MEMS 센서를 사용한 진동 모니터링

진동 모니터링(VM)은 꽤 오랫동안 사용되어 왔으며, 기계, 장비, 구조의 상태를 모니터링하는 데 사용되었습니다. 기계 작동 중 전용 센서를 통해 수집된 진동 데이터를 실시간으로 모니터링 및 분석합니다.

진동 모니터링의 주요 목표는 치명적인 손상과 잠재적인 라인 다운 상황의 위험을 줄여 최종 운영 비용을 제어하고 절감하는 것입니다.

진동 센서의 진동 데이터는 작동 요구 사항에 따라 독립형 입력으로 사용하거나 다른 센서 데이터와 결합할 수 있습니다. 예를 들어, 공장 자동화 응용 분야에서 진동 데이터는 다음과 결합할 수 있습니다.

1. 온도
2. 연기
3. 습도
4. 압력
5. 소리

이런 조합은 더욱 강력하고 안정적인 솔루션을 갖춘 완전한 시스템을 만듭니다.

구조 모니터링과 같은 일부 다른 사용 사례에서는 진동 데이터를 경사계를 통해 수집된 기울임 위치 데이터와 결합하여 구조의 상태를 확인할 수 있습니다.

수집된 데이터를 새로운 인공 지능(AI) 알고리즘을 포함한 전용 알고리즘에 반영하여 미래의 잠재적인 고장을 예측할 수 있는 모델을 개발합니다. 그런 다음 모델 예측 정보를 사용하여 생산성 손실을 방지하기 위해 즉각적인 조치를 취해야 하는지 여부를 결정하기 위한 지식을 쌓을 수 있습니다.

공장 자동화의 새로운 트렌드는 수행해야 할 작업을 예측하기 위해 센서 데이터를 기반으로 훈련할 수 있는 AI 알고리즘의 출현입니다. 이는 이전에 매우 어렵고 시간이 많이 소요되는 결정을 내려야 했던 개별 운영자의 부담을 줄여줍니다. 자동화 공장은 자율적으로 개별 운영자의 책임을 덜어주며 변화하는 작동 조건에 자동으로 대응합니다.

진동 센서

진동 모니터링 응용 분야의 핵심 부품은 진동 센서입니다. 최신 진동 센서는 가속도계에서 가속도를 감지하는 것과 동일한 개념을 사용하는 MEMS 기술을 기반으로 합니다. 주요 차이점은 센서의 대역폭입니다. MEMS 가속도계의 일반적인 대역폭은 3kHz이지만 진동 센서는 훨씬 더 높은 대역폭에서 진동을 감지할 수 있습니다. 진동 센서의 고주파 신호를 포착하는 능력은 진동에 대해 더욱 정확한 주파수 분석을 가능하게 합니다. 최신 MEMS 진동 센서는 6kHz 이상의 대역폭을 제공하며, 나중에 이에 대해 알아보겠습니다.

MEMS 기반 진동 센서에는 많은 사용 사례가 있으며 그림 1은 몇 가지 주요 응용 분야 목록을 보여줍니다. 모터 진동 모니터링은 성공적인 공장 자동화의 필수 구성 요소입니다. 철도에서의 진동 모니터링은 치명적인 열차 사고를 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 세탁기와 같은 가전은 산업 응용 분야에서 MEMS 센서가 도입된 이래로 진동 모니터링 기능이 탑재되어 왔습니다. 구조 모니터링 응용 제품은 합리적인 가격으로 MEMS 센서가 등장한 이후 탄력을 받고 있습니다. 예를 들어, 지방 자치 단체는 구조물의 건전도와 완전성을 보장하기 위해 교량 진동을 모니터링할 책임이 있습니다. 특히 통행량이 가장 많은 시간대에 교량 진동 데이터는 교량 붕괴의 원인이 될 수 있는 이상 징후에 대한 중요한 정보를 제공할 수 있습니다.

그림 1: 몇 가지 MEMS 센서 진동 센서 응용 분야. (이미지 출처: STMicroelectronics)

진동 센서의 기술 사양은 센서가 대상 응용 분야의 요구 사항을 충족할 수 있도록 주의 깊게 분석해야 합니다. 표 1은 STMicroelectronics에서 제공하는 최신 진동 센서 중 하나의 주요 파라미터를 보여줍니다. 이 장치는 3차원 공간(x, y, z)의 진동을 포착할 수 있습니다. 이 장치는 3 자유도를 가지고 있어서 장치를 마운트 방향으로 유연하게 배치할 수 있습니다.

가속도의 전체 범위는 축당 최대 16g이며 일반적으로 기계 상태를 모니터링하는 데 필요한 진동 진폭 범위를 커버하기에 충분합니다.

이 장치는 초광대역폭, 최대 6.3kHz의 평탄한 주파수 응답, 주파수 앨리어싱을 제거하는 내장형 필터링을 제공합니다.

또 다른 주요 특징은 스펙트럼 잡음 밀도가 매우 낮습니다. 이는 저주파 진동을 포착해야 할 때 매우 중요한 장점입니다.

기존 진동 센서 대비 작동 온도 범위가 +105℃까지 확대되어 까다로운 작동 환경의 요구 사항을 충족합니다.

또한 전용 레지스터를 통해 선택할 수 있는 3축 모드 또는 단일 축 모드에서 작동할 수 있습니다. 3축 모드에서는 세 개의 축(x, y, z)이 동시에 활성화됩니다. 단일 축 모드에서는 한 개의 축만 활성화됩니다. 단일 축 모드에서는 활성 축의 분해능(잡음 밀도)이 크게 개선됩니다.

표 1: STMicroelectronics에서 제공하는 최신 진동 센서의 주요 파라미터입니다.

진동 모니터링 응용 분야

진동 모니터링은 일반적으로 상태 모니터링(CM) 또는 상태 기반 모니터링(CbM)으로 알려진 포괄적인 응용 분야의 일부로 기계, 장비, 응용 제품의 진동을 분석하는 것을 말합니다. 진동 분석은 시간의 경과에 따른 기계의 상태를 모니터링하는 데 중요한 역할을 합니다. 그러나 완전한 상태 모니터링 솔루션에는 진동 데이터 수집 외에도 여러 센서가 통합되어 온도, 소음, 압력, 연기, 습도를 포함한 필수 장비 파라미터를 수집합니다. 이러한 각 센서는 기계의 특정 상태에 대한 가치 있는 정보를 제공합니다. 이러한 센서 데이터를 융합, 가공, 분석하고 기계의 전반적인 상태에 대한 지식을 축적하여 기계 유지 관리에 대한 중요한 결정을 내립니다.

그림 2는 다양한 시장에서 진동 모니터링의 주요 응용 분야를 보여줍니다. 이 그림의 내용은 CM을 위한 포괄적인 솔루션의 일부로서 진동 데이터 수집과 분석의 중요성을 강조합니다. 안정적이고 효과적인 결과를 위해 추가 센서를 사용하여 함께 융합될 데이터를 수집할 수 있습니다. 업계에서 내놓은 최신 솔루션은 센서 데이터를 사용하는 지능형 알고리즘으로 이러한 솔루션의 역량과 효율성을 한 차원 높였습니다. 이러한 혁신적이고 강력한 솔루션은 불가피한 장비 라인 다운 상황에 따른 비용과 비효율성을 크게 줄일 수 있습니다.

그림 2: 진동 모니터링의 다양한 응용 분야 (이미지 출처: STMicroelectronics)

클라우드 컴퓨팅은 기업의 다양한 위치에서 수집된 센서 데이터를 포함하는 광범위한 솔루션의 중요한 부분 중 하나가 되어 어느 위치에서든 어떠한 수준에서도 중단되지 않도록 보장합니다. 클라우드의 중앙 처리 장치는 모든 데이터를 결합 및 분석하고 관련된 기계와 장비를 실시간으로 모니터링하여 원활하고 중단 없는 운영을 보장하는 데 사용합니다.

그림 3은 진동 모니터링 시스템의 필수 구성 요소 목록을 제공합니다. 시스템의 니즈와 요구 사항에 따라 모니터링해야 하는 장비에 다양한 센서를 장착할 수 있습니다. 센서 목록은 다음과 같습니다.

• 진동
• 관성 센서 모듈
• 온도
• 습도
• 압력
• 주변광 센서
• 경사계

수집된 데이터를 분석하려면 처리 장치가 필요합니다. 데이터양, 개인정보 보호, 데이터 보안, 대기 시간, 전력 요구 사항에 따라 로컬 처리 장치에서 분석을 수행하거나 여러 장비의 모든 데이터를 수집하고 분석하는 클라우드 처리 센터로 전송할 수 있습니다.

그림 3: 진동 모니터링 시스템의 구성 요소 (이미지 출처: STMicroelectronics)

설치 후와 기계 작동 중 어느 시점부터 기계의 상태가 바뀌기 시작합니다. 초음파 잡음, 청각 잡음, 진동, 전력 소비량, 온도, 연기가 날 가능성에 대한 데이터를 수집하기 위해 필요한 모든 센서를 설치하는 것이 중요합니다. 시간이 지남에 따라 기계 상태를 모니터링하기 위해 기계 파라미터와 센서 데이터를 수집해야 하는 필요성이 중요해지고 있습니다.

그림 4는 모니터링 중인 기계의 일반적인 설치 및 고장 지점(IPF) 곡선을 나타냅니다. 기계 상태가 바뀌고 최종 고장까지 걸리는 시간은 고장 증상을 보이기 시작하기까지 몇 달 또는 몇 년이 걸릴 수 있습니다. 센서 데이터를 조기에 분석하면 기계 상태를 알 수 있고 센서 데이터를 입력으로 사용하여 훈련된 AI 알고리즘을 통해 고장을 예측하고 필요한 조치를 취하는 프로세스를 시작할 수 있습니다.

그림 4: IPF-곡선 (이미지 출처: STMicroelectronics)

그림 5는 전기 펌프의 진동 모니터링 예를 보여줍니다. 진동 센서를 사용하여 불균형, 헐거움, 출력 샤프트, 펌프의 기어박스와 같은 다양한 상태를 모니터링할 수 있습니다. 그런 다음 진동 센서 데이터는 이러한 상태의 개별 주파수 특성을 결정할 수 있는 진동 데이터의 고속 프리에 변환(FFT)을 포함하여 더욱 광범위한 분석을 위해 전송됩니다.

그림 5: 다양한 상태에서 전기 펌프의 진동 모니터링 (이미지 출처: STMicroelectronics)

전기 모터의 상태 모니터링 시스템에는 전기 모터 외에 여러 부품이 있을 수 있습니다. 이 솔루션은 작동 환경의 요구 사항에 따라 진동, 온도, 압력, 기타 센서를 포함하여 다양한 센서를 가질 수 있습니다. 펌프와 처리 장치 간의 연결 옵션은 전용 통신 프로토콜이 있는 유선 또는 무선일 수 있습니다. 처리 및 분석 장치는 펌프 진단 및 시각화 도구를 제공하여 작업자가 작동 다운타임 및 중단을 초래할 수 있는 펌프 불규칙성과 같은 문제를 사전에 식별하고 해결할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 사전 예방적 참여를 통해 공장의 운영 및 유지보수 비용을 절감함으로써 회사의 수익을 높일 수 있습니다.

결론

예측 유지 보수를 위한 포괄적인 솔루션을 구현하기 위해 많은 센서가 설치되고 있습니다. 최신 MEMS 기반 진동 센서는 공장 자동화, 전력 설비, 가전, 구조적 상태 감시 및 감독 분야에서 효율적이고 비용 효과가 높은 진동 모니터링 솔루션을 가능하게 했습니다. 진동 모니터링은 독립형 솔루션으로 배치되거나 실시간으로 데이터를 수집하고 분석하여 다양한 기계를 모니터링하는 포괄적인 솔루션의 통합된 부분으로 떠오른 상태 기반 모니터링의 일부분으로 배치될 수 있습니다. 이 솔루션은 21세기의 공장들이 기계 생산성의 중단과 라인 다운으로 인해 발생하는 문제를 사전에 모니터링하고 해결할 수 있게 해 주었습니다. 진동 모니터링은 모든 공장 자동화에서 포괄적인 솔루션의 중요한 구성 요소입니다.

참고 자료:

1. Ultra-wide bandwidth, low-noise, 3-axis digital vibration sensor: https://www.st.com/en/mems-and-sensors/iis3dwb.html
2. Analog bottom port microphone with frequency response up to 80 kHz for Ultrasound analysis and Predictive Maintenance applications. https://www.st.com/en/mems-and-sensors/imp23absu.html
3. Low-voltage, ultra-low-power, 0.5 °C accuracy I²C/SMBus 3.0 temperature sensor. https://www.st.com/en/mems-and-sensors/stts22h.html
4. https://www.st.com/en/applications/factory-automation/condition-monitoring-predictive-maintenance.html#overview
5. https://www.st.com/en/applications/factory-automation.html