진동 분석을 통해서 기계 시스템 고장을 사전에 예측하는 방법
기계 시스템의 경우 오랜 사용이나 문제가 발생했을 경우 구동상에 문제가 발생하게 됩니다. 이 때 진동을 분석해서 기계 시스템에 고장을 사전에 예측하는 방법에 대해서 설명해주세요.
안녕하세요. 김민규 전문가입니다.
결국 주파수 분석이라고 볼 수 있습니다. 정상적인 작동 시 발생되는 진동수에서 변화를 감지하는 것이죠. 고장 유형에 따라 발생되는 주파수 특징이 있다면 고장 유형도 알 수 있고요.
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.
진동 분석을 통해 기계 시스템 고장을 예측하는 방법은 다음과 같습니다. 먼저, 가속도계나 진동 센서를 사용해 진동 데이터를 수집합니다. 이후,푸리에 변환을 통해 주파수 도메인으로 변환하고, 정상 상태와 비교하여 비정상적인 패턴을 식별합니다. 특정 주파수에서의 진동 증가나 새로운 성부의 출현은 고장의 징후일수있습니다. 이를 바탕으로 예측 유지보수를 계획하여 고장을 사전에 예방할수있습니다.
안녕하세요. 조일현 전문가입니다.
진동에 대한 주파수 분석으로 기계 상태를 진단할 수 있겠습니다.
고장을 사전에 예측할수 있는 방법은 진동에 대한 센서나 계측기를 통해 관련 요소들을 수집 및 분석하여,
앞으로 고장 예측 모델을 선정할 수 있겠습니다. 관련 요소로는 마찰, 쓸림, 불균형 등이 있습니다.
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.
기계설비에 있어서
효율적이고도 안정적인 상태를 유지하기위해
진동 분석은 아주 중요하지요
정기적 유지보수가 필수 이며
그를 위해서는 진동데이터 분석이 아주 큰 부분을 차지합니다.
실시간 모니터링을 통한 문제의 조기 발견/ 조치가 가능합니다.
최근에는
공정 데이터 및 진동데이터를 이용한
기계설비 고장 예측 시스템들이 많이 개발되어 나오고 있는데요.
기존에는 진동데이터 수집 및 분석을 미리 입력된 계산 알고리즘에 따라
분석 및 고장 예측을 진행하였다면
최근에는
인공지능 및 빅데이터 관련 기술의 발전에 따라
기계설비에 설치된 진동센서 등으로 부터 수집되는 다양한 진동 및 공정 데이터를 수집하고
학습된 인공지능기반 예측 모델에 입력 후
다변 데이터 학습을 통해
예측된 진동 데이터 분석 후 고장 예측 시점까지 , 소요되는 시간
고장의 원인 및 공정상 이상 까지 도출해 내는 시스템들이 나오고 있습니다.
기존의 설비운전데이터, 공정데이터 및 기존에 관리하던 설비 관리 정보에 대한 학습을 시켜
기계설비의 이상과 공정상 이상을 동시에 추출해내고
각 기계설비의 임계점에 대한 고장 시점까자 예측하여 사용자에게 제공하여
전체적으로 기계설비의 고장을 예측 하게 함으로써
사전 조치를 가능하게 하는 방식입니다.
안녕하세요. 황성원 전문가입니다.
진동분석의 원리는 기계가 정상적으로 작동할 때 각 부품은 특정한 진동 패턴을 생성합니다.
이 진동은 기계의 회전, 충격, 마찰 등 여러 요소로부터 발생하며 시스템의 상태를 반영합니다.
그러나 부품에 결함이 생기면 그 진동 패턴이 변화하거나 이상 진동이 발생하게 됩니다. 진동 분석을 통해 이러한 변화를
탐지함으로써 고장의 징후를 미리 알아낼 수 있는 것입니다.
안녕하세요. 이주형 전문가입니다.
FFT 분석으로 진동 신호의 주파수 패턴을 추출해 이상 징후를 감지합니다,
머신러닝 기반 예측 모델이 정상·비정상 데이터를 학습해 고장 발생을 사전에 판단할 수 있습니다.
고급 센서와 실시간 모니터링을 결합해 예지 정비(PHM) 시스템을 구현합니다.