예측 유지보수 사례 연구

이 기사에서 제공하는 사례 연구는 저자가 분석한 실제 데이터입니다. 진동 분석을 나타내는 예측 유지보수 사례 연구에서는 베어링 결함, 불균형 상태 및 고유 진동수에 대한 충격 테스트의 예와 비교를 제시합니다.

각 예는 스펙트럼으로 표시되며 경우에 따라 데이터의 특정 세그먼트에 존재하는 결함의 증거를 제공하는 시간파 형태로 표시됩니다.

오일 보고서는 참조용으로 식별된 목표 ISO 청정도 수준과 함께 더러운 오일 상태에 대한 결정적인 증거를 제공하기 위해 제공됩니다.

오일 청정도는 조기 부품 고장을 제거하고 장비 수명을 연장하는 데 매우 중요합니다. 이를 통해 유지보수 부서는 가동 시간과 장비 가용성을 높이기 위해 노력할 수 있습니다.

적외선 열화상은 온도 변화가 있는 장비 구성 요소의 열화상으로 표현됩니다. 약간의 온도 변화라도 기계 구성 요소의 잠재적인 문제를 나타낼 수 있습니다. 열화상을 해석할 수 있는 훈련된 직원은 신뢰성 유지 분야에서 가치 있는 필수품입니다.

전기 모터는 산업 제조 시설의 운영에 필수적입니다. 전기 모터에 영향을 미치는 잠재적인 고장 모드는 주로 베어링 고장 또는 전기 권선 고장의 두 가지입니다. 각 유형의 고장 모드를 감지하고 예측할 수 있으므로 유지 관리에서 원치 않는 가동 중지 시간을 방지하기 위해 모터 제거를 계획하고 예약할 수 있습니다.

전기 권선 절연 파괴는 모터 전류 분석으로 감지할 수 있어 예측 유지보수 담당자가 잠재적인 문제의 조기 고장을 예측할 수 있습니다.

진동 데이터(기어 메시) 사례 연구

모든 기어 세트는 기어 메시라고 하는 주파수 구성요소를 생성합니다. 기본 기어 맞물림 주파수는 기어 톱니 수에 샤프트의 주행 속도를 곱한 것과 같습니다. 또한 모든 기어 세트는 기본 기어 메시 주파수의 양쪽에서 볼 수 있는 일련의 측파대 또는 변조를 생성합니다.

아래 그림 1에 표시된 데이터는 치수 목재 작업에서 유성 기어박스에서 수집된 데이터 블록을 나타냅니다. 관심 주파수는 37,915.8 CPM(분당 주기)에서 볼 수 있으며 해당 주파수의 고조파는 75,831.6 CPM에서 다시 볼 수 있습니다. 측파대는 해당 주파수의 양쪽에서 명확하게 볼 수 있습니다. 이 문제의 진단은 감속기 구성의 복잡성으로 인해 진단하기가 다소 어려웠습니다. 이 특정 장치는 유성 기어 세트였습니다. 즉, 입력 샤프트(태양 기어)에는 태양 기어 주위를 회전하거나 공전하는 3개의 기어가 있으며 차례로 외부 링 기어와 맞물립니다.

기어 박스 내부의 모든 기어 맞물림으로 인해 기어 맞물림 주파수를 식별하는 것이 어려울 수 있습니다. 그림 1에서 주파수를 식별하고 스펙트럼의 주파수와 일치시켰습니다. 예제 하단에 있는 시간 파형의 영향을 확인하십시오. 이것은 치아에 결함이 있는 치아 맞물림의 좋은 표시입니다.

기어 톱니의 이러한 유형의 흠집 및 흠집은 장치 내부의 오일 오염으로 인해 발생합니다. 서로 맞물릴 때 치아 사이의 압력은 제곱인치당 300,000파운드(psi)에 도달할 수 있습니다. 모래와 흙은 금속보다 훨씬 단단합니다. 기어의 톱니 사이를 누르면 톱니에 움푹 들어간 부분이 생겨 스폴링과 구멍이 생깁니다. 문제가 진단된 후 보고서가 생성되고 장치가 서비스에서 제외되었습니다. 수리점으로 보내져 분해 후 3개의 유성 감속기 모두 톱니에 눈에 띄는 결함이 있는 것으로 나타났습니다.

그림 1. 기어 메시 데이터

이것은 예측 유지보수 기술(이 경우 진동 분석)의 이점 중 하나일 뿐입니다. 이 문제가 진동 분석으로 감지되지 않았다면 계속해서 치명적인 고장까지 진행되었을 것입니다. 결함이 형성되면 기어 ​​톱니가 계속해서 금속 표면을 연마하여 기어박스에 금속을 넣고 도미노 효과를 생성합니다.
이 문제는 오일 분석으로도 감지할 수 있었습니다. 오일 샘플을 채취하여 분석을 통해 기어박스의 마모 금속을 감지할 수 있었을 것입니다.

수정 예측 유지 보수 절차는 치명적인 고장의 확실성을 줄일 수 있습니다. 그림 2는 밸런싱이 필요한 송풍기의 진동 데이터를 보여준다. 그림 3은 균형 작업이 완료된 후 진동 감소를 보여줍니다. 이것은 예측 유지보수가 기계의 상태를 어떻게 변화시킬 수 있는지 보여주는 또 다른 예일 뿐입니다.

그림 2에서 송풍기의 1X 실행 속도에서 높은 진폭을 확인하십시오. 이것은 송풍기 회전 요소의 불균형을 나타냅니다.

그림 2. 팬의 진동 데이터

그림 3과 같은 밸런싱 작업이 완료된 후 진폭에 급격한 변화가 있었습니다. 진동 감소는 장비 수명을 연장하고 문제 없는 작동을 가능하게 합니다.

그림 3. 진동 경향 데이터

그림 3에서 추세 데이터를 확인하십시오. 팬 진동의 균형을 맞춘 후 진폭은 기계에 설정된 경보 수준 아래로 훨씬 떨어졌습니다.

문제 진단은 예측 유지 관리 프로세스의 시작에 불과합니다. 문제가 감지되면 몇 개월 또는 몇 년 내에 문제가 다시 반복되지 않도록 하는 것이 목표입니다. 훌륭한 분석가의 목표 중 하나는 장애 모드를 감지하는 것뿐만 아니라 문제의 근본 원인을 찾아 다시는 문제가 발생하지 않도록 하는 것입니다.

그림 1-3은 기어 맞물림 문제와 그와 관련된 데이터, 송풍기의 불균형 상태를 조사했습니다. 그림 4는 외부 레이스 결함이 있는 베어링 문제를 나타냅니다. 외부 레이스 결함 주파수 주변의 사이드 밴드가 보이시나요? 이것은 시간 파형의 변조로 인해 발생합니다. 스펙트럼 아래의 시간 파형을 보면 존재하는 진폭 변조를 볼 수 있습니다.

일반적으로 이러한 유형의 변조는 해당 기계의 회전 요소의 작동 주파수를 나타냅니다.

그림 4. 베어링 불량의 진동 데이터

제공된 데이터에 있는 기타 정보는 베어링 유형 SKF 22222CC입니다. 이 정보는 소프트웨어가 스펙트럼 내에서 오류 주파수에 레이블을 지정할 수 있도록 소프트웨어에 입력됩니다. 소프트웨어에는 10,000개 이상의 베어링 결함 빈도가 계산된 데이터베이스가 있습니다. 이렇게 하면 귀중한 시간을 절약하고 분석가의 작업을 훨씬 쉽게 수행할 수 있습니다.

진동 분석은 강력한 진단 도구가 될 수 있습니다. 베어링 고장, 기어 문제, 불균형 및 정렬 불량 상태를 식별하는 것은 이 기술이 제공하는 유일한 장점이 아닙니다. 잠재적인 공진 조건과 같은 작동 매개변수를 결정하면 작동 속도를 설계하고 결정할 때 큰 이점을 얻을 수 있습니다.

계속해서 속도를 높이거나 작업 조건을 변경해야 하는 압력은 우리가 매일 작업하는 경쟁이 치열한 제조 시설에서만 증가할 것입니다. 회전 기계의 속도 변경에 대한 문제는 어느 시점에서 우리가 구조 또는 회전 요소의 고유 진동수를 탐색한다는 것입니다. 회전하는 기계의 동작 속도와 고유진동수가 너무 가까워지면 공진이라고 하는 상태가 발생합니다. 이렇게 하면 기계의 진폭이 최대 20배 증가하고 기계 자체가 흔들릴 수 있습니다. 기계를 개조하거나 설계할 때 피해야 할 주파수를 결정하기 위해서는 충격 시험 등의 시험을 실시해야 합니다. 그림 5에는 충격 테스트 결과의 예가 나와 있습니다.

그림 5. 구조의 고유 진동수를 식별하는 데이터

그림 5의 데이터는 유효한 충격 테스트를 나타냅니다. 7,313.1 CPM의 20% 내에서 회전 기계를 작동하려고 하면 기계의 수명 동안 작동 조건이 좋지 않고 기계를 신뢰할 수 없게 됩니다.

적외선 열화상 측정 사례 연구

적외선 열화상 촬영은 분명한 이유로 예측 유지 관리에 널리 사용되는 기술입니다. 문제가 어디에 있는지 쉽게 알 수 있으며 감지된 문제는 기술자가 진단하기가 다소 쉽습니다. 열화상 데이터 분석에 능숙해지기 위해서는 국가 교육 및 인증이 여전히 강력히 권장됩니다. 수집된 데이터를 분석하고 추세를 분석할 때 주변 온도를 고려하는 것이 매우 중요합니다.

그림 6의 데이터는 "B" 단자 리드에 느슨한 연결이 있는 모터 제어 스타터를 나타냅니다.

그림 6. 저자가 찍은 모터 스타터의 적외선 데이터

"B" 단자를 식별하는 적외선 이미지의 직사각형 온도는 최대 화씨 172.8도입니다. 연결이 느슨해지면 과도한 열이 발생합니다. 이 상태가 발생하면 와이어가 두 개로 타서 제어되고 있는 모터가 단상이 됩니다. 이 조건은 전기 모터가 조기에 고장나는 원인이 됩니다.

그림 7. 문제 영역 이미지

그림 7은 전기 기술자가 문제 영역을 식별하는 데 도움이 되도록 촬영한 제어 사진입니다. 예측 유지 관리 프로세스의 일부는 수리 기술자의 작업을 가능한 한 쉽게 만드는 보고서를 개발하는 것입니다. 문제를 진단하는 기술자는 일반적으로 수리를 하는 기술자가 아닙니다.

적외선 열화상 촬영에 대한 응용 프로그램은 각각의 새로운 예측 유지 관리 사례 연구와 함께 여전히 발견되고 활용되고 있습니다. PdM 도구로서의 적외선의 이점은 전 세계 제조 시설의 금전적 관점에서 볼 때 단연코 가장 유익합니다. 그림 6은 저전압 애플리케이션의 예입니다. 적외선은 온도의 미세한 변화를 감지하는 데 한계가 없습니다.

그림 8은 고압 전력선에서 얻은 데이터를 나타냅니다. 이 응용 프로그램이 실패하면 전체 공장이 중단되어 수백만 달러의 비용이 발생합니다. 운 좋게도 월별 정기 점검 경로에서 적외선 기술자에게 포착되었습니다.

그림 8. 느슨한 연결의 적외선 데이터

라인 잭의 온도는 주변 온도의 두 배 이상인 화씨 160.2도에서 기록되었습니다.

분석된 데이터의 예측 유지보수 사례 연구에서 알 수 있듯이 적외선 열화상 카메라는 조기 고장을 예측하고 예방하는 효과적인 도구입니다. 최대한 활용하고 다른 PdM 기술과 결합하면 적외선 열화상 측정은 상태 기반 유지 관리 프로세스에 매우 유익한 기술입니다.

기름 분석
에서 아래 그림 9에서 ISO 오염 수준은 22/21/17입니다. 이는 대부분의 산업 응용 분야에서 모든 작동 장비에 대해 설정된 표준을 훨씬 초과합니다.

ISO 오염 수준이 수치적으로 증가할 때마다 오일에 포함된 오염 물질의 양은 두 배가 됩니다. 표준이 16/14/11이면 22/21/17에 대한 오일의 오염 물질 증가는 표준보다 64배 더 더럽습니다.

오일 분석은 신뢰할 수 있는 예측 유지보수 도구이며 침투된 먼지 또는 기계 성능 저하 및 마모의 영향으로 생성된 내부 마모 파편으로 인한 오일의 오염 물질을 감지하는 데 매우 효과적입니다. 오염 수준의 증가는 산업 기계 응용 프로그램의 모든 구성 요소의 마모 과정을 가속화합니다.

오일의 오염을 방지할 수 있습니다. 유압 동력 장치의 리턴 측에서 우수한 여과는 먼지 및 기타 침투된 입자를 제거하는 데 도움이 됩니다. 일반적으로 베타 비율이 200인 3미크론 여과가 대부분의 기계에 대한 표준 세트입니다.

누출을 제거하고 깨끗한 오일을 사용하여 교체해야 할 수 있는 오일을 다시 채우도록 하는 것은 오일 청결을 유지하는 데 도움이 될 수 있는 또 다른 모범 사례입니다.

그림 9. 오일 분석 데이터

모터 전류 분석 사례 연구

모터 전류 분석은 전 세계의 제조 공정에 큰 성과를 거둔 또 다른 PdM 도구입니다. 전기 모터 권선의 조기 절연 파손을 예측하면 기술자가 치명적인 고장이 발생하기 전에 전기 문제를 진단할 수 있습니다.

모터 전류 분석을 적외선 또는 진동 분석과 결합하면 전기 모터의 전기적 및 기계적 고장을 모두 감지할 수 있어 예기치 않은 가동 중지 시간의 위험을 크게 줄일 수 있습니다. 근본 원인 고장 분석을 실시함으로써 플랜트 공정에서 기계의 신뢰성을 높일 수 있습니다.

그림 9에서 제공된 데이터는 분석가가 월별 정기 데이터 분석을 수행한 가습기 재순환 팬 모터를 나타냅니다.

테스트 이름

AC 표준

모터 이름

1677

자산 ID

해당 사항 없음

회로 ID

해당 사항 없음

운동 상태

좋음

테스트 날짜

2005년 9월 7일

2006년 7월 27일

테스트 시간

오전 10:23:15

2005년 9월 7일

빈도

1200

1200

Mohm Ph 1에서 Gnd로

충전 시간

30

30

전압

500

500

모터 온도

32

32

측정된 Mohm

1700.0

303.0

Mohm 수정

980.0

174.0

pF Ph 1에서 Gnd

16250

16500

옴 Ph 1 ~ 2

0.86900

0.88250

옴 Ph 1 ~ 3

0.87000

0.88250

옴 Ph 2 ~ 3

0.80650

0.80450

mH Ph 1~2

22.940

23.110

mH Ph 1~3

21.450

23.730

mH Ph 2 ~ 3

21.740

21.950

평균 인덕턴스

22.043

22.930

% 해상도 불균형

4.95

6.07

% Ind. 불균형

4.07

4.27

$ 전력 손실

21.85

26.84

테스트 위치

T-리드

T-리드

MCE 번호

030535

030535

사용자

참고

아니요

아니요

그림 10. 작성자가 가져온 데이터

위에 제공된 데이터는 두 판독값의 비교를 보여줍니다. 하나는 2005년 9월 7일에 취한 기준선이고 다른 하나는 2006년 7월 27일에 취한 기준선으로 단열재의 파손이 시작되고 있음을 나타냅니다. 저항 불균형 비율의 증가를 확인하십시오. 이것은 경보의 원인이며 모터가 서비스에서 제거되고 수리를 위해 보내지도록 일정을 잡기 위한 조치를 취해야 합니다. 이것은 PdM 분야에서 모터 전류 분석의 이점 중 하나일 뿐입니다.

진동 분석과 같은 또 다른 기여는 에어 갭 이상을 감지하는 기능입니다. 확인하지 않으면 회전자와 고정자 사이의 공극 문제로 인해 회전자와 고정자가 마찰되어 모터에 치명적인 고장이 발생할 수 있습니다. 이는 다른 모든 표시에서 회전자와 고정자가 정상임을 나타내는 경우에도 발생할 수 있습니다. 결함 영역으로서의 에어 갭은 모터 내에서 회전자와 고정자 사이의 측정 가능한 거리를 나타냅니다.

예측 기술의 이점은 이 기사에서 제공하는 모든 데이터 예에서 분명합니다. 유지보수 부서가 진동 분석, 적외선 열화상 분석, 오일 분석 또는 모터 전류 분석으로 시작하는지 여부는 중요하지 않습니다. 헌신과 잘 훈련된 직원으로 구현되는 경우 각각은 수익에 금전적 혜택을 제공합니다.

제공된 데이터는 진동 분석이 동력 전달 장치의 기어 맞물림 결함, 회전 장비의 베어링 결함, 팬의 불균형 상태 및 회전 장비를 지지하는 구조물의 고유 진동수 감지를 감지하는 방법을 보여줍니다. 표현되고 진단된 각각의 문제는 수리 비용과 가동 중지 시간에서 수천 달러를 절약하는 것으로 입증되었습니다.

열화상으로 제공되는 데이터는 온도의 미세한 변화를 감지할 수 있는 방법을 보여주므로 분석가는 심각한 오류를 초래할 수 있는 문제를 미리 파악할 수 있습니다.

제공된 오일 분석 데이터는 부품을 조기에 마모시키고 장비 수명을 단축시킬 수 있는 오일의 오염 물질을 식별하는 것으로 나타났습니다. 기계 오일의 마모 입자를 식별하면 감지할 수 없는 베어링 문제와 기어 문제를 감지할 수 있습니다.

모터 전류 분석을 통해 분석가는 절연 파괴를 진단하고 다른 예측 장비로는 감지할 수 없는 고장을 예측할 수 있습니다.

유지 관리 부서에서 이러한 기술을 두 개 이상 사용할 수 있다면 프로세스 신뢰성이 크게 향상됩니다. 이러한 기술을 결합하여 중복 데이터 분석을 수행하면 효과적인 예측 유지 관리 프로그램을 수립하는 데 도움이 됩니다.

Gary Fore, CMRP
I &E 신뢰성 전문가
Eagle Rock Energy

저자 정보:
CMRP의 Gary Fore는 Eagle Rock Energy의 I&E 신뢰성 전문가입니다. 그는 에너지 및 건축 제품 산업에서 22년을 보냈으며 상태 모니터링에 중점을 둔 신뢰성 엔지니어링을 전문으로 했습니다. 그는 기계 공학 학사 학위와 전기 기계 기술 분야의 응용 과학 준학사 학위를 보유하고 있습니다. 그의 인증에는 공인 유지보수 및 신뢰성 전문가(유지보수 및 신뢰성 전문가 협회를 통해), 카테고리 III 진동 분석가(진동 연구소), 레벨 II 적외선 열화상 측정기, 인증 윤활 전문가 및 레벨 I 기계 윤활유 분석가(국제 기계 윤활 협의회)가 있습니다. ).