현장 유액 모니터링 시스템은 공업 설비 상태 모니터링과 고장 진단의 핵심 기술 수단으로 기계 설비 윤활 또는 액압 유액의 성능 파라미터 및 오염물 정보를 실시간으로 수집, 분석함으로써 설비 건강 상태의 정확한 평가를 실현한다.이 시스템은 센서 기술, 데이터 수집 및 전송 기술, 유액 분석 알고리즘 및 스마트 진단 모델을 융합하여 예방적 유지보수를 위한 데이터 지원을 제공한다.다음은 시스템 구성, 핵심 기능 모듈 및 작업 원리 세 가지 측면에서 상세히 서술한다.

1. 시스템 구성

현장 유액 모니터링 시스템은 센서 배열, 데이터 수집 및 전송 단위, 중앙 처리 및 분석 플랫폼, 경보 및 제어 모듈 및 보조 지원 시스템 등 5개 부분으로 구성되며, 각 모듈은 협동 작업하여 폐쇄 루프 모니터링 체계를 형성한다.

1. 센서 어레이

센서는 시스템의 데이터 원천으로 유액의 물리, 화학 및 연마 입자의 특징을 포착하는데 주로 다음과 같은 것을 포함한다.

- 입자 센서: 전감식, 커패시터식 또는 광학 원리를 사용하여 유액 중의 금속 입자의 농도, 사이즈 분포 및 형태를 측정한다(예를 들어 철자성 입자 센서는 정상적인 마모와 이상 마모를 구분할 수 있다).

- 오염도 센서: 광 산란법 또는 초음파 감쇠법을 통해 유액의 총 입자 수(예: ISO 청결도 등급)를 측정합니다.

- 이화학적 특성 센서: 유액의 점도, 산값(pH), 수분 함량, 산화 정도 등 핵심 지표를 모니터링하고 개전 상수 검측, 전기화학 프로브 또는 적외선 스펙트럼 기술을 사용한다.

- 온도 및 압력 센서: 실시간으로 유액 온도, 유속 및 시스템 압력을 획득하여 설비 작업 상황을 보조적으로 판단한다.

2. 데이터 수집 및 전송 단위

- 데이터 수집 카드(DAQ): 센서 신호를 디지털 신호로 변환하여 다중 채널 동시 샘플링(MHz 레벨 샘플링)을 지원하고 간섭 방지 기능을 제공합니다.

- 무선 통신 모듈: 열악한 산업 환경에 적합한 LoRa, Wi-Fi 또는 4G/5G를 통한 원격 데이터 전송.

- 에지 컴퓨팅 노드: 장치에 마이크로프로세서를 미리 설치하여 원시 데이터에 대한 초기 필터링, 압축 또는 특징 추출을 진행하여 전송 대역폭 수요를 낮춘다.

3. 중앙 처리 및 분석 플랫폼

- 데이터 저장 및 관리 모듈: InfluxDB와 같은 타이밍 데이터베이스를 사용하여 히스토리 데이터를 저장하여 대용량 데이터의 효율적인 검색을 지원합니다.

- 유액 분석 알고리즘 라이브러리: 신경망 분류와 같은 입자 특성 인식, 오염 추세 예측 (ARIMA 모델), 이화 지표 연관 분석 등을 포함한다.

- 지능형 진단 엔진: SVM, 임의 포레스트와 같은 기계 학습 또는 전문가 규칙 라이브러리를 기반으로 장치 오류 유형, 남은 수명 예측 및 유지 보수 권장 사항을 출력합니다.

4. 경보 및 제어 모듈

- 임계값 경고: ISO 표준 또는 이력 데이터에 따라 경고 값을 설정합니다(예: 입자 농도가 1000/mL를 초과하면 경고가 트리거됨).

- 연동 제어: 장비 제어 시스템(PLC)과 통합되어 자동 환유, 필터링 또는 다운타임 보호를 제공합니다.

- 시각화 인터페이스: SCADA 시스템을 통해 유액 상태, 추세 곡선 및 고장 위치 확인 결과를 보여줍니다.

5. 보조 지원 시스템

- 교정 장치: 정기적으로 센서를 측정합니다 (예: 표준 연마 입자 부유액, 알려진 오염도 오일 샘플).

- 오일 액체 순환 회로: 장비 옆길에 샘플링 밸브를 설치하여 오일 샘플의 대표성을 확보합니다 (예: 온라인 희석 또는 원심 분리 기술).

- 자가 청소 시스템: 센서 프로브를 가스 또는 초음파로 세척하여 차단을 방지합니다.

2. 작업 원리

현장 유액 모니터링 시스템은"감지-전송-분석-의사결정"의 폐쇄 루프 프로세스를 통해 장비 상태의 동적 평가를 구현하며, 핵심 워크플로우는 다음과 같습니다.

1.유액 샘플링 및 감지

센서 어레이 지속적인 채집 장비 윤활유 또는 유압 오일의 매개 변수:

- 입자 감지: 오일 액체가 입자 센서를 통과하면 금속 입자로 인한 전자장 변화가 전기 신호로 변환되어 펄스 높이 분석을 통해 입자 크기를 구분합니다 (예: 5μm 이상의 입자는 심각한 마모를 알려줍니다).

- 오염도 모니터링: 광 산란 센서가 레이저 빔을 발사하고, 입자 산란 광의 강도는 입자 지름과 반비례하며, Mie 이론과 결합하여 입자 수량과 분포를 계산한다.

- 이화학적 분석: 적외선 분광기는 유액 분자 결합의 진동 특징을 스캔하여 산화물(예를 들어 카르복실산염)이나 수분 흡수봉을 식별한다.

2. 데이터 전송 및 사전 처리

에지 컴퓨팅 노드는 소파 패킷 분해와 같은 원시 데이터의 노이즈 감소, 연마 신호의 RMS 값 추출과 같은 피쳐 추출 및 데이터 압축 (예: LZ77 알고리즘) 을 수행하여 5G 또는 산업 이더넷을 통해 클라우드 플랫폼으로 전송합니다.

3. 데이터 분석 및 진단

중앙 플랫폼은 다차원 데이터 융합 분석을 기반으로 합니다.

- 연마 입자 추적: 주성분 분석 (PCA) 결합 설비 대장 (예: 기어 박스 베어링 모델) 을 이용하여 마모 출처 (예: 축목 마모 또는 기어 점식) 를 판단한다.

- 열화 추세 예측: LSTM 신경망을 통해 유액산 수치, 수분 및 입자 농도의 시계열을 분석하여 윤활성 감쇠 변곡점을 예측한다.

- 고장 관련 분석: 설비 진동 데이터(예를 들어 고주파 공진봉)와 유액 연마 입자 특징을 결합하여 조기 피로 균열을 포지셔닝한다.

4. 의사결정과 통제

진단 결과에 따라 계층적 응답이 출력됩니다.

- 1단계 경보: 유액 청결도가 ISO 18/15단계로 하락하여 여과를 강화할 것을 제시한다.

- 2단계 경보: 5μm 이상의 구리합금 연마 입자가 검출되었으며, 슬라이딩 베어링 간격을 확인하는 것이 좋습니다.

- 긴급 정지: 수분 함량이 1% 를 초과하거나 입자 농도가 10배 급증하여 장비 보호 프로그램을 트리거합니다.