ISO 13374: Monitoraggio delle condizioni e diagnostica delle macchine – Elaborazione, comunicazione e presentazione dei dati

Riepilogo

La norma ISO 13374 è uno standard di grande influenza nel mondo dell'IoT industriale e del software per il monitoraggio delle condizioni. Affronta la sfida dell'interoperabilità tra diversi sistemi di monitoraggio, sensori e piattaforme software. Invece di definire tecniche di misurazione, specifica un'architettura standardizzata e aperta per l'elaborazione, l'archiviazione e lo scambio dei dati di monitoraggio delle condizioni. Viene spesso definita architettura MIMOSA (Machinery Information Management Open Systems Alliance), su cui si basa. L'obiettivo è creare un ambiente "plug-and-play" per le tecnologie di monitoraggio delle condizioni.

Indice (struttura concettuale)

Lo standard è suddiviso in diverse parti e definisce un'architettura informativa a strati. Il cuore dello standard è un diagramma a blocchi funzionale con sei livelli chiave che rappresentano il flusso di dati in qualsiasi sistema di monitoraggio delle condizioni:

1. 1. DA: Blocco di acquisizione dati:

   Questo è il livello fondamentale, che funge da ponte tra la macchina fisica e il sistema di monitoraggio digitale. La funzione principale del blocco DA è quella di interfacciarsi direttamente con i sensori, come accelerometri, sonde di prossimità, sensori di temperatura o trasduttori di pressione, e di acquisire i segnali analogici o digitali grezzi e non elaborati che producono. Questo blocco è responsabile di tutte le interazioni hardware di basso livello, tra cui l'alimentazione dei sensori (ad esempio, alimentazione IEPE per gli accelerometri), l'esecuzione del condizionamento del segnale come amplificazione e filtraggio per rimuovere il rumore indesiderato e l'esecuzione della conversione analogico-digitale (ADC). L'output del blocco DA è un flusso digitalizzato di dati grezzi, in genere un forma d'onda del tempo, che viene poi passato al livello successivo nell'architettura per l'elaborazione.

2. 2. DP: Blocco di elaborazione dati:

   Questo blocco è il motore computazionale del sistema di monitoraggio. Riceve il flusso di dati grezzi e digitalizzati (ad esempio, la forma d'onda temporale) dal blocco di acquisizione dati (DA) e lo trasforma in tipi di dati più significativi, adatti all'analisi. La funzione principale del blocco DP è eseguire calcoli di elaborazione del segnale standardizzati. Ciò include in particolare l'esecuzione di Trasformata di Fourier veloce (FFT) per convertire il segnale nel dominio del tempo in un segnale nel dominio della frequenza spettroAltre attività di elaborazione chiave definite in questo blocco includono il calcolo delle metriche della banda larga come la velocità complessiva RMS valori, eseguendo l'integrazione digitale per convertire i segnali di accelerazione in velocità o spostamento ed eseguendo processi più avanzati e specializzati come demodulazione o analisi dell'involucro per rilevare i segnali di impatto ad alta frequenza, caratteristici dei guasti dei cuscinetti volventi.

3. 3. DM: Blocco di manipolazione dei dati (rilevamento dello stato):

   Questo blocco segna la transizione critica dall'elaborazione dei dati all'analisi automatizzata. Riceve i dati elaborati dal blocco DP (come valori RMS, ampiezze di frequenza specifiche o bande spettrali) e applica regole logiche per determinare lo stato operativo della macchina. È qui che avviene il "rilevamento" iniziale di un problema. La funzione principale del blocco DM è eseguire il controllo delle soglie. Confronta i valori misurati con i setpoint di allarme predefiniti, come i limiti di zona definiti in ISO 10816 o variazioni percentuali definite dall'utente rispetto a una baseline. Sulla base di questi confronti, il blocco DM assegna uno "stato" discreto ai dati, come "Normale", "Accettabile", "Allerta" o "Pericolo". Questo output non è più solo un dato; è un'informazione fruibile che può essere trasmessa al livello successivo per la diagnosi o utilizzata per attivare notifiche immediate.

4. 4. HA: Blocco di valutazione della salute:

   Questo blocco funge da "cervello" del sistema diagnostico, rispondendo alla domanda "Qual è il problema?". Riceve le informazioni di stato (ad esempio, uno stato di "Allerta") dal blocco di Manipolazione Dati (DM) e applica un livello di intelligenza analitica per determinare la causa principale specifica dell'anomalia. È qui che viene eseguita la logica diagnostica, che può spaziare da semplici sistemi basati su regole a complessi algoritmi di intelligenza artificiale. Ad esempio, se il blocco DM segnala un avviso per vibrazioni elevate a una frequenza esattamente doppia rispetto alla velocità di rotazione dell'albero (2X), la logica basata su regole nel blocco HA correlerebbe questo schema a un guasto specifico e produrrebbe una diagnosi di "Probabile anomalia dell'albero" Disallineamento.” Allo stesso modo, se l’avviso è su un picco non sincrono ad alta frequenza con bande laterali caratteristiche, il blocco HA diagnosticherebbe uno specifico “Difetto del cuscinetto.” L'output di questo blocco è una valutazione specifica dello stato di salute del componente della macchina.

5. 5. PA: Blocco di valutazione prognostica:

   Questo blocco rappresenta l'apice della manutenzione predittiva, con l'obiettivo di rispondere alla domanda cruciale: "Per quanto tempo ancora può funzionare in sicurezza?". Prende la diagnosi di guasto specifica dal blocco di Valutazione dello Stato (HA) e la combina con i dati di tendenza storici per prevedere la progressione futura del guasto. Questo è il livello più complesso, che spesso impiega algoritmi sofisticati, modelli di apprendimento automatico o modelli di fisica dei guasti. L'obiettivo è estrapolare l'attuale tasso di degrado nel futuro per stimare la Vita Utile Rimanente (RUL) del componente. Ad esempio, se il blocco HA identifica un difetto in un cuscinetto, il blocco PA analizzerà la velocità con cui le frequenze dei difetti sono aumentate negli ultimi mesi per prevedere quando raggiungeranno un livello di guasto critico. Il risultato non è solo una diagnosi, ma un lasso di tempo concreto per l'intervento.

6. 6. AP: Blocco di presentazione consultiva:

   Questo è il livello finale e più critico dal punto di vista dell'utente, poiché traduce tutti i dati e le analisi sottostanti in informazioni fruibili. Il blocco AP è responsabile della comunicazione dei risultati dei livelli inferiori a operatori umani, ingegneri dell'affidabilità e pianificatori della manutenzione. La sua funzione principale è presentare le informazioni giuste alla persona giusta nel formato giusto. Questo può assumere diverse forme, tra cui dashboard intuitive con indicatori di stato codificati a colori, avvisi generati automaticamente tramite e-mail o SMS, report diagnostici dettagliati con grafici spettrali e di forme d'onda e, soprattutto, raccomandazioni di manutenzione specifiche e chiare. Un blocco AP efficace non si limita a segnalare un guasto a un cuscinetto, ma fornisce anche un avviso completo, come ad esempio: "Rilevato difetto all'anello interno del cuscinetto esterno del motore. Vita utile residua stimata in 45 giorni. Raccomandazione: programmare la sostituzione del cuscinetto al prossimo arresto previsto".

Concetti chiave

• Interoperabilità: Questo è l'obiettivo principale della norma ISO 13374. Definendo un framework e un modello di dati comuni, consente a un'azienda di utilizzare sensori del fornitore A, un sistema di acquisizione dati del fornitore B e un software di analisi del fornitore C, e di farli funzionare tutti insieme.
• Architettura aperta: Lo standard promuove l'uso di protocolli e formati di dati aperti e non proprietari, impedendo il lock-in del fornitore e favorendo l'innovazione nel settore del monitoraggio delle condizioni.
• MIMOSA: Lo standard si basa in larga parte sul lavoro dell'organizzazione MIMOSA. Comprendere il C-COM (Common Conceptual Object Model) di MIMOSA è fondamentale per comprendere l'implementazione dettagliata della norma ISO 13374.
• Dai dati alle decisioni: Il modello a sei blocchi fornisce un percorso logico dalle misurazioni grezze dei sensori (acquisizione dati) ai consigli di manutenzione attuabili (presentazione consultiva), costituendo la spina dorsale digitale di un moderno programma di manutenzione predittiva.

Standard ISO ufficiale

Per lo standard ufficiale completo, visitare: ISO 13374 su ISO Store

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