플랜트 기계 사전 건강 모니터링: 다운타임 방지 및 신뢰성 향상

건강 모니터링 또는 상태 모니터링은 정지 비용이 높은 기계와 플랜트에서 수년간 사용되어 왔습니다. 이를 통해 고장을 예측하고 유지보수나 수리를 생산 손실이 가장 적은 시점에 계획할 수 있으며, 불필요한 정기 유지보수도 피할 수 있습니다.

열화상 카메라와 진동 분석기 같은 휴대용 기기를 들고 정기적으로 플랜트를 순회하는 사람처럼 단순할 수도 있고, 장기간에 걸쳐 원격으로 데이터를 수집하고 오프라인으로 분석해 추세를 파악하는 영구 설치형일 수도 있습니다.

기계와 플랜트에 지능형 장치 사용이 늘어나면서 네트워킹되고 저비용으로 원격 데이터 수집이 가능해짐에 따라, 플랜트 건강 모니터링 가능성은 급속히 확대되고 있습니다. 웹에는 모니터링 아이디어와 제품을 제공하는 풍부한 정보가 있습니다.

이 블로그 포스트에서는 기계 내 가변 속도 드라이브의 특수한 위치를 활용해 추가 유용 데이터에 접근하는 다양한 기법을 소개합니다.

작업 현장의 기계 안전

일반적으로 적용되는 기법은 저비용 센서를 사용하고 비침습적이어야 설치 비용이 높지 않고 설치 과정에서 손상 위험을 피할 수 있습니다. 열 프로브와 가속도계 같은 단순 센서를 접근 가능한 부위에 부착하면 풍부한 데이터를 얻을 수 있습니다.

예를 들어 가속도계는 베어링 지지대나 기계 하우징에 쉽게 장착해 회전 기계의 반경 방향 진동을 측정할 수 있으며, 부러진 회전 부품, 크랙 난 축, 정렬 불량 커플링 등 불균형 힘을 유발하는 결함을 감지할 수 있습니다.

단순 진폭 측정으로 잠재적 손상 결함에 대한 일반적인 경고를 줄 수 있고, 더 깊은 주파수 분석으로는 특히 기어박스나 벨트 드라이브처럼 서로 다른 회전 속도가 관여할 때 특정 부품에 주의를 집중할 수 있습니다.

가변 속도 드라이브를 이용한 기계/플랜트 건강 모니터링

가변 속도 드라이브는 보통 동력을 공급하므로 기계에서 독특한 위치에 있습니다. 전기 모터를 통해 기계의 작동 부품과 밀접하게 결합된 지능형 장치입니다. 자신의 일을 확실하게 수행하는 데 사용하는 정보를 담고 있지만, 이 정보는 거의 또는 전혀 비용 없이 접근하고 분석할 수 있습니다. 즉, 사실상 무료로 추가 센서 세트처럼 사용할 수 있습니다.

우선 드라이브에는 다양한 내부 온도와 모터 전류를 위한 자체 내부 센서가 있어, 제조사가 비정상 조건으로 인한 드라이브나 모터 손상을 방지하기 위해 제공합니다. 모터 온도 센서도 연결되어 있을 수 있습니다. 이 데이터는 드라이브 파라미터로 제공되며, 주기적으로 접근해 한계치 접근 시 경고하고 추세를 분석할 수 있습니다.

서보 드라이브 같은 폐루프 제어 시스템에서 드라이브는 제어 변수 관련 데이터를 담고 있습니다. 위치 제어 루프의 추종 오차(following error)를 모니터링하고 오차가 임계값을 초과하면 플래그를 올리는 것은 꽤 흔한 일입니다. 이는 강성 증가(임박한 소착, 장애물, 손상)나 백래시(마모로 인한) 같은 오작동을 나타낼 수 있습니다.

단순 알람 임계값에서 평활화된 데이터의 추세를 모니터링하고 향후 고장으로 이어질 수 있는 발전 상황을 사용자에게 알리는 것은 작은 단계입니다.

추종 오차에는 적어도 축 트랜스듀서가 장착되어야 하는데, 이는 정밀 모션 제어 애플리케이션에서 흔한 경우입니다. 하지만 모든 애플리케이션에서 드라이브는 외부 계측기로 얻기 어려운 특수한 측정값, 즉 모터 토크에 접근할 수 있습니다.

모터 토크 측정

모터 토크를 트랜스듀서로 관례적으로 측정하려면 모터 하우징 고정에 스트레인 게이지나 로드 셀을 설치합니다. 이는 합리적 측정을 위해 특수 모터 마운트가 필요하며, 무거운 모터 프레임의 관성 모멘트 영향을 받아 고주파 감도가 떨어집니다.

실제 동적 축 토크를 측정하는 것은 더 어렵습니다. 회전하는 스트레인 게이지를 축에 고정하고 텔레메트리로 고정 측에 데이터를 전송해야 하기 때문입니다. 이는 비용이 많이 들고 특별 테스트라도 드물게 수행됩니다. 영구 설치로는 거의 불가능합니다.

하지만 드라이브에는 모터의 토크 생성 전류에 대한 내부 데이터가 있어, 이는 축 토크의 좋은 프록시이며 무료로 이용 가능합니다! 모터 자체가 접근 불가능한 곳(기계 깊숙한 곳, 수중, 위험 구역)에 있어도 데이터는 이용 가능합니다. 토크 측정 정확도는 완전 폐루프 시스템에서 가장 좋지만, 단순 개루프 드라이브에서도 최저 속도를 제외하면 많은 목적에 충분합니다.

드라이브에서 토크 데이터가 사실상 무료로 이용 가능하며 대응 속도 데이터도 함께 있다는 것을 깨닫으면 기계와 플랜트 모니터링의 새로운 영역으로 들어갈 수 있습니다. 다음은 컨트롤 테크닉스(Control Techniques)에서 접한 다양한 가능성입니다.

독자 여러분도 특정 기계 유형에 대한 새로운 아이디어가 있을 수 있습니다. 기계에 대한 상세한 지식이 드라이브가 제공하는 토크 데이터를 활용하는 새로운 방법을 발명하는 데 필요합니다.

다음 목록은 드라이브가 보유하거나 적은 비용으로 가질 수 있는 정보로, 모두 모니터링하고 상관관계 분석해 기계에 대한 유용한 정보를 생성할 수 있습니다.

평균 또는 피크 토크의 단순 한계값

실시간 토크 데이터는 드라이브 활성 시 러닝 평균값을 주도록 평활화하거나, 애플리케이션에 맞게 선택한 타임스케일(밀리초부터 며칠까지)에서 피크값을 포착할 수 있습니다. 값이 예상 범위를 벗어나면(예상값 초과 또는 드물게는 미만) 알람을 생성할 수 있습니다.

토크 추세

같은 토크 데이터를 로깅해 시간 경과에 따른 추세나 다른 변수와의 상관관계를 분석하고, 비정상적 추세를 알람으로 표시할 수 있습니다.

평균 토크와 속도의 단순 상관관계

많은 공정에서 토크는 속도에 잘 정의된 패턴으로 강하게 의존합니다. 예를 들어 고정 덕트, 파이프, 루프 또는 네트워크를 통해 유체를 구동하는 팬이나 펌프는 잘 정의된 토크/속도 곡선을 가집니다. 정상 곡선에서 유의미한 편차는 문제를 나타낼 수 있는 변화를 의미합니다. 몇 가지 예:

낮은 토크:

• 구동 벨트 또는 기타 커플링 파손
• 펌프 유체 손실
• 유동 방해(예: 필터/스크린 막힘 - 임펠러형 펌프/팬, 컨베이어 등에도 적용 가능)
• 팬/펌프 로터에 퇴적물 축적
• 공기 유입, 소용돌이 등 결함으로 인한 펌프 캐비테이션(맥동도 유발 - 아래 참조)

높은 토크:

• 로터 또는 기타 부품 소착(부분적 또는 전체)
• 유동 방해(포지티브 디스플레이스먼트형 펌프)
• 대규모 누출(임펠러형 펌프/팬)

알람 상태를 생성하는 토크/속도 프로파일을 설정할 수 있습니다(예: 그림 1 참조).

토크 데이터는 가속 토크 같은 동적 효과나 정상 맥동이 허위 알람을 생성하지 않도록 충분한 로우패스 필터링이나 평균화 처리가 필요합니다.

가변 공급 압력 등 다른 변수도 영향을 줄 수 있으므로, 허위 알람을 방지하기 위해 허용 밴드를 충분히 넓게 설정해야 합니다.

다변수 상관관계

더 복잡한 공정에서는 토크가 여러 변수에 의존하며, 이 변수들이 드라이브에서 이용 가능할 수도 있고 아닐 수도 있습니다. 예를 들어 댐퍼 제어로 지역 풍량을 조절하는 덕트 시스템을 통해 공기를 불어넣는 팬을 생각해 보세요. 토크/속도 곡선은 댐퍼 위치에 따라 달라집니다.

댐퍼 상태나 댐퍼 압력 강하 데이터가 있다면 다변수 상관관계로 이를 고려할 수 있습니다. 그림 2는 댐퍼가 있는 두 덕트 분기의 단순한 사례를 보여줍니다.

또 다른 가능성은 측정된 토크와 속도 값으로 펌프/팬의 특성 곡선에서 유량과 압력을 추론하고, 이를 트랜스듀서 측정값과 비교하는 것입니다. 불일치는 펌프/팬 결함이거나 트랜스듀서 결함일 수 있습니다.

토크의 동적 분석

드라이브의 토크 데이터는 넓은 대역폭을 가지며 원칙적으로 동적 분석에 사용할 수 있습니다. 토크 대역폭은 흔히 1kHz 이상이지만, 그렇게 높은 속도로 데이터에 접근하고 분석하는 것은 불가능할 수 있습니다. 데이터 통신 채널이 일반적으로 약 250ms 샘플 간격으로 데이터 접근을 제한합니다.

토크 데이터는 모터의 전기적 토크와 관련되며, 이는 출력축으로 전달되지만 모터 로터 관성과 모터 제어 알고리즘의 유효 강성의 영향을 받습니다. 이들은 특성을 알 수 없는 로우패스 필터를 형성합니다.

완전 폐루프 시스템에서는 전달 함수를 추론해 정확한 축 토크 데이터를 얻을 수 있어 고주파 토크 반전 등을 감지할 수 있습니다. 하지만 비교나 추세 분석 성공을 위해 측정이 정밀하게 보정될 필요는 없습니다.

실제로 모터 전기 토크 데이터에서 100~500Hz 영역의 맥동을 유용하게 모니터링한 사례가 있습니다.

데이터 블록을 실시간으로 캡처해 오프라인에서 동적 분석을 수행할 수 있습니다. 분석은 시간 영역(예: 변동 크기 계산 - 전체 토크 맥동/변동, 시간 평균 여부와 관계없는 RMS 진폭, 피크값 또는 피크 음수값)이나 주파수 영역(시간 또는 위치 등 다른 변수에 대한 푸리에 변환)을 통해 수행할 수 있습니다. 이를 통해 토크 맥동 패턴의 발전적 변화를 구체적으로 감지할 수 있습니다:

• 과도한 비틀림 전체 진동 진폭, 광대역 또는 대역 제한(예: 기계 부품 파손, 펌프 캐비테이션)
• 기계적 손상이나 조기 마모로 이어질 수 있는 과도한 피크 토크
• 기어 채터를 유발해 조기 마모나 파손으로 이어질 수 있는 빈번한 토크 반전
• 비틀림 공진(예: 느슨한 커플링으로 인한), 속도와 무관한 주파수 스펙트럼 피크로 나타나며 특정 속도에서 증폭될 수 있음
• 회전당 1회 이상 주기의 비틀림 맥동(예: 크랙 난 축, 임펠러 또는 기어 치아 손상 등 기계적 손상), 스펙트럼 피크 주파수, 속도, 기어박스나 기타 구동비 지식으로 복잡한 기계에서 소스 추적 가능

속도 상관관계를 동반한 토크 동적 분석

위 예시 중 일부에서 축 회전과 관련된 맥동이 회전 주파수(회전당 1회 효과) 또는 그 배수(예: 크랙 난 축은 회전당 2회, 임펠러는 N회, 기어 치아는 N 또는 N₁/N₂ 회)에 있기 때문에, 동적 토크 분석과 함께 축 속도를 고려하는 것이 명확히 유익합니다.

진동 스펙트럼 분석과 속도의 복합 플롯을 생성하면 N-회전당 효과를, 속도와 무관한 고정 주파수지만 특정 속도 범위에서만 자극될 수 있는 공진 효과로부터 명확히 구별할 수 있습니다. 이를 캐스케이드 플롯 또는 워터폴 플롯이라 하며, 진동 분석 장비 공급업체에서 널리 제공합니다.

주의 - 샘플링 레이트와 앨리어싱

급속한 토크 맥동이 있는 시스템에서는 주의가 필요합니다. 토크 데이터는 드라이브가 내부적으로 획득하는 속도로 저장하거나 내보내는 능력에 제한돼 샘플링됩니다. 샘플링 주파수는 fₛ - fₑ 같은 주파수에서 앨리어스 오류를 생성합니다. 여기서 fₑ는 데이터의 주파수 성분, fₛ는 샘플링 주파수입니다. 관심 영역 내에 혼란스러운 새로운 주파수 산물이 생성되지 않으려면 fₛ를 fₑ의 약 3배 이상으로 유지해야 합니다.

캐스케이드 플롯의 추가 이점은 앨리어스 산물이 명확히 보인다는 점입니다. 속도 증가에 따라 그 주파수가 감소하는 반면, 진짜 효과는 주파수가 증가하거나 일정하게 유지됩니다.

인공지능 분석

위 모든 내용에서 저는 프로세스에 대한 물리적 이해로 기대 행동을 정의하고, 가용 데이터로 실제 작동과 기대를 비교하는 애플리케이션에 집중했습니다. 진폭 스케일링이 불확실하더라도 주파수는 고유하고 추세를 식별할 수 있습니다.

이 접근법의 장점은 프로세스 관련자가 데이터를 이해하고, 생성된 정보와 알람 조건으로부터 플랜트 진단을 개발할 수 있다는 점입니다.

대안은 어떤 형태의 머신러닝 알고리즘을 사용해 모든 가용 데이터를 추적하고 정상/비정상 행동 패턴을 추론하는 것입니다. 이는 현재 연구 주제입니다(예: https://phys.org/news/2016-02-scientist-ai-algorithm-machinery-health.html).

결론

위 아이디어들은 회전 부품, 커플링, 기어, 펌프, 팬이 있는 기계의 광범위한 그림에 기반한 일반적인 것들입니다. 드라이브가 제공하는 특수한 접근, 특히 동적 토크 데이터가 기계 설계자들이 자신들의 특정하고 독특한 애플리케이션에 이 아이디어를 적용할 수 있게 해주길 바랍니다.