ISO 13374: Monitorizarea stării și diagnosticarea mașinilor – Prelucrarea datelor, comunicarea și prezentarea acestora

Rezumat

ISO 13374 este un standard extrem de influent în lumea IoT industrial și a software-ului de monitorizare a stării. Acesta abordează provocarea interoperabilității dintre diferite sisteme de monitorizare, senzori și platforme software. În loc să definească tehnici de măsurare, specifică o arhitectură standardizată, deschisă, pentru modul în care datele de monitorizare a stării ar trebui procesate, stocate și schimbate. Este adesea denumit arhitectura MIMOSA (Machinery Information Management Open Systems Alliance), pe care se bazează. Scopul este de a crea un mediu „plug-and-play” pentru tehnologiile de monitorizare a stării.

Cuprins (Structura conceptuală)

Standardul este împărțit în mai multe părți și definește o arhitectură informațională stratificată. Nucleul standardului este o diagramă bloc funcțională cu șase straturi cheie care reprezintă fluxul de date în orice sistem de monitorizare a stării:

1. 1. DA: Bloc de achiziție de date:

   Acesta este stratul fundamental, acționând ca o punte între mașina fizică și sistemul de monitorizare digitală. Funcția principală a blocului DA este de a interacționa direct cu senzorii - cum ar fi accelerometre, sonde de proximitate, senzori de temperatură sau traductoare de presiune - și pentru a achiziționa semnalele analogice sau digitale brute, neprocesate, pe care le produc. Acest bloc este responsabil pentru toate interacțiunile hardware de nivel scăzut, inclusiv furnizarea alimentării senzorilor (de exemplu, alimentare IEPE pentru accelerometre), efectuarea condiționării semnalului, cum ar fi amplificarea și filtrarea pentru a elimina zgomotul nedorit și executarea conversiei analog-digitale (ADC). Ieșirea blocului DA este un flux digitalizat de date brute, de obicei un formă de undă temporală, care este apoi transmis către următorul nivel din arhitectură pentru procesare.

2. 2. DP: Bloc de procesare a datelor:

   Acest bloc este motorul de calcul al sistemului de monitorizare. Acesta primește fluxul de date brute, digitalizate (de exemplu, forma de undă temporală) din blocul de Achiziție de Date (DA) și îl transformă în tipuri de date mai semnificative, potrivite pentru analiză. Funcția principală a blocului DP este de a efectua calcule standardizate de procesare a semnalelor. Aceasta include, în special, executarea... Transformata Fourier rapidă (FFT) pentru a converti semnalul din domeniul timp într-un semnal din domeniul frecvență spectruAlte sarcini cheie de procesare definite în cadrul acestui bloc includ calcularea indicatorilor de bandă largă, cum ar fi per total RMS valori, efectuând integrare digitală pentru a converti semnalele de accelerație în viteză sau deplasare și executând procese mai avansate și specializate, cum ar fi demodulare sau analiza anvelopei pentru detectarea semnalelor de impact de înaltă frecvență, asociate cu defecțiunile rulmenților.

3. 3. DM: Bloc de manipulare a datelor (detectarea stării):

   Acest bloc marchează tranziția critică de la procesarea datelor la analiza automată. Preia datele procesate din blocul DP (cum ar fi valorile RMS, amplitudinile de frecvență specifice sau benzile spectrale) și aplică reguli logice pentru a determina starea de funcționare a mașinii. Aici are loc „detectarea” inițială a unei probleme. Funcția principală a blocului DM este de a efectua verificarea pragurilor. Compară valorile măsurate cu valorile de referință ale alarmei predefinite, cum ar fi limitele zonei definite în ISO 10816 sau modificări procentuale definite de utilizator față de o valoare inițială. Pe baza acestor comparații, blocul DM atribuie datelor o „stare” discretă, cum ar fi „Normal”, „Acceptabil”, „Alertă” sau „Pericol”. Această ieșire nu mai este doar o informație; este vorba de informații acționabile care pot fi transmise următorului nivel pentru diagnosticare sau utilizate pentru a declanșa notificări imediate.

4. 4. HA: Blocul de evaluare a stării de sănătate:

   Acest bloc funcționează ca „creierul” sistemului de diagnosticare, răspunzând la întrebarea „Care este problema?”. Primește informații despre stare (de exemplu, o stare „Alertă”) de la blocul de Manipulare a Datelor (DM) și aplică un strat de inteligență analitică pentru a determina cauza principală specifică a anomaliei. Aici se execută logica de diagnosticare, care poate varia de la sisteme simple bazate pe reguli până la algoritmi complecși de inteligență artificială. De exemplu, dacă blocul DM semnalează o alertă pentru vibrații ridicate la o frecvență care este exact dublul vitezei de funcționare a arborelui (2X), logica bazată pe reguli din blocul HA ar corela acest model cu o defecțiune specifică și ar genera un diagnostic de „Probabil defecțiune a arborelui”. NealiniereÎn mod similar, dacă alerta este pe un vârf nesincron, de înaltă frecvență, cu benzi laterale caracteristice, blocul HA ar diagnostica un anumit „Defect al rulmentului„Rezultatul acestui bloc este o evaluare specifică a stării de sănătate a componentei mașinii.”

5. 5. PA: Bloc de evaluare prognostică:

   Acest bloc reprezintă apogeul mentenanței predictive, având ca scop răspunsul la întrebarea crucială: „Cât timp mai poate funcționa în siguranță?”. Preia diagnosticul specific de defecțiune din blocul de Evaluare a Stării de Funcționare (HA) și îl combină cu date istorice de tendință pentru a prognoza progresia viitoare a defecțiunii. Acesta este cel mai complex strat, utilizând adesea algoritmi sofisticați, modele de învățare automată sau modele de fizică a defecțiunilor. Scopul este de a extrapola rata actuală de degradare în viitor pentru a estima durata de viață utilă rămasă (RUL) a componentei. De exemplu, dacă blocul HA identifică un defect al rulmentului, blocul PA ar analiza rata cu care frecvența defectelor a crescut în ultimele luni pentru a prezice când acestea vor atinge un nivel critic de defecțiune. Rezultatul nu este doar un diagnostic, ci un interval de timp concret pentru acțiune.

6. 6. AP: Bloc de prezentare consultativă:

   Din perspectiva utilizatorului, acesta este stratul final și cel mai critic, deoarece traduce toate datele și analizele subiacente în informații utile. Blocul AP este responsabil pentru comunicarea constatărilor straturilor inferioare către operatorii umani, inginerii de fiabilitate și planificatorii de întreținere. Funcția sa principală este de a prezenta informațiile corecte persoanei potrivite în formatul corect. Aceasta poate lua mai multe forme, inclusiv tablouri de bord intuitive cu indicatori de stare codificați prin culori, alerte generate automat prin e-mail sau mesaje text, rapoarte de diagnosticare detaliate cu grafice spectrale și de formă de undă și, cel mai important, recomandări de întreținere specifice și clare. Un bloc AP eficient nu se limitează la a preciza că un rulment are o defecțiune; oferă o avertizare cuprinzătoare, cum ar fi: „Defect al căii de rulare interioare detectat la rulmentul exterior al motorului. Durata de viață utilă rămasă este estimată la 45 de zile. Recomandare: Programați înlocuirea rulmentului la următoarea oprire planificată.”

Concepte cheie

• Interoperabilitate: Acesta este obiectivul principal al standardului ISO 13374. Prin definirea unui cadru comun și a unui model de date, aceasta permite unei companii să utilizeze senzori de la Furnizorul A, un sistem de achiziție de date de la Furnizorul B și un software de analiză de la Furnizorul C și să le facă pe toate să funcționeze împreună.
• Arhitectură deschisă: Standardul promovează utilizarea protocoalelor și formatelor de date deschise, neproprietare, prevenind dependența de un furnizor și încurajând inovația în industria monitorizării stării.
• MIMOZĂ: Standardul se bazează în mare măsură pe munca organizației MIMOSA. Înțelegerea C-COM (Common Conceptual Object Model) al MIMOSA este esențială pentru înțelegerea implementării detaliate a ISO 13374.
• De la date la decizii: Modelul cu șase blocuri oferă o cale logică de la măsurătorile brute ale senzorilor (Achiziție de date) la sfaturi de întreținere acționabile (Prezentare consultativă), formând coloana vertebrală digitală a unui program modern de întreținere predictivă.

← Înapoi la indexul principal