KR101928423B1 - 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법 - Google Patents

회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 기술적 사상은, 회전 설비의 윤활유의 부족 현상을 정확하게 감지할 수 있는 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법을 제공한다. 그 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법은 회전 설비의 진동 가속도에 대한 스펙트럼 데이터를 산출하는 단계; 상기 스펙트럼 데이터에서 진동의 크기인 오버롤(Overall)을 계산하는 단계; 상기 오버롤이 상기 회전 설비에 설정된 임계치 이상인지 판단하는 단계; 상기 오버롤이 상기 임계치 이상인 경우, 상기 스펙트럼 데이터에 대한 프로파일을 생성하는 단계; 상기 프로파일에 대한 문턱값을 설정하는 단계; 연속으로 상기 문턱값 이상인 상기 프로파일의 구간들을 추출하는 단계; 및 상기 구간들 중 가장 긴 구간을 설정된 기준 길이와 비교하여 윤활유가 부족한지 판단하는 단계;를 포함한다.

Description

회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법{Method for sensing shortage of lubricating oil}
본 발명의 기술적 사상은 제조 설비에 관한 것으로, 특히 회전 설비의 이상을 감지하는 방법에 관한 것이다.
일반적인 정상 운전상태의 회전 설비에서는 기본적인 진동이 발생한다. 이러한 진동은 회전 설비의 상태가 변함에 따라 서서히 변하게 되고, 회전 설비에 이상이 발생할 시 진동 신호의 크기 또는 특성이 크게 변하게 된다. 따라서, 일반적으로 회전 설비의 진동 신호 크기 또는 특성을 감시함으로써, 회전 설비의 이상 유무를 판단할 수 있다. 그러나 이러한 진동 신호의 크기 또는 특성 감시에 따른 회전 설비의 이상 유무 판단은 회전 설비 전체의 이상 유무만을 판단할 수 있을 뿐, 회전 설비의 어느 부분에서 이상이 발생했는지는 정확히 파악할 수 없다는 한계가 있다. 예컨대, 회전 설비의 윤활유 부족과 같은 문제는 엔지니어가 진동 관련 데이터에 대한 그래프를 눈으로 직접 보고 윤활유 부족 여부를 판단하고, 또한, 모든 과정이 수동적으로 이루어지고 있다.
본 발명의 기술적 사상이 해결하고자 하는 과제는 회전 설비의 윤활유의 부족 현상을 정확하게 자동으로 감지할 수 있는 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법을 제공하는 데에 있다.
상기 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 기술적 사상은 회전 설비의 진동 가속도에 대한 스펙트럼 데이터를 산출하는 단계; 상기 스펙트럼 데이터에서 진동의 크기인 오버롤(Overall)을 계산하는 단계; 상기 오버롤이 상기 회전 설비에 설정된 임계치 이상인지 판단하는 단계; 상기 오버롤이 상기 임계치 이상인 경우, 상기 스펙트럼 데이터에 대한 프로파일을 생성하는 단계; 상기 프로파일에 대한 문턱값을 설정하는 단계; 연속으로 상기 문턱값 이상인 상기 프로파일의 연속 구간들을 추출하는 단계; 및 상기 연속 구간들 중 가장 긴 연속 구간을 설정된 기준 길이와 비교하여 윤활유가 부족한지 판단하는 단계;를 포함하는 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법을 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 프로파일의 연속 구간들을 추출하는 단계에서, 상기 프로파일은, 햄펠(hampel) 필터를 이용하여 구한 지역 표준 편(lSigma)차, 지역 중앙값(lMedian), 및 상기 햄펠 필터의 입력으로 사용되는 표준 편차(sds)의 조합(IMedian + sds*ISigma)으로 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 문턱값을 계산하는 단계에서, 상기 문턱값을 상기 프로파일의 중앙값의 1.5배로 설정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 기준 길이 이상인지 판단하는 단계에서, 상기 기준 길이는 상기 회전 설비의 진동 가속도에 대한 스펙트럼 데이터의 주파수 범위의 적어도 20%로 설정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 프로파일의 연속 구간들을 추출하는 단계는, 설정된 고주파 대역에 위치한 상기 프로파일의 연속 구간들을 추출하는 단계를 더 포함하고, 상기 가장 긴 연속 구간은 상기 고주파 대역에 위치할 수 있다.
또한, 본 발명의 기술적 사상은 상기 과제를 해결하기 위하여, 회전 설비의 진동 가속도에 대한 스펙트럼 데이터의 오버롤을 계산하는 단계; 상기 오버롤이 상기 회전 설비에 설정된 기준치 이상인 경우, 상기 스펙트럼 데이터에 대한 프로파일을 생성하는 단계; 연속으로 설정된 문턱값 이상인 상기 프로파일의 연속 구간들을 추출하는 단계; 및 상기 연속 구간들 중 가장 긴 연속 구간을 설정된 기준 길이와 비교하여 윤활유가 부족한지 판단하는 단계;를 포함하는 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법을 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 프로파일은, 햄펠(hampel) 필터를 이용하여 생성하고, 상기 문턱값은 상기 프로파일의 중앙값의 1.5배로 설정하며, 상기 기준 길이는 상기 회전 설비의 진동 가속도에 대한 스펙트럼 데이터의 주파수 범위의 적어도 20%로 설정할 수 있다.
본 발명의 기술적 사상에 의한 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법은, 기존에 엔지니어가 눈으로 직접 스펙트럼 데이터의 그래프를 보고 윤활유 문제인지 아닌지를 판단하던 과정을 대체하여, 진동 가속도에 대한 스펙트럼 데이터를 이용한 알고리즘을 통해 자동으로 윤활유가 부족한지 여부를 판단할 수 있다. 구체적으로, 본 발명의 기술적 사상에 의한 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법은, 스펙트럼 데이터의 오버롤이 임계치(T) 이상이고, 주파수 대역이 1500Hz 이상이면서 스펙트럼 데이터의 진폭 값이 연속으로 모두 문턱값 이상인 프로파일의 연속 구간들 중 가장 긴 연속 구간의 길이가 기준 길이 이상이면 윤활유 부족 현상이라고 판단할 수 있다.
그에 따라, 본 발명의 기술적 사상에 의한 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법은, 많은 설비를 관리해야 하는 엔지니어의 업무 부담을 획기적으로 줄일 수 있고, 또한, 엔지니어가 확인하지 못하면 윤활유 부족이라는 문제를 놓칠 가능성도 현저히 줄일 수 있다. 더 나아가, 윤활유가 부족하게 되면 신속하게 윤활유를 공급함으로써 설비의 고장율을 낮추고 설비의 가동성을 늘려, 업무의 효율성을 극대화할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법을 개략적으로 보여주는 흐름도이다.
도 2a는 도 1의 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법에서, 스펙트럼 데이터의 오버롤 계산 단계를 좀더 상세하게 보여주는 흐름도이다.
도 2b 및 도 2c는 도 1의 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법에서, 문턱값 이상의 프로파일의 구간들 추출 단계를 좀더 상세하게 보여주는 흐름도들이다.
도 3a 내지 도 3c는 윤활유 부족할 때 나타나는 다양한 형태의 그래프들로서, 각각 회전 설비의 가속도에 대한 스펙트럼 데이터, 스펙트럼 데이터의 프로파일, 및 프로파일에 대한 문턱값을 보여준다.
제조업에서는 많은 회전 설비들이 사용되고 있다. 이러한 회전 설비에 적절한 윤활유가 제공되면, 윤활 상의 고장이 없고, 기계나 회전 설비의 완전한 운전이 보장되며, 생산성이 향상될 수가 있다. 그러나 회전 설비를 오랜 시간 동안 가동하다 보면 윤활유가 점차 감소하고, 그에 따라 마찰이 증가하여 진동 및 소음을 일으키게 되며, 최악의 경우에는 기계의 작동을 멈추고 수리를 진행해야 한다. 회전 설비의 수리 비용도 만만치 않거니와 제조 공장에서의 회전 설비의 가동 중단은 아주 큰 경제적 손실을 초래할 수 있다. 그리하여 회전 설비의 윤활유가 부족한지를 정확하게 판단하는 것이 매우 중요한 실정이다. 기존에는 엔지니어가 눈으로 직접 가속도에 대한 스펙트럼 데이터 그래프를 보고 윤활유 문제인지 아닌지를 판단하고, 또한, 모든 과정이 수동적으로 진행되므로 정확성에 문제가 발생할 수 있다.
본 발명의 기술적 사상은 회전 설비에서 측정된 가속도 스펙트럼 데이터를 기초로 하여 해당 회전 설비의 윤활유 부족 여부를 정확하게 판단하고, 또한 자동으로 윤활유 부족 여부를 판단하는 방법을 제공한다. 이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명한다. 도면 상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고, 이들에 대한 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법을 개략적으로 보여주는 흐름도이고, 도 2a는 도 1의 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법에서, 스펙트럼 데이터의 오버롤 계산 단계를 좀더 상세하게 보여주는 흐름도이며, 도 2b 및 도 2c는 도 1의 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법에서, 문턱값 이상인 프로파일의 연속 구간들 추출 단계를 좀더 상세하게 보여주는 흐름도들이다.
도 1 내지 도 2c를 참조하면, 먼저, 회전 설비의 진동 가속도에 대한 스펙트럼 데이터의 오버롤(Overall)을 계산한다(S110). 회전 설비는 회전력을 제공하는 기계 설비로서, 베어링(Bearing), 기어(Gear), 축(Shaft), 펌프(Pump) 등의 구성품(Component)을 포함할 수 있다. 회전 설비에서는 여러 위치에 센서를 부착하여 진동(Vibration)을 측정할 수 있는데, 일반적으로 진동은 회전 설비의 정상과 비정상 상태를 진단하기 위한 중요한 정보로 사용될 수 있다. 회전 설비에서 기계 진동의 크기 또는 양의 평가를 위해 진동 변위, 진동 속도 및 진동 가속도가 측정 파라미터로 사용할 수 있다. 진동 속도는 시간의 변화에 따른 진동 변위의 변화율이고, 진동 가속도는 시간의 변화에 따른 진동 속도의 변화율을 의미할 수 있다.
본 실시예의 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법에서, 진동 가속도가 윤활유 부족을 감지하는 기초적 데이터로 활용할 수 있다. 다만, 진동 가속도를 그대로 활용하는 것이 아니라 하기에 설명하는 바와 같이 FFT(Fast Fourier Transform)를 통해 스펙트럼 데이터로 변환하여 활용할 수 있다. 스펙트럼 데이터의 오버롤을 계산하는 과정을 도 2a를 참조하여 설명하면 다음과 같다.
먼저, 회전 설비로부터 진동 가속도 데이터를 추출한다(S112). 이러한 진동 가속도는 회전 설비에 부착된 진동 센서를 통해 추출할 수 있다.
다음, 진동 가속도에 대하여 FFT를 통해 스펙트럼 데이터를 산출한다(S114). 참고로, 진동 속도와 진동 가속도 등의 데이터는 시간을 기반으로 하는 시간 영역(time domain) 데이터이고, FFT를 통해 얻어진 스펙트럼 데이터는 주파수를 기반으로 하는 주파수 영역(frequency domain) 데이터이다. 일반적으로, 진동 측정치들에 대한 시간 영역 분석과 주파수 영역 분석은 회전 설비에 대한 이상을 감시하고 진단하는 목적으로 많이 활용되고 있다.
이후, 스펙트럼 데이터의 오버롤을 계산한다(S116). 여기서, 오버롤(Overall 또는 Overall Amplitude)은 진동량을 의미하고, 실효치(RMS: Root Mean Square)와는 구별되는 개념일 수 있다. 오버롤과 실효치의 차이점을 간단히 설명하면 다음과 같다.
진동을 표현하는 목적은, 주로 '에너지'와 '파워(power)'의 양을 평가한다는데 있다. 물리적으로 오버롤은 '파워'의 합이고, 실효치는 '일(Energy)'의 개념으로, 힘과 거리의 곱인 면적의 의미를 가질 수 있다. 수학적으로 두 가지 산출식은 다음과 같다.
실효치 = (1/N*∑ xi 2)1/2, 오버롤 = (∑ xi 2)1/2/(NBF)1/2
여기서, NBF는 윈도우에 대한 노이즈 대역폭(Noise Bandwidth)로서, 통상 1.5로 선택될 수 있다.
진동 관련 분야에서 진동의 크기는 오버롤로 주로 표현을 하게 되는데, 윤활유가 부족하게 되면 마찰이 증가하기 때문에 회전 설비가 진동이 증가하게 되고, 그에 따라 해당 회전 설비의 오버롤이 커지게 된다.
스펙트럼 데이터의 오버롤 계산 후, 오버롤이 임계치(T) 이상인지 판단한다(S120). 오버롤이 임계치(T) 이상인 경우(Yes), 프로파일 생성 단계(S130)로 이행할 수 있다. 만약, 오버롤이 임계치(T) 미만인 경우(No), 다음 진동 가속도 데이터 추출 단계(S180)로 이행하고, 이후, 도 2a에 도시된 바와 같이, 다시 스펙트럼 데이터 산출 단계(S114)로 이행할 수 있다.
다시 말해서, 오버롤이 설정된 임계치(T)를 넘을 때에만 그 이하의 윤활유 부족 현상에 대한 판단 과정들을 수행하고, 그 이외에는 정해진 다음 시기의 진동 가속도 데이터 추출, 및 그에 따른 스펙트럼 데이터의 오버롤 계산을 수행할 수 있다. 여기서, 임계치(T)는 각 회전 설비마다 다르게 관리되는 경고 레벨 설정 값으로서, 감시하고자 하는 해당 회전 설비에 이미 설정되어 있다.
오버롤이 임계치(T) 이상인 경우(Yes), 스펙트럼 데이터에 대한 프로파일을 생성한다(S130). 스펙트럼 데이터에 대한 프로파일은 햄펠(hampel) 필터를 이용하여 생성할 수 있다. 햄펠 필터는 이상치를 제거하는 알고리즘으로서, 매개 데이터 포인트에 해당하는 지역의 지역 표준편차(lSigma)와 지역 중앙값(lMedian)을 구할 수 있다. 예컨대, 프로파일은 위에서 얻어진 지역 표준 편차(lSigma), 지역 중앙값(lMedian), 및 햄펠 필터의 입력으로 사용되는 표준 편차(sds)의 조합(lMedian + sds * lSigma)으로 생성할 수 있다.
스펙트럼 데이터의 프로파일 생성 후, 연속으로 문턱값 이상인 프로파일의 연속 구간들을 추출한다(S140). 윤활유가 부족하게 되면 마찰이 증가하여 회전 설비의 진동이 커지기 때문에, 스펙트럼 데이터의 오버롤이 커지게 된다. 또한, 그에 따라 스펙트럼 데이터의 고주파 대역에서 해당 프로파일 값들도 상응하게 커지게 된다. 참고로, 회전 설비 분야에서, 1000Hz 이상, 또는 좀더 좁게 한정하여 1500Hz 이상의 주파수를 고주파 대역으로 분류할 수 있다. 일반적으로 윤활유 부족이 발생할 때 고주파 대역에서 스펙트럼 데이터의 진폭, 오버롤 등이 커지게 되고, 그에 따라 해당 고주파 대역의 프로파일 값들도 상응하여 커질 수 있다.
한편, 프로파일 값들 중에서도 연속적으로 어느 한계, 예컨대, 설정한 문턱값을 넘는 구간의 프로파일 값들만이 윤활유 부족 현상 판단에 중요한 단서를 제공할 수 있다. 따라서, 윤활유 부족 현상을 판단하기 위하여, 적절한 문턱값을 설정하고, 설정된 문턱값과 프로파일의 값을 비교하는 과정으로 진행할 수 있다.
연속으로 문턱값 이상인 프로파일의 연속 구간들 추출 단계(S140)를 도 2b 및 도 2c를 참조하여 설명하면 다음과 같다.
먼저, 프로파일에 대한 문턱값을 설정한다(S142). 회전 설비마다 관리하는 기준이 다르기 때문에, 회전 설비에 종속적이지 않고 유연하게 대응하기 위하여, 본 실시예의 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법은, 자동으로 문턱값을 계산하는 방법을 채용할 수 있다. 예컨대, 본 실시예에서는 프로파일의 중앙 값(median)의 1.5배를 문턱값으로 사용할 수 있다. 여기서, 중앙값은 프로파일을 크기별로 나열할 때, 중앙에 위치하는 값을 의미할 수 있다. 물론, 문턱값의 설정이 중앙값의 1.5배에 한정되는 것은 아니다. 예건대, 회전 설비의 특성에 따라, 다른 수치로 문턱값을 설정할 수도 있다.
다음, 연속으로 문턱값 이상인 프로파일의 연속 구간들을 추출한다(S144). 프로파일의 연속 구간은 하나만 나타날 수도 있고, 복수 개로 나타날 수도 있다. 또한, 경우에 따라 나타나지 않을 수도 있다. 여기서, 연속은 적어도 수백 Hz 범위에 해당할 수 있다. 다시 말해서, 짧은 구간에서 문턱값을 넘는 경우는, 프로파일의 연속 구간으로 추출될 수 없다.
이후, 추출된 프로파일의 연속 구간들 중 가장 긴 연속 구간을 선택한다(S146). 만약, 추출된 프로파일의 연속 구간이 하나인 경우에는 그 구간이 가장 긴 연속 구간이 되고, 추출된 프로파일의 연속 구간이 없는 경우에는, 가장 긴 연속 구간은 이후에 설명하는 기준 길이보다 작은 값을 갖는 것으로 자동으로 설정될 수 있다.
윤활유 부족 현상이 발생하면, 스펙트럼 그래프에서 하나 또는 여러 개의 프로파일의 연속 구간 동안의 진폭 값들이 모두 해당 문턱값 이상인 상태가 될 수 있다. 그러나 본 실시예의 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법에서는 추출된 모든 프로파일의 연속 구간에 대하여 판단하지 않고, 제일 긴 프로파일의 연속 구간에 대해서만 판단한다. 그에 따라, 본 실시예의 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법은, 판단의 기준을 단순화하여 보다 명확하고 신속하게 윤활유 부족 현상을 감지할 수 있다.
한편, 도 2c의 실시예에서와 같이, 가장 긴 연속 구간을 선택하는 단계(S146) 전에, 고주파 대역에 위치한 프로파일의 연속 구간들을 추출하는 단계(S145)를 더 수행할 수도 있다. 윤활유 부족은 전술한 바와 같이 고주파 대역에서의 스펙트럼 데이터의 진폭, 및 그에 따른 프로파일의 증가 현상으로 나타날 수 있다. 따라서, 윤활유 부족 현상을 좀더 명확하게 판단하기 위하여, 고주파 대역, 예컨대, 1500Hz 이상의 고주파 대역에서만 프로파일의 연속 구간들을 추출할 수도 있다. 다시 말해서, 고주파 대역, 예컨대 1500Hz 미만의 대역에서 프로파일의 연속 구간이 나타나더라도 그러한 프로파일의 연속 구간은, 차후 가장 긴 연속 구간을 선택하는 단계(S146) 전에 제외될 수 있다.
가장 긴 연속 구간 선택 후, 가장 긴 연속 구간이 기준 길이보다 크거나 같은지 판단한다(S150). 가장 긴 연속 구간의 길이는 정해져 있는 것이 아니라 설비의 특성에 따라서, 그리고 측정한 회전 설비의 진동 가속도에 대한 스펙트럼 데이터의 주파수 범위(이하, '회전 설비의 진동 가속도에 대한 스펙트럼 데이터의 주파수 범위'를 단순히 '회전 설비의 주파수 범위'라고 축약하여 사용한다) 등에 따라서 달라질 수 있다. 그에 따라, 본 실시예의 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법에서는, 회전 설비에 종속적이지 않고 유연하게 대응하기 위해서, 가장 긴 연속 구간의 길이를 회전 설비의 주파수 범위의 일부분으로 정의된 '기준 길이'와 비교하여 윤활유 부족 여부를 판단한다. 예컨대, 기준 길이는 회전 설비의 주파수 범위의 적어도 20% 정도로 설정될 수 있다. 물론, 기준 길이의 설정이 상기 수치에 한정되는 것은 아니다.
한편, 회전 설비마다 회전 설비의 주파수 범위는 이미 설정되어 있다. 따라서, 해당 회전 설비에 이미 설정되어 회전 설비의 주파수 범위의 일정 부분을 기준 길이로 설정하고, 선택된 가장 긴 연속 구간을 기준 길이와 비교할 수 있다. 구체적인 예로, 특정 회전 설비의 주파수 범위가 0 ~ 5000Hz라고 하면, 20%에 해당하는 기준 길이는 1000Hz 범위 정도가 될 수 있다.
가장 긴 연속 구간이 기준 길이보다 작은 경우(No), 해당 회전 설비의 윤활유가 정상이라고 판단하고(S170), 다음 진동 가속도 데이터를 추출하는 단계(S180)로 이행한다.
한편, 가장 긴 연속 구간이 기준 길이보다 크거나 같은 경우(Yes), 해당 회전 설비의 윤활유가 부족하다고 판단한다(S160). 회전 설비의 윤활유 부족 현상을 감지하는 목적을 달성하였으므로, 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법을 종료한다. 물론, 해당 회전 설비에 윤활유가 보충되어 윤활유가 정상 상태로 유지된 경우에, 다시 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법을 적용할 수 있다.
덧붙여, 본 실시예의 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법은, 해당 회전 설비의 윤활유가 부족하다고 판단한 단계(S160) 이후에, 바로 종료하지 않고, 윤활유를 보충하는 단계를 더 포함할 수도 있다. 본 실시예의 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법이 윤활유 보충 단계를 더 포함함으로써, 해당 회전 설비에 대한 유지 보수 기능까지도 수행할 수 있다.
도 3a 내지 도 3c는 윤활유 부족할 때 나타나는 다양한 형태의 그래프들로서, 각각 회전 설비의 가속도에 대한 스펙트럼 데이터, 스펙트럼 데이터의 프로파일, 및 프로파일에 대한 문턱값을 보여준다.
도 3a 내지 도 3c를 참조하여, 본 실시예의 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법을 간단히 설명하면, 먼저, 해당 설비에 설치된 센서를 통해 측정된 진동 가속도에 대해 FFT 수행하여 스펙트럼 데이터를 획득한다. 도 3a 내지 도 3b의 실선으로 표시된 바와 같이, 스펙트럼 데이터는 설비마다 다양한 형태로 나타날 수 있고, 또한 윤활유의 상태에 따라 특정 주파수 범위의 스펙트럼 데이터의 진폭이 다른 주파수 범위의 스펙트럼 데이터의 진폭보다 높게 나타날 수 있다.
다음, 앞서 설명한 바와 같이 스펙트럼 데이터에 대한 프로파일을 생성한다. 물론, 그전에 스펙트럼 데이터에 대한 오버롤을 계산하고 임계치(T)와 비교하여, 오버롤이 임계치(T) 이상인 경우에만 스펙트럼 데이터에 대한 프로파일을 생성하게 된다. 도 3a 내지 도 3c에서 스펙트럼 데이터에 대한 프로파일은 이점 쇄선으로 표시되어 있다.
계속해서, 적절한 문턱값을 설정하고, 스펙트럼 데이터에 대한 프로파일에서 연속으로 문턱값 이상인 프로파일의 연속 구간들을 추출한다. 문턱값은 예컨대, 프로파일의 중앙값의 1.5배로 설정할 수 있다. 도 3a 내지 도 3c에서, 문턱값은 점선으로 표시되어 있다.
한편, '연속'을 수백 Hz 범위, 예컨대 200Hz 이상으로 설정한 경우에, 도 3a에서는 고주파 대역에서 하나의 프로파일의 연속 구간이 추출되고, 도 3b에서는 회전 설비의 주파수 범위의 오른쪽 끝에 해당하는 고주파 대역에서 하나의 프로파일의 연속 구간이 추출됨을 확인할 수 있다. 또한, 도 3c에서는 회전 설비의 주파수 범위의 중앙 쪽에 고주파 대역과 오른쪽 끝에 해당하는 고주파 대역에서 하나씩의 프로파일의 연속 구간이 추출됨을 확인할 수 있다. 한편, 도 3a 내지 도 3c에서, 각 회전 설비의 주파수 범위는 0 ~ 5000Hz이고, 1500Hz 이상이 고주파 대역으로 분류될 수 있다. 덧붙여, 도 2c의 설명 부분에서 설명한 바와 같이, 1500Hz 미만의 대역에서 프로파일의 연속 구간이 나타나더라도 그 영역의 프로파일의 연속 구간은 미리 제외되고, 차후의 가장 긴 연속 구간의 선택 과정에서는 고려되지 않을 수 있다.
일단, 도 3a와 도 3b의 경우, 프로파일의 연속 구간이 하나씩 추출되었으므로, 추출된 프로파일의 연속 구간을 가장 긴 연속 구간으로 바로 선택한다. 도 3c의 경우, 그래프를 통해 알 수 있듯이, 중앙의 프로파일의 연속 구간은 거의 1000Hz 범위에 근접하나 오른쪽의 프로파일의 연속 구간은 500Hz 범위 정도이므로, 중앙의 프로파일의 연속 구간이 가장 긴 연속 구간으로 선택될 수 있다.
이제, 회전 설비의 주파수 범위의 20%를 기준 길이로 설정했다고 하면, 앞서, 회전 설비의 주파수 범위가 0 ~ 5000Hz이라고 했으므로 기준 길이는 1000Hz 범위가 될 수 있다. 따라서, 도 3a 내지 도 3c에서 추출된 가장 긴 연속 구간을 기준 길이와 비교하여 윤활유 부족을 판단하면 다음과 같다.
먼저, 도 3a의 경우, 프로파일의 연속 구간이 1500Hz 범위 이상으로 나타나므로 기준 길이 1000Hz 범위보다는 크다. 따라서, 도 3a의 해당 설비의 윤활유가 부족하다고 판단할 수 있다. 다음, 도 3b의 경우, 프로파일의 연속 구간이 1000Hz 범위보다 약간 길게 나타나므로, 역시 기준 길이 1000Hz 범위보다는 크다. 따라서, 도 3b의 해당 설비의 윤활유가 부족하다고 판단할 수 있다. 마지막으로, 도 3c의 경우, 가장 긴 연속 구간으로 추출된 중앙 부분의 프로파일의 연속 구간은 1000Hz 범위에 약간 미치지 못한 것으로 나타나므로, 기준 길이 1000Hz 범위보다는 작다. 따라서, 도 3c의 해당 설비의 윤활유는 정상이라고 판단할 수 있다.
결과적으로, 본 실시예의 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법을 간단하게 기술하면, 해당 스펙트럼 데이터의 오버롤이 임계치(T) 이상이고, 주파수 대역이 1500Hz 이상이면서 스펙트럼 데이터의 진폭 값이 연속으로 모두 문턱값 이상인 프로파일의 연속 구간들 중 가장 긴 연속 구간의 길이가 기준 길이 이상이면 윤활유 부족 현상이라고 판단할 수 있다.
덧붙여, 본 실시예의 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법이 해결할 수 있는 기술적 과제를 간단히 요약하면 다음과 같다. 먼저, 본 실시예의 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법에 사용하는 문턱값은 동적일 수 있다. 즉, 회전 설비에 따라 관리하는 진동 가속도의 문턱값들이 각각 다르기 때문에 이 값이 고정되어 있으면 해당 회전 설비에만 종속되어버리기 때문에 효용성이 낮아지게 된다. 그에 따라서, 본 실시예의 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법은 특정 회전 설비에 종속되지 않고, 진동 가속도에 대한 스펙트럼 데이터가 주어지면 자동으로 문턱값이 결정되도록 동적화함으로써, 모든 회전 설비에 탄력적으로 적용 가능하고자 하는 기술적 과제를 해결할 수 있다.
다음, 본 실시예의 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법에 사용하는, 연속으로 문턱값 이상인 가장 긴 연속 구간에 대한 기준 길이도 동적이어야 한다. 즉, 회전 설비에 따라서 회전 설비의 주파수 범위도 달라질 수 있다. 따라서, 본 실시예의 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법은, 사용하는 기준 길이를 주어진 회전 설비의 주파수 범위에 의해서 자동으로 계산되도록 함으로써, 역시 모든 회전 설비에 탄력적으로 적용 가능하고자 하는 기술적 과제를 해결할 수 있다.
지금까지, 본 발명을 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명하였으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

Claims (7)

  1. 회전 설비의 진동 가속도에 대한 스펙트럼 데이터를 산출하는 단계;
    상기 스펙트럼 데이터에서 진동의 크기인 오버롤(Overall)을 계산하는 단계;
    상기 오버롤이 상기 회전 설비에 설정된 임계치 이상인지 판단하는 단계;
    상기 오버롤이 상기 임계치 이상인 경우, 상기 스펙트럼 데이터에 대한 프로파일을 생성하는 단계;
    상기 프로파일에 대한 문턱값을 설정하는 단계;
    연속으로 상기 문턱값 이상인 상기 프로파일의 연속 구간들을 추출하는 단계; 및
    상기 연속 구간들 중 가장 긴 연속 구간을 설정된 기준 길이와 비교하여 윤활유가 부족한지 판단하는 단계;를 포함하는 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 프로파일의 연속 구간들을 추출하는 단계에서,
    상기 프로파일은, 햄펠(hampel) 필터를 이용하여 구한 지역 표준 편(lSigma)차, 지역 중앙값(lMedian), 및 상기 햄펠 필터의 입력으로 사용되는 표준 편차(sds)의 조합(IMedian + sds*ISigma)으로 생성하는 것을 특징으로 하는 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 문턱값을 계산하는 단계에서,
    상기 문턱값을 상기 프로파일의 중앙값의 1.5배로 설정하는 것을 특징으로 하는 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 기준 길이 이상인지 판단하는 단계에서,
    상기 기준 길이는 상기 회전 설비의 진동 가속도에 대한 스펙트럼 데이터의 주파수 범위의 적어도 20%로 설정한 것을 특징으로 하는 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 프로파일의 연속 구간들을 추출하는 단계는,
    설정된 고주파 대역에 위치한 상기 프로파일의 연속 구간들을 추출하는 단계를 더 포함하고,
    상기 가장 긴 연속 구간은 상기 고주파 대역에 위치하는 것을 특징으로 하는 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법.
  6. 회전 설비의 진동 가속도에 대한 스펙트럼 데이터의 오버롤을 계산하는 단계;
    상기 오버롤이 상기 회전 설비에 설정된 기준치 이상인 경우, 상기 스펙트럼 데이터에 대한 프로파일을 생성하는 단계;
    연속으로 설정된 문턱값 이상인 상기 프로파일의 연속 구간들을 추출하는 단계; 및
    상기 연속 구간들 중 가장 긴 연속 구간을 설정된 기준 길이와 비교하여 윤활유가 부족한지 판단하는 단계;를 포함하는 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법.
  7. 제5 항에 있어서,
    상기 프로파일은, 햄펠 필터를 이용하여 생성하고,
    상기 문턱값은 상기 프로파일의 중앙값의 1.5배로 설정하며,
    상기 기준 길이는 상기 회전 설비의 진동 가속도에 대한 스펙트럼 데이터의 주파수 범위의 적어도 20%로 설정한 것을 특징으로 하는 회전 설비의 윤활유 부족의 감지 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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