플랜트 기계의 상태 모니터링

단순한 경보 임계값에서 평활화된 데이터의 추세를 모니터링하고 향후 실패를 초래할 수 있는 개발 상황에 대해 사용자에게 경고하는 것으로 이동하는 것은 작은 단계입니다.

다음 오류의 경우 정밀 모션 제어 응용 프로그램의 경우에 해당하는 경향이 있는 최소한 샤프트 변환기가 장착되어야 합니다. . 그러나 모든 애플리케이션에서 드라이브는 외부 계측으로는 얻기 어려운 특수 측정값인 모터 토크에도 액세스할 수 있습니다.

모터 토크 측정

일반적으로 트랜스듀서를 사용하여 모터 토크를 측정하는 것은 모터 하우징의 고정 부분에 스트레인 게이지 또는 로드 셀을 설치하여 수행하는 것이 가장 일반적입니다. 이것은 토크의 합리적인 측정을 제공하려면 특별한 모터 장착이 필요하며 측정은 더 높은 주파수에 대한 감도를 감소시키는 무거운 모터 프레임의 관성 모멘트에 의해 영향을 받습니다.

실제 동적 샤프트 토크를 측정하는 것은 훨씬 더 어렵습니다. , 회전하는 스트레인 게이지가 샤프트에 고정되어야 하기 때문에 원격 측정을 통해 데이터를 고정된 쪽에 전달해야 합니다. 이것은 비용이 많이 드는 작업이며 특별한 테스트를 위해서라도 거의 수행되지 않습니다. 영구적으로 설치될 가능성은 거의 없습니다.

그러나 드라이브에는 모터의 토크 생성 전류에 대한 내부 데이터가 있으며, 이는 샤프트 토크의 좋은 대용물이며 무료로 사용할 수 있습니다! 모터 자체에 접근할 수 없는 경우에도 데이터는 기계 내부 깊숙이, 수중 또는 위험 지역에 관계없이 사용할 수 있습니다. 토크 측정의 정확도는 완전 폐쇄 루프 시스템에서 가장 우수하지만 단순한 개방 루프 드라이브에서도 토크 데이터는 최저 속도를 제외하고 많은 목적에 충분합니다.

드라이브에서 토크 데이터와 해당 속도 데이터를 거의 무료로 사용할 수 있다는 사실을 알게 되면 기계 및 플랜트 모니터링을 위한 새로운 영역에 들어갈 수 있습니다. 다음은 우리가 Control Techniques에서 만난 다양한 가능성입니다.

독자는 특정 유형의 기계에 대한 새로운 아이디어를 가질 수 있습니다. 드라이브에서 제공하는 토크 데이터를 사용하는 새로운 방법을 발명하려면 기계에 대한 자세한 지식이 필요합니다.

다음 목록은 드라이브에 있는 정보 또는 적당한 비용으로 가질 수 있는 정보를 보여줍니다. 이 정보는 모두 모니터링하고 상호 연관되어 기계에 대한 유용한 정보를 생성할 수 있습니다.

평균 또는 최대 토크에 대한 간단한 제한

실시간 토크 데이터는 드라이브가 활성 상태일 때 실행 평균 값을 제공하기 위해 평활화되거나 애플리케이션에 맞게 선택한 시간 척도에서 피크 값을 캡처할 수 있습니다. 이는 프로세스에 따라 밀리초에서 수일까지일 수 있습니다. 값이 예상 범위를 벗어나면 알람이 생성될 수 있습니다(예:예상 값을 초과하거나 덜 일반적으로 예상 값 아래로 떨어지는 경우).

토크 경향

동일한 토크 데이터를 기록하고 시간 경과에 따른 추세 또는 다른 변수에 대해 분석할 수 있으며, 알람이 비정상적 추세를 나타내도록 설정되어 있습니다.

속도와 평균 토크의 간단한 상관 관계

많은 프로세스에서 토크는 잘 정의된 패턴으로 속도에 크게 의존합니다. 예를 들어, 고정된 덕트, 파이프 또는 루프 또는 이들의 네트워크를 통해 유체를 구동하는 팬 또는 펌프는 잘 정의된 토크/속도 곡선을 갖습니다. 정규 곡선에서 크게 벗어나는 것은 문제를 나타낼 수 있는 변경 사항을 나타냅니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

낮은 토크:

• 드라이브 벨트 또는 기타 커플링 파손
• 펌프의 유체 손실
• 흐름 장애, 예:차단된 필터 또는 스크린(임펠러 유형의 펌프 또는 팬의 경우 컨베이어 등에 적용 가능)
• 팬 또는 펌프 로터에 침전물 축적
• 공기 유입, 소용돌이 또는 기타 결함으로 인한 펌프의 캐비테이션(맥동 발생 - 아래 참조)

높은 토크:

• 로터 또는 기타 부품의 압수(부분 또는 전체)
• 흐름 방해(펌프의 용적형)
• 중요한 누출(임펠러 유형의 펌프 또는 팬)

예를 들어 그림 1과 같이 알람 상태가 외부에서 생성되는 토크/속도 프로파일을 설정할 수 있습니다.

토크 데이터는 동적 효과(가속 토크) 또는 정상적인 맥동이 잘못된 경보를 생성하는 것을 방지하기 위해 충분한 저역 통과 필터링 또는 평균화를 거쳐야 합니다.

유체의 다양한 전달 압력과 같은 다른 변수가 영향을 미칠 수 있으므로 이러한 원인으로 인한 오경보를 방지할 수 있도록 허용 범위를 충분히 넓게 설정해야 합니다.

다변수 상관관계

보다 복잡한 프로세스에서 토크는 드라이브에서 사용할 수 있거나 사용할 수 없는 여러 변수에 따라 달라집니다. 예를 들어 팬이 덕트 시스템을 통해 공기를 구동한다고 가정해 보겠습니다. 덕트 시스템 중 일부에는 국부적인 공기 흐름을 변화시키는 댐퍼 제어 장치가 있습니다. 토크/속도 곡선은 댐퍼의 위치에 따라 달라집니다.

댐퍼 상태 또는 댐퍼에 대한 압력 강하에 관한 데이터를 사용할 수 있는 경우 다변수 상관 관계가 이를 허용할 수 있습니다. 그림 2는 댐퍼가 있는 두 개의 덕트 분기가 있는 경우의 간단한 그림을 보여줍니다.

또 다른 가능성은 측정된 토크 및 속도 값을 사용하여 특성 곡선에서 펌프 또는 팬의 유량 및 압력을 추론한 다음 변환기에서 측정된 값과 비교할 수 있습니다. 불일치는 펌프나 팬에 결함이 있거나 변환기에 결함이 있음을 의미할 수 있습니다.

토크의 동적 해석

드라이브의 토크 데이터는 대역폭이 넓고 원칙적으로 동적 분석에 사용할 수 있습니다. 토크 대역폭이 1kHz 또는 그 이상인 것은 매우 일반적이지만, 그렇게 높은 속도로 데이터에 액세스하고 분석하는 것은 불가능할 수도 있습니다. 데이터 통신 채널은 일반적으로 데이터 액세스를 약 250개로 제한합니다. ms 샘플 간격.

토크 데이터는 모터의 전기 토크와 관련되어 출력 샤프트로 전달되지만 모터 회전자의 관성과 모터 제어 알고리즘의 유효 강성의 영향을 받습니다. 이들은 특성을 알 수 없는 저역 통과 필터를 형성합니다.

완전 폐쇄 루프 시스템에서는 전달 함수를 추론하고 정확한 샤프트 토크 데이터를 얻을 수 있으므로 예를 들어 고주파 토크 반전을 감지할 수 있습니다. 그러나 성공적인 비교 또는 추세 분석을 위해 측정을 정확하게 보정할 필요는 없습니다.

실제로 100~500Hz 영역의 주파수를 갖는 맥동은 모터 전기 토크 데이터에서 유용하게 모니터링되었습니다.

데이터 블록을 실시간으로 캡처하고 오프라인에서 동적 분석을 수행할 수 있습니다. 분석은 예를 들어 변동의 크기(전체 토크 맥동 또는 변동, 시간 평균이 있거나 없는 r.m.s. 진폭, 피크 값 또는 피크 음수 값)를 계산하여 시간 도메인에서 수행하거나 다음과 관련하여 푸리에 변환을 통해 주파수 도메인에서 수행할 수 있습니다. 시간 또는 위치와 같은 다른 변수. 이렇게 하면 특히 토크 맥동 패턴에서 진행 중인 변화를 감지할 수 있습니다.

• 과도한 비틀림 전체 진동 진폭, 광대역 또는 대역 제한, 예:파손된 기계 부품 또는 펌프의 캐비테이션으로 인한 것
• 기계적 손상 또는 조기 마모를 초래할 수 있는 과도한 피크 토크
• 기어 떨림을 유발하여 조기 마모 또는 파손을 유발할 수 있는 빈번한 토크 역전
• 비틀림 공진, 예:느슨한 결합으로 인해 특정 속도에서 향상될 수 있지만 주파수가 속도와 무관한 주파수 스펙트럼의 피크가 발생합니다.
• 회전당 하나 이상의 주기가 있는 비틀림 맥동, 예:균열된 샤프트, 임펠러 또는 기어 톱니 손상 또는 기타 기계적 손상으로부터 스펙트럼 피크의 주파수, 속도 및 기어박스 또는 기타 구동 비율에 대한 지식에서 복잡한 기계의 소스를 추적할 가능성이 있습니다.

속도 상관 관계가 있는 토크의 동적 분석

위에 주어진 일부 예에서 샤프트의 회전과 관련된 맥동은 회전 주파수(회전당 한 번 효과) 또는 그것의 배수(예:금이 간 샤프트는 회전당 2회 제공, 임펠러는 회전당 N, 기어 톱니는 N 또는 N₁에 있을 수 있음) /N₂ – 회전당).

속도가 있는 진동 스펙트럼 분석의 복합 플롯을 생성하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 그러면 회전당 N 효과와 주파수가 고정되어 있지만 특정 속도 범위에서만 자극될 수 있는 공명 효과를 명확하게 구별할 수 있습니다. 이를 캐스케이드 플롯 또는 폭포 플롯이라고 하며 진동 분석 장비 공급업체에서 널리 제공합니다.

주의 – 샘플링 속도 및 앨리어싱

토크 맥동이 빠른 시스템에서는 주의가 필요합니다. 토크 데이터는 내부적으로 수집된 속도로 데이터를 저장하거나 내보내는 드라이브의 기능에 의해 제한될 수 있는 속도로 샘플링됩니다. 샘플링 주파수는 (f_s – f_d ) 여기서 f_d 데이터의 주파수 내용이고 f_s 샘플링 주파수입니다. f_s f_d의 약 3배 이상을 유지해야 합니다. 관심 영역 내에서 혼란스러운 새 주파수 제품이 생성되는 것을 방지합니다.

캐스케이드 플롯의 추가 이점은 별칭 제품이 명확하게 표시되고 속도가 증가함에 따라 주파수가 떨어지는 반면 진정한 효과에서는 주파수가 증가하거나 일정하게 유지된다는 것입니다.

인공 지능 분석

위의 모든 내용에서 프로세스의 물리적 이해를 사용하여 예상되는 동작을 정의하고 사용 가능한 데이터를 사용하여 실제 작업을 예상과 비교하는 응용 프로그램에 집중했습니다. 진폭 스케일링이 불확실하더라도 주파수가 고유하고 추세를 식별할 수 있습니다.

이 접근 방식의 장점은 프로세스에 관련된 사람들이 데이터를 이해하고 생성된 정보 및 경보 조건에서 작업하여 플랜트에 대한 진단을 개발할 수 있다는 것입니다.

대안은 어떤 형태의 기계 학습 알고리즘을 사용하여 사용 가능한 모든 데이터를 추적하고 정상 및 비정상 행동의 패턴을 추론하는 것을 목표로 하는 것입니다. 이것은 현재 연구의 주제입니다(예:https://phys.org/news/2016-02-scientist-ai-algorithm-machinery-health.html .

결론

위에 주어진 아이디어는 회전 부품, 커플링 및 기어, 펌프 또는 팬이 있는 기계의 광범위한 그림을 기반으로 한 일반적인 아이디어입니다. 드라이브가 일부 귀중한 데이터, 특히 동적 토크 데이터에 부여하는 특별한 액세스 권한을 지적함으로써 기계 설계자가 이러한 아이디어를 고유하고 고유한 응용 프로그램에 적용할 수 있기를 바랍니다.