진동 데이터, 파이썬 라이브러리로 엑셀보다 쉽게 분석하는 방법

 

 

 

진동 시험을 하면 진동 데이터는 쌓이는데
막상 분석은 엑셀에서 그래프 몇 개 그려보는 수준에서 끝나는 경우가 많습니다.
파일이 커질수록 여는데 시간이 걸리고 비슷한 작업을 반복하다 보면
더 깊은 분석까지 하기가 쉽지 않죠.
이럴 때 파이썬 라이브러리를 활용하면
엑셀보다 훨씬 덜 번거롭게 진동 데이터를 구조적으로 다룰 수 있습니다.

 

 

 

진동 데이터를 enDAQ 파이썬 라이브러리로 분석하면 좋은 점

 

 

 

① 분석 능력을 제한 없이 확장할 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 전문적인 엔지니어링 분석 기능을 모두 활용할 수 있습니다.

충격/진동 분석에 필요한 다양한 함수와 예제가 포함되어 있고
필요에 따라 조합해 자신만의 분석 도구처럼 사용할 수 있습니다.

 

 

 

채널과 측정 조건을 표 형식으로 간편하게 확인

 

 

 

enDAQ 파이썬 라이브러리를 사용하면 다양한 코드들을 활용하여
데이터로거에서 측정한 파라미터와 용량 측정 조건을 표 형태로 간편하게 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

 

 

 

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.

 

 

 

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

 

 

 

진동 데이터를 더 효율적으로 활용해 보고 싶다면?

 

 

 

 

지금까지 살펴본 것처럼 enDAQ 파이썬 라이브러리를 활용하면,

진동 데이터를 표화 시간 테이블로 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.