A Study on Bearing Diagnosis of Induction Motor using Torque Signature

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유도 전동기의 토크신호를 이용한 베어링 고장진단 연구

홍영희, 선현규, 박진엽 한국수력원자력(주), 원자력발전기술원

A Study on Bearing Diagnosis of Induction Motor using Torque Signature

Young-Hee Hong, Hyun-gyu Seon, Jin-Yeub Park

Nuclear Engineering & Technology Institute, Korea Hydro & Nuclear Power Co.

Abstract - The motors faults including mechanical rotor imbalances, broken rotor bar, bearing failure and eccentricities problems are reflected in electric, electromagnetic and mechanical quantities. This paper presents a study and the practical implementation of an induction motor for reactor containment fan cooler in nuclear power plant with Electric Signature Analysis(ESA). The results obtained present a good degree of reliability hence; the ESA predictive maintenance tools enable a pro-active evaluation of induction motors performance prior to failure.

1. 서 론

발전소에서 유도 전동기는 전기설비 중 가장 다양하고, 광범위 하게 설치되어 핵심적인 기능을 수행한다. 이에 따라 유도 전동 기 고장은 단지 기기자체 고장으로 국한되는 것이 아니라 발전 소 안전운전 및 신뢰도에 상당한 영향을 미친다. 유도 전동기의 전체 고장 중 베어링이 51%, 고정자가 16%, 회전자가 16% 고장 을 차지하고 있다[2].

이러한 고장을 예측하고 예방하기 위하여 전동기 운전 중에 전류신호 분석(Motor Current Signature Analysis ; MCSA), 전원 신호 분석(Electric Signature Analysis : 이하 ESA) 및 자속분석(Flux Signature Analysis ; FSA) 등을 통한 기술이 상용화되어 발전소 및 석 유화학 플랜트 등에서 전동기 고장진단 필수 직무로 적용하고 있는 추 세이다[1].

본 논문에서는 전동기 전원 신호 분석(ESA) 기술 중 토크신호 를 이용한 원자력발전소 격납건물 냉각 팬 전동기 베어링 고장진 단을 수행 하였다. 그리고 정비 전․후 토크신호를 비교분석 하여 전동기 운전 중 토크신호를 이용한 베어링 상태진단의 신뢰성을 검증 하였다.

2. 전동기 전원 신호(ESA) 분석기술

전동기 전원 신호분석 기술은 그림 1에서 보는 바와 같이 MCC(Motor Control Center)의 계기용변성기(PT)와 변류기(CT)로부터 각각 3상 전압과 전류를 취득하여 디지털 신호로 변환된다. 이러한 3상 전압 및 전류신호는 컴퓨터 알고리즘에 의해 전동기의 속도 및 토크 를 자동 계산한다. X축 요소로는 주파수 축 분석과 시간 축 분 석, Y축 요소로는 전압, 전류 및 토크 분석을 통하여 전동기로 인가되는 전력 품질상태, 회전자 상태 및 부하 운전상태 등을 진 단한다. 시험장비는 A(사)의 EXP3000을 이용하였다[5].

2.1 전동기 토크 산출

유도된 회전자 전류와 전압으로부터 식 (1)과 같이 토크가 발 생하여 전동기가 회전하게 된다.

T t ( ) = f V t ( ( ) , ( ) ) I t ₍₁₎

그림 1에서 언급한 바와 같이 3상 전압과 전류성분을 취득하 여 디지털 신호로 변환된다. 이때 입력된 3상의 전류(I abc )와 전압 (V abc )를 2축(횡축, 종축)의 dq영역으로 변환하여 I dq 와 V dq 를 산 출한 다음 식(2), 식 (3)과 같이 전동기 공극자속을 계산한다.

V _{d q} ( ) t = V _{d q} − ( r _s × I _{d q} ) (2) 여기서, V dq 는 단자전압, r s 는 고정자 저항이며, V dq (t)는 단자 전압에서 고정자의 전압 강하를 뺀 고정자 전압이다. t여기에 극 수를 입력하여 식 (3)과 같이 전동기 공극토크를 산출한다.

³ 2 2 ⁽

^-

⁾

T e = ⎛ ⎜ ⎝ ⎞ ⎛ ⎟ ⎜ ⎠ ⎝ p ⎞ ⎟ ⎠ Φ • I Φ • I (3)

.

MCC

Negative Sequence Phasor 계산

CT

Analog/Digital변환

전동기 상태진단

MCC

Motor

PT

전압/전류실효값 전동기속도 산출 전동기토크산출

주파수영역 분석

시간 영역분석 전동기및기계 효율 계산

고장분석알고리즘

전력품질상태진단 회전자상태진단 부하운전상태진단

기기성능DB

<그림 1> 전동기 전원 신호분석(ESA) 기술 블록선도 여기서, p는 극수 이고, φ dq 는 dq축 전동기 자속, Te는 전기적 토크로서 공극에 형성되는 공극 토크를 의미한다. 여기에 동손 등의 손실을 입력하여 식 (4)와 같이 전동기 축의 토크 T m 를 산 출한다.

T ^m

T ^e

P ^fw ₍₄₎

여기서, P fw 는 전동기 손실로 동손, 마찰 손실, 회전체의 공기마찰 손실 및 표유 부하 손실 등이 포함된다[1][5].

2.2 베어링 고장분석

일반적으로 구름 베어링은 가속도계 등을 이용한 기계적 진동 을 감시한다. 또한 기계적 진동은 전동기 토크신호를 이용하여 진단할 수 있다. 베어링 결함도 공극의 동적 편심과 유사하게 공 극 자속 밀도에 불균일에 영향을 주어 공극 토크의 변화로 나타 난다.

베어링 구성요소(외륜, 내륜, 볼스핀)에 결함이 있으면 식 (5) 에서 식 (7)과 같은 특성 주파수를 발생시킨다.

2 ^{( 1 )}

n d

B P F O f C O S

D α

= − (5)

2 ^{( 1 )}

n d

B P F I f C O S

D α

= + (6)

2 ^{( 1 ( )}

⁾

D d

B S F f C O S

d D α

= − (7)

여기서, BPFO(Ball Path Frequency of Outer Race)는 외륜 주 파수, BPFI(Ball Path Frequency Inner Race)는 내륜 주파수, BSF(Ball Spin Frequency)는 볼 스핀 주파수이다. 그리고 f는 운 전주파수(내륜의 회전 주파수), n은 볼의 개수, d는 볼의 직경, D 는 피치 직경 및 α 는 볼의 접촉각이다[2][4].

베어링 결함 주파수는 전동기 운전 시 발생되는 진동 스펙트럼 베어링에 결함이 발생된다면 그 특성 주파수가 식 (8)과 같이 변조된다.

f ^{b r g} = f ^e ± m × f ^r (8)

2009년도 대한전기학회 하계학술대회 논문집 2009. 7. 14 - 17

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여기서 f brg 는 스펙트럼에 나타나는 결함 주파수, f e 는 전원 주 파수, m은 1, 2, 3, ... 등의 정수, f r 은 식 (5)로 부터 식 (7)까지 중의 한 특성 주파수이다[2][4].

3. 전동기 운전 중 베어링 고장 진단 3.1 격납용기 냉각 팬 개요

원자력발전소 격납건물 냉각 팬 전동기는 그림 2와 같이 공기 덕트 안에 전동기와 팬이 부착되어 있는 일체형 구조로 되어 있 으며, 원자로 계통에서 발생하는 열로 인하여 격납용기 용기 내 부가 온도가 상승함에 따라 일정온도로 유지하는 냉각공기를 공 급하는 역할을 한다.

<그림 2> 격납용기 냉각 팬 구동용 유도 전동기

그리고 본 논문에서 연구한 농형 유도전동기는 460VAC, 120HP, 1170rpm 및 165A 전동기이다.

3.2 베어링 토크신호 분석

전동기 정상 운전 중에 전동기 제어반(MCC)에서 전류 및 전 압을 취득하고 식 (3), 식 (4)을 이용하여 전동기 축 토크(T m )를 산출 하였다. 그리고 FFT 변환하여 토크 스펙트럼으로 변환하였 다. 분석한 결과 베어링에서 결함 상태가 확인되어 덕트 내부의 전동기를 분리하고 베어링을 교체하였다. 또한 베어링 교체 전․

후 토크 스펙트럼을 비교분석 하였다.

1) NTN 6219C3 베어링 내륜(BPFI)

식 (6)을 이용한 베어링 내륜 주파수를 계산하여야 하나 베어 링 제작사에서 제공한 NTN 6219C3 베어링의 내륜(BPFI) 주파 수 116.0533Hz를 적용하였다[5]. 그리고 베어링 기본 특성 주파 수를 이용하여 전동기 축 토크 스펙트럼의 피크치와 일치여부를 분석하였다. 베어링 내륜 기본 특성주파수의 8번째 928.42[Hz]와 9번째 1044.46[Hz]에서 토크 피크가 일치하여 베어링 내륜에 결 함이 있는 것을 그림 3과 같이 볼 수 있다.

928.42Hz 1044.46Hz

종축 : 토크[N-m], 횡축 : 토크 스펙트럼[Hz]

<그림 3> 전동기 축 토크 스펙트럼과 베어링 내륜 주파수

2) NTN 6219C3 베어링 볼 스핀(BSF)

전동기 베어링 볼 스핀(BSF)의 기본특성 주파수는 52.96101Hz이 다[5]. 그림 4는 베어링 볼 스핀 기본주파수의 8번째 423.95[Hz]와 토크 피크가 일치하고 있다. 그리고 측대역 주파수도 토크피크와 일치하는 것을 볼 수 있다.

423.95Hz 423.95Hz

<그림 4> 전동기 축 토크 스펙트럼과 베어링 볼 스핀 주파수

3.3 정비 전․후의 베어링 토크신호 비교분석

1) NTN 6219C3 베어링 교체 전․후 베어링 내륜(BPFI) 전동기 정비 전 분석한 데이터를 근거로 베어링을 교체한 후 토크 스펙트럼을 분석한 결과 스펙트럼이 변화된 것을 확인하였 다. 그림 5 (a)에서 8번째 내륜 주파수 928.42[Hz]가 교체 전에 피크치에 있었으나, 그림 5 (b)에서는 보수 후에 928.42[Hz]에서

피크가 없는 것을 볼 수 있다.

928.42Hz 928.42Hz

(a) (b) 종축 : 토크[N-m], 횡축 : 토크 스펙트럼[Hz]

<그림 5> 베어링 교체 전․후의 8번째 내륜 토크 주파수

그림 6의 (a)에서는 베어링 교체 전 9번째 내륜 주파수(BPFI) 1044.46[Hz]에서 토크 피크가 발생하고 있다. 그러나 그림 6 (b)에 서는 1044.46[Hz]에서 토크 피크가 없는 것을 볼 수 있다.

1044.46Hz

1044.46Hz

(a) (b)

<그림 6> 베어링 교체 전․후의 9번째 내륜 토크 주파수

2) NTN 6219C3 베어링 교체 전․후 볼 스핀(BSF) 분석 베어링 교체 전 그림 7 (a)에서 8번째 볼 스핀 주파수 423.95[Hz]에 서의 토크 피크가 있었으나, 베어링 교체 후 423.95[Hz]에서의 피크가 없는 것을 그림 7 (b)와 같이 알 수 있다.

423.95Hz 423.95Hz

(a) (b)

<그림 7> 베어링 교체 전․후의 8번째 볼 스핀 토크 주파수

4. 결 론

엔지니어의 접근이 어려운 원자력발전소의 격납용기 및 고 방 사선 구역 등에서 운전되는 냉각 팬 전동기의 경우 직접 현장에 서 진동 및 열화상 분석을 통한 예측정비 등이 어렵다.

이러한 문제점을 해결하기 위하여 전동기 전원 신호분석(ESA) 기술방법 중 토크분석 기법은 매우 효과적이다. 토크분석 기법은 전동기 운전상태에 대한 추이분석을 통해 기계적 결함을 조기 발견 할 수 있다. 이처럼 토크분석 기법은 상태기반 정비가 가능하여 경 제성과 기기 신뢰도를 제고 할 것으로 판단된다.

[참 고 문 헌]

[1] 정재천, 양보석, 송명현, ^󰡒 전원 신호분석 기술에 의한 회전기 기 진단 󰡓 , 인터비젼, 2008

[2] Subhasis Nandi, Hamid A. Toliyat, Xiaodong Li, 󰡒 Condition Monitoring and Fault Diagnosis of Electrical Motors-A Review 󰡓 , IEEE Transaction on energy conversion, VOL. 20, No. 4, pp. 719-729, Dec. 2005.

[3] Jee-Hoon Jung, Jong-Jae Lee, and Bong-Hwan Kwon, 󰡒 Online Diagnosis of Induction Motors Using MCSA 󰡓 , IEEE Transaction on Industrial Electronics Vol. 53, No. 6, pp.

1842-1852, Dec. 2006.

[4] Martin Blodt, Pierre Granjon, Bertrand Raison, and Gilles Rostaing, 󰡒 Models for Bearing Damage Detection in Induction Motors Using Stator Current Monitoring 󰡓 , IEEE Transaction on Industrial Electronics, Vol. 55, No. 4, pp.

1813-1822, April 2008

[5] Baker Instrument(주) 기술자료 및 EXP3000 설명서