김기동
(Ki Dong Kim)
1
김영일
(Young Il Kim)
2†
-
서울과학기술대학교 융합과학대학원 박사과정 대학원생
(
Ph.D. Candidate, Graduate School of Convergence Science, Seoul National University
of Science & Technology, Seoul, 01811, Korea
)
-
서울과학기술대학교 건축학부 교수
(
Professor, School of Architecture, Seoul National University of Science & Technology,
Seoul, 01811, Korea
)
Copyright © 2016, Society of Air-Conditioning and Refrigeration Engineers of Korea
Key words
MCSA(Motor current signature analysis, 전동기전류 징후분석), Predictive maintenance(예지 보전), Induction motor(유도 전동기), Model based fault diagnosis(모델 기반의 고장진단), CBM(Condition based maintenance, 상태 기준 정비)
1. 연구배경 및 목적
3상 유도전동기는 산업현장에서 저렴하면서도 설치가 간편하고 유지보수가 용이하여 펌프, 팬, 콤프레셔 등 각종 회전기계의 구동부에 많이 사용되고 있다.
하지만 전동기 자체의 문제나 설비의 구조적인 문제 또는 운전상의 문제 등 다양한 요인에 의해 결함이 발생할 수 있다. 전동기는 우리나라 전체 에너지의
20%를 소비하고 또한 전체 전기 에너지의 약 54%를 소비하는데 이 중 산업체 전동기의 약 67%는 낮은 효율로 운전되고 있다. 전동기의 고장은
전동기 수리비용 외에 생산량의 감소, 품질, 안전에 막대한 지장을 줄 수 있다. 이러한 결함 요소를 분석하기 위하여 Table 1처럼 진동 감시, 윤활유 분석, 온도 측정, 적외선을 이용한 감지 등이 활용되고 있다. 최근에는 고장진단 범위가 넓을 뿐만 아니라 온라인으로 전동기의
상태를 실시간 모니터링 가능한 전동기전류 징후분석(MCSA: Motor Current Signature Analysis) 방식에 대한 관심이 높아지고
있다.
관련 연구로 Seo는 베어링 결함과 회전자 결함에 대하여 진동 스펙트럼과 전류 스펙트럼에 대한 관계를 비교 분석하여 기존의 진동 감시 방법과 마찬가지로
전류 스펙트럼 해석만으로도 결함 검출이 가능함을 제시하였다. Go은 MCSA 기법 중 하나인 Park’s vector 알고리즘을 개선하여 전동기의
고정자 결함과 회전자 결함을 판별할 수 있는 방법을 제안하였다. Park’s vector 알고리즘이란 3상의 전류를 d-q(direct- quadrature)
변환을 수행하여 2개 상의 리사주(Lissajous) 원 패턴으로 나타내어 결함 발생 시 원의 찌그러지는 패턴으로 결함을 판별할 수 있는 기법을 말한다.
Yang는 Park’s vector 알고리즘을 적용하되 부하 변화 및 속도 변화에 따른 회전자와 고정자의 고장진단에 대해 제안하였다. Song은 웨이블릿(Wavelet)
변환과 다층 신경망(Multi layer perceptron)을 이용하여 베어링과 회전자의 고장 진단에 관한 제안을 하였다. McCully and
Landy는 회전자 바 결함에 대한 진동과 전류 스펙트럼을 이용한 고장 검출을 제안하였다. 기존의 연구를 검토하면 유도전동기의 자체 결함인 회전자나
고정자, 베어링의 고장진단에 관한 연구가 대부분이고 정렬불량이나 불평형 같이 동력전달에 관련된 결함에 대한 연구는 거의 없었다. 또한 실험실이 아닌
실제 산업 현장에 MCSA 진단 장비를 적용하여 연구한 사례는 거의 없었다.
Table 1 Motor fault diagnosis methods
|
Method
|
Possible Defects
|
|
Insulation
|
Stator Winding
|
Rotor Winding
|
Rotor Efficiency
|
Bearing
|
|
Vibration
|
×
|
×
|
○
|
○
|
○
|
|
MCSA
|
×
|
○
|
○
|
○
|
○
|
|
Axial Flux
|
×
|
○
|
○
|
○
|
×
|
|
Lubrication Oil Debris
|
×
|
×
|
×
|
×
|
○
|
|
Cooling Gas
|
○
|
○
|
○
|
×
|
×
|
|
Partial Discharge
|
○
|
×
|
×
|
×
|
×
|
2. 연구의 목적과 방법
본 연구의 목적은 MCSA 방식이 전동기의 각종 결함을 정확히 진단하는지 실험을 통하여 알아보는 것과 산업현장에서 실제 발생한 결함에 대한 진단을
통하여 예지보전 솔루션으로서의 적용 가능성을 알아보는 것이다. 이를 위하여 실험실 연구에서는 소규모 온라인 진단 장치를 구성하고 정상 전동기와 트렌드값과
진단 대상 부분에 인위적인 결함을 낸 비정상 전동기의 트렌드값의 변화율을 구하여 결함의 크기를 진단하였다. 실험실 연구 범위는 고정자나 회전자 등의
전동기 자체 결함뿐만 아니라 정렬불량이나 불균형과 같은 동력전달 관련 결함을 포함하였다. 실제 산업현장의 전동기는 생산 시스템과 연관된 설비라 인위적으로
결함을 내어 고장진단을 실험하기가 어렵다. 이에 동일한 MCSA 진단장비를 실제 산업현장에 장시간 설치하여 운영 기간 중 발생한 결함에 대한 온라인
진단과 이를 기반으로 현장 점검을 통한 진단의 정확성 확인과 예지보전 솔루션으로서 적용 가능성을 실증해 보았다.
3. 모델 기반의 MCSA 진단 시스템
3.1 시스템 개요
본 연구는 Fig. 1과 같이 모델 기반의 MCSA 진단 시스템을 적용하였다. 진단 디바이스는 전동기 제어반(MCC: Motor control center)에 별도의 센서
없이 설치하며 해당 전동기의 전류와 전압을 측정하는 전선만 연결한다. 진단 디바이스에 해당 전동기의 정격 사양(전류, 전압, 주파수, RPM 등)을
입력한 후 일정 시간 모델링을 통하여 학습 모델을 생성하게 된다. 이 때 발생하는 실제 전동기와 학습 모델과의 잔류 전류 파형(Residual current
waveform)으로 진단대상 전동기의 결함을 분석한다. 발생한 잔류 전류 파형은 운영자에게 항목별 결함의 정도를 나타내는 경향(Trend) 차트와
전기적 요소의 결함을 분석하는 전기적 변수(Parameter) 상태값으로 나타난다. 운영자는 트렌드값의 추이와 전기적 Parameter 값을 통하여
결함 정도와 현재 상태를 쉽게 파악할 수 있다.
Fig. 1 Model based MCSA system.
이 때 트렌드 차트의 x축은 시간이며 y축은 학습 기간 중에 계산된 평균으로부터의 편차이다. 이 두 가지 요소가 결함에 대한 트렌드 변수이다. 전동기의
결함 요소들은 주파수 분석을 통해 각각의 대역으로 구분되며 각각의 결함 요소들은 학습 과정에서 대역별로 평균과 표준편차가 계산된다. 전동기에 대한
학습을 진행할 때 값들을 정규화(Normalize)하여 진행한다. 데이터를 정규화한 후 평균과 표준편차를 이용하여 데이터를 비교하기 때문에 다른 조건에서도
적용이 가능하다. 학습이 종료되면 대역별 평균과 표준편차가 최종적으로 계산되며 모니터링 단계에서는 매 주기마다 취득된 데이터 값이 평균으로부터 어느
정도의 거리에 있는지 즉, 편차가 얼마나 되는지를 계산하여 편차가 설정값 이상이 되면 결함 진단 알람을 발생시킨다. 전류 불평형과 같은 전기적 Parameter
값은 트렌트값이 아닌 Table 3에서 제시한 바와 같이 표준값을 초과할 때 알람을 발생시킨다.
3.2 고장 진단 항목
진단 항목은 Table 2와 같이 전동기의 회전자(Rotor), 고정자(Stator), 베어링(Bearing), 헐거운 베이스(Loose foundation), 불평형(Unbalance),
정렬 불량(Misalignment), 전달(Transmission), 부하 측 결함(Other) 외에 전동기 내부의 전기적 결함, 전동기 외부의 전기적
결함 등이다. 또한 Table 3과 같이 전압 불평형, 전류 불평형 등 전기적 Parameter 분석을 통하여 전동기의 고장이나 저효율 운전의 원인이 되는 전기적인 항목을 진단한다.
예를 들면 전류 불평형율이 5%를 초과할 시 전동기의 효율이 저하되고 궁극적으로 더 중대한 결함으로 이어질 수 있다.
Table 2 Fault detection factors and symptom
|
Detection Factor
|
Symptopms
|
|
Rotor
|
Cracks or looseness of the rotor bar
|
|
Stator
|
Stator eccentricity or looseness of the core iron, short circuit, loose windings
|
|
Bearing
|
Bearing cracks, breakage, looseness
|
|
Loose Foundation
|
Looseness of the motor base
|
|
Unbalance, Misalignment
|
Shaking due to misalignment, unbalance
|
|
Transmission Element
|
Defects related to power transmission such as belts, pullys, etc
|
|
Other
|
Fault related to the external load side of the motor
|
|
Internal Electrical Fault
|
Electrical faults inside the motor, such as short circuits, insulation, or windings
|
|
External Electrical Fault
|
Electrical faults outside the motor, such as terminal block looseness, over voltage
|
Table 3 Electrical parameter and criteria
|
Detection Factor
|
Description
|
Criteria
|
|
Power factor
|
Ratio of active power and apparent power in AC circuit
|
0.8 ≥
|
|
Active power
|
Power actually consumed by motor(Active power = VI * CosΘ)
|
|
|
Reactive power
|
Wasted power(Reactive power = VI * SinΘ)
|
|
|
Effective voltage(Vrms)
|
Value equivalent to 0.707 times the rated voltage
|
≤ Vn+ 10%
|
|
Effective current(Irms)
|
Current value for load
|
≤ In + 10%
|
|
Voltage unbalance ratio
|
Unbalance ratio of phase-to-phase voltage(%)
|
≤ 2%
|
|
Current unbalance ratio
|
Unbalance ratio of phase-to-phase current(%)
|
≤ 5%
|
|
THD
|
Total harmonic distortion(%)
|
≤ 5%
|
4. 실험실 검증 Test
4.1 실험 개요
전동기 자체의 주요 고장 항목인 회전자와 고정자, 부하설비의 동력전달과 관련된 Misalignment(정렬 불량), Unbalance(불평형)를 실험하기
위하여 Fig. 2와 같이 해당 부위에 인위적인 결함을 낸 비정상 상태 전동기와 정상 상태 전동기에 진단 디바이스를 연결한 후 AES(Artesis Enterprise
Server) Viewer를 통하여 분석하였다. 정상 상태 전동기와 비정상 상태 전동기를 20분씩 가동하여 각각의 결함 Trend값을 획득한 후 평균
Trend값의 변화율을 산정하였다. 실험 시 모델링(학습)을 위한 AES Viewer의 전동기 사양 입력 화면을 Fig. 3에 나타내었다. 실험 장비는 Model 기반의 MCSA 시스템인 엔텍시스템의 GEMS5500 진단 디바이스와 AES Viewer 등을 사용하였고 기타
상세한 장비 사양은 Table 4에 나타내었다.
Fig. 2 Fault diagnosis experimental system configuration.
Fig. 3 Motor specification input screen.
Table 4 Fault diagnosis lab equipment specifications
|
Equipment
|
Manufacturer
|
Model/Device Number
|
|
Diagnostic Device
|
Nteksystem
|
GEMS5500
|
|
Diagnostic Software
|
Nteksystem
|
AES Viewer
|
|
Experimental Motor and
Load Equipment
|
Hyosung, SPG, Daeryun Industry, etc.
|
e-plus / 4000122632044-ACF
PEEJ075-4R4LBT / R430002
DR-TF39HTC
|
|
Time Interval Meter
|
Casio
|
HS-3 / ICP20180940
|
|
Electronic Weighting Scale
|
Kyung In Ind.
|
TH-2000
|
|
Weight
|
Hansung
|
38g / 2001016
|
4.2 실험 방법
4.2.1 회전자(Rotor) 실험
실험용 전동기를 Table 5와 같이 준비하여 20분간 초기 학습(모델링) 후 20분간 정상 상태에서 가동하여 Trend 값을 90초 간격으로 14회 취득하였다.
회전자를 인위적으로 손상 후 조립한 비정상 전동기도 20분간 가동 시 90초 간격으로 14회 취득한 후 정상
상태와 비정상상태의 평균 Trend값의 변화율(%)을 산출하였다.
비정상 전동기는 회전자 바에 인위적인 손상을 가하여 전동기 가동 시 비정상 전동기가 되도록 구성하였고 실험 대상 전동기 및 부하설비에 해당하는 전동기의
사양을 Table 5에 나타내었다.
4.2.2 고정자(Stator) 실험
실험용 전동기를 Table 6과 같이 준비하여 20분간 초기 학습(모델링) 후 20분간 정상 상태에서 가동하여 Trend 값을 90초 간격으로 14회 취득하였다.
Table 5 Rotor fault diagnosis lab equipment configuration and specifications
|
Experiment Configuration
|
Defective Area
|
Experimental Motor, Load Equipment(same)
|
|
|
|
Manufacturer
|
Hyosung
|
|
Model
|
e-plus /4000820728002-AF A
|
|
Type
|
HSX0504261
|
|
Capacity
|
0.75kW 4P (220/380)V 60Hz
|
|
RPM
|
1730 r/min
|
|
Current
|
(3.6/2.1) A
|
Table 6 Stator fault diagnosis lab equipment configuration and specifications
|
Experiment Configuration
|
Defective Area
|
Experimental Motor
|
Load Equipment
|
|
|
|
Manufacturer
|
SPG
|
Hyosung
|
|
Model
|
PEEJ075-4R4LBT / R430002
|
e-plus / 4000122632044-ACF
|
|
Type
|
80M S1 1M B3 ClassFIP55
|
HSX0704261
|
|
Capacity
|
0.75kW 4P (220/380)V 60Hz
|
1.5kW 4P (220/380)V 60Hz
|
|
Rev.
|
1705 RPM
|
1740 RPM
|
|
Current
|
(3.1/1.8) A
|
(6.3/3.6) A
|
고정자를 인위적으로 손상 후 조립한 비정상 전동기도 20분간 가동 시 90초 간격으로 14회 취득한 후 정상상태와 비정상상태의 평균 Trend 값의
변화율(%)을 산출하였다.
비정상 전동기는 고정자의 R상과 T상에 선간 단락(Line short circuit)을 인위적으로 만들어 Switch On 시 선간 단락이 되어 비정상
전동기가 되고, Switch Off 시 정상 전동기가 되도록 구성하였고 실험 대상 전동기 및 부하설비에 해당하는 전동기의 사양을 Table 6에 나타내었다.
4.2.3 정렬 불량(Misalignment) 실험
실험용 전동기를 Table 7과 같이 준비하여 20분간 초기 학습(모델링) 후 20분간 정상 상태에서 가동하여 Trend 값을 90초 간격으로 14회 취득하였다.
임의의 철편을 전동기 뒷단에 설치하여 축 정렬 불량을 유발한 비정상 전동기도 20분간 가동 시 90초 간격으로 14회 취득한 후 정상상태와 비정상
상태의 평균 Trend 값의 변화율(%)을 산출하였다.
비정상 전동기는 부하설비 전동기에 1.75 mm의 철편을 전동기 뒷단에 설치하고, 실험대상 전동기에 1.54 mm의 철편을 전동기 뒷단에 설치하여
전동기 가동 시 축 정렬 불량 상태의 비정상 전동기가 되도록 구성하였고 실험 대상 전동기 및 부하설비에 해당하는 전동기의 사양을 Table 7에 나타내었다.
Table 7 Misalignment fault diagnosis lab equipment configuration and specifications
|
Experiment Configuration
|
Defective Area
|
Experimental Motor, Load Equipment(same)
|
Iron Piece
|
|
|
Iron Piece
(Thin Plate)
|
Manufacturer
|
Hyosung
|
Iron Piece Thickness
(Left:1.75mm,
Light: 1.54mm)
|
|
Model
|
e-plus /4000820728002-AF A
|
|
Type
|
HSX0504261
|
|
Capacity
|
0.75kW 4P (220/380)V 60Hz
|
|
RPM
|
1730 r/min
|
|
Current
|
(3.6/2.1) A
|
Table 8 Unbalance fault diagnosis lab equipment configuration and specifications
|
Experiment Configuration
|
Defective Area
|
Experimental Motor(DR Ventilation Fan)
|
Note
|
|
|
Normal Fan
Abnormal Fan
(Unbalance Weight)
|
Manufacturer
|
Daeryun Industry
|
Unbalance Weight: 38g
|
|
Model
|
DR-TF39HTC / -
|
|
Type
|
3-Phase(220/380V)
|
|
Frequency
|
60 Hz
|
|
Blade Dimension
|
390 mm
|
|
Max. Air Volume
|
8500 m$^{3}$/h
|
4.2.4 불평형(Unbalance) 실험
실험용 전동기(환기 송풍기)를 Table 8과 같이 준비하여 20분간 초기 학습(모델링) 후 20분간 정상 상태에서 가동하여 Trend값을 90초 간격으로 14회 취득하였다.
38g의 추를 송풍기 날개에 설치하여 불평형을 유발한 비정상 전동기도 20분간 가동하여 90초 간격으로 14회 취득 후 정상상태와 비정상상태의 평균
Trend 값의 변화율(%)을 산출하였다.
비정상 전동기는 환기 송풍기에 38g의 추를 송풍기 날개에 설치하여, 송풍기 회전 시 불평형이 유발되도록 구성하였고 실험 대상 전동기 및 부하설비에
해당하는 전동기의 사양을 Table 8에 나타내었다.
4.3 실험 결과
4.3.1 회전자(Rotor) 실험 결과
Table 9와 같이 회전자 실험의 정상 전동기 대비 비정상 전동기의 평균 트렌드 값의 변화율은 702%이다.
4.3.2 고정자(Stator) 실험 결과
Table 10과 같이 고정자 실험의 정상 전동기 대비 비정상 전동기의 평균 트렌드 값의 변화율은 329%이다.
4.3.3 정렬 불량(Misalignment) 실험 결과
Table 9 Rotor trend DB analysis
|
DB No.
|
Normal Motor
|
Abnormal Motor
|
Trend Chart
|
|
1
|
0.742378366
|
5.98964119
|
- Normal motor average trend value: 1.117
- Abnormal motor average trend value: 8.962
- Rate of change: 702%
|
|
2
|
2.043949127
|
10.1880064
|
|
3
|
0.118695788
|
5.443970203
|
|
4
|
2.062190533
|
9.217940331
|
|
5
|
0.155806065
|
17.04883003
|
|
6
|
1.482378364
|
7.990458965
|
|
7
|
0.659783665
|
9.151550293
|
|
8
|
0.734783665
|
6.625131607
|
|
9
|
0.130240083
|
8.384179115
|
|
10
|
0.208114386
|
7.968434334
|
|
11
|
4.386938572
|
7.979754925
|
|
12
|
1.066667199
|
12.80525589
|
|
13
|
0.829378366
|
10.28873539
|
|
14
|
1.021925092
|
6.381923676
|
|
Average
|
1.117373519
|
8.961700882
|
Table 10 Stator trend DB analysis
|
DB No.
|
Normal Motor
|
Abnormal Motor
|
Trend Chart
|
|
1
|
0.063242249
|
0.896284282
|
- Normal motor average trend value: 0.160
- Abnormal motor average trend value: 0.687
- Rate of change: 329%
|
|
2
|
0.158185109
|
0.64715308
|
|
3
|
0.041568361
|
0.752951026
|
|
4
|
0.129649475
|
0.376383126
|
|
5
|
0.167240098
|
0.580714226
|
|
6
|
0.143378064
|
0.774641812
|
|
7
|
0.091652773
|
0.58341527
|
|
8
|
0.165234163
|
0.92258954
|
|
9
|
0.146862954
|
0.726257145
|
|
10
|
0.211861804
|
0.573332489
|
|
11
|
0.27052635
|
0.968295991
|
|
12
|
0.15793547
|
0.619537234
|
|
13
|
0.286770731
|
0.774641812
|
|
14
|
0.2088819
|
0.426383126
|
|
Average
|
0.160213536
|
0.687327154
|
Table 11과 같이 정렬 불량 실험의 정상 전동기 대비 비정상 전동기의 평균 Trend값의 변화율은 1870%이다.
4.3.4 불평형(Unbalance) 실험 결과
Table 12와 같이 불평형 실험의 정상 전동기 대비 비정상 전동기의 평균 Trend값의 변화율은 130%이다.
Table 11 Misalignment trend DB analysis
|
DB No.
|
Normal Motor
|
Abnormal Motor
|
Trend Chart
|
|
1
|
6.410254955
|
97.8336792
|
- Normal motor average trend value: 5.158
- Abnormal motor average trend value: 101.6
- Rate of change: 1870%
|
|
2
|
4.251196384
|
112.5013123
|
|
3
|
3.986875772
|
103.3117981
|
|
4
|
7.759080887
|
108.9707184
|
|
5
|
7.236828804
|
101.6077499
|
|
6
|
4.597752571
|
98.22806549
|
|
7
|
4.284383774
|
97.58275604
|
|
8
|
4.787498474
|
101.2756729
|
|
9
|
4.115029335
|
99.34292603
|
|
10
|
6.17781353
|
100.2922745
|
|
11
|
5.202395439
|
101.5883408
|
|
12
|
5.33619976
|
99.06106567
|
|
13
|
3.768336773
|
100.2491379
|
|
14
|
4.295345306
|
100.2888336
|
|
Average
|
5.157785126
|
101.5810236
|
Table 12 Unbalance trend DB analysis
|
DB No.
|
Normal Motor
|
Abnormal Motor
|
Trend Chart
|
|
1
|
0.274019778
|
0.473785132
|
- Normal motor average trend value: 0.315
- Abnormal motor average trend value: 0.725
- Rate of change: 130%
|
|
2
|
0.274019778
|
0.685518503
|
|
3
|
0.412439615
|
0.698895216
|
|
4
|
0.301391184
|
0.994504094
|
|
5
|
0.306403667
|
0.632230878
|
|
6
|
0.274019778
|
0.91252625
|
|
7
|
0.296135545
|
0.826529026
|
|
8
|
0.274019778
|
0.688520551
|
|
9
|
0.326813728
|
0.665359139
|
|
10
|
0.358413398
|
0.864892244
|
|
11
|
0.274019778
|
0.498109668
|
|
12
|
0.466246814
|
0.64224118
|
|
13
|
0.296037048
|
0.684209287
|
|
14
|
0.274019778
|
0.882330239
|
|
Average
|
0.314857119
|
0.724975101
|
4.4 소결
회전자, 고정자, 정렬 불량, 불평형 항목별 해당 부위에 인위적인 손상을 내어 실험한 결과 Table 13과 같이 4개 항목 모두 정상 대비 비정상 전동기의 Trend값 변화율이 나타났다.
해당 항목별 변화율은 정렬 불량이 1,870%로 가장 크고, 불평형이 130%로 가장 작으며 평균은 758%로 나타났다. 이를 통하여 모델 기반의
MCSA 시스템으로 전동기의 고장 진단이 가능함을 알 수 있다.
Table 13 Fault diagnosis test result
|
|
Average Trend Value
|
Rate of Change(%)
|
Note
|
|
Normal Motor
|
Abnormal Motor
|
|
Rotor
|
1.117
|
8.962
|
702
|
Fault in the motor itself
|
|
Stator
|
0.160
|
0.687
|
329
|
Fault in the motor itself
|
|
Misalignment
|
5.158
|
101.6
|
1870
|
Fault related to power transmission
|
|
Unbalance
|
0.315
|
0.725
|
130
|
Fault related to power transmission
|
|
Average
|
|
|
758
|
|
5. 현장 적용
5.1 개요
실제 산업현장에 MCSA 방식을 적용하여 전동기의 고장 진단과 예지보전 구현을 실증하였다. 적용 현장은 베트남 하노이의 A 공장이고, 적용 기간은
2019년 12월부터 2020년 8월까지의 9개월이며, 대상 전동기는 냉각탑 휀 전동기, 스크러버 전동기, 진공펌프 전동기 등 총 3대이다. 적용
시스템은 실험실과 동일한 모델 기반의 MCSA 시스템인 엔텍시스템의 GEMS5500 디바이스와 AES Viewer를 사용하였고 진단 대상 전동기의
세부 사양은 Table 14에 나타내었다. 대상 전동기 3대는 각각 모델링을 위한 9일간의 학습을 한 후 LAN으로 연결된 중앙감시반에서 일차적으로 온라인 진단을 하였다. 학습
기간에 계산된 평균과 표준 편차에 대해 각 사례별 결함 요소의 편차값이 시스템에 설정된 한계값(threshold)을 초과하게 되면, 즉 트렌드 값이
상승하여 한계값를 초과하면 이를 이상으로 판단하여 알람을 발생시키며, 이 때 운영자는 현장 점검을 통하여 온라인 진단 내용이 정확한지 확인을 하고
해당 결함에 대한 유지보수를 실시하였다. 결함 항목별 한계값은 시스템에 기본적으로 내장되어 있으며 고정자, 베어링, 불균형, 정렬불량, 트랜스미션은
8로 설정되었고, 회전자는 16 그리고 내부/
외부 전기적 결함은 6으로 설정되었다. 전동기나 구동부의 결함이 아닌 부하설비 자체의 결함에 대한 설정값은 32로 설정되었다. 유지보수 후에 해당
결함의 트렌드값이 정상화 되는지 확인을 하고 지속적 모니터링을 통한 전동기의 온라인 상태감시를 수행하였다. 이를 통해 단지 결함 발생 후 조치가 아닌
부품의 교체주기를 연장하는 등 유지보수 측면에서의 활용성도 확인하였다.
Table 14 Target motor specifications
|
|
Cooling tower fan motor CTA-CUB201
|
Scrubber motor AGS-SET301
|
Vacuum pump motor PV-NJ102
|
|
Power(W)
|
110
|
45
|
90
|
|
Voltage(V)
|
(3ϕ) 380
|
(3ϕ) 380
|
(3ϕ) 380
|
|
Current(A)
|
204.5
|
68.5
|
172.2
|
|
RPM
|
1,485
|
2,945
|
985
|
|
Frequency(Hz)
|
50
|
50
|
50
|
|
Inverter
|
×
|
×
|
×
|
|
Manufacture
|
Hyundai
|
Hyundai
|
Hyosung
|
|
Use
|
Air Compressor Coolant Supply
|
Emergency Exhaust
|
Process Vaccum
|
|
Photos
|
|
|
|
5.2 시스템 구성
Fig. 4 Motor diagnosis system configuration.
Table 15 Cooling tower fan motor CTA-CUB201 fault diagnosis
|
Trend Chart
|
Inspection and Action
|
|
|
- On January 9, 2020, the current unbalance value was 9% and fault occurred. (Less
than 5% is normal, when it exceeds 5%, energy consumption increased)
- As a result of the inspection, the condenser was abnormal, and after replacing the
condenser the current unbalance rate was reduced to 1.6% and the 3 phase current rms
value was improved 14.6%(143A→164A).
|
Fig. 4와 같이 대상 전동기의 MCC 내에 진단 디바이스를 설치하고 광케이블을 통하여 감시실에서 모니터링 하였다.
5.3 적용 결과
5.3.1 냉각탑 휀 전동기(CTA-CUB201)
Table 15와 같이 전류 불평형값이 9%로 결함이 발생하였으며, 콘덴서 교체 이후 정상화되었다.
5.3.2 스크러버 전동기(AGS-SET301)
Table 16에서 회전자 결함 발생으로 회전자를 교체 후 정상화되었고, 외부 단자대 풀림에 의한 단자대 온도상승으로 인한 외부 전기적 결함이 발생하였으며 단자대
조임 후 정상화되었다. 또한 트랜스미션의 트렌드값 추이를 통해 6개월로 관리되던 V-belt 교체주기를 9개월로 3개월 연장하였다.
5.3.3 진공펌프 전동기(PV-NJ102)
Table 17과 같이 생산측 절삭유의 역유입에 의한 회전자, 내부 전기적 결함 발생하여 조치 후 정상으로 되었다.
Table 16 Scrubber motor AGS-SET301 fault diagnosis
|
Trend Chart
|
Inspection and Action
|
|
|
- On January 29, 2020, the rotor trend value increased and a rotor fault occurred.
-As a result of inspection, the rotor was abnormal and became normalized after repair.
|
|
|
-On April 29, 2020, the internal/external electrical trend value increased and fault
occurred.
-As a result of inspection with a thermal imaging camera, it was found that external
terminal block was loosened.
|
|
|
- The V-belt, which was managed with TBM 6-month replacement cycle, was extended by
3 months as the transmission trend value was good at the time of replacement and changed
to CBM management. Replacement time changed from the original May 18, 2020 to August
28, 2020.
- V-belt replacement cycle was extended by 50% from TBM-based to CBM conversion(predictive
maintenance).
|
Table 17 Vacuum pump motor PV-NJ102 fault diagnosis
|
Trend Chart
|
Inspection and Action
|
|
|
- On January 5, 2020, a fault occurred due to an increase in the rotor trend value.
- As a result of the inspection, the reverse flow of cutting oil into the screw is
the cause, and the rotor trend value is normalized after cutting oil removed.
|
|
|
- On January 5, 2020, a fault occurred due to an increase in the motor internal electrical
fault trend value.
- The occurrence of internal electrical fault is because cutting oil flows back into
the screw and rotor, and the magnetic flux induced in the rotor affects the stator
windings, resulting is abnormal current characteristics.
|
5.4 소결
산업현장에서도 실제 전동기의 결함을 정확히 진단하였다. 특히 Trend값 모니터링으로 정상값과 현재값과의 차이를 통해 결함의 정도를 손쉽게 파악할
수 있었고, 이를 통하여 V-Belt 교체 시기를 연장하는 등 Fig. 5에 나타난 CBM(Condition Based Maintenance)기반의 예지보전이 가능함을 확인하였다.
Fig. 5 Facility maintenance technology.
6. 결 론
본 연구에서는 온라인 진단에 적합하여 산업 현장에서 적용 요구가 많아지고 있는 MCSA 방식의 전동기 고장진단 시스템을 실험실의 소규모 고장진단 장치를
구성하여 회전자, 고정자, 축 정렬불량, 불평형 등을 실험하였다. 또한 실제 산업 현장에 9개월간 3대의 전동기에 적용하여 실제 결함 발생을 Trend값으로
확인하였고 해당 원인 제거 시 정상값으로의 복귀 등을 확인함으로써 고장진단과 유지보수 측면에서의 활용성을 확인해보고자 하였다. 그 결과는 다음과 같다.
(1) 실험실 연구에서 회전자, 고정자, 정렬 불량, 불평형 항목별 해당 부위에 인위적인 손상을 내어 실험한 결과 정상 대비 비정상 전동기의 평균
Trend 값의 변화율은 회전자는 702%, 고정자는 329%, 축 정렬불량은 1,870%, 불평형은 130%로 나타났다. 비정상 전동기와 부하설비
뒷단에 1.75mm와 1.54mm의 철편을 끼워 실험한 축 정렬불량이 가장 큰 변화율을 나타냈고, 환기 송풍기 날개에 38g의 작은 추를 설치한 불평형
실험에서 가장 작은 변화율로 나타났다. 불평형 실험에서 부하설비에 해당하는 송풍기에 미세한 불균형이 발생하여도 구동 전동기에서 이를 정확히 감지하여
MCSA 방식의 고장진단 방식의 정확성을 확인할 수 있었으며, 고정자 실험에서는 R상과 T상의 선간 단락과 같은 전기적 결함도 진단이 가능함을 확인하였다.
(2) 베트남 현장의 냉각탑 팬, 스크러버, 진공 펌프의 전동기에 9개월간 적용한 결과 전류 불평형율, 회전자, 전동기 내부/외부 전기적 결함 등
실제 결함 발생 시 시스템에서 정확히 진단하였고, 현장 검검을 통하여 콘덴서 교체나 단자대 조임, 역유입된 절삭유 제거 등 원인을 제거했을 때 해당
Trend값이 정상범위에 들어오는 것을 확인하였다. Trend값 추이를 모니터링 하면서 정상값과 현재값과의 차이로 결함의 정도를 파악할 수 있었고
우상향 여부에 따라 결함의 진행을 파악할 수 있었다. 실제로 스크러버 전동기의 경우 Transmission의 Trend값 추이를 통해 6개월로 관리되던
V-Belt 교체시기를 9개월로 약 50% 연장하는 등 CBM(Condition Based Maintenance)기반의 예지보전(Predictive
Maintenance)이 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 동일한 장비로 실험실의 소규모 고장진단 장치와 실제 산업 현장에 적용하여 결함의 종류를 파악하고 트렌드값의 온라인 모니터링으로 결함의
진행 정도를 파악하는 진단(diagnosis)과정을 통하여 MCSA 방식의 정확성을 확인하였다. 실험실과 현장 실증 모두 저압의 정속형 농형 3상
유도전동기를 적용하였는데 농형 3상 유도전동기라는 전제하에 600V이상의 고압 전동기나 인버터 전동기에도 동일하게 적용 가능하다. 또한 주파수 조건에서도
실험실의 60Hz 환경에서나 베트남 현장의 50Hz 현장에서도 적용 가능함을 알 수 있었다. 일반적으로 진동 센서 방식은 전동기 자체뿐만 아니라 부하측에도
센서를 설치하여 부하측에서 오는 결함도 함께 진단하고 있다. 이에 반해 MCSA 방식은 전동기 자체 전기 신호만으로 부하측 결함까지 간접적으로 진단하기
때문에 현재는 부하측 결함이 발생했다는 것만 진단 가능하여 향후 부하측 결함의 상세 내용까지 판별하는 연구가 필요할 것으로 판단된다.
후 기
이 논문은 농림축산식품부의 재원으로 농림식품기술기획평가원의 첨단생산기술개발사업(과제번호 : 31908
5022SB020)와 농림축산식품부, 과학기술정보통신부, 농촌진흥청의 재원으로 농림식품기술기획평가원의 2021년도 스마트팜 다부처 패키지 혁신기술개발사업(과제번호
: 421008041HD060)의 지원을 받아 연구되었다.
References
Jung J. C., 2020, Diagnosis of Rotating Machines in the Age of Artificial Intelligence,
pp. 3-4
Lee D. S., 2010, Fault Diagnosis for BLDC Motor using MCSA, Master Thesis, Sunchon
National University, Sunchon, Korea
Seo J. C., 2002, Analysis of Vibration and Current Signals for Fault Diagnosis of
Induction Motors, Master Thesis, Sunchon National University, Sunchon, Korea
Go Y. J., 2016, A Study on the Electrical Fault of 3 Phase Induction Motor Identification
and Fault Diagnosis, Doctor Thesis, Chonnam National University, Gwangju, Korea
Yang C. W., 2012, A Study on the Online Diagnosis of Electrical Faults for Squirrel-cage
Induction Motor using MCSA, Doctor Thesis, Sunchon National University, Sunchon, Korea
Song C. H., 2009, A Study of Fault Diagnosis System using Wavelet Transform for Induction
Motor, Master Thesis, Dong-A University, Busan, Korea
McCully P J., Landy C. F., 1997, Evaluation of Current and Vibration Signals for Squirrel
Cage Induction Motor Condition Monitoring, IEE Confernce publication, No. 444
Hatch C. T., AnomAlert: Under the Hood, Orbit, Vol. 32, No. 2
Lee S. H., 2017, Facility Predictive Maintenance Technology, the Core of Smart Factory,
pp. 128