산업용 회전 장비 이상 진동 탐지 프로젝트

프로젝트 개요

산업용 회전 장비에서 발생하는 진동 시계열을 수집하고, 정상 상태와 이상 상태를 구분해 고장 징후를 조기에 탐지하는 프로젝트입니다. 예지보전 관점에서 데이터 수집, 특징 추출, 모델 설계, 현장 적용 가능성까지 하나의 흐름으로 정리하는 데 초점을 두었습니다.

핵심 내용

• 회전 장비의 진동 신호를 기반으로 불균형, 정렬 불량, 베어링 이상과 같은 상태 변화를 탐지합니다.
• 시간 영역 특징과 주파수 영역 특징을 함께 사용해 이상 패턴을 더 안정적으로 구분합니다.
• 실시간 추론을 고려해 경량 모델과 엣지 환경 적용 가능성을 함께 검토합니다.

사용 기술

• Python
• Time Series Analysis
• FFT / STFT
• Feature Engineering
• Edge AI / TinyML

프로젝트 의의

장비 고장 이후 대응하는 방식이 아니라, 이상 징후를 조기에 감지해 유지보수 시점을 앞당길 수 있다는 점이 핵심입니다. 산업 현장에서 자주 다루는 진동 데이터 기반 문제를 실제 적용 관점에서 다룬 프로젝트로 정리할 예정입니다.