BLDC Motor Driver의 고장 예측에 관한 연구
임 성 용
†, 정 의 효, 임 홍 우
한국기계전기전자 시험연구원
Study on Failure Prediciton Method of BLDC Motor Driver
Seong-Yong Lim
†, Ui-Hyo Jeong, and Hong-Woo Lim
Korea Testing Certification
(Received : Apr. 14, 2016, Revised : Jun. 17, 2016, Accepted : Jun. 21, 2016)
Abstract : IIn this paper, we verified the problem of accelerated deterioration of the environmental testing in the BLDC motor driver. Then, we propose the methods to predict the failure on the BLDC Motor.
We practice the FMEA and QFD through failure cases that occur in the field. Based on this, We estimate the failure mode failure mechanism. In addition, it was designed environmental test through the failure mode failure mechanism.
In order to predict the failure, We will need for a method that can reproduce the failure. In addition, We will need a selection of the predicted value for predicting the failure. We convert the data of the BLDC motor using FFT, and suggests a method of predicting failure.
Keyword : BLDC Motor, PHM(Prognostics and Health Managemen), FFT, Reliability, FMEA, QFD
1. 서론
7)
최근 여러 제품들에 높은 신뢰성을 요구하지만 그런 요건에서도 제품의 고장은 빈번히 발생을 하게 된다.
이런 고장을 관리 하지 않게 되면 제품의 수명 감소 및 제품 사용자의 안전에 영향을 끼치게 된다. 이를 해결하기 위해 신뢰성 기반 설계기술이 연구 되었지만, 이런한 방법으로도 작동 중에 발생하는 모든 상황을 고려하는 것이 불가능 하였고, 작동 하는 장비를 멈춘 상황에서 정기적인 예방정비(PM: Preventive Maintenance)의존하고 있는 상황이다. 하지만 PM은 고 장 여부와 무관하게 일정한 주기에 맞춰 정비를 하게 되기 때문에 시간 및 비용의 손실과 정비과정 중 발생 하는 실수로 인해 제품의 고장이 발생하는 경우도 있 다.
이러한 문제를 해결하기 위해 건정성 예측 및 관리 관리(PHM : Prognostics and Health Management)가 연 구 되면서 정비중에 생기는 시간 및 비용 절감이 가능 해졌다. 이러한 PHM은 제품을 작동중인 상황에서 지
†Corresponding Author 성 명 : 임성용
소 속 : 한국기계전기전자시험연구원 E-mail : sylim@ktc.re.kr
속적으로 결함 상태을 모니터링 하여, 작동중인 제품 에 작동시간을 최대한 연장 하면서 치명적 고장이 발 생하게 되면 이에 대한 조치를 취할 수 있게 된다.
PHM은 지속 관찰과 이상 징후 진단은 많은 연구가 진 행된 반면 예지 기술은 최근 연구가 진행되고 있으며, 앞으로 고장이 발생할 것을 예측하는 것이 PHM의 가 장 중요한 요소이다.[1]
최근 동향에서 하이브리드 자동차와 전기자동차의 개발은 자동차의 고급화 및 높은 내구성, 유지비용 절 감에 있다. 이러한 조건을 맞추기 위해 BLDC 모터가 주목을 받고 있지만 수명이 높은 BLDC 모터에 비해 이에 못 미치는 모터드라이버 수명으로 인해 전체 제 품 수명에 영향을 미치게 된다. 이는 BLDC 모터 수명 향상에는 드라이버의 개선과 드라이버의 고장 예측이 필요하다. 하지만 이러한 BLDC 모터 드라이버의 고장 예측에 관한 예지 기술이 정립되지 않았고 이를 확인 할 수가 없었다.[2]
이 논문에서는 BLDC 모터 출력 전류의 주파수 값으 로 고장 예측 방법을 제시하였다. 주파수 값을 확인하 기 위한 방법으로 FFT(Fast Fouruer Transform)를 사 용 하였다. FFT란 DFT(Discrete Fourier Transform)를 계산할 때 연산회수를 줄여 실시간으로 계산할 수 있 게 해주는 알고리즘이다. 본 논문에서는 FFT를 사용하 여 BLDC Motor Driver의 데이터를 변환하여 고장 예 측 방법을 제안한다.
2. 필드 고장 사례분석
BLDC 모터의 고장 사례는 <Table 1>의 3요소가 가 장 많았으며 그중에 가장 많은 고장은 모터 드라이버 불량이다. 이에 모터 드라이버에 고장사례를 집중하여 FMEA, QFD를 분석하고 고장 메커니즘을 추정하였다.
구 분 주요현상 주요고장원인
BLDC 모터
모터 드라이버 불량
이상동작으로 인한 과부하
SMPS열화
부품 불량 온도, 충방전
BLDC 모터 열화 반복동작, 과부하 Table 1. Analysis of field failure case
2.1 고장모드 및 분석
FMEA는 유지보수 장비의 부품 혹은 모듈에 대한 잠재적 고장 요인과 영향을 분석하여 시스템 사용 중 에 존재할 수 있는 잠재적 고장 모드를 판정하고, 고 장 모드별 고장 요인을 사전에 파악하여 시스템 가동 률을 높이고 고장률을 줄일 수 있도록 하는 것이다.
필드에서 사용되는 BLDC 모터 드라이버의 고장 사례 및 모터 드라이버의 구조를 참고하여 다음 <Table 2>
와 같이 FMEA 분석 하였다.
부품 기능 고장 형태
발생
빈도 영향 치명도 원인 검 지 도
RPN 점검 방법
조치 방법
및 개선
모 터 드 라 이 버
S M P S
전 원 부
파손 4 전원 인가 불가
7 과부하
온도 습도
6 168 동작 확인, 전류 측정
PCB 개선, 부품 드라 변경
이 버부
모터 작동 파손 5
모터 작동 불가
4 6 120
기 구 부
모터 베어
링 모터 작동
파손 2 모터 오작 동
3 기계적 스트레
스
3 18 동작 확인, 육안 검사
기구부 수정 모터
기어 변형 3 3 3 27
발생도 : 고장 발생 가능성을 1-10 사이의 값으로 추정
치명도 : 고장이 소비자에게 미치는 영향도 1-10 사이의 값으로 등급 추정 검지도 : 고장모드와 원인/ 메커니즘을 찾아서 시정조치 능력을 평가하여 1-10
사이의 값으로 추정
R P N : 발생도 X 치명도 X 검지도, 잠재 고장모드에 의한 기대 위험의 예측치
Table 2. FMEA
3. 시험법 설계 3.1 QFD
QFD는 신제품 개념 정립, 설계 부품계획, 공정계획, 그리고 생산계획과 판매까지 모든 단계를 통해 고객의
요구가 최종 제품과 서비스에 충실히 반영되도록 하여 고객의 만족도를 극대화하는데 초점을 맞추고 있는 품 질경영의 방법론이다. <Table 3>은 위에 FMEA 분석 데이터를 QFD로 변환한 것이다. BLDC 모터 드라이버 의 주 고장모드는 SMPS 파손, 모터 드라이버 부의 파 손이라 추정된다.
고장기구 고장원인
드라이버 부
SMPS 파손 모터 드라이버 부 파손
고온 ○ ○
습도 ◎ ◎
저온 △
◎ : 9점, ○ : 3점, △ : 1점으로 평가하며 ◎이 9점 인 것은 ◎의 영향도가 다른 영향 도에 비해 매우 크 다는 것을 나타낸다.
Table 3. QFD Step 1
QFD 2단계는 QFD 1단계에서 분석된 고장 모드 점 수의 합계로 다음 <Table 4>와 같이 시험 내용을 결정 하였다. 그 결과 고온, 고온고습 시험이 가장 큰 영향 을 주는 고장메커니즘으로 확인 하였다.
시험방법(Test Methods) 고장모드(Failure
Modes/Mechanisms) 고온 시험
고온 고습 시험
저온 시험
부품 고장모드
드라이버 부 SMPS 파손 ○ ◎
모터드라이버 파손 ○ ◎ ○
◎ : 9점, ○ : 3점, △ : 1점으로 평가하며 ◎이 9점 인 것은 ◎의 영향도가 다른 영향 도에 비해 매우 크 다는 것을 나타낸다.
Table 4. QFD Step 2
3.2 환경시험 설계
2단계 QFD 결과 BLDC 모터의 주 고장 메커니즘은 고온 시험, 고온고습 시험, 저온 시험으로 분류 할 수 있었고 3가지의 조건으로 시험을 설계하였다. 시험은 동작시험이며 고장 가속을 위해 항온 항습조로 드라이 버의 환경조건을 유지하였고, 추가로 BLDC 모터가 연 결된 실린더에 스프링을 장착한 후 상온조건에서 설치 하였다. 시험의 환경조건은 <Table 5>와 같이 정하였다.
시험항목 조건 시료수 진행시간 저온 시험 -20 ℃ 1 (4 CH) 681H 고온 시험 60 ℃ 1 (4 CH) 678H 85 ℃ 1 (4 CH) 683H 고온고습
시험 60 ℃ / 90 % R.H. 1 (4 CH) 678H Table 5. Test design
4. 시험 및 결과 4.1 온도에 따른 전류 특성
시험 전 측정된 전류는 각각의 시료별로 편차가 있 었지만 <Figure 1> 와 외부 온도 조건에 따라 드라이 버에서 출력 되는 전류 파형의 길이가 달라지는 결과 를 확인 했다. 25 ℃에서 특정 포인트 까지 4972 ms가 걸렸고, 같은 포인트 까지 -20 ℃와 85 ℃에서 각각 4501 ms, 5117 ms 가 걸렸다. 이를 통해 BLDC 모터 드라이버의 환경조건에 따라 BLDC 모터의 속도가 변 하는 것을 확인했다.
0 2000 4000 6000 8000
-3.0 -1.5 0.0 1.5 3.0 -3.0 -1.5 0.0 1.5 3.0 -3.0 -1.5 0.0 1.5 3.0
0 2000 4000 6000 8000
-3.0 -1.5 0.0 1.5 3.0
CH1 Current(A)
Time(ms) CH1 Current(A)
CH2 Current(A)
CH2 Current(A)
CH3 Current(A)
CH3 Current(A)
CH4 Current(A)
CH4 Current(A)
-20 ℃ 구간 4501ms
0 2000 4000 6000 8000
-3.0 -1.5 0.0 1.5 3.0 -3.0 -1.5 0.0 1.5 3.0 -3.0 -1.5 0.0 1.5 3.0
0 2000 4000 6000 8000
-3.0 -1.5 0.0 1.5 3.0
CH1 Current(A)
Time(ms) CH1 Current(A)
CH2 Current(A)
CH2 Current(A)
CH3 Current(A)
CH3 Current(A)
CH4 Current(A)
CH4 Current(A)
25 ℃ 구간 4972ms
0 2000 4000 6000 8000
-3.0 -1.5 0.0 1.5 3.0 -3.0 -1.5 0.0 1.5 3.0 -3.0 -1.5 0.0 1.5 3.0
0 2000 4000 6000 8000
-3.0 -1.5 0.0 1.5 3.0
CH1 Current(A)
Time(ms) CH1 Current(A)
CH2 Current(A)
CH2 Current(A)
CH3 Current(A)
CH3 Current(A)
CH4 Current(A)
CH4 Current(A)
85 ℃ 구간 5117ms
Figure 1. Product of the current waveform due to temperature
그래서 제품의 온도 특성으로 인한 파형의 변화 때 문에 정해진 구간에서 측정하는 데이터 값이 개연성을 가질 수 없다고 판단하였다. 그래서 측정된 데이터를 FFT로 변화시켜 확인했다.
FFT로 확인 해본 결과 x 축의 강도가 가장 높은 지 점은 <Figure 2>와 같이 상온일 경우 281.86 Hz 이었 고, 온도가 하강하게 될 경우 340.57Hz, 온도가 상승 하게 될 경우 261.29 Hz의 주파수로 확인 되었다.
-20 ℃ 구간 340.57 Hz
25 ℃구간 281.86 Hz
85 ℃ 261.29 Hz
Figure 2. Product of the current waveform using FFT due to temperature
4.1 시간에 따른 전류 특성
<Figure 3>은 -20 ℃ 조건에서 모터 드라이버를 구 동하여 높은 신호를 가진 주파수를 시간 별로 정리한 값이다. 이 그래프로 확인한 결과 저온 조건에서는 주 파수의 변화가 크게 없었다. 시험 결과 저온 조건에서
는 제품의 열화를 확인 할 수 없었다.
Figure 3. Under the conditions of –20 ℃, change in frequency by time
<Figure 4>은 60℃ 조건에서 모터 드라이버를 구동 하여 높은 신호를 가진 주파수를 시간 별로 정리한 값 이다. 이 그래프로 확인한 결과 시간에 따라 초기치에 서 상승하였고 시간에 따라 점차 상승하였다.
Figure 4. Under the conditions of 60 ℃, change in frequency by time
<Figure 5>은 85 ℃ 조건에서 모터 드라이버를 구동 하여 높은 신호를 가진 주파수를 시간 별로 정리한 값 이다. 이 그래프로 확인한 결과 시간에 따라 점차적으 로 주파수 값이 증가한다.
Figure 5. Under the conditions of 85 ℃, change in frequency by time
<Figure 6>은 60 ℃ / 90 % R.H. 조건에서 모터 드 라이버를 구동하여 높은 신호를 가진 주파수를 시간 별로 정리한 값이다. 이 그래프로 확인한 결과 시간에 따라 점차적으로 주파수 값이 증가한다.
Figure 6. Under the conditions of 60 ℃ / 90 % R.H., change in frequency by time
시험을 진행한 결과 제품에 외부 온도에 따라 제품 의 주파수가 바뀌는 것을 확인 하였지만, <Table 6>과 같이 저온 조건을 제외하고 다른 환경조건에서 시간에 따라 제품이 열화 되면서 높은 신호의 주파수가 점차 증가하는 경향을 확인 하였다.
Table 6. Frequency change rate according to the environmental conditions
시험조건
CH4 초기 변화율 주파수
후기 주파수
- 20 ℃ 391.14 Hz 389.86 Hz -0.3%
60 ℃ 254.14 Hz 272.29 Hz +7.1%
85 ℃ 300.00 Hz 313.29 Hz +4.4%
60 ℃ .90 % R.H. 288.29 Hz 310.71 Hz +7.8%
아직까지 제품의 고장을 확인하지 못하여 정확한 고 장 예측을 할 수 없지만 FFT를 이용한 주파수의 변환 을 통해 모터드라이버의 열화를 확인하였고 추가로 제 품의 고장이 예측될 것을 추측한다. 앞으로 시험을 진 행하면서 고장의 시점을 정리하고 주파수 변화가 제품 의 고장에 직접적인 영향을 받는지 확인하겠다.
5. 결 론
본 논문에서는 FFT를 사용하여 BLDC Motor Driver 의 고장 예측 방법을 제안한다. 환경시험을 진행한 결 과, 저온부를 제외한 조건에서는 FFT를 이용한 데이터 변환을 통하여 제품의 열화를 확인할 수 있었고, 이를 통해 재현성 있는 측정이 가능하였다.
-20 ℃ 조건에서 FFT 변환 값은 상온 조건보다 빠 른 파형을 보였으며, 시간에 대한 열화가 없었다. 60
℃ 조건에서는 초기치보다 높은 신호를 가진 주파수 값이 크게 증가했으나 이후 증가폭이 감소하였다. 60
℃ / 90 % R.H 조건과 85 ℃ 조건에서는 시간에 대한 열화로 인해 높은 신호의 주파수 값이 증가하는 것으 로 확인 되었다.
약 1800 시간 까지 시험한 결과 제품의 고장을 확인 하지 못하였지만, FFT를 이용한 주파수의 변환을 통해 모터드라이버의 열화를 확인했으며, 이를 이용하면 제 품의 고장이 예측될 것으로 추측한다. 앞으로 시험을 진행하면서 고장의 시점을 정리하고 높은 신호의 주파 수 값의 변화가 제품의 고장에 직접적인 영향을 받는 지 확인하겠다.
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