Tacholess Rotating Speed Estimation Using Speed Fluctuation Adaptive Multi Order Probabilistic Approach

Abstract

회전기기의 회전속도는 회전체 부품의 특성 주파수를 파악하고 특성인자를 추출하여 결함을 진단하는 데 있어 필수적이다. 변속 상태의 회전기기로부터 추출한 특성인자는 고장이 아님에도 정상 통계의 이상치를 상회하며 결함 진단에 혼란을 야기할 수 있다. 이 같은 변속 상황에서 차수 추적법 및 각도 리샘플링을 통해 올바른 특성인자를 추출할 수 있다. 하지만 차수 추적에 사용되는 회전계 구매비용과 설치환경의 한계로 최근 진동 신호를 이용하여 회전속도를 간접 추정하는 비회전계 차수 추적법이 연구되고 있다. 그 중 하나로 다중 차수 확률론적 접근법이 제안되었으나 변칙적인 속도 변동에서 고정된 파라미터로 인해 속도추정 정확도가 감소하는 한계점이 있다. 본 연구에서는 속도 변동에 대해 강건한 속도 추정 정확도를 갖는 속도 변동 적응형 다중 차수 확률론적 접근법을 제안한다. 특히, 순간 각속도 확률 밀도함수 간 거리를 기반으로 하는 파라미터 변경 지표를 제안한다. 우선, 최대 순간 각가속도를 통해 확률 밀도함수 간 거리를 계산한다. 두 번째로, 계산된 거리 지표를 기반으로 파라미터를 변경하여 순간 각속도를 추정한다. 마지막으로, 모사신호, 테스트베드 신호, 현장신호를 이용한 사례 연구를 통해 본 연구에서 제안하는 속도 변동 적응형 다중 차수 확률론적 접근법의 성능을 평가하고 검증한다. 본 연구는 변칙적인 순간 각속도를 갖는 진동데이터에 적용 가능한 속도 변동 적응형 확률론적 접근법의 가능성을 보여준다.|The rotating speed of the rotating machine is mandatory in identifying the characteristic frequency of the rotating component and extracting feature to fault diagnosis. The feature extracted from the rotating machine in the speed fluctuation exceeds the outliers of normal statistics even though it is not a failure and may cause confusion in the fault diagnosis. Such a speed fluctuation condition, feature can be extracted by rearranging it to a constant speed situation through order tracking method. However, due to the cost of purchasing a tachometer and the limitation of the installation environment, a tacholess order tracking method that indirectly estimates the rotating speed using vibration signals is being studied. As one of them, a multi order probabilistic approach has been proposed, but there is a limitation in that the speed estimation accuracy decreases due to fixed parameters in anomalous speed fluctuation. This paper presents a speed fluctuation adaptive multi-order probabilistic approach with robust speed estimation accuracy against speed fluctuations. In particular, a parameter change index based on the distance between the IAS pdfs is proposed. First, the nonparametric two samples Anderson-Darling distance between the IAS pdfs is calculated. Second, the IAS is estimated by changing the parameter based on the calculated distance index. Finally, the performance of the speed fluctuation adaptive multi order probabilistic approach method is evaluated and verified through three case studies using simulation signals, testbed signals, and in-field signals. This studies show the possibility of a speed fluctuation adaptive probabilistic approach feasible to vibration data having anomalous angular speed.