ISO 13374: Gegevensverwerking en communicatie voor monitoring • Draagbare balancer, trillingsanalysator "Balanset" voor het dynamisch balanceren van brekers, ventilatoren, mulchers, vijzels op maaidorsers, assen, centrifuges, turbines en vele andere rotoren ISO 13374: Gegevensverwerking en communicatie voor monitoring • Draagbare balancer, trillingsanalysator "Balanset" voor het dynamisch balanceren van brekers, ventilatoren, mulchers, vijzels op maaidorsers, assen, centrifuges, turbines en vele andere rotoren

ISO 13374: Conditiebewaking en diagnostiek van machines – Gegevensverwerking, communicatie en presentatie

Samenvatting

ISO 13374 is een zeer invloedrijke norm in de wereld van industriële IoT en software voor conditiebewaking. Deze norm richt zich op de uitdaging van interoperabiliteit tussen verschillende bewakingssystemen, sensoren en softwareplatforms. In plaats van meettechnieken te definiëren, specificeert de norm een gestandaardiseerde, open architectuur voor de verwerking, opslag en uitwisseling van conditiebewakingsgegevens. Deze wordt vaak de Machinery Information Management Open Systems Alliance (MIMOSA)-architectuur genoemd, waarop deze is gebaseerd. Het doel is om een "plug-and-play"-omgeving te creëren voor conditiebewakingstechnologieën.

Inhoudsopgave (Conceptuele structuur)

De standaard is opgedeeld in verschillende onderdelen en definieert een gelaagde informatiearchitectuur. De kern van de standaard is een functioneel blokdiagram met zes belangrijke lagen die de gegevensstroom in elk conditiebewakingssysteem weergeven:

  1. 1. DA: Data Acquisitieblok:

    Dit is de basislaag en fungeert als brug tussen de fysieke machine en het digitale monitoringsysteem. De primaire functie van het DA-blok is om direct te communiceren met sensoren, zoals versnellingsmeters, nabijheidssondes, temperatuursensoren of druktransducers – en om de ruwe, onbewerkte analoge of digitale signalen die ze produceren te verkrijgen. Dit blok is verantwoordelijk voor alle hardware-interacties op laag niveau, inclusief het leveren van stroom aan de sensoren (bijv. IEPE-stroom voor accelerometers), het uitvoeren van signaalconditionering zoals versterking en filtering om ongewenste ruis te verwijderen, en het uitvoeren van de analoog-naar-digitaalconversie (ADC). De output van het DA-blok is een gedigitaliseerde stroom ruwe data, meestal een tijdgolfvorm, die vervolgens ter verwerking wordt doorgegeven aan de volgende laag in de architectuur.

  2. 2. DP: Gegevensverwerkingsblok:

    Dit blok is de rekenkracht van het monitoringsysteem. Het ontvangt de ruwe, gedigitaliseerde datastroom (bijvoorbeeld de tijdgolfvorm) van het Data Acquisition (DA)-blok en transformeert deze naar meer betekenisvolle datatypen die geschikt zijn voor analyse. De kernfunctie van het DP-blok is het uitvoeren van gestandaardiseerde signaalverwerkingsberekeningen. Dit omvat met name het uitvoeren van de Snelle Fouriertransformatie (FFT) om het tijdsdomeinsignaal om te zetten in een frequentiedomein spectrumAndere belangrijke verwerkingstaken die in dit blok worden gedefinieerd, omvatten het berekenen van breedbandstatistieken zoals algehele RMS waarden, het uitvoeren van digitale integratie om versnellingssignalen om te zetten in snelheid of verplaatsing, en het uitvoeren van meer geavanceerde, gespecialiseerde processen zoals demodulatie of envelopanalyse voor het detecteren van de kenmerkende, hoogfrequente impactsignalen die verband houden met defecten aan wentellagers.

  3. 3. DM: Gegevensmanipulatieblok (statusdetectie):

    Dit blok markeert de kritieke overgang van gegevensverwerking naar geautomatiseerde analyse. Het neemt de verwerkte gegevens uit het DP-blok (zoals RMS-waarden, specifieke frequentieamplitudes of spectrale banden) en past logische regels toe om de operationele status van de machine te bepalen. Dit is waar de eerste "detectie" van een probleem plaatsvindt. De primaire functie van het DM-blok is het uitvoeren van drempelcontroles. Het vergelijkt de gemeten waarden met vooraf gedefinieerde alarmwaarden, zoals de zonegrenzen die zijn gedefinieerd in ISO 10816 of door de gebruiker gedefinieerde procentuele veranderingen ten opzichte van een basislijn. Op basis van deze vergelijkingen wijst het DM-blok een discrete 'status' toe aan de data, zoals 'Normaal', 'Acceptabel', 'Waarschuwing' of 'Gevaar'. Deze output bestaat niet langer alleen uit data; het is bruikbare informatie die kan worden doorgegeven aan de volgende laag voor diagnose of om direct meldingen te activeren.

  4. 4. HA: Gezondheidsbeoordelingsblok:

    Dit blok fungeert als het 'brein' van het diagnosesysteem en beantwoordt de vraag: 'Wat is het probleem?'. Het ontvangt de statusinformatie (bijvoorbeeld een 'Alert'-status) van het Data Manipulation (DM)-blok en past een laag analytische intelligentie toe om de specifieke oorzaak van de afwijking te bepalen. Dit is waar diagnostische logica, die kan variëren van eenvoudige regelgebaseerde systemen tot complexe algoritmen voor kunstmatige intelligentie, wordt uitgevoerd. Als het DM-blok bijvoorbeeld een waarschuwing geeft voor hoge trillingen met een frequentie die precies twee keer zo hoog is als de snelheid van de as (2x), correleert de regelgebaseerde logica in het HA-blok dit patroon met een specifieke fout en geeft de diagnose 'Waarschijnlijke as'. Verkeerde uitlijning.” Op dezelfde manier zou het HA-blok, als het alarm zich op een niet-synchrone, hoogfrequente piek met karakteristieke zijbanden bevindt, een specifieke “LagerdefectDe uitvoer van dit blok is een specifieke gezondheidsbeoordeling voor het machineonderdeel.

  5. 5. PA: Prognostisch beoordelingsblok:

    Dit blok vertegenwoordigt het toppunt van voorspellend onderhoud en is gericht op het beantwoorden van de cruciale vraag: "Hoe lang kan het nog veilig draaien?" Het neemt de specifieke foutdiagnose uit het Health Assessment (HA)-blok en combineert deze met historische trendgegevens om de toekomstige voortgang van de fout te voorspellen. Dit is de meest complexe laag, die vaak gebruikmaakt van geavanceerde algoritmen, machine learning-modellen of physics-of-failure-modellen. Het doel is om de huidige degradatiesnelheid naar de toekomst te extrapoleren om de resterende levensduur (RUL) van het onderdeel te schatten. Als het HA-blok bijvoorbeeld een lagerdefect identificeert, analyseert het PA-blok de snelheid waarmee de defectfrequenties de afgelopen maanden zijn toegenomen om te voorspellen wanneer ze een kritiek faalniveau zullen bereiken. De uitkomst is niet alleen een diagnose, maar ook een concreet tijdsbestek voor actie.

  6. 6. AP: Adviespresentatieblok:

    Dit is de laatste en meest cruciale laag vanuit het perspectief van de gebruiker, omdat het alle onderliggende data en analyses vertaalt naar bruikbare informatie. Het AP-blok is verantwoordelijk voor het communiceren van de bevindingen van de lagere lagen aan menselijke operators, betrouwbaarheidstechnici en onderhoudsplanners. De primaire functie is om de juiste informatie aan de juiste persoon te presenteren in het juiste formaat. Dit kan vele vormen aannemen, waaronder intuïtieve dashboards met kleurgecodeerde gezondheidsindicatoren, automatisch gegenereerde e-mail- of sms-meldingen, gedetailleerde diagnostische rapporten met spectrale en golfvormgrafieken, en, het allerbelangrijkste, specifieke en duidelijke onderhoudsaanbevelingen. Een effectief AP-blok geeft niet alleen aan dat een lager een defect heeft; het biedt een uitgebreid advies, zoals: "Binnenringdefect gedetecteerd op buitenboordlager van motor. Resterende levensduur geschat op 45 dagen. Aanbeveling: Plan lagervervanging in bij de volgende geplande stilstand."

Kernconcepten

  • Interoperabiliteit: Dit is het hoofddoel van ISO 13374. Door een gemeenschappelijk raamwerk en datamodel te definiëren, kan een bedrijf sensoren van leverancier A, een data-acquisitiesysteem van leverancier B en analysesoftware van leverancier C gebruiken en deze allemaal laten samenwerken.
  • Open architectuur: De standaard bevordert het gebruik van open, niet-propriëtaire protocollen en gegevensformaten. Hiermee wordt voorkomen dat men aan één leverancier gebonden is en wordt innovatie in de conditiebewakingsindustrie gestimuleerd.
  • MIMOSA: De norm is sterk gebaseerd op het werk van de MIMOSA-organisatie. Begrip van MIMOSA's C-COM (Common Conceptual Object Model) is essentieel voor een goed begrip van de gedetailleerde implementatie van ISO 13374.
  • Van data naar beslissingen: Het model met zes blokken biedt een logisch pad van ruwe sensormetingen (dataverzameling) naar uitvoerbaar onderhoudsadvies (adviespresentatie) en vormt zo de digitale ruggengraat van een modern voorspellend onderhoudsprogramma.

← Terug naar hoofdindex

Categorieën: GlossariumISO-normen

nl_NLNL
WhatsApp