정의: 베어링 결함 주파수란 무엇인가요?

베어링 결함 주파수 (베어링 결함 주파수 또는 특성 주파수라고도 함)는 특정합니다. 진동 베어링의 구름 요소(볼 또는 롤러)가 베어링 레이스 또는 구름 요소 자체의 균열, 스폴, 구덩이 또는 표면 피로와 같은 결함을 통과할 때 발생하는 주파수입니다. 이러한 주파수는 베어링의 내부 형상과 샤프트의 회전 속도를 기반으로 수학적으로 예측할 수 있으므로 다음을 조기에 감지할 수 있는 귀중한 진단 지표가 됩니다. 베어링 결함.

이러한 주파수를 이해하고 식별하는 것을 통해 진동 분석 를 사용하면 유지보수 담당자가 온도 상승, 가청 소음 또는 치명적인 고장으로 드러나기 수개월, 때로는 수년 전에 베어링 문제를 감지할 수 있습니다. 이를 통해 계획된 유지보수가 가능하고 비용이 많이 드는 예기치 않은 다운타임, 축과 하우징의 2차 손상, 잠재적인 안전 사고를 방지할 수 있습니다.

수학적 예측 가능성이 중요한 이유

예측할 수 없는 주파수를 생성하는 많은 진동원과 달리 베어링 결함 주파수는 베어링 지오메트리를 통해 정확하게 계산할 수 있습니다. 즉, 분석가는 다음을 알 수 있습니다. 정확히 어떤 주파수를 찾아야 하는지 스펙트럼이를 통해 추측에 의존할 필요가 없어지며, 이러한 특정 신호를 지속적으로 감지하는 자동화된 모니터링 시스템을 구축할 수 있습니다.

네 가지 기본 결함 주파수 - 심층 분석

모든 구름 요소 베어링에는 네 가지 특징적인 결함 주파수가 있습니다. 각각은 특정 베어링 구성 요소의 서로 다른 결함 유형에 해당합니다. 정확한 진단을 위해서는 각 주파수의 물리적 메커니즘을 이해하는 것이 필수적입니다.

1. BPFO — 볼 통과 주파수, 외륜

그리고 비포 BPFO는 롤링 요소가 외부 레이스의 고정된 지점을 통과하는 속도를 나타냅니다. 외부 궤도면에 결함이 있는 경우 각 롤링 요소는 통과할 때 결함에 부딪히며 예측 가능한 빈도로 반복적인 충격을 발생시킵니다.

물리적 메커니즘

대부분의 베어링 설치에서 외부 레이스는 고정되어 있습니다(하우징에 압착되어 있음). 즉, 외부 레이스의 결함은 하중 영역(샤프트 하중이 구름 요소를 통해 전달되는 호)을 기준으로 고정된 위치에 유지됩니다. 결함의 위치가 하중을 기준으로 변하지 않기 때문에 각 롤링 요소 통로의 충격력은 상대적으로 일정하게 유지됩니다. 따라서 일반적으로 가장 쉽게 감지할 수 있는 베어링 결함인 깨끗하고 강한 진동 신호가 생성됩니다.

진단적 특성

  • 일반적인 범위: 대부분의 표준 베어링에서 3~5배의 샤프트 속도
  • 진폭 일관성: 결함이 하중 영역을 기준으로 항상 동일한 위치에 있기 때문에 비교적 균일한 진폭을 가짐
  • 사이드밴드 동작: 최소 측파대 일반적인 설치 환경에서, 외륜이 하우징 내에서 약간 회전할 수 있는 경우(헐거운 끼워맞춤) 1× 측파대가 발생할 수 있습니다.
  • 고조파 발달: 결함이 커짐에 따라 2×, 3×, 4× BPFO 고조파가 점진적으로 나타납니다.
  • 탐지 용이성: 신호 진폭이 일정하여 네 가지 결함 유형 중 가장 쉽게 감지할 수 있습니다.
실용적인 팁 - 외륜 하중 구역

BPFO 피크가 존재하지만 약하다면 결함이 주 하중 영역 외부에 있을 수 있습니다. 측정 방향을 변경(예: 수직에서 수평으로)하거나 베어링에 가해지는 하중을 변경하면 결함을 기준으로 하중 영역을 이동시켜 스펙트럼에서 결함을 더 잘 볼 수 있습니다.

2. BPFI - 볼 패스 주파수, 내부 레이스

그리고 비피피 BPFI는 롤링 요소가 내부 레이스의 고정된 지점을 통과하는 속도를 나타냅니다. 내부 레이스는 샤프트와 함께 회전하기 때문에 내부 레이스의 결함은 각 회전마다 부하 영역 안팎으로 이동하며 외부 레이스 결함과는 중요한 차이가 있습니다.

물리적 메커니즘

내부 레이스는 샤프트에 압입되어 함께 회전합니다. 내부 레이스 표면의 스팔 또는 구덩이는 통과할 때 각 구름 요소에 부딪히지만 BPFO와 달리 결함이 베어링의 하중 및 무부하 영역을 통과할 때 충격 에너지는 달라집니다. 결함이 하중 영역(수평축 베어링의 바닥)에 있을 때는 구름 요소가 양쪽 레이스에 단단히 눌려 충격이 강해집니다. 결함이 무부하 영역(상단)으로 회전하면 구름 요소가 내부 레이스에 거의 접촉하지 않아 충격이 매우 약하거나 없을 수 있습니다.

1배 축 속도에서의 이 진폭 변조는 내부 레이스 결함을 정의하는 시그니처이며 주파수 스펙트럼에서 특징적인 측대역을 생성합니다.

진단적 특성

  • 일반적인 범위: 5~7배의 샤프트 속도(동일한 베어링의 경우 항상 BPFO보다 높음)
  • 진폭 변조: 결함이 부하 영역에 들어오고 나갈 때 축 속도(1×)로 변조되는 신호 진폭
  • 사이드밴드 동작: 거의 항상 BPFI 주변에 ±1×, ±2× 사이드밴드가 표시됨 - 이것이 핵심 진단 지표입니다.
  • 탐지 난이도: 다양한 진폭으로 인해 BPFO보다 어렵고, 조기 발견을 위해 종종 엔벨로프 분석이 필요합니다.
  • 일반적인 원인: 샤프트 정렬 불량 불균일한 응력 발생, 부적절한 압입 끼워맞춤, 축 처짐 피로
중요한 차이점 — BPFI 사이드밴드

BPFI 주변에 1× 측대역이 존재하는 것이 BPFI 피크 자체보다 진단적으로 더 중요한 경우가 많습니다. 초기 단계의 내부 레이스 결함에서는 사이드밴드가 기본 BPFI 주파수보다 더 두드러질 수 있습니다. 내부 레이스 상태를 조사할 때는 항상 측대역 군을 확인하십시오.

3. BSF - 볼 스핀 주파수

그리고 BSF BSF는 자체 축에서 회전하는 롤링 요소(볼 또는 롤러)의 회전 속도를 나타냅니다. 롤링 요소에 표면 결함(피트, 스팔 또는 평평한 부분)이 있는 경우 회전하면서 내부 및 외부 궤도에 영향을 미쳐 독특하지만 복잡한 진동 패턴을 생성합니다.

물리적 메커니즘

베어링의 각 구름 요소는 베어링 중심 주위를 공전하면서 자체 축을 중심으로 회전합니다. 회전 속도는 피치 직경 대 볼 직경의 비율과 샤프트 속도에 따라 달라집니다. 구름 요소의 결함은 볼이 바깥쪽을 향할 때 바깥쪽 레이스에 한 번, 볼이 안쪽을 향할 때 안쪽 레이스에 한 번 부딪칩니다. 이렇게 하면 BSF의 2배(결함이 있는 요소의 회전당 두 번의 충격)의 충격이 발생합니다. 또한 결함이 있는 롤링 요소는 케이지에 의해 베어링 주위로 운반되기 때문에 신호가 케이지 주파수(FTF)로 변조됩니다.

진단적 특성

  • 일반적인 범위: 1.5-3배 축 속도
  • 특성 주파수: 종종 1× BSF가 아닌 2× BSF(회전당 두 배의 충격)로 나타납니다.
  • 사이드밴드 동작: BSF 피크 주변의 FTF(케이지 주파수) 간격에서의 사이드밴드
  • 탐지 난이도: 가장 감지하기 어려운 베어링 결함; 전동체는 다시 연마하여 "자가 치유"되는 플랫이 발생하여 간헐적인 증상을 유발할 수 있습니다.
  • 발생률: 레이스 결함보다는 덜 흔하며, 제조 또는 오염 문제인 경우가 많습니다.

4. FTF — 기본 케이지 주파수

그리고 FTF FTF는 베어링 케이지(리테이너 또는 분리기라고도 함)의 회전 속도를 나타냅니다. 케이지가 베어링 주위에 적절한 간격으로 롤링 요소를 고정하고 샤프트 속도의 일부로 회전합니다.

물리적 메커니즘

케이지가 0과 샤프트 속도 사이의 속도(일반적으로 샤프트 속도의 약 0.35~0.45배)로 회전합니다. 케이지 고장은 불규칙하고 다른 저주파 소스와 구별하기 어려운 서브동기 진동(동기 이하 진동)을 발생시킵니다. 케이지 문제는 일반적으로 부적절한 윤활로 인해 케이지가 롤링 요소 또는 레이스에 끌리면서 마모, 변형 또는 균열을 일으킵니다.

진단적 특성

  • 일반적인 범위: 0.35~0.45배 축 속도(서브 동기식)
  • 신호 특성: 불규칙하고 반복적이지 않은 경우가 많아 표준 FFT 평균으로는 감지하기 어려운 경우가 많습니다.
  • 조정: 다른 베어링 주파수를 변조할 수 있음 - BPFO 또는 BPFI 주변에서 FTF 측파대를 찾습니다.
  • 발각: 다음을 사용하면 가장 잘 감지됩니다 시간 파형 포락선 분석과 결합된 분석; 축 궤도 패턴에서도 나타날 수 있음
  • 위험 수준: 케이지 파편이 베어링에 끼어 갑작스러운 고착을 일으킬 수 있기 때문에 케이지 고장은 치명적일 수 있습니다.
케이지 실패 경고

점진적으로 진행되는 레이스 결함과 달리 케이지 장애는 경미한 수준에서 치명적인 수준으로 빠르게 확대될 수 있습니다. 특히 불규칙하거나 광대역 특성과 함께 FTF 활동이 감지되면 모니터링 빈도를 늘리는 것이 좋습니다. 케이지 파편은 갑작스러운 베어링 발작을 일으켜 샤프트 손상, 장비 파손 및 안전 위험으로 이어질 수 있습니다.

수식 변수 및 계산 설명

결함 주파수 공식은 베어링의 내부 기하학적 파라미터를 사용합니다. 이러한 치수는 샤프트 회전과 각 베어링 구성 요소의 움직임 사이의 관계를 정의합니다:

변수 이름 설명 단위
N 구름 요소 수 베어링 내 볼 또는 롤러의 총 개수 -
n 축 회전 주파수 내부 레이스/샤프트의 회전 속도 Hz 또는 RPM
비디 볼/롤러 직경 하나의 롤링 요소의 지름 mm 또는 인치
피디 피치 직경 모든 롤링 요소의 중심을 통과하는 원의 지름 mm 또는 인치
β 접촉각 볼-레이스 접촉점과 베어링 방사형 평면을 연결하는 선 사이의 각도. 깊은 홈의 경우 0°, 앵귤러 컨택트 및 테이퍼 롤러의 경우 15-40°. 학위
베어링 지오메트리 데이터를 찾을 수 있는 위치

대부분의 진동 분석 소프트웨어에는 모든 주요 제조업체(SKF, FAG, NSK, NTN, 팀켄 등)의 수만 가지 베어링 모델에 대해 미리 계산된 파라미터가 포함된 베어링 데이터베이스가 포함되어 있습니다. 또는 제조업체 카탈로그와 온라인 도구에서 모든 베어링 지정에 대한 Bd, Pd, N, β를 제공합니다. 매우 오래되었거나 흔하지 않은 베어링의 경우 측정된 외경, 내경 및 베어링 폭을 통해 파라미터를 추정할 수 있습니다.

간소화된 추정 규칙

정확한 베어링 형상을 사용할 수 없는 경우 이러한 근사치는 접촉각이 ≈ 0°인 대부분의 표준 깊은 홈 볼 베어링에 대해 합리적으로 잘 작동합니다:

  • BPFO ≈ 0.4 × N × 축 속도 - 대부분의 베어링에 대해 ±5% 이내의 신뢰성 제공
  • BPFI ≈ 0.6 × N × 샤프트 속도 - ±5% 이내의 신뢰성
  • FTF ≈ 0.4 × 샤프트 속도 - ±10% 이내의 신뢰성
  • BSF는 다양합니다. 지오메트리 없이 추정하기에는 너무 광범위합니다.

이러한 근사치는 베어링 데이터베이스를 사용할 수 없는 경우 현장 진단에 유용하지만, 공식 분석 보고서 및 추세 프로그램에는 항상 정확한 계산을 사용해야 합니다.

진동 스펙트럼에 나타나는 고장 주파수

정확한 진단을 위해서는 주파수 영역에서 베어링 결함이 어떻게 나타나는지 이해하는 것이 중요합니다. 결함이 수명 주기에 따라 진행됨에 따라 스펙트럼 패턴이 크게 변화합니다.

기본 스펙트럼 모양

베어링에 국부적인 결함(스팔, 균열 또는 피트)이 발생하면 구름 요소가 결함 위를 통과할 때마다 짧은 기간의 충격이 발생합니다. 이 충격은 베어링의 고유 공진 주파수(일반적으로 1~30kHz 범위)를 자극하여 변조된 고주파 신호를 생성합니다. 주파수 스펙트럼에서 이는 다음과 같이 나타납니다:

  • 기본 피크: 계산된 결함 주파수에서 뚜렷한 피크가 나타납니다.
  • 배음: 결함 주파수의 2배, 3배, 4배에서 추가 피크가 발생하며 결함이 커질수록 그 수가 증가합니다.
  • 측대역: 결함 주파수 양측에 변조 주파수 간격으로 나타나는 위성 피크
  • 진폭 증가: 결함 면적 증가에 따른 결함 주파수 진폭의 점진적 증가

사이드밴드 패턴 - 주요 진단 시그니처

사이드밴드는 변조 메커니즘에 의해 결정된 간격으로 1차 결함 주파수 주변에 나타나는 2차 피크입니다. 사이드밴드는 어떤 베어링 구성 요소에 결함이 있는지 확인하는 데 중요한 정보를 제공합니다:

  • 내륜 결함: 샤프트 속도 ±1×, ±2×, ±3×에서 사이드밴드가 있는 BPFI 피크. 이는 샤프트 회전당 한 번씩 부하 영역을 회전하는 결함으로 인해 충격 에너지가 변조되어 발생합니다.
  • 외륜 결함: 일반적으로 정상적으로 장착된 베어링에서는 사이드밴드가 없는 BPFO 피크. 축 속도 1배의 사이드밴드가 BPFO 주변에 나타나면 외륜이 하우징에서 약간 회전할 수 있음을 나타낼 수 있습니다(느슨한 장착 상태).
  • 구름 요소 결함: FTF(케이지 주파수)에서 사이드밴드 간격이 있는 BSF 피크(보통 2× BSF). 케이지가 베어링 주위로 결함 요소를 운반하여 케이지 회전 속도에 따라 부하 영역에 대한 결함의 위치가 변경됩니다.
  • 케이지 결함: 고조파가 있는 FTF 피크는 종종 불규칙한 진폭 변화를 보일 수 있습니다. BPFO 또는 BPFI 주변의 케이지 주파수 측 대역은 롤링 요소 간격에 영향을 미치는 케이지 관련 문제를 나타낼 수 있습니다.

결함 진행 단계

베어링 결함은 인식 가능한 단계를 거쳐 진행되며, 각 단계마다 특징적인 스펙트럼 패턴이 있습니다:

1단계 — 표면하
레이스 표면 아래의 미세 균열. 충격 펄스 방법 또는 고주파 엔벨로프 분석과 같은 특수 기술을 사용하여 초음파 범위(250kHz 이상)에서만 감지할 수 있습니다. 표준 FFT는 아무것도 보여주지 않습니다.
2단계 — 경미한 결함
Surface 스폴링 시작된다. 결함 주파수는 포락선 스펙트럼 1~2차 고조파가 동반됩니다. 표준 FFT 분석에서는 매우 미약한 피크가 나타날 수 있습니다. 베어링 하우징의 고유 공진 주파수가 가진될 수 있습니다.
3단계 — 확실한 결함
스폴이 크게 증가했습니다. 표준 FFT에서 여러 고조파 및 측대역군으로 결함 주파수 피크를 명확하게 볼 수 있습니다. 노이즈 플로어가 상승하기 시작합니다. 이것이 최적의 교체 기간입니다.
4단계 — 심각 / 수명 종료
광범위한 손상. 스펙트럼이 높은 광대역 에너지, 무작위 피크, 높은 노이즈 플로어로 인해 혼란스러워집니다. 결함 형상이 무작위로 변함에 따라 이산 결함 주파수가 실제로 감소할 수 있습니다. 즉각적인 교체가 필요합니다.

탐지 기술 - 간단한 것부터 고급 기술까지

표준 FFT 분석

그리고 고속 푸리에 변환 는 진동 스펙트럼 분석의 기본 도구입니다. 베어링 진단의 경우, 원시 진동 신호의 FFT를 계산하고 계산된 베어링 고장 주파수에서 피크가 있는지 검사하는 절차가 포함됩니다.

표준 FFT 분석은 결함 주파수 에너지가 노이즈 플로어 및 기타 진동원보다 두드러질 정도로 강한 중등도에서 고급 결함(2~4단계)에 효과적입니다. 그러나 베어링 결함 신호는 일반적으로 불균형, 정렬 불량 및 기타 원인으로 인한 더 강한 저주파 진동에 의해 가려질 수 있는 저에너지 고주파 충격이기 때문에 조기 발견에는 상당한 한계가 있습니다.

엔벨로프 분석(복조) - 황금 표준

엔벨로프 분석 (고주파 복조 또는 HFD라고도 함)는 베어링 결함을 조기에 감지하는 데 가장 효과적인 기술입니다. 이 기술은 베어링 충격의 물리적 특성을 이용하는 방식으로 작동합니다:

  • 1단계 - 대역 통과 필터: 원시 진동 신호는 필터링되어 베어링 충격이 구조적 공진을 자극하는 고주파 범위(일반적으로 500Hz~20kHz)를 분리합니다. 이렇게 하면 불균형, 정렬 불량 등으로 인한 지배적인 저주파 진동을 제거할 수 있습니다.
  • 2단계 — 수정: 필터링된 신호는 정류(절대값)되거나 힐버트 변환을 통과하여 진폭 엔벨로프를 추출합니다.
  • 3단계 - 엔벨로프 FFT: 엔벨로프 신호의 FFT는 베어링 결함 주파수와 직접적으로 일치하는 충격의 반복 속도를 나타냅니다.

엔벨로프 분석은 표준 FFT 방식보다 6~12개월 더 빨리 베어링 결함을 감지할 수 있어, 다음 분야에서 선호되는 기법입니다. 예측 유지 보수 프로그램. 대부분의 최신 진동 분석기에는 이 기능이 기본 사양으로 포함되어 있습니다.

시간 영역 기술

  • 충격 펄스 방식(SPM): 구름 베어링에서 금속과 금속 간의 충격으로 발생하는 기계적 충격파의 강도를 측정합니다. 공진 트랜스듀서(일반적으로 32kHz)를 사용하여 표면 결함으로 인한 단기간의 고에너지 충격을 감지합니다. 새 베어링 및 손상된 베어링 임계값과 비교하여 정규화된 dBn 및 dBc 값으로 dBsv(데시벨 충격값)를 보고합니다.
  • 크레스트 팩터: RMS 진폭에 대한 피크 진동 진폭의 비율입니다. 건강한 베어링의 파고율은 약 3이며, 표면 결함으로 인해 충격이 시작되면 피크 값이 증가하는 반면 RMS는 상대적으로 일정하게 유지되어 파고율이 5~7 이상으로 높아집니다. 참고: 후기 단계의 고장에서는 피크와 RMS가 모두 증가하고 파고율이 정상으로 떨어질 수 있으며, 이는 분석가들이 주의하지 않을 경우 함정에 빠질 수 있습니다.
  • 첨도: 진동 신호 분포의 "뾰족함(peakedness)"을 통계적으로 측정한 값입니다. 정상(가우스) 신호의 첨도는 3입니다. 초기 베어링 결함은 날카로운 충격을 발생시켜 첨도를 4~8 이상으로 증가시키므로 민감한 초기 지표가 됩니다. 파고율과 마찬가지로, 신호가 광대역이 되면 후기 고장에서는 첨도가 감소할 수 있습니다.

고급 기술

  • 스펙트럼 커토시스: 주파수 대역에 걸쳐 첨도 값을 매핑하여 엔벨로프 분석을 위한 최적의 복조 대역을 식별함으로써 필터 선택 시 추측을 대체합니다.
  • 최소 엔트로피 디컨볼루션(MED): 진동 데이터의 충격성을 향상시키는 신호 처리 기술로 잡음이 많은 신호에서 베어링 결함으로 인한 주기적인 충격을 더 잘 감지할 수 있습니다.
  • 주기정상성 분석: 베어링 결함 신호의 2차 사이클로스테이셔너리 특성(랜덤 노이즈의 주기적 변조)을 활용하여 매우 초기 결함 단계에서 탁월한 감지 기능을 제공합니다.
  • 웨이블릿 분석: 시간과 주파수 모두에서 일시적인 베어링 충격을 동시에 분리할 수 있는 시간-주파수 분해는 기존 방법이 결정적이지 않을 때 유용합니다.

실제 적용 - 단계별 진단 절차

베어링 식별

베어링 모델 번호와 정확한 위치를 파악합니다. 장비 도면, 베어링 하우징 표시 또는 유지보수 기록을 확인합니다. 모델 번호는 정확한 결함 주파수를 계산하는 데 필수적입니다.

장애 빈도 계산

베어링 지오메트리 파라미터(N, Bd, Pd, β)와 현재 샤프트 속도를 사용하여 BPFO, BPFI, BSF 및 FTF를 계산합니다. 위의 계산기, 베어링 데이터베이스 소프트웨어 또는 공식을 직접 사용하세요. 참고: 샤프트 속도는 다를 수 있으므로 가능하면 실제 RPM을 측정하세요.

진동 데이터 수집

마운트 가속도계 를 가능한 한 하중 영역에 가깝게 베어링 하우징에 놓습니다. 세 축 모두에서 가속도를 측정합니다. 관심 있는 최고 주파수의 10배 이상의 샘플링 속도를 사용합니다(엔벨로프 분석의 경우 40~100kHz에서 샘플링). 기계가 정상 작동 부하와 속도로 작동하는지 확인합니다.

스펙트럼 분석

표준 FFT 스펙트럼과 엔벨로프 스펙트럼 모두를 검토하여 계산된 결함 주파수 대역에 피크가 있는지 확인하십시오. BPFO, BPFI, BSF, FTF 및 이들의 고조파를 찾아보십시오. 커서 판독값을 사용하여 주파수가 계산값의 ±2% 범위 내에 있는지 확인하십시오(약간의 속도 편차를 고려하십시오). 다음과 같은 휴대용 분석기를 사용하여 발란셋-1A 현장에서 장비에 직접 스펙트럼을 측정하고 계산된 고장 주파수를 중첩하여 표시할 수 있으므로, 로터를 정비소로 보내지 않고도 베어링의 초기 결함을 확인할 수 있습니다.

사이드밴드로 진단 확인

식별된 결함 유형과 일치하는 사이드밴드 패턴이 있는지 확인합니다. BPFI는 1× 측파대, BSF는 FTF 측파대를 보여야 합니다. 올바른 측파대의 존재는 진단을 확정하고 베어링 주파수를 다른 우발적 피크와 구별합니다.

심각도 평가

진폭, 고조파 수, 측대역 성장, 노이즈 플로어 상승, 기준선/이력 데이터와의 비교를 기준으로 결함 단계를 평가합니다. 위의 심각도 가이드를 사용하여 1~4단계로 분류합니다.

계획 유지 관리 조치

심각도 평가와 장비의 중요도에 따라 다음 유지보수 가능 기간 동안 베어링 교체 일정을 잡습니다. 1-2단계는 장기 모니터링, 3단계는 단기 계획, 4단계는 즉각적인 조치가 필요합니다. 추세 파악을 위해 조사 결과를 문서화합니다.

풀이 예제 — 전체 진단

사례: 22 kW 전기 모터 — 드라이브 단의 SKF 6308 베어링

기계: 원심 펌프를 구동하는 22kW, 4극, 50Hz 유도 모터. 작동 속도: 1470RPM(24.5Hz). 드라이브 엔드 베어링: SKF 6308 깊은 홈 볼 베어링.

베어링 데이터: N = 8구, Bd = 15.875mm, Pd = 58.5mm, β = 0°. Bd/Pd 비율 = 0.2714.

계산된 주파수:

  • BPFO = (8 × 24.5 / 2) × (1 + 0.2714) = 98.0 × 1.2714 = 124.6Hz
  • BPFI = (8 × 24.5 / 2) × (1 − 0.2714) = 98.0 × 0.7286 = 71.4Hz - 잠깐만요, 이건 아닌 것 같습니다. 제대로 다시 계산해 봅시다:

참고: BPFI는 (1 - Bd/Pd)를 사용하고 BPFO는 (1 + Bd/Pd)를 사용합니다. BPFI는 항상 BPFO보다 높아야 합니다. 표준 공식을 살펴보면, 외륜이 고정된 표준 공식에서는 다음과 같습니다:

  • BPFO = (N/2) × n × (1 - Bd/Pd × cos β) = 4 × 24.5 × (1 - 0.2714) = 98.0 × 0.7286 = 71.4Hz
  • BPFI = (N/2) × n × (1 + Bd/Pd × cos β) = 4 × 24.5 × (1 + 0.2714) = 98.0 × 1.2714 = 124.6Hz
  • BSF = (Pd/(2×Bd)) × n × [1 - (Bd/Pd)² × cos² β] = (58.5/31.75) × 24.5 × [1 - 0.0737] = 1.8425 × 24.5 × 0.9263 = 41.8Hz
  • FTF = (n/2) × (1 - Bd/Pd × cos β) = 12.25 × 0.7286 = 8.9Hz

측정 결과(엔벨로프 스펙트럼): 124.3Hz에서 두드러진 피크(0.2% 이내의 BPFI와 일치)와 248.7Hz 및 373.1Hz에서 고조파가 나타납니다. 99.8Hz 및 148.8Hz에서 측파대 피크(±24.5Hz = ±1× BPFI 주변 샤프트 속도).

진단: 내륜 결함 확인 - 1× 측대역의 BPFI 기본은 전형적인 징후입니다. 2개의 고조파가 존재하지만 측대역 구조가 명확하면 2-3단계 결함 진행을 나타냅니다.

권장 조치: 2~4주 이내에 베어링 교체 일정을 잡습니다. 교체할 때까지 매주 계속 모니터링하세요. 제거한 베어링에 근본 원인(정렬 불량? 부적절한 장착? 윤활 불량?)이 있는지 검사합니다. 재설치 시 정렬 및 장착 상태를 확인합니다.

예측 유지 관리의 중요성

베어링 결함 주파수는 회전 장비에 대한 효과적인 예측 유지보수 프로그램의 초석을 형성합니다. 유지보수 전략에 미치는 영향은 매우 큽니다:

  • 조기 경고 - 리드 타임 6~24개월: 엔벨로프 분석은 표면 피로의 초기 단계에서 베어링 결함을 감지하여 수개월 또는 수년 전에 사전 경고를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 갑작스러운 고장을 완전히 방지하고 유지보수 활동의 전략적 조달, 인력 배치 및 일정을 수립할 수 있습니다.
  • 특정 구성 요소 진단: "문제가 있다"라고만 말할 수 있는 전체 진동 수준 모니터링과 달리 고장 빈도 분석은 외부 레이스, 내부 레이스, 구름 요소 또는 케이지 중 어떤 베어링 구성 요소가 손상되었는지 정확히 식별합니다. 이러한 특수성 덕분에 정확한 수리 범위와 부품 주문이 가능합니다.
  • 트렌드 모니터링 및 잔여 수명 예측: 분석가는 시간 경과에 따른 고장 주파수 진폭을 추적하여 열화율을 설정하고 베어링의 수명이 다할 시기를 예측할 수 있습니다. 이러한 추세 기능을 통해 너무 일찍(베어링 잔여 수명 낭비) 또는 너무 늦게(고장 위험) 교체하지 않고 적시에 교체할 수 있습니다.
  • 근본 원인 분석: 장비 전반에 걸친 베어링 결함의 패턴은 시스템적인 문제를 드러냅니다. 잦은 외륜 결함은 오염을, 내륜 결함은 축 오정렬 패턴을, 롤링 요소 결함은 공급업체의 불량 배치를 나타낼 수 있습니다.
  • 2차 피해 방지: 베어링 고장은 샤프트 저널을 파괴하고, 하우징 보어를 손상시키고, 씰 표면을 망가뜨리고, 윤활 시스템을 오염시키고, 위험한 환경에서 화재나 폭발을 일으킬 수도 있습니다. 조기에 발견하고 계획적으로 교체하면 모든 2차 손상을 방지할 수 있습니다.
  • 문서화된 비용 절감 효과: 연구에 따르면 진동 분석을 기반으로 한 예측 유지보수는 사후 대응(가동 후 고장) 유지보수에 비해 10:1 이상의 비용 대비 편익 비율을 제공하는 것으로 나타났습니다. 중요 장비의 경우 계획되지 않은 다운타임으로 인한 생산 손실을 포함하면 절감 효과는 훨씬 더 높습니다.
업계 모범 사례

선도적인 유지보수 프로그램은 일상적인 진동 데이터 수집(대부분의 장비에서 월별 또는 분기별)과 중요한 기계를 지속적으로 모니터링하는 자동화된 경보 시스템을 결합합니다. 베어링 고장 주파수는 온라인 모니터링 시스템에서 경보 매개변수로 구성하고, 과거 기준선을 기반으로 경보 임계값을 설정해야 합니다. 이 2단계 접근 방식은 점진적인 성능 저하와 갑작스럽게 발생하는 결함을 모두 포착합니다.

베어링 결함 주파수는 진동 분석에서 가장 강력하고 검증된 진단 도구 중 하나입니다. 최신 엔벨로프 분석 및 자동화된 모니터링 기술과 결합된 수학적 예측 가능성을 통해 베어링 결함을 안정적으로 조기에 감지할 수 있습니다. 상태 모니터링, 신뢰성 엔지니어링 또는 회전 장비의 예측 유지보수에 관련된 모든 사람은 이러한 개념을 숙지하는 것이 필수적입니다.

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