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문제 정의
- 이 논문에서는 설비 건전도(health index)의 개발을 위한 기초자료 확보를 목적으로, 설비의 대표적 결함 유형인 정렬불량 상태에 대하여 시험하였으며, 정렬불량의 발생 원인별 상태(열적 팽창 및 불평평의 원인으로 발생하는 정렬불량 상태)분류 가능성을 평가하였다.
제안 방법
- 기존 진단방법의 한계를 인식하고, 신호처리를 통한 기기의 특징 추출 및 통계관리를 바탕으로 진단하는 것이 보다 효과적임을 평가하였으며, 과정은 Fig. 3에서와 같이 센서로부터 취득된 각 상태에 대한 방대한 양의 시간 및 주파수 영역의 특징 정보 중에서 필요로 하는 유용한 특징 정보만을 추출하고, 분류하여 성능을 평가하였다.
- 따라서 이 논문에서는 lab-scale 회전체 모의시험 장치에 다양한 축 정렬불량 유형(parallel, angular 및 parallel + angular)을 모사하고, 열적 팽창 등으로 인하여 발생하게 된 정렬불량 상태(thermal misalignment)에서 압축기 진동 신호의 각 특징 개체들을 활용(5)하여 GA를 기반으로 특징을 선택(genetic algorithm-based feature selection)하고(6), 상태 유형 별로 특징들 간의 상관관계를 분석하였다. 또한 설비 건전도(health index)의 개발을 위한 기초자료 확보를 목적으로 기계 학습 알고리듬 중에 하나인 support vector machine(SVM)(7)를 사용하여 정렬불량의 발생 원인별 상태(열적 팽창 및 불평평의 원인으로 발생하는 정렬불량 상태)분류 가능성을 평가하였다.
- , 상태 유형 별로 특징들 간의 상관관계를 분석하였다. 또한 설비 건전도(health index)의 개발을 위한 기초자료 확보를 목적으로 기계 학습 알고리듬 중에 하나인 support vector machine(SVM)(7)를 사용하여 정렬불량의 발생 원인별 상태(열적 팽창 및 불평평의 원인으로 발생하는 정렬불량 상태)분류 가능성을 평가하였다.
- 측정은 실험 기반 데이터 취득방법과 동일하게 Pulse 3560C를 이용하여 약 2분간 1 Hz ~ 25 kHz대역의 raw signal 상태로 저장한 데이터를 특징분석에 사용하였으며, 주파수 분석은 1 Hz ~ 800 Hz, 1600 line, averaging 7회로 지정하였다. 또한 측정은 총 2회 실시하였으며, 열적 팽창 등으로 인한 정렬불량 상태를 포함한 데이터에 대하여 주파수 및 특징을 분석하였다.
- Mathworks)를 사용하였다. 실험 장비의 구동측, 피구동측 베어링부에 수직, 수평 방향으로 총 4개의 변위 센서를 설치하였다.
- 압축기에 대하여 정렬불량의 유형별로 발생되는 특성을 파악하고, 주파수 분석 및 특징 개체들을 비교·분석하여 정렬불량에 의한 진단(분류) 가능성을 평가하고자, Fig. 2와 같이 사업장내의 압축기에 대하여 운전 시, 데이터를 측정하였다.
- 압축기에서 열적 팽창 등으로 인하여 발생한 정렬불량 상태와 실험을 통해 평가된 각 정렬불량의 유형별로 특징 분산 및 분포 경향을 비교하였다. 정렬불량 유형별로 특징들 간의 상관관계를 분석한 결과, 주파수 영역 특징 개체는 정렬불량에 대한 정보가 시간 영역에 대비하여 높은 것으로 분석되었다.
- 압축기의 정상(normal) 및 이상상태(faulty)에 대한 데이터 분석 및 분류에 앞서, 회전체 실험 장비인 RK-4 Rotor kit을 사용하여 정렬불량의 유형별로 주파수 분석 및 특징 분류 성능을 평가하였다.
- 정렬불량의 유형은 Fig. 1과 같이 정상상태, parallel, angular 및 parallel + angular로 구분하였고, 운전은 1600 r/min로 구동시켰으며, 정렬 불량 상태의 구현은 최대 편각 허용 값 이상의 정렬불량 상태를 재현하여 실험하였다.
- 주파수 분석을 통한 정렬불량의 각 요인 및 유형에 대한 주파수분석의 경우, 정상 및 고장데이터의 정의가 불명확하였으며, 진동신호의 특징을 추출 및 선택함으로써 각 상태별로 분류 가능성을 평가하였다.
- 진동신호의 특징 분석에 활용된 특징은 시간영역 및 주파수 영역에 대하여 총 19개의 특징 값을 사용하였으며, 이의 특징 값 중에서 각 정렬불량 상태를 표현하는 유용한 정보들만을 선택하기 위하여 유전알고리듬을 활용하였다.
- 취득된 정상 및 결함 상태에 따른 데이터로 (training data)부터 선별된 특징들을 추출한 후 추출된 특징들을 SVM(support vector machine)을 이용하여 학습한 후 새로 취득된 데이터(unknown signal)로부터 추출된 특징들을 SVM 학습결과를 통해 정상과 비정상 상태를 분류하고 그 성능을 평가하였다.
- 측정은 실험 기반 데이터 취득방법과 동일하게 Pulse 3560C를 이용하여 약 2분간 1 Hz ~ 25 kHz대역의 raw signal 상태로 저장한 데이터를 특징분석에 사용하였으며, 주파수 분석은 1 Hz ~ 800 Hz, 1600 line, averaging 7회로 지정하였다. 또한 측정은 총 2회 실시하였으며, 열적 팽창 등으로 인한 정렬불량 상태를 포함한 데이터에 대하여 주파수 및 특징을 분석하였다.
데이터처리
- 진동 신호의 취득 및 주파수 분석은 PULSE3560C(B&K)를 사용하였으며, 특징 분석은 행렬을 기반으로 데이터의 수치해석이 가능한 공학용 소프트웨어(Matlab. Mathworks)를 사용하였다.
성능/효과
- (a)의 결과는 1×(운전성분) 약 537 μm/s로써 이는 ISO 10816-3의 그룹 3의 기준에 의거하였을 시, 매우 양호한 상태 인 것으로 확인되었다.
- 3.1절의 주파수 분석을 통하여 정렬불량의 유형에 따른 분류는 운전성분 (1×)의 진폭 차이가 매우 미소하여 분류 가능성이 낮은 것에 대비하여 GA기반 특징 선택 시, 정상 및 정렬불량 유형에 따라 특징 분산율이 높은 것으로 분석되었다.
- 6은 회전체 실험 장비 구동 시, 각각의 센서에서 취득된 정상 및 이상상태(정렬불량 유형)의 데이터(raw signal)를 이용하여 시간 및 주파수영역의 특징들에 대하여 유전알고리듬을 통해 각 특징별로 선택되어진 회수를 히스토그램(histogram)으로 표현한 그래프이며, X축은 특징 19개에 대한 각 데이터 별 특징개체 57개를 나타내며, 이에 따라 회수된 특징 정보 수를 Y축에 나타내었다. 그 결과, 57개의 특징 개체 중, 시간영역에서 첨도율(kurtosis factor) 과 주파수영역의 실효치(RMS frequency), 중심 주파수를 기반으로 다른 성분의 주파수들 사이의 분산을 나타낸 값(root variance frequency)이 정렬불량에 대한 가장 유용한 정보를 많이 포함하고 있는 것으로 분석되었다.
- 9에 나타내었다. 정렬불량 유형별로 특징들 간의 상관관계를 분석한 결과, 시간영역의 특징인 왜도 (skewness)의 경우, 정렬불량에 대한 유용한 정보는 많이 포함하고 있으나, 유형에 따른 변별성은 낮은 것으로 분석되었다. 이에 반해 주파수 영역 특징 개체는 정렬불량의 유형에 대한 변별성이 시간 영역에 대비하여 높은 것으로 분석되었다.
- 압축기에서 열적 팽창 등으로 인하여 발생한 정렬불량 상태와 실험을 통해 평가된 각 정렬불량의 유형별로 특징 분산 및 분포 경향을 비교하였다. 정렬불량 유형별로 특징들 간의 상관관계를 분석한 결과, 주파수 영역 특징 개체는 정렬불량에 대한 정보가 시간 영역에 대비하여 높은 것으로 분석되었다. 특히 RMS frequency 및 root variance frequency는 정렬불량의 유형별 특징 분산율이 매우 높은 것으로 사료된다.
후속연구
- 따라서 향후, 설비 진단을 목적으로 유전 알고리듬 기반 특징분석 기법으로 정렬불량에 대한 특징 분석프로그램 개발 시, 주파수 영역의 특징을 활용할 경우에 조기 진단 및 이상 상태 원인 파악에 크게 기여할 것으로 사료된다.
- 따라서 향후, 설비 진단을 목적으로 정렬불량에 대한 특징 분석프로그램 개발 시, 주파수 영역의 특징을 활용할 경우에 조기 진단 및 이상 상태 원인 파악에 크게 기여할 것으로 사료된다.
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