6.  전압, 전류, 전력

전력을 측정하는 이유는 여러 가지가 있습니다. 여러분들은 스마트 그리드에 대해 들어본 적이 있을 것입니다. 스마트 그리드는 생성되고 있는 전기를 보다 더 효율적으로 사용할 수 있는 방법을 연구하기 위해 엄청난 양의 자본이 투입되고 있는 부분 중 하나입니다. 효율성을 실현하기 위해서는 모니터링부터 시작하며, 전력의 생성부터 소모가 이루어지는 망을 모니터링해야 합니다.

회전 기계의 온도와 진동의 모니터링은 일반적으로 이루어지고 있지만, 머신이 상태가 어떤지 더 잘 이해하기 위해서는 전압, 전류, 전력이라는 3가지 요소를 추가적으로 활용할 수 있습니다. 펌프, 프레스, 컴프레셔 또는 기타 전기 장비의 일부가 동일한 작업을 수행하는 상황에서 시간에 따라 더 많은 전류를 도출한다면, 머신에 유지보수가 필요하다는 의미일 것입니다.

세 번째 어플리케이션은 어플리케이션 테스트입니다. 냉장고나 오븐은 대량의 전기를 소모하는 기기가 아닌 것 같습니다. 하지만 세상 모든 사람들이 이 기기들을 가지고 있기 때문에 효율성을 조금만 증진하여도 엄청난 효과를 거둘 수 있습니다.
이번 호에서 다룰 전력 측정은 이러한 어플리케이션에 기본적으로 모두 동일하게 적용됩니다.

Facilities/Utilities	Machine Health	White Goods Testing

전력과 에너지를 다룰 때 모호할 수 있는 용어와 단위들이 있습니다. 전력에 대해 말할 때 많은 사람들이 생각하는 부분에 대해 알아보겠습니다.

“전기 미터기”는 대부분 익숙할 것입니다. 하지만 이 미터기가 실제로 무엇을 측정할까요? 이 미터기는 사용한 에너지 양을 전기 업체에 알려줄 목적으로 제작되었습니다. 여기서 중요한 것은 이 미터기가 전력이 아닌 에너지 양을 측정한다는 것입니다. 에너지는 시간에 따른 가용전력을 뜻합니다. 한 예로, 헤어드라이어를 살펴보겠습니다. 1500 와트 헤어드라이어는 이론적으로 1500 와트의 전력을 사용합니다. 이 헤어드라이어를 1시간 동안 계속 사용하여 1500 Whr 또는 1.5 kWhr의 에너지를 사용했다면 전기 업체는 약 8-15센트의 요금을 부과할 것입니다 (미국 기준).

에너지는 와트시로 측정되고, 전력은 와트로 측정됩니다. 그렇다면 전력은 무엇이고 어떻게 측정할까요?

전력은 직접 측정할 수 없지만, 두 개의 요소를 이용하면 계산할 수 있습니다. 전력을 측정하기 위해서는 이 두 요소를 개별적으로 측정해야 합니다. 전력은 입자의 전압 또는 전위를 전하의 “흐름 속도” 즉, 전류 (암페어로 측정)와 조합한 것입니다.

전기는 볼 수도 없고 만질 수도 없기 때문에 설명이 쉽지 않습니다. 그래서 이 전기를 보다 쉽게 설명하고자 기계/물리적 비유를 들어보겠습니다. 전기를 간단하게 비유할 수 있는 것은 물입니다. 전기를 물에 대입해보면, 전류는 물이 흐르는 속도이고 전압은 물이 흐를 수 있게 하는 압력입니다. 고압의 물은 철을 자를 수 있고, 천천히 흐르는 6인치 높이의 물은 도로 위의 자동차를 밀어낼 수 있습니다. 전기 역시 마찬가지입니다. 전기도 양이 많으면 더 많은 것을 해낼 수 있습니다. 전기가 생성되어 소모되는 방법을 보면 그 이유를 알 수 있습니다.

측정을 진행하기 위해 알아야 할 몇 가지 계측 고려사항에 대해 빠르게 알아보겠습니다. 동시 샘플링, 고분해능, 앨리어싱 제거 필터는 전력 측정에 상당한 효과를 줄 수 있는 세 가지 요소이며 전력을 측정하기 위해 계측기를 선택할 때 알아야 할 중요한 요소입니다.

프레젠테이션 시작에서 예로 다루었던 세 가지 어플리케이션의 전력은 교류를 나타내는 AC 전력입니다. 이 설정에서 전류 흐름 방향은 초당 몇 번을 순환합니다. 미국에서는 초당 60Hz 또는 60번입니다. 이 수치는 회전 장비의 생성, 위치 및 사용한 자석 개수에 따라 결정됩니다.

위의 이미지에서 전압 웨이브폼은 녹색으로 생성되고 전류 웨이브폼은 빨간색으로 생성되는 것을 확인할 수 있습니다. 전류 웨이브폼은 망에 연결된 부하의 결과이며 가해진 부하의 유형과 수에 따라 변하게 됩니다. 전력을 측정하기 위해서는 전압 웨이브폼과 전류 웨이브폼간의 동기화 측정을 진행해야 하며 이 둘간의 위상 변화를 측정할 수 있습니다. 이 측정은 효율성 연산을 수행할 때 더 중요합니다. 동기화 계측에는 채널당 하나의 ADC가 있기 때문에 V 및 I 동시 측정을 제공합니다.

측정된 신호의 분해능은 디바이스가 감지할 수 있는 아주 작은 변화를 나타냅니다. 아날로그 신호를 디지털로 변환하면 유한한 전압 레벨 세트와 함께 신호를 표현합니다. 아날로그 신호를 표현하기 위해 사용 가능한 전압 레벨의 개수는 DAQ 시스템의 ADC 분해능에 달려있습니다.

분해능은 데이터 수집 계측기의 속성으로서 변경이 불가합니다. 분해능은 비트로 측정되며, 디지털 표현 전압 수준에 얼마나 많은 비트가 사용 가능한지를 뜻합니다. 표현할 수 있는 전압 레벨 수를 파악하기 위해서는 비트 수의 전력에 2를 올립니다. 3비트 디바이스에서 예를 들면, 세 번째 전력은 8이므로 8개의 다른 전압 레벨만 표현할 수 있습니다.

차트를 보면, 이론상 3비트 데이터 수집 계측기는 10V 범위로 1.25V의 변화만을 감지할 수 있습니다. 다른 대안으로는 16비트 데이터 수집 보드로 수집한 동일한 웨이브폼을 확인할 수 있습니다. 이 웨이브폼은 아날로그 형태의 실제 사인파처럼 보입니다. 이 사인파를 줌인하여 살펴보면 계단 형태가 있는 것을 알 수 있지만, 분해능이 더 높기 때문에 계단이 더 작습니다.

전력 측정에서는 감지하고자 하는 변화가 얼마나 작은지에 따라 분해능이 중요합니다. 최소 전력은 120/240/480이 될 수 있고 아주 작은 변화도 감지하고자 한다면 더 높은 분해능의 컨버터가 필요합니다.

Shannon 샘플링 이론에 따르면, 분석할 수 있는 가장 높은 주파수(나이퀴스트 주파수: fN)는 샘플링 주파수입니다. fN보다 큰 아날로그 주파수는 샘플링 후 0과 fN 사이의 주파수로 나타납니다. 이런 주파수를 “앨리어스” 주파수라고 합니다. 디지털(샘플된) 도메인에서 0과 fN 사이에 놓인 주파수의 앨러어스 주파수를 파악할 수 있는 방법은 없습니다. 따라서, 이러한 앨리어스 주파수는 A/D 컨버터가 샘플링하기 전에 용량성 필터로 아날로그 신호에서 제거해야 합니다.

생각했던 것보다 훨씬 복잡해 보일 수 있는데요. 전력의 가장 기본이라고 할 수 있는 전압 및 전류 측정에서 시작했기 때문에 그렇습니다. 많은 사람들이 전압 측정을 생각할 때 전압과 전류를 측정할 수 있는 DMM을 생각합니다. 와트미터와 같은 일부 디바이스들 역시 전력을 와트로 측정할 수 있습니다. 이런 디바이스들에는 내부에 칩이 있어 연산을 수행하지만 앞에서 언급했듯이 V와 I의 측정으로 시작합니다. 사실상, 위와 같은 디지털 디스플레이 디바이스는 AC 전력/전압/전류에 대한 RMS 값을 보여줍니다. 디스플레이에 나타나는 연산 값은 AC 전력을 수량화하는데 사용하며, 콘센트에서 이루어지는 측정은 다음과 같습니다.

이상적으로 생각한다면, 전기 업체에서 공급하는 전력은 정밀한 주파수에 있으며 일관적인 RSM 값을 가지고 있고 과도나 고조파가 없습니다. 하지만 실제로는 모든 것이 유동적입니다. 이렇게 발생하는 유동은 사용할 수 있는 품질을 유지할 수 있도록 지정한 범위 내에 있어야 합니다. 사양 안에 전력이 존재하도록 하기 위해 수행하는 전압 및 전류 웨이브폼의 모니터링 프로세스를 전력 품질 분석이라고 합니다. 간단한 DMM과 와트미터는 웨이브폼이 사인파의 모양과 멀어지게 되면 연산을 추정하기도 합니다. 더 낮은 레벨에서 웨이브폼으로 시작했기 때문인데, 이 때는 직접 연산을 적용하는 것이 좋습니다.

그럼 이제 전압, 전류 및 전력 측정에 대한 배경지식을 가지게 되었으니, 물리적으로 측정하는 방법을 알아보겠습니다.

전압은 병렬로 측정됩니다. 한 터미널은 핫(흰색) 리드에 연결되고 한 터미널은 반환(검정) 리드에 연결됩니다. 이론상 전압은 전체 망에서 동일해야 합니다. 하지만 실제로는 서브스테이션과 서브스테이션간에 약간의 차이가 있습니다.

전류는 일련으로 측정됩니다. 즉, 전원 케이블의 한 와이어를 활용할 수 있으며, 반으로 나누어 데이터 수집 카드를 통해 직접 연결할 수 있습니다. 이렇게 연결하면 데이터 수집 카드는 회로에 직접 통합됩니다. 이러한 직접 측정 방식은 더 작은 전류에서만 유효합니다. 좀 더 분명하게 말하면, 작은 전류 범위를 제공하는 대부분의 데이터 수집 카드로는 전력설비나 머신 또는 일부 가전기기의 전력을 측정할 수 없습니다. 변류기(CT)는 전류를 앞에서 언급한 것처럼 보다 작은 측정 가능한 전류로 낮추는데 사용합니다.

변류기 또는 CT를 사용할 때 로드 와이어는 데이터 수집 모듈에 직접 통하는 것이 아닌 CT의 개방을 통합니다. 이 방식은 로드 와이어를 통해 흐르는 전류와 함께 변하는 CT에 전류를 유도합니다. 이는 발전기가 작동하는 방식과 비슷하지만, 다른 점은 출력을 측정하는데 사용하고 있다는 것입니다. 계측기에 대한 CT의 출력은 2차 권선의 개수에 따라 달라집니다. 개방 주변에 2차 권선이 더 많은 CT를 이용하면 측정된 전류가 훨씬 더 낮아지게 됩니다.

그렇다면 DMM에서 보았던 디지털 출력을 웨이브폼 데이터에서 어떻게 얻을 수 있을까요? 웨이브폼 데이터로부터 계산할 수 있는 기능 중 하나는 RMS입니다.

RMS는 Root Mean Square (평균평방근)의 약자로 명칭에 의미를 함축하고 있습니다. 평균적으로 모든 데이터 포인트의 제곱 합의 제곱근은 웨이브폼에서 측정됩니다. 이 측정 값은 한 번의 주기 또는 여러 주기를 통해 계산할 수 있습니다.

웨이브폼 모양을 추정하기 위한 RMS를 계산하는 다른 방법도 있습니다. 이 추정치를 사용하고 더 쉽게 계산을 진행하면 계측기를 더욱 낮은 비용으로 구축할 수는 있지만 항상 최상의 결과 값을 얻을 수는 없을 것입니다.

하지만 단순히 RMS를 넘어 수행할 수 있는 다른 종류의 계산과 신호 처리도 있습니다.

앞에서도 언급한 것처럼, 모든 어플리케이션의 측정은 동일하게 전압과 전류의 측정부터 시작합니다. 이 전압과 전류를 통해 웨이브폼 기반으로 수행할 수 있는 다른 모든 종류의 계산을 확인하기 시작할 수 있습니다. 이 계산들은 일관적으로 수행될 수 있는 표준이 마련되어 있습니다.

sag/swell과 인터럽션과 같은 전력 “이벤트”는 표준 120/60Hz 장비에 좋지 않은 영향을 미칩니다. IEEE와 IEC 같은 조직은 전력 현상을 수량화하기 위한 표준을 정립했고, CBMEA와 ITIC 같은 조직은 사무용 장비의 운용 가능 지역을 정립했습니다. 사람들을 ‘세이프 존’에 있게 하기 위한 전력 품질 모니터링은 머신의 사용 기간을 연장시킬 수 있습니다. 품질이 좋지 않은 전력은 전력 공급 업체나 전력 컨디셔닝 장비를 통해 처리할 수 있습니다.

한 가지 유념할 점은 전력 컨디셔닝 장비의 가격은 저렴하지 않기 때문에, 전력을 모니터링하고 장비의 작동이 실패하는 원인을 이해한다면 새 장비 구입 시 적절한 ROI를 계산할 수 있습니다.

이제 좀 더 고급 내용으로 들어가보겠습니다. 여러분들께서는 일부 스크린샷에서 전압 및 전류 웨이브폼이 동일한 모양을 가지고 있다는 것을 눈치채셨을 것 같습니다. 하지만 앞에서 본 그림에서 전류 웨이브폼은 완벽한 사인파는 아니었습니다. 이런 결과는 다른 부하가 전류 신호에 영향을 미쳤기 때문입니다. 전압 및 전류 웨이브폼 사이의 위상 오프셋은 시스템에 가해진 부하의 종류에 직접적인 영향을 미칩니다. 그 중에서도 저항성 부하가 가장 효율적인데, 그 이유는 이 부하가 유도한 전류 웨이브폼이 전압 웨이브폼과 비슷하기 때문입니다. 모터와 같은 유도성 부하와 cfl과 같은 용량성 부하는 전류가 lag되거나 lead되도록 유발하지만, 동일한 망에 있을 때는 서로를 무효화시키게 됩니다. 이 현상을 역률보상이라고 합니다.

전류 웨이브폼의 lag 또는 lead는 현재 망에서 전력이 얼마나 효율적으로 사용되고 있는지를 나타내는 직접적인 징표입니다. 이 양을 수량화하기 위해 power triangle에 대해 알아보겠습니다.

위의 그림을 power triangle이라고 합니다. 전력에 대한 효율성을 계산하기 위해 사용되는 기하학적 유추입니다. 이 기하학을 이용하면, 두 개의 값 측정을 통해 삼각형의 모든 면을 계산할 수 있습니다.

실제 전력은 말 그대로 사용하는 전력입니다. 현재 소모 중인 실제 전력을 측정하는 것입니다.

무효 전력은 부하에서 유효하게 사용할 수 없는 전력 값입니다. 다시 말해, 이 전력은 “낭비”되고 있는 것입니다. 겉보기 전력은 실제 및 무효 전력의 벡터를 요약한 것입니다.

이 삼각형에서 중점적으로 봐야 하는 것은 실제 전력과 역률입니다. 역률은 망이나 현재 모니터링 중인 머신의 효율성을 측정한 것입니다. 상업 회사에서 역률이 특정 값 이하로 떨어지면 벌금을 받게 됩니다. 예를 들어, .95 범위는 지역별 규정과 전력 공급업체에 따라 달라집니다. 이 때문에 산업 제조업체들과 상업용 사용자들은 벌금을 피하기 위해 역률을 모니터링하고 필요할 경우 조정해야 합니다.

역률은 간단하게 계산할 수 있습니다. 실제 전력을 시스템의 겉보기 전력으로 나누기만 하면 됩니다.

Power triangle의 원래 물리학적 의미는 기동차를 끄는 말에서 비유되었습니다. 이 물리학에서는 말이 레일에 가까워질수록 더욱 효율적으로 기동차를 끌 수 있다는 것을 보여주고 있습니다. 이 예에서, 트랙에 수직인 힘 벡터는 낭비된 에너지인 이유는 기동차가 트랙에 수직으로 절대 이동하지 않기 때문입니다. 이는 power triangle에서 “무효 전력”을 뜻합니다. 위상각을 최소화하는 것이 중요한 이유는 소모된 전력의 효율성을 최대화할 수 있기 때문입니다.

지금 보는 사례는 CompactRIO 측정 플랫폼을 이용하여 전력 모니터링 시스템을 구현한 것입니다.

Nucor는 미국에서 가장 큰 철강 재활용 생산기업 중 하나입니다. 특성상 용광로를 실행하기 위해 엄청난 양의 전기가 필요하기 때문에 망에서 너무 많은 전력을 가져오는 경우에는 플리커라고 하는 현상이 유발되고는 했습니다. 이 현상이 발생할 때 에너지 공급업체는 상당한 벌금을 물게 되었습니다.

용광로가 너무 많은 전기를 쓰게 되면 운영자에게 경고하도록 망 모니터링 시스템을 구현하였고, 전력 양의 사용을 줄이고 벌금을 피하기 위해 제어 방식을 수정할 수 있었습니다.

앞에서 살펴본 사례와 데모는 NI의 C 시리즈 플랫폼으로 구축되었습니다. C 시리즈는 모듈형 데이터 수집 시스템으로서 100개 이상의 모듈을 활용할 수 있어 가속도계와 온도 데이터부터 전압과 전류를 한 시스템에서 모두 측정할 수 있습니다.

C 시리즈 제품은 두 가지 플랫폼으로 제공됩니다. 그 중 한 가지인 CompactDAQ은 웨이브폼 스트리밍 어플리케이션에 적합하며 USB, 이더넷, Wi-fi를 통해 연결할 수 있고, CompactRIO 시스템은 FPGA, 리얼타임 컴퓨터, 스토리지 디스크를 모두 내장하고 있어 임베디드 의사결정 및 컨트롤 어플리케이션에 적합합니다.

이 두 플랫폼은 앞에서 언급했던 전력 모니터링 플랫폼 예를 들어, 동시 샘플링, 앨리어싱 제거 필터 및 고분해능 측정 등의 요구사항을 모두 충족시킵니다.

내쇼날인스트루먼트는 C 시리즈 플랫폼 외에도 더 많은 채널 수와 더 뛰어난 성능을 제공하는 시스템으로 산업용 표준 PXI 폼팩터를 제공합니다. PXI를 이용하면, 더 높은 전류와 전압을 측정할 수 있고 1000개의 채널을 동기화할 수 있습니다.

본 웹 세미나를 통해 전력 측정 방법을 확실히 이해했을 것으로 확신합니다.

더 자세한 내용은 ni.com/data-acquisition 혹은 korea.ni.com/smart-measurements 에서 확인할 수 있습니다.

한국NI에서 알려주는 측정/센서 필수 길라잡이 2

글 | 한국 NI, SW 및 측정 담당 이지석

 2. 온도

이번 시간에는 그 중에서도 실생활에서 가장 밀접하고 자주 사용되는 온도센서부터 다루도록 하겠습니다.

지난 호에서 다루었던 전반적인 측정 기본에 이어서 본격적으로 센서에 대해 알아보겠습니다. 이번 시간에는 그 중에서도 실생활에서 가장 밀접하고 자주 사용되는 온도센서부터 다루도록 하겠습니다.
우선 복습 차원에서 센서 측정의 기본적인 구성요소에 대해 살펴보겠습니다.
기존의 측정 시스템은 측정해야 하는 물리현상, 측정 값을 아날로그 전압 신호로 변환하는 센서, 센서를 연결하기 위한 연결부분으로 구성되어 있습니다. 받아온 신호가 데이터 수집부분으로 전송되기 위해서는 컨디셔닝이 되어야 합니다. 컨디셔닝에는 노이즈 필터링이나 신호 증폭 등이 있습니다. 신호가 컨디셔닝되면, DAQ 디바이스로 전송되어 아날로그에서 디지털 신호로 변환되고 버스를 통해 PC로 전송됩니다.

이 절차를 위의 그림에 적용해보면, 불은 물리현상이고 열전쌍(Thermo couple)이 센서로 사용되었습니다. 터미널 블록은 센서를 DAQ 디바이스에 연결하고, 신호 컨디셔닝이 진행되며, 마지막으로 데이터 분석을 위해 PC로 전송됩니다.

온도 측정에 일반적으로 사용하는 센서는 세 가지 유형으로 열전쌍(Thermo couple), RTD (Resistance Temperature Detector), 서미스터(Thermistor)가 있습니다.
이중에서 열전쌍은 가격이 저렴하고 높은 온도 범위를 가지고 있어 가장 많이 사용되고 있습니다. 열전쌍을 이용한 측정 진행 시 냉접점보상 즉, CJC(Cold Junction Compensation)가 필요합니다. 다른 센서에서는 냉접점보상이 필요 없습니다.
RTD는 높은 정확도가 필요한 측정에 가장 많이 사용되고 서미스터는 가장 높은 민감도가 필요한 측정에 많이 사용됩니다. 두 센서는 모두 전류 구동이 필요합니다. 세 가지 센서에 대해 모두 간략히 알아볼 예정이지만, 열전쌍 측정에 특히 중점을 두고 진행하도록 하겠습니다.
열전쌍은 두 개의 다른 금속이 접합된 형태로서 접합이 열에 노출되면 미세한 전압을 생성합니다.

그림을 보면, 빨간 선과 검은 선은 다른 종류의 금속을 나타내며, 검은 점은 이 둘이 만나는 접점을 나타냅니다. 이 접점에 열이 발생하면 전압이 올라갑니다. 온도의 변화가 작을 때 온도와 전압간의 관계는 매우 선형적입니다. 하지만 열전쌍의 구동 범위에서 벗어나게 되면 출력 전압은 더 이상 선형적이지 않게 됩니다.

위 표에서 나타낸 것처럼, J타입, K타입 등 여러가지 열전쌍 유형이 사용 가능합니다. 열전쌍 유형은 대문자로 지정되어 있으며 American National Standards Institute (ANSI) 협회에 따른 구성요소를 나타냅니다. 예를 들어, T-type 열전쌍은 한 쪽은 콘스탄탄에 구리를 다른 한쪽에는 구리-니켈 합금을 사용했습니다. 각각의 열전쌍들은 자신들의 구동범위 내에서 더욱 뛰어난 정확성을 제공합니다. 이 열전쌍들에 대한 더욱 자세한 정보는 ANSI를 통해 확인할 수 있습니다.

열전쌍은 종류가 다양할 뿐 아니라 다양한 폼팩터로도 출시됩니다. 모든 열전쌍은 동일한 원리로 작동하지만, 온도 범위, 환경, 기능 및 비용에 따라 선택 가능한 열전쌍들이 있습니다.

열전쌍이 다양한 종류로 제공되기 때문에 개발자는 부착 방식, 열전쌍의 두께 등 다양한 부분을 고려하여 본인의 어플리케이션에 적당한 센서를 선택할 수 있습니다.
열전쌍을 센서로 선택했으므로, 다음으로 진행해야 할 것은 전압 신호를 수집하고 궁극적으로는 이 전압을 온도 값으로 변환하는데 필요한 하드웨어를 선택해야 합니다.

대부분의 기존 시스템들이 연결, 신호 컨디셔닝, 아날로그-디지털 변환을 위한 하드웨어를 별도로 제공한다고 앞에서 언급했었습니다. 하지만 최근에는 위 그림의 제품과 같이 신호 컨디셔닝과 아날로그-디지털 변환을 동일한 하드웨어에 통합하는 것이 일반화되었습니다.
그렇다면 신호 컨디셔닝은 왜 중요할까요?
열전쌍을 이용하여 아주 정확한 온도를 측정하기 위해서는 에러 소스를 줄이는데 집중해야 합니다. 정확도를 떨어뜨리는 가장 큰 요인은 냉접점 에러, 노이즈, 측정 디바이스의 오프셋 및 열전쌍 자체에서 유도된 에러입니다.
냉접점 에러
우선 측정 시스템에 냉접정 보상을 추가하여 냉접점 에러를 제거하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 냉접점 에러 효과를 표현하기 위해 토치의 온도를 측정하는 시스템을 살펴보겠습니다.

열전쌍은 접점 AB에 연결된 금속 A와 B로 구성되어 있습니다. 열전쌍의 전압을 측정하기 위해 금속 C로 제작된 두 개의 와이어를 이용한 측정 디바이스에 열전쌍을 연결했습니다. 금속 C와 금속 A 및 B의 연결로 시스템에 두 개의 접점이 더 생성되어 총 3개의 접점이 있습니다.
예상했던 것처럼, 뜨거운 접점 AB는 측정 중인 온도에 비례하는 전압을 생성합니다. 하지만 금속 C를 열전쌍에 연결하여 전압을 측정하기 때문에 이러한 냉접점은 추가적인 전압을 생성합니다. 따라서 AB 측정이 아닌 AB+AC+BC를 측정하고 있습니다. 추가 접점이 생성하는 불필요한 전압은 냉접점 에러입니다.
그렇다면 이 에러를 어떻게 없앨 수 있을까요? 냉접점 에러를 제거하기 위해 AC와 BC의 온도를 알아야 합니다. 이 온도를 알면, 전체 측정에서 전압 부분을 빼서 토치의 실제 온도를 얻을 수 있습니다.

AC와 BC의 온도를 측정하기 위해 열전쌍 측정 시스템은 냉접정 보상 (CJC)이 필요합니다. 대부분의 열전쌍 측정 디바이스에는 CJC기능이 내장되어 있고 소프트웨어에서 자동으로 스케일링이 가능합니다. RTD, 서미스터, IC 온도 센서가 CJC 소스로 사용됩니다. 이 온도 소스들은 측정이 진행되고 있는 부분의 정확한 온도를 반환해야 합니다. 예를 들어, 측정 하드웨어를 연구실에서 사용하고 있다면, CJC 소스는 정확하게 실내온도(약 섭씨 25도)를 측정할 수 있어야 합니다.

노이즈
대부분의 측정 신호에서 가장 빈번하게 문제가 되는 것은 노이즈입니다. 하지만 특정한 측정방법들을 통해 노이즈 에러를 최소화할 수 있습니다.

보통 신호는 외부 환경 또는 측정 디바이스의 노이즈에 취약합니다. 예를 들어, 장비의 전원이 연결되는 전원라인을 타고 들어오는 50 및 60 Hz 노이즈 등에 취약합니다.
신호 컨디셔닝을 이용하여 로우패스 필터를 적용했다면, 필터로 고주파수 노이즈를 제거하여 신호를 정확히 볼 수 있습니다.

높은 입력범위를 가진 측정 디바이스에서는 아주 작은 열전쌍 전압을 신호 소스 근처에서 증폭하여 열전쌍의 출력범위와 장비의 입력범위를 일치시킴으로써 시스템의 노이즈 성능을 개선할 수도 있습니다. 이렇게 하면 신호의 진폭은 ADC(Analog Digital Converter)의 입력 범위에 더 잘 일치되며 결과적으로 측정의 민감도(Resolution)가 높아집니다. 예를 들어, 위의 그림에서는 10V 범위의 16-비트 디지타이저에 신호를 입력하고 있습니다. 증폭 없는 상태에서 10 mV 신호는 전체 16비트 분해능 중 2비트만 활용할 수 있습니다. 하지만 증폭된 10V의 신호는 디지타이저의 16 비트 분해능을 전부 활용 할 수 있습니다.
증폭은 다른 방법으로도 도움을 줍니다.

증폭은 신호대잡음비(SNR:Signal to Noise Ratio)도 높여줍니다.(일반적으로 SNR이 높은 경우 노이즈가 적음)
그림을 보면, 10mV 열전쌍 신호와 1mV 노이즈가 있습니다. 신호대잡음비는 10mV/1mV로, 10이 됩니다.
이 상황을 개선하기 위해 신호가 노이즈에 영향 받기 전, 신호 소스에서 10mV 신호를 100배로 증폭하여 10V로 만들어줍니다. 증폭된 신호는 이전과 동일한 1mV 노이즈가 더해지게 되지만 , 신호대잡음비는 10000으로 크게 개선됩니다.
신호가 노이즈에 영향 받기 전에 신호 소스에서 신호를 증폭시키는 것이 중요합니다. 그렇게 하지 못할 경우, 노이즈와 신호를 둘 다 증폭시키게 되며 신호대잡음비는 전혀 개선되지 않습니다.
디바이스 오프셋
이제 디바이스 오프셋 에러에 대해 알아보겠습니다.
오프셋 에러는 참조 온도에 비례하여 측정된 온도의 편차입니다. 열전쌍은 0V에 아주 가까운 신호를 출력하기도 하고 전체 입력 범위 자체가 밀리볼트로 작기 때문에 측정된 디바이스의 오프셋 에러는 전체 정확도에 크게 영향을 미칠 수 있습니다.

이를 보상하기 위해 많은 디바이스들이 회로의 내부 오프셋을 자동으로 측정하여 보정하는 오토제로 기능을 내장하고 있습니다. 디바이스가 오토제로 기능을 내장하고 있다면, 오프셋 에러를 측정하여 측정 디바이스의 오프셋 편차를 보상하는데 더없이 좋습니다. NI 다양한 온도 모듈들은 모든 측정용 입력 회로의 오프셋을 자동으로 측정하고 처리하는 오토제로 기능이 포함되어 있습니다. 이 기능을 이용하면 오프셋 에러와 편차가 다른 에러 소스에 비례하여 거의 무시해도 될 수준으로 줄어듭니다.
만약 오토제로가 디바이스에서 제공되지 않는다면, 측정 디바이스의 전체 정확도에 영향을 미치는 오프셋 에러 사양을 확인하고 디바이스를 주기적으로 교정해야 합니다.

열전쌍 자체 에러
마지막 에러 소스는 열전쌍 자체에서 발생합니다. 사용되는 열전쌍의 속성에 영향을 받는 것입니다. 열전쌍이 생성한 전압은 온도가 측정되는 지점과 디바이스에 연결되는 지점간의 온도차에 비례합니다.

금속에는 불순물이 있기 때문에 열전쌍 와이어의 길이로 발생하는 온도차이가 에러를 유도할 수 있습니다. 이 차이는 대부분 측정 디바이스의 크기에 비례하여 커질 수 있습니다. 사용하는 타입의 열전쌍 문서를 참고하면 이 온도차이가 전체 측정에 미치는 영향에 대해 확인 할 수 있습니다.

열전쌍에 대해 알아보았으므로 이번에는 온도 어플리케이션에 RTD를 이용하는 방법에 대해 간략히 알아보겠습니다.

RTD는 고정확성과 안정성을 위해 가장 많이 사용되지만, 작동시키려면 전류 구동이 필요합니다. RTD는 반응 시간이 늦고 민감도가 낮다는 특성을 가지고 있으며 전류 구동이 필요하기 때문에 스스로 발열되기 쉽습니다.
백금 RTD는 금속 코일 또는 금속 필름으로 제작됩니다 (보통 백금이라고 함). 이 백금에 열이 발생하면 저항이 높아지고 차가워지면 저항이 낮아집니다.

RTD를 통해 전류를 전달하면 RTD에 전압이 생성됩니다. 이 전압을 측정하면, 저항을 파악할 수 있게 되어 온도를 파악할 수 있습니다. 저항과 온도간의 관계는 상대적으로 선형입니다. 일반적으로 RTD는 100 Ω의 저항을 가지고 있고 0 °C이며 최고 850 °C를 측정할 수 있습니다.
RTD는 순수 금속의 전기 저항이 변화하는 원리로 작동하고 온도와 함께 선형 양이 변화한다는 특징이 있습니다.

RTD에 사용되는 일반적인 물질운 니켈 (Ni)과 구리 (Cu)이지만, 온도 범위, 정확도 및 안정성이 뛰어난 백금이 가장 많이 사용되고 있습니다.
RTD로 온도를 측정하기 위해서는 우선 반드시 구동 전류를 발생시켜야 합니다. 그 후, RTD의 터미널에서 발생하는 전압을 읽고 마지막으로 이 전압을 온도로 변환합니다.
전류 구동을 더 많이 보낼수록 자가 발열은 더 심해져 측정 정확도를 떨어뜨린다는 것을 잘 알고 있어야 합니다. 이 에러를 줄이기 위해서는 구동 전류를 가능한 최소화해야 합니다.

RTD를 연결하는 데는 2-와이어 모드, 3-와이어 모드, 4-와이어 모드의 세 가지 방법이 있습니다.
2-와이어 방식을 이용하면 RTD에 구동 전류를 제공하는 두 개의 와이어와 RTD 전압이 측정되는 두 개의 와이어는 동일하게 측정됩니다.

와이어의 리드 저항이 높을 경우 측정된 전압 Vo는 RTD 자체에 나타나는 전압보다 훨씬 크기 때문에 이 방식은 상대적으로 정확도가 떨어집니다.
3-와이어 방식은 3개의 테스트 리드를 사용합니다. 한 쌍은 주입전류에 사용되고 나머지 하나는 리드 와이어 저항을 보상하기 위해 사용됩니다.

3-와이어 모드에서 DAQ 디바이스는 전류를 공급받으며, 이 전류는 EX+ 터미널과 EX- 터미널간 로드의 저항에 따라 다변화됩니다. 이 모드에서 DAQ 디바이스는 2x 게인을 음 리드 와이어의 전압에 적용하여 리드 와이어 저항을 보상합니다. ADC는 이 전압을 음 참조로 이용하여 양 리드 와이어의 저항 에러를 무효화시킵니다. 일부 구형 디바이스는 보상을 제공하지 않습니다. 이런 경우, 소프트웨어에서 추출될 수 있도록 리드 와이어 저항을 지정해 주어야 합니다.
4-와이어 방식은 전압 측정을 수행 중인 디바이스를 통해 이동하는 높은 임피던스 경로에 리드 저항이 있기 때문에 이 리드 저항에 영향을 받지 않는다는 장점이 있습니다. 따라서 RTD에서 보다 정확한 측정을 얻게 됩니다.

열전쌍 측정과 마찬가지로 RTD도 연구실과 산업 현장의 전력선으로부터 발생하는 노이즈 효과를 제거하기 위한 필터링이 필요합니다.

이제 마지막 온도센서인 서미스터 대해 알아보겠습니다. 서미스터는 가장 높은 민감도를 가지고 있으며 RTD와 같이 전류 구동이 필요합니다.

서미스터는 온도에 따라 민감도가 변하는 저항기인 RTD와 비슷합니다. 서미스터와 RTD간의 가장 큰 차이점은 서미스터가 유리 또는 에폭시로 코팅된 금속 산화막 반도체 물질로 제작되었다는 것입니다. 서미스터는 두 가지 다른 형태인 NTC (Negative Temperatue Coefficient)와 PTC (Positive Temperature Coefficient)로 출시됩니다. NTC 서미스터는 온도가 증가하면 민감도가 떨어지고 PTC 서미스터는 온도가 증가하면 민감도가 증가합니다.
서미스터는 RTD보다 온도에 대한 민감도가 훨씬 높으며 더 높은 최소 저항을 가지고 있으며 앞서 살펴본 리드 저항 노이즈 효과에 덜 민감합니다. 서미스터의 주 단점은 온도 범위가 낮고 매우 비선형적인 출력을 한다는 것입니다.

위 그래프는 일반적인 100 Ω RTD 온도 커브와 비교한 온도 커브를 나타냅니다. RTD와 같이 서미스터는 2, 3, 4 와이어 모드를 가지고 있습니다.

일반적으로 서미스터는 작은 범위에서 정확성이 더욱 뛰어납니다. RTD와 TC가 잘 처리하지 못하는 매우 높거나 낮은 온도를 다룰 경우 서미스터가 특히 좋습니다.

지금까지 온도 센서 중 가장 많이 사용되는 열전쌍, RTD, 써미스터에 대해 알아보았습니다. 측정 엔지니어는 본인의 어플리케이션에 필요한 조건들을 확인하여 어떤 센서들을 사용 할 지를 결정 할 수 있어야 하며 그에 따른 장점과 단점들, 그리고 발생 할 수 있는 트러블들을 해결 할 수 있는 능력을 갖추어야 합니다. 이를 위해서 NI에서는 다양한 방식으로 최적의 측정값을 얻을 수 있는 다양한 HW와 SW를 제공하고 있습니다. 전체적인 측정 어플리케이션 구성이 필요 한 경우 ni.com/daq/ko 페이지에서 본인의 어플리케이션에 최적화된 시스템 대한 자세한 정보를 얻을 수 있습니다. 다음 시간에는 모든 동작하는 장비와 연관되어있는 진동에 대해 알아보도록 하겠습니다.

한국 NI에서 알려주는 측정/센서 필수 길라잡이 1 

글 | 한국 NI, SW 및 측정 담당 이지석

1. 측정 기본

측정은 다른 말로 데이터 수집(Data Acquisition : DAQ) 이라고도 합니다. 데이터 수집은 시스템의 모니터링을 위해서 필수적이며 측정된 데이터를 기반으로 새로운 개선이 이루어집니다. 측정의 쉬운 예로 In-vehicle 데이터 수집이 있습니다. 이 데이터 수집에서는 진동, RPM, 변형률, 온도, 토크, 하중, 압력, 속도 등이 한 번에 측정됩니다. 이러한 다양한 값들은 경우에 따라 개별적으로 또는 함께 이루어져야 합니다.

우리가 측정 시 많이 사용하는 제품은 아래 그림과 같은 오실로스코프입니다. 오실로스코프를 사용하여 측정 중인 신호를 분석하며 신호의 결과를 저장합니다.

다른 방식의 계측기로 PC 기반의 데이터 수집이 있습니다. 아래의 DAQ 보드는 오실로스코프가 가지고 있는 모든 기능들을 제공하지만 디스플레이, 스위치등은 PC에서 담당하기 때문에 기존 오실로스코프보다 훨씬 소형입니다.

데이터 수집은 프로그램상의 User Interface를 통해 컨트롤되고 모니터링되며 PC를 통해 FFT와 같은 분석들을 실시간으로 수행할 수도 있습니다.
PC기반 DAQ 시스템은 가장 빠르게 발전하고 있는 상용 컴퓨터의 CPU, 디스플레이, 통신 기능들을 활용하기 때문에 소형이면서도 강력한 성능을 가지고 있습니다. 본 측정 기본 세션에서는 PC기반 데이터 수집을 중심으로 진행되지만 기본 개념은 모든 종류의 데이터 수집 어플리케이션이 동일합니다.
PC기반 데이터 수집 시스템에서 제일 먼저 살펴보아야 할 부분은 센서입니다. 센서는 온도를 측정하는 열전쌍(Thermo Couple)부터 소리를 측정하는 마이크로폰까지 다양한 종류가 있습니다. 각각의 센서에 대해서는 이어지는 글 들에서 다루도록 할 것이며 우선은 전반적인 센서의 의미에 대해 다루도록 하겠습니다.

센서의 목적은 빛, 온도, 압력, 위치, 소리, 기타 물리현상을 측정 가능한 전기 신호인 전압이나 전류로 변환하는 것입니다. 이와 같은 신호 유형을 아날로그 신호라고 합니다. 오른쪽의 신호에서 보이는 것처럼 아날로그 신호는 시간에 따라 특정 값을 가지고 있습니다.

위의 그림처럼 물리적인 현상을 측정하기 위해서는 특정 유형의 센서가 사용됩니다. 하지만 각각의 센서 종류별로 다른 출력특징들을 가지고 있기 때문에 신호의 조작이 필요하며 이러한 조작을 신호 컨디셔닝이라고 합니다.

그림에 표시된 것과 같이 DAQ Device 부분에서 아날로그 신호를 디지털로 변환하기 전에 신호 컨디셔닝을 수행합니다. 최근에 출시되는 DAQ 디바이스는 신호 컨디셔닝까지 포함하고 있는 경우가 많습니다. DAQ 디바이스는 처리된 신호를 PC가 이해할 수 있는 디지털 신호로 변환합니다.
신호 컨디셔닝에 대한 이해를 돕기 위해 열전쌍 신호를 예로 들어 보겠습니다. 일반적으로 열전쌍에서는 ±80mV의 신호가 출력됩니다. 이러한 신호는 일반적인 DAQ 디바이스가 효과적으로 측정하기에는 너무 작은 범위입니다. 이를 수정하기 위해 신호를 6배로 증폭하여 범위를 ±80mV에서 ±4.8V로 증폭할 수 있습니다. 상당수의 DAQ 디바이스는 ±5V 정도의 범위를 가지고 있으므로 이 범위를 최대한 활용할 수 있습니다.

또한 노이즈를 줄이기 위해 로우패스 필터를 통해 높은 주파수의 노이즈들을 제거할 수도 있습니다.
이처럼 열전쌍을 포함한 대부분의 센서는 DAQ 디바이스가 측정할 수 있는 신호를 측정하기 위해 신호 컨디셔닝이 필요합니다. 아래 표에는 각각의 센서와 필요한 신호 컨디셔닝이 정리되어 있습니다.

신호를 컨디셔닝 한 뒤에는 ADC라고 불리는 아날로그 디지털 컨버터를 이용하여 신호를 아날로그에서 디지털로 변환하여야 합니다. 앞에서도 언급했듯이 센서출력 신호는 아날로그 신호입니다.
아날로그 신호의 세 가지 특성은 레벨, 모양 그리고 주파수입니다.

레벨은 신호의 진폭으로 실내의 온도나 광원의 강도를 알려줍니다. 모양을 알고 있는 경우 신호를 더욱 자세히 분석 할 수 있습니다. 센서신호의 일반적인 모양은 사인파, 사각파, 삼각파입니다. 이러한 모양 정보를 통해 피크 전압이나 기울기와 같은 데이터를 생성할 수 있습니다. 주파수는 음성, 진동 분석과 같은 어플리케이션에서 중요하게 사용됩니다.

디지털 신호의 중요 파라미터는 상태와 속도입니다.

상태에는 High와 Low가 있으며 이러한 상태가 얼마나 빨리 변하는가를 속도라고 합니다.
DAQ 디바이스는 이처럼 아날로그 신호를 디지털로 변경해주는 역할을 하며 측정 엔지니어는 DAQ 디바이스가 신호를 변경할 때 어떤 영향을 미치는지 알고 있어야 합니다. 이 부분에서 고려해야 할 사항은 여러 가지가 있지만 그 중에 분해능(Resolution), 범위(Range) 그리고 속도(Rate)가 중요합니다.

분해능은 신호가 변환된 후 디지털화된 신호가 아날로그 신호를 얼마나 근접하게 표현할 수 있는지를 결정합니다.

왼쪽 그림에서 센서로부터 수집한 아날로그 웨이브폼을 볼 수 있습니다. 이 웨이브폼을 디지털화하기 위해서는 웨이브폼의 진폭을 DAQ 디바이스의 분해능에 따라 여러 단계로 나누어주게 됩니다. 일반적으로 DAQ 디바이스의 분해능은 비트(bit)로 표현됩니다. 만약 제품이 12비트의 분해능을 가지고 있다면 제품이 측정할 수 있는 최대 범위 (보통 ±5 또는 ±10)를 2bit로 나눈 값이 됩니다. 예를 들어 우측의 그림처럼 3bit 분해능을 가지고 측정 범위가 ±10이라고 하면 실제 분해능은 20/23 = 2.5가 됩니다. 따라서 해당 DAQ 디바이스는 2.5보다 작은 신호가 들어온 경우 제대로 인식하지 못할 수 있으며 모든 값들이 2.5 간격으로 표시되게 됩니다. 따라서 들어오는 신호를 얼마나 세밀하게 봐야 하는지를 확인한 후 분해능을 그 이상으로 선택하여야 합니다.

다음으로 범위에 대해 알아보겠습니다. 신호 컨디셔닝에서 언급했듯이 아날로그 신호가 DAQ 디바이스가 가진 모든 범위를 활용하게 해 주는 것이 중요합니다. 그림의 왼쪽 부분과 같이 ±2V의 신호를 ±10V의 장비로 측정한다면 나머지 구간은 사용하지 않게 됩니다. 이 때 분해능은 ±10V를 기준으로 구성되기 때문에 신호도 자세하게 보기 어려워 집니다. 하지만 범위가 ±2V가 된다면 훨씬 더 자세히 신호를 볼 수 있게 됩니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 두 가지 방법을 생각해 볼 수 있습니다. 하나는 신호 컨디셔닝을 통해 신호를 DAQ 디바이스의 범위에 맞추는 것, 다른 하나는 디바이스의 범위를 변경하는 것입니다. 일부 디바이스는 소프트웨어적인 설정을 통해 범위를 변경할 수 있게 설계되어 있습니다.

마지막으로 속도에 대해 알아보겠습니다.
아날로그 신호를 디지털로 변환할 때, 신호의 모든 특징을 캡쳐하기 위해 아날로그 신호를 특정 속도로 반드시 샘플링해야 합니다. 만약 샘플링하는 속도가 너무 늦다면 PC에서 보여지는 신호는 원래 신호와 다른 모습을 가지게 될 것 입니다. 예를 들어 아래의 그림처럼 10Hz의 신호를 11Hz 속도로 샘플링 하게 되면 원 신호와 다른 적색 파형을 보게 됩니다.

주어진 신호의 적절한 샘플 속도는 나이퀴스트 이론에 따라 결정됩니다. 주파수 특징을 유지하기 위해서는 원래 웨이브폼의 최소 2배 주파수에서 샘플링해야 합니다. 웨이브폼에서는 두 배 이상의 속도로 샘플링 한 경우 아래 그림과 같이 웨이브폼의 주파수뿐 아니라 모양과 레벨의 대략적인 표현도 유지하고 있는 것을 확인할 수 있습니다.

하지만 일반적으로 신호의 모든 특징을 유지하기 위해서는 최대 신호 주파수의 8-10배 샘플링 속도를 이용할 것을 권장합니다. 이 정도의 속도를 사용하게 되면 아래 그림과 같이 신호의 주파수, 모양 및 레벨이 유지되는 것을 볼 수 있습니다.

DAQ 디바이스에서 처리된 신호는 버스를 통해 컴퓨터로 전달됩니다. 이렇게 전달된 데이터는 컴퓨터에 설치된 SW를 통해 분석되고 보여집니다. LabVIEW는 측정 엔지니어들이 가장 많이 사용하는 SW중의 하나입니다. LabVIEW에서 제공되는 완성된 측정 예제들을 통해 엔지니어들은 바로 채널을 셋팅하고 데이터를 저장할 수 있습니다. 아래의 이미지는 LabVIEW에서 기본으로 제공되는 온도측정 예제입니다.

해당 데이터를 추가적으로 분석하고 싶다면 간단히 분석 알고리즘을 추가 해 줄 수 있습니다.
지금까지 PC기반의 DAQ 디바이스를 예로 들어 센서 신호 측정에 대한 필수 사항들을 알아보았습니다. 사실 많은 엔지니어들이 센서에 대해서는 어느 정도 알고 있지만 측정에 대해서는 잘 모르는 경우가 많습니다. 기본적인 측정 지식을 알고 있는 것이 정확한 측정값을 얻을 수 있는 기본이 되므로 금일 다루어진 내용들을 기억한다면 도움이 될 것이라 생각됩니다.

다음 글에서는 본격적으로 각각의 센서에 대해 다루어 보도록 하겠습니다.