다중 모드 전동기 고장 진단을 위한 가변 운전조건 데이터셋

초록

**
본 논문은 속도·부하 변동이 있는 실제 산업 현장을 모사한 3상 비동기 전동기의 진동·전류·토크 등 9종 신호를 포함한 대규모 데이터셋을 구축하였다. 단일 고장(불균형, 단락, 베어링 결함)과 기계·전기 복합 고장을 다양한 심각도와 전이 구간(정상→고장)에서 수집해, 가변 운전조건 하에서도 강인한 고장 진단·예측 모델 개발을 위한 표준 벤치마크를 제공한다.

**

상세 분석

**
이 데이터셋은 기존 고정 속도·고정 부하 조건에서 수집된 전동기 고장 데이터와 달리, 실제 설비에서 흔히 마주치는 속도·부하의 연속적인 변동을 의도적으로 설계하였다. 구체적으로 0–1500 rpm 범위와 0–150 Nm 토크 구간을 5 % 단위로 샘플링함으로써, 동일 고장 유형이라도 신호 특성이 크게 달라지는 현상을 포착한다. 데이터는 트라이액시얼 가속도계 3축, 3상 전류, 토크 센서, 그리고 키(키-샤프트) 위치 신호를 동시에 기록했으며, 샘플링 주파수는 20 kHz(진동)와 10 kHz(전류)로 고주파 정보까지 보존한다.

고장 종류는 크게 네 가지로 구분한다. (1) 로터 불균형 – 무게 편차 0.1 %~1 % 수준, (2) 고정자 권선 단락 – 1상·2상·3상 각각의 1 %5 % 단락, (3) 베어링 결함 – 외륜·내륜·볼·접촉면 결함을 0.05 mm0.2 mm 크기로 인위적으로 삽입, (4) 복합 고장 – 위 세 가지를 조합한 시나리오. 각 고장은 ‘정상’, ‘경미’, ‘중간’, ‘심각’ 네 단계로 라벨링돼, 고장 진행 상황을 시계열적으로 추적할 수 있다.

데이터 수집은 두 가지 모드로 진행됐다. 첫 번째는 정상 운전 모드로, 속도·부하를 일정하게 유지하면서 고장을 삽입하고 신호를 기록한다. 두 번째는 전이 운전 모드로, 속도·부하를 선형 혹은 비선형으로 변화시키는 동안 고장을 점진적으로 발생시켜, 고장 전·후의 연속적인 신호 변화를 확보한다. 이는 전통적인 고정‑조건 데이터셋이 제공하지 못하는 ‘동적 전이’ 정보를 제공한다는 점에서 큰 의미가 있다.

데이터 포맷은 CSV와 MATLAB .mat 파일 두 가지 형태로 제공되며, 메타데이터 파일에 각 파일의 실험 조건(속도, 부하, 고장 유형·심각도, 샘플링 시간 등)이 상세히 기록돼 있다. 또한, 데이터 접근 권한은 공개 저장소(예: IEEE DataPort)와 별도 요청을 통한 다운로드 링크를 제공해, 연구자들이 손쉽게 재현·비교 실험을 수행할 수 있다.

기술적 난이도는 크게 세 가지로 요약된다. 첫째, 가변 운전조건에 따른 신호 비선형성이다. 속도·부하가 변함에 따라 진동 스펙트럼과 전류 고조파 구조가 크게 달라지므로, 전통적인 고정‑조건 특성 추출 기법은 성능 저하를 보인다. 둘째, 복합 고장 라벨링이다. 다중 고장이 동시에 존재할 때, 각 고장의 기여도를 분리하는 것이 어려워, 멀티라벨 분류·다중 출력 회귀 모델이 필요하다. 셋째, 전이 구간 데이터는 라벨이 ‘정상→고장’ 사이에 위치해 불명확한 경계가 존재한다. 이는 연속적인 고장 진행을 모델링하는 시계열 예측·변화점 탐지 기법을 요구한다.

이러한 특성은 딥러닝 기반 시계열 모델(LSTM, Transformer), 멀티스케일 웨이브렛 변환, 그리고 물리‑기반 모델링(전동기 전기·기계 방정식)과의 하이브리드 접근법을 시험할 수 있는 좋은 시험대가 된다. 또한, 데이터가 충분히 풍부해 교차 검증·도메인 적응(다른 전동기 모델에 대한 일반화) 연구에도 활용 가능하다.

마지막으로, 데이터셋은 표준화된 평가 프로토콜을 제시한다. 학습·검증·테스트 데이터를 70 %/15 %/15 % 비율로 분할하고, 각 파트는 동일한 속도·부하 조합을 포함하도록 설계돼, 모델의 일반화 성능을 객관적으로 비교할 수 있다. 평가 지표는 정확도, F1‑score, 평균 절대 오차(MAE) 등 다중 라벨 상황에 맞는 지표를 권장한다.

요약하면, 이 논문은 변동 운전조건과 복합 고장을 동시에 고려한 고품질 전동기 진단 데이터셋을 최초로 공개함으로써, 기존 고정‑조건 데이터셋의 한계를 극복하고, 실제 산업 현장에 적용 가능한 고장 진단·예측 알고리즘 개발을 가속화하는 기반을 제공한다.

**