ISO 13374: Makinelerin durum izleme ve teşhisi – Veri işleme, iletişim ve sunum

Özet

ISO 13374, endüstriyel IoT ve durum izleme yazılımları dünyasında oldukça etkili bir standarttır. Farklı izleme sistemleri, sensörler ve yazılım platformları arasındaki birlikte çalışabilirlik sorununu ele alır. Ölçüm tekniklerini tanımlamak yerine, durum izleme verilerinin nasıl işleneceği, depolanacağı ve paylaşılacağı konusunda standartlaştırılmış, açık bir mimari belirler. Genellikle Makine Bilgi Yönetimi Açık Sistemler İttifakı (MIMOSA) mimarisi olarak anılır ve bu mimariye dayanır. Amaç, durum izleme teknolojileri için "tak ve çalıştır" bir ortam oluşturmaktır.

İçindekiler (Kavramsal Yapı)

Standart, birkaç bölüme ayrılmış ve katmanlı bir bilgi mimarisi tanımlamaktadır. Standardın özü, herhangi bir durum izleme sistemindeki veri akışını temsil eden altı temel katmandan oluşan işlevsel bir blok diyagramıdır:

1. 1. DA: Veri Toplama Bloğu:

   Bu, fiziksel makine ile dijital izleme sistemi arasında köprü görevi gören temel katmandır. DA bloğunun temel işlevi, sensörlerle doğrudan arayüz oluşturmaktır; örneğin: ivmeölçerler, yakınlık probları, sıcaklık sensörleri veya basınç dönüştürücüler ve bunların ürettiği ham, işlenmemiş analog veya dijital sinyalleri elde etmek için kullanılır. Bu blok, sensörlere güç sağlamak (örneğin, ivmeölçerler için IEPE gücü), istenmeyen gürültüyü gidermek için amplifikasyon ve filtreleme gibi sinyal koşullandırma işlemlerini gerçekleştirmek ve analogdan dijitale dönüştürmeyi (ADC) gerçekleştirmek de dahil olmak üzere tüm düşük seviyeli donanım etkileşimlerinden sorumludur. DA bloğunun çıktısı, genellikle bir zaman dalga formuDaha sonra işlenmek üzere mimarideki bir sonraki katmana aktarılır.

2. 2. DP: Veri İşleme Bloğu:

   Bu blok, izleme sisteminin hesaplama motorudur. Veri Toplama (DA) bloğundan ham, sayısallaştırılmış veri akışını (örneğin, zaman dalga formu) alır ve analize uygun, daha anlamlı veri türlerine dönüştürür. DP bloğunun temel işlevi, standartlaştırılmış sinyal işleme hesaplamaları yapmaktır. Bu, en önemlisi, Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT) zaman alanı sinyalini frekans alanı sinyaline dönüştürmek için spektrumBu blokta tanımlanan diğer önemli işlem görevleri arasında genel gibi geniş bant ölçümlerinin hesaplanması da yer alır RMS değerleri, ivme sinyallerini hıza veya yer değiştirmeye dönüştürmek için dijital entegrasyon gerçekleştirme ve daha gelişmiş, uzmanlaşmış süreçleri yürütme gibi demodülasyon veya zarf analizi yuvarlanan eleman yatak arızalarıyla ilişkili uyarı, yüksek frekanslı darbe sinyallerini tespit etmek için.

3. 3. DM: Veri İşleme Bloğu (Durum Algılama):

   Bu blok, veri işlemeden otomatik analize kritik geçişi işaretler. İşlenmiş verileri DP bloğundan (RMS değerleri, belirli frekans genlikleri veya spektral bantlar gibi) alır ve makinenin çalışma durumunu belirlemek için mantıksal kurallar uygular. Bir sorunun ilk "tespit" işlemi burada gerçekleşir. DM bloğunun temel işlevi eşik kontrolü gerçekleştirmektir. Ölçülen değerleri, DP bloğunda tanımlanan bölge sınırları gibi önceden tanımlanmış alarm ayar noktalarıyla karşılaştırır. ISO 10816 veya kullanıcı tanımlı yüzdelik değişimler temel değerden. Bu karşılaştırmalara dayanarak, DM bloğu verilere "Normal", "Kabul Edilebilir", "Uyarı" veya "Tehlike" gibi ayrı bir "durum" atar. Bu çıktı artık yalnızca veri değil; teşhis için bir sonraki katmana aktarılabilecek veya anında bildirimleri tetiklemek için kullanılabilecek eyleme geçirilebilir bilgilerdir.

4. 4. HA: Sağlık Değerlendirme Bloğu:

   Bu blok, teşhis sisteminin "beyni" olarak işlev görerek "Sorun nedir?" sorusuna yanıt verir. Veri İşleme (DM) bloğundan durum bilgilerini (örneğin, bir "Uyarı" durumu) alır ve anomalinin belirli temel nedenini belirlemek için bir analitik zeka katmanı uygular. Basit kural tabanlı sistemlerden karmaşık yapay zeka algoritmalarına kadar değişebilen teşhis mantığı burada çalıştırılır. Örneğin, DM bloğu, şaftın çalışma hızının tam iki katı (2X) bir frekansta yüksek titreşim için uyarı verirse, HA bloğundaki kural tabanlı mantık bu örüntüyü belirli bir arızayla ilişkilendirir ve "Muhtemel Şaft" teşhisini çıkarır. Hizalama bozukluğu.” Benzer şekilde, uyarı karakteristik yan bantlara sahip, eşzamanlı olmayan, yüksek frekanslı bir tepe noktasındaysa, HA bloğu belirli bir “Rulman Arızası.” Bu bloğun çıktısı makine bileşeni için özel bir sağlık değerlendirmesidir.

5. 5. PA: Prognostik Değerlendirme Bloğu:

   Bu blok, "Güvenli bir şekilde ne kadar süre daha çalışabilir?" şeklindeki kritik soruyu yanıtlamayı amaçlayan kestirimci bakımın zirvesini temsil eder. Sağlık Değerlendirmesi (HA) bloğundan belirli arıza teşhisini alır ve bunu geçmiş trend verileriyle birleştirerek arızanın gelecekteki ilerlemesini tahmin eder. Bu, genellikle gelişmiş algoritmalar, makine öğrenimi modelleri veya arıza fiziği modelleri kullanan en karmaşık katmandır. Amaç, mevcut bozulma oranını geleceğe yansıtarak bileşenin Kalan Faydalı Ömrünü (RUL) tahmin etmektir. Örneğin, HA bloğu bir rulman arızası tespit ederse, PA bloğu arıza sıklıklarının son birkaç ayda hangi oranda arttığını analiz ederek kritik bir arıza seviyesine ne zaman ulaşacaklarını tahmin eder. Çıktı yalnızca bir teşhis değil, aynı zamanda eylem için somut bir zaman çerçevesidir.

6. 6. AP: Danışma Sunum Bloğu:

   Bu, kullanıcı açısından son ve en kritik katmandır çünkü tüm temel verileri ve analizleri eyleme dönüştürülebilir istihbarata dönüştürür. AP bloğu, alt katmanların bulgularını insan operatörlere, güvenilirlik mühendislerine ve bakım planlamacılarına iletmekten sorumludur. Birincil işlevi, doğru bilgileri doğru kişiye doğru formatta sunmaktır. Bu, renk kodlu sağlık göstergelerine sahip sezgisel gösterge panelleri, otomatik olarak oluşturulan e-posta veya kısa mesaj uyarıları, spektral ve dalga formu grafikleri içeren ayrıntılı teşhis raporları ve en önemlisi, spesifik ve net bakım önerileri dahil olmak üzere birçok biçim alabilir. Etkili bir AP bloğu, bir rulmanda arıza olduğunu belirtmekle kalmaz; "Motorun dış rulmanında iç bilezik arızası tespit edildi. Kalan kullanım ömrü 45 gün olarak tahmin ediliyor. Öneri: Bir sonraki planlı duruşta rulman değişimi planlayın." gibi kapsamlı bir tavsiye sağlar.

Temel Kavramlar

• Birlikte Çalışabilirlik: Bu, ISO 13374'ün temel amacıdır. Ortak bir çerçeve ve veri modeli tanımlayarak, bir şirketin Tedarikçi A'dan sensörleri, Tedarikçi B'den veri toplama sistemini ve Tedarikçi C'den analiz yazılımını kullanmasına ve bunların hepsinin birlikte çalışmasını sağlar.
• Açık Mimari: Standart, açık, tescilli olmayan protokollerin ve veri formatlarının kullanımını teşvik ederek, tedarikçi bağımlılığını önler ve durum izleme sektöründe yeniliği teşvik eder.
• MİMOZA: Standart, büyük ölçüde MIMOSA kuruluşunun çalışmalarına dayanmaktadır. MIMOSA'nın C-COM'unu (Ortak Kavramsal Nesne Modeli) anlamak, ISO 13374'ün ayrıntılı uygulamasını anlamak için çok önemlidir.
• Verilerden Kararlara: Altı bloklu model, ham sensör ölçümlerinden (Veri Toplama) eyleme geçirilebilir bakım tavsiyelerine (Danışmanlık Sunumu) kadar mantıksal bir yol sağlayarak modern bir öngörücü bakım programının dijital omurgasını oluşturur.

← Ana Dizin'e Geri Dön