진동 분석이란 무엇이며 예측 유지 관리를 최적화하는 데 어떤 도움이 되나요?

진동 분석(또는 진동 모니터링)은 회전 및 왕복 기계의 기계적 고장을 식별, 모니터링 및 예방하기 위한 강력한 진단 도구입니다. 이는 예측 유지보수 프로그램의 필수 구성 요소로서, 이를 통해 기술자는 계획되지 않은 가동 중지 시간이나 치명적인 고장으로 이어지기 전에 장비의 문제 발생을 감지할 수 있습니다.

상태 모니터링 시스템의 구성 요소인 진동 분석은 진동 센서를 활용하여 자산의 주파수를 측정하고 문제가 있다는 것을 의미할 수 있는 이상을 감지합니다. 진동 분석의 핵심은 설정된 평형점 주변에서 기계와 그 부품의 진동 운동을 연구하는 것입니다. 이러한 진동은 불균형, 정렬 불량, 느슨함, 구부러진 샤프트, 베어링 결함 등 다양한 문제로 인해 발생할 수 있습니다.

기계 진동을 측정하고 분석함으로써 기술자는 장비의 상태와 성능을 더 잘 평가하여 문제를 정확히 파악하고 시정 조치를 취할 수 있습니다. 또한 회전 및 왕복 부품(예: 모터, 압축기, 펌프 등)은 노후화됨에 따라 더 강렬하고 크게 진동하는 경향이 있으므로 진동 변화를 분석하면 유지보수 관리자가 기계 상태를 실시간으로 모니터링하고 자산 마모 및 손상을 사전에 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

진동은 다차원적이므로 진동 테스트에는 다양한 매개변수에 대한 이해가 필요합니다. 기본 매개변수는 진폭, 주파수 및 위상입니다.

• 진폭은 진동의 크기를 나타내며 일반적으로 변위(밀 또는 마이크로미터), 속도(초당 인치 또는 초당 밀리미터) 또는 가속도(g)와 같은 단위로 측정됩니다.
• 주파수는 단위 시간당 진동 횟수를 측정하며 일반적으로 헤르츠(Hz)로 표시됩니다.
• 위상은 진동 파형의 상대적 타이밍을 나타내며 일반적으로 도 단위로 측정됩니다.

진동 분석기는 파형의 형태와 고조파 성분과 같은 다른 특성들도 활용하여 특정 기계 고장과 그 심각도를 식별할 수 있습니다. 

진동에는 크게 두 가지 유형이 있습니다.

• 강제 진동은 시스템에 외력이 가해져 진동이 발생하는 현상입니다. 작동 중인 모터나 펌프에서 발생하는 진동을 예로 들 수 있습니다.
• 자연 진동은 공진이라고도 하는데, 시스템이 자신의 고유 주파수에서 진동할 때 발생하는 현상입니다. 이러한 진동 유형은 기계의 고유 주파수와 작동 주파수가 일치할 경우 문제가 될 수 있는데, 이는 과도한 진동을 초래할 수 있기 때문입니다.

오늘날 경쟁이 치열한 산업 환경에서는 기계의 원활한 작동과 수명을 보장하는 것이 무엇보다 중요합니다. 단계별 진동 분석 프로세스를 따르면 기계 진동을 활용하여 장비 및 시스템 상태를 더 잘 이해할 수 있습니다.

1단계. 예비 데이터 수집

진동 분석을 수행하려면 먼저 분석할 장비 또는 구조물에 대한 데이터를 수집합니다. 센서는 프로세스 전반에 걸쳐 데이터 수집기 역할을 하므로 진폭 및 주파수 범위를 포함하여 진동 측정에 필요한 센서의 위치와 유형을 식별해야 합니다. 속도, 부하 및 온도와 같은 장비의 작동 조건에 대한 정보를 수집하는 것도 중요합니다.

2단계. 진동 측정

다음 단계는 선택한 기계의 진동을 측정하는 것입니다. 진동 분석에는 일반적으로 자산이나 시스템의 진동 진폭을 측정하는 작업이 포함됩니다.

이 경우 측정을 수행하기 위해 주요 진동 부위에 부착된 가속도계를 사용하게 됩니다. 가속도계(예: 압전 가속도계, 근접 프로브, 레이저 도플러 진동계 등)는 고주파 응답을 이용하여 위아래, 좌우 및 앞뒤의 세 방향으로 진동하는 물체의 가속도를 측정합니다.

속도 센서와 변위 센서를 사용하여 진동을 측정할 수도 있습니다. 속도 센서는 진동하는 물체의 속도를 측정하여 전반적인 기계 상태를 모니터링하는 데 이상적인 중간 주파수 응답을 제공합니다. 반면에 변위 센서는 진동하는 물체의 변위를 측정하여 구조적 문제와 불균형을 감지하는 데 적합한 저주파 응답을 제공합니다.

3단계. 데이터 분석

모든 관련 데이터를 수집했다면 이제 분석할 차례입니다. 분석 단계에서는 컴퓨터 알고리즘과 소프트웨어를 사용하여 진동 패턴과 데이터 추세를 식별해야 하며 데이터를 확립된 표준 및 지침과 비교해야 합니다.

유지보수 팀은 다음을 비롯한 다양한 기술을 활용하여 진동 데이터를 분석할 수 있습니다. 

• 시간 도메인 분석: 시간 도메인 분석을 수행하려면 시간 경과에 따른 원시 진동 신호를 분석합니다. 기술자는 시간 파형에서 직접 신호의 데이터(예: 피크 진폭, 파고율, 왜도, 실효값(RMS) 등)를 추출하고 평가할 수 있습니다. 이 기술은 충격이나 쇼크와 같은 일시적인 현상을 감지하는 데 유용합니다. 
• 주파수 영역 분석: 주파수 영역 분석은 고속 푸리에 변환(FFT)이라는 수학적 주파수 분석 기법을 사용하여 시간 영역 신호를 주파수 영역 신호로 변환하는 과정입니다. 결과적으로 주파수 스펙트럼은 기계적 결함과 관련된 특정 주파수를 쉽게 식별할 수 있습니다.
• 포락선 분석: 복조라고도 하는 포락선 분석은 주로 초기 단계의 베어링 결함을 감지하는 데 사용됩니다. 전체 진동 신호의 손상된 베어링에서 발생하는 고주파 충격 신호를 추출하여 기술자가 베어링 결함의 존재 여부와 심각도를 파악할 수 있도록 합니다.
• 모달 분석: 모달 분석은 기계의 고유 주파수, 모드 형상 및 감쇠 특성을 식별하는 데 중점을 둔 고급 기법입니다. 이러한 특성을 연구하면 분석가가 기계의 동적 동작을 평가하고 잠재적인 구조적 문제 또는 공진 조건을 식별하는 데 도움이 됩니다.

6단계: 결과 해석

성공적인 분석을 위해서는 진동 분석가가 다양한 기계적 문제와 관련된 특정 주파수를 이해해야 합니다. 몇 가지의 일반적인 고장 주파수에는 다음과 같은 것들이 포함됩니다.

• 기본 주파수: 회전하는 부품이 한 바퀴 완전히 회전하는 주파수입니다. 기준선 기본 주파수와의 편차는 불균형, 정렬 불량 및 느슨함과 같은 특정 결함을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 고조파: 기어 맞물림 문제나 기타 주기적 현상과 관련된 기본 주파수의 정수 배수입니다.
• 측파대: 베어링 결함과 회전 부품의 주파수 사이의 상호 작용과 같이 다른 주파수에 의한 기본 주파수의 변조 결과입니다. 측파대는 기본 주파수 또는 고조파 주변의 대칭 피크로 나타나는 경우가 많으며 베어링 문제 또는 기어 톱니가 파손되었음을 나타낼 수 있습니다.

5단계. 시정 조치 취하기

해석 단계에서 잠재적인 문제를 식별한 후에는 진동이 이를 초과할 때 응답을 트리거하는 경보 임계값을 설정합니다. 이러한 임계값은 업계 표준, 과거 데이터 또는 제조 업체 권장 사항을 기반으로 할 수 있습니다. 가장 일반적으로 사용되는 경보 임계값 유형은 절대 임계값, 추세 임계값 및 통계 임계값입니다.

• 절대 임계값은 특정 유형의 장비에 허용되는 진동 수준을 기반으로 한 고정된 값입니다. 
• 추세 임계값은 장비의 과거 성능을 기반으로 시간이 지남에 따라 변경되는 동적 값입니다. 진동 수준이 갑자기 증가하면 문제가 발생했음을 나타낼 수 있습니다.
• 통계적 임계값은 진동 수준의 평균과 표준 편차를 고려하여 과거 데이터의 통계 분석에서 파생됩니다.

시스템 또는 자산이 경보 임계값을 초과하면 유지보수 관리자는 문제를 해결하기 위해 적절한 조치를 취해야 합니다. 여기에는 유지보수 일정, 운영 매개변수 조정 또는 문제의 원인을 정확히 찾아내기 위한 추가 분석 수행이 포함될 수 있습니다.

예측 유지보수 프로그램의 일부로 진동 분석을 구현하면 많은 이점을 얻을 수 있습니다.

• 조기 결함 감지: 진동 분석은 인간이 청각이나 시각으로 감지하기 훨씬 전에 기계에서 발생하는 결함을 감지할 수 있습니다. 이러한 조기 감지 능력은 유지보수 팀이 고장이 발생하기 전에 수리 또는 교체 일정을 잡는 데 도움이 되어 가동 중지 시간을 줄이고 전반적인 생산성을 향상합니다.
• 유지보수 일정 개선: 진동 분석을 통해 기계 결함의 심각도를 파악함으로써 유지보수 팀은 작업의 우선순위를 정하고 리소스를 더욱 효과적으로 할당할 수 있습니다. 이러한 목표 접근 방식은 상당한 비용 절감과 장비 신뢰성 향상으로 이어질 수 있습니다.
• 유지보수 비용 절감: 치명적인 고장으로 이어지기 전에 기계 결함을 찾아 해결하면 조직은 비용이 많이 드는 수리 및 장비 교체를 피할 수 있습니다. 또한 진동 분석을 기반으로 한 예측 유지보수를 통해 기계의 수명을 연장하여 장기적인 자본 지출을 더욱 줄일 수 있습니다. 
• 안전성 향상: 진동 분석은 직원의 안전한 작업 환경을 유지하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 잠재적인 기계적 고장을 사전에 감지하고 해결하면 작업장에서 사고 및 부상 위험이 크게 줄어듭니다.
• 에너지 효율성 향상: 결함이 있는 기계는 종종 필요한 것보다 더 많은 에너지를 소비하여 운영 비용을 증가시킵니다. 진동 분석을 사용하여 문제를 해결하면 조직이 자산 효율성을 최적화하고 에너지 소비를 줄이는 데 도움이 됩니다.

진동 분석의 다양한 적용 가능성은 다양한 산업과 장비 유형에 걸쳐 유용한 방법론으로 활용되고 있습니다.

제조 공장에서는 진동 분석을 사용하여 모터(전기 모터 포함), 기어박스, 컨베이어 및 공작 기계의 상태를 모니터링합니다. 진동 데이터를 사용하여 생산 프로세스를 최적화하고 장비 고장 위험을 줄이며 전반적인 공장 효율성을 향상하는 데 사용할 수 있습니다.

자동차 산업에서 진동 분석은 부품을 설계, 개발 및 테스트하는 데 중요한 역할을 합니다. 엔진, 변속기 및 서스펜션 시스템의 진동 특성을 분석하면 엔지니어는 설계를 최적화하여 실제 성능과 신뢰성을 개선하고 승객의 승차감을 높일 수 있습니다.

항공우주 산업에서 진동 분석을 통해 엔지니어는 과도한 진동, 공진 또는 소재 피로와 같은 문제를 식별하고 해결하여 항공기 시스템의 신뢰성과 수명을 향상할 수 있습니다. 또한 풍력 발전 분야에서는 진동 분석을 통해 터빈 운용자가 블레이드 불균형, 기어박스 고장 또는 베어링 결함 등을 조기에 식별할 수 있도록 터빈의 상태를 모니터링할 수 있습니다.

진동 분석은 예측 유지보수 분야에서 매우 중요한 도구로 조직에 조기 기계 결함을 감지할 수 있는 기능을 제공합니다. 진동 분석의 원리를 이해하고 IBM® Maximo Application Suite와 같은 고급 소프트웨어를 사용하면 유지보수 팀은 장비의 신뢰성, 효율성 및 안전성을 크게 개선할 수 있습니다.

IBM® Maximo는 제조 기업이 자산 성능을 최적화하고 일상적인 운영을 간소화할 수 있도록 지원하는 통합 플랫폼입니다. Maximo를 사용하면 팀은 자산 상황을 관찰하고 측정하기 위한 계측기를 설정하고 해당 계측기를 주요 자산에 설치된 진동 센서에 연결하여 기계 데이터를 보다 쉽게 저장하고 이에 접근할 수 있습니다.

Maximo는 통합 AI 구동 클라우드 기반 플랫폼을 사용하여 CMMS, EAM 및 APM 기능을 지원해 고급 진동 데이터 분석을 생성하고 관리자가 더 스마트하게 업무를 수행하며 데이터 기반의 유지보수 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

산업이 계속 발전하고 새로운 기술을 도입함에 따라 진동 분석은 기계 상태를 유지하고 최적의 성능을 보장하는 데 핵심적인 역할을 할 것입니다. 기업은 IBM® Maximo의 고급 기능과 역량을 활용하여 끊임없이 변화하는 제조업 환경에 발맞출 수 있도록 유지보수 운영을 혁신할 수 있습니다.