Frequency-domain-based Bayesian-optimized 1-D CNN feature learning for integrated bearing fault diagnosis and remaining useful life prediction
본 연구는 여러 NASA IMS 데이터셋에 걸쳐 고정밀 베어링 결함 진단 및 강건한 잔여 수명 예측을 위해, 심층 특징 추출을 위한 주파수 영역 1차원 CNN을 튜닝하는 데 베이지안 최적화를 활용하는 통합 프레임워크를 제안한다.
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발전소의 거대한 터빈부터 공장 로봇의 조용한 모터에 이르기까지, 회전하는 모든 기계는 원활하게 계속 돌아가기 위해 작지만 결정적인 부품인 구름 요소 베어링(rolling-element bearing)에 의존합니다. 이것은 회전하는 축과 고정된 하우징 사이에 위치하여 부품이 최소한의 마찰로 움직일 수 있게 해주는 강철 구슬이나 롤러로 이루어진 고리입니다. 모든 기계 부품과 마찬가지로, 이들도 시간이 지나면 마모됩니다. 구슬이나 그것이 구르는 궤도 표면에 미세한 결함이 생기면, 베어링이 회전할 때 규칙적이고 반복적인 툭툭 치는 소리가 발생합니다. 이러한 충격음은 진동을 생성하여 기계를 통해 전달됩니다. 수십 년 동안 엔지니어들은 베어링이 언제 고장 날지 예측하기 위해 이러한 진동에 귀를 기울여 왔습니다. 그러나 진동 신호는 종종 복잡하고 미묘하며, 특히 마모 초기 단계에서는 건강한 기계와 서서히 죽어가는 기계를 구별하기 어렵게 만듭니다. 과제는 이러한 복잡한 진동을 자동으로, 그리고 정확하게 읽어내어 결함을 찾아낼 뿐만 아니라, 부품이 파손되기 전까지 남은 수명이 정확히 얼마나 되는지를 예측하는 방법을 찾는 것이었습니다.
올드 도미니언 대학교(Old Dominion University)의 연구팀은 컴퓨터가 진동을 듣는 색다른 방식을 가르침으로써 이 문제를 해결할 수 있는 새로운 방법을 개발했습니다. 연구진은 진동 신호를 시간에 따라 발생하는 그대로 보는 대신, 이를 주파수 지도로 먼저 변환했습니다. 복잡한 노래를 그 안에 포함된 모든 특정 음표의 목록으로 분해하는 것을 상상해 보십시오. 이것이 연구진이 기계의 소음으로 수행한 작업입니다. 그런 다음 그들은 1차원 합성곱 신경망(one-dimensional convolutional neural network)이라는 일종의 인공지능을 사용하여 이 주파수 지도를 연구했습니다. 이 컴퓨터 모델은 내륜의 균열이나 구르는 구슬의 결함과 같이 문제를 알리는 가장 중요한 패턴을 자동으로 찾아내도록 설계되었습니다. 이 연구의 핵심 혁신은 컴퓨터 모델에게 학습시키는 방법입니다. 모델의 최적 설정을 추측하는 대신, 그들은 베이지안 최적화(Bayesian optimization)라는 스마트한 탐색 기술을 사용했습니다. 이 방법은 다양한 설정의 조합을 체계적으로 테스트하며 각 시도로부터 학습하는데, 이는 마치 요리사가 소스의 맛이 완벽해질 때까지 반복해서 맛을 보며 향신료를 조절하는 것과 같습니다.
연구진은 NASA에서 제공하는, 베어링이 완전히 고장 날 때까지 가동된 세 가지 서로 다른 실제 데이터를 사용하여 그들의 접근 방식을 테스트했습니다. 이 데이터 세트에는 내륜, 외륜, 그리고 구르는 구슬 자체에 균열이 생긴 베어링들이 포함되었습니다. 새로운 방식은 이러한 결함을 식별하는 데 매우 정확하다는 것이 입증되었습니다. 첫 번째 테스트 세트에서 이 방식은 베어링의 상태를 99.85%의 확률로 정확하게 진단했습니다. 두 번째 세트에서는 100%의 완벽한 점수를 기록하며 모든 정상 및 결함 베어링을 정확히 식별했습니다. 세 번째 세트에서는 99.98%의 정확도에 도달했습니다. 두 가지 서로 다른 유형의 신경망을 결합한 기존의 널리 쓰이는 표준 방식과 비교했을 때, 새로운 방식은 특히 탐지가 까다롭기로 유명한 외륜(outer-race) 결함의 미세한 징후를 포착하는 데 있어 일관되게 더 우수한 성능을 보였습니다. 표준 방식은 이러한 결함 중 상당수를 놓쳤지만, 새로운 시스템은 이를 모두 잡아냈습니다.
단순히 무엇이 잘못되었는지 진단하는 것을 넘어, 연구진은 이 시스템을 사용하여 베어링이 고장 나기 전까지 남은 시간을 예측했습니다. 그들은 컴퓨터가 학습한 패턴을 활용하여 건강한 상태에서 고장 난 상태까지 베어링의 상태를 추적하는 건강 점수(health score)로 변환했습니다. 이 점수를 시간에 따라 도식화함으로써 기계의 건강이 점진적으로 저하되는 과정을 볼 수 있었습니다. 그런 다음 통계 모델을 사용하여 이 저하 곡선을 통해 미래를 예측하고, 건강 점수가 임계 실패 지점에 도달하는 시점을 예측했습니다. 결과에 따르면, 그들의 방식은 퇴화 과정에 대해 훨씬 더 매끄럽고 현실적인 그림을 만들어냈습니다. 반면, 표준 방식은 건강 점수가 오르락내리락하거나 너무 일찍 천장에 도달하는 모습을 보여 기계가 정확히 언제 멈출지 판단하기 어렵게 만들었습니다. 새로운 방식은 신호를 명확하고 점진적으로 유지하여, 잔여 유효 수명(remaining useful life)에 대한 더 신뢰할 수 있는 추정치를 제공했습니다.
이 연구는 소리의 주파수를 분석하는 스마트한 방법과 컴퓨터 모델을 튜닝하는 자동화된 과정을 결합함으로써, 기계의 결함을 진단하고 그 미래를 예측하는 통합된 시스템을 구축하는 것이 가능하다는 것을 보여줍니다. 연구진은 인간의 추측에 의존하는 대신 컴퓨터가 스스로 최적의 설정을 찾도록 하는 것이 훨씬 더 강력하고 정확한 도구로 이어진다는 것을 발견했습니다. 이러한 기술은 중장비에 의존하는 산업 분야에서 매우 중요한데, 이는 유지보수를 고장이 난 후에 고치는 '사후 대응적' 관행에서, 부품이 고장 나기 직전에 교체하는 '선제적' 관행으로 변화시켜 비용을 절 절감하고 예상치 못한 가동 중단을 방지하기 때문입니다. 이 연구는 적절한 데이터와 적절한 학습 전략이 있다면, 기계가 정확히 언제 도움이 필요한지를 우리에게 말해줄 수 있음을 확인시켜 줍니다.
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