ISO 17359: დანადგარების მდგომარეობის მონიტორინგი და დიაგნოსტიკა - ზოგადი მითითებები

რეზიუმე

ISO 17359 წარმოადგენს მაღალი დონის „ქოლგის“ სტანდარტს დანადგარების მდგომარეობის მონიტორინგის მთელი სფეროსთვის. ის უზრუნველყოფს სტრუქტურირებულ ჩარჩოს და სტრატეგიულ მიმოხილვას მდგომარეობის მონიტორინგის პროგრამის შექმნისა და მართვისთვის. კონკრეტული გაზომვის ტექნიკის დეტალების ჩამოყალიბების ნაცვლად, იგი ასახავს აუცილებელ ნაბიჯებს, მოსაზრებებს და მეთოდოლოგიებს, რომლებიც უნდა არსებობდეს პროგრამის წარმატებისთვის, საწყისი დაგეგმვიდან რუტინულ ექსპლუატაციამდე და მიმოხილვამდე. ეს არის საწყისი წერტილი, რომელიც მიუთითებს სხვა, უფრო სპეციფიკურ სტანდარტებზე ინდივიდუალური ტექნოლოგიებისთვის (მაგალითად ვიბრაცია, ზეთის ანალიზი ან თერმოგრაფია).

შინაარსი (კონცეპტუალური სტრუქტურა)

სტანდარტი სტრუქტურირებულია, როგორც მდგომარეობის მონიტორინგის სტრატეგიის განხორციელების გზამკვლევი, რომელიც ექვსსაფეხურიან ციკლურ პროცესზეა ორიენტირებული:

1. 1. ნაბიჯი 1: მანქანური ცოდნა და ინფორმაცია (აუდიტი):

   ეს ფუნდამენტური ნაბიჯი მთელი მდგომარეობის მონიტორინგის პროგრამის სტრატეგიული ბირთვია. ის მოითხოვს საფუძვლიან აუდიტს იმის დასადგენად, თუ რომელი მანქანებია ყველაზე კრიტიკული ოპერაციისთვის და შესაბამისად, საჭიროებს მონიტორინგს. ეს გულისხმობს რისკისა და კრიტიკულობის ანალიზს. კრიტიკული მანქანების იდენტიფიცირების შემდეგ, სტანდარტი მოითხოვს სიღრმისეულ შესწავლას ყველა შესაბამისი ინფორმაციის შესაგროვებლად, მათ შორის დიზაინის სპეციფიკაციების, ოპერაციული პარამეტრების, ტექნიკური მომსახურების ისტორიის და, რაც მთავარია, დეტალური ანალიზის ჩატარებას. წარუმატებლობის რეჟიმებისა და ეფექტების ანალიზი (FMEA)FMEA არის სისტემატური პროცესი, რომელიც გამოიყენება მანქანა-დანადგარის ან მისი კომპონენტების გაუმართაობის ყველა პოტენციური გზის დასადგენად. თითოეული გაუმართაობის რეჟიმისთვის (მაგ., „საკისრის დაზიანება“, „ლილვის დისბალანსი“) მიზანია მისი პოტენციური მიზეზების, სიმპტომების ან ეფექტების (მაგ., „იწვევს მაღალი სიხშირის დარტყმებს“, „იწვევს მაღალ 1X ვიბრაციას“) და გაუმართაობის შედეგების გაგება. ამ ნაბიჯის შედეგია თითოეული კრიტიკული მანქანის გაუმართაობის რეჟიმების საბოლოო სია, რომელიც პირდაპირ განსაზღვრავს პროცესის შემდეგ ეტაპს.

2. 2. ნაბიჯი 2: მონიტორინგის სტრატეგიის შერჩევა:

   ეს ნაბიჯი პირდაპირ ეფუძნება პირველი ნაბიჯის FMEA-ს დასკვნებს. თითოეული იდენტიფიცირებული გაუმართაობის რეჟიმისთვის, უნდა იქნას მიღებული სტრატეგიული გადაწყვეტილება ყველაზე ეფექტური და ეკონომიური მონიტორინგის ტექნოლოგიის შესახებ მისი დაწყების დასადგენად. სტანდარტი ხაზს უსვამს, რომ არ არსებობს ერთიანი გადაწყვეტა ყველასთვის. მაგალითად, FMEA-მ შეიძლება აჩვენოს, რომ გადაცემათა კოლოფის გაუმართაობის ძირითადი რეჟიმი კბილების ცვეთაა. აქ სტრატეგია იქნება შერჩევა ნავთობის ანალიზი (კერძოდ, ცვეთის ნაწილაკების ანალიზი), როგორც მონიტორინგის ძირითადი ტექნიკა, რადგან მას შეუძლია ცვეთის ნარჩენების აღმოჩენა ვიბრაციის მნიშვნელოვან ცვლილებამდე დიდი ხნით ადრე. სხვადასხვა უკმარისობის რეჟიმისთვის, მაგალითად, ლილვისთვის არასწორი განლაგებასტრატეგია იქნებოდა შერჩევა, vibration analysis, რადგან ეს დამახასიათებელი 2X ვიბრაციის ნიშნის აღმოჩენის ყველაზე პირდაპირი გზაა. ეს ნაბიჯი გულისხმობს ყველა არსებული CBM ტექნოლოგიის ფრთხილად განხილვას - მათ შორის ვიბრაციის, თერმოგრაფიის, აკუსტიკისა და ძრავის წრედის ანალიზს - და მათ FMEA-ში იდენტიფიცირებულ სპეციფიკურ გაუმართაობის სიმპტომებთან შესაბამისობაში მოყვანას, რაც უზრუნველყოფს მიზანმიმართულ და ეფექტურ მონიტორინგის პროგრამას.

3. 3. ნაბიჯი 3: მონიტორინგის პროგრამის შემუშავება:

   ეს არის ტაქტიკური დაგეგმვის ფაზა, სადაც მე-2 ნაბიჯიდან მაღალი დონის სტრატეგია დეტალურ, დოკუმენტირებულ სამოქმედო გეგმად გარდაიქმნება. ეს ნაბიჯი მოიცავს განმეორებადი და ეფექტური მონიტორინგის პროგრამისთვის საჭირო ყველა კონკრეტული პარამეტრის განსაზღვრას. ამ ეტაპის ძირითადი აქტივობებია: თითოეულ მანქანაზე ზუსტი გაზომვის ადგილების განსაზღვრა; გასაზომი ზუსტი პარამეტრების დაზუსტება (მაგ., RMS სიჩქარე, პიკური აჩქარება, ტემპერატურა, ცვეთის ნაწილაკების კონცენტრაცია); მონაცემთა შეგროვების სიხშირის დადგენა (მაგ., ყოველთვიურად არაკრიტიკული მანქანებისთვის, უწყვეტად მაღალი კრიტიკული აქტივებისთვის); და საწყისი განგაშის ან განგაშის ლიმიტების დადგენა. სტანდარტი იძლევა მითითებებს ამ საწყისი განგაშის დაყენების შესახებ ზოგადი ინდუსტრიული სტანდარტების (მაგალითად, ISO 10816), მომწოდებლის რეკომენდაციების ან პროცენტული ცვლილების საფუძველზე, რომელიც მიღებულია მაშინ, როდესაც ცნობილია, რომ მანქანა კარგ მდგომარეობაშია. ამ ნაბიჯის შედეგია თითოეული მანქანისთვის სრული, დოკუმენტირებული მონიტორინგის გეგმა.

4. 4. ნაბიჯი 4: მონაცემთა მოპოვება:

   ეს ნაბიჯი ეხება მე-3 ეტაპზე შემუშავებული მონიტორინგის გეგმის რუტინულ, ფიზიკურ შესრულებას. ეს არის ტექნიკოსის ან ავტომატიზირებული სისტემის მანქანაზე გაგზავნის პროცესი, რათა შეაგროვოს მითითებული მონაცემები დადგენილი სიხშირით. სტანდარტი დიდ ყურადღებას აქცევს სტანდარტიზებული პროცედურების დაცვის მნიშვნელობას ამ ეტაპზე, მონაცემთა თანმიმდევრულობისა და განმეორებადობის უზრუნველსაყოფად. ეს ნიშნავს არჩეული ტექნოლოგიისთვის ზუსტი გაზომვის პროცედურების დაცვას, მაგალითად, დაცვას. ISO 13373-1 ვიბრაციის მონაცემების შეგროვებისთვის. ეს მოითხოვს იმის უზრუნველყოფას, რომ მანქანა მუშაობს შედარებად პირობებში (დატვირთვა, სიჩქარე) თითოეული გაზომვისთვის და რომ მონაცემები სწორად არის შენახული და მონიშნული ყველა შესაბამისი კონტექსტური ინფორმაციით (თარიღი, დრო, მანქანის ID, გაზომვის წერტილის ID) შემდგომი ნაბიჯების ეფექტური ტენდენციისა და ანალიზისთვის.

5. 5. ნაბიჯი 5: მონაცემთა ანალიზი და დიაგნოსტიკა:

   ამ ეტაპზე შეგროვებული მონაცემები გარდაიქმნება მნიშვნელოვან ინფორმაციად. პროცესი იწყება **მონაცემთა ანალიზით**, რაც გულისხმობს ახლად მიღებული მონაცემების შედარებას მე-3 ეტაპზე დადგენილ განგაშის ლიმიტებთან. თუ ლიმიტები არ დაირღვა, მანქანის მდგომარეობა დადასტურებულად ითვლება ნორმალურად. თუ განგაში გააქტიურდა, პროცესი გადადის **დიაგნოსტიკაზე**. ეს არის უფრო სიღრმისეული კვლევა, რომელსაც ატარებს გაწვრთნილი ანალიტიკოსი პრობლემის ძირეული მიზეზის დასადგენად. ის მოიცავს მონაცემების დეტალურ შესწავლას, როგორიცაა ვიბრაციის კონკრეტული სიხშირეებისა და ნიმუშების ანალიზი. სპექტრი ან ზეთის ნიმუშში ნაწილაკების ზომისა და ფორმის შესწავლა. სტანდარტი რეკომენდაციას უწევს დიაგნოსტიკისადმი სისტემურ მიდგომას, რომელიც დააკავშირებს დაკვირვებული მონაცემების ნიმუშებს FMEA-ში (ნაბიჯი 1) იდენტიფიცირებულ პოტენციურ გაუმართაობის რეჟიმებთან, რათა მივიღოთ გაუმართაობის კონკრეტული და სანდო დიაგნოზი.

6. 6. ნაბიჯი 6: ტექნიკური მომსახურების შესახებ გადაწყვეტილება და ქმედება:

   ეს არის საბოლოო, გადამწყვეტი ნაბიჯი, სადაც მდგომარეობის მონიტორინგის პროგრამის შედეგები ხელშესახებ ქმედებებად იქცევა. მე-5 ნაბიჯიდან მიღებული სანდო დიაგნოზის საფუძველზე, ეს ეტაპი გულისხმობს სტრატეგიული ტექნიკური მომსახურების შესახებ გადაწყვეტილების მიღებას. სტანდარტი ხაზს უსვამს, რომ ეს გადაწყვეტილება ყოველთვის არ არის „დაუყოვნებლივ შეკეთება“. ამის ნაცვლად, ეს არის რისკზე დაფუძნებული შეფასება, რომელიც ითვალისწინებს გაუმართაობის სიმძიმეს, დანადგარის ოპერატიულ კრიტიკულობას და რესურსების ხელმისაწვდომობას. შესაძლო ქმედებები შეიძლება მოიცავდეს მონიტორინგის სიხშირის უბრალოდ გაზრდიდან დაწყებული, კონკრეტული მაკორექტირებელი ქმედების დაგეგმვით (მაგ., გასწორების პროცედურა, საკისრების შეცვლა) შემდეგი დაგეგმილი გათიშვისთვის, ან, კრიტიკულ შემთხვევებში, დანადგარის დაუყოვნებლივი გამორთვის რეკომენდაციით დამთავრებული კატასტროფული უკმარისობის თავიდან ასაცილებლად. ეს ნაბიჯი ხურავს CBM პროცესის ციკლს. ტექნიკური მომსახურების შედეგები და გაუმართაობის გამოსწორების დადასტურება შემდეგ უბრუნდება დანადგარის ისტორიას (ნაბიჯი 1), რაც ქმნის უწყვეტი გაუმჯობესებისა და სწავლის ციკლს.

ძირითადი ცნებები

• სტრატეგიული ჩარჩო: ეს სტანდარტი არ ეხება „რას“ (მაგ., „RMS სიჩქარის გაზომვას“), არამედ პროგრამის დაყენების „როგორ“ და „რატომ“-ს. ის უზრუნველყოფს მდგომარეობის მონიტორინგის ბიზნეს და საინჟინრო ლოგიკას.
• ტექნოლოგიების აგნოსტიკოსი: ISO 17359 სტანდარტი არ შემოიფარგლება მხოლოდ ვიბრაციით. ის უზრუნველყოფს ჩარჩოს, რომელიც თანაბრად გამოიყენება ზეთის ანალიზზე, ინფრაწითელ თერმოგრაფიაზე, აკუსტიკურ ემისიაზე ან მდგომარეობის მონიტორინგის სხვა ნებისმიერ ტექნოლოგიაზე დაფუძნებულ პროგრამაზე.
• PF მრუდი: სტანდარტის ფილოსოფია მჭიდრო კავშირშია PF მრუდის კონცეფციასთან, რომელიც ასახავს, რომ პოტენციური გაუმართაობის (P) აღმოჩენა შესაძლებელია მდგომარეობის მონიტორინგით ფუნქციური გაუმართაობის (F) მოხდენამდე დიდი ხნით ადრე, რაც საშუალებას იძლევა დაგეგმილი, პროაქტიული ტექნიკური მომსახურების ჩატარების.
• ინტეგრაცია: ის ხელს უწყობს ინტეგრირებული მიდგომის იდეას, სადაც მრავალი ტექნოლოგიიდან მიღებული მონაცემების გაერთიანება შესაძლებელია მანქანების მდგომარეობის უფრო სანდო და ზუსტი დიაგნოზის უზრუნველსაყოფად.

← დაბრუნება მთავარ ინდექსზე