전기 모터의 작동 효율 및 기업의 지속 가능성을 향상시키는 OtoSense 스마트 모션 센서 솔루션

글: 빈 후오(Bin Huo) 제품 애플리케이션 엔지니어 / 아나로그디바이스(Analog Devices Inc.)

개요

모터의 고장이나 이상으로 인한 모터 효율 저하는 장기간 지속될 수 있고 이는 상당한 경제적 손실로 이어질 수 있기 때문에 점점 더 많은 기업들이 이 부분에 주목하고 있다. 이 글에서는 일반적인 모터 고장이 모터의 작동 효율에 미치는 영향과, 예측 진단 유지관리 솔루션인 아나로그디바이스(Analog Devices Inc., ADI)의 OtoSense™ 스마트 모터 센서(SMS)가 모터의 작동 효율을 얼마나 높일 수 있는지에 대해 살펴본다. 이와 함께 OtoSense™ SMS 애플리케이션이 이산화탄소 배출과 전기 에너지 비용을 얼마나 줄일 수 있는지를 보여주는 두 가지 사례도 소개한다.

머리말

인더스트리 4.0은 기술, 로보틱스, 인공 지능(AI), 자동화를 결합함으로써 보다 효율적이고 효과적인 제조 공정을 구현하는 4차 산업 혁명이라고 평가된다. 산업 분야는 전 세계 에너지 사용량의 37%를 차지하는데, 이 가운데 70%의 에너지가 모터에 의해 소비된다. 따라서 모터를 최대 효율로 작동시킬 수 있다면 전 세계 전력 소모의 10%를 줄일 수 있을 것이다.^1,2,3,4 달리 말해, 이는 상태 기반 모니터링(condition-based monitoring, CbM)과 예방 정비(predictive maintenance, PdM)를 통해 작업 효율을 높이면 생산성, 품질, 물류 관리 측면에서 비즈니스 성과를 크게 높임으로써 기업의 지속 가능성 지표와 그 밖에 다른 목표를 달성할 수 있다는 것을 뜻한다. 아나로그디바이스(Analog Devices Inc., ADI)의 OtoSense™ 스마트 모터 센서(SMS) 기술은 오늘날 시장에서 선도적인 CbM/PdM 기술들 중 하나이다. 이 글에서는 ADI의 OtoSense SMS 기술이 전기 모터를 더욱 효율적으로 작동하게 하는 방법에 대해 설명한다.

전기 모터의 효율과 모터 건강 상태의 상관 관계

모터가 소비하는 에너지의 양을 줄이기 위한 노력의 일환으로, 보다 향상된 효율을 제공하는 유도 모터(induction motor) 설계에 대한 연구개발이 최근 수년 간 집중적으로 이루어져왔다. 하지만 모터 효율에 상당한 영향을 미치는 또 다른 요인이 있는데, 이는 종종 간과되고 있는 편이다. 일반적으로 산업용 전기 모터는 50% ~ 85%의 효율로 작동한다.⁵모터의 건강 상태는 에너지 효율에 상당한 손실을 초래할 수 있다. 제조회사가 제공하는 정격 효율 값은 모터 상태가 최적이라는 전제 하에만 유효하며, 이는 곧 작동 중에 심각한 이상이나 결함 또는 장애가 없다는 것을 의미한다. 만약 기계에 장애가 있는 경우라면, 심지어 장애 발생 초기 단계라 하더라도, 모터의 효율은 떨어질 것이다.

전기 모터의 효율이 총 입력 전력에 대한 유효 출력 전력의 비율로 정의된다는 것은 잘 알려져 있다. 그림 1은 전기적 입력 에너지로부터 기계적 출력 에너지로 변환되는 에너지와 관련 에너지 손실(고유의 전력 손실 및 이례적 전력 손실 등)을 보여준다. 공식 1은 모터 효율의 계산식이다.

Figure 1. Electric motor energy converting efficiency. — 그림 1. 효율로 변환되는 전기 모터 에너지

모터의 전력 손실은 크게 다음의 두 가지로 나뉜다:

➤ 고유의 전력 손실(intrinsic power loss):

구리 손실(저항, 표피효과), 철 손실(에디 전류, 히스테리시스), 기계적 손실(마찰, 풍화) 등. 고유의 전력 손실은 모터 설계 단계에서 줄일 수 있다.

➤ 이례적 전력 손실(anomaly power loss):

표 1에 열거된 모터 고장 사례들 중 한 가지 이상의 사례와 같이 건강하지 않은 모터 상태로 인한 추가적인 전력 손실 등. 이례적 전력 손실은 모터 작동을 최적의 상태로 유지함으로써 최소화할 수 있으며, 이는 모터에 대한 유지관리 계획과 밀접한 관련이 있다.

전기 모터의 효율에 대한 연구에 따르면 모터가 건강하지 않은 상태에서 작동하면 모터의 효율이 정격 효율보다 떨어진다는 사실이 밝혀졌다.⁶건강하지 않은 상태의 모터는 오랫동안 낮은 효율로 작동하다가 모터의 결함이 고장으로 이어져 기계를 망가트릴 수도 있다. 이는 상당한 에너지 손실을 초래할 수 있다. 다양한 유형의 베어링 결함이 유도 모터의 효율에 어떠한 영향을 미치는지도 조사된 바 있다. 총 네 가지 유형의 베어링 결함이 테스트되었는데, 결함 1번은 외륜의 균열, 결함 2는 외륜의 구멍, 결함 3은 보호 커버의 변형, 결함 4는 베어링의 부식이다. 그림 2는 결함 1의 베어링 결함 유형을 예시한 것이다. 실험에는 2.2kW 3상 유도 모터가 사용되었는데, 주 전원 제어 장치가 전원을 공급하고 브레이크가 결합되었다. 모터의 입력 전류, 전압 및 위상을 측정하여 모터 입력 전력을 계산했으며, 모터 부하 토크와 회전 속도를 측정하여 모터 출력 전력을 계산했다. 모터 효율은 기계적인 모터 출력 전력과 모터 입력 전력 사이의 비율로 계산된다. 그림 2는 다양한 부하 조건에서 모터 효율이 어떻게 변하는지 보여준다. 그림에서 보이는 것처럼, 베어링 결함은 완전 부하 조건에서 1.5%의 효율 저하와 경부하 조건에서 4%의 효율 저하를 유발할 수 있다.

Figure 2. Bearing fault’s impact on motor efficiency — 그림 2. 베어링 결함이 모터 효율에 미치는 영향

회전자 바(rotor bar) 결함, 고정자 권선(stator winding) 결함, 모터 축 정렬 불량, 소프트 풋(soft foot) 및 냉각 팬 모터 결함과 같은 다양한 모터 결함이 모터 효율 저하를 유발할 수 있는 것으로 나타났다.^7,8 그림 3은 다양한 모터 결함이 모터 효율에 미치는 영향을 보여준다.

Figure 3. Different types of motor faults’ impact on motor efficiency. — 그림 3. 다양한 종류의 모터 결함이 모터 효율에 미치는 영향

ADI OtoSense SMS 소개

OtoSense SMS는 산업용 전기 모터의 CbM 및 예방 정비를 위한 인공지능(AI) 기반 완전 턴키 방식의 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션이다. 이 솔루션은 동급 최고의 센싱 기술과 최첨단 데이터 분석을 결합하여 전기 모터의 상태를 모니터링한다.

이 솔루션은 하드웨어 서브시스템과 소프트웨어 서브시스템으로 구성되는데, 소프트웨어 서브시스템에는 클라우드 플랫폼, 웹 애플리케이션, 모바일 애플리케이션이 포함된다. 또한 클라우드 플랫폼에는 머신러닝 기반 모터 결함 진단 AI 알고리즘이 포함되어 있다. 그림 4는 OtoSense SMS 시스템의 다이어그램을 보여준다.

Figure 4. OtoSense SMS system diagram. — 그림 4. OtoSense SMS 시스템 다이어그램

Figure 5. Motor operation efficiency optimum by OtoSense SMS. — 그림 4. OtoSense SMS 시스템 다이어그램

Figure 6. Example showing how OtoSense SMS keeps motors running in high efficiency. — 그림 6. OtoSense SMS가 모터의 작동을 얼마나 높은 효율로 유지하는지 보여주는 사례

OtoSens SMS는 ADI가 개발한 다음과 같은 여러 고성능 센서들을 통합하고 있다:

► x축 및 z축 진동 감지를 위한 ADXL1002 저잡음 고주파 MEMS 가속도계 2개

► 모터 프레임과 주변 온도 감지를 위한 고정확도의 ADT7420 16비트 디지털 온도 센서 2개

이 외에 다음과 같은 부품들도 추가로 통합하고 있다:

► 모터 속도 감지 및 모터의 전기적 결함 진단을 위한 자기장 센서 1개

► 2.4GHz 와이파이 데이터 전송을 위한 데이터 수집 및 데이터 패킹용 와이파이 프로세서 1개

OtoSense SMS 센서는 기계 데이터를 감지 및 해석하는 시장 선도적인 솔루션이다. 표 1은 OtoSense SMS 센서가 진단 및 예측할 수 있는 가장 일반적인 모터 결함을 보여준다.

표 1. OtoSense SMS가 진단 및 예측할 수 있는 모터 결함 사례들
모터 결함	결함 유형	설명	사례
전원 시스템	전기적	3상 전원공급장치에서의 문제로, 모터 전류 불균형을 초래할 수 있음	결상
고정자 권선	전기적	전기 모터의 여러 위상들 중 하나의 문제로, 모터 전류의 불균형을 초래할 수 있음	코일 단락
회전자	전기적	단락 링 또는 회전자 바 관련 문제	회전자 바 파손
축 불균형	전기기계적	질량의 불균등한 분포로 인해 무게 중심이 회전 중심으로부터 이탈하는 문제를 유발	회전자 굴곡
편심	기계적	회전자와 고정자 사이의 비대칭 에어 갭	축 휨;부적절한 베어링 설치
베어링	기계적	기계적 응력 또는 오염으로 인해 베어링에 발생한 작은 균열이나 결함이 진동 문제를 유발	피팅(Pitting)
정렬 불량	기계적	두 개의 회전축(모터와 부하)이 정렬되지 않았을 때 발생해 외부 정렬 불량 유발	각 또는 병렬 정렬 불량
루스 풋/ 소프트 풋	기계적	모터 베이스(또는 모터 베이스에 대한 연결)가 느슨하게 체결되어 발생하는 구조적 헐거움	모터가 베이스 프레임에 단단히 고정되지 않음
냉각 팬	온도	축에 부착되거나 모터 외부에 부착되는 팬과 관련한 문제들	팬 커버 분리
성능	전반적 진동	전반적인 진동 증가. 나머지 다른 아홉 가지 결함 범주에 속하지 않는 결함 유형들	기계적 결함

OtoSense SMS를 통한 전기 모터 작동 효율 향상

적절한 유지관리는 모터의 고장 발생을 줄이고 예기치 못한 다운타임을 피할 수 있게 하므로 경제적 수익성을 극대화하는 데 도움이 된다. 또한 고효율 모터는 표준 효율의 모터보다 전기 에너지를 덜 소비하기 때문에 모터의 효율은 운영 비용을 절감하는 데 있어서 근본적인 역할을 한다. 연구 결과는 회전자 고장, 고정자 권선 비대칭, 절연 시스템 고장, 불균형/정렬 불량, 환기 시스템 고장 등 다양한 유형의 고장이 발생하면 기계의 효율이 얼마나 저하되는지를 보여준다.

그림 5는 OtoSense SMS를 사용하여 최적화된 모터 작동 효율을 보여준다. 이 클라우드 플랫폼은 모터의 작동 상태와 유지관리 요구 사항에 대한 탁월한 통찰력을 제공한다. ADI 고유의 OtoSense SMS 예방 정비 분석을 통해, 사용자는 가장 일반적인 아홉 가지 모터 결함 사례들을 조기에 식별하고, 이러한 결함이 모터 작동에 영향을 미치기 전에 장애를 복구할 수 있다. 각 모터 결함에 대해, 결함 점수 지수(fault score index, FSI)를 계산하면 모터 결함의 심각도를 알 수 있다. FSI 값은 단계별로 0에서 10까지 나뉘는데, 7 이상이면 모터의 상태가 양호하다는 것을 의미한다. 5 ~ 7까지는 모터의 결함이 초기 단계에 발견되었음을 나타내며, 이 경우 낮은 심각도의 경고 알림이 이메일을 통해 사용자에게 전달된다. 하지만 경고 상태의 모터는 일정 시간 동안은 정상적으로 작동할 수 있다 하더라도 모터가 건강한 상태는 아니기 때문에 모터의 작동 효율은 저하된다. 그림 6은 모터의 루스 풋(loose foot)이 조기에 감지되어 경고 알림이 공지된 사례를 보여준다. 만약 사용자가 경고 알림을 받았다면, 모터의 작동을 최적의 상태로 되돌려서 모터가 고효율로 계속 작동할 수 있도록 신속하게 수리 조치를 취할 것을 권장한다.

고객 사례 1: 압축기 모니터링에 활용된 OtoSense SMS

압축기는 제조 시설에서 가장 중요한 장비들 중 하나다. 이 활용 사례에서, OtoSense SMS 디바이스는 시설의 압축기들에 설치되어 24시간 연속 모니터링을 수행했다. 그림 7은 이번 활용 사례에서 OtoSense SMS 디바이스가 압축기에 설치된 모습이다.

Figure 7. OtoSense SMS sensor installed on a customer facility compressor. — 그림 7. 고객사 시설의 압축기에 설치된 OtoSense SMS센서

이 압축기는 400kW이며, 매일 24시간 동안 작동한다. 기기 점검은 일반적으로 4.5년 주기로 이루어질 것이다. 점검하기 전, 주요 모터 결함은 베어링 결함으로, 이는 그림 2와 같이 모터 작동 효율을 1.5% 저하시킬 수 있다. 시험 평가를 마친 후, 이 고객은 자사의 모든 주요 압축기에 OtoSense SMS 솔루션을 도입했다. OtoSense SMS는 초기 단계의 베어링 결함을 감지하고 고객에게 경고 알림을 제공했다. 그 후 고객은 베어링의 영구적인 손상을 방지하고 생산 라인의 예상치 못한 다운타임을 피하기 위한 예방 조치를 취했다. 다만, 신속하게 보수 작업이 진행되는 짧은 시간 동안 이 모터는 경고 상태에서 작동하게 된다.

이전에, OtoSense SMS를 설치하면 에너지 소비 감소와 이산화탄소 발생 감소가 관찰되었다. 사용되는 압축기의 양이 많을수록 이산화탄소 감소 효과는 더 커질 수 있다. 예를 들어, 만약 동일한 크기의 400kW 압축기 100만 대를 모니터링한다면 약 147 × 10⁹kgr의 이산화탄소 배출을 줄일 수 있을 것이다. 그림 8은 한 건의 활용 사례에서 OtoSense SMS 솔루션을 사용하여 얻은 성과를 나타낸 것이다.

Figure 8. Energy/cost saving and CO<sub>2</sub> reduction with OtoSense SMS: (a) reduction effect in percentage; (b) an example of CO<sub>2</sub> reduction effect when quantity of 400 kW compressor increases. — 그림 8. OtoSense SMS 활용을 통해 얻은 에너지/비용 절감 및 이산화탄소 배출 감소 효과: (a) 감소 효과 백분율; (b) 400 kW 압축기의 사용량 증가에 따른 이산화탄소 배출 감소 효과 비교

고객 사례 2: 자재 취급 시스템에 활용된 OtoSense SMS

고밀도 모터 구동 애플리케이션의 사례 중 하나로 공항의 승객 수하물 컨베이어 시스템을 들 수 있다. 그림 9에서 볼 수 있듯이 공항 승객 수하물 컨베이어 시스템은 수천 개의 모터들로 구동된다.

이러한 모터의 출력은 일반적으로 5HP이고, 모터 수명은 통상 5년이다. 5년 동안의 모터 사용 비용 또는 총 소유 비용(TCO)은 주로 모터 구매, 유지관리 및 전기 소비로 구성된다(그림 9). 각 항목별 비용은 모터 구매 비용: $2000(TCO의 5%), 유지관리 비용: $8000(TCO의 20%), 전기 에너지 비용: $28,000(TCO의 70%)이다.

Figure 9. Conveyer motor drive system motor TCO. — 그림 9. 컨베이어 모터 구동 시스템의 모터 TCO

모터 TCO 중에서 가장 큰 비중을 차지하는 것은 모터가 전체 수명 동안 소비하는 전기 에너지 비용이다. 만약 그림 9의 사례에 OtoSense SMS를 적용하여 모터 사용 효율을 2% 높인다면, 공항 수하물 컨베이어 벨트에 3,000개의 모터를 사용했다고 가정할 때 5년 동안 총 전기 에너지 절감액을 달러로 환산하면 다음과 같다:

5년간 전기 에너지 비용 절감 = 3,000개 × $28,000 × 2% = $1,680,000

이를 연간 절감액으로 환산하면 $1,680,000/5년 = $336,000/년으로, 이는 168개의 모터를 새로 구매하는 비용과 거의 동일하다.

결론

모터의 작동 효율 향상에 따른 비용 절감 효과는 OtoSense SMS가 경제성 차원에서 제공하는 중요한 이점이다. 많은 기업들이 운영 효율성 제고, 예상치 못한 다운타임 축소, 지속 가능성에 중점을 두고 있기 때문에 CbM 및 예방 정비 기술의 채택 필요성이 제기되고 있다. ADI의 OtoSense SMS 기술은 고객에게 모터 상태의 실시간 모니터링, 모터 결함의 조기 감지 및 신속한 문제 해결을 위한 권장 조치를 제공한다. 모터의 결함을 조기에 감지 및 제거하면 예기치 않은 모터 고장과 가동 중단을 방지할 수 있을 뿐만 아니라 모터의 작동 효율을 높임으로써 에너지를 절약할 수 있다. 이 모든 것은 향후 10년 동안 기업이 운영 효율성과 지속 가능성을 위한 목표를 달성하기 위해 노력하는 과정에서 요구되는 사항들이다.

참고 문헌

¹ Benjamin Hinds. “How to Meet Sustainability Goals, Part 1: High-Efficiency Motors.” Control Engineering, July 2024.

² “Why Buildings?” U.N. Environment Programme, Global Alliance for Buildings an Construction, 2019.

³ João Fong, Fernando J. T. E. Ferreira, André M. Silva, and Aníbal T. de Almeida. “IEC61800-9 System Standards as a Tool to Boost the Efficiency of Electric Motor Driven Systems Worldwide.” Inventions, May 2020.

⁴“All Motor Drives Systems Running at Maximum Efficiency.” IEA.

⁵“The qGaNDrive Module.” QPT.

⁶Jonathan Herrera-Guachamin and Jose Antonino-Daviu. “Laboratory Experiments for the Evaluation of the Efficiency of Induction Motors Operating Under Different Electrical and Mechanical Faults.” IECON, 45th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, 2019.

⁷ Lucia Frosini, Ezio Bassi, and Christian Gazzaniga. “Effect of the Bearings Faults on the Efficiency of the Induction Motors.” 34th Annual Conference of IEEE Industrial Electronics, 2008.

⁸Maeva Garcia, Panagiotis A. Panagiotou, Jose Alfonso Antonino-Daviu, and Konstantinos N. Gyftakis. “Efficiency Assessment of Induction Motors Operating Under Different Fault Conditions.” IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 66, No. 10, October 2019.

저자 소개

빈 후오(Bin Huo)는 2000년에 아나로그디바이스(Analog Devices)에 입사하여 모터 컨트롤러 DSP, 블랙핀(Blackfin) DSP, 고속 ADC 컨버터, 오토센스(OtoSense) 스마트 모터 센서 등과 관련한 칩 시스템 아키텍처 설계, 애플리케이션 레퍼런스 설계, 알고리즘 개발에 참여했다. 빈 후오는 모터 컨트롤러 인버터 시스템 설계, 모터 폐루프 제어 알고리즘, ToF 카메라 모듈 설계, 알고리즘 개발 등의 경험을 보유하고 있다. 빈 후오는 도쿄대학교에서 전기공학 박사 학위를 취득했다.