ISO 13374: Zustandsüberwachung und Diagnose von Maschinen – Datenverarbeitung, Kommunikation und Darstellung

Zusammenfassung

ISO 13374 ist ein einflussreicher Standard im Bereich des industriellen IoT und der Zustandsüberwachungssoftware. Er befasst sich mit der Herausforderung der Interoperabilität zwischen verschiedenen Überwachungssystemen, Sensoren und Softwareplattformen. Anstatt Messverfahren zu definieren, spezifiziert er eine standardisierte, offene Architektur für die Verarbeitung, Speicherung und den Austausch von Zustandsüberwachungsdaten. Sie wird oft als Machinery Information Management Open Systems Alliance (MIMOSA)-Architektur bezeichnet und basiert auf ihr. Ziel ist die Schaffung einer Plug-and-Play-Umgebung für Zustandsüberwachungstechnologien.

Inhaltsverzeichnis (Konzeptionelle Struktur)

Der Standard ist in mehrere Teile gegliedert und definiert eine mehrschichtige Informationsarchitektur. Kernstück des Standards ist ein Funktionsblockdiagramm mit sechs Schlüsselebenen, die den Datenfluss in jedem Zustandsüberwachungssystem darstellen:

1. 1. DA: Datenerfassungsblock:

   Dies ist die grundlegende Schicht, die als Brücke zwischen der physischen Maschine und dem digitalen Überwachungssystem fungiert. Die Hauptfunktion des DA-Blocks besteht darin, direkt mit Sensoren zu kommunizieren – wie z. B. Beschleunigungsaufnehmer, Näherungssonden, Temperatursensoren oder Druckmessumformer – und erfasst die von ihnen erzeugten, unverarbeiteten analogen oder digitalen Signale. Dieser Block ist für alle Hardware-Interaktionen auf niedriger Ebene verantwortlich, einschließlich der Stromversorgung der Sensoren (z. B. IEPE-Strom für Beschleunigungsmesser), der Signalaufbereitung wie Verstärkung und Filterung zur Entfernung unerwünschter Störungen und der Durchführung der Analog-Digital-Wandlung (ADC). Die Ausgabe des DA-Blocks ist ein digitalisierter Strom von Rohdaten, typischerweise ein Zeitwellenform, das dann zur Verarbeitung an die nächste Schicht in der Architektur übergeben wird.

2. 2. DP: Datenverarbeitungsblock:

   Dieser Block ist die Rechenmaschine des Überwachungssystems. Er empfängt den rohen, digitalisierten Datenstrom (z. B. die Zeitwellenform) vom Datenerfassungsblock (DA) und wandelt ihn in aussagekräftigere, für die Analyse geeignete Datentypen um. Die Kernfunktion des DP-Blocks besteht in der Durchführung standardisierter Signalverarbeitungsberechnungen. Dazu gehört insbesondere die Ausführung der Schnelle Fourier-Transformation (FFT) das Zeitbereichssignal in ein Frequenzbereichssignal umzuwandeln Spektrum. Zu den weiteren wichtigen Verarbeitungsaufgaben, die in diesem Block definiert sind, gehört die Berechnung von Breitbandmetriken wie Effektivwert Werte, Durchführung digitaler Integration zur Umwandlung von Beschleunigungssignalen in Geschwindigkeit oder Verschiebung und Ausführung fortgeschrittener, spezialisierter Prozesse wie Demodulation oder Hüllkurvenanalyse zum Erkennen der verräterischen, hochfrequenten Stoßsignale, die mit Wälzlagerfehlern einhergehen.

3. 3. DM: Datenmanipulationsblock (Zustandserkennung):

   Dieser Block markiert den kritischen Übergang von der Datenverarbeitung zur automatisierten Analyse. Er übernimmt die verarbeiteten Daten des DP-Blocks (wie Effektivwerte, spezifische Frequenzamplituden oder Spektralbänder) und wendet logische Regeln an, um den Betriebszustand der Maschine zu bestimmen. Hier erfolgt die erste „Erkennung“ eines Problems. Die Hauptfunktion des DM-Blocks ist die Überprüfung der Schwellenwerte. Er vergleicht die gemessenen Werte mit vordefinierten Alarmsollwerten, wie z. B. den in ISO 10816 oder benutzerdefinierte prozentuale Änderungen gegenüber einem Basiswert. Basierend auf diesen Vergleichen weist der DM-Block den Daten einen diskreten „Status“ zu, z. B. „Normal“, „Akzeptabel“, „Alarm“ oder „Gefahr“. Diese Ausgabe besteht nicht mehr nur aus Daten, sondern aus umsetzbaren Informationen, die zur Diagnose an die nächste Ebene weitergegeben oder zum Auslösen sofortiger Benachrichtigungen verwendet werden können.

4. 4. HA: Gesundheitsbewertungsblock:

   Dieser Block fungiert als „Gehirn“ des Diagnosesystems und beantwortet die Frage: „Wo liegt das Problem?“ Er empfängt die Statusinformationen (z. B. einen „Alarm“-Status) vom Datenmanipulationsblock (DM) und wendet eine Ebene analytischer Intelligenz an, um die spezifische Ursache der Anomalie zu ermitteln. Hier wird die Diagnoselogik ausgeführt, die von einfachen regelbasierten Systemen bis hin zu komplexen Algorithmen künstlicher Intelligenz reichen kann. Wenn der DM-Block beispielsweise eine Warnung vor hohen Vibrationen mit einer Frequenz ausgibt, die genau der doppelten Wellendrehzahl (2X) entspricht, korreliert die regelbasierte Logik im HA-Block dieses Muster mit einem bestimmten Fehler und gibt die Diagnose „Wahrscheinlicher Wellenfehler“ aus. Fehlausrichtung.” Ähnlich verhält es sich, wenn der Alarm auf einer nicht synchronen, hochfrequenten Spitze mit charakteristischen Seitenbändern liegt. Der HA-Block würde eine spezifische Diagnose stellen:Lagerdefekt.“ Die Ausgabe dieses Blocks ist eine spezifische Gesundheitsbewertung für die Maschinenkomponente.

5. 5. PA: Block zur prognostischen Beurteilung:

   Dieser Block stellt den Höhepunkt der vorausschauenden Wartung dar und soll die entscheidende Frage beantworten: „Wie lange kann das System noch sicher laufen?“ Er übernimmt die spezifische Fehlerdiagnose aus dem Health Assessment (HA)-Block und kombiniert sie mit historischen Trenddaten, um den zukünftigen Verlauf des Fehlers vorherzusagen. Dies ist die komplexeste Ebene, auf der häufig ausgefeilte Algorithmen, maschinelle Lernmodelle oder Ausfallphysikmodelle zum Einsatz kommen. Ziel ist es, die aktuelle Verschleißrate in die Zukunft zu extrapolieren, um die verbleibende Nutzungsdauer (RUL) der Komponente zu schätzen. Wenn der HA-Block beispielsweise einen Lagerdefekt erkennt, analysiert der PA-Block die Rate, mit der die Fehlerhäufigkeit in den letzten Monaten zugenommen hat, um vorherzusagen, wann ein kritisches Ausfallniveau erreicht wird. Das Ergebnis ist nicht nur eine Diagnose, sondern ein konkreter Zeitrahmen für Maßnahmen.

6. 6. AP: Beratungspräsentationsblock:

   Dies ist die letzte und aus Benutzersicht wichtigste Ebene, da sie alle zugrunde liegenden Daten und Analysen in verwertbare Informationen übersetzt. Der AP-Block ist dafür verantwortlich, die Ergebnisse der unteren Ebenen an Bediener, Zuverlässigkeitsingenieure und Wartungsplaner zu kommunizieren. Seine Hauptfunktion besteht darin, der richtigen Person die richtigen Informationen im richtigen Format zu präsentieren. Dies kann viele Formen annehmen, darunter intuitive Dashboards mit farbcodierten Zustandsindikatoren, automatisch generierte E-Mail- oder SMS-Benachrichtigungen, detaillierte Diagnoseberichte mit Spektral- und Wellenformdiagrammen und, am wichtigsten, spezifische und klare Wartungsempfehlungen. Ein effektiver AP-Block meldet nicht nur, dass ein Lager einen Fehler aufweist; er bietet auch eine umfassende Empfehlung, wie z. B.: „Defekt am Innenring des Außenlagers des Motors festgestellt. Verbleibende Nutzungsdauer auf 45 Tage geschätzt. Empfehlung: Lageraustausch bei der nächsten geplanten Abschaltung planen.“

Schlüsselkonzepte

• Interoperabilität: Dies ist das Hauptziel von ISO 13374. Durch die Definition eines gemeinsamen Rahmens und Datenmodells ermöglicht es einem Unternehmen, Sensoren von Anbieter A, ein Datenerfassungssystem von Anbieter B und eine Analysesoftware von Anbieter C zu verwenden und alle zusammenarbeiten zu lassen.
• Offene Architektur: Der Standard fördert die Verwendung offener, nicht proprietärer Protokolle und Datenformate, verhindert die Abhängigkeit von einem bestimmten Anbieter und fördert Innovationen in der Zustandsüberwachungsbranche.
• MIMOSE: Der Standard basiert stark auf der Arbeit der MIMOSA-Organisation. Das Verständnis des C-COM (Common Conceptual Object Model) von MIMOSA ist der Schlüssel zum Verständnis der detaillierten Implementierung von ISO 13374.
• Von Daten zu Entscheidungen: Das Sechs-Block-Modell bietet einen logischen Pfad von den Rohsensormessungen (Datenerfassung) bis hin zu umsetzbaren Wartungsempfehlungen (Beratungspräsentation) und bildet das digitale Rückgrat eines modernen vorausschauenden Wartungsprogramms.

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