ISO 13374: 기계 상태 모니터링 및 진단 – 데이터 처리, 통신 및 프레젠테이션

요약

ISO 13374는 산업용 IoT 및 상태 모니터링 소프트웨어 분야에서 매우 영향력 있는 표준입니다. 이 표준은 다양한 모니터링 시스템, 센서 및 소프트웨어 플랫폼 간의 상호 운용성 문제를 해결합니다. 측정 기술을 정의하는 대신, 상태 모니터링 데이터의 처리, 저장 및 교환 방식에 대한 표준화된 개방형 아키텍처를 명시합니다. 이 아키텍처는 종종 MIMOSA(Machinery Information Management Open Systems Alliance) 아키텍처라고도 하며, 이 아키텍처의 기반이 됩니다. 이 표준의 목표는 상태 모니터링 기술을 위한 "플러그 앤 플레이" 환경을 구축하는 것입니다.

목차(개념적 구조)

이 표준은 여러 부분으로 나뉘며 계층화된 정보 아키텍처를 정의합니다. 이 표준의 핵심은 모든 상태 모니터링 시스템의 데이터 흐름을 나타내는 6개의 핵심 계층으로 구성된 기능 블록 다이어그램입니다.

1. 1. DA: 데이터 수집 블록:

   이는 물리적 기계와 디지털 모니터링 시스템을 연결하는 기본 계층입니다. DA 블록의 주요 기능은 다음과 같은 센서와 직접 인터페이스하는 것입니다. 가속도계, 근접 프로브, 온도 센서 또는 압력 센서와 같은 센서를 연결하고, 이들이 생성하는 처리되지 않은 원시 아날로그 또는 디지털 신호를 수집합니다. 이 블록은 센서에 전력을 공급하고(예: 가속도계의 IEPE 전력), 원치 않는 노이즈를 제거하기 위한 증폭 및 필터링과 같은 신호 컨디셔닝을 수행하고, 아날로그-디지털 변환(ADC)을 실행하는 등 모든 저수준 하드웨어 상호 작용을 담당합니다. DA 블록의 출력은 일반적으로 디지털화된 원시 데이터 스트림입니다. 시간 파형그런 다음 아키텍처의 다음 계층으로 전달되어 처리됩니다.

2. 2. DP: 데이터 처리 블록:

   이 블록은 모니터링 시스템의 계산 엔진입니다. 데이터 수집(DA) 블록에서 디지털화된 원시 데이터 스트림(예: 시간 파형)을 수신하여 분석에 적합한 보다 의미 있는 데이터 유형으로 변환합니다. DP 블록의 핵심 기능은 표준화된 신호 처리 계산을 수행하는 것입니다. 여기에는 특히 다음이 포함됩니다. 고속 푸리에 변환(FFT) 시간 영역 신호를 주파수 영역 신호로 변환합니다. 스펙트럼이 블록 내에 정의된 기타 주요 처리 작업에는 전체와 같은 광대역 메트릭 계산이 포함됩니다. RMS 값, 가속도 신호를 속도 또는 변위로 변환하기 위한 디지털 통합 수행, 다음과 같은 보다 진보되고 특수화된 프로세스 실행 복조 또는 봉투 분석 롤링 베어링 결함과 관련된 징후적인 고주파 충격 신호를 감지합니다.

3. 3. DM: 데이터 조작 블록(상태 감지):

   이 블록은 데이터 처리에서 자동 분석으로의 중요한 전환을 나타냅니다. DP 블록에서 처리된 데이터(예: RMS 값, 특정 주파수 진폭 또는 스펙트럼 대역)를 가져와 논리적 규칙을 적용하여 기계의 작동 상태를 확인합니다. 여기서 문제의 초기 "감지"가 이루어집니다. DM 블록의 주요 기능은 임계값 확인을 수행하는 것입니다. 측정된 값을 사전 정의된 경보 설정값(예: ISO 10816 또는 기준선 대비 사용자 정의 백분율 변화. 이러한 비교를 기반으로 DM 블록은 데이터에 "정상", "허용", "경고" 또는 "위험"과 같은 개별 "상태"를 할당합니다. 이 출력은 더 이상 단순한 데이터가 아닙니다. 진단을 위해 다음 계층으로 전달하거나 즉각적인 알림을 트리거하는 데 사용할 수 있는 실행 가능한 정보입니다.

4. 4. HA: 건강 평가 블록:

   이 블록은 진단 시스템의 "두뇌" 역할을 하며 "문제는 무엇인가?"라는 질문에 답합니다. 데이터 조작(DM) 블록에서 상태 정보(예: "경고" 상태)를 수신하고 분석 지능 계층을 적용하여 이상의 구체적인 근본 원인을 파악합니다. 간단한 규칙 기반 시스템에서 복잡한 인공 지능 알고리즘에 이르기까지 다양한 진단 로직이 여기에서 실행됩니다. 예를 들어, DM 블록이 샤프트 작동 속도의 정확히 두 배(2X)인 주파수에서 높은 진동에 대한 경고를 플래그로 지정하면 HA 블록의 규칙 기반 로직은 이 패턴을 특정 결함과 연관시키고 "가능성 있는 샤프트" 진단을 출력합니다. 정렬 불량.” 마찬가지로 경고가 특징적인 측파대를 갖는 비동기식 고주파 피크에 있는 경우 HA 블록은 특정 "베어링 결함.” 이 블록의 출력은 기계 구성 요소에 대한 구체적인 상태 평가입니다.

5. 5. PA: 예후 평가 블록:

   이 블록은 예측 유지보수의 정점을 나타내며, "얼마나 더 안전하게 작동할 수 있을까?"라는 중요한 질문에 대한 답을 찾는 것을 목표로 합니다. HA(Health Assessment) 블록에서 특정 결함 진단을 수행하고 이를 과거 추세 데이터와 결합하여 결함의 향후 진행 상황을 예측합니다. 이 블록은 가장 복잡한 계층으로, 정교한 알고리즘, 머신 러닝 모델 또는 고장 물리 모델을 사용하는 경우가 많습니다. 이 블록의 목표는 현재 성능 저하율을 미래로 외삽하여 구성 요소의 잔여 수명(RUL)을 추정하는 것입니다. 예를 들어, HA 블록에서 베어링 결함을 식별하면 PA 블록은 지난 몇 달 동안 결함 빈도가 증가한 속도를 분석하여 언제 심각한 고장 수준에 도달할지 예측합니다. 출력은 단순한 진단이 아니라, 조치를 위한 구체적인 시간표를 제공합니다.

6. 6. AP: 자문 프레젠테이션 블록:

   사용자 관점에서 볼 때 이 계층은 모든 기본 데이터와 분석을 실행 가능한 인텔리전스로 변환하기 때문에 최종적이고 가장 중요한 계층입니다. AP 블록은 하위 계층의 결과를 운영자, 신뢰성 엔지니어, 유지보수 계획자에게 전달하는 역할을 합니다. 주요 기능은 적절한 정보를 적절한 형식으로 적절한 사람에게 제공하는 것입니다. 이는 색상으로 구분된 상태 표시기가 있는 직관적인 대시보드, 자동 생성 이메일 또는 문자 메시지 알림, 스펙트럼 및 파형 플롯이 포함된 상세 진단 보고서, 그리고 가장 중요한 것은 구체적이고 명확한 유지보수 권장 사항 등 다양한 형태로 제공될 수 있습니다. 효과적인 AP 블록은 베어링에 결함이 있다는 것을 단순히 알리는 데 그치지 않고, "모터 외측 베어링에서 내륜 결함이 감지되었습니다. 남은 수명은 45일로 추정됩니다. 권장 사항: 다음 예정된 가동 중단 시 베어링 교체 일정을 정하십시오."와 같은 포괄적인 권고를 제공합니다.

핵심 개념

• 상호 운용성: 이것이 ISO 13374의 주요 목표입니다. 공통 프레임워크와 데이터 모델을 정의함으로써 회사는 공급업체 A의 센서, 공급업체 B의 데이터 수집 시스템, 공급업체 C의 분석 소프트웨어를 사용하고 이들을 모두 함께 작동시킬 수 있습니다.
• 오픈 아키텍처: 이 표준은 독점적이지 않은 개방형 프로토콜과 데이터 형식의 사용을 장려하여 공급업체에 대한 종속을 방지하고 상태 모니터링 산업의 혁신을 촉진합니다.
• 함수초: 이 표준은 MIMOSA 조직의 작업에 크게 기반을 두고 있습니다. ISO 13374의 세부 구현을 이해하려면 MIMOSA의 C-COM(공통 개념 객체 모델)을 이해하는 것이 중요합니다.
• 데이터에서 의사결정까지: 6블록 모델은 원시 센서 측정(데이터 수집)에서 실행 가능한 유지 관리 조언(자문 프레젠테이션)으로 이어지는 논리적 경로를 제공하여 현대적 예측 유지 관리 프로그램의 디지털 백본을 형성합니다.

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