Study on Unique Acoustic based Diagnosis System for Low-speed Rotating Equipment using Euclidean Distance & LPCC Algorithm

저속 회전 설비에서 발생하는 문제점은 베어링 하중, 방향, 회전 속도, 베어링 구조, 윤활유 점도, 온도 등 다양한 요인에 영향을 받는다. 따라서, 저속 회전 설비에서 발생하는 회전음(10 rpm 이하)의 특성을 분석하여 문제점을 발견하는 것은 쉽지 않다. 특히, 제강 산업에서 경동 베어링의 고장으로 인한 손실은 수조 원을 초래한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 설비의 상태를 지속적으로 모니터링하고, 조기에 문제를 진단할 수 있는 체계적인 시스템 개발이 필요하다. 본 연구에서는 저속 회전 설비의 고유 음향을 음향 센서로 감지하고, 감지한 음향에 유클리드 거리와 LPCC 알고리즘을 적용하여 설비의 정상 및 비정상 상태를 진단하는 시스템을 제안한다. 이를 통해 설비의 작동 상태를 실시간으로 분석할 수 있으며, 문제 발생 시 신속한 대응이 가능하다. 또한, 본 시스템은 기존의 진동 분석 방식에 비해 더욱 정밀한 진단결과를 제공할 수 있다. 제안한 4채널 음향(AE) 센서 하드웨어 시스템의 최종 인식률은 98.5 %이다. 이러한 높은 인식률은 설비의 유지보수 비용을 절감하고, 산업 전반에서의 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 가진다.