KR101482511B1 - Diagnosis System and Method of Bearing Defect by Phase Lag and Data Dispersion Shape Factor - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to a system and a method thereof to diagnose a bearing fault by analyzing a phase delay and a data distribution form index based on a vibration signal generated on the bearing of a rotational facility. The system to diagnose a bearing fault in the rotational facility is formed of a sensor part measuring the vibration signal of the bearing, and a signal processing part includes: a filter extracting a phase delay signal for the measured vibration signal and a signal processing device setting an envelope in accordance to the data distribution of the phase delay signal and the vibration signal, and determining whether the bearing has a fault or not by extracting a monitoring factor based on a distance from a main shaft and a sub shaft to the envelope; and a warning display part including a display device displaying whether the bearing has fault or not, and a warning device generating a warning when the bearing has fault.

Description

위상 지연과 데이터 분포 형상지수를 이용한 베어링 결함 진단 시스템 및 그 진단 방법{Diagnosis System and Method of Bearing Defect by Phase Lag and Data Dispersion Shape Factor}BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a bearing defect diagnosis system using a phase delay and a data distribution shape index,

본 발명은 베어링 결함 진단 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 회전 설비의 베어링에서 발생하는 진동신호를 기초로 위상 지연과 데이터 분포 형상지수를 분석하여 베어링의 결함을 진단하는 시스템과 그 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a method for diagnosing a bearing defect, and more particularly, to a system and method for diagnosing a bearing defect by analyzing a phase delay and a data distribution shape index based on a vibration signal generated in a bearing of a rotating facility .

일반적으로 구름 베어링(Rolling Element Bearing)은 여러 기계 장치의 동작에 필요한 기초 부품으로, 운전시 높은 압력을 받아 표면의 작은 결함에 의해서도 기계 장치에 심각한 고장을 야기시킬 수 있다. 이러한 베어링은 각종 산업기계에 필수적인 요소로 사용되며, 기계 장치가 비정상적인 상태에서 운전하게 될 경우 가장 먼저 이상 현상이 나타난다. 따라서, 기계 장치의 안정적인 운전을 위하여 베어링의 상태에 대한 지속적인 감시가 요구되며, 최근의 상태감시시스템(Condition Monitoring System)은 베어링의 결함을 감시하고 진단하기 위한 기능을 필수적으로 포함하고 있다.In general, Rolling Element Bearing is a basic component required for the operation of various machinery. It can be subjected to high pressure during operation and cause serious failure of machinery due to small defects on the surface. These bearings are used as an essential element in various industrial machinery, and the first anomaly occurs when the machinery is operated under abnormal conditions. Therefore, continuous monitoring of the condition of the bearings is required for stable operation of the mechanical device, and a recent Condition Monitoring System essentially includes a function for monitoring and diagnosing the defects of the bearings.

베어링의 결함을 진단하기 위하여 가장 일반적으로 사용되는 방법은 포락선 스펙트럼(Envelope Spectrum) 방법과 경향감시(Trend Monitering) 방법이 있다.The most commonly used methods for diagnosing bearing defects are the envelope spectrum method and the trend monitoring method.

포락선 스펙트럼 방법은, 베어링의 진동신호로부터 포락선을 구하고 퓨리에 변환(FFT : Fast Fourier Transform)을 통해 주파수를 분석하는 것이다. 이 방법은 베어링의 사양에 따라 정해지는 결함 주파수와 비교를 할 수 있어 신뢰성이 높은 방법이며, 다른 신호처리 방법과 접목하여 새로운 방법을 도출해 내기도 한다(선행문헌1 참조).The envelope spectral method is to obtain the envelope from the vibration signal of the bearing and analyze the frequency through FFT (Fast Fourier Transform). This method can be compared with the defect frequency determined according to the specification of the bearing, which is a highly reliable method, and a new method may be derived by combining with other signal processing methods (see Prior Art 1).

그러나 상기와 같은 방법에서는 실제 측정된 진동신호로부터 구한 주파수 스펙트럼이, ⅰ) 주파수 분석 과정에 사용되는 해상도, ⅱ) 주파수 분석 과정에서 발생하는 계산 오차, ⅲ) 진동신호에 포함된 비선형성과 같은 요인에 의해 베어링의 사양으로부터 이론적으로 계산되는 결함 주파수와 일치하지 않는 경우가 발생하게 된다. 이러한 요인이 충분히 고려되어야 주파수 스펙트럼에 의한 베어링 진단의 신뢰성을 확보할 수 있다. 예를 들면, 주파수 분해능을 높이기 위해 많은 양의 데이터를 처리할 수 있는 고(高)사양의 데이터 분석용 하드웨어를 사용함으로써, 이론적으로 계산되는 결함 주파수와 비교할 때 정확성을 높일 수 있다.However, in the above method, the frequency spectrum obtained from the actually measured vibration signal is influenced by factors such as (i) resolution used in the frequency analysis process, (ii) calculation error occurring in the frequency analysis process, and (iii) nonlinearity included in the vibration signal The failure frequency calculated theoretically from the specification of the bearing does not coincide with the defect frequency. If these factors are taken into consideration, reliability of bearing diagnosis by frequency spectrum can be secured. For example, using high-specification data analysis hardware that can handle large amounts of data to increase frequency resolution can improve accuracy when compared to the theoretical calculated fault frequencies.

한편, 경향감시 방법은 측정된 진동신호의 크기가 시간에 따라 변화되는 정도를 감시하여 결함 유무를 판단하는 것으로, 지속적인 감시를 통하여 축적된 진동 데이터를 토대로 한다. 즉, 베어링에 대한 정상상태일 때의 진동 데이터와 새롭게 측정되는 진동 데이터의 크기를 비교하여, 그 차이가 일정 크기 이상이 되면 해당 베어링에 결함이 존재하는 것으로 판단하게 된다.On the other hand, the tendency monitoring method monitors the degree of variation of the measured vibration signal with time to determine the presence or absence of a defect, and it is based on accumulated vibration data through continuous monitoring. That is, the magnitude of the vibration data at the steady state with respect to the bearing and the magnitude of the vibration data to be newly measured are compared, and when the difference is greater than or equal to a predetermined magnitude, it is determined that a defect exists in the bearing.

이러한 방법에 의한 베어링 결함 감시는 일정 기간 축적된 진동 데이터가 존재해야만 적용이 가능하며, 동일한 설비라도 다른 위치에 설치되는 경우에는 진동의 특성이 달라지므로 각각의 설비마다 개별적으로 진동 데이터를 축적하여 비교하여야 하는 단점이 있다. 결국, 상기와 같은 방법은 설비마다 맞춤화된 진동 감시 기준을 개별적으로 관리해야 하므로, 설비의 유지 보수와 관련된 제반 비용의 상승을 초래하는 문제점이 있다.This method can be applied only if there is vibration data accumulated for a certain period of time. If the same facility is installed at another position, vibration characteristics are different. Therefore, . As a result, the above-described method needs to individually manage the vibration monitoring standard customized for each equipment, which causes a problem in that all costs associated with the maintenance of the equipment are increased.

따라서 베어링의 결함을 보다 효율적으로 감시하기 위해서는, ① 결함 주파수와 비교를 요구하지 않고, ② 베어링 결함 감시를 위해 고(高)사양의 하드웨어를 요구하지 않으며, ③ 축적된 진동 데이터를 요구하지 않고, ④ 이를 통하여 저(低)비용으로 시스템을 구축할 수 있을 것이 요구된다.Therefore, in order to monitor the defects of the bearings more efficiently, it is necessary to (1) require no comparison with the defect frequency, (2) do not require high-specification hardware for the monitoring of bearing defects, (3) ④ It is required to build a system with low cost through this.

[선행문헌1] 미국등록특허 US 7,602,985 B2
[Prior Art 1] United States Patent No. 7,602,985 B2

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 센서에서 측정한 진동신호로부터 베어링의 결함을 감시할 수 있는 감시 인자를 정의하여, 정의된 감시 인자로부터 베어링의 결함 여부와 결함의 종류를 판단할 수 있는 베어링 결함 진단 시스템 및 그 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.The present invention has been proposed in order to solve the above problems. The present invention defines a monitoring factor for monitoring a bearing defect from a vibration signal measured by a sensor, and determines whether the bearing is defective or not, And to provide a bearing defect diagnosis system and method therefor.

또한, 본 발명은 베어링의 결함 유무를 판단하는 과정에서 정상상태의 진동 데이터를 필요로 하지 않아, 간단한 시스템으로 수행될 수 있으며, 설비의 유지 보수에 대한 효율성을 향상시킬 수 있는 베어링 결함 진단 시스템 및 그 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
In addition, the present invention provides a bearing defect diagnosis system which can be performed with a simple system and does not require steady state vibration data in the process of determining whether a bearing is defective, And to provide such a method.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은 회전 설비의 베어링에 발생하는 결함을 진단하는 시스템에 있어서, 베어링의 진동신호를 측정하는 센서부; 측정된 상기 진동신호에 대하여 위상 지연신호를 추출하는 필터와, 상기 진동신호와 위상 지연신호의 데이터 분포에 따라 포락선을 설정하고, 주축 및 보조축으로부터 상기 포락선까지의 거리를 기초로 감시 인자를 추출하여 베어링의 결함 유무를 판단하는 신호처리장치를 포함하는 신호처리부; 및 상기 베어링의 결함 유무를 표시하는 표시장치와, 상기 베어링에 결함이 발생하는 경우 경보를 발생시키는 경보장치를 포함하는 경보표시부;로 구성되는 것을 특징으로 한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a system for diagnosing a defect occurring in a bearing of a rotating facility, the system comprising: a sensor unit for measuring a vibration signal of a bearing; A filter for extracting a phase delay signal with respect to the measured vibration signal; an envelope setting unit for setting an envelope according to the data distribution of the vibration signal and the phase delay signal, and extracting a monitoring factor based on the distance from the main axis and the auxiliary axis to the envelope; A signal processing unit including a signal processing unit for determining whether a bearing is defective or not; And an alarm display unit including a display device for indicating whether or not the bearing is defective and an alarm device for generating an alarm when a defect is generated in the bearing.

또한, 본 발명은 회전 설비의 베어링에 발생하는 결함을 진단하는 방법에 있어서, (a) 베어링의 하우징에 설치된 센서부에서 베어링의 진동신호를 측정하는 단계; (b) 상기 진동신호에 대한 위상 지연신호를 생성하는 단계; (c) 상기 진동신호와 위상 지연신호로부터 감시 인자(Z)를 추출하는 단계; 및 (d) 추출된 상기 감시 인자(Z)로부터 베어링의 결함 유무를 판단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method of diagnosing a defect occurring in a bearing of a rotating facility, the method comprising the steps of: (a) measuring a vibration signal of a bearing in a sensor unit installed in a housing of the bearing; (b) generating a phase delay signal for the vibration signal; (c) extracting a monitoring factor (Z) from the vibration signal and the phase delay signal; And (d) determining whether or not the bearing is defective based on the extracted monitoring factor (Z).

여기서, 위상 지연신호를 생성하는 상기 (b) 단계는 상기 진동신호에 대하여 위상이 90°지연된 위상 지연신호를 생성하는 것을 특징으로 한다.Here, the step (b) for generating a phase delay signal is characterized by generating a phase delay signal whose phase is delayed by 90 ° with respect to the vibration signal.

또한, 감시 인자(Z)를 추출하는 상기 (c) 단계는 (c1) 상기 진동신호와 상기 위상 지연신호를 2차원 평면의 가로 축과 세로 축에 할당하여 데이터 분포를 표시하는 단계; (c2) 표시된 상기 데이터를 포함하는 포락선(Envelope)을 설정하는 단계; (c3) 진동신호 축과 위상 지연신호 축으로 정의되는 주축과 상기 주축에 대하여 45°회전된 축으로 정의되는 보조축에 대하여, 상기 주축과 보조축을 중심으로 ±22.5°영역 내에서의 포락선 거리(D1(i),D2(i))를 추출하는 단계; (c4) 보조축에 대한 포락선 거리(D2(i))의 합과 주축에 대한 포락선 거리(D1(i))의 합의 비를 추출하는 단계;로 이루어지는 것을 특징으로 한다.The step (c) of extracting the monitoring factor (Z) includes: (c1) displaying the data distribution by assigning the vibration signal and the phase delay signal to the horizontal axis and the vertical axis of the two-dimensional plane; (c2) setting an envelope including the displayed data; (c3) an envelope distance in the range of ± 22.5 ° around the main axis and the auxiliary axis, with respect to the auxiliary axis defined by the main axis defined by the vibration signal axis and the phase delay signal axis and the axis rotated by 45 ° with respect to the main axis D1 (i), D2 (i)); (c4) extracting a ratio of the sum of the envelope distance D2 (i) to the sub axis and the sum of the envelope distance D1 (i) to the main axis.

또한, 베어링의 결함 유무를 판단하는 상기 (d) 단계는, 상기 감시 인자(Z) 값이 0 이상 0.5 미만인 경우 외륜 결함으로 판단하고, 0.3 이상 1.0 미만인 경우 내륜 결함으로 판단하며, 0.8 이상인 경우 정상상태로 판단하는 것을 특징으로 한다.
The step (d) of judging whether or not the bearing is defective is judged to be an outer ring defect when the monitoring factor Z is 0 or more and less than 0.5, and is judged to be an inner ring defect when it is 0.3 or more and less than 1.0. State.

상기와 같은 구성의 본 발명은, 현재 실시간으로 측정한 진동신호만을 베어링 결함 유무에 대한 판단 데이터로 사용하고, 일반적인 경향 감시에서 요구되는 축적된 데이터가 필요 없으므로, 어느 설비에도 쉽고 편리하게 적용할 수 있는 장점이 있다.The present invention having such a configuration can be applied easily and conveniently to any facility since it uses only the vibration signal measured in real time in the present time as judgment data on the presence or absence of bearing defects and does not need the accumulated data required in general tendency monitoring There is an advantage.

또한, 본 발명은 결함상태를 나타내는 감시 인자를 정의하여 베어링 결함 유무를 판단하므로, 이론적으로 계산되는 결함 주파수와 비교할 필요가 없어 간단한 하드웨어로 시스템을 구성할 수 있다. 즉, 높은 주파수 해상도를 얻기 위한 고사양의 주파수 분석기를 요구하지 않으므로, 비용면에서 효율성을 갖는다.
In addition, since the present invention defines a monitoring factor indicating a defect state to determine whether there is a bearing defect, it is not necessary to compare with a theoretical calculated defect frequency, and the system can be configured with simple hardware. That is, it does not require a high-end frequency analyzer for obtaining a high frequency resolution, and thus is cost-effective.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 베어링 결함 진단 시스템의 구성을 나타낸 블록도,
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 베어링 결함 진단 과정을 나타낸 순서도,
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 주축과 보조축을 정의한 그래프,
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 포락선의 거리 측정을 나타낸 그래프,
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 감시 인자에 대한 베어링 상태의 확률을 나타낸 그래프,
도 6은 본 발명의 베어링 결함 진단 시스템에서의 정상상태의 데이터 분포와 그 포락선을 나타낸 그래프,
도 7은 본 발명의 베어링 결함 진단 시스템에서의 내륜 결함상태의 데이터 분포와 그 포락선을 나타낸 그래프, 및
도 8은 본 발명의 베어링 결함 진단 시스템에서의 외륜 결함상태의 데이터 분포와 그 포락선을 나타낸 그래프이다.
1 is a block diagram showing a configuration of a bearing defect diagnosis system according to an embodiment of the present invention;
2 is a flowchart illustrating a process for diagnosing bearing defects according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a graph illustrating a main axis and a sub axis according to an embodiment of the present invention,
4 is a graph illustrating distance measurement of an envelope according to an embodiment of the present invention,
FIG. 5 is a graph showing the probability of a bearing condition for a monitoring factor according to an embodiment of the present invention,
6 is a graph showing steady-state data distribution and its envelope in the bearing defect diagnosis system of the present invention,
7 is a graph showing the data distribution of the inner-ring defect state and its envelope in the bearing defect diagnosis system of the present invention, and Fig.
8 is a graph showing the data distribution of the outer ring defect state and the envelope thereof in the bearing defect diagnosis system of the present invention.

본 발명과 본 발명의 실시에 의해 달성되는 기술적 과제는 다음에서 설명하는 바람직한 실시예들에 의해 명확해질 것이다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 살펴보기로 한다.
BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The above and other objects, features and advantages of the present invention will be more apparent from the following detailed description taken in conjunction with the accompanying drawings, in which: FIG. Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 베어링 결함 진단 시스템의 구성을 나타낸 블록도이다. 도 1에서 알 수 있는 바와 같이, 본 발명의 베어링 결함 진단 시스템은 센서부(10), 신호처리부(20) 및 경보표시부(30)로 구성된다.1 is a block diagram illustrating a configuration of a bearing defect diagnosis system according to an embodiment of the present invention. 1, the bearing defect diagnosis system of the present invention comprises a sensor unit 10, a signal processing unit 20, and an alarm display unit 30.

센서부(10)는 베어링의 진동신호를 감지하기 위한 것으로, 진동 감지 센서(11)로 구성된다. 진동 감지 센서(11)는 베어링에서 발생하는 진동을 실시간으로 감지한다.The sensor unit 10 is for detecting a vibration signal of the bearing and is constituted by a vibration detection sensor 11. The vibration detection sensor 11 detects vibrations occurring in the bearing in real time.

신호처리부(20)는 센서부(10)에서 감지된 베어링의 진동신호를 이용하여 베어링의 결함 여부를 판단한다. 즉, 베어링의 진동신호를 필터링하고, 필터링 전후의 진동신호 값을 이용하여 소정의 데이터를 추출하여 결함 여부를 결정하도록 구성된다. 이를 위한 신호처리부(20)는 도시된 바와 같이, 진동 감지 센서(11)에서 측정된 진동신호를 취득하기 위한 센서 인터페이스(21)가 구비되고, 취득한 진동신호를 필터링 및 가공하기 위한 장치로서 아날로그 필터(22), 데이터 샘플링을 위한 A/D(Analog to Digital) 변환기(23), 데이터 저장의 이중화를 위한 임시 데이터 저장장치(24), 디지털 필터(25) 및 신호 처리를 위한 신호처리장치(26)가 구비된다. 이러한 신호처리부(20)에서는 수신된 진동신호로부터 베이링의 결함 유무 및 결함 종류(내륜 결함 또는 외륜 결함)를 판단하게 된다.The signal processing unit 20 uses the vibration signal of the bearing sensed by the sensor unit 10 to determine whether the bearing is defective or not. That is, the vibration signal of the bearing is filtered, and predetermined data is extracted by using the vibration signal values before and after filtering to determine whether or not the defect is defective. As shown in the figure, the signal processing unit 20 includes a sensor interface 21 for acquiring a vibration signal measured by the vibration sensor 11, and an apparatus for filtering and processing the obtained vibration signal, An analog to digital (A / D) converter 23 for data sampling, a temporary data storage 24 for redundancy of data storage, a digital filter 25 and a signal processing device 26 for signal processing . In this signal processing section 20, the presence or absence of a defect in the base ring and the type of defect (inner ring defect or outer ring defect) are determined from the received vibration signal.

또한, 경보표시부(30)는 베이링의 결함 여부를 디스플레이하고, 경보를 알리며, 데이터를 저장하기 위한 구성으로, 표시장치(31), 경보장치(32) 및 데이터 저장장치(33)를 포함한다. 즉, 경보표시부(30)에서는 결함 유무 및 결함 종류를 화면으로 표시하며, 베어링에 결함이 있는 경우 경보를 발생시키게 된다. The alarm display unit 30 includes a display device 31, an alarm device 32 and a data storage device 33 for displaying whether or not the bay ring is defective, informing an alarm, and storing data . That is, the alarm display unit 30 displays the presence or absence of a defect and the type of a defect on a screen, and generates an alarm when there is a defect in the bearing.

상기와 같은 구성에서 센서부(10)는 베어링의 하우징(Bearing housing)에 설치되고, 신호처리부(20)와 경보표시부(30)는 관심대상 설비의 운전실에 설치된다.
In the above configuration, the sensor unit 10 is installed in a bearing housing of the bearing, and the signal processing unit 20 and the alarm display unit 30 are installed in a cab of a facility of interest.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 베어링 결함 진단 과정을 나타낸 순서도이고, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 주축과 보조축을 정의한 그래프이며, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 포락선의 거리 측정을 나타낸 그래프이고, 도 5은 본 발명의 실시예에 따른 감시 인자에 대한 베어링 상태의 확률을 나타낸 그래프이다.FIG. 2 is a flowchart illustrating a process for diagnosing bearing defects according to an embodiment of the present invention. FIG. 3 is a graph illustrating a main axis and a sub axis according to an embodiment of the present invention. And FIG. 5 is a graph showing a probability of a bearing state with respect to a monitoring factor according to an embodiment of the present invention.

먼저, 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 베어링 결함 진단은 베어링에서 발생하는 진동신호를 측정하여 그로부터 위상 지연신호를 생성하고(S11,S12), 진동신호와 위상 지연신호의 데이터 분포로부터 포락선을 설정하며(S13), 포락선의 거리로부터 감시 인자를 추출하여(S14,S15) 베어링의 결함 유무와 결함 종류를 판단(S16)하는 과정으로 이루어진다. 또한, 이러한 판단 결과에 따라 경보를 발생하거나 유지보수 작업이 이루어지게 된다(S17,S18). 이하에서 상기의 각 과정에 대하여 구체적으로 살펴본다.
As shown in FIG. 2, in the bearing defect diagnosis of the present invention, a vibration signal generated in a bearing is measured and a phase delay signal is generated therefrom (S11, S12). From the data distribution of the vibration signal and the phase delay signal, (S13), and a monitoring factor is extracted from the envelope distance (S14, S15) to determine whether the bearing is defective or not (S16). In addition, an alarm is generated or a maintenance work is performed according to the determination result (S17, S18). Hereinafter, each of the above processes will be described in detail.

1. 진동신호 측정단계(1. Vibration signal measurement step ( S11S11 ))

회전설비는 그 상태와 무관하게 진동을 발생시키는데, 정상상태의 베어링에서는 일정한 주기성이 존재하지 않는 특성을 보이게 된다. 일반적으로 백색 소음(White noise)의 특성을 보이며, 전 주파수 대역에서 아주 낮은 평탄한 스펙트럼을 보이게 된다. 이에 반해 결함이 있는 베어링의 경우는 베어링 결함에 연관된 주기성을 보이게 되며, 주파수 스펙트럼에서도 특정 주파수 대역에 많은 에너지가 집중되어 나타나게 된다. 이 특정 주파수 대역은 베어링의 고유진동수(Natural frequency)에 해당하는 주파수로 다음과 같이 정의된다.Rotating equipments generate vibration regardless of the state. In steady state bearings, there is no constant periodicity. Generally, it shows the characteristic of white noise and shows a very low flat spectrum in all frequency bands. On the other hand, in the case of a defective bearing, the periodicity associated with the bearing defect is shown, and in the frequency spectrum too much energy is concentrated in a specific frequency band. This specific frequency band is defined as the frequency corresponding to the natural frequency of the bearing.

[식 1][Formula 1]

Figure 112013080954127-pat00001
Figure 112013080954127-pat00001

여기서, fn은 베어링의 고유진동수를, k는 베어링의 강성을, m은 베어링의 질량을 나타낸다. 따라서, 측정단계에서는 상기한 베어링의 고유진동수를 포함하는 충분히 넓은 대역의 주파수 영역에 대한 측정이 이루어질 수 있도록 한다.
Where fn is the natural frequency of the bearing, k is the stiffness of the bearing, and m is the mass of the bearing. Therefore, in the measuring step, a measurement can be made in a sufficiently wide frequency range including the natural frequency of the bearing.

2. 신호처리단계(2. Signal processing step ( S12S12 ~~ S16S16 ))

본 발명은 베어링 진동신호로부터 베어링의 결함 유무를 판단할 수 있는 감시 인자(Z)를 정의하고, 감시 인자(Z)의 값에 따라 베어링의 결함 유무와 결함 종류를 판단하게 된다. 감시 인자(Z)를 정의하는 과정에서는 진동신호(x(t))와 그 위상 지연신호(x'(t))의 데이터 분포로부터 포락선을 설정하고, 주축을 기준으로 하는 포락선의 거리(D1(i))와 보조축을 기준으로 하는 포락선의 거리(D2(i))를 이용하게 된다.
The present invention defines a monitoring factor (Z) capable of determining the presence or absence of a defect in a bearing from a vibration signal of a bearing, and determines whether the bearing is defective or not according to the value of the monitoring factor (Z). In the process of defining the monitoring factor Z, an envelope is set from the data distribution of the vibration signal x (t) and its phase delay signal x '(t), and the envelope distance D1 ( i) and the envelope distance D2 (i) with respect to the minor axis.

가. end. 위상 지연신호 생성(Phase Delay Signal Generation ( S12S12 ))

베어링의 진동신호(x(t))를 측정하는 과정에서는 상술한 바와 같이 베어링의 고유진동수를 포함하도록 주파수 대역을 선정하여야 한다. 측정된 베어링의 진동신호(x(t))로부터 90°의 위상이 지연된 신호(x'(t)=x(t+90°))를 생성한다.
In the process of measuring the vibration signal (x (t)) of the bearing, the frequency band should be selected to include the natural frequency of the bearing as described above. A signal (x '(t) = x (t + 90 °)) in which the phase of 90 ° is delayed from the measured vibration signal x (t) of the bearing.

나. I. 포락선 설정(Envelope setting ( S13S13 ))

측정된 진동신호(x(t))와 이로부터 생성된 위상 지연신호(x'(t))를 각각 2차원 평면의 가로 축과 세로 축에 할당하여 그 데이터 분포를 표시한다. 이때, 데이터 분포는 특정 형상으로 집중되어 나타나는데, 도 3에 도시된 바와 같이 표시된 대부분의 데이터를 포함하는 포락선(Envelope)을 설정한다.
The measured vibration signal x (t) and the phase delay signal x '(t) generated therefrom are assigned to the horizontal axis and the vertical axis of the two-dimensional plane, respectively, and the data distribution is displayed. At this time, the data distribution is concentrated to a specific shape, and an envelope including most of the displayed data is set as shown in FIG.

다. All. 포락선 거리 추출(Extraction of envelope distance S14S14 ))

포락선 거리는 주축(Major axis)과 보조축(Minor axis)으로 정의된 축 방향에 대하여 계산한다. 포락선 거리는 주축과 보조축의 원점으로부터 포락선이 위치한 지점까지의 거리를 말한다. 여기서, 도 3에 도시된 바와 같이 주축은 진동신호(x(t)) 또는 위상 지연신호(x'(t))가 할당된 가로 축 및 세로 축으로 정의하며, 보조축은 주축에 대하여 45°회전된 축으로 정의한다. 따라서, 포락선의 거리는 주축을 중심으로 ±22.5°영역 내에 존재하는 거리와 보조축을 중심으로 ±22.5°영역 내에 존재하는 거리로 구분되며, 도 4에 도시된 바와 같이 각각 주축에 대한 포락선의 거리(D1(i))와 보조축에 대한 포락선의 거리(D2(i))로 정의한다. 이때, i=1,2,…,N으로서, N은 주축과 보조축을 중심으로 ±22.5°영역 내에 존재하는 포락선을 구성하는 데이터의 수를 나타낸다.
The envelope distance is calculated for the axial direction defined by the major axis and the minor axis. The envelope distance is the distance from the origin of the main axis to the point where the envelope is located. 3, the main axis is defined as a transverse axis and a longitudinal axis to which the vibration signal x (t) or the phase delay signal x '(t) is allocated, and the sub axis is rotated by 45 degrees with respect to the main axis Axis. Therefore, the distance of the envelope is divided into a distance existing within the range of ± 22.5 ° around the main axis and a distance existing within the range of ± 22.5 ° around the auxiliary axis. As shown in FIG. 4, the distance of the envelope (i)) and the distance (D2 (i)) of the envelope to the minor axis. At this time, i = 1, 2, ... , N, and N represents the number of data constituting the envelope existing within the range of ± 22.5 ° around the main axis and the auxiliary axis.

라. la. 감시 인자 추출(Suppression factor extraction S15S15 ))

베어링의 상태를 판정하기 위한 감시 인자(Z value)는 상기 주축에 대한 포락선 거리(D1(i)) 및 보조축에 대한 포락선 거리(D2(i))를 이용하여 다음과 같이 포락선 형상지수(Shape factor)로 정의한다. The Z value for determining the state of the bearing is calculated by using the envelope shape index D2 (i) using the envelope distance D1 (i) for the main axis and the envelope distance D2 (i) factor.

[식2][Formula 2]

Figure 112013080954127-pat00002
Figure 112013080954127-pat00002

상기 감시 인자(Z)는 보조축의 중심으로부터 포락선까지의 거리의 합과 주축의 중심으로부터 포락선까지의 거리의 합에 대한 비를 나타낸다. 이에 따라 감시 인자(Z)는 0 ~ 1 사이의 값을 갖게 된다. 일 예로 사인함수(Sine function)을 가로 축에 할당하고 90°위상 지연된 사인함수를 세로 축에 할당하는 경우, 포락선은 원을 그리게 되어 포락선의 형상지수로 정의되는 감시 인자(Z)는 1.0 값을 갖는다.
The monitoring factor (Z) represents the ratio of the sum of the distances from the center of the sub-axis to the envelope and the sum of distances from the center of the main axis to the envelope. Accordingly, the monitoring factor (Z) has a value between 0 and 1. For example, if a sine function is assigned to a horizontal axis and a sine function with a 90 ° phase delay is assigned to a vertical axis, the envelope is drawn in a circle, and the monitoring factor (Z), defined as the shape index of the envelope, .

마. hemp. 결함 유무 판단(Judgment of presence or absence of defect ( S16S16 ) )

정의한 감시 인자(Z)로부터 베어링의 상태에 대한 판정을 수행하기 위하여 도 5에 도시된 바와 같은 감시 인자(Z)별 베어링 상태에 대한 확률 그래프를 사용한다. 이는 베어링의 결함상태에 따라 발생하는 진동신호의 특성이 다름을 이용한 것으로, 정상상태의 베어링 진동신호는 주축과 보조축의 구분없이 일정한 크기의 분포를 보인다(도 6 참조). 따라서, 정상상태에서의 감시 인자(Z)는 1.0에 가까운 값을 갖게 된다.In order to perform the determination of the state of the bearing from the defined monitoring factor Z, a probability graph of the bearing state for each monitoring factor (Z) as shown in FIG. 5 is used. This is due to the difference in the characteristics of the vibration signal generated by the defect state of the bearing. The steady-state bearing vibration signal has a uniform distribution without distinguishing between the main axis and the auxiliary axis (see FIG. Therefore, the monitoring factor Z in the steady state has a value close to 1.0.

그러나 내륜이나 외륜에 결함이 존재하게 되면, 주축에 대한 진폭이 보조축에 대한 진폭보다 커지게 된다. 또한, 베어링에 결함이 있는 경우 다음과 같은 이유로 외륜 결함과 내륜 결함에 대한 감시 인자(Z) 값의 크기에 차이를 보인다.However, if there is a defect in the inner or outer ring, the amplitude of the main axis becomes larger than the amplitude of the auxiliary axis. Also, when there is a defect in the bearing, the magnitude of the monitoring factor (Z) value for the outer ring defect and inner ring defect is different for the following reasons.

일반적으로 베어링 구동신호를 구성하는 주파수 요인은 다음과 같이 세가지로 나눌 수 있다.In general, the frequency factors that make up the bearing drive signal can be divided into the following three categories.

① fr : 축 회전 수① fr: Rotation number of axis

② fb : 베어링 결함주파수(내륜/외륜)② fb: Bearing defective frequency (inner ring / outer ring)

③ fc : 베어링의 고유진동수에 해당하는 진동주파수③ fc: Frequency of vibration corresponding to natural frequency of bearing

상기 세 가지 주파수의 크기는 fr < fb << fc 이며, 이로 인하여 내륜 결함이 있는 진동 신호와 외륜 결함이 있는 진동 신호에 차이가 발생하게 된다.The magnitudes of the three frequencies are fr <fb << fc, which causes a difference between the vibration signal having the inner ring defect and the vibration signal having the outer ring defect.

내륜 결함이 있는 진동 신호의 경우 내륜이 회전함에 따라 내륜에 부가되는 하중에 변화가 발생하며, 이는 축 회전 수(fr)에 비례하게 된다. 즉, 축 회전 수(fr)와 베어링의 결함주파수(fb) 사이에 모듈레이션(Modulation) 현상이 발생하게 되고, 진동 신호의 진폭도 모듈레이션에 의한 영향을 받게 된다. 이에 따라 주축과 보조축 사이의 포락선 거리의 차이가 뚜렷하지 않게 된다(도 7 참조).In the case of a vibration signal having an inner ring defect, a change in the load applied to the inner ring occurs as the inner ring rotates, which is proportional to the shaft rotational speed fr. That is, a modulation phenomenon occurs between the shaft rotation frequency fr and the defect frequency fb of the bearing, and the amplitude of the vibration signal is also affected by the modulation. As a result, the difference in the envelope distance between the main shaft and the auxiliary shaft becomes unclear (see FIG. 7).

그리고 외륜 결함이 있는 베어링은 축의 회전과 무관하게 고정되어 있는 외륜에 의하여 외륜에 가해지는 하중의 변화가 없이 일정한 하중이 부가된다. 따라서, 외륜 결함이 있는 진동 신호의 경우 축 회전 수(fr)의 영향은 무시할 수 있으며, 베어링 결함주파수(fc)의 영향을 주로 받게 된다. 즉, 주축과 보조축 사이의 포락선 거리 차이가 뚜렷하게 나타난다(도 8 참조). A bearing with an outer ring defect is given a constant load without any change in the load applied to the outer ring by the outer ring fixed irrespective of the rotation of the shaft. Therefore, in the case of a vibration signal having an outer ring defect, the influence of the shaft rotation speed fr can be neglected and is mainly influenced by the bearing failure frequency fc. That is, the difference in the envelope distance between the main axis and the auxiliary axis is conspicuous (see FIG. 8).

결국 베어링의 상태에 따른 감시 인자(Z) 값의 분포는 [표 1]과 같이 정리할 수 있다.The distribution of the monitoring factor (Z) according to the bearing condition can be summarized as shown in [Table 1].


외륜 결함

Outer ring defect

내륜 결함

Inner ring defect

정상상태

Steady state

감시 인자(Z)

Monitoring factor (Z)


that


medium


The

[표 1]과 같은 특성을 반영하여 감시 인자(Z)에 해당하는 확률(Prob(Z))을 도 5에 나타낸 그래프를 활용하여 계산한다. 즉, 감시 인자(Z) 값이 대략 0 이상 0.5 미만인 경우 외륜 결함으로 판단할 수 있고, 0.5 이상 1.0 미만인 경우 내륜 결함으로 판단할 수 있으며, 1.0 이상인 경우 정상상태로 판단할 수 있다. 그러나 베어링의 상태와 그에 따른 진동 신호는 명확하게 구분하기 어려우므로, 각 베어링의 상태가 중첩되는 영역을 정의한다. 즉, 감시 인자(Z) 값이 0.3 ~ 0.5 사이에서는 외륜 결함과 내륜 결함이 중첩되고, 0.8 ~1.0 사이에서는 내륜 결함과 정상상태가 중첩되는 영역으로 정의한다.
Prob (Z (Z)) corresponding to the monitoring factor (Z) is calculated by using the graph shown in FIG. 5, reflecting characteristics as shown in [Table 1]. That is, when the value of the monitoring factor Z is approximately 0 or more and less than 0.5, it can be judged as an outer ring defect. If it is 0.5 or more and less than 1.0, it can be judged as an inner ring defect. However, since the states of the bearings and the corresponding vibration signals are difficult to distinguish clearly, they define areas where the states of the respective bearings overlap. That is, when the monitoring factor (Z) is between 0.3 and 0.5, the outer ring defect and the inner ring defect overlap each other, and between 0.8 and 1.0, the inner ring defect and the normal state overlap each other.

3. 판단 및 후속 조치단계(3. Judgment and follow-up steps ( S17S17 ~~ S18S18 ))

앞에서 정의한 감시 인자(Z)에 해당하는 확률을 바탕으로 베어링의 상태를 판정하게 되는데, 감시 인자(Z)에 따라 1개 또는 2개의 베어링 상태에 대한 확률을 갖게 된다. 확률은 0 ~ 1 사이의 값으로 표시되는데, 2개의 베어링 상태에 대한 확률을 갖게 될 때는 큰 확률 값을 갖는 베어링 상태를 현재의 베어링 상태로 판정한다.The state of the bearing is determined based on the probability corresponding to the monitoring factor (Z) defined above. The probability of one or two bearing states is given according to the monitoring factor (Z). The probability is expressed as a value between 0 and 1. When the probability of two bearing states is obtained, the bearing state having a large probability value is determined as the current bearing state.

계산된 감시 인자(Z) 값에 따라 베어링에 결함이 존재하는 것으로 판단되면, 결함의 종류(내륜 결함 또는 외륜 결함)를 표시함과 동시에 경보를 발생하고 후속 처리를 위한 유지보수 계획을 수립하게 된다. 만일, 베어링에 결함이 존재하지 않는 것으로 판단되면, 반복하여 진동신호를 측정하여 본 발명에서 제시한 신호처리 단계를 거쳐 베어링의 상태를 지속적으로 감시하게 된다.
When it is judged that there is a defect in the bearing according to the calculated monitoring factor (Z) value, the kind of defect (inner ring defect or outer ring defect) is displayed and an alarm is generated and a maintenance plan for subsequent processing is established . If it is determined that there is no defect in the bearing, the vibration signal is repeatedly measured, and the state of the bearing is continuously monitored through the signal processing step shown in the present invention.

실험예Experimental Example

상기와 같은 과정에 따라 정상상태의 베어링과 내륜 또는 외륜 결함이 있는 베어링의 진동신호에 대하여 성능을 검증한다. 도 6은 본 발명의 베어링 결함 진단 시스템에서의 정상상태의 데이터 분포와 그 포락선을 나타낸 그래프이고, 도 7은 본 발명의 베어링 결함 진단 시스템에서의 내륜 결함상태의 데이터 분포와 그 포락선을 나타낸 그래프이며, 도 8은 본 발명의 베어링 결함 진단 시스템에서의 외륜 결함상태의 데이터 분포와 그 포락선을 나타낸 그래프이다.According to the above procedure, the performance of the vibration signal of the bearing having the steady state and the bearing having the inner or outer ring defect is verified. FIG. 6 is a graph showing steady-state data distribution and its envelope in the bearing defect diagnosis system of the present invention. FIG. 7 is a graph showing the data distribution of the inner-ring defect state and its envelope in the bearing defect diagnosis system of the present invention And FIG. 8 is a graph showing the data distribution of the outer ring defect state and its envelope in the bearing defect diagnosis system of the present invention.

먼저, 도 3은 실험을 통해 측정한 정상상태 베어링의 진동신호(x(t))와 위상 지연신호(x'(t))를 나타낸 그래프로, 포락선(Envelope)은 실선으로 표시되었다. 도시된 바와 같이, 정상상태 베어링의 진동신호는 주축(Major axis)과 보조축(Minor axis)에 대한 포락선 거리 비가 크지 않음을 알 수 있다. 계산된 감시 인자(Z)는 1.03이며, 이에 해당하는 확률을 도 5로부터 정상상태(Healthy)의 확률 1.0의 값을 갖게 되므로, 베어링의 상태는 정상상태로 판정하게 된다. 실제 계산된 감시 인자(Z) 값은 1.0 보다 큰 값을 갖게 되는데, 이는 실제 환경에 존재하는 설비의 비선형성 등에 기인한 것으로 이해할 수 있다.3 is a graph showing a vibration signal x (t) and a phase delay signal x '(t) of a steady state bearing measured through an experiment, and the envelope is indicated by a solid line. As shown, the vibration signal of the steady state bearing shows that the envelope distance ratio to the major axis and the minor axis is not large. The calculated monitoring factor (Z) is 1.03, and the corresponding probability has a probability 1.0 value of the normal state (Healthy) from FIG. 5, so that the state of the bearing is determined as a normal state. The actual calculated monitoring factor (Z) value will have a value greater than 1.0, which can be understood to be due to the non-linearity of the facilities existing in the actual environment.

도 7 및 도 8은 내륜 결함과 외륜 결함을 가진 베어링의 진동신호를 표시한 것으로, 주축과 보조축에 대한 포락선의 형태가 확연히 차이가 나는 것을 알 수 있다. 계산된 감시 인자(Z)sms 내륜 결함의 경우 0.68, 외륜 결함의 경우 0.37의 값을 갖게 된다.7 and 8 show vibration signals of a bearing having an inner ring defect and an outer ring defect, and it can be seen that the shape of the envelope with respect to the main shaft and the auxiliary shaft is significantly different. The calculated monitoring factor (Z) sms is 0.68 for inner ring defects and 0.37 for outer ring defects.

이에 대한 확률은 [표 2]와 같이 정리할 수 있으며, [표 2]에 나타난 바와 같이, 주어진 베어링 상태를 정확하게 판정하는 것을 알 수 있다.The probability of this can be summarized as shown in [Table 2], and it can be seen that the given bearing condition is accurately determined as shown in [Table 2].



베어링
결함

bearing
flaw

감시 인자
(Z value)

Monitoring factor
(Z value)
Z 값에 대한 확률Probability for Z value
판정결과

Judgment result
OR
(외륜)
OR
(paddle)
IR
(내륜)
IR
(Inner ring)
Healthy
(정상)
Healthy
(normal)
최대확률Maximum probability
도 66 정상normal 1.031.03 0.00.0 0.00.0 1.01.0 1.01.0 정상normal 도 77 내륜Inner ring 0.680.68 0.00.0 1.01.0 0.00.0 1.01.0 내륜Inner ring 도 88 외륜paddle 0.370.37 0.70.7 0.30.3 0.00.0 0.70.7 외륜paddle

(OR:Out Race(외륜결함), IR:Inner Race(내륜결함), Healthy:정상상태)
(OR: Out Race, IR: Inner Race, Healthy: Normal state)

본 발명의 적합성을 시험하기 위하여 추가로 6가지 경우에 대한 진동신호를 이용하여 베어링의 상태를 판정한 결과를 [표 3]에 정리하였다. [표 3]에 나타난 바와 같이, 모든 경우에 대하여 본 발명에서 정의한 감시 인자(Z)와 그에 따른 확률을 이용한 방법은 베어링의 상태를 정확하게 판정하고 있음을 알 수 있다.Table 3 summarizes the results of the determination of the bearing condition using vibration signals for six cases to test the conformity of the present invention. As shown in Table 3, it can be seen that the method using the monitoring factor (Z) defined by the present invention and the probability according to the present invention for all cases accurately determines the state of the bearing.



베어링
결함

bearing
flaw

감시 인자
(Z value)

Monitoring factor
(Z value)
Z 값에 대한 확률Probability for Z value
판정결과

Judgment result
OR
(외륜)
OR
(paddle)
IR
(내륜)
IR
(Inner ring)
Healthy
(정상)
Healthy
(normal)
최대확률Maximum probability
1One 정상normal 1.021.02 0.00.0 0.00.0 1.01.0 1.01.0 정상normal 22 내륜Inner ring 0.600.60 0.00.0 1.01.0 0.00.0 1.01.0 내륜Inner ring 33 내륜Inner ring 0.480.48 0.10.1 0.90.9 0.00.0 0.90.9 내륜Inner ring 44 내륜Inner ring 0.580.58 0.00.0 1.01.0 0.00.0 1.01.0 내륜Inner ring 55 외륜paddle 0.330.33 0.80.8 0.20.2 0.00.0 0.80.8 외륜paddle 66 외륜paddle 0.310.31 0.90.9 0.10.1 0.00.0 0.90.9 외륜paddle

이상에서 본 발명에 있어서 실시예를 참고로 설명되었으나, 본 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다.
While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments.

10 : 센서부
20 : 신호처리부
30 : 표시부
x(t) : 센서가 측정한 진동신호
x'(t) : 90°위상 지연된 진동신호
D1(i) : 주축에 대한 중심으로부터 포락선까지 거리
D2(i) : 보조축에 대한 중심으로부터 포락선까지 거리
Z : 베어링 상태 감시 인자
Prob(Z) : 베어링 상태 감시 인자에 대한 확률
10: Sensor unit
20: Signal processor
30:
x (t): Vibration signal measured by the sensor
x '(t): 90 ° phase delayed vibration signal
D1 (i): Distance from the center to the envelope with respect to the main axis
D2 (i): Distance from the center to the envelope for the minor axis
Z: Bearing condition monitoring factor
Prob (Z): Probability for Bearing Condition Monitoring Factor

Claims (5)

회전 설비의 베어링에 발생하는 결함을 진단하는 시스템에 있어서,
베어링의 진동신호를 측정하는 센서부;
측정된 상기 진동신호에 대하여 위상 지연신호를 추출하는 필터와, 상기 진동신호와 위상 지연신호의 데이터 분포에 따라 포락선을 설정하고, 주축 및 보조축으로부터 상기 포락선까지의 거리를 기초로 감시 인자를 추출하여 베어링의 결함 유무를 판단하는 신호처리장치를 포함하는 신호처리부; 및
상기 베어링의 결함 유무를 표시하는 표시장치와, 상기 베어링에 결함이 발생하는 경우 경보를 발생시키는 경보장치를 포함하는 경보표시부;로 구성되는 것을 특징으로 하는 베어링 결함 진단 시스템.
A system for diagnosing defects in bearings of rotating equipment,
A sensor unit for measuring a vibration signal of the bearing;
A filter for extracting a phase delay signal with respect to the measured vibration signal; an envelope setting unit for setting an envelope according to the data distribution of the vibration signal and the phase delay signal, and extracting a monitoring factor based on the distance from the main axis and the auxiliary axis to the envelope; A signal processing unit including a signal processing unit for determining whether a bearing is defective or not; And
And a warning display unit including a display device for indicating whether or not the bearing is defective and an alarm device for generating an alarm when a defect is generated in the bearing.
회전 설비의 베어링에 발생하는 결함을 진단하는 방법에 있어서,
(a) 베어링의 진동신호를 측정하는 단계;
(b) 상기 진동신호에 대한 위상 지연신호를 생성하는 단계;
(c) 상기 진동신호와 위상 지연신호로부터 감시 인자(Z)를 추출하는 단계;
(d) 추출된 상기 감시 인자(Z)로부터 베어링의 결함 유무를 판단하는 단계;를 포함하는 베어링 결함 진단 방법.
A method for diagnosing a defect occurring in a bearing of a rotary facility,
(a) measuring a vibration signal of the bearing;
(b) generating a phase delay signal for the vibration signal;
(c) extracting a monitoring factor (Z) from the vibration signal and the phase delay signal;
(d) determining whether or not the bearing is defective based on the extracted monitoring factor (Z).
제2항에 있어서, 상기 (b) 단계는,
상기 진동신호에 대하여 위상이 90°지연된 위상 지연신호를 생성하는 것을 특징으로 하는 베어링 결함 진단 방법.
3. The method of claim 2, wherein step (b)
And generating a phase delay signal whose phase is delayed by 90 ° with respect to the vibration signal.
제2항에 있어서, 상기 (c) 단계는,
(c1) 상기 진동신호와 상기 위상 지연신호를 2차원 평면의 가로 축과 세로 축에 할당하여 데이터 분포를 표시하는 단계;
(c2) 표시된 상기 데이터를 포함하는 포락선(Envelope)을 설정하는 단계;
(c3) 진동신호 축과 위상 지연신호 축으로 정의되는 주축과 상기 주축에 대하여 45°회전된 축으로 정의되는 보조축에 대하여, 상기 주축과 보조축을 중심으로 ±22.5°영역 내에서의 포락선 거리(D1(i),D2(i))를 추출하는 단계;
(c4) 보조축에 대한 포락선 거리(D2(i))의 합과 주축에 대한 포락선 거리(D1(i))의 합의 비를 추출하는 단계;로 이루어지는 것을 특징으로 하는 베어링 결함 진단 방법.
3. The method of claim 2, wherein step (c)
(c1) displaying the data distribution by assigning the vibration signal and the phase delay signal to a horizontal axis and a vertical axis of a two-dimensional plane;
(c2) setting an envelope including the displayed data;
(c3) an envelope distance in the range of ± 22.5 ° around the main axis and the auxiliary axis, with respect to the auxiliary axis defined by the main axis defined by the vibration signal axis and the phase delay signal axis and the axis rotated by 45 ° with respect to the main axis D1 (i), D2 (i));
(c4) extracting a ratio of the sum of the envelope distance D2 (i) to the sub axis and the sum of the envelope distance D1 (i) to the main axis.
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