1. 경향감시

Trend Monitoring

 

상태 판단에 관련된 요소들이 있는데 이들의 측정치가 시간에 따라 안정한가? 또는 시간에 따라 변화하는가? 그리고 변화한다면 얼마나 급격한가? 안정되고 변하지 않는 어떤 변수의 값은 안정된 기계 상태를 의미하고, 반면에 증가 경향은 그 상황이 해소되지 않은 상태로 계속된다면 결국 문제점으로 발전하는 상태의 변화를 의미한다.

때때로, 조기 발견이 문제를 피하는 열쇠가 된다는 것을 상기하는 것이 중요하다. 예를 들면, 발전소 분해 점검을 위하여 정지 예정인 기계의 진동이 측정되었다고 가정하자. 모든 진동 수준은 제한치 이내여서, 기계에 대해 어떠한 작업도 하지 않을 것을 결정하였다. 이것은 올바른 결정일까? 하나 이상의 변수들이 어떤 비율로 상향 추세였고 다음 계획 정지 전에 제한치를 초과하는 상황이라면 그것은 옳지 않은 결정이다. 이와 같이, 측정치 하나로서는 기계 상태를 정의하기에 충분하지 못하다. 측정치가 시간에 따라 어떻게 변화하는가는 유용한 결론을 도출하기 위해 알아야 한다.

일반적으로, 높지만 안정된 (예를 들면 변화하지 않는) 측정치는 급격하게 증가하는 낮은 값보다 덜 문제시된다.

소수의 매우 경험 있는 기계 분석가들은, 진동은 예측할 수 있는 미래의 경향을 보여주지 않고 급격하게 변화한다고 주장할 것이다. 이것도 의심할 바 없는 사실이지만, 경향 분석이 결정적인 조기 경고를 제공하는 수많은 예들이 있다. 진동 및 다른 기계류의 변수값 대 시간 경향은 문제를 해결하는 최초 경고를 이해하기 위한 방법으로서 많이 추천되며, 문제를 피하기 위하여 상태 감시를 성공적으로 이용하는 바로 그 기초로서 많은 사람들에 의해 신뢰를 받고 있다.

직관적으로, 장기 경향은 마멸이나 진전되는 열화를 나타내며, 반면에 갑작스런 증가는 심각하고 즉각적인 주의 경고를 요하는 상태의 변화를 의미한다. 구름 베어링들을 사용하는 한 예가 이것을 설명할 것이다.

구름 베어링의 결함은 Severity와 문제의 정도를 특정 짓는 명백한 증상을 가진 전형적인 점진적으로 진전되는 고장이다. 경험 있는 분석가들은 제시간에 교체하여 완전한 고장을 예방할 수 있도록, 최대 사용 가능 수명을 알기 위해 구름 베어링에서 진동 경향을 이용하는 많은 예들을 가지고 있다.

그러나, 구름 베어링들은 경고가 없는 상태에서도 역시 고장이 발생한다. 윤활유 공급 중단이나 오염된 윤활유 사용 또는 운전 조건에 기인한 갑작스런 과부하는, 통상적으로 주기적인 상태 감시 프로그램에서 측정 사이의 간격보다 짧은 시간에 고장이 발생할 수 있는 두 가지 예이다. 따라서 일상 점검에서 우수한 상태를 나타낸 후 예기치 않게 베어링이 고장나는 경우들이 존재한다. 이것은 측정이나 경향 과정의 잘못이 아니고, 상태 감시 단독으로는 모든 고장들을 경고할 수 없음을 설명한 것이다. 상태감시의 유효성을 최대화시키기 위해서는 설계, 설치, 운전, 정비 모두가 고려되어야 한다.

기본적인 고려 사항은 누구든지 눈에 띄는 상태의 변화를 인지해야 한다는 것이다. 절대치의 위협적인 변화나 과거치 보다의 증가는 즉시 확인되고 필요하다면 더욱 상세한 분석이 이루어져야 한다.

 

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