기계 진동 모니터 개요

진동 모니터링 어플리케이션

진동을 사용하여 기계 상태를 관찰 할 때 관측 가능한 진동과 베어링, 기어, 체인, 벨트, 브러시, 샤프트, 코일 및 밸브와 같은 일반적인 마모 메커니즘을 연관시키는 것이 그 목표입니다. 전형적인 기계에서 적어도 하나의 메커니즘은 정기적 인 유지 보수가 필요합니다. 

그림 1은 일반적인 마모 메커니즘에 대한 진동 대 시간 관계의 세 가지 예를 보여줍니다. 

이러한 유형의 관계를 발전시키는 데는 시간과 경험이 필요하지만, 잘 상관 된 진동 특성은 짧은주기 시간을 따르는 정기 유지 보수에 대한 비용 절감 대안이 될 수 있습니다. 

진동과 같은 실제 관찰을 사용하면 경고 상태가 감지 될 때 (빨간색 곡선) 빠른 수명을 유지하면서 수명이 더 긴 기계 (파란색 및 녹색 곡선)의 조기 보수를 피할 수 있습니다.

그림 1. 진동 대 시간의 예

그림 1은 두 가지 경보 설정 (경고, 위험)과 기계 유지 보수주기의 세 단계 (초기, 중간, 종료)를 보여줍니다. 경고 수준은 정상 작동 중 관찰 된 진동에 기계 또는 지원 직원의 잠재적 인 위험이 없음을 나타내는 최대 진동을 정의합니다. 정상 범위에서 일부 악기는 가끔 진동 측정을 지원할 수 있습니다. 위험 수준은 자산이 심각한 손상을 입을 위험이 있음을 나타내며 지원 담당자 또는 환경에 안전하지 않은 조건을 만듭니다. 분명히 기계 운영자는이 수준에서 작업을 피하고 일반적으로 기계를 오프라인 상태로 만듭니다. 진동이 경고 수준을 초과하지만 치명적인 수준보다 낮 으면 기계는 여전히 작업을 수행 할 수 있지만 더 자주 관찰하고 추가 유지 보수가 필요할 수 있습니다.

경우에 따라 이러한 세 가지 작동 영역 (정상, 경고, 위험)은 초기 수명, 중년 및 수명 종료와 같은 장비의 유지 보수주기의 세 단계와 관련이 있습니다.이 경우 진동 모니터링 전략에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 초기 수명 동안 계측기는 일별, 주간 또는 월간 주요 진동 특성을 관찰 할 수 있습니다. 그것은 중년으로 옮겨 가면서 시간별 관찰로 바뀔 수 있으며, 수명이 다해 감에 따라 사람이나 자산이 위험에 처한 경우 특히 진동 모니터링이 훨씬 더 자주 발생할 수 있습니다. 이 단계에서 휴대용 장비를 사용하여 진동을 모니터링하는 장비는 유지 비용과 비교할 때 엄청난 비용이 될 수 있습니다. 주요 자산은 특별한 관심을 정당화 할 수 있지만, 다른 많은 계측기는 반복 비용을 부담 할 수 없습니다.

진동의 본질

진동은 반복적 인 기계 운동입니다. 진동 감지 장치를 개발하기 위해서는 여러 가지 특성이 중요합니다. 

진동 운동은 종종 선형 및 회전 구성 요소를 모두 가지고 있습니다. 대부분의 진동 감지 관계는 절대 위치 추적이 아닌 진동의 크기에 초점을 맞추기 때문입니다. 모션이 대부분 선형 일 때, 특히 단일 축 센서를 사용할 때 방향을 이해하는 것이 중요 할 수 있습니다. 반대로 3 축 센서는 직각 방위가 진동 방향에 관계없이 하나 이상의 축을 픽업 할 수 있으므로 장착 유연성을 더 높일 수 있습니다.

진동은 주기적이므로 스펙트럼 분석은 진동 프로파일 (진동 크기와 주파수 사이의 관계)을 특성화하는 편리한 방법을 제공합니다. 그림 2의 프로필은 광대역 및 협 대역 구성 요소를 모두 가지고 있으며 1 차 진동은 ~ 1350 Hz, 4 고조파 및 일부 저급 광대역 콘텐츠로 구성됩니다. 움직이는 모든 장비에는 자체 진동 프로파일이 있으며 협 대역 응답은 종종 장비의 고유 진동수를 나타냅니다.

그림 2. 예제 진동 , 고유 진동수 ~ 1350 Hz.

신호 처리

센서 선택 및 신호 처리 아키텍처는 애플리케이션의 목적에 달려 있습니다. 예를 들어, 그림 3의 신호 체인은 특정 주파수 대역을 지속적으로 모니터링하여 근처의 제어판에 경고 및 중요 라이트를 제공합니다. 기계 설계에 대한 제조업체의 통찰력은 밴드 패스 필터 설계, 특히 시작 주파수, 정지 주파수 및 통과 대역 롤오프 속도를 지원합니다. 회전 속도, 기계 구조의 고유 진동수 및 결함 특정 진동 거동은 모두 대역 통과 필터에 영향을 줄 수 있습니다. 이러한 유형의 접근 방식은 간단하지만 진동 모니터링 요구 사항은 특정 시스템의 기록 데이터가 사용 가능 해지면 변경 될 수 있습니다. 모니터링 요구 사항이 변경되면 필터 구조가 변경되어 반복되는 엔지니어링 비용이 발생할 수 있습니다.

그림 3. 시간 영역 진동 신호 체인 예제.

그림 4는 FFT 분석 및 저장 기능이있는 디지털 3 축 진동 센서를 사용하여 장비 진동의 스펙트럼 내용을 모니터링하는 ADIS16228 의 신호 체인을 보여줍니다 .

그림 4. 스펙트럼 진동 분석을위한 ADIS16228 신호 체인.

핵심 센서

심 센서의 주파수 응답 및 측정 범위는 출력을 포화시키기 전에 지원할 수있는 최대 진동 주파수 및 진폭을 결정합니다. 채도는 스펙트럼 응답을 저하 시키며, 포화 주파수가 관심 주파수와 간섭하지 않는 경우에도 허위 경보를 유발할 수있는 허위 내용을 생성합니다. 측정 범위와 주파수 응답은

여기서 D 는 물리적 변위, ω는 진동 주파수, A 는 가속도입니다.

주파수 응답 및 측정 범위가 센서의 응답에 상한선을 두는 반면, 노이즈 및 선형성은 분해능에 대한 제한을 설정합니다. 노이즈는 출력에서 ​​응답을 유발하는 진동의 하한을 설정하고 선형성은 진동 신호에 의해 얼마나 많은 고조파가 생성되는지를 결정합니다.

아날로그 필터

아날로그 필터는 신호 내용을 예제 시스템에서 샘플 속도의 절반을 나타내는 하나의 나이 퀴 스트 존으로 제한합니다. 필터 컷오프 주파수가 나이 퀴 스트 영역 내에 있더라도 고주파 성분을 무제한으로 거부 할 수는 없으며 통과 대역으로 다시 폴드 할 수 있습니다. 첫 번째 나이 퀴 스트 영역 만 모니터링하는 시스템의 경우이 폴드 - 백 동작은 잘못된 오류를 발생시키고 특정 주파수에서 진동 내용을 왜곡 할 수 있습니다.

창

타임 코 히어 런트 샘플링은 시간 기록의 시작과 끝에서 0이 아닌 샘플 값이 큰 스펙트럼 누설을 초래하여 FFT 해상도를 저하시킬 수 있으므로 진동 감지 어플리케이션에서 종종 실용적이지 않습니다. FFT를 계산하기 전에 윈도우 함수를 적용하면 스펙트럼 누설을 관리하는 데 도움이됩니다. 최상의 윈도우 기능은 실제 신호에 따라 다르지만 일반적으로 프로세스 손실, 스펙트럼 누출, 로브 위치 및 로브 레벨이 포함됩니다.

고속 푸리에 변환 (FFT)

FFT는 이산 시간 데이터를 분석하기위한 효율적인 알고리즘입니다. 이 프로세스는 시간 기록을 이산 스펙트럼 레코드로 변환합니다. 각 샘플은 나이키 스트 영역의 개별 주파수 세그먼트를 나타냅니다. 총 출력 샘플 수는 원래 시간 기록의 샘플 수와 동일하며, 대부분의 경우 이항 수열 (1, 2, 4, 8 ...)의 숫자를 나타냅니다. 스펙트럼 데이터는 크기 정보와 위상 정보를 모두 가지고 있으며 직사각형 또는 극형으로 나타낼 수 있습니다. 직사각형 형태 일 때, FFT 빈의 절반은 진폭 정보를 포함하고, 나머지 절반은 위상 정보를 포함한다. 극형 인 경우 FFT 빈의 절반에 실제 결과가 포함되고 나머지 반에는 가상 결과가 포함됩니다.

경우에 따라 크기 및 위상 정보가 모두 도움이되지만 크기 / 주파수 관계에 주요 변경 사항을 탐지하는 데 필요한 정보가 포함되는 경우가 있습니다. 크기 결과 만 제공하는 장치의 경우 FFT bin 수는 원래 시간 도메인 레코드에있는 샘플의 절반과 같습니다. FFT 빈 (bin) 너비는 샘플 속도를 총 레코드 수로 나눈 값과 같습니다. 어떤 방식으로, 각 FFT bin은 시간 영역에서 개별 band-pass 필터와 같습니다. 그림 5는 20480 샘플 / 초 (SPS)에서 샘플링하고 512 포인트 레코드로 시작하는 실제 MEMS 진동 센서의 예를 제공합니다. 이 경우 센서는 크기 정보 만 제공하므로 총 빈 수는 256이고 빈 너비는 40Hz (20480/512)입니다.

그림 5. ADIS16228 FFT 출력.

빈의 폭은 하나의 빈에서 인접한 빈으로의 주파수 이동으로 주파수 해상도를 설정하고 빈이 포함 할 총 잡음을 결정하기 때문에 중요합니다. 총 노이즈 (rms)는 노이즈 밀도 (~ 240 μg / √ Hz)와 빈 폭의 제곱근 (√40 Hz) 또는 ~ 1.5 mg rms의 곱과 같습니다. 노이즈가 진동 해결에 가장 큰 영향을 미치는 경향이있는 저주파수 애플리케이션의 경우, FFT 프로세스 이전의 데시 메이션 필터는 ADC의 샘플 주파수를 변경하지 않고도 주파수 및 크기 분해능을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 20480 SPS 샘플 속도를 256 배로 줄이면 주파수 분해능이 256 배 향상되고 노이즈는 16 배 감소합니다.

스펙트럼 경보

FFT를 사용할 때의 주요 이점 중 하나는 스펙트럼 알람을 간단히 적용 할 수 있다는 것입니다. 그림 6은 기계 (# 1), 고조파 (# 2, # 3 및 # 4) 및 광대역 컨텐츠 (# 5)에서 고유 주파수를 모니터링하는 5 개의 독립적 인 스펙트럼 알람을 포함하는 예를 제공합니다. 경고 및 위험 수준은 기계 건강 진동 대 시간 프로파일의 수준에 해당합니다. 시작 및 중지 빈도는이 관계가 나타내는 프로세스 변수 정의를 완료합니다. 내장형 프로세서를 사용하는 경우 분광 경보 정의 변수 (시작 / 중지 빈도, 경고 / 위험 경보 레벨)는 구성에 디지털 코드를 사용하는 구성 가능한 레지스터 위치에있을 수 있습니다. 동일한 축척 계수 및 빈 번호 매기기 구성표를 사용하면이 프로세스를 크게 단순화 할 수 있습니다.

그림 6. 스펙트럼 알람이있는 FFT의 예.

출처 : http://www.analog.com/en/analog-dialogue/articles/intro-to-mems-vibration-monitoring.html