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7. 회전 기계의 고장 종류(2) - Looseness

Category
기계
안녕하세요, AI 기반 예지보전 솔루션 모터센스입니다.
지난번에는 회전 기계의 고장 종류 중 가장 빈번하게 발생하는 베어링 고장에 대해 알아봤습니다. 만약 해당 게시글을 보지 않았다면, 아래의 링크를 참고해 주세요.
오늘은 회전 기계의 고장 종류 중, Looseness(느슨함) 결함에 대해 알아보고자 합니다.
회전 기계에 고장이 발생했을 경우, 모터나 기계를 통으로 교체하는 기업은 많지 않습니다. 대부분 고장 난 부품이나 원인을 교체·수리하는 경우가 대부분이죠. 이 편이 훨씬 저렴한 비용으로 문제를 해결할 수 있으니까요. 문제는 이 과정에서 부품 간 연결이 느슨해지는 경우가 발생한다는 것입니다. 우리는 이러한 문제들을 ‘Looseness 결함’이라고 부릅니다.
회전 기계의 Looseness 결함은 크게 두 종류로 나눌 수 있습니다. 첫 번째는 Looseness of rotating elements (회전 요소의 느슨함) 으로, 모터 내부 부품 결합이 느슨해지는 문제들입니다. 두 번째는 Structural Looseness(구조적인 느슨함)으로, 부품의 마모 등으로 기계 요소 간 간격이 벌어져 발생하는 문제들을 뜻합니다.
별것 아닌 문제로 느껴질 수도 있지만, Looseness 결함이 발생하면 외부에서 작용하는 작은 힘만으로도 큰 진동이 발생할 수 있습니다. 예상치 못한 진동과 노이즈는 기계 성능과 안정성의 저하로 이어지기도 하죠.
이처럼 방심하면 큰 문제로 이어지기도 하는 Looseness 결함, 좀 더 자세히 알아볼까요?

1. Looseness of rotating elements (회전 요소의 느슨함)

그림 1. Looseness between shaft and bearing (단면)
그림 2. Looseness between shaft and bearing (측면)
Looseness of rotating element는 문제가 발생하는 부품을 기준으로 분류할 수 있습니다. 바로 베어링과 샤프트죠.
• 베어링 Looseness 결함 : 부품 자체의 결함, 마모, 또는 부적절한 윤활 상태로 인해 발생합니다. 샤프트의 불안정한 운동, 진동으로 이어질 수 있습니다. • 샤프트 불균형: 샤프트가 불균형한 상태에서 회전하면 진동이 증가합니다. 이는 베어링과 기계에 부담을 줄 수 있습니다.
Looseness of rotating elements 발생 시 나타나는 가장 큰 특징은 바로 축 회전 속도를 기준으로 “다수의” 고조파가 발생하는 것입니다. 결함이 커질수록 회전 주파수(1x, 2x, 3x 등)와 더불어 반 고조파(1.5x, 2.5x 3.5 등)가 나타나며, 하위의 반 고조파(0.5x)가 나타나는 경우도 있습니다.
그림 3. 회전 요소의 Looseness로 인한 Spectrum 변화

Looseness 결함의 Spectrum 변화 단계

부품 마모가 클수록 Looseness 결함이 커지며, 주파수 스펙트럼이 크게 변화합니다.
Step 1 : 회전 속도(1x RPM)의 4개 또는 5개 고조파(4x 또는 5x)가 존재합니다. 일반적으로 고조파가 높을수록 진폭이 작습니다.
Step 2 : 회전 속도(1x RPM)의 첫 번째 고조파 진폭이 증가하며, 낮은 진폭으로 반 고조파가 나타납니다.
Step 3 : 회전 속도(1x RPM)의 고조파와 반고조파 진폭이 증가합니다.
Step 4 : 더 큰 넓은 범위에서 고조파 대역이 나타나며, 전체적으로 진폭이 증가합니다.

2. Structural Looseness (= soft foot / 구조적 느슨함)

그림 4. Structural Looseness
Structural Looseness는 일반적으로 기계를 오래 사용하여 발생하는 경우가 많습니다. 벤치 고정, 파이프 사이의 조인트, 베어링 케이싱 등, 비회전 부품에서 Looseness 결함이 발생하는 상황을 뜻하죠. 이 경우, 일반적으로 샤프트 축 방향이 아니라 회전하는 축 주변의 진동이 눈에 띄게 변화하는 특징이 있습니다.
그림 5. 구조적 Looseness로 인한 Spectrum 변화
Structural Looseness의 또 다른 특징은 회전 속도와 관련된 고조파가 나타난다는 점입니다. 회전 기계의 회전 속도 주파수, 즉 1X 주파수의 배수가 되는 2X 및 3X 같은 배수 고조파의 진폭 크기는 Looseness 결함에 영향을 받습니다. 이론적으로는 Nx 고조파가 회전 주파수(1x)의 진폭보다 큰 경우 Looseness 결함이 있다고 추정할 수 있습니다.
Structural Looseness가 발생할 경우, 구조물 자체가 흔들리는 큰 진동으로 이어지는 경우가 많습니다. 따라서 주파수의 변화뿐만 아니라 진동 크기와 관련된 RMS 지표를 반드시 확인해야 합니다.
진동 크기와 관련된 지표에 대해 자세히 알고 싶다면, 여기를 클릭하세요.

MotorSense의 Looseness 결함 탐지 사례

이전에 언급한 바와 같이 베어링 결함이 발생할 경우, 주로 고주파 대역에서 변화가 나타납니다.
모터센스의 베어링 결함 탐지 사례에 대해 자세히 알고 싶다면, 여기를 클릭하세요.
하지만 Looseness 결함은 베어링 결함과 다릅니다. Looseness 결함을 정확하게 파악하려면 고주파 대역보다는 주로 회전 주파수(1x RPM)를 기준으로 한 N배수 고조파 주파수의 크기 변화를 주시해야 합니다.
모터센스는 이러한 차이를 정확하게 파악하여 Looseness 결함을 진단한 바 있습니다. 모터센스가 어떤 식으로 Looseness 결함을 찾아낼 수 있었는지, 실제 자료들을 통해 자세한 알아보도록 하겠습니다.
1.
진동 크기 RMS의 변화
그림 6. 가속도 RMS 크기 변화
그림 7. 속도 RMS 크기 변화
모터센스가 직접 분석한 자료를 보면, 해당 기계의 진동 크기 변화가 두드러지게 발생한 것을 알 수 있습니다. 모터센스는 부착된 기기의 진동을 분석하여 기기별 ‘평소 상태’를 학습하고, 진동을 주기적으로 체크해 이상이 발생함을 감지하는 방식으로 문제를 파악하는데요. 이 케이스에서는 모터센스가 학습한 평소 진동 크기에 비해 2배에 달하는 진동 발생이 확인되었습니다.
b.
Date(Time) -Spectrum 500Hz 이하의 Colormap 변화
그림 8. 저주파 대역 Colormap 변화
고조파의 변화 역시 Looseness 결함을 판단하는 중요한 지표였습니다. 그림 8은 500Hz 이하의 주파수 대역에 대한 Color Map을 나타냅니다. 모터센스가 학습한 정보를 보면, 해당 기계는 평소에 주로 회전 주파수(30Hz)에서 큰 고조파가 나타났습니다. 그러나 30Hz 외의 다른 배수 고조파의 크기 증가 탐지되었고, 이를 토대로 결함이 발생했음을 판단할 수 있었습니다.
c.
(Detail) 250Hz 이하의 Spectrum의 고조파 변화
그림 9. 저주파 대역의 Spectrum 변화
모터센스가 분석한 250Hz 이하의 Spectrum을 보면 낮은 주파수 대역의 변화도 파악할 수 있습니다. 해당 기계는 평소 30Hz 주파수에서 가장 큰 진폭을 보였지만, 고장 기간에는 더 큰 진폭을 확인할 수 있었습니다. 특히, 평소의 진폭을 훨씬 뛰어넘는 여러 배수의 고조파가 증가하였습니다. 주로 베어링 또는 부착 부품 사이에서 Looseness 결함이 발생하면 위 같은 특징이 나타나게 됩니다.
모터센스의 AI는 해당 기계의 진동 크기 변화, 고조파 변화 등을 종합적으로 판단하여 Looseness 결함이 의심된다는 알람을 발송하였습니다. 덕분에 고객은 결함을 발생 초기에 발견하고 적절한 대응을 펼쳐 생산 중단 및 재작업을 예방, 큰 비용 발생을 피할 수 있었습니다.
Looseness 결함은 최대한 빨리 파악하여 대처하는 것이 중요합니다. 그러나 기계 구조상 모터 내부 상황을 파악하는 것은 쉬운 일이 아니죠. 게다가 여러 가지 기계 요소들이 동시에 만들어 내는 진동도 문제 파악을 더욱 어렵게 합니다.
그러나 AI 기술을 기반으로 한 예지보전 솔루션 모터센스라면 복잡한 현장을 정확하게 분석할 수 있습니다. 보다 빠르고 정확한 문제 진단을 통해 설비 고장으로 인한 다운타임(downtime)을 최소화해 보세요.
지금까지 회전 기계의 고장 종류 중 Looseness 결함에 대해 알아봤습니다. 모터센스에 대해 더 자세히 알고 싶으시다면 아래 버튼을 클릭해 홈페이지에 방문해 주세요.
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