UAV 성능 향상을 위한 프로펠러 밸런싱 - 백서

작성자: Lauren Nagel

요약

무인 항공기(UAV)는 최적의 성능, 효율성 및 수명을 달성하기 위해 균형이 잘 잡힌 프로펠러에 의존합니다. 그러나 미세한 프로펠러 불균형도 기계적 스트레스의 양의 피드백 루프를 유발하여 진동 증가, 추력 효율 감소, 전력 소비 증가, 핵심 부품의 마모 가속화로 이어질 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 이러한 영향은 UAV의 추진 시스템, 베어링, 비행 컨트롤러 성능 및 구조적 무결성을 저하시켜 궁극적으로 평균 고장 시간(MTTF)을 단축하고 운영 비용을 증가시킵니다.

이 백서는 UAV 프로펠러 불균형의 원인, 결과 및 해결 방법을 살펴봅니다. 허용 잔류 불균형에 대한 지침을 제공하는 ISO 21940-11:2016과 같은 산업 표준을 검토합니다.

불균형한 프로펠러와 관련된 위험을 완화하기 위해, 이 백서는 정적 밸런싱과 동적 밸런싱 기술을 평가합니다. 정적 밸런싱은 질량 분포를 수정하는 간단하고 저렴한 방법을 제공하지만, 전문적인 UAV 애플리케이션에 필요한 정밀도가 부족합니다. 반면, 동적 밸런싱은 프로펠러가 회전하는 동안 측정된 데이터를 기반으로 수정을 제공하여 더 높은 수준의 정확성, 산업 표준 준수 및 부품 수명 연장을 보장합니다. 동적 밸런싱 솔루션을 채택하면 UAV 제조업체와 운영자는 마모를 줄이고, 비행 효율을 개선하며, 전반적인 UAV 신뢰성을 향상할 수 있습니다.

프로펠러 불균형을 근본 원인에서 해결함으로써 UAV 전문가들은 가동 중단 시간을 줄이고, 유지보수 비용을 낮추며, 다양한 운영 환경에서 안정적이고 효율적인 비행을 보장할 수 있습니다.

파트 1: 배경

균형이 잘 잡힌 프로펠러는 고성능 UAV의 중요한 구성 요소입니다. 균형 잡힌 프로펠러가 성공의 핵심인 것처럼, 불균형한 프로펠러는 성능 저하, 부품 스트레스, 시장 경쟁력 감소의 형태로 실패를 초래할 수 있습니다.

소형 UAV에서 프로펠러는 종종 저렴하고 교체가 쉽습니다. 프로펠러 기반의 고장이 UAV 전체의 손상으로 이어지거나, 교체 비용이 더 많이 드는 큰 프로펠러를 장착한 대형 드론에서 고장이 발생할 때 비용이 누적되기 시작합니다.

이 백서는 프로펠러 밸런싱의 복잡성을 깊이 있게 다루며, UAV의 기능성, 신뢰성 및 수명을 유지하는 데 있어 그 중요성을 강조합니다.

1.1 프로펠러 밸런싱이란 무엇인가?

넓은 의미에서 프로펠러 밸런싱은 크기, 질량 및 힘 발생에 초점을 맞추어 프로펠러의 블레이드와 축 전체에 걸쳐 균형을 맞추는 행위를 말합니다.

프로펠러는 일반적으로 정적, 동적, 공기역학적 밸런싱의 세 가지 방법 중 하나로 밸런싱됩니다. 정적 및 동적 밸런싱은 정지 상태(정적 밸런싱) 또는 작동 RPM(동적 밸런싱)에서 프로펠러 전체에 걸쳐 균일한 질량을 달성하기 위해 프로펠러에 무게추를 추가하는 방식으로 이루어집니다. 이러한 유형의 불균형은 질량 중심과 회전 중심 사이의 정렬 불량을 수정합니다.

반면, 공기역학적 밸런싱은 블레이드 모양 및 피치 각도와 같은 블레이드의 물리적 특성을 조정하여 균일한 추력 발생을 달성하는 데 중점을 둡니다. 이는 종종 트래킹이라고도 불립니다. 공기역학적 밸런싱은 모터의 피치 및 롤 토크를 측정하거나, 회전하는 동안 각 블레이드를 추적하여 모두 동일한 궤적을 따르는지 확인함으로써 감지할 수 있습니다. 

이 글에서는 공기역학적 밸런싱을 수행하기 전에 완료해야 하는 정적 및 동적 밸런싱에 대해 논의할 것입니다.

ISO 21940-11:2016에서 프로펠러 밸런싱은 "로터의 질량 분포를 검사하고, 필요한 경우 잔류 불균형 또는 작동 중 진동이 지정된 한도 내에 있도록 조정하는 절차"(ISO, 2016)로 정의됩니다. 프로펠러 밸런싱에 대한 더 시각적인 정의는 중심을 기준으로 질량을 거의 균일하게 분포시키기 위해 프로펠러에 무게추를 추가하거나 제거하는 것으로 설명할 수 있습니다.

그림 1: 균일한 질량 분포를 달성하기 위해 프로펠러 블레이드에 무게추 추가

1.2 프로펠러 밸런싱 표준

현재 프로펠러 밸런싱에 대한 가장 많이 참조되는 표준은 ISO 21940-11:2016, "강성 거동 로터의 절차 및 허용 오차"입니다.

이는 이전 표준인 ISO 1940-1:2003을 대체하며, 업데이트된 정의와 더 넓은 적용 범위를 제공합니다.

2016년에 제정된 새로운 표준은 간단한 전제를 따릅니다: 로터의 불균형 수준(U)은 잔류 불균형 U_res가 미리 정의된 허용 잔류 불균형 U_per보다 작거나 같을 때 허용 가능한 것으로 간주됩니다.

U_per는 질량 중심 평면에서의 총 허용 오차로 정의되며 로터의 질량에 비례합니다:

U_per ∝ m

이는 kg·m(킬로그램 미터), g·mm(그램 밀리미터), kg·mm(킬로그램 밀리미터) 또는 mg·mm(밀리그램 밀리미터)로 측정됩니다.

U_per와 로터 질량의 비율은 e_per라고 불리며, 허용 잔류 비특정 불균형으로 정의됩니다:

e_per = U_per m

이는 kg·m/kg(킬로그램 미터/킬로그램), m(미터), g·mm/kg(그램 밀리미터/킬로그램) 또는 μm(마이크로미터)로 측정되며, 많은 e_per 값이 0.1 μm에서 10 μm 사이에 위치하기 때문에 종종 선호되는 단위입니다.

결과 불균형만 있고(무시할 수 있는 모멘트 불균형) 있는 로터의 경우, e_per는 로터의 질량 중심과 샤프트 축 사이의 거리입니다.

e_per는 일반적으로 로터의 작동 속도 n에 반비례하는 것으로 관찰되었습니다:

e_per ∝ 1 n

UAV 로터 밸런싱의 경우, '작동 속도'를 '순항 회전 속도' 또는 프로펠러가 순항 비행 중 작동하는 RPM으로 대체할 수 있습니다.

이 관계는 다음과 같이 표현될 수도 있습니다:

e_per = c Ω

여기서

Ω = 순항 속도의 각속도, rad/s

c는 상수

다르게 표현하면,

Ω = 2πn 60

여기서 n = 분당 회전수 단위의 순항 회전 속도입니다.

ISO 21940-11:2016은 허용 잔류 불균형의 크기를 결정하는 데 사용할 수 있는 다섯 가지 방법을 명시합니다: 

1. 다양한 로터에 대한 장기적인 실제 경험에서 도출된 밸런싱 품질 등급
2. 허용 잔류 불균형의 실험적 평가
3. 불균형으로 인한 제한된 베어링 힘
4. 불균형으로 인한 제한된 진동
5. 불균형 허용 오차에 대한 확립된 경험

방법 3과 4의 목적은 각각 베어링 힘과 진동을 제한하는 것입니다. 밸런싱 품질 허용 오차는 해당 베어링 힘 및 진동 한도에 의해 설정됩니다.

방법 2와 5는 자체적으로 밸런싱 품질 허용 오차를 설정하기에 충분할 만큼 특정 로터에 대한 상당한 양의 밸런싱 데이터를 축적한 조직에서 가장 흔히 사용됩니다.

방법 1은 일반적인 기계 유형에 대한 밸런싱 품질 요구 사항을 설정하기 위해 "전 세계적인 경험 및 유사성 고려"를 기반으로 한 글로벌 표준을 채택합니다.

방법 1에 따른 밸런싱 품질 등급의 단위는 "G"이며, mm/s(초당 밀리미터)로 표현된 e_perΩ의 크기와 동일합니다. 즉, e_perΩ = 6.3 mm/s인 경우 밸런싱 품질 등급은 G 6.3이며, 이는 우연히 UAV 로터 밸런싱에서 가장 많이 참조되는 등급입니다.

아래는 일반적인 기계 유형에 대한 밸런싱 품질 등급 요약표입니다:

1.3 프로펠러 불균형의 원인

프로펠러에 불균형을 유발할 수 있는 많은 변수가 있습니다. 

누적 스트레스는 일반적인 작동 중 프로펠러 불균형의 흔한 원인입니다. 제조 중 발생한 미세한 결함은 시간이 지남에 따라, 특히 수많은 고 RPM 작동 후에 악화될 수 있습니다. 불균형한 프로펠러는 진동 증가로 이어지며, 이는 부품 이탈, 정렬 불량, 균열 및 기타 해로운 영향으로 이어져 양의 피드백 루프를 형성하고 프로펠러의 밸런싱을 더욱 저하시킵니다.

충돌이나 지형 충돌 중 프로펠러에 가해진 손상도 재료 손실을 초래하여 불균형한 프로펠러를 만들 수 있습니다. 저렴한 프로펠러를 사용하는 더 작은 UAV의 경우, 단순히 프로펠러를 교체하는 것이 종종 더 경제적입니다. 더 비싼 프로펠러를 사용하는 더 큰 UAV의 경우, 교체하기보다는 프로펠러를 재밸런싱하는 것이 가치가 있을 수 있습니다. 그렇긴 하지만, 모든 크기의 항공기에서 모터나 다른 부품도 손상을 입었을 수 있으므로 시스템에 미치는 손상의 광범위한 영향도 고려해야 합니다.

온도 스트레스도 나일론 및 기타 플라스틱 프로펠러와 같은 특정 유형의 프로펠러에 변형을 일으킬 수 있습니다.

그림 2: 손상된 UAV 프로펠러 블레이드 (Bayne, 2022)

파트 2: 불균형한 프로펠러의 결과

2.0 배경

불균형한 프로펠러는 많은 UAV 시스템에 영향을 미치는 파급 효과를 만듭니다. 불균형의 원인에 관계없이, 고속 회전은 비대칭을 초래하며 이는 매분 수천 번씩 반복적으로 이용됩니다. 따라서 작은 불균형의 영향이 항공기의 광범위한 추진 시스템, 센서 및 안정성에 영향을 미치는 데는 그리 오랜 시간이 걸리지 않습니다.

아래는 UAV에서 불균형한 프로펠러로 인한 가장 중요한 결과 중 일부를 요약한 것입니다.

2.1 진동

불균형한 프로펠러의 고속 회전으로 인한 진동은 이 섹션에서 논의되는 많은 후속 문제의 근본 원인입니다. 여러 이전 연구는 프로펠러 불균형이 다양한 유형의 항공기 전체에 걸쳐 불안정화 진동을 유발할 수 있음을 보여주었습니다(Best, 1945; Loeffler, 1987; Fu, 2018). 이 진동은 시스템 전체의 성능 저하로 이어져 추력 손실, 소음 증가, 가속화된 열화 및 비행 효율 감소를 초래합니다.

멀티로터 분야에서 여러 연구는 온보드 가속도계(Ghalamchi, 2018) 및 로터 탑재 센싱(Lin, 2023)을 포함한 방법을 사용하여 프로펠러 불균형과 진동 사이의 인과 관계가 UAV까지 확장된다는 것을 확인했습니다. 다른 연구는 소음 프로파일 분석(Rangel-Magdaleno, 2018) 및 레이저 진동계(Kuantama, 2019)와 같은 비접촉 방법을 사용하여 진동과 불균형을 추론하는 것을 목표로 했습니다.

이러한 연구는 프로펠러 불균형과 진동 사이의 관계, 특히 언제 우려의 원인이 되는지를 더 잘 이해하도록 도와주었습니다.

Kuantama(2019)에서는 레이저 도플러 진동계를 사용하여 균형 잡힌 UAV 프로펠러와 불균형한 UAV 프로펠러의 진동을 측정했습니다. 이 연구에서 레이저 빔은 프로펠러의 세 영역인 팁, 블레이드 중심 및 허브에 집중되어 진동 속도를 도출하기 위해 동적 프로펠러 움직임을 모니터링했습니다. 실험 전에 저자들은 정적 밸런싱 시스템을 사용하여 블레이드 중심과 허브의 두 영역에서 프로펠러를 밸런싱했습니다. 그런 다음 프로펠러를 로터에 장착하고 최대 7,000 RPM의 회전 속도로 회전시켰습니다.

그림 3: Kuantama(2019)의 레이저 진동계 테스트 설정

흥미롭게도, 더 높은 RPM에서 14” 프로펠러는 균형 잡힌 모델과 불균형한 모델 사이의 진동 속도 차이가 13” 프로펠러에 비해 훨씬 더 크게 나타났습니다. 5,000 RPM에서 불균형한 13” 프로펠러는 균형 잡힌 프로펠러에 비해 12% 또는 0.4 m/s 더 높은 진동 속도를 보였습니다. 이와 비교하여, 이 차이는 14” 불균형 프로펠러와 균형 잡힌 프로펠러 사이에서 33% 또는 2.3 m/s의 진동 속도 증가에 도달했습니다. 저자들은 “4000 RPM을 넘어서 진동 속도가 급격히 증가했다”고 언급했습니다. 

그림 4: 13” 프로펠러(왼쪽) 및 14” 프로펠러(오른쪽)의 진동 속도 (Kuantama, 2019)

이 결과는 프로펠러 불균형으로 인한 진동이 더 높은 RPM에서 더 큰 영향을 미치며 더 큰 프로펠러를 장착한 UAV에서 더 중대한 결과를 초래할 수 있다는 이전의 발견을 뒷받침합니다.

Salem 등(2025)의 더 최근 연구는 풍력 난류 및 환경 소음과 같은 동적 환경에서 로터 불균형을 감지하는 것과 관련된 과제를 해결하는 것을 목표로 했습니다.

프로펠러의 블레이드 나사 중 하나를 느슨하게 하여 시스템에 불균형을 도입했습니다. 진동 패턴은 UAV 본체에 장착된 미세전자기계 시스템(MEMS) 센서를 사용하여 기록되었으며, 기록된 데이터는 테스트 데이터 세트에 나중에 적용될 다층 퍼셉트론(MLP) 신경망 모델을 훈련하는 데 사용되었습니다.

연구 결과에서 저자들은 불균형 로터의 진동 프로파일이 균형 잡힌 로터에 비해 세 축(X, Y, Z) 모두에서 현저하게 더 많은 진동을 나타냈다고 언급했습니다. 편차는 X축에서 가장 두드러졌으며, 피크가 2g을 초과했습니다. 그러나 Y축과 Z축에서 관찰된 불규칙한 패턴은 불균형이 시스템 전체에 이차 진동을 유발했음을 시사합니다. 

저자는 “이러한 변동은 해결되지 않을 경우 UAV의 안정성을 저해할 뿐만 아니라 기계적 고장 위험도 증가시킬 수 있다”고 언급합니다.

그림 5: a) 균형 잡힌 프로펠러와 b) 불균형 프로펠러의 진동 가속도 (Salem, 2025)

저자들의 신경망은 테스트 데이터셋에서 0.9224의 상관 계수를 달성할 수 있었으며, 이는 이 모델이 유사한 데이터를 갖춘 다른 추진 시스템에서 특정 불균형을 식별하는 데 사용될 수 있음을 시사합니다.

UAV 시스템에서 진동을 정확하게 특성화하는 것은 필수적입니다. 왜냐하면 진동은 다음 섹션에서 논의되는 요인들에 기여하기 때문입니다.

2.2 추력 손실

프로펠러 추력 발생이 불균형한 블레이드에 의해 부정적인 영향을 받는다는 것은 수학적으로 추론하고 실험적으로 입증할 수 있습니다.

수학적으로 말하면, 호버링 추력(T)에 기여하는 핵심 변수 중 하나는 추력 계수(C_T)이며, 블레이드 기하학은 이에 중요한 기여를 합니다(Rangel-Magdaleno, 2018):

T = C_T ρ A_r r² n²

C_T = T ρ n² D⁴

여기서 C_T는 추력 계수, ρ는 공기의 밀도, A_r는 로터 디스크 면적, r은 프로펠러의 반지름, n은 각속도, D는 프로펠러의 직경입니다.

Sedek(2018)과 Mizui(2012)에서 완료된 연구는 이 현상을 실험적으로 확인했습니다.

Sedek(2018)에서는 프로펠러 총 질량의 5%에 해당하는 불균형이 최대 50%의 추력 감소를 초래할 수 있음을 보여줍니다. 새로운 상용 프로펠러가 이토록 높은 결함을 가질 가능성은 매우 낮지만, 손상된 프로펠러가 이러한 불균형을 초래할 수 있는 재료 손실을 겪는 것은 가능합니다.

그림 6: 균형 잡힌 프로펠러와 불균형 프로펠러의 RPM 대비 추력 (Sedek, 2018)

Mizui(2012)에서는 프로펠러의 불균형이 총 프로펠러 질량의 1%를 약간 상회하는 더 현실적인 시나리오가 포착되었습니다. 이 불균형은 2800에서 5600 RPM 범위의 작동 속도에서 2에서 8% 범위의 추력 감소를 초래했습니다.

그림 7: 균형 잡힌 프로펠러와 불균형 프로펠러의 RPM 대비 추력 (Mizui, 2012)

따라서 운영자는 Rangel-Magdaleno et al.(2018)에서 입증된 것처럼 감소된 추력 또는 증가된 전력 소비를 경험하게 됩니다. 이 연구는 테스트 프로펠러에서 불균형에 따라 전력 소비가 증가했음을 보여주었습니다. 연구팀은 사운드 신호를 사용하여 불균형과 관련된 주파수가 전력 소비가 가장 높은 RPM에 해당함을 보여주었습니다.

그림 8: 균형 잡힌 프로펠러와 불균형 프로펠러의 전력 소비에 대한 중앙값, 평균 및 표준 편차 (Rangel-Magdaleno)

2.3 소음

직관적으로, 불균형 프로펠러는 균형 잡힌 프로펠러보다 더 많은 소음을 발생한다고 가정합니다. 그러나 UAV의 비행을 크게 방해하지 않는 작은 불균형의 경우, 결과는 엇갈립니다.

예를 들어, Pechan(2015)에서 저자들은 반대의 효과를 관찰했습니다. 돌출부, 톱니 모양 블레이드, 질량 불균형과 같은 다양한 결함을 가진 프로펠러는 소음 발생에 대해 테스트되었으며 3000에서 5500 RPM까지 다양한 RPM에서 회전되었습니다.

대부분의 실험에서 돌출부 또는 톱니 모양이 있는 프로펠러는 손상되지 않은 프로펠러에 비해 평균적으로 같거나 더 높은 소음 발생(LZmax)을 보여주었습니다.

그림 9: 손상된(B1 - B5), 불균형(B6), 매끄러운 프로펠러의 가장 높게 감지된 소음 수준(LZmax)

샌딩을 통해 한 블레이드에서 재료가 제거된 불균형 프로펠러의 경우, 결과는 5000 RPM에서 균형 잡힌 프로펠러가 실제로 더 높은 주파수에서 더 많은 소음을 발생했음을 보여주었습니다. 

그림 10: 3000(왼쪽) 및 5000 RPM(오른쪽)에서 매끄러운 프로펠러와 불균형 프로펠러의 소음 스펙트럼

저자들은 블레이드에서 얼마나 많은 재료가 제거되었는지 명시하지 않았으며, 테스트 전에 프로펠러의 균형이 특성화되었는지도 표시하지 않았으므로 이러한 발견을 어떻게 해석할지 결정하기 어렵습니다. 재료의 추가 또는 제거에 의해 손상된 프로펠러 또한 자세히 특성화되지 않았으며, 그 자체로 불균형 상태를 나타낼 가능성이 큽니다.

저자들은 톤 소음과 광대역 소음의 차이에 대해 논의하며 다음과 같이 구분합니다: “톤 소음은 균일한 흐름에서 블레이드의 공기역학 및 운동학, [...] 두께, 하중 및 사중극자 소음과 관련이 있습니다. 광대역 소음은 더 복잡하며 흐름과 블레이드의 다양한 구성 요소 사이의 상호작용에 의해 생성됩니다.” 톤 소음 수준은 총 소음에 대한 대부분의 기여를 나타내며, 광대역 소음은 오직 작은 부분만을 나타냅니다. 저자들은 톤 소음의 주요 기여 요인이 프로펠러 블레이드의 두께에 의해 결정되는 두께 소음이라고 언급합니다.

샌딩을 통해 불균형 프로펠러 블레이드의 두께를 줄임으로써 두께 소음이 줄어들고 톤 소음 발생이 낮아졌을 것이라고 가설을 세울 수 있습니다.

Iannace(2019)의 또 다른 연구에서, 네 개의 2블레이드 프로펠러를 갖춘 쿼드콥터 UAV를 사용하여 무향실에서 프로펠러 소음 측정이 수행되었습니다. 소음은 세 가지 조건에서 비교되었습니다: 1) 수정되지 않은 프로펠러, 2) 프로펠러 중 하나에 종이 테이프 추가, 3) 프로펠러 중 하나에 두 블레이드 모두에 종이 테이프 추가. UAV, 프로펠러 및 종이 테이프의 질량은 표시되지 않았습니다.

네 개의 마이크가 드론 주변의 서로 다른 위치에 배치되었으며 선형 음압 수준이 dB로 측정되었습니다. 흥미롭게도, 세 가지 서로 다른 조건에서 측정된 소음에는 유의미한 차이가 없었습니다. 네 개의 균형 잡힌 프로펠러를 갖춘 UAV의 평균 소음 수준은 실제로 두 개의 불균형 조건보다 약간 더 높았습니다(1.4 dB Lin).

그림 11: 세 가지 조건 각각에 대한 dB Lin 단위의 음압 수준

매우 유사한 총 소음 수준을 가졌음에도 불구하고, 각 조건은 저자의 신경망이 97% 이상의 성공률로 구별할 수 있었던 고유한 소음 시그니처를 가졌습니다.

Semke(2020)에 의해 수행된 세 번째 연구는 손상이 UAV의 가속도, 음향 수준 및 비행 성능에 어떻게 영향을 미치는지 특성화하고자 했습니다. 테스트는 네 개의 고유한 프로펠러 세트를 갖춘 DJI Phantom 4 Pro를 사용하여 수행되었으며, 두 세트는 저소음 디자인이었고 다른 두 세트는 표준 디자인이었습니다. 각 세트에서, 불균형을 도입하기 위해 프로펠러 중 하나의 끝에서 1cm의 재료가 제거되었으며, 다른 하나는 수정되지 않았습니다.

결과는 두 개의 표준 블레이드에 대해 불균형 프로펠러가 수정되지 않은 프로펠러에 비해 4 dB의 소음 수준 증가(78 dB 대 74 dB) 또는 5% 증가를 보여주었음을 입증했습니다. 대조적으로, 저소음 프로펠러는 손상된 조건과 손상되지 않은 조건 사이에 거의 차이가 없었습니다.

그림 12: 손상되지 않은 프로펠러와 손상된 프로펠러를 갖춘 UAV의 dB 단위 음압 수준

그들은 기내 가속도계를 사용하여 항공기의 진동을 유사하게 비교했습니다. 결과는 음향 측정과 평행합니다. 모든 항공기는 증가된 진동을 보였지만, 그 증가는 저소음 프로펠러를 갖춘 UAV에서 덜 두드러졌습니다.

그림 13: 손상되지 않은 프로펠러와 손상된 프로펠러를 갖춘 UAV 사이의 가속도 증가

이러한 연구 각각은 실험 전에 UAV의 프로펠러와 모터가 잘 균형 잡혀 있었다는 것을 전제로 합니다. 다음과 같은 추가 사항을 포함한 이러한 효과에 대한 추가 연구를 보는 것은 흥미로울 것입니다: 1) 알려진 프로펠러 질량, 2) 알려진 불균형의 질량 또는 크기, 3) 실험 전에 확립된 표준에 대한 프로펠러 균형 측정. 

또한 이러한 연구를 더 큰 UAV에서 수행하는 것도 흥미로울 것입니다. Pechan(2015)은 22” Xoar 프로펠러를 테스트했지만, 다른 두 연구는 작은 쿼드콥터를 사용했습니다.

이러한 연구의 핵심은 UAV 프로펠러의 작은 불균형이 소음 발생을 크게 증가시킬 가능성은 낮지만, 특히 프로펠러 크기와 RPM이 증가함에 따라 큰 불균형은 더 많은 소음을 초래할 수 있다는 것입니다.

2.4 비행 컨트롤러 성능 저하

불균형 프로펠러의 영향 중 하나는 비행 안정성 감소이며, 이는 기내 비행 컨트롤러의 보정 조치를 필요로 합니다. 이것은 섭동에 대응하기 위한 보상 토크 입력(Pose, 2024) 또는 안정성을 유지하기 위한 지속적인 빠른 조정(Vertiq, n.d.)의 형태로 나타날 수 있습니다. 이러한 보정은 비행 컨트롤러의 전력 요구 사항을 증가시키고 따라서 UAV의 효율성과 비행 시간을 감소시킵니다.

핵심적인 예는 자세, 가속도 및 각속도와 같은 핵심 매개변수를 측정하는 데 책임이 있는 관성 측정 장치(IMU)에 대한 불균형의 영향입니다. IMU는 진동에 매우 민감하며, 과도한 진동 부하는 피로와 파손으로 이어져 마이크로-전기-기계 시스템(MEMS)의 마이크로빔과 금속 리드에서 고장을 초래할 수 있습니다(Xu, 2024). 이것이 외부 가속도 주파수와 배선의 고유 주파수의 동기화에 의해 발생할 수 있으며, 결과적으로 공진과 응력 집중을 초래한다는 것이 발견되었습니다(He, 2019). 또 다른 연구는 이러한 마이크로빔의 균열이 자이로스코프의 성능을 저하시키고 따라서 MEMS 센서 판독값을 저하시킬 수 있음을 보여주었습니다(Larkin, 2020).

기내 센서 판독값의 저하는 종종 UAV의 치명적인 고장에 앞섭니다. Pose(2024)에서 프로펠러 불균형으로 인한 진동은 관성 측정에서 극심한 소음을 유발하여 부정확한 자세 추정으로 이어졌으며, 궁극적으로 여러 번의 추락을 초래했습니다.

2.5 베어링의 가속 마모

프로펠러 불균형과 진동 사이의 관계는 잘 정의되어 있으며, 진동과 베어링 저하 사이의 관계 또한 잘 정의되어 있습니다. 특히 산업 제조와 같은 오래된 산업에서 그렇습니다. Li(2023)에서, 진동 여기 하에서 롤러 베어링의 거동을 연구하기 위해 테스트 릭이 설계되었습니다. 이 연구는 이러한 여기가 베어링의 가속도와 축 궤적을 크게 증가시키고 베어링 강성을 감소시켜 저하를 가속화할 수 있음을 보여주었습니다.

UAV에서 진동과 베어링 수명 사이의 관계에 대한 대부분의 연구는 베어링 저하가 어떻게 증가된 진동으로 이어지는지에 초점을 맞춥니다.

Banerjee(2023)에서, NASA 랭리 연구 센터의 연구원들은 손상된 베어링을 갖춘 항공기에서 진동 이상을 실험적으로 감지하기 위해 DJI S1000 UAV를 사용했습니다. 그들은 결함이 있는 베어링과 비행에 고유한 진동 시그니처를 식별하기 위해 “진동 이상 지표(VAI)”라고 불리는 정규화된 건강 진단 기능을 개발했습니다. 이 지표는 각 시스템을 평가하기 위해 고유한 진동 이벤트와 비고유한 이벤트의 비율을 사용했습니다.

이 진단은 그들이 온전한 시스템과 손상된 시스템을 구별할 수 있게 했으며, 온전한 시스템은 VAI 값 0.04(a) 및 0.08(b)을, 손상된 시스템은 0.65(c) 및 0.84(d)를 보여주었습니다.

그림 14: 온전한(a, b) 및 손상된(c, d) 베어링을 갖춘 시스템에서 진동의 지표로서의 전력 스펙트럼 밀도(PSD)

요약

불균형 프로펠러는 성능 저하의 양의 피드백 루프를 촉발하여 UAV의 평균 고장 시간(MTTF)을 단축합니다. 불균형 프로펠러의 고속 회전은 과도한 진동을 생성하며, 이는 추력 효율을 감소시키고, 소음 발생을 증가시키며, 전력 소비를 높입니다. 이러한 진동은 기체를 통해 전파되어 베어링의 가속 마모, 구조적 피로 및 비행 안정성 감소로 이어질 수 있는 센서 부정확성을 초래합니다.

해결되지 않을 경우, 이 자기 강화 루프는 중요한 UAV 구성 요소의 조기 고장으로 이어질 수 있습니다.

파트 3: 프로펠러 균형 잡기 기술

3.0 배경

이전 섹션에서 설명된 성능 저하를 완화하려면 근본 원인인 불균형 프로펠러를 해결해야 합니다.

많은 기성 UAV는 ISO 표준에 따라 합격점을 받을 수 있는 사전 균형 잡힌 로터를 갖추고 출시됩니다. 이러한 드론의 작은 버전은 비교적 저렴하게 구매할 수 있으며 상당히 저렴한 교체 부품을 갖추고 있습니다. 이러한 모델의 불균형에 관해서는, 운영자는 단순히 프로펠러를 교체할 가능성이 큽니다.

프로펠러를 균형 잡는 것이 권장되는 세 가지 주요 시나리오가 있습니다:
프로펠러가 크고 교체 비용이 비쌉니다.
UAV가 자체 제작되었습니다.
프로펠러가 새로운 모델의 모터와 짝을 이룹니다.

첫 번째 시나리오는 상당히 자명합니다 - UAV의 프로펠러 교체 비용이 수백 또는 수천 달러라면, 균형을 잡고 수리하는 것은 가치가 있습니다.

두 번째 시나리오에서, UAV 제조업체는 공급업체의 균형 잡기에 의존하지 않으며 생산 또는 품질 보증 프로세스의 일부로 자체 균형 잡기를 수행해야 합니다.

세 번째 시나리오는 모터와 프로펠러가 이상적으로 함께 균형 잡혀야 한다는 사실을 반영합니다. 불균형한 모터에 완벽하게 균형 잡힌 프로펠러를 장착해도 여전히 더 높은 진동과 하류의 저하를 초래하기 때문입니다.

이 백서에서 우리는 UAV 프로펠러를 균형 잡는 두 가지 방법인 정적 및 동적 균형 잡기를 다룹니다. 정적 균형 잡기는 고정된 스탠드에 프로펠러를 장착하고 눈에 띄게 균형이 잡힐 때까지 프로펠러 블레이드 또는 허브를 조정하는 방식으로 수행되는 반면, 동적 균형 잡기는 회전하는 프로펠러를 다룹니다. 각 기술은 아래에서 논의되는 장점과 한계를 가지고 있습니다.

3.1 정적 균형 잡기

정적 균형 잡기는 일반적으로 프로펠러를 움직이지 않는 스탠드에 장착하고 눈에 띄게 균형이 잡힐 때까지 프로펠러 블레이드 또는 허브를 조정하는 것으로 구성됩니다. 자석 밸런서는 정적 밸런서 내에서 인기 있는 옵션이며, 반대되는 자석을 사용하여 프로펠러가 회전할 수 있는 저마찰 피벗 포인트를 만듭니다.

프로펠러가 장착되면 사용자는 프로펠러를 조작하여 블레이드와 허브 모두의 불균형을 식별할 수 있으며, 불균형을 최소화하기 위해 재료를 추가하거나 제거할 수 있습니다. 

프로펠러의 질량을 줄이는 일반적인 방법에는 샌딩, 트리밍 또는 작은 구멍을 뚫는 것이 포함됩니다. 질량을 추가하는 일반적인 재료에는 투명 페인트, 접착제, 매니큐어, 접착 테이프 또는 작은 나사가 포함됩니다.

그림 15: 자석 정적 프로펠러 밸런서

3.1.1 장점

정적 균형 잡기에는 여러 장점이 있으며, UAV가 상업적으로 사용되지 않는 상황에서 선호될 수 있습니다.

예를 들어, 정적 균형 장비는 동적 균형 장비보다 저렴한 경향이 있으므로 경제적 이점이 있습니다. 또한 배우기가 매우 쉽고 기술적 전문 지식이 거의 필요하지 않으며, 설정이 구성되면 상당히 빠르게 수행할 수 있습니다.

3.1.2 한계

상용 UAV 개발자 및 운영자에게 정적 균형 잡기의 한계는 상당합니다.

첫째, 수동으로 작업하므로 측정값이 디지털 시스템보다 훨씬 부정확합니다. 또한 G값이 생성되지 않아 ISO 21940-11:2016과 같은 표준과 비교할 방법이 없습니다. 게다가 접이식 프로펠러나 날이 2개 이상인 프로펠러와 같은 특정 유형의 프로펠러는 정적 밸런서로 밸런스를 맞추기가 더 어렵습니다.

3.2 동적 밸런싱

동적 밸런싱 시스템에는 최소한 다음이 필요합니다. 1) 프로펠러의 회전 속도를 측정하는 센서 2) 진동을 측정하는 가속도계입니다. 일부 시스템에서는 가속도 대신 고주파 위치 측정을 사용합니다.

유인 항공 시장에는 여러 상용 동적 밸런싱 솔루션이 있지만, UAV 특성 분석을 위해 특별히 설계된 제품은 없습니다.

이러한 필요성을 인식한 Tyto Robotics는 프로펠러 장착용 하드웨어, 측정값 기록용 센서, 구동계를 제어하고 데이터를 처리하여 필요한 보정값을 도출하는 소프트웨어를 포함하는 동적 프로펠러 밸런싱 시스템을 개발했습니다.

다음은 밸런싱 과정의 도식화된 예시입니다.

1단계: 프로펠러를 추력 스탠드 하드웨어에 장착하고 RPM 센서를 힘 측정 장치에 연결합니다.

그림 16: 프로펠러와 RPM 센서가 장착된 Flight Stand 동적 밸런싱 테스트 스탠드

2단계: 소프트웨어에 로터의 속성을 입력합니다. 여기에는 운전(순항) RPM, 보정 무게를 추가할 보정 거리, 원하는 밸런싱 품질 등급이 포함됩니다.

그림 17: 동적 밸런서 소프트웨어의 매개변수 입력 화면

3단계: 초기 시운전을 수행하고, 프로펠러가 표시된 운전 RPM에 도달할 때까지 스로틀을 올립니다. 측정값을 캡처하고 프로펠러가 멈출 때까지 기다립니다.

4단계: 소프트웨어에 표시된 대로 테이프, 투명 매니큐어 등의 형태로 보정 무게를 추가합니다. 소프트웨어는 보정 거리에서 무게를 추가해야 할 필요한 질량과 날 번호를 제공합니다.

그림 18: 보정 시운전을 위해 프로펠러에 무게를 추가하는 소프트웨어 안내

5단계: 보정 시운전을 수행하고, 운전 RPM에 도달할 때까지 스로틀을 올립니다.

그림 19: 동적 밸런싱 소프트웨어의 프로펠러 스로틀 제어 시스템

6단계: 소프트웨어에 표시된 대로 프로펠러에 최종 보정 무게를 추가합니다. 이 단계에서 추가한 보정 무게만으로도 목표 밸런싱 등급을 달성하기에 충분할 가능성이 높습니다.

그림 20: 최종 품질 등급이 설정된 표준 범위 내에 있음을 나타내는 최종 화면

7단계: 프로펠러가 목표 밸런싱 등급에 도달하지 않은 경우, 소프트웨어가 권장하는 추가 보정 무게를 추가하고 프로펠러를 다시 돌려 밸런스를 확인합니다.

3.2.1 장점

전문적인 UAV 사용 사례의 경우, 여러 가지 이유로 동적 밸런싱이 거의 항상 선호되는 방법입니다.

첫째, 매우 정확합니다. 프로펠러 불균형으로 인한 결과가 매우 심각할 때는 밸런싱에 대한 정확한 데이터가 반드시 필요합니다. 동적 시스템은 G값도 제공하며 공표된 표준을 준수하므로, 고객이나 이해관계자에게 준수 여부를 입증하려는 UAV 개발자에게 매우 중요할 수 있습니다.

또한 자동화된 밸런싱 시스템을 사용하면 동적 밸런싱을 쉽게 수행할 수 있으며, 프로펠러당 5분 이하로 비교적 빠르게 완료할 수 있습니다.

마지막으로, 동적 밸런싱 시스템은 날의 수나 프로펠러 유형에 제한받지 않으며, 한 개의 날이나 모터와 같은 원판을 포함하여 임의의 날 수를 가진 프로펠러의 밸런스를 맞출 수 있습니다.

3.2.2 한계

프로펠러를 동적으로 밸런싱하려면 어느 정도의 기술적 지식이 필요합니다. 예를 들어, 대부분의 동적 밸런싱 소프트웨어는 사용자에게 순항 회전 속도 및 목표 G 밸런싱 등급과 같은 변수를 입력하도록 요구합니다. 더 중요한 지식은 살아있는 전력 시스템과 회전하는 프로펠러를 다루면서 안전을 확보하고 프로펠러를 안전하게 장착 및 개조하는 방법입니다.

또한 동적 밸런싱에 사용되는 장비는 정적 장비보다 비싼 경향이 있으므로 더 많은 투자가 필요합니다.

결론

UAV에서 프로펠러 불균형이 미치는 영향은 광범위하며, 비행 안정성, 효율성, 센서 정확성 및 부품 수명에 영향을 미칩니다. 미세한 불균형으로 인해 발생하는 과도한 진동은 추력 손실, 전력 소비 증가, 베어링의 마모 가속화, 구조적 피로 및 비행 컨트롤러 성능 저하로 이어질 수 있습니다. 방치할 경우 이러한 문제는 평균 고장 시간(MTTF) 단축, 신뢰성 저하 및 운영 비용 증가의 원인이 됩니다.

동적 프로펠러 밸런싱은 이러한 위험을 완화하는 실용적이고 매우 효과적인 솔루션을 제공합니다. 기본적인 질량 보정만 제공하는 정적 밸런싱과 달리, 동적 밸런싱은 프로펠러가 회전하는 동안 불균형을 정밀하게 감지하고 보정하여 높은 수준의 정확성과 ISO 21940-11:2016과 같은 업계 표준 준수를 보장합니다. 이 과정은 진동을 근원에서 줄여 더 부드러운 비행, 향상된 효율성 및 더 긴 부품 수명을 이끌어냅니다.

최적의 성능, 유지보수 비용 절감 및 안전성 향상을 추구하는 UAV 제조업체와 운영자에게 동적 밸런싱을 표준 관행으로 도입하는 것은 중요한 진전입니다. 이 방식을 채택함으로써 UAV 시스템은 최고 효율로 작동할 수 있으며, 더 높은 신뢰성, 더 낮은 소음 배출 및 연장된 서비스 수명을 보장할 수 있습니다.

참고 문헌

• Abdullah Salem BTS, Abdullah MN, Mustapha F, Kanirai NSA, Mustapha M. Vibration Analysis Using Multi-Layer Perceptron Neural Networks for Rotor Imbalance Detection in Quadrotor UAV. Drones. 2025; 9(2):102. https://doi.org/10.3390/drones9020102
• Banerjee, P., Okolo, W. A., & Moore, A. J. (2020). In-flight detection of vibration anomalies in unmanned aerial vehicles. Journal of Nondestructive Evaluation, Diagnostics and Prognostics of Engineering Systems, 3(4), 041105. https://ntrs.nasa.gov/api/citations/20205001055/downloads/JNDE_PB_WO_AM_VibrationAnomaly.pdf
• Bayne, D. (2022, May 28). When to change drone props? [https://www.droneblog.com/when-to-change-drone-props/].
• Best, S. G. (1945). Propeller Balancing Problems. SAE Transactions, 53, 648–659. http://www.jstor.org/stable/44467824
• Capriglione D, Carratù M, Catelani M, et al. Experimental analysis of IMU under vibration. In: Proceedings of the 16th IMEKO TC10 Conference: Testing, Diagnostics & Inspection as a Comprehensive Value Chain for Quality & Safety; September 3-4, 2019; Berlin, Germany. https://www.imeko.org/publications/tc10-2019/IMEKO-TC10-2019-002.pdf
• Fu P, Qiu B, Ding C, Shi B, Zhang Y. Experimental Study of Unbalanced Multiple Propeller Shaft. SAE Technical Paper 2018-01-1398. 2018. https://doi:10.4271/2018-01-1398
• Ghalamchi, B., & Mueller, M. (2018). Vibration-based propeller fault diagnosis for multicopters. 2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2369–2374. https://doi.org/10.1109/ICRA.2018.8460660
• Iannace, G., Ciaburro, G., & Trematerra, A. (2019). Fault diagnosis for UAV blades using artificial neural network. Robotics, 8(3), 59. https://doi.org/10.3390/robotics8030059
• International Organization for Standardization. (2016). Mechanical vibration — Rotor balancing — Part 11: Procedures and tolerances for rotors with rigid behaviour (ISO 21940-11:2016). ISO. https://www.iso.org/standard/64908.html
• Kuantama, E., Moldovan, O. G., Ţarcă, I., Vesselényi, T., & Ţarcă, R. (2019). Analysis of quadcopter propeller vibration based on laser vibrometer. Journal of Low Frequency Noise Vibration and Active Control, 40(1), 239-251. https://doi.org/10.1177/1461348419866292
• Larkin K, Ghommem M, Hunter A, Abdelkefi A. Nonlinear modeling and performance analysis of cracked beam microgyroscopes. Int J Mech Sci. 2020;188:105965. https://doi:10.1016/j.ijmecsci.2020.105965
• Li, N., Zhang, J., & Wang, Y. (2023). Dynamic response and failure analysis of bearing under the impact of vibration excitation. Engineering Failure Analysis, 154, 107640. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1350630723005940
• Lin, Y., Li, C., Huang, S., Shi, D., Deng, R., Feng, G., & Gu, F. (2023). Experimental investigation on the propeller imbalance detection via on-rotor sensing vibration for industrial drone. In Proceedings of TEPEN 2022 (pp. 1079–1087). Springer Nature Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-26193-0_94
• Loeffler, I. J. (1987). Structureborne noise control in advanced turboprop aircraft (NASA Technical Memorandum 88947). National Aeronautics and Space Administration. https://ntrs.nasa.gov/api/citations/19870007154/downloads/19870007154.pdf
• Mizui, M., Yamamoto, I., & Ohsawa, R. (2012). Effects of propeller-balance on sensors in small–scale unmanned aerial vehicle. IOSR Journal of Engineering, 2(8), 23–27. https://iosrjen.org/Papers/vol2_issue8%20%28part-6%29/E0282327.pdf
• Pechan, T., & Sescu, A. (2015). Experimental study of noise emitted by propeller's surface imperfections. Applied Acoustics, 92, 12–18. https://doi.org/10.1016/j.apacoust.2014.12.011
• Pose, C., Giribet, J., & Torre, G. (2024). Propeller damage detection, classification and estimation in multirotor vehicles. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2410.05447
• Rangel-Magdaleno, J. J., Ureña-Ureña, J., Hernández, A., & Pérez-Rubio, C. (2018). Detection of unbalanced blade on UAV by means of audio signal. In 2018 IEEE International Autumn Meeting on Power, Electronics and Computing (ROPEC) (pp. 1–6). IEEE. https://doi.org/10.1109/ROPEC.2018.8661459
• Sedek, Z. B. (2018). Measurement of dynamic thrust produced by imbalance propeller (Bachelor's project report). School of Mechanical Engineering, Universiti Teknologi Malaysia. https://people.utm.my/mnazri/wp-content/uploads/sites/932/2020/02/Draft-report-zunur-1.pdf
• Semke, W. H., Zahui, D.-K., & Schwalb, J. (2021). The vibration and acoustic effects of prop design and unbalance on small unmanned aircraft. In Sensors and Instrumentation, Aircraft/Aerospace, Energy Harvesting & Dynamic Environments Testing, Volume 7 (pp. 9–16). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-47713-4_2
• Vertiq. (n.d.). Understanding and addressing flight controller and motor vibrations. In Vertiq API and Usage 0.12.0 documentation. Retrieved from https://iqmotion.readthedocs.io/en/latest/tutorials/vibration_and_jittering.html
• Xu Y, Liu S, He C, et al. Reliability of MEMS inertial devices in mechanical and thermal environments: A review. Heliyon. 2024;10(5):e27481. https://doi:10.1016/j.heliyon.2024.e27481