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모터 진동 데이터, 머신러닝(딥러닝)을 이용해서 무엇을 실현할수있을까요?

안녕하세요. 서종현 전문가입니다.모터 진동 데이터를 활용한 예측 유지보수는 매우 중요하며, 질문자님께서 말씀하신 불량 조짐 예측 이나 모터 상태 분류가 쉬이 되지 않는다는 점은 흔히 겪는 초기 난관입니다. 이는 데이터의 특성상 정상 데이터가 압도적으로 많고, 고장 데이터가 부족하며 고장이 매우 복합적인 원인으로 갑작스럽게 발생할수있기때문입니다. 하지만, 머신러닝과 딥러닝은 이러한 도전 과제를 해결하고 설비 유지보수의 패러다임을 바꿀 강력한 도구가 될 수 있습니다. 질문자님께서 수집하신 X,Y,Z 축 진동 시계열 데이터를 통해 다음과 같은 구체적인 목표들을 실현하실수있습니다. 조기 이상 감지 질문자님께 격으신 아예조짐이 없다가 갑자기 고장 나는 경우를 해결 하기 위한 핵심 접근법입니다. 무엇을 실현할수있나요? 정상 작동 중 발생하는 미세한 진동 패턴의 이상 징후를 실시간으로 포착하여, 임박한 고장이 아닌 정상 범주에서 벗어나는 행동 자체를 초기에 감지할수있습니다. 이는 과거의 고장 데이터가 부족하더라도 현재의 정상 상태를 정의하고 벗어나는 모든 것을 이상으로 간주하는 방식입니다. 어떻게 활용 하나요 ??정상 상태 학습 : 모터가 정상적으로 작동할 때의 진동 시계열 데이터를 수집하여 딥러닝 모델(예:오토인코더,LSTM 기반 예측 모델)에 학습시킵니다. 재구성 오류 또는 예측 오차 분석 : 모델은 정상 데이터를 잘 재구성하거나 예측할 수 있지만, 새로운 비정상데이터가 들어오면 재구성 오류나 예측 오차가 크게 발생합니다. 임계값 설정 및 알람 : 이 오류 값이 미리 설정한 임계값을 넘어서면 시스템은 이상이 감지되었다고 알람을 발생시킵니다. 엔지니어로서 질문자님의 역할 : 비정상 알람이 발생했을때, 해당 시점의 다른 운영 데이터(온도,전류 등)와 함께 분석하여 초기 고장 원인을 조사하고 이과정에서 발생한 새로운 고장 유형을 학습 데이터에 추가할수있습니다. 고장 유형 분류 및 근본 원인 분석 단순히 A-C급으로 분류하는 것을 넘어 , 구체적으로 어떤 부위에 문제가 발생했는지를 파악하여 정확한 유지보수를 가능하게 합니다. 무엇을 실현할 수 있나요 ? 진동 데이터를 기반으로 모터의 고장 유형(예:베어링 마모, 불균형, 축 정렬 불량, 기어 손상, 전기적 문제, 루스니스 등)을 정확히 분류하고 이를 통해 고장의 근본적인 원인을 추론하여 신속하고 정확한 조치를 계획할수있습니다. 어떻게 활용 하나요 ?데이터 전처리 및 특징 추출 : 수집된 시계열 진동 데이터에 푸리에 변환(FFT)을 적용하여 주파수 도메인 특징(주요 주파수 성분, 스펙트럼 밀도)을 추출하거나, 통계적 특징(RMS,첨도,크레스트 팩터) 등을 생성합니다. 딥러닝의 경우 원시 시계열 데이터를 직접 CNN모델에 입력하건, 스펙트로그램 이미지 형태로 변환하여 사용할 수 있습니다. 모델 학습 : 과거에 발생했던 다양한 고장 유형에 대한 진동 데이터(레이블링 필수)를 준비하여, 분류 모델(예 : SVM,Random Forest , CNN, LSTM)을 학습시킵니다. 고장 진단 및 예측 : 학습된 모델을 통해 실시간 진동 데이터를 분석하여 현재 모터에서 발생하고 있는 고장 유형을 예측하고, 이를 통해 어떤 부품이 문제인지 어떤 조치가 필요한지 파악합니다. 엔지니어로서 질문자님의 역할 : 특정 고장 발생시 어떤 진동 패턴이 나타나는지 레이블링하는 작업이 중요하며, 전문가의 도메인 지식이 모델의 성능을 크게 향상시킬수 있습니다. 잔여 수명 예측(Remaining Useful Life, RUL) 및 예방 정비 최적화 모터의 수명을 수치적으로 예측하여 유지보수 계획을 더욱 효율적으로 수립할 수 있습니다. 무엇을 실현 할수 있나요 ? 모터가 언제 고장 날지 정확한 시간 또는 가동 시간으로 예측하여, 고장이 발생하기 직전에 예방 정비를 수행하거나 부품 교체를 계획하여 생산성 저하를 최소화 할 수 있습니다. 어떻게 활용하나요 ?열화 데이터 확보 : 모터가 점진적으로 열화되어 고장 나기까지의 진동 데이터를 축적하는 것이 중요합니다. 인공적인 가속 수명 시험을 통해 데이터를 얻거나, 실제 현장에서 장기간 데이터를 수집해야 합니다. 회귀 모델 학습 : 진동 패턴과 잔여 수명 간의 관계를 학습할 수 있는 딥러닝 회귀 모델(예:LTSM)을 사용합니다. 모델은 시간 경과에 따른 진동 신호의 변화를 통해 모터의 열화 정도를 추정하고, 이를 잔여 수명으로 변환합니다. 유지보수 일정 최적화 : 예측된 RUL정보를 바탕으로 유지보수 일정을 탄력적으로 조정하여, 부품 교체 비용과 시간, 그리고 예기치 않은 다운 타임을 최소화합니다. 질문자님께서는 이러한 구체적인 목표들을 달성하기 위해, 우선적으로 양질의 진동 데이터를 꾸준히 수집하고, 가능하면 고장 시점과 고장 유형을 기록하는 레이블링 작업을 병행하시는 것이 중요합니다. 처음부터 완벽한 시스템을 구축하기 보다는 작은 범위에서 시작하여 점진적으로 모델을 개선하고 적용 범위를 넓혀 나가는 전략을 추천합니다. 이는 데이터 분석에 대한 관심이 높으신 질문자님께 매우 의미 있는 실무 경험이 될 것입니다.

학문 / 기계공학

25.10.29

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