진동 분석 (Vibration Analysis)

진동 분석

진동 분석은 기계의 진동 수준과 주파수를 측정한 다음 해당 정보를 사용하여 기계와 해당 구성 요소가 얼마나 건강한지 분석하는 프로세스로 정의됩니다. 다양한 형태의 진동을 계산하는 데 사용되는 내부 작동 및 공식은 복잡할 수 있지만 모든 것은 가속도계를 사용하여 진동을 측정하는 것으로 시작됩니다.

 

기계가 작동 중일 때마다 진동이 발생합니다. 기계에 부착된 가속도계는 기계가 생성하는 진동의 양과 진동 빈도(일반적으로 초당 또는 분당 진동이 발생하는 횟수)에 해당하는 전압 신호를 생성합니다.

가속도계에서 수집된 모든 데이터는 신호를 진폭 대 시간(시간 파형이라고 함), 진폭 대 주파수(고속 푸리에 변환이라고 함) 또는 둘 다로 기록하는 데이터 수집기(소프트웨어)로 직접 이동합니다. 이 모든 데이터는 컴퓨터 프로그램 알고리즘에 의해 분석되며, 엔지니어 또는 훈련된 진동 분석가가 이를 분석하여 기계의 상태를 확인하고 느슨함, 불균형, 정렬 불량, 윤활 문제 등과 같은 임박한 문제를 식별합니다.

 

진동 분석은 다음과 같은 문제를 감지할 수 있습니다.

• 불균형
• 베어링 고장
• 기계적 헐거움
• 부정합
• 공진과 고유 진동수
• 전기 모터 결함
• 구부러진 샤프트
• 기어박스 고장
• 펌프의 빈 공간 또는 기포(캐비테이션)
• 임계 속도

 

진동 분석 방법론

가속도계는 여전히 진동 데이터를 수집하는 데 사용되는 가장 일반적인 도구이지만, 현대 기술과 향상된 센서 기술을 통해 가속도계가 감지할 수 없는 문제를 감지할 수 있는 비접촉식 고속 레이저 센서가 가능해졌습니다. 이를 통해 보다 정확하고 현지화된 분석이 가능하며 진동 분석을 더 많은 방법론으로 사용할 수 있습니다. 진동 분석은 일반적으로 네 가지 원칙으로 나뉘며 각 원칙은 진동 부품의 작동 조건 및 기능에 대한 구체적인 정보를 제공합니다.

 

1. 시간 도메인 Time domain: 진동 신호가 트랜스듀서(물리량을 전기 신호로 변환하는 장치)에서 포착되어 오실로스코프 화면에 표시되는 것을 파형이라고 합니다. 이 신호는 시간 영역에 있습니다. 시간 영역은 시간에 대해 플로팅된 진폭입니다. 대부분의 기계 진동 문제는 스펙트럼 분석을 사용하여 감지되지만 일부 유형은 파형에서 더 쉽게 볼 수 있습니다.
2. 주파수 영역 Frequency domain : 파형이 스펙트럼 분석의 대상이 되면 최종 결과는 스펙트럼으로 알려진 주파수 대 진폭의 그림입니다. 스펙트럼은 진동이 시간 영역에 있는 것처럼 주파수 영역에 있습니다. 기계 진동에 대한 대부분의 심층 분석은 주파수 영역 또는 스펙트럼 분석을 사용하여 수행됩니다.
3. 공동 도메인 Joint domain: 진동 신호는 시간에 따라 달라지기 때문에 한 번에 둘 이상의 스펙트럼을 계산하는 것이 유용할 수 있습니다. 이를 위해 Gabor-Wigner-Wavelet이라는 공동 시간 기술을 사용할 수 있습니다. 이 기술은 단시간 푸리에 변환(STFT)을 포함하여 고속 푸리에 변환(아래에서 설명)의 변형을 계산하는 데 사용됩니다.
4. 모달 해석 Modal analysis: 모달 해석은 기계 부품의 측정된 주파수 응답 함수를 가져와 컴퓨터 모델에 넣습니다. 컴퓨터 모델은 모든 다른 진동 모드의 애니메이션과 함께 표시 될 수 있습니다. 모델은 효과를 보기 위해 질량이나 강성과 같은 것을 추가하거나 제거하여 조정할 수 있습니다.

이 네 가지 외에도 진동 분석의 다양한 측면을 결정하는 데 사용되는 다양한 형태의 분석, 계산 및 알고리즘이 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 시간 파형 Time waveform: 시간 파형은 가속도 대 시간으로, 표와 플롯으로 표시됩니다. 시간 파형은 원시 진동의 짧은 시간 샘플을 보여주며, 주파수 스펙트럼에서 항상 명확하지 않은 기계 상태에 대한 단서를 보여줍니다. 시간 파형 진동 신호를 진동 분석 도구로 사용하는 방법은 FFT를 사용하는 것입니다.
• 고속 푸리에 변환 Fast Fourier Transform-FFT: FFT는 시간 파형에서 스펙트럼을 계산하는 데 사용되는 알고리즘으로 정의됩니다. 즉, 신호를 모든 주파수로 분해하기 위한 계산입니다. 위에서 설명한 시간 영역과 주파수 영역을 기억하면 FFT는 시간 영역의 신호를 주파수 영역으로 변환합니다. 고속 푸리에 변환은 정렬 불량 또는 불균형과 같은 기계 결함을 감지하는 데 가장 자주 사용됩니다.
• 위상 측정 Phase measurement: 진동 분석에 대해 이야기할 때 위상은 시간이 아닌 각도 단위로 측정된 두 신호 간의 상대적인 시간 차이입니다. 비교되는 두 신호의 주파수가 동일한 경우에만 작동합니다. 위상 측정은 FFT와 함께 사용되어 느슨한 부품, 정렬 불량 및 불균형과 같은 기계 결함을 해독합니다.
• 차수 분석 Order analysis: 차수 분석은 FFT 분석의 변형이며 주로 분당 회전수(RPM)가 다양한 기계의 진동을 정량화하는 데 사용됩니다. 즉, 차수 분석은 스펙트럼의 주파수 축이 헤르츠가 아닌 RPM 순서로 표시되는 주파수 분석입니다. 용어 "차수"는 기준 회전 속도의 배수인 주파수를 의미한다. 예를 들어, 진동 신호가 모터 회전 주파수의 두 배와 같으면 차수는 2입니다.
• 파워 스펙트럼 밀도 Power spectral density-PSD: 파워 스펙트럼 밀도는 주파수 빈 폭(빈 폭은 그룹화된 x축 값을 참조)으로 정규화하기 위해 FFT의 진폭에 다른 형태를 곱하여 계산됩니다. PSD는 다양한 주파수에서 "무작위" 진동이나 움직임을 보는 것이라고 생각합니다. PSD는 신호 길이가 다른 임의의 진동 신호를 정확하게 비교합니다.
• 포락 분석 Envelope analysis: 포락분석은 종종 다른 진동 신호에 의해 숨겨지는 매우 낮은 에너지의 충격을 감지할 수 있는 진동 분석의 한 형태입니다. 손상된 기어 톱니 및 롤러 베어링에 대한 널리 사용되는 진단 도구입니다.
• 궤도 Orbit: 궤도는 저널의 중심선을 지탱하는 슬리브의 플롯으로 정의됩니다. 베어링 하우징에 두 개의 프로브를 90도 간격으로 배치하여 측정합니다. 이러한 프로브의 데이터는 디지털 방식으로 표시될 수 있으며 오일 소용돌이로 인한 샤프트 진동을 감지하는 데 사용할 수 있습니다.
• 공진 분석 Resonance analysis: 공진 분석은 기계의 모든 고유 진동과 주파수를 식별합니다. 공진의 존재는 높은 진동을 의미하며, 이는 손상 수준에 도달할 수 있습니다.

진동 측정의 범주

• 진동 레벨 Overall level: 기계의 "대략적인 점검"과 같은 전반적인 진동 수준을 점검하는 것을 생각할 수 있습니다. 손으로 기계를 만져보면 기계가 넓은 주파수 대역에서 대략적으로 작동하고 있는지 여부를 알 수 있습니다. 이 초기 점검은 회전 기계, 특히 고속 기계에서 가장 잘 수행됩니다. 일반적으로 왕복 기계에는 적용되지 않습니다.
• 진동의 스펙트럼 분석 Spectral analysis: 스펙트럼 분석은 시간 영역에서 주파수 영역으로 신호를 변환하는 프로세스입니다. FFT를 사용하여 수행되는 경우가 많습니다. 신호를 분석하여 기계 구성 요소에서 나오는 상당한 주파수를 결정합니다. 주파수 신호에 피크가 있는 경우 이것이 진동의 원인일 수 있습니다. 스펙트럼 분석을 위한 일반적인 응용 분야에는 샤프트의 회전 속도 또는 한 쌍의 기어 휠에서 톱니 맞물림이 발생하는 빈도가 포함됩니다.
• 이산 주파수 모니터링 Discrete frequency monitoring: 기계 내의 특정 구성 요소를 모니터링해야 하는 경우 개별 주파수 모니터링은 해당 구성 요소가 생성할 것으로 예상되는 특정 주파수에서 생성되는 진동 수준을 측정합니다. 예를 들어, 기계의 특정 샤프트를 조사하려는 경우 모니터링을 해당 기계의 회전 속도로 돌립니다. 이산 주파수는 FFT 알고리즘을 사용하여 계산됩니다.
• 충격 펄스 모니터링 Shock pulse monitoring: 충격 펄스 모니터링은 휴대용 기기로 구름 요소 베어링을 모니터링하는 예측 유지보수 기술입니다. 휴대용 계기는 구름 베어링에서 발생하는 충격이나 진동에 의해 여기되는 고유 주파수를 방출합니다. 즉, 두 개의 금속 조각이 움직이는 동안 서로 닿으면 충격으로 인해 충격파가 발생하여 금속을 통과합니다. 이 충격파는 충격 펄스 모니터링에 사용됩니다.
• Kurtosis 측정 : Kurtosis는 무작위 신호의 "스파이크"를 측정합니다. 첨도 값이 더 높은 신호에는 신호의 제곱 평균 제곱근(RMS) 값의 3배보다 큰 피크가 더 많습니다. 진동 분석에서 첨도는 간단한 기기로 구름 베어링의 피로 발생을 모니터링하는 데 사용됩니다.
• 신호 평균화 Signal averaging: 신호는 시간에 따라 변하기 때문에 신호 평균화는 각 주파수에서 신호의 레벨을 결정하기 때문에 스펙트럼 분석에서 중요합니다. 저주파 측정의 경우 스펙트럼을 정적으로 정확하게 추정하기 위해 더 긴 평균 시간이 필요하기 때문에 특히 중요합니다. 신호 평균화는 회전 속도와 관련된 기어 모니터링에 자주 사용됩니다. 이 예에서 신호 평균화는 기어에 있는 각 톱니의 주기적 동작을 보여줍니다. 치아에 큰 균열이 있으면 유연성이 증가하여 감지됩니다.
• 켑스트럼 분석 Cepstrum analysis: 원래 지진과 폭탄 폭발에 의해 생성 된 지진 에코를 특성화하기 위해 발명 된 cepstrum은 스펙트럼에서 반복되는 패턴을 보는 데 사용됩니다. 스펙트럼에서 반복되는 패턴은 여러 세트의 측파대가 있는 켑스트럼에서 하나 또는 두 개의 구성 요소로 감지되어 혼란스러울 수 있습니다. 켑스트럼은 스펙트럼이 파형에서 반복적인 시간 패턴을 분리하는 방식과 같이 측파대를 분리합니다. 켑스트럼 분석은 블레이드 로터의 회전 주파수와 블레이드 통과 주파수 간의 상호 작용을 관찰하는 데 자주 사용됩니다. 또 다른 예는 기어 톱니 맞물림 빈도와 기어 회전 속도를 검사하는 것입니다.

 

진동 분석 측정 매개변수

이러한 모든 진동 분석 기술은 가속도, 속도(RMS) 및 변위의 세 가지 주요 매개변수를 식별하는 데 도움이 됩니다. 이러한 각 매개변수는 고유한 방식으로 특정 주파수 범위를 강조하며 함께 분석하여 문제를 진단할 수 있습니다. 

• 가속도 Acceleration: 가속은 고주파를 더 중요하게 생각합니다. 그러나 가속 신호는 배타적이지 않습니다. 가속도 신호는 속도 또는 변위로 변환될 수 있습니다.
• 변위 Displacement: 가속도가 고주파에 더 큰 중요성을 부여하는 것처럼 변위는 저주파를 봅니다. 변위 측정은 일반적으로 기계적 진동의 넓은 그림을 검사할 때만 사용됩니다. 변위를 사용하여 기계 샤프트의 회전 주파수에서 상당한 양의 변위로 인한 회전 부품의 불균형을 발견할 수 있습니다.
• 속도 Velocity: 속도는 진동의 파괴력과 관련이 있어 가장 중요한 매개변수입니다. 고주파와 저주파 모두에 동일한 중요성을 부여합니다. 일반적으로 속도의 RMS 값(10 - 10,000Hz 범위에서 측정)은 진동 심각도의 가장 좋은 징후를 나타냅니다. RMS는 피크 진폭에 0.707을 곱하여 계산됩니다.

아래는 동일한 신호에서 가속도, 변위 및 속도가 어떻게 보이는지에 대한 예입니다. 동일한 주파수에서 일부 피크를 볼 수 있지만 각각 진폭이 다릅니다. 이것은 각 매개변수가 주파수 범위에 서로 다른 중요도를 할당하는 방법을 잘 보여줍니다.

진동 분석 도구 및 기술

첨단 기술, 특히 무선 기술의 발전으로 진동 분석가가 데이터를 수집, 해석 및 공유하는 방법이 크게 향상되었습니다. 오늘날 진동 분석기는 휴대성이 매우 뛰어나고 스마트폰 및 태블릿과 실시간으로 통신하며 매우 높은 해상도로 FFT를 생성할 수 있습니다. 많은 진동 계측기 회사는 서로 통신하기 위해 자체 앱을 개발합니다.

진동 해석 해석 장비에서 볼 수 있는 또 다른 형태의 첨단 기술은 기계 진동의 작동 편향 형상(ODS) 3D 시뮬레이션입니다. 간단히 말해서 이러한 유형의 소프트웨어는 3D 모델에서 진동으로 인한 움직임을 과장하여 기계가 작동하는 동안 충격을 미치는 힘을 시각화할 수 있습니다.

일부 진동 분석 장비 회사는 베어링의 특정 결함 주파수를 식별하는 데 도움이 되도록 수천 개의 베어링 결함 주파수가 사전 로드된 데이터베이스를 제공합니다. 일부 소프트웨어는 롤링 요소의 형상을 지속적으로 모니터링하고 조기 고장이 발생할 수 있는 경우 경고할 수 있습니다.

대부분의 첨단 기술과 마찬가지로 대부분의 진동 분석 데이터는 클라우드에 자동으로 업로드되며 모바일 장치, 컴퓨터 또는 브라우저에서 직접 사용할 수 있습니다. 이는 제3자 컨설턴트로서 진동 분석을 수행하는 경우에 특히 유용하므로 고객과 스펙트럼을 자유롭게 공유할 수 있습니다.

 

지속적인 진동 모니터링의 이점

진동 분석 및 모니터링을 사용하면 구조적 약점 또는 느슨함, 회전 구성 요소의 느슨함 및 공진 존재 여부를 정량적으로 확인할 수 있습니다.

적절하게 구현된 경우 지속적인 진동 모니터링은 기계 성능을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 현대 기술을 사용하여 다양한 장비에서 실시간으로 지속적인 진동 판독 값을 측정하고 클라우드를 통해 스마트 폰, 태블릿 또는 데스크톱으로 직접 데이터를 전송할 수 있습니다.

• 중요 장비 모니터링: 중요 장비는 고장이 발생할 경우 큰 재정적 타격을 입을 수 있는 장비 또는 기계입니다. 지속적인 진동 모니터링은 진동 스펙트럼의 불일치를 감지하는 데 도움이 되며, 이는 주요 문제가 나타나기 훨씬 전에 윤활 문제와 베어링 결함을 드러낼 수 있습니다.
• 많이 사용되는 장비 모니터링: 많은 공장이 연중무휴(24/7)로 운영되며 일상적인 유지 보수를 위해 매월 또는 분기별로 중단됩니다. 이보다 더 많이 중단하면 공장에 상당한 비용이 들 수 있습니다. 온라인 연속 진동 모니터링은 많이 사용되는 기계 또는 문제가 있는 기계의 상태를 모니터링하고 해당 상태가 변경될 때 경고를 보내는 데 도움이 됩니다.
• 접근하기 어려운 장비 모니터링: 접근하기 어려운 장소에 위치한 장비에 대한 유지 보수를 수행하는 것은 어렵습니다. 옥상, 냉각탑 및 고온 영역에서 작동하는 기계는 진동 이상에 대해 지속적으로 모니터링할 수 있으므로 편리한 시간에 유지 보수를 수행할 수 있습니다. 이를 통해 계획되지 않은 가동 중지 시간을 방지하고 유지 보수 직원이 이러한 위치에 불필요하게 액세스하는 것을 방지할 수 있습니다.