IIoT 기계 모니터링 기능 활용을 간소화하는 무선 가속도계 및 온도 센서

기계 모니터링은 공장 기계 유지관리를 위한 기술로 널리 알려져 있으며 IIoT(산업용 사물 인터넷) 또는 4차 산업혁명 이니셔티브의 주요 요소입니다. 이 이니셔티브는 제조 작업 및 분산형 신호 처리의 데이터 교환 수준 향상 등 자동화 수준을 향상하고 있습니다. IIoT의 요소 중 하나는 회전식 기계의 진동 수준과 온도 등 다양한 작동 파라미터를 측정하고 데이터를 기록하는 기능의 확대입니다. 이를 통해 기계의 현재 상태와 예상되는 오동작 메커니즘을 파악할 수 있어 심각한 결함이 발생하기 전에 유지보수 일정을 수립할 수 있습니다.

IIoT의 단점은 작업 현장 또는 석유 굴착 장치나 가스관 및 저장 시설 등의 외부 시설 전체에 걸쳐 여러 기계에 가속도계, 온도 등의 다양한 센서를 장착하고 연결해야 한다는 점입니다.

연결 문제에 대한 해결책은 작동 범위가 넓은 저전력 광대역 네트워크를 통해 제어실 또는 클라우드에 연결된 진동 및 온도 데이터를 수집하고 취합하는 스마트 무선 센서를 사용하는 것입니다. 에지 기반 처리를 위한 내장된 컴퓨팅 기능을 추가하면 방대한 데이터를 분석하여 필수 데이터만을 전송할 수 있어 설계자가 IIoT의 이점을 최대한 활용할 수 있습니다.

본 기사에서는 기계 유지보수의 기초를 설명한 다음 TE Connectivity Measurement Specialties의 무선 가속도계/온도 센서를 소개합니다. 끝으로 이러한 장치를 선택하고 적용하는 방법을 알려드립니다.

기계 유지보수의 중요성

작업 현장에서 기계는 계속해서 작동하고 중단되는 일 또는 비용이 많이 들거나 심각한 다운타임이 발생하지 않아야 합니다. 이를 위해서는 중요한 기계에 대한 사후 대응 또는 사전 예방적인 정비와 보수가 필요합니다. 특히 4차 산업혁명에 대한 인식이 높은 현대적인 제조업체는 예방 정비 프로그램 내 주요 일정에 있어 기계 등에 사전 예방적인 경향을 보입니다. 여기에는 모니터링, 데이터 기록, 기계의 현재 작동 상태에 대한 핵심 지표인 진동 수준과 온도 등의 핵심 기계 파라미터 분석이 따릅니다. 이를 위해서는 모든 기계 관련 데이터를 제어실, 클라우드 또는 모니터링 및 분석을 위한 기타 중앙 위치로 전송해야 합니다. 예전에는 모니터링 대상 기계와 제어실 간에 케이블을 연결하여 전송했습니다. 이러한 방식에는 많은 비용과 유지보수가 필요했습니다. IIoT의 발달로 기계와 제어실을 하드와이어로 연결하는 대신 네트워크를 통한 무선 연결이 가능해졌습니다.

기존의 기계 모니터링 응용 제품인 가속도계가 장착된 전형적인 기계를 예로 들어보겠습니다. 트랜스듀서에서 수신한 모든 진동 데이터가 제어실로 전송되어 즉각적으로 눈에 띄는 문제가 있는지 분석되고 유지보수가 필요한지 알려줄 수 있는 장기적인 변화를 분석하기 위해 저장되기도 합니다. 팬 프레임에 장착된 가속도계에서 수집된 3중 블레이드 냉각 팬의 진동 신호를 생각해 보겠습니다(그림 1).

그림 1: 분당 1.668회 회전하는 3중 블레이드 냉각 팬 진동 신호(우)와 고속 프리에 변환 스펙트럼(좌) 스펙트럼 피크에는 팬 작동의 특성 파악에 필요한 모든 정보가 포함됩니다. (이미지 출처: DigiKey)

가속도계 신호는 오른쪽 그리드에 나타납니다. 이는 시간에 따른 g 단위의 가속도를 나타내며 100,000개의 샘플을 포함합니다. 가속도계 출력은 환산 계수 또는 감도가 g당 100mV(mV/g)인 전기 신호입니다. 이러한 전압 신호는 측정 장치를 통해 g 단위로 재환산됩니다.

가속도 시간 내역은 무작위로 보이지만 왼쪽 그리드와 같이 고속 프리에 변환(FFT)을 실행하고 가속 신호를 주파수 함수(스펙트럼)로 보면 해석이 훨씬 명료해집니다. 스펙트럼은 Hz 단위 주파수 대비 g 단위 신호의 선형 진폭을 보여줍니다. 스펙트럼에는 7개의 피크가 표시됩니다. 이러한 피크는 팬의 특성, 즉 회전 속도와 전력선 주파수에 관련됩니다.

27.8Hz(왼쪽에서 두 번째)의 피크는 팬 모터의 회전 속도이며, 27.8Hz는 회전 속도 분당 1,668회에 해당합니다. 회전 속도 55.6Hz, 83.6Hz, 194.7Hz의 고조파도 표시되며 이러한 신호의 상대적인 높이는 기계적 느슨함과 같은 문제를 나타냅니다. 83.6Hz의 세 번째 고조파는 블레이드 통과 주파수이기도 하기 때문에 진폭이 더욱 높습니다. 팬 블레이드는 진동을 발생시키는 모터가 1회 회전할 때마다 지지 구조물을 3회 통과합니다. 이로 인해 세 번째 고조파가 증가하여 다른 고조파보다 높아집니다. 120Hz의 높은 피크는 인덕션 모터의 회전 자기장으로 인해 발생합니다. 기계적 회전으로 인한 92Hz, 148Hz의 측대파입니다.

FFT를 사용하면 전송되어야 하는 데이터의 양이 크게 감소한다는 사실을 알 수 있습니다. 진동 신호의 100,000가지 샘플은 이 기계에 대해 전송되어야 하는 7개의 핵심 피크로 분류할 수 있습니다. 이러한 처리가 트랜스듀서에서 실행되면 스펙트럼 피크에 관한 정보만이 전송되어야 하기 때문에 통신 채널에 대한 부하가 감소합니다.

가속도계

가속도계는 기계 가속에 비례하는 전압 출력을 발생시키는 진동 센서입니다. 압전 가속도계는 세라믹 또는 석영 소자와 같은 압전 소자에 알려진 질량을 사용하여 센서 가속에 비례하는 전압을 발생시킵니다. 무선 압전 가속도계의 예시로는 TE Connectivity Measurement Specialties 모델 8911-A와 8911-E가 있습니다. 이러한 배터리 구동 단일 장치는 진동과 온도를 모두 측정하는 하나의 소형 장치에 센서 2개, 데이터 수집기, 디지털 신호 처리기, 무선 통신을 결합합니다(그림 2).

그림 2: TE Connectivity Measurement Specialties 8911 무선 가속도계는 배터리 구동 소형 장치에 가속도계, 온도 센서, 마이크로 프로세서, 무선 통신을 포함합니다. (이미지 출처: TE Connectivity Measurement Specialties)

가속도계의 최대 가속 범위는 ±50g, 감도는 100mV/g, 대역폭은 10kHz를 초과하는 범위에서 ±1dB입니다. 이는 모두 환경밀폐형 스테인리스강 및 작동 온도 범위가 -20° ~ 60°C인 폴리머 하우징에 포함됩니다. 가속도계는 하나의 교체형 3V CR123 배터리로 구동됩니다.

마이크로 프로세서는 진동 데이터의 작동 제어 및 신호 처리를 담당합니다. 온도 데이터는 마이크로 프로세서에 내장된 온도 센서에서 수집됩니다. 마이크로 프로세서는 수집된 진동 데이터에 대한 FFT 분석을 수행합니다. FFT가 평가되어 중심 주파수, 피크 진폭 및 진동 데이터에서 가장 높은 가속 피크 8개에 대한 총 스펙트럼 구성 비율을 보여줍니다. 앞서 설명한 바와 마찬가지로, 피크 주파수와 크기는 기계 진단에 필요한 핵심적인 파라미터입니다. 전송되는 데이터의 양이 감소하면 통신 채널 대역폭이 감소하고, 범위가 증가하고, 8911 가속도계의 전력 소비량이 감소합니다. 일반적인 가속도계 배터리 수명은 5년입니다. 배터리 수명이 길면 가속도계에 필요한 유지보수가 절감되어 매우 바람직합니다.

통신 채널

유럽에서는 가속도계가 비면허 무선 주파수 868MHz(8911-E), 미국에서는 915MHz (8911-A)를 사용하는 LoRaWAN Class A 통신 프로토콜을 사용합니다. LoRaWAN Class A 프로토콜은 유선 시스템 설치가 금지된 공장 영역으로 기계 진단을 확대할 수 있는 간단하고 신뢰할 수 있는 보안 통신 채널을 제공합니다.

LoRaWAN은 LoRa Alliance에서 관리하는 공개 표준으로 Semtech Corporation의 특허 받은 확산 스펙트럼 기술을 사용합니다. 이 표준은 잡음 내성이 강하고 신뢰할 수 있는 통신 거리가 5km ~ 15km인 확산 스펙트럼 채널을 생성하기 위해 쉽게 만들 수 있는 주파수 변조 "처프"를 사용합니다. 거리에 따라 데이터 전송률이 최대 50kbits/s에 이릅니다.

8911 무선 가속도계는 양방향 통신이 가능합니다. 트랜스듀서는 진동 및 온도 측정 데이터 전송뿐 아니라 가속도계의 샘플링 기간을 분당 1회에서 하루 1회까지 설정하는 원격 제어 신호를 수신할 수 있습니다. 작동 시, 8911 가속도계는 전원을 켤 때 자체 진단 루틴을 실행합니다. 그러고 나서 OTAA(over-the-air activation)를 사용하여 LoRaWAN 네트워크에 연결을 시도합니다. 내부의 "연결" 타이머를 통해 사전 계획된 일정에 따라 이 작업을 반복합니다. 네트워크 연결에 성공하면 샘플링 모드로 바뀌어 진동 및 온도 데이터 처리를 시작합니다.

프로그래밍된 워크플로는 진동 신호를 취득하고, 취득된 신호에 FFT를 수행하며, 큰 진동 피크를 감지 및 추출하여, 마지막으로 네트워크에 데이터를 전송합니다.

사용되는 데이터 프로토콜은 고정됩니다(그림 3).

그림 3: 네트워크로 전송된 데이터 순서를 보여주는 LoRaWAN 데이터 프로토콜 표 (이미지 출처: TE Connectivity Measurement Specialties)

배터리 상태가 가장 먼저 전송됩니다. 배터리 용량을 백분율로 나타냅니다. 다음은 FFT 스펙트럼 피크의 수로, 현재 8개로 설정되어 있습니다. 세 번째 데이터 항목은 온도로, 2바이트로 전송됩니다. 다음으로는 측정된 대역 내 총 스펙트럼 에너지로, 역시 2바이트로 전송됩니다. 통합 크기는 피크 감지 알고리즘에 정해진 피크 너비로, 이 또한 2바이트로 표시됩니다. 다음은 피크 데이터로, 첫 번째 피크의 주파수(2바이트), 크기(2바이트), 총 스펙트럼 크기 대비 피크 크기의 비율(1바이트)로 시작됩니다. 마지막 3개의 데이터 값은 나머지 7개 피크 각각에 대해 반복됩니다. 소량의 데이터 전송에 긴 배터리 수명이 소모되며 좁은 통신 대역폭이 필요합니다.

가속도계 사용

가속도계는 모든 방향으로 설치할 수 있지만 수직 또는 수평이 가장 일반적입니다. 가속도계는 다음 3가지 방식 중 하나를 사용하여 기계에 장착할 수 있습니다(그림 4). 가속도계 하단은 ¼-28 NF 스레드로 고정되며 제조업체에서 제공하는 ¼-28:¼-28, ¼-28:M6, ¼-28:M5의 세 가지 2중 스터드 중에서 선택하여 장착할 수 있습니다. 또한 접착형 실장 스터드와 자기 실장 스터드가 있습니다. 느슨해지면 진동 측정이 손상되기 때문에 어떠한 경우에도 가속도계는 단단히 실장되어야 합니다.

그림 4: 8911 가속도계의 3가지 실장 옵션인 스터드, 접착, 자기 (이미지 출처: TE Connectivity Measurement Specialties)

접착형 실장에는 기계적으로 요철이 있는 접착제가 필요합니다. 감압 접착제 또는 폼 테이프를 사용하면 실장이 완벽히 고정되지 않아 가속 판독 결과에 오류가 발생할 수 있으므로 바람직하지 않습니다. 기계적으로 '단단한' 에폭시 또는 시아노아크릴레이트를 권장합니다.

자기 실장의 풀은 30lb이며 철 소재로 만든 기계 프레임에 사용할 수 있습니다.

센서 컨트롤 및 상태 표시기

센서에는 1개의 리셋 푸시 버튼과 상태를 나타내는 데 사용되는 2개의 LED(파란색 1개, 빨간색 1개)가 있습니다. LED는 폴리머 캡을 통해 볼 수 있습니다. 폴리머 캡을 분리하면 이러한 컨트롤 및 표시기에 접근할 수 있습니다.

센서의 푸시 버튼은 트랜스듀서 작동 주기 동안 어느 시점에라도 자동으로 새로운 캡처와 데이터 분석을 시작합니다.

파란색 LED가 켜지면 센서 작동이 시작되었음, 2초 동안 켜져 있으면 LoRaWAN 네트워크에 연결되었음을 나타냅니다. 그리고 데이터가 정상적으로 전송되고 수신될 때마다 깜빡입니다.

센서가 네트워크 연결에 실패하면 빨간색 LED가 2초간 켜집니다. 전송된 데이터 패킷이 수신되지 않으면 깜빡입니다.

결론

IIoT를 위해 애쓰는 공장 자동화 엔지니어와 설계자에게는 모니터링 장비를 구비할 수 있는 신속하고 효율적인 방법이 필요합니다. 위와 같이, 모델 8911 가속도계/온도 센서를 사용하면 유선 센서로 지원하기 어려운 공장 영역에서 기계 모니터링을 간단하고 신뢰할 수 있으며 안전한 방법으로 추가할 수 있습니다. 내장된 신호 처리 기능을 통해 네트워크 통신에 대한 부하를 최소화하면서 기계 성능을 플로팅하고 모니터링하는 데 필요한 데이터를 확보할 수 있습니다. LoRaWAN에 기반한 통신 범위와 긴 배터리 수명, 내장된 신호 처리 기능을 갖추고 있어 IIoT 또는 4차 산업혁명 응용 분야의 탁월한 선택입니다.

권장 참고 자료

1. LoRaWAN Part 1: How to Get 15 km Wireless and 10-Year Battery Life for IoT(LoRaWAN 1부: IoT에서 무선 15km와 배터리 수명 10년을 얻는 방법)