체인 스프라켓 드라이브 시스템(이하 ‘CSD 시스템’이라 한다.)는 큰 동력을 필요로 하는 컨베이어뿐만 아니라 엘리베이터, 물류 장비 등 다양한 산업 분야에서 중요한 기계 시스템으로 활용되고 있다. 따라서 CSD 시스템에서 발생하는 결함을 조기에 발견하여 경제적 손실과 인명 피해를 미연에 방지하기 위해 여러 기법들이 연구되어오고 있다. CSD 시스템은 모터, 기어, 피니언, 베어링으로 구성되어 있다. 각 부품의 결함을 진단하기 위해 측정된 진동 신호에 바탕을 두고 있다. 기어와 베어링의 지엽적 결함(local fault)은 갑작스러운 강성 변화에 의한 충격파 진동으로 나타난다⁽¹⁾.

진동 신호로부터 이런 충격파 신호를 찾아내기 위해 kurtosis 평가⁽²⁾, cepstrum 분석⁽³⁾, 그리고 신호의 주파수 성분들을 시간 영역에서 동시에 분석하는 시간-주파수 분석법^(4,5), 연속 웨이브렛 변환(continuous wavelet transform)⁽⁶⁾ 등이 사용되고 있다. 이러한 분석 기법을 통하여 결함과 관계있는 결함 특징을 분석 비교하여 각 결함을 진단하고 결함을 분류하여 건전성감시 시스템을 개발한다⁽⁷⁾. 기어 피팅과 회전자 편심같은 피로 결함과 소성변형으로 인한 결함은 충격 신호를 발생시키지 않아 충격파의 특징을 찾아서 결함 부품을 정확히 진단하는 것에 한계가 있다. 이에 이 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 단순 주파수분석을 입력으로 하여 딥러닝 알고리듬을 적용하여 높은 분류 정확도를 제공하는 건전성 감시 방법을 제안하고자 한다. 산업 현장에서 많이 발생하고 있는 CSD System 의 결함인 기어 피팅(pitting), 기어 절손(failure), 회전자 편심(eccentricity)의 3가지 단일 결함과 볼 베어링 외륜 구멍, 볼 베어링의 볼 사이 이물질, 회전자 편심 등이 결합된 다중 결함 5가지를 딥러닝 알고리듬에 학습시켜 건전성 감시 실험을 진행하여 딥러닝 기반의 건전성 감시 방법의 유용성을 검증하고자 한다.

Fig. 10은 한 개의 뉴런(neuron)에서 입력 x와 출력 y의 관계를 나타낸다. 한 개의 층(one layer)을 갖는 신경회로망은 식 (3)과 같이 표현된다.

Fig. 10 
Schematic of neural network in one neuron

입출력 관계가 복잡한 문제를 해석하기 위해서는 일반적으로 Fig. 11과 같은 다층 신경회로망을 사용하며 식 (4)와 같이 표현된다.

Fig. 11 
Schematic of multilayer neural network

식 (3), (4)에서 X=[x₁ x₂ … x_p]^T는 입력벡터, Y=[y₁ y₂ …y_n]^T는 출력 벡터, f는 전달함수(transfer function), W는 가중치(weight) 행렬을 나타낸다.

이 연구에서는 입력층 (input layer)에는 233개 입력 뉴런, 은닉층 (hidden layer)에서는 110개의 뉴런을 사용하였고 출력층 (output layer)에는 결합의 종류를 나타내는 9개의 뉴런을 갖는 신경회로망을 구현하였으며, 결함 분류를 위해서 출력층에는 softmax 함수를 적용하였다.

신경 회로망의 입력 값으로 x축, y축, z축 진동에 단시간 푸리에 변환(short time Fourier transform)을 적용하여 얻어진 FFT data를 사용하였고 목표 값으로 고장번호를 one-hot in coding방식으로 변환하여 적용하였다. 2096개의 70 %인 1468개의 FFT data를 신경회로망 학습과정에 사용하여 최적화된 가중치 행렬 W를 구하였다. 나머지 30 %는 validation과 test에 각각 15 % 식 314개를 사용하였다. Fig. 12부터 Fig. 20의 target은 one-hot in coding 된 고장번호이며, test는 최적화된 신경회로망을 이용하여 계산된 출력 값이며 target 기호와 test 기호가 일치하는 것은 정확한 분류를 나타낸다. 각 데이터의 target 값이 1이면 각 해당 조건에 대한 결함을 나타내며, 0 이면 다른 조건에 대한 결함을 나타낸다. Fig. 12부터 Fig. 20까지 target 값과 test 값이 각 해당 조건에 잘 일치하여 해당결함이 95 % 이상 탐지 됨을 알 수 있다.

Fig. 12 
Classification of vibration data measured in x-direction on the normal condition of the CSD system

Fig. 13 
Classification of vibration data measured in x-direction for the CSD system with gear pitting

Fig. 14 
Classification of vibration data measured in x-direction for the CSD system with gear failure

Fig. 15 
Classification of vibration data measured in x-direction for the CSD system with rotor eccentricity

Fig. 16 
Classification of vibration data measured in x-direction for the CSD system with multiple defect 4 in Table 1

Fig. 17 
Classification of vibration data measured in x-direction for the CSD system with multiple defect 5 in Table 1

Fig. 18 
Classification of vibration data measured in x-direction for the CSD system with multiple defect 6 in Table 1

Fig. 19 
Classification of vibration data measured in x-direction for the CSD system with multiple defect 7 in Table 1

Fig. 20 
Classification of x-axis between neural output and target for multiple defect 8 in Table 1

실제 고장번호와 신경회로망의 출력 값은 Table 2와 같이 평균 98.7 %의 정확도를 나타낸다.

CSD 시스템의 건전성 감시 실험 결과 여러 축의 진동 신호 중 가장 정확도가 높은 X축의 진동 신호를 이용하는 것이 바람직하다.

CSD 시스템의 건전성 감시 방법으로서 이 연구에서는 신경회로망을 이용하는 방법을 제안하였다. 신경회로망의 입력 값으로 결함 종류에 따른 FFT data를 사용하였고 목표 값으로 one-hot in coding방식의 고장번호를 사용하였다. 학습과정을 통해 최적화된 신경회로망의 출력 값은 실험에 사용된 315개에 대해 평균 98.8%의 정확도를 나타냄으로써 CSD 시스템의 건전성 감시에 사용될 수 있음을 확인하였다.

단일 결함 및 다중 결함을 갖는 CSD 시스템에 대한 건전성 감시 실험을 통해 충격 신호뿐만 아니라 일반적인 신호를 가지고 있는 CSD 시스템의 건전성 감시에 있어 이 연구에서 제시한 신경회로망을 이용한 고장 분류 기법이 탁월한 유용성이 있음을 검증할 수 있었다.