KR101492090B1 - 구름베어링의 잔여수명 예측방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 구름베어링의 잔여수명 예측방법에 관한 것으로서, 대상설비 구름베어링의 진동모드에 따른 상태정보와, 대상설비 구름베어링의 진동량 변화에 따른 잔여수명 정보와, 대상설비 구름베어링의 진동 가혹도 정보, 진동 파고율 정보, 진동경향 정보 및 윤활상태 정보를 포함하는 구름베어링의 열화상태 정보 중 적어도 하나 이상의 정보에 기초하여 상기 대상설비 구름베어링의 잔여수명을 예측하는 것을 특징으로 한다.
상기와 같이 본 발명에 의하면, 대상설비 구름베어링의 진동모드에 따른 상태정보와, 구름베어링의 수명을 직접적으로 예측할 수 있는 진동량 변화에 따른 구름베어링의 잔여 수명정보 및 구름베어링의 수명예측은 어려우나 구름베어링의 열화 진행과정을 파악할 수 있는 구름베어링의 열화상태 정보를 구름베어링의 수명 예측에 종합적으로 반영함으로써, 구름베어링의 수명 예측의 신뢰도가 보다 향상되는 효과가 있다.
또한, 기존의 획일적으로 정해진 결함 형태에 따른 구름베어링의 수명 예측방법과는 달리 실시간으로 변화되는 구름베어링의 열화상태 정보를 구름베어링의 수명 예측에 반영함으로써, 보다 실제적이고 정확한 구름베어링의 수명예측이 가능하게 된다.

Description

구름베어링의 잔여수명 예측방법{residual life estimating method of antifriction bearing}

본 발명은 구름베어링의 잔여수명 예측방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 구름베어링의 진동모드에 따른 상태정보, 진동량 변화에 따른 구름베어링의 잔여수명 정보 및 구름베어링의 결함정도에 따른 열화상태를 판단할 수 있는 구름베어링의 열화상태 정보를 종합적으로 분석하여 구름베어링의 잔여수명을 실시간으로 보다 정확하게 예측할 수 있도록 한 구름베어링의 잔여수명 예측방법에 관한 것이다.

일반적으로 설비의 수명예측은 설비의 보수시기를 결정하는 중요한 요소로서 해당 설비의 수명을 오측하여 해당 설비의 보수시기를 놓치게 될 경우, 전체 설비에 치명적인 손상이 발생되어 기업의 생산성에 큰 영향을 미치게 되므로 해당 설비 관리자는 해당 설비의 수명을 정확하게 예측하여 적절한 보수시기를 선택해야 한다.

특히, 설비의 수명에 직접적으로 영향을 미치는 기계요소는 설비의 회전축을 지지하고 있는 베어링이므로 설비의 수명 예측은 일반적으로 베어링의 수명 예측으로 결정하고 있다.

그러나, 기존의 구름베어링 수명 예측방법은 베어링 설계시 적용되는 이론적 수식에 근거하여 구름베어링의 수명을 유추하는 방법을 사용하고 있어, 실제 작업 현장에서 구름베어링의 환경변화나 부하변동에 따른 요인을 감안하면 정확한 수명 예측은 불가능하다.

이러한 이유로 최근에는 구름베어링의 진동량 변화나 진동형태 분석을 통해 단발적인 수명을 예측하고 있으나 이 또한 정확한 수명 예측이 불가능하여 실제 작업 현장에 적용하기 어려운 실정이다.

한국등록특허 제 0715252호

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 대상설비 구름베어링의 진동모드에 따른 상태정보와, 구름베어링의 수명을 직접적으로 예측할 수 있는 진동량 변화에 따른 구름베어링의 잔여 수명정보 및 구름베어링의 열화 진행과정을 파악할 수 있는 구름베어링의 열화상태 정보를 종합적으로 반영하여 구름베어링의 잔여수명을 실시간으로 보다 정확하게 예측할 수 있도록 한 구름베어링의 잔여수명 예측방법을 제공함에 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따르면, 대상설비 구름베어링의 진동모드에 따른 상태정보와, 대상설비 구름베어링의 진동량 변화에 따른 잔여수명 정보와, 대상설비 구름베어링의 진동 가혹도 정보, 진동 파고율 정보, 진동경향 정보 및 윤활상태 정보를 포함하는 구름베어링의 열화상태 정보 중 적어도 하나 이상의 정보에 기초하여 상기 대상설비 구름베어링의 잔여수명을 예측하는 것을 특징으로 하는 구름베어링의 잔여수명 예측방법이 개시된다.

또한, 상기 구름베어링의 진동모드에 따른 상태정보, 진동량 변화에 따른 잔여수명 정보 및 상기 구름베어링의 열화상태 정보를 결함정도에 따라 분류하여 결함정도에 따른 점수를 부여하고, 상기 구름베어링의 진동모드에 따른 상태정보, 진동량 변화에 따른 잔여수명 정보 및 상기 구름베어링의 열화상태 정보 각각의 결함정도에 따른 점수를 합산하여 위험등급을 산출하며, 산출된 상기 위험등급에 기초하여 상기 구름베어링의 잔여수명을 예측하는 것이 바람직하다.

또한, 상기 구름베어링의 진동모드에 따른 상태정보, 진동량 변화에 따른 잔여수명 정보 및 상기 구름베어링의 열화상태 정보 중 결함정도가 가장 높은 정보가 둘 이상 발생할 경우, 상기 결함정도가 가장 높은 정보에 해당하는 점수에 가중치를 부여한 점수와 타 정보의 결함정도에 따른 점수를 합산하여 위험등급을 산출하는 것이 보다 바람직하다.

또한, 산출된 상기 위험등급에 따라 상기 대상설비 구름베어링의 조치사항을 출력하여 제시하도록 하는 것이 더욱 바람직하다.

상기와 같이 본 발명에 의하면, 대상설비 구름베어링의 진동모드에 따른 상태정보와, 구름베어링의 수명을 직접적으로 예측할 수 있는 진동량 변화에 따른 구름베어링의 잔여 수명정보 및 구름베어링의 수명예측은 어려우나 구름베어링의 열화 진행과정을 파악할 수 있는 구름베어링의 열화상태 정보를 구름베어링의 수명 예측에 종합적으로 반영함으로써, 구름베어링의 수명 예측의 신뢰도가 보다 향상되는 효과가 있다.

또한, 기존의 획일적으로 정해진 결함 형태에 따른 구름베어링의 수명 예측방법과는 달리 실시간으로 변화되는 구름베어링의 열화상태 정보를 구름베어링의 수명 예측에 반영함으로써, 보다 실제적이고 정확한 구름베어링의 수명예측이 가능하게 된다.

도 1은 본 발명에 따른 구름베어링의 잔여수명 예측방법의 흐름도이다.
도 2는 S1 및 S2 단계에서의 UI화면을 나타낸 것이다.
도 3의 (a) ~ (d)는 구름베어링의 결함주파수 유형에 따라 분류된 구름베어링의 진동모드에 따른 스펙트럼 데이터를 나타낸 것이다.
도 4는 구름베어링의 진동시간 파형과 그에 따른 피크 값과 실효 값을 나타낸 것이다.
도 5는 구름베어링의 운전시간에 따른 열화정도를 나타낸 구름베어링의 진동 경향 곡선을 도시한 것이다.
도 6은 S4 단계에서 산출된 위험등급에 따른 조치사항을 표로 나타낸 것이다.
도 7은 S5 단계에서의 UI화면을 나타낸 것이다.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다. 도면들 중 동일한 구성요소들은 가능한 어느 곳에서든지 동일한 부호들로 나타내고 있음에 유의해야 한다. 또한 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다.

도 1은 본 발명에 따른 구름베어링의 잔여수명 예측방법의 흐름도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 구름베어링의 잔여수명 예측방법은 대상설비 정보 검색 및 입력 단계(S1), 대상설비 구름베어링의 각 결함유형별 상태정보 입력 단계(S2), 각 결함유형을 결함정도에 따라 분류하여 점수를 부여하는 단계(S3), 각 결함유형의 결함정도에 따른 점수를 합산하여 위험등급을 산출하는 단계(S4) 및 산출된 위험등급에 따른 조치사항을 출력하는 단계(S5)를 포함하여 이루어진다.

이하에서는 도면을 참조하여 각 단계에 따른 과정을 보다 상세하게 설명하기로 한다.

도 2는 S1 및 S2 단계에서의 UI화면을 나타낸 것이다.

도 2를 참조하면, 설비 관리자는 A에 표시된 대상설비 검색창을 통해 수명을 예측하고자 하는 대상설비를 검색하고 입력하게 된다.(S1 단계)

그리고, B에 표시된 바와 같이, 검색된 대상설비의 결함유형별 상태정보를 입력하게 된다.

여기서, 대상설비의 결함유형은 대상설비 구름베어링의 진동모드에 따른 상태정보, 대상설비 구름베어링의 진동량 변화에 따른 잔여수명 정보 및 대상설비 구름베어링의 진동 가혹도 정보, 진동 파고율 정보, 진동경향 정보 및 윤활상태 정보를 포함하는 대상설비 구름베어링의 열화상태 정보를 포함하여 이루어진다.

이하에서는 각 결함유형에 따른 상태정보를 산출하는 방법에 대해 보다 상세하게 설명하기로 한다.

1. 대상설비 구름베어링의 진동모드

도 3의 (a) ~ (d)는 구름베어링의 결함주파수 유형에 따라 분류된 구름베어링의 진동모드에 따른 스펙트럼 데이터를 나타낸 것이다.

도 3을 참조하면, 대상설비 구름베어링의 진동모드에 따른 상태정보는 구름베어링의 내륜 결함, 외륜 결함 등과 같이 구름베어링 결함과 직접적으로 관련된 구름베어링 결함 주파수, 구름베어링 결함 주파수의 조화파 주파수 및 사이드 밴드 주파수의 변화를 나타낸 스펙트럼 데이터를 분석하여 산출되고, 결함주파수 유형에 따라 4단계로 분류되며, 각 단계에 따른 대략적인 잔여수명을 산출할 수 있다.

이하에서 보다 상세하게 설명하면, 진동모드 1단계는 고주파수 대역으로 분류되고, (a)에 도시된 바와 같이, 구름베어링 결함의 초기신호로서 고주파수 대역에서 구름베어링 결함 주파수와 조화파의 스펙트럼 데이터가 나타난다.

위와 같은 구름베어링의 결함 주파수가 발생하는 이유는 결함지점을 통과할 때 볼의 충격에 의해 고주파수 광대역 잡음이 발생되어 고주파수의 베어링 고유 진동수를 여기시키기 때문이며, 이 때 구름베어링의 잔여수명은 설계수명의 10~20% 정도이다.

진동모드 2단계는 중간주파수 대역으로 분류되고, (b)에 도시된 바와 같이, 구름베어링 결함 주파수의 많은 조화파 성분들이 스펙트럼 데이터에 나타난다.

위와 같이, 구름베어링 결함 주파수의 많은 조화파 성분들이 나타나는 이유는 계속되는 하중에 의해 구름베어링이 열화되고 축의 회전속도에 의해 구름베어링 결함 주파수가 변조되기 때문이다.

그리고, 구름베어링 결함 주파수의 조화파에 대한 사이드밴드 진폭이 구름베어링 결함 주파수의 조화파의 진폭을 넘어서게 되며, 이 때 구름베어링의 잔여수명은 설계수명의 5~10% 정도이다.

진동모드 3단계는 결함주파수 대역으로 분류되고, (c)에 도시된 바와 같이, 결함주파수의 조화파 성분, 사이드 밴드 주파수와 함께 기본 구름베어링의 결함 주파수(결함 주파수의 1차 성분)가 스펙트럼 데이터에 나타난다.

여기서, 사이드밴드 주파수는 볼 결함 주파수나 케이지(Cage) 결함 주파수와 관련되어 나타나는데, 이는 구름 요소인 볼과 케이지 또는 내륜, 외륜의 접촉으로 손상이 진전되어 이들로부터 떨어져 나온 물질로 인해 구름베어링의 열화가 진전되었기 때문이다. 이 때, 구름베어링의 잔여수명은 설계수명의 1~5% 정도이며, 회전속도와 부하에 따라 차이를 보인다.

진동모드 4단계는 측대파 및 기전 진동 대역으로 분류되고, (d)에 도시된 바와 같이, 계속해서 진행되는 구름베어링의 열화로 인해 내부 틈새가 증가하게 되어 구름베어링 내에 많은 충격이 발생하게 되며, 이로 인해 광대역의 잡음이 증가하게 된다.

그리고, 광대역의 잡음에 의한 스펙트럼 진폭의 증가가 결함 주파수나 사이드밴드 주파수의 진폭을 넘는 형태가 되므로 외관상 피크가 감소하는 것처럼 보이게 된다. 이 때, 구름베어링의 잔여수명은 설계수명의 약 1% 정도이다.

위와 같이, 분류된 진동모드 중 대상 설비 구름베어링이 해당하는 진동모드 정보로부터 구름베어링의 결함정도를 산출하게 된다.

진동모드 단계에 따른 대상설비 구름베어링의 결함정도를 분류하면 하기 <표 1>과 같으며, 아래로 갈수록 구름베어링의 결함정도가 심각함을 나타낸다.

<표 1>

여기서, 스펙트럼 데이터에 나타난 구름베어링 결함 주파수와 그 조화파의 변화를 분석하여 분류된 진동모드를 통해 구름베어링의 잔여수명을 예측하는 방법은 현재 널리 사용되고 있는 구름베어링의 고전적 수명 예측방법으로서, 구름베어링의 속도변화나 부하변동에 따라 스펙트럼의 형태가 변화될 수 있어 일관성 있는 모드의 형태를 나타내는 것이 어렵다는 점, 윤활유 교체 후 진동 스펙트럼 형태가 변화될 수 있다는 점, 진동 결함의 발생위치가 어느 부위인가에 따라 스펙트럼의 진폭이 변화될 수 있다는 점의 문제점을 내재하고 있으나, 후술하는 진동량 변화에 따른 구름베어링의 잔여수명 정보 및 구름베어링의 열화상태 정보와 함께 병행함으로써 구름베어링의 수명예측의 신뢰도를 높일 수 있게 된다.

2. 대상설비 구름베어링의 진동량 변화에 따른 잔여수명 정보

대상설비 구름베어링의 진동량 변화에 따른 잔여수명 정보는 설비 관리자가 대상설비 구름베어링의 진동량과 회전속도를 알고 있을 때, 하기 수학식 1을 통해 산출된다.

수학식 1

여기서, H : 구름베어링의 잔여수명(Hr) C : 구름베어링의 기본 부하량(Kg)

L : 구름베어링의 동적하중(Kg) M : 회전자 무게(Kg)

V : 진동량(mm/sec) F : 진동 주파수(rpm)

3 : 구름베어링 지수, 롤러 베어링의 경우 3.33

예를 들어, 대상설비 구름베어링이 볼베어링일 경우,

진동 주파수 : 1800rpm 회전자 무게 : 5895.5Kg

베어링 기본 부하량 : 9070Kg 베어링 동적하중 : 453.5Kg

진동량 : 7.62mm/sec 일때 구름베어링의 잔여수명 H를 계산하면 아래와 같다.

위와 같이 산출된 구름베어링의 진동량 변화에 따른 잔여수명 정보에 따라 대상 설비 구름베어링의 결함정도를 분류하게 되며, 산출된 구름베어링의 진동량 변화에 따른 잔여수명 정보에 따라 구름베어링의 결함정도를 단계별로 분류하면 하기 <표 2>와 같으며, 아래로 갈수록 구름베어링의 결함정도가 심각함을 나타낸다.

<표 2>

여기서, 진동량 변화에 따른 구름베어링의 잔여수명 정보는 설비관리자가 구름베어링의 진동량과 회전속도를 알고 있을 때 사용하기 위한 방법으로서, 상기에서 기술한 구름베어링의 진동모드에 따른 상태정보와 후술할 구름베어링의 열화상태 정보와 병행하여 사용함으로써, 대상설비 구름베어링의 잔여수명 예측 신뢰도를 높일 수 있게 된다.

이하에서는 구름베어링의 진동 가혹도 정보, 진동 파고율 정보, 진동경향 정보 및 윤활상태 정보를 포함하는 구름베어링의 열화상태 정보에 대해 살펴보기로 한다.

3. 대상설비 구름베어링의 진동 가혹도 정보

구름베어링의 진동 가혹도 정보는 구름베어링의 결함정도에 따른 기준값이 정해져 있지는 않으나 일반적으로 ISO에서 규정한 진동 속도 값을 구름베어링에 적용하기 위한 가속도 값으로 변환된 값을 사용한다.

예를 들면, 대상설비가 중형기계일 때, ISO에서는 구름베어링의 진동속도에 따라 1.12mm/s(rms) 미만 : 양호, 1.12mm/s(rms)이상 ~ 2.8mm/s(rms)미만 : 약간 불량, 2.8mm/s(rms) ~ 7.1mm/s(rms)미만 : 불량, 7.1mm/s(rms) 이상 : 극도 불량으로 규정하고 있다.

이를 가속도 값을 기준으로 하고 1KHz 이상의 주파수를 진동 측정대역으로 사용하는 구름베어링에 적용하기 위해서는 하기 수학식 2를 이용하여 구름베어링의 진동속도 값을 가속도 값으로 환산하여 이를 통해 구름베어링의 진동 가혹도 정보를 산출하게 된다.

수학식 2

여기서, Acc : 구름베어링의 진동 가속도 f : 구름베어링의 진동 주파수

V : 구름베어링의 진동속도 e : 0.707

위와 같이 산출된 구름베어링의 진동 가속도 값인 구름베어링의 진동 가혹도 정보에 따라 구름베어링의 결함정도를 산출하게 된다.

구름베어링의 진동 가혹도 정보를 구름베어링의 결함정도에 따라 단계별로 분류하면 하기 <표 3>과 같으며, 아래로 갈수록 구름베어링의 결함정도가 심각함을 나타낸다.

<표 3>

여기서, 상기와 같이 분류된 구름베어링의 진동 가혹도 정보는 구름베어링의 직접적인 잔여수명은 예측할 수 없으나, 구름베어링의 결함정도에 따른 열화상태를 잘 나타내고 있어 상기에서 기술한 구름베어링의 진동모드에 따른 상태 정보, 구름베어링의 진동량 변화에 따른 잔여수명 정보 및 후술할 다른 열화상태 정보들과 병행하여 사용할 경우, 구름베어링의 수명 예측 신뢰도를 높일 수 있게 된다.

4. 대상설비 구름베어링의 진동 파고율 정보

도 4는 구름베어링의 진동시간 파형과 그에 따른 피크 값과 실효 값을 나타낸 것이다.

구름베어링의 진동 파고율은 도 4에 도시된 바와 같이, 구름베어링의 진동시간 파형에서 나타나는 피크 값을 실효 값으로 나눈 것으로, 정현파일 경우 파고율은 일반적으로 1.414이며, 구름베어링의 진동시간 파형이 충격파에 가까울수록 실효값은 작아져 진동 파고율은 커지게 된다.

이러한 진동시간 파형이 충격파로 나타나는 양상은 일반적인 축진동과는 달리 충격이 발생하는 구름베어링의 경우에서 발생되는 것으로, 충격 파형이 크다는 것은 구름베어링에서 충격이 많이 발생되고 있음을 의미하며, 이는 곧 구름베어링의 진동 파고율이 높다는 것을 의미한다.

따라서, 구름베어링에서 발생되는 충격의 크고 작음을 판단하는 구름베어링의 진동 파고율 정보를 이용하여 구름베어링의 결함정도에 따른 열화상태를 파악할 수 있게 된다.

구름베어링의 진동 파고율 정보를 구름베어링의 결함정도에 따라 단계별로 분류하면 하기 <표 4>와 같으며, 아래로 갈수록 구름베어링의 결함정도가 심각함을 나타낸다.

<표 4>

상기와 같은 구름베어링의 진동 파고율 정보는 구름베어링의 잔여수명을 직접적으로 예측할 수는 없으나 구름베어링의 결함의 심각도를 잘 나타낼 수 있다는 장점이 있어 상기에서 기술한 구름베어링의 진동모드 상태정보, 진동량 변화에 따른 구름베어링의 잔여수명 정보 및 다른 열화상태 정보와 병행할 경우 보다 명확한 구름베어링의 수명을 예측할 수 있다는 장점이 있다.

5. 대상설비 구름베어링의 진동경향 정보

도 5는 구름베어링의 운전시간에 따른 열화정도를 나타낸 구름베어링의 진동 경향 곡선을 도시한 것이다.

구름베어링의 진동경향 정보는 도 5에 도시된 바와 같이, 구름베어링의 진동경향 곡선을 통해 운전시간에 따른 구름베어링의 진동량 변화를 시각적으로 비교하여 구름베어링의 결함정도와 열화정도를 검출하게 된다.

특히, 본 발명에서는 구름베어링의 진동량 변화를 통해 단순히 설정된 레벨에 의해 결함정도 및 열화정도를 검출하는 것 외에 구름베어링의 갑작스러운 열화를 방지하기 위해 진동경향 곡선의 기울기를 계산하여 기울기의 각도 변화값에 따라 결함정도에 따른 열화상태를 분류하여 진동 경향정보를 분류하였다.

진동경향 곡선의 기울기의 각도 변화값을 구름베어링의 결함정도에 따라 단계별로 분류하면 하기 <표 5>와 같으며, 아래로 갈수록 구름베어링의 결함정도가 심각함을 나타낸다.

<표 5>

상기와 같이 분류된 진동경향 정보는 구름베어링의 수명을 직접적으로 예측하기는 어려우나 구름베어링의 결함정도에 따른 열화상태를 잘 나타내고 있어, 구름베어링의 진동모드에 따른 상태정보, 진동량 변화에 따른 구름베어링의 잔여수명 정보 및 다른 열화상태 정보와 병행하여 사용할 경우 구름베어링의 수명 예측의 신뢰도를 높일 수 있게 된다.

6. 대상설비 구름베어링의 윤활상태 정보

구름베어링의 윤활상태 정보는 윤활유의 직접적인 분석을 통해 윤활유에 포함된 이물질의 크기에 따라 오염도를 측정하여 이를 통해 구름베어링의 결함정도 및 열화정도를 추정함으로써 분류된다.

구름베어링의 윤활상태 정보를 구름베어링의 결함정도에 따라 단계별로 분류하면 하기 <표 6>과 같으며, 아래로 갈수록 구름베어링의 결함정도가 심각함을 나타낸다.

<표 6>

여기서, 구름베어링의 윤활상태 정보도 구름베어링의 수명을 직접적으로 예측하기는 어려우나 구름베어링의 결함정도에 따른 열화상태를 추정할 수 있어, 구름베어링의 진동모드에 따른 상태정보, 진동량 변화에 따른 구름베어링의 잔여수명 정보 및 다른 열화상태 정보와 병행하여 사용할 경우 구름베어링의 수명 예측의 신뢰도를 높일 수 있게 된다.(S2 단계)

상기와 같이 본 발명은 구름베어링의 진동모드에 따른 상태정보, 구름베어링의 수명을 직접적으로 예측할 수 있는 진동량 변화에 따른 구름베어링의 잔여 수명정보 및 구름베어링의 수명예측은 어려우나 구름베어링의 열화 진행과정을 파악할 수 있는 구름베어링의 열화상태 정보를 종합적으로 평가하여 구름베어링의 수명 예측에 반영함으로써 구름베어링의 수명 예측의 신뢰도가 보다 향상된다.

또한, 기존의 획일적으로 정해진 결함 형태에 따른 구름베어링의 수명 예측방법과는 달리 실시간으로 변화되는 구름베어링의 열화상태 정보를 구름베어링의 수명 예측에 반영함으로써, 보다 실제적이고 정확한 구름베어링의 수명예측이 가능하게 된다.

상기에서 기술된 바와 같이, 대상설비 구름베어링의 6가지의 결함유형은 결함정도에 따라 4단계로 분류되며, 각각의 결함유형의 결함정도에 따른 단계에 각각 점수를 부여하게 된다.

첫번째 방법으로 6가지 결함유형을 결함정도에 따라 분류한 단계 중 1, 2, 3 단계에 해당되는 점수는 각각 일정한 증가폭을 두고 증가하도록 점수를 부여하고, 결함정도가 심각한 4 단계에 해당하는 점수는 3단계의 점수와 비교하여 높은 증가폭을 가지도록 가중치를 부여하는 방법을 사용할 수 있다.

두번째 방법으로 6가지 결함유형 중 결함정도가 심각한 4단계에 해당하는 유형이 2개 이상 발생하게 될 경우, 결함정도가 심각한 4단계에 해당되는 결함유형의 점수에 가중치를 부여하는 방법을 사용할 수 있다.(S3 단계)

그리고, 최종적으로 6가지 결함유형의 결함정도에 따른 단계에 해당하는 점수들을 합산하여 위험등급을 산출하게 된다.(S4 단계)

위와 같이, 6가지 결함유형의 결함단계 중 결함정도가 심각한 4단계에 해당되는 점수에 3단계 점수와 비교하여 높은 증가폭을 가지도록 가중치를 부여하는 방법과 6가지 결함유형 중 결함정도가 심각한 4단계에 해당하는 유형이 2개 이상 발생하게 될 경우, 결함정도가 심각한 4단계에 해당되는 결함유형의 점수에 가중치를 부여하는 이유는 구름베어링의 결함정도에 따른 구분을 보다 명확하게 제시하기 위함이다.

이상, 대상설비 구름베어링의 6가지 결함유형의 단계에 따른 점수를 모두 합산하여 위험등급을 산출하는 것으로 설명하고 있으나, 본 발명은 6가지 유형을 모두 사용하는 방법에 한정되는 것은 아니며, 6가지 결함유형 중 구름베어링의 진동모드에 따른 상태정보 및 진동량 변화에 따른 구름베어링의 잔여수명 정보에 대상설비 구름베어링의 진동 가혹도 정보, 진동 파고율 정보, 진동경향 정보 및 윤활상태 정보를 포함하는 구름베어링의 열화상태 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 사용하는 방법을 사용할 수 있다.

도 6은 S4 단계에서 산출된 위험등급에 따른 조치사항을 표로 나타낸 것이고, 도 7은 S5 단계에서의 UI화면을 나타낸 것이다.

본 발명은 대상설비 구름베어링의 6가지 결함유형의 단계에 따른 점수를 합산하여 도 6에 도시된 바와 같이, 위험등급을 분류한 테이블에 기초하여 도 7에 도시된 UI화면 C에 표시된 바와 같이, 각각의 위험 등급에 따른 구름베어링의 보수시기 및 조치사항을 제시하도록 하고 있다. (S5 단계)

비록 본 발명이 상기 바람직한 실시 예들과 관련하여 설명되어졌지만, 발명의 요지와 범위로부터 벗어남이 없이 다양한 수정이나 변형을 하는 것이 가능하다. 따라서, 첨부된 특허 청구범위는 본 발명의 요지에 속하는 이러한 수정이나 변형을 포함할 것이다.

Claims (4)

1. 대상설비 구름베어링의 진동모드에 따른 상태정보와,
   대상설비 구름베어링의 진동량 변화에 따른 잔여수명 정보와,
   대상설비 구름베어링의 진동 가혹도 정보, 진동 파고율 정보, 진동경향 정보 및 윤활상태 정보를 포함하는 구름베어링의 열화상태 정보 중 적어도 하나 이상의 정보에 기초하여 상기 대상설비 구름베어링의 잔여수명을 예측하는 것을 특징으로 하되,
   상기 구름베어링의 진동모드에 따른 상태정보, 진동량 변화에 따른 잔여수명 정보 및 상기 구름베어링의 열화상태 정보를 결함정도에 따라 분류하여 결함정도에 따른 점수를 부여하고,
   상기 구름베어링의 진동모드에 따른 상태정보, 진동량 변화에 따른 잔여수명 정보 및 상기 구름베어링의 열화상태 정보 각각의 결함정도에 따른 점수를 합산하여 위험등급을 산출하며,
   산출된 상기 위험등급에 기초하여 상기 구름베어링의 잔여수명을 예측하는 것을 특징으로 하고,
   상기 구름베어링의 진동모드에 따른 상태정보, 진동량 변화에 따른 잔여수명 정보 및 상기 구름베어링의 열화상태 정보 중 결함정도가 가장 높은 정보가 둘 이상 발생할 경우,
   상기 결함정도가 가장 높은 정보에 해당하는 점수에 가중치를 부여한 점수와 타 정보의 결함정도에 따른 점수를 합산하여 위험등급을 산출하는 것을 특징으로 하는 구름베어링의 잔여수명 예측방법.
   
2. 삭제
3. 삭제
4. 제 1 항에 있어서,
   산출된 상기 위험등급에 따라 상기 대상설비 구름베어링의 조치사항을 출력하여 제시하도록 한 것을 특징으로 하는 구름베어링의 잔여수명 예측방법.
   

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