상태감시와 예지(prognosis)

구름베어링의 상태를 감시하고 결함을 찾아내는 절차는 상태감시(Condition Monitoring)의 핵심이자 안전관리와 자산관리의 가장 기본적인 과정이다. 구름베어링은 회전체의 토오크와 하중을 받으며 고체와 고체사이에 마찰열을 윤활을 통해 가급적 직접적인 접촉을 막아서 방지해야 하는 임무를 가지고 있다. 이 상태를 파악하여 언제 고장이 날지 언제까지 수명이 유지될 수 있을지를 파악하고 평가하는 것은 과학과 기술을 떠나서 예술에 가깝다고 말하는 이도 있다. 비록 결함은 여러 분석적인 기법에 의해서 과학적으로 검출될 수 있지만 결함의 심각도 평가는 특히 예술이라 할 수 있을 이유는 저진폭의 신호와 노이즈 그리고 산업현장의 광범위한 다양성이 존재하기 때문이다.

상태평가와 예지

베어링 결함은 낮은 진폭의 신호를 발생시키고 베어링 상태와 반드시 연관되지는 않기 때문에 진폭은 베어링 상태의 신뢰할 만한 지표라고 할 수 는 없다. 베어링 주파수와 측대역의 평가가 반드시 병행되어야 한다. 비록 외륜의 결함이 가장 일반적인 결함이라도 가장 심각한 것은 아니다. 구름요소 및 케이지 결함도 베어링 수명을 단축시키고 예측하기 힘들다. 따라서 분석가는 유사한 결함을 가진 사례를 경험하여 기계의 결함이 인식된 이후 안전하게 운전될 수 있는 잔여시간에 대한 평가를 가능하도록 한다. 또한 결함심각도와 관련하여 기계의 형식에 따른 다양한 경험을 쌓아야 한다.

예지(prognosis)란 인간의 잔여수명을 결정하듯이 회전기계장치의 잔여수명을 결정하는 과정이다. 이러한 기술은 발전이 많이 더딘데 아직까지 베어링 잔여수명을 결정하는 실질적인 방법은 존재하지 않는다. 결함의 증가률에 대한 불확실성 및 가변성과 결함의 심각도를 평가하기 위해서 사용되는 원격측정기법의 특성 때문에 예지는 매우 어려운 절차이다. 한가지 예를 살펴보면 결함성장행태의 변동을 밝히는 피로균열전달모델을 사용한다거나 상태를 나타내는 특별한 특성(feature)을 찾기 위해 big data를 이용한다거나 하는 등인데 주된 문제점은 결함신호와 결함크기라 치명적인 결함인가의 연관성이 확연하지 않다는 것, 산업환경에서처럼 실험실의 결과가 잘 맞는 확률은 아주 적다는 것이 주요한 약점일 수 있겠다. 무엇보다 산업현장에서의 데이터는 수집이 어렵고 결과와 원인도 너무나도 다양하고 변수가 많다는 것이 한계점이다.

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