Review of Application Cases of Machine Condition Monitoring Using Oil Sensors

윤활유 분석 센서를 통한 기계상태진단의 문헌적 고찰(적용사례)

Abstract

In this paper, studies on application cases of machine condition monitoring using oil sensors are reviewed. Owing to rapid industrial advancements, maintenance strategies play a crucial role in reducing the cost of downtime and improving system reliability. Consequently, machine condition monitoring plays an important role in maintaining operation stability and extending the period of usage for various machines. Machine condition monitoring through oil analysis is an effective method for assessing a machine's condition and providing early warnings regarding a machine's breakdown or failure. Among the three prevalent methods, the online analysis method is predominantly employed because this method incorporates oil sensors in real-time and has several advantages (such as prevention of human errors). Wear debris sensors are widely employed for implementing machine condition monitoring through oil sensors. Furthermore, various types of oil sensors are used in different machines and systems. Integrated oil sensors that can measure various oil attributes by incorporating a single sensor are becoming popular. By monitoring wear debris, machine condition monitoring using oil sensors is implemented for engines, automotive transmission, tanks, armored vehicles, and construction equipment. Additionally, such monitoring systems are incorporated in aircrafts such as passenger airplanes, fighter airplanes, and helicopters. Such monitoring systems are also employed in chemical plants and power plants for managing overall safety. Furthermore, widespread application of oil condition diagnosis requires the development of diagnostic programs.

1. 서론

기계시스템을 효율적으로 관리하기 위해서 보전 전략 (maintenance strategy)을 사용한다. 요즘은 사후 보전 (corrective maintenance) 보다는 주기적인 측정을 통해 고장을 미리 예측하거나 큰 파손을 방지하기 위해 예방 보전(preventive maintenance)이나 선행 보전(proactive maintenance) 전략을 추구한다. 기계상태진단 분야는 이런 보전 전략을 추구하는데 필요한 학문이다. 기계상태진 단에는 가장 많이 사용되고 있는 소음, 진동을 이용하여 진단하는 방법 외에도 compliance monitoring, structure integrity monitoring, 열화상이나 초음파 같은 비파괴 방법을 이용한 상태진단, 윤활유나 마모입자 분석을 이용한 상태진단 방법이 있다[1]. 윤활유 모니터링은 기계의 고장을 진단하는 방법으로 오일 샘플링(oil sampling)을 통해 윤활유를 분석함으로써 기계가 고장 나기 전에 윤활유의 상태나 기계의 상태를 진단하는 방법이다[2]. 이러한 방법을 off-line 방법이라고 하는데 이러한 방법의 가장 큰 단점은 실시간 분석(real- time analysis)이 어렵다는 것이다. 이를 보완한 것이 윤활유 분석 센서를 기반으로 하는 on-line 방법이다. On- line 방법은 오일 샘플링을 이용한 off-line 방법에 비해 시간, 비용적으로 경제적이고 사람에 의한 오염이나 실수를 줄일 수 있으며 더욱이 실시간으로 분석이나 진단이 가능하다[1, 3-4].

윤활유 분석 센서를 활용한 기계상태진단의 장점은 Fig. 1과 같이 마모입자의 발생을 감지하여 기계의 이상이나 손상을 다른 상태진단 방법에 비해 조기에 발견할 수 있다[5]. 그리고 윤활유 분석 또는 측정된 결과들이 주로 증가하거나 감소하는 형태를 나타내기 때문에 분석이 용이하다[1].

Fig. 1. Advantage of machine condition monitoring with oil analysis[1].

본 저자는 윤활유 분석 센서를 이용한 기계상태 진단에서 사용되는 센서들의 종류 및 기능[1]에 대해 먼저 살펴보았다. 마모입자 센서[6-11]뿐만 아니라 점도[12-14], 수분함량[15-16], 수트[17-18], 산가와 염기가[19-20], 에어레이션[21-22], 오염도를 측정하는 센서[1]에 대해 살펴보았다. 가장 연구가 많이 진행되었고 활용도가 높은 마모입자센서는 Fig. 2와 같이 윤활유의 유전율(permittivity), 투자율(permeability), 전도도(conductivity), 광학 특징 (optical properties)의 변화를 이용한다[5]. 그 외에도 그리스 센서[23-24]나 하나의 센서로 여러가지 물성 값을 측정하는 통합형 센서[25-27]에 대해서도 살펴보았다.

Fig. 2. Wear debris sensors[1].

본 논문에서는 이러한 윤활유 분석 센서를 이용하여 기계상태진단이 적용된 사례를 중심으로 기존의 문헌들을 분석하여 서술하고자 한다.

2. 본론

윤활유 센서를 활용한 기계상태진단의 여러 사례를 통해 현재의 이 분야의 기술을 설명하고자 한다. 우선 가장 많이 적용되고 있는 마모입자 센서를 통한 전체적인 내용을 파악한 뒤, 기계 또는 시스템 별로 적용 사례를 소개하고자 한다.

2-1. 마모입자 센서를 활용한 기계상태진단 사례

기계의 상태를 확인하기 위해서는 고장 메커니즘을 알아야 한다. 그 고장 메커니즘 중에는 마모가 가장 흔한 타입이며 반드시 윤활시스템에서 발생된다[28]. Fig. 3은 시간에 따른 마모입자 사이즈(wear debris size)와 농도(concentration)를 보여준다. 새로운 엔진이나 기어박스 같이 마모가 발생되는 기계시스템에서 초기나 정상 상태 (normal condition)일 때는 마모입자의 크기가 1~10 µm이고 농도는 거의 일정하다. 그러나 기계가 비정상 상태(abnormal condition)일 때는 20~100 µm 크기의 비교적 큰 마모입자가 발생한다. 상대적으로 큰 마모입자는 3-body 연삭마모(three-body abrasive wear)의 원인이 되기도 한다. 따라서 마모입자를 통한 기계상태진단을 할 때 주로 20 µm이상의 마모 입자를 모니터링한다[1,28].

Fig. 3. Relationships of wear debris size, concentration, and machine conditions[28].

상기 큰 마모입자의 발견은 기계고장의 진단에서 비정상 마모 조건(abnormal wear condition)을 확인하는데 중요하다[29]. 마모입자를 측정하는 센서를 이용하여 풍력 발전기, 기어박스, 엔진, 항공기 등에 많이 적용되고 있다.

2-2.풍력 발전기 적용 사례

풍력 발전에서도 심각한 손상에 따른 비용을 절감하기 위한 보전 활동(maintenance activity)이 아주 중요하다[30]. 유지, 보수 비용이 유럽의 해상 풍력발전의 경우는 전체의 18~23%이고 육상 풍력발전의 경우는 12~ 30%이다[31]. 풍력 발전기의 기어박스(gearbox)는 Fig. 4와 같은 손상들로 인해 다른 구성요소에 비해 고장시간 (downtime)과 고장율(failure rate)이 크다[32]. 기어박스에서는 기어 손상, 베어링 손상, 축의 손상, 윤활유의 누설 및 고온 문제 등이 발생한다. 이때 상대 운동을 하는 금속 표면에서는 마이크로 피팅(micro-pitting), 스커핑(scuffing), 플레이킹(flaking) 등의 마모 손상이 나타난다 [33-36]. Fig. 5는 시간에 따른 진단 과정을 나타내는 그래프로 P점은 잠재적인 고장 조건을 발견한 시점을 나타내고 F점은 기능 고장을 일으키는 시점을 나타낸다. 그리고RUL(remaining useful life)은 고장 진행과정에서 P점 이후의 잔존 수명을 나타낸다[32]. 이와 같은 기어박스나 주요 베어링 장치의 상태진단을 위하여 다양한 형태의 모니터링 방법을 활용하고 있다[37]. 마모입자 센서에는 철분 마모만을 측정하는 센서를 사용하거나 철분, 비 철 마모입자를 모두 측정이 가능한 인덕턴스(inductance) 마모입자 센서를 주로 이용한다. 그리고 윤활유의 오염도에 대해 입자계수기(particle counter)를 사용하여 상태 진단을 하고 있다[38]. 그 외에도 유전상수(dielectric constant)나 전기 전도도(electrical conductivity)를 이용한 센서를 활용하기도 한다. 이는 전기 전도도와 유전상수가 윤활유의 열화(degradation) 및 첨가제의 소멸(depletion)과 관련이 있기 때문이다. 그러나 이 물성 값들은 온도의 변화에 의존적이고 또한 데이터의 해석 기술에 의존도가 높다[39]. 또한 간단한 방법으로는 윤활유 센서로 압력, 온도를 측정하거나 필터의 상태를 확인하며 복합적인 방법으로는 진동 센서와 윤활유 센서를 함께 사용하여 상태진단을 하는 것이다[36].

Fig. 4. Failure examples of wind turbine gearbox [32].

Fig. 5. Condition monitoring of wind turbine gearbox[32].

2-3. 엔진의 적용 사례

엔진 윤활유는 상대 운동을 하는 구성요소의 마찰을 감소시키는 기능뿐만 아니라 청정제(detergent)나 분산제 (dispersant)가 구성 요소들을 깨끗하게 유지시키는 기능 등을 가지고 있다. 이전에는 윤활유를 샘플링하여 점도, 산가, 염기가, 수분 함량, 불용분의 양 등을 분석함으로써 상태진단을 하였다[40]. 요즘은 자동차 엔진뿐만 아니라 선박용 엔진, 장갑차나 탱크의 엔진등에 윤활유 센서를 이 용한 실시간 상태진단이 적용되고 있다. 최근에는 유전상수나 전기화학적 임피던스(electrochemical impedance)를 이용[41]하거나 가시화 페로그래피(visual ferrograph) 를 이용[42]하여 엔진 윤활유를 상태진단하고 있다. 전기화학적 임피던스를 이용한 측정에서는 부동액의 주성분인 글리콜(glycol)의 오염이나 수트(soot)의 오염 및 전체적인 오염도를 평가하였다[43-45]. 그리고 유전상수와 전기전도도를 이용하여 엔진 윤활유의 산가(acid number, AN)를 측정하였다[46]. 유전상수와 전기화학적 임피던스를 이용한 분석은 빠르며 간단하고 기존 표준 테스트 방법과의 연계에 어려움이 없으며 가격이 비교적 저렴하다는 장점을 가지고 있다[40]. 온라인 가시화 페로그래피(on-line visual ferrograph, OLVF)는 Fig. 6와 같이 이미지 센서를 활용하여 엔진의 마모입자 농도를 연속적으로 모니터링 가능한 장치로 높은 샘플링 빈도수(high sampling frequency)와 자동 모니터링이 된다는 장점을 가지고 있다. 이 방법은 마모입자의 사이즈, 농도, 형상 정보를 알 수 있으나 마모 예측에 활용되지 않았다[42,47].

Fig. 6. Schematic diagram of the OLVF system[47].

국내에서도 유전상수를 이용하여 자동차 엔진오일의 품질을 모니터링하는 시스템에 대한 연구를 수행하였다. 개발된 센서들은 오일필터 일체형 센서 또는 Fig. 7과 같이 딥스틱게이지 타입(dipstick gauge type)의 소형 센서이며 엔진오일의 열화정도를 측정하였다[48-49].

Fig. 7. Dipstick gauge type small engine oil sensor[48].

선박용 디젤 엔진(marine diesel engine)에서는 복잡한 진동 소스, 간섭 등으로 발생하는 고장을 진동으로만 측정함으로써 엔진을 모니터링하기 어렵다. 그래서 윤활유 센서를 이용한 오일 분석이 엔진의 기계상태진단에 중요한 방법이 되었다. 주로 온라인 페로그래피 (on-line ferrograph)를 이용하여 엔진 윤활유의 상태를 진단하였다[50].

국내에서 탱크의 엔진과 변속기로 구성된 파워 트레인의 상태진단을 위해 Fig. 8과 같이 마모입자 센서, 마모입자 계수(particle counter) 센서, 염기가와 첨가제의 소멸 상태를 모니터링하는 센서들로 진단시스템을 구성하여 성능 테스트에 적용하였다.

Fig. 8. Oil condition monitoring system of tank.

2-4. 항공기 적용 사례

전투기, 헬리곱터, 수송기 등 항공기에 Fig. 9와 같은 윤활유 센서들을 이용한 상태진단은 주로 엔진, 변속기, 유압 라인에 적용되고 있다. 항공기에서는 3가지 관점에서 윤활유 모니터링이 이루어지고 있다. 3가지 관점은 윤활유의 품질(oil quality), 입자(debris), 윤활유 시스템 운영 (oil system operation)이다. 특히 입자 모니터링은 엔진의 상태진단 시스템에서 중요한 요소 중에 하나이다. SOA(spectrometric oil analysis), magnetic chip collector, electric chip collector를 이용하여 윤활유에 포함된 불순물 입자를 모니터링한다. Fig. 10은 GE90 항공기 엔진에 설치된 와류 입자 분리기 (vortex debris separator)로 와류를 발생시켜 입자와 공기, 윤활유로 분리함으로써 센서가 입자의 양을 측정하게 한다. 이런 방법 등을 통해 항공기는 보다 정밀한 윤활유 상태진단이 가능하도록 개발을 하고 있다[51].

Fig. 9. Oil monitoring sensors of aircraft.

Fig. 10. Vortex separator of quantitative debris monitoring sensor in aircraft[51].

2-5.그 외 기계시스템의 적용 사례

지금까지 언급된 기계시스템 외에도 윤활유 센서를 통한 기계상태진단의 적용사례에는 건설장비, 고속철, 운반 기계 등이 있다.

가혹한 환경에서 작업을 수행하는 건설 장비들의 상태 진단은 기계의 신뢰성 측면에서 필요하다. 예전에는 주로 윤활유의 압력과 온도, 부동액의 온도 등을 모니터링 하였으나[52] 마모입자 센서와 통합형 센서(integrated sensor) 를 통해 윤활유의 여러 물성 값을 모니터링하여 상태진단을 하고 있다. Fig. 11과 같이 임피던스를 이용한 센서를 통해 철분 입자와 비철 입자를 측정 가능하며 수분과 공기 방울의 측정이 가능한 시스템을 개발하고 있다. 또한 Fig. 12와 같이 입자를 측정하여 오염도를 평가하는 센서로 굴삭기의 유압유에 대해 상태진단하기도 한다[54]. 일본의 Hitachi에서도 오염도 센서 뿐만 아니라 유전상수, 점도 등을 동시에 측정 가능한 통합형 센서인 TE사 의 센서를 이용하여 유압작동유의 상태진단을 하고 있다.

Fig. 11. Schematic of impedance sensor in construction equipment [53].

Fig. 12. Particle sensors installed on a 20 ton hydraulic excavator[54].

국내에서도 건설기계의 액슬(axle)에 철분 마모 센서를 이용한 상태진단이나 유압작동유에 통합형 센서를 활용한 기계상태진단에 대해 연구를 진행하고 있다[4,55].

고속철(high-speed railway)에도 기어박스에 윤활유 센서를 이용한 상태진단을 적용하고 있으며 주로 마모입자 센서를 이용하거나 Fig. 13과 같이 수분함량을 측정하는 센서[56]를 활용하고 있다.

Fig. 13. Moisture content sensor of construction equipment[56].

석탄 등의 광물을 채굴하는 현장에서 가루 또는 덩어리의 석탄을 운반하는데 필요한 스크레이퍼 컨베이어 (scraper conveyor)에서도 마모입자 센서나 오염도 센서를 활용하여 상태진단을 적용하고 있다[57]. 그 외에도 전력을 생산하는 발전소나 화학 플랜트에서 윤활유 센서를 통한 기계상태진단 시스템이 적용되고 있다.

3. 결론

본 논문에서는 윤활유 센서를 활용한 기계상태진단의 장점과 마모입자 센서, 점도 센서, 통합형 센서 등 다양한 윤활유 센서에 대해 간단히 소개를 하였다. 그리고 윤활유 센서를 활용한 기계상태진단 사례에 대해 기계 시스템 별로 정리를 하였다. 이 기술은 각종 자동차 엔진과 선박용 엔진, 풍력 발전기, 항공기, 건설장비, 고속철 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 윤활유를 활용한 기계 상태진단은 현재 적용되고 있는 기계시스템 뿐만 아니라 앞으로 활용 영역을 확대하기 위해서는 보다 정밀하고 적합한 센서의 개발과 함께 진단 알고리즘에 대한 연구가 필요하다.