[논문]마할라노비스 거리를 이용한 회전기기의 이상진단

박상길; 박원식; 정재은; 이유엽; 오재응

doi:10.3795/ksme-a.2008.32.7.556

마할라노비스 거리를 이용한 회전기기의 이상진단
A Fault Diagnosis on the Rotating Machinery Using Mahalanobis Distance 원문보기

大韓機械學會論文集. Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers. A. A, v.32 no.7 = no.274, 2008년, pp.556 - 560

박상길 (한양대학교 대학원 기계공학과) , 박원식 (한양대학교 대학원 기계공학과) , 정재은 (한양대학교 대학원 기계공학과) , 이유엽 (호원대학교 자동차. 기계공학부) , 오재응 (한양대학교 기계공학부)

Abstract ▼ AI-Helper

As higher reliability and accuracy on production facilities are required to detect incipient faults, a diagnostic system for predictive maintenance of the facility is highly recommended. In this paper, we present a study on the application of vibration signals to diagnose faults for a Rotating Machinery using the Mahalanobis Distance-Taguchi System. RMS, Crest Factor and Kurtosis that is known as the Statistical Methods and the spectrum analysis are used to diagnose faults as parameters of Mahalanobis distance.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

따라서 보다 정확한 진단시스템의 구축을 위해서는 다변량 분석이 필요하다. 본 연구에서는 회전기기의 이상진단을 위해 통계적 방법과 신호 처리법을 분석하여 Mahalanobis Distance 을 계산하고, 이를 이용하여 시스템의 정상 및 이상상태의 식별능력을 확인하는 것을 주요 내용으로 한다.

제안 방법

Fig. 2 의 Rotor Kit 을 이용하여 Normal, Unbalance, Impulse 상태의 총 3 가지 실험을 하였다.
Rotor Kit 을 1300rpm 으로 운전하여 세가지의 실험을 측정하고 분석 비교함으로써, 통계적 분석과 신호처리의 결과를 이용하여 마할라노비스 거리의 각 상태의 식별능력을 확인하였다.
두 번째 실험으로써, 로터에 불평형 질량을 추가하여 측정하였다. 불평형 질량은 4g 의 추를 부착하였으며, RMS Overall Level 그리고 1^stPeak 가정상상태에 비해 증가함을 알 수 있다.
세 번째 실험으로, 이전의 정상상태에 Impact Hammer 로 가진을 하여 과도상태로 만들어 측정을 하였다. 이는 실제로 나타나는 현상은 아니지만, 베어링 결함을 모사하기 위한 충격파형으로 인해 통계적 분석 시 정상상태와 불평형 상태 대비 Crest Factor 가 큰 것을 확인 가능하다.
앞 절에서 마할라노비스 거리를 비교함으로써 정상, 불평형, 과도상태에 대한 식별이 가능함을 확인하였다. 이 절에서는 각 분석기법, 즉 각 통계적 기법들과 신호처리 기법들을 이용한 각 분석결과들과 마할라노비스 거리를 비교하였다. 그 결과는 Table 8 과 같고, Fig.
이러한 회전기기의 이상을 모니터링하는 경우 구조물의 운전에 기인하여 발생하는 진동신호를 이용한 기법들이 종래부터 많이 사용되고 있으며, 일반적으로 이러한 기법들은 통계적인 방법과 신호처리법으로 구분할 수 있다. 통계적 방법은 RMS, Peak-Peak, Crest Factor, Kurtosis, PDF 등의 변화를 관측함으로써 이상발생 유무를 감지하는 간이진단 역할을 하였다. 신호처리기법으로는 스펙트럼, 켑스트럼, ANC, Filtering 등의 정밀진단법이 있다.

성능/효과

6 에 나타내었다. 각 상태에 따른 신호의 분석 결과 정상상태와 비교하였을 때 불평형 상태는 약 110 배, 충격파형 상태는 약 3500 배로써 마할라노비스 거리를 통하여 확실한 분별력 확인이 가능하다.
68 의 값을 구하였다. 두 번째로서 불평형 질량의 시스템을 분석 결과 마할라노비스 거리는 68~84 의 값을 구하였다. 마지막으로 충격파형의 시스템을 분석하였을 때의 마할라노비스 거리 값은 2000~2800 의 결과를 나타내었다.
두 번째로서 불평형 질량의 시스템을 분석 결과 마할라노비스 거리는 68~84 의 값을 구하였다. 마지막으로 충격파형의 시스템을 분석하였을 때의 마할라노비스 거리 값은 2000~2800 의 결과를 나타내었다.
이번 연구에서 각각 다른 상태의 시스템을 각 분석방법에 따른 결과와 마할라노비스 거리를 비교하였을때, 어느 다른 한가지의 분석 결과보다 마할라노비스 거리를 이용하였을 때 시스템의 상태에 따른 월등한 식별력을 확인하였다.

후속연구

정상상태 신호의 분석결과를 이용하여 만든 상관 행렬에 이상신호의 분석결과를 입력하여 불평형상태의 마할라노비스 거리를 구한 결과는 Table 5 와 같이 계산되었으며, 정상상태의 마할라노비스 거리와 비교하면 식별결과가 뚜렷함을 알 수 있다. 추후 불평형 질량에 따른 마할라노비스 거리값을 데이터베이스화 한다면 정량적 평가가 가능할 것으로 사료된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	회전기기의 이상을 모니터링 하는 기법은 어떻게 분류되나?	특히 산업 발전과 더불어 회전기기가 더욱 고속화되고 정밀화 됨에 따라 경제적 손실 또한 더욱 증가하게 되었다. 이러한 회전기기의 이상을 모니터링하는 경우 구조물의 운전에 기인하여 발생하는 진동신호를 이용한 기법들이 종래부터 많이 사용되고 있으며, 일반적으로 이러한 기법들은 통계적인 방법과 신호처리법으로 구분할 수 있다. 통계적 방법은 RMS, Peak-Peak, Crest Factor, Kurtosis, PDF 등의 변화를 관측함으로써 이상발생 유무를 감지하는 간이진단 역할을 하였다.
	신호처리기법의 주목적은?	신호처리기법으로는 스펙트럼, 켑스트럼, ANC, Filtering 등의 정밀진단법이 있다. 이러한 신호처리기법의 주목적은 시스템의 이상상태와 정상상태를 적절히 진단하는데 있다. 이러한 기법들을 이용하여 시스템의 이상진 단이 가능하다.
	회전기기의 이상을 모니터링하는 기법중 신호처리기법에는 무엇이 있는가?	통계적 방법은 RMS, Peak-Peak, Crest Factor, Kurtosis, PDF 등의 변화를 관측함으로써 이상발생 유무를 감지하는 간이진단 역할을 하였다. 신호처리기법으로는 스펙트럼, 켑스트럼, ANC, Filtering 등의 정밀진단법이 있다. 이러한 신호처리기법의 주목적은 시스템의 이상상태와 정상상태를 적절히 진단하는데 있다.

참고문헌 (5)

Shin, J., Lee, J. C., Oh, J. E. and Jang, K. Y., 1992, “Diagnosis of Bearing by High Frequency Resonance Technique,” Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers, Vol.14, No.5, pp. 83-94
Lee, C. H., Sim, H. J. and Oh, J. E., 2004 “Development of the Fault Diagnostic System on the Rotating Machinery Using Vibration Signal,” Transactions of the Korean Society of Precision Engineering, Vol.21, No.12, pp. 75-83
Genichi Taguchi, Rajesh Jugulum, 2002, “The Mahalanobis-Taguchi Stategy : A Pattern, Technology System, John Willy &Sons
Genichi Taguchi, Subir Chowdhury, YuinWu, 2000, The Mahalanobis-Taguchi System, John Willy &Sons
Choi, C. S., Tae, S. J., Kim, H. M., Cho, K. N., Moon, J. M., Kim, J. Y. and Kwon, H. J., 2005, “Fuzzy Algorithm for FDD Technique Development of System Multi-Air Conditioner,” Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B, Vol.29, No.11, pp. 1220-1228

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