채터와 로빙의 관계

원통형 부품의 형상 오차가 반복적인 물결 모양 패턴을 보일 때, 이는 채터 또는 로빙 현상이 발생한 것으로 간주됩니다. 두 용어는 중첩되며 종종 혼용되지만, 표준이나 실무에서 명확히 정의되지는 않습니다. 일반적으로 저주파수 파동은 로빙, 고주파수 오차는 채터로 불립니다. 이러한 분류 방식에는 두 가지 문제가 있습니다. 첫째, 측정 데이터로부터 결과를 도출하는 계산 방법을 명시하지 않습니다. 둘째, 로빙이 채터로 전환되는 주파수 경계선을 제시하지 않습니다. 따라서 방법론과 주파수 기준 없이 “로빙” 또는 “채터”를 정의하는 사양은 불충분합니다. 이제 Adcole 계측기에서 이러한 매개변수를 계산하는 방법을 살펴보겠습니다.

채터는 데이터 세트에 고속 푸리에 변환(FFT)을 적용하고 그 결과를 진폭 대 회전당 횟수(UPR 또는 회전당 파동 수)로 산출합니다. 그러나 로빙은 현대 컴퓨터가 등장하기 전, 푸리에 변환을 완전히 수행하는 것이 현실적이지 않았던 시절(그런 생각을 한 사람이 있었다면)부터 존재해 왔습니다. 로빙은 반경 측정 세트(부품이 계측기 내에서 회전하는 동안 부품 프로파일로부터 기록된 데이터)의 각도 구역에서 피크 투 피크 진원도 오차로 정의되었습니다. 이는 본질적으로 진원도 데이터의 파이 차트입니다. 실제로 로브 측정을 위해 선택되는 가장 좁은 범위는 5도 “창”입니다. 가장 넓은 범위는 일반적으로 45도입니다. 파형 자체의 오차 외에는 오차가 없는 정현파 패턴이 부품 주위에 존재한다고 가정할 때, 45도 창 내에 발생하는 전체 파장은 8개의 리플을 나타냅니다. 5도의 경우 72개의 완전한 리플을 관찰할 수 있습니다.

이러한 방법 정의에 따르면, FFT는 이론적으로 저주파를 포함한 모든 주파수에서 리플 패턴을 감지할 수 있으며, 로빙 계산 방법은 고주파 “채터”의 피크 투 피크 값을 감지할 수 있습니다(로브 측정이 채터 패턴의 전체 파장을 포함하고 패턴이 로그 주변에 인접해 있다는 가정 하에). 따라서 채터와 로빙의 본질적 차이는 일반적으로 인정되는 개념상 해당 현상의 주파수 경계선에 달려 있다고 볼 수 있습니다. 고객별 전용 방법도 존재하지만, 이 두 가지가 일반적으로 사용되는 방법입니다.

그러나 현실 세계에서 프로파일이나 라운딩 오류가 완벽한 사인파 형태를 보이는 경우는 극히 드뭅니다. 따라서 로빙이든 채터든 모든 측정은 각자의 특수한 용도와 장점을 지닙니다. 다만 두 용어의 목적이 서로를 보완하는 관계라 종종 혼용되어 오용되곤 합니다. 한 문제가 다른 문제를 대체할 때 더 심각한 문제가 발생합니다. 로빙과 채터를 상대적 주파수 비교로 보는 대신, 기능이라는 다른 관점에서 이 문제를 살펴봅시다. 즉, 로빙 또는 채터 측정을 통해 무엇을 달성하려는 것입니까?

앞서 논의한 바와 같이, Adcole 계측기의 로빙 측정값은 원형도 데이터의 제한된 구역 내에서 최대 피크 투 피크 진폭을 나타냅니다. 이 차이가 반복되는 파동의 일부인지 단일 사건인지 여부는 중요하지 않습니다. 반면 Adcole 채터 측정은 반복 신호의 특정 UPR 및 진폭 결과를 찾기 위해 사용됩니다. UPR 구성 요소는 원인을 식별하는 데 활용될 수 있으며, 심지어 이를 유발한 특정 기계를 식별할 수도 있습니다. 각 측정 방식에는 장단점이 존재합니다. FFT 채터 분석은 측정 데이터 내 주기적 패턴을 식별하려 시도하며, 서로 겹치는 다양한 신호를 UPR 및 진폭 구성 요소로 분리할 수 있습니다. 그러나 비연속적 패턴의 진폭을 결정하는 능력에는 한계가 있으며, 스크래치나 평탄부 같은 단발성 사건을 찾는 데는 적합하지 않습니다.

반면 로브 측정은 측정 창 내 최대 피크와 트라우그를 보고할 수 있으므로 플랫 스팟, 스크래치, 작은 비청소 섹터 등을 찾는 데 더 적합합니다. 그러나 로브를 사용하면 360개 이상의 창을 계산하지 않고서는 서로 다른 주파수를 분리하는 실용적인 방법이 없습니다. 설령 그렇게 하더라도 전체 피크 투 피크 진폭이 특정 침해 주파수의 결과라고 가정해야 합니다. 실제로는 여러 주파수 성분이 중첩되어 총 진폭에 더하거나 뺄 수 있습니다. 로빙은 전체 데이터 세트에 적용된 창보다 더 좁은 허용 오차를 창에 적용하여 제한된 각도 범위 내에서 데이터의 급격한 변화를 감지하는 데 가장 효과적입니다. 예를 들어, 사양에서 6마이크론의 원형도 오차를 허용하더라도 30도 창 내에서 그 오차를 2마이크론 이하로 제한할 수 있습니다.

로빙 사양은 저널의 계단 현상이나 스크래치와 같은 고립된 편차를 찾는 데 효과적입니다. 채터는 연삭 장비의 진동 신호를 나타내는 반복 패턴이나 거친 작동 패턴이 여전히 존재하는 상황(런아웃 없음)을 찾는 데 더 유용합니다. 두 유형의 결함 모두 크랭크축의 기능에 영향을 미치며, 채터와 로빙 측정을 적절히 조합하면 원인을 파악하고 진단하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 두 사양은 상호 보완적이며, 하나가 다른 하나를 완전히 대체할 수는 없습니다.

로빙(Lobing)은 정의상 제한된 각도 창(window) 내의 진원도 데이터를 분석하는 반면, 당사의 표준 FFT 채터 분석은 전체 360도 데이터를 분석합니다. 그러나 비연속적인 채터 패턴이 존재할 경우, 데이터 세트의 더 작은 부분에 분석을 집중하는 것이 유용할 수 있습니다. 작은 각도 범위에서 발생하는 신호는 데이터 전체(100%)에 대해 분석을 수행할 때 진폭이 더 낮게 보일 수 있습니다. 특정 각도 범위로 분석을 제한하면 채터 진폭을 보다 정확하게 파악할 수 있습니다. 애드콜의 FFT 채터 분석 소프트웨어 패키지에는 저널과 캠 로브 모두에 대해 제한된 각도 범위를 분석하는 옵션이 포함되어 있습니다. 정확한 분석을 위해서는 충분히 넓은 섹터를 사용해야 합니다. 섹터가 너무 작으면 결과가 왜곡되거나 UPR (Undulations Per Revolution) 결정이 부정확해질 수 있습니다.