Statistical Limits
널리 알려진 전체 진동 판단 기준표는 오랜 기간 시험되어 왔고 대부분의 기계에 적용된다. 그러나 기계의 종류, 구조, 설치, 운전과 같은 요인 때문에 많은 기계들은 특별한 제한치가 필요하게 된다. 대부분이 일반적인 지침보다 낮고 어떤 것은 높을 것이다. 경험이 최선의 지침이다. 대부분의 경험 있는 기계 분석가들은 어떤 형식의 기계(종종 특수 기계까지도)가 주어지더라도 그 기계에 대한 대략적인 전체 진동의 안전 수준을 안다. 이러한 지식은 유사한 많은 기계의 측정값을 기억하여 그 값을 평균함으로써 얻어진 것이다. 같은 과정을 통계학을 사용하여 수학적으로 확립할 수 있다. 따라서 통계적 분석은 경험을 정량화하는 방법이라고 생각할 수 있다.
정상 진동 수준은 기계마다 다르며 같은 기계라도 설치 위치와 방향(수평, 수직)에 의해 그 기계에서의 측정점에 따라 통상 변하게 된다. 가장 정확한 통계적 방법은 각각의 측정점별로 특별한 제한치를 산출하는 것이다. 이것은 엄청난 일로 보이지만, 모든 계산이 자동적으로 수행되는 컴퓨터 프로그램에서는 쉽게 수행된다.
통계적 분석의 개념은 매우 간단하다. 특정점에서 기록된 일련의 네개 또는 다섯 개의 측정값은 통계적으로 조합되어 정상값과의 편차를 의미하는 표준 편차값에 정상값을 더하여 평균값을 산출해 낸다.
통계 이론은 전체 측정값의 68.3%가 평균치의 1 표준편차 이내이고, 95.9%는 2 표준편차 이내이며, 99.7%는 3 표준편차 이내임을 말한다. 중간값으로부터 약 2.5 표준편차 이내에서 경보나 경고값을 설정하는 것이 거짓 경보를 최대한 방지하면서 작은 변화에 대해 적정 감도를 유지한다는 것이 경험적으로 증명되었다. 만약 2.5 표준 편차(즉, 약 42개의 측정에서 1개의 이탈)로 설정하였을 때 잘못된 경보가 너무 많이 발생되면, 설정치를 2.8과 3.0(1/90 및 1/330) 사이 값으로 증가시킨다. 통계에 바탕을 둔 제한치 설정의 또 다른 이점은 그것이 실제 상황에 기초를 두고 있고, 정상 변화를 수용하며 변화에 민감하다는 것이다. 경보치 이내에서 생기는 과도한 변화를 허용하는 절대 제한치와는 달리 통계적인 제한치는 비정상적인 변화가 경보되도록 한다. 그러나, 한가지 주의할 점은 상대적인 제한치를 설정하는 시스템은 운전시 진동치가 매우 낮은 기계에 대해서는 너무 엄격하고, 높은 기계에 대해서는 엄격하지 않다는 것이다. 그러므로 상대적인 제한 기준을 설정하는 모든 시스템은 절대 제한치를 함께 사용하여야 한다. 절대 제한치를 적절하게 설정하면 변화 기준치를 벗어나기 전이라도 안전 제한치 이상으로 높게 상승하는 것을 방지할 것이다.
예로서, 동일한 방법으로 감시되는 두 개의 기계를 생각해 보자. 기계 1은 안전 운전에 대한 최대 제한치에 거의 근접한 진동 수준으로 운전되고 있다. 기계 2는 분해정비를 한지 얼마 안되어 진동값이 기계 1의 10～20% 정도로 낮다. 주어진 기간동안에 기계 2에서의 진동이 3배의 수준으로 서서히 증가되고, 기계 1에서의 진동은 1.5배의 수준으로 증가된다면 어느 변화가 더 심각하게 고려되어야 하는가? 변화는 더 적지만 절대값이 크기 때문에 기계 1이 더욱 심각한 상태라는 것이 그 대답이 된다.
어떤 사람은 통계적인 품질/공정 관리 방법을 기계류의 측정에 적용할 것을 제안해 왔다. 이러한 방법들은 제조 공정에서 매우 효과적인 것으로 판명되었다. 그들은 정상치 주위에서 변화를 감시하고, 절대 제한치에 도달되기 전이라도 변화가 비정상적인 경우 조기에 선행 경보를 해 준다.