다음글은 WWW.FLUIDPOWERWORLD.COM의 글의 번역본입니다.
메리 개넌 |2023년 1월 18일
작성자: Shaun Skilton, 제품 관리자 Andrew Baldwin, 엔지니어링 관리자; 및 Marc Williams, IoT 시장 영업 관리자, Parker Hannifin
업계 통계에 따르면 유압 시스템 고장의 무려 80%가 오염으로 인한 것입니다. 이러한 많은 경우에 감지되지 않은 다양한 형태의 오염 물질이 깨지기 쉬운 유압 시스템 구성 요소를 막거나 막거나 손상시켰습니다. 그 결과 시스템이 오작동하여 비용이 많이 드는 가동 중지 시간이 발생하고 적용 분야에 따라 해당 지역 작업자를 위한 공기나 수질이 저하될 수 있습니다.
오염원은 다를 수 있습니다. 때때로 그들은 환경에서 시작되고 유입은 숨구멍 또는 씰에서 옵니다. 습기 및/또는 먼지의 경우입니다. 다른 경우(특히 금속 조각의 경우) 시스템 내의 무언가가 고장나 있다는 징후입니다. 두 경우 모두 베어링, 펌프 및 작동부위와 같은 중요한 구성 요소를 손상시켜 시스템 오류로 이어질 수 있습니다.
미크론(0.001mm 또는 0.00003937인치) 단위로 측정되는 기계의 대부분의 움직이는 부품 사이의 좁은 공차를 고려할 때 가장 작은 오염 물질도 문제가 될 수 있습니다. 특히 기계 상태와 관련된 문제는 이동하는 표면 사이에 들어갈 정도로 작은 입자로, 표면에 박혀 손상과 연속적인 마모를 전파할 수 있습니다. 비고체 오염 물질도 모니터링할 가치가 있습니다. 예를 들어 과도한 수분 또는 응결 형태의 물은 부식 및 윤활성 문제를 유발하여 기계의 적용 분야 및 위치에 따라 시스템 성능에 큰 피해를 줄 수 있습니다.
효과적인 상태 모니터링이 오염 물질이나 기계 마모를 측정하는 것만이 아니라는 점도 주목할 가치가 있습니다. 또한 유체 품질이 OEM 권장 사항 및 표준을 충족하는지 확인하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어 일부 유체는 윤활 또는 수분 보유 기능을 상실하고 시스템 성능을 방해할 수 있습니다. 점도도 중요합니다. 예를 들어 유체가 너무 걸쭉하면 베어링을 적절하게 보호할 수 없습니다. 또한 펌핑하는 데 더 많은 에너지가 필요합니다. 반대로, 비슷한 효과가 있지만 너무 묽은 오일은 기계도 보호하지 못합니다.
보다 스마트한 모니터링 방법
얼마 전까지만 해도 유체 분석은 실험실에서 이루어졌습니다. 유지 보수 담당자 또는 작업자는 유체 샘플을 채취한 다음 결과를 얻는 데 몇 주가 걸릴 수 있는 계약 실험실로 샘플을 운전하거나 배송해야 했습니다. 물론 결과가 나올 즈음에는 체액의 상태가 나빠졌을 수도 있다. 오늘날 판독값을 차량이나 장비에 바로 표시하여 실시간 결과를 제공할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 유체 품질이 주기적이 아니라 지속적으로 모니터링되므로 잠재적인 치명적인 오류를 기다리지 않고 커지는 문제를 더 쉽게 발견할 수 있습니다. 중요한 점은 센서가 작동 중 모니터링을 용이하게 하여 분석이 수행되는 동안 시스템이 작동 압력과 온도에서 가동 상태를 유지할 수 있다는 것입니다.
게다가, 입자 오염을 모니터링하는 데 사용되는 센서는 대부분 새로운 것이 아닙니다. 일부 기술은 10년 이상 존재해 왔습니다. 그러나 새로운 점은 모니터링된 데이터가 전달되는 방식입니다. 무선 시스템이 더 일반적입니다. 그리고 사물 인터넷(IoT)의 사용 증가 덕분에 오늘날 기계는 더 많이 연결되어 원격 모니터링이 가능하고 바람직해졌습니다. 즉, 기술자, 운영자 또는 관리자가 인터넷에 연결된 모든 곳에서 웹 기반 플랫폼을 통해 데이터에 액세스할 수 있습니다.
원격 모니터링의 가장 큰 장점 중 하나는 노동력에 관한 것입니다. 원격 위치에서 업데이트 및 경고를 보내면 현장에 필요한 숙련된 유지 관리 인력의 수를 최소화하는 동시에 물류 문제 및 비용을 완화할 수 있습니다. 또한 분석을 수행하기 위해 운영자를 현장에 보낼 필요가 없습니다.
흥미로운 점은 비용이 많이 드는 사후 유지 관리와 계획되지 않은 가동 중단/벌칙이라는 이중고를 피하는 것입니다. 원격 모니터링은 업계가 정기적인 유지 관리에서 사전 예방적 유지 관리로 전환하는 데 도움이 되며, 건강한 기계에 대한 기존의 서비스가 아닌 유지 관리가 필요한 기계의 직원을 대상으로 합니다. 즉, "고장나지 않았다면 수리하지 마십시오."라는 오래된 속담을 따르는 것입니다.
모니터링 시스템이 더 많이 연결됨에 따라 그들이 할 수 있는 일이 더 똑똑해졌습니다. 예를 들어, 미리 결정된 유체 청정도 수준과 편차 임계값을 식별하도록 프로그래밍할 수 있습니다. 작업자는 신호등 인터페이스를 통해 매개변수가 범위를 벗어날 때 어려운 해석을 제거할 수 있습니다. 오늘날의 향상된 연결성을 통해 장착된 센서는 유압 유체 품질이 지정된 임계값을 벗어나거나 명시된 한계를 초과하려고 할 때 즉시 식별할 수 있습니다.
또한 문제의 심각성을 나타내고 조치가 얼마나 빨리 필요한지, 이상적으로는 개입을 편리하게 계획할 수 있는지 여부를 결정하기 때문에 시스템이 임계값을 얼마나 빨리 벗어나고 있는지 이해하는 것도 가치가 있습니다. 변화와 변화율은 이러한 결정을 내리는 데 중요합니다.
임계값에 도달하는 심각도 및 속도에 따라 미리 결정된 유형의 조치를 취하도록 모니터링 시스템을 프로그래밍할 수 있습니다.
- 예비 부품을 자동으로 주문하고 서비스 또는 예방 활동을 예약합니다.
- 보다 즉각적인 사람의 개입이 필요한 경보 전송
- 시정 조치를 위한 시간을 허용하기 위해 시스템 작동 속도를 늦춥니다.
- 예를 들어 유체의 품질이 명시된 허용 오차 내로 복원될 때까지 추가 여과를 시작할 수 있는 보조 시스템으로 전환합니다.
- 잠재적 손상을 최소화하기 위해 시스템을 완전히 종료합니다.
이러한 유형의 결정은 많은 사람의 개입 없이 자동으로 내려질 수 있기 때문에 유지보수 팀에 필요한 교육 및 전문 지식 수준도 적습니다. 이는 베테랑 기술자의 상당수가 은퇴하는 오늘날의 빡빡한 노동 시장에서 중요한 이점입니다. 유지보수 팀은 또한 중요한 기계의 원활한 작동에 명백히 영향을 미치는 작업에 집중하고 우선순위를 지정할 수 있습니다.
오늘날의 많은 고급 센서는 유압 시스템 내의 필터 성능을 추가로 모니터링할 수 있습니다. 역사적으로 필터는 사용 시간 또는 처리된 유체의 톤에 따라 미리 결정된 비율로 교체되었습니다. 그러나 이 접근 방식은 필터의 실제 성능을 고려하지 않습니다. 필터는 일반적으로 특정 기간 또는 사용량에 대해 등급이 매겨지지만 이러한 등급을 능가할 수도 있습니다. 수명이 다하기 전에 필터를 교체하면 비용이 많이 듭니다.
차압(DP) 센서는 필터가 먼지 보유 용량에 도달하는 시기를 나타내는 데 사용됩니다. 그러나 필터에는 DP에 대한 선형 먼지 관계가 없습니다. 따라서 DP 센서가 트리거되는 지점은 특히 예기치 않은 일이 발생하는 경우 시스템의 입자 오염에 대한 지식 없이는 예측하기 어렵습니다. 유압 시스템 내의 입자 오염 센서는 필터에 의해 제거되는 항목, 그 효능 및 문제가 얼마나 빨리 진행되는지를 포함하여 시스템 상태에 대한 실시간 표시를 제공합니다. 필터 막힘 및 서비스 요구를 예측하는 알고리즘을 제어 시스템에 프로그래밍하여 적절한 조치를 자동으로 취할 수 있습니다.
미래를 내다보며
상태 모니터링은 결코 새로운 개념이 아닙니다. 그러나 여전히 오염으로 인한 시스템 오류의 높은 비율에서 알 수 있듯이 많은 회사에서 오염 물질과 유체 품질을 실시간으로 측정하는 센서는 말할 것도 없고 여전히 기본 상태 모니터링 프로그램을 사용하지 않는 것이 분명합니다. 그럼에도 불구하고 원격 모니터링 기술은 계속해서 발전하고 있습니다. IoT 연결을 사용하여 모니터를 클라우드에 연결하면 캡처된 데이터와 알고리즘을 사용하여 필터가 용량에 도달하는 시기, 일상적인 서비스가 필요한 시기 또는 임박한 장애를 피할 수 있는 시기를 예측할 수 있습니다. 이러한 인텔리전스는 최대 가동 시간과 계획된 유지 관리로 이어집니다.
결론은 적절하게 구현될 경우 유지 보수 및 가동 중지 시간 감소로 실현되는 절감액이 일반적으로 추가 여과 및 추가 분석 비용보다 훨씬 크다는 것입니다.
원격 상태 모니터링 영역에서 주목해야 할 기타 발전 사항은 다음과 같습니다.
- 보다 저렴한 대용량 감지기 개발로 더 많은 기계에서 센서 사용 가능
- 타사 공급업체와 데이터 및 분석을 공유하여 시스템 성능을 공동으로 평가하고 설계 개선을 위한 잠재적 영역 식별
- 학습 알고리즘을 효과적으로 추진하고 전체 모니터링 비용을 줄이기 위해 컴퓨터에서 모델링할 수 있는 디지털 트윈 생성
Parker는 이러한 개발에 시간과 자원을 투자하는 회사의 예입니다. 회사의 글로벌 범위, 크기 및 제품 제공 깊이로 인해 유압 유체 입자의 가장 비용 효율적인 원격 모니터링에 대한 전체 시스템 접근 방식을 제공할 수 있는 좋은 위치에 있습니다.
'기계공학' 카테고리의 다른 글
| PMV(압력 관리 밸브) 밸브 (0) | 2023.04.17 |
|---|---|
| 유압호스의 수명에 영향을 미치는 것들 (0) | 2023.04.16 |
| 유압밸브가 고장나는 이유 (0) | 2023.04.16 |
| 유압시스템의 솔레노이드밸브와 비례밸브의 차이점 비교 (0) | 2023.04.14 |
| 유압시스템 설계의 기본(윈치편) (2) | 2023.04.08 |