진동 데이터, 파이썬 코드 라이브러리로 엑셀보다 쉽게 분석하는 방법

1. 진동 데이터를 enDAQ 파이썬 라이브러리로 분석하면 좋은 점

① 필요한 분석 기능을 코드로 추가할 수 있습니다. - 기본 FFT/ PSD 분석을 넘어 맞춤형 필터, 고급 통계, 머신러닝 연동까지 코드로 구현

② 파이썬 데이터 파이프라인과 자연스럽게 연결됩니다. - Pandas, Numpy, 시각화 도구 등과 함께 사용할 수 있어 하나의 워크플로 안에서 데이터 불러오기 → 분석 → 리포트까지 처리

③ 충격·진동 분석 함수를 바로 쓸 수 있습니다. - 충격/진동 분석에 필요한 다양한 함수와 예제가 포함되어 있고 필요에 따라 조합해 자신만의 분석 도구처럼 사용할 수 있습니다.

2. 채널과 측정 조건을 표 형식으로 간편하게 확인

enDAQ 파이썬 라이브러리로 데이터로거의 채널과 측정 조건을 표로 정리할 수 있습니다.

① 채널 정보 정리

- 예: X(100g), Y(100g), Z(100g) 가속도

- 40g 가속도, 압력/온도, 습도, 조도(lux), UV 등

② 측정 조건 확인

- 단위(units): g, Pa, ℃ 등

- 샘플 수(samples), 샘플링 주파수(rate), 측정 구간(start/end/duration)

③ 분석 전 준비 시간을 줄여줍니다.

- '어떤 센서가 어떤 조건으로 측정되었는지'를 먼저 정리하고 나서 분석을 시작

3. 측정 데이터를 그래프로 한눈에 시각화

간단한 코드만으로 측정 데이터를 그래프로 시각화해 한눈에 확인할 수 있습니다.

①여러 센서 채널을 동시에 비교

- 가속도, 압력/온도, UV 등 채널별 그래프를 한 화면에 배치해 시간 구간별 변화와 센서 간 차이를 직관적으로 비교 가능.

② 시간 흐름에 따른 패턴을 빠르게 파악

- 특정 구간에서 발생하는 피크나 이상 값을 쉽게 찾을 수 있고 동일한 시간 축 기준으로 다른 채널과의 상관관계를 함께 살펴볼 수 있음.

③ 반복 분석용 그래프 레이아웃을 정형화
- 자주 사용하는 축 범위, 채널 조합, 레이아웃을 코드로 정의해 두고 시험 조건만 바꾸어 여러 결과를 같은 형식으로 반복 비교할 수 있음.

4. 필터링과 SRS로 한 단계 깊은 분석

① 필터링 비교 분석
- 필터 미적용 신호와 1600Hz, 800Hz 등 서로 다른 컷오프 신호를 한 그래프에 겹쳐 보기
- 필터 조건에 따른 파형 변화를 직관적으로 비교

② Shock Response Spectrum(SRS) 분석
- 충격 시험 데이터를 주파수별 최대 응답 가속도로 나타내 설계 조건과의 비교, 시험 결과 검증에 활용

③ 분석 로직 재사용
- 한 번 만들어 둔 필터링, SRS 코드로 여러 시험 데이터를 같은 기준으로 반복 분석
- 분석 품질과 일관성을 동시에 확보

5. 진동 데이터를 더 효율적으로 활용해 보고 싶다면?

지금까지 살펴본 것처럼 enDAQ 파이썬 라이브러리를 활용하면,

진동 데이터를 표로 정리하고 여러 센서 채널을 한 번에 시각화하며 필터링, SRS 같은 고급 분석까지 엑셀보다 훨씬 수월하게 진행할 수 있습니다.

이미 진동 데이터는 많이 쌓았는데 "이 데이터를 더 쉽게 분석 및 활용할 방법이 없을까?" 고민 중이시라면,파이썬 기반 분석 환경을 검토해 보시면 좋습니다.

사용 중인 데이터로거와 측정 조건, 원하시는 분석 수준을 알려주시면 어떤 방식으로 파이썬 라이브러리를 적용하는 것이 효과적일지 함께 설계해 드리겠습니다.