, 저전력 및 고성능 기능으로 인해 배터리 구동 PdM 시스템에 매우 적합합니다.

모든 센서는 적절한 대역폭과 낮은 노이즈를 가지고 있지만 MEMS 가속도계는 DC까지 응답을 제공할 수 있는 유일한 센서로, 매우 낮은 회전 속도 및 기울기 감지에서 불균형을 감지하는 데 유용합니다. MEMS 가속도계에는 센서가 100% 작동하는지 확인할 수 있는 자체 테스트 기능도 있습니다. 이는 센서가 여전히 작동하는지 확인할 수 있어 시스템 표준을 보다 쉽게 ​​충족할 수 있는 안전이 중요한 설치에 유용할 수 있습니다.

가혹하고 더러운 환경에서 사용하기 위해 세라믹 패키지의 MEMS 가속도계와 기계적 패키지의 압전 가속도계를 완전히 밀봉하는 것이 가능합니다. 표 4는 센서의 물리적, 기계적 및 환경적 성능에 중점을 둡니다. 여기에서 통합, 열악한 환경에 대한 내성, 기계적 성능, 회전 기계 또는 마운트에 대한 부착과 같은 각 센서 간의 주요 차이점을 볼 수 있습니다.

표 3. 예측 유지보수 센서 성능 사양(출처:아날로그 장치) 큰 이미지를 보려면 클릭하세요

표 4. 예측 유지보수 센서 기계적 사양(출처:아날로그 장치) 큰 이미지를 보려면 클릭하세요

3개의 축에서 진동 데이터를 감지하면 더 많은 진단 통찰력을 제공하고 더 나은 결함 감지로 이어질 수 있습니다. 모든 PdM 설치에서 이것이 필요한 것은 아니지만 데이터 품질, 배선 및 공간 절약 측면에서 압전 및 MEMS 가속도계가 제공하는 뚜렷한 이점입니다.

MEMS 마이크는 장기간 증가된 습도에 노출될 때 최대 -8dB의 왜곡을 보였습니다. ⁷ 이것이 뚜렷한 약점은 아니지만 PdM 응용 프로그램이 습도가 높은 열악한 환경에 존재하는지 고려할 가치가 있습니다. 이러한 경우 일렉트릿 콘덴서 마이크(ECM)가 MEMS 마이크보다 장점을 보여주었습니다. 마이크에 영향을 줄 수 있는 기타 환경 조건은 바람, 대기압, 전자기장 및 기계적 충격입니다. ⁸

양성 환경에서 MEMS 마이크는 PdM 애플리케이션에서 탁월한 성능을 제공합니다. 현재 과도한 진동, 먼지 또는 습기가 있는 가혹한 작동 환경에서 MEMS 마이크를 장착하는 방법에 대한 정보가 부족합니다. 진동은 MEMS 마이크의 성능에 영향을 줄 수 있으며 이는 고려해야 할 영역입니다. 그러나 ECM보다 진동 감도가 낮습니다. ⁹ 무선 PdM 솔루션이 MEMS 마이크를 사용하는 경우 장착 상자에는 음향 신호가 센서에 도달할 수 있도록 구멍이나 포트가 있어야 하므로 설계가 더욱 복잡해지고 잠재적으로 다른 전자 장치가 먼지나 습기에 취약해질 수 있습니다.

용량성 MEMS 가속도계 기술의 최근 발전으로 인해 우선순위가 낮은 자산에 소형, 저비용, 저전력, 무선 CbM 솔루션을 구현할 수 있어 시설 관리에 대한 추가 진단 통찰력과 중요한 시스템 가동 시간 유지가 가능합니다. 이러한 발전은 또한 MEMS 가속도계를 보다 전통적인 유선 CbM 시스템에서 사용하기 위해 압전 성능에 더 가깝게 만들었습니다. 산업 표준 연결(ICP 및 IEPE)과 결합된 저잡음 및 넓은 대역폭을 갖춘 압전 가속도계는 수십 년 동안 진동 측정에 사용되는 표준 센서였습니다. MEMS 가속도계는 그림 3과 같이 IEPE 표준 모듈과 인터페이스하도록 조정되었습니다. 변환 회로는 Lab® 참조 설계의 회로를 기반으로 합니다. 이 회로는 넓은 대역폭에서 작동하도록 특성화되었으며 나중 단계에서 기계 모듈로 설계할 준비가 된 특수 PCB에서 설계되었습니다.

그림 3. MEMS 가속도계, IEPE 기준, IEPE 기계 모듈에서 ADXL100x CbM 가속도계 제품군의 개장을 허용하는 PCB 설계. 참고:Analog Devices는 IEPE 기계 모듈을 생산하지 않습니다. (출처:Analog Devices)

Analog Devices의 ADcmXL3021과 같은 전용 PdM 모듈은 센서 설계에 대한 통합 접근 방식을 제공합니다. 예를 들어, 그림 4에 표시된 장치에는 50kHz 이상의 공진을 갖는 기계 모듈에 3개의 단일 축 MEMS 가속도계, 3개의 ADC, 프로세서, 메모리 및 알고리즘이 포함되어 있습니다. 이는 MEMS 가속도계가 센서 노드에서 지능을 통합하는 기능을 강조하여 센서가 최상의 신호 체인 및 처리와 쌍을 이루어 최상의 성능을 달성하도록 합니다. 이 모듈은 FFT를 수행하고 다양한 시간 도메인 또는 주파수 도메인 경보를 트리거하고 알고리즘 또는 기계 학습 도구가 오류를 예측하는 데 필수적인 시간 도메인 통계를 생성할 수 있습니다.

그림 4. ADC, 프로세서, FFT 및 통계가 통합된 3축 MEMS CbM 모듈과 공진 주파수가 50kHz 이상인 기계 패키지. (출처:Analog Devices)

PdM 솔루션에 가장 적합한 진동 센서를 선택할 때 실제 과제는 자산의 가장 가능성 있는 잠재적 고장 모드를 충족하기 위해 센서를 페어링하는 것입니다. MEMS 마이크는 가장 가혹한 환경에서 모든 진동 기반 오류 모드를 안정적으로 감지할 수 있을 만큼 충분히 견고한 것으로 아직 입증되지 않은 반면, 진동 감지에 대한 산업 표준인 가속도계는 수십 년 동안 성공적으로 구현되고 안정적으로 수행되었습니다. MEMS 초음파 마이크는 가속도계보다 더 빨리 베어링 결함을 감지하는 데 유망한 성능을 보여주었고 이러한 잠재적인 공생 관계는 미래에 자산의 진동 분석 요구 사항에 가장 적합한 PdM 솔루션을 제공할 수 있습니다.

PdM 시스템에서 사용하기 위해 단일 진동 센서를 권장하기는 어렵지만 가속도계는 성공적인 역사를 가지고 있으며 계속해서 진화하고 개선하고 있습니다. Analog Devices와 같은 제조업체는 범용, 저전력, 저잡음, 높은 안정성 및 높은 g 범위의 MEMS 가속도계를 제공합니다. , 애플리케이션의 다양한 요구 사항을 충족하는 지능형 에지 노드 모듈뿐 아니라.

참조

1 레슬리 랑나우. "센서는 모터를 최대한 활용할 수 있도록 도와줍니다." 기계 설계, 2000년 9월.

2 Bram Corne, Bram Vervisch, Colin Debruyne, Jos Knockaert 및 Jan Desmet. "베어링 결함을 감지하기 위해 MCSA와 진동 분석 비교 - 사례 연구." 2015 IEEE IEMDC(International Electric Machines and Drives Conference), IEEE, 2015년 5월.

3 브라이언 P. 그래니와 켄 스타리. "구름 요소 베어링 분석." 재료 평가 , 권. 70, No. 1, American Society for Nondestructive Testing, Inc., 2012년 1월.

4 Pratyay Konar, R. Bandyopadhyay 및 Paramita Chattopadhyay. “웨이블릿과 신경망을 이용한 인덕션 모터의 베어링 고장 감지.” 인공 지능에 관한 제4회 인도 국제 회의의 절차 , IICAI 2009, Tumkur, Karnataka, India, 2009년 12월.

5 Pete Sopcik과 Dara O'Sullivan. "센서 성능이 조건 기반 모니터링 솔루션을 가능하게 하는 방법", 아날로그 대화 , 권. 2019년 6월 53일.

6 제공(하드웨어, 소프트웨어), 모니터링 프로세스별 모터 모니터링 시장 ( 온라인, 휴대용), 배포, 산업(석유 및 가스, 발전, 금속 광업, 수도 및 폐수, 자동차) 및 지역 - 글로벌 예측 2023년까지 <엠>. 연구 및 시장, 2019년 2월.

7 Pradeep Lall, Amrit Abrol 및 David Locker. "온도 및 습도에 대한 지속적인 노출이 MEMS 마이크의 신뢰성 및 성능에 미치는 영향." ASME 2017 국제 기술 컨퍼런스 및 전자 및 광자 마이크로시스템의 패키징 및 통합에 관한 전시회, 2017년 9월.

8 Marcel Janda, Ondrej Vitek 및 Vitezslav Hajek. 유도 모터:모델링 및 통제 <엠>. InTech, 2012년 11월.

9 무하마드 알리 샤, 이브라르 알리 샤, 이덕규, 허신. "성능 향상을 위한 MEMS 마이크의 설계 접근 방식." 센서 저널 , 권. 2019년 3월 1일.