【国家标准(GB)】 机器状态监测与诊断 数据判读和诊断技术的一般指南

ICS17.160
中华人民共和国国家标准
GB/T22394-—2008/IS013379:2003机器状态监测与诊断
数据判读和诊断
技术的一般指南
Condition monitoring and diagnostics of machines-General guidelines on datainterpretationanddiagnosticstechniques（ISO13379：2003IDT）
2008-09-27发布
中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局中国国家标准化管理委员会
2009-05-01实施
GB/T22394—2008/ISO13379:2003前言
1范围
2规范性引用文件
3术语和定义
4状态监测计划和诊断要求
5诊断用的要素
6诊断方法
附录A（资料性附录）
附录B（资料性附录）
附录C(资料性附录)
附录D（资料性附录）
附录E（资料性附录）
参考文献
失效模式和症状分析(FMSA)
诊断系统的有效性
诊断结论报告举例
确定诊断结论置信度的举例
因果关系树建模的举例：轴承剥落·2
本标准等同采用IS013379：2003《机器状态监测与诊断（英文版）。
本标准等同翻译ISO13379：2003。为便于使用，本标准作了如下编辑性修改：一将“本国际标准”改为“本标准”；—删除国际标准的前言；
GB/T22394-2008/IS013379：2003数据判读和诊断技术的一般指南》一对IS013379：2003中引用的其他国际标准，有被我国等同采用的用我国标准代替对应的国际标准，未被等同采用为我国标准的直接引用国际标准。本标准的附录A、附录B、附录C、附录D和附录E均为资料性附录。本标准由全国机械振动、冲击与状态监测标准化技术委员会（SAC/TC53)提出并归口。本标准起草单位：郑州机械研究所、中国石油化工股份有限公司九江分公司、西安热工研究院有限公司、东南大学。
本标准主要起草人：韩国明、李海英、张学延、傅行军、张刚、黄润华。I
GB/T22394-2008/IS013379：2003引言
本标准包含用相对于一组基线参数确定机器状态的一般程序。通过相对于基线值的变化以及与报警准则比较，用来指示异常行为和发出报警的过程，通常称之为状态监测。识别异常行为的起因，以帮助确定适当的修复措施的过程，通常称之为诊断。1范围
GB/T22394—2008/IS013379：2003机器状态监测与诊断数据判读和诊断技术的一般指南
本标准给出了机器数据判读和诊断技术的一般指南。它旨在：一一让状态监测与诊断系统的用户与制造商在机器诊断领域有共同的概念；使用户准备必要的技术特性参数用于机器状态的进一步诊断；给出实现机器故障诊断的合适方法。由于给出的是一般指南，所以没有列出机器类型的清单。本标准适用于所有的工业机器，如涡轮机、压缩机、泵、发电机、电动机、鼓风机、通风机。2规范性引用文件
下列文件中的条款通过本标准的引用而成为本标准的条款。凡是注日期的引用文件，其随后所有的修改单（不包括勘误的内容）或修订版均不适用于本标准，然而，鼓励根据本标准达成协议的各方研究是否可使用这些文件的最新版本。凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本标准。GB/T20921机器状态监测与诊断词汇（GB/T20921-2007,ISO133722004，IDT）ISO2041振动与冲击词汇
3术语和定义
在ISO2041和GB/T20921中确立的以及下列术语和定义适用于本标准。3.1
报警alarm
当遇到选定的参数或其逻辑组合异常，要求采取校正动作时，为了通知人员而设计的运行信号或信息。
注：报警是比预警更严重的异常区间，宜用红色指示识别。3.2
异常anomaly
系统中的不规则或反常。
描述符descriptor
状态监测描述符conditionmonitoringdescriptor由原始参数或处理过的参数或者由外部观察导出的数据项。注：描述符用来表示症状和异常，用于诊断的描述符一般由状态监测系统得到。与任何其他测量一样，运行参数也能视为描述符。
失效failure
《机器》丧失完成某项规定功能的能力。注：失效是区别于故障的事件，而故障是一种状态。1
GB/T22394-—2008/IS013379:20033.5
故障fault
《机器中，机器部件）当其中的一个部件或组件劣化或出现可能导致机器失效的反常状态时，部件所处的状态。它可能导致机器失效。注1：故障可以是失效的结果，但未失效也可能存在故障。注2：计划内的活动或者缺乏外部资源所引起的事件都不应视为故障。3.6
根本原因rootcause
导致失效模式发生的一系列事件开始时的一组状态和(或)动作。3.7
症状symptom
通过人们观察和测量(描述符)得到的《故障的感性认识，它可以指示具有一定概率的一种或多种故障的存在。
症候群syndrome
指示或表征反常状态的一组征兆或症状的集合。3.9
诊断结论置信度diagnosisconfidencelevel计算的可靠性所能达到或改善的可能性估计。注1：可靠性计算是以可用的证据为基础的。而能列入计算的信任度是样本大小的函数。注2：诊断结论置信度是一个质盘准则，它指示诊断结论正确的程度。注3：诊断结论置信度是用诊断暨信因子确定的。4状态监测计划和诊断要求
4.1诊断在运行和维修中的作用
在确定运行与维修任务时诊断起很重要的作用。所以，为了有效，按照机器中可能发生的潜在故障制订诊断程序。因此强烈建议，需要对机器系统状态监测与诊断时，应预先进行研究。4.2确定诊断需求
该研究的原理示于图1。有意识地选择“V”字形表示高水平关系（维修：机器、风险评价）和低水平关系（测量：监测、定期试验、数据处理）。图的右分枝对应状态监测与诊断活动，通常在机器已授权委托之后才开始。左分枝对应预先研究，为特定的机器准备状态监测和诊断必需的数据。每一层面由预先设计阶段（左侧）和使用阶段（右侧）组成。
诊断研究的一般步骤包括：
分析机器对于全过程的利用率、可维修性和关键性；列举主要部件和它们的功能；
当部件发生故障时，分析失效模式和它们的原因：d)
考虑重要性（安全、利用率、维修费用、产品质量）和发生率，以表示关键性；决定能被诊断涵盖的故障（“可诊断的”）；e)
分析在运行工况下最能观察到的不同故障，并规定基准工况；表示能在评价机器状态时使用并能用于诊断的症状；g)
列举将用于评价（识别）不同的症状的描述符；i）
识别必要的测量和传感器，从它们导出或计算出描述符。2
状态监测与诊断应用
设计阶段
机器/过程
部件损坏
故障/恶化
症状建模
描述符
GB/T22394—2008/IS013379：2003状态监测与诊断系统
使用阶段
风险评价
关键性/预报
图1状态监测与诊断循环：
应用于机器的设计和使用
可以按照在a）、b）、c)和d)中给出的步骤，像FMEA（失效模式和效应分析）、FMECA（失效模式、效应和关键性分析）一样使用维修优化。它们也可以在更一般的维修优化过程如RCM（以可靠性为中心的维修)内完成。
注：FMEA和FMECA的程序在BS5760和GB/T7826—1987中给出要点。可以按照在c)、d)、e)、f)、g)、h)和i)给出的步骤应用FMSA（失效模式症状分析)，其方法在4.3中说明。
4.3失效模式症状分析（FMSA-FailureModeSymptomsAnalysis）4.3.1FMSA过程免费标准下载网bzxz
该过程的目标是选择监测技术和策略，使任何给定的失效模式的诊断结论与预报的置信度达到最大。
该方法有助于选择监测技术，提供最大的监测灵敏度和指定症状的变化率。当某种技术的灵敏度的置信度和形成的诊断结论与预报的准确性受到质疑时，建议使用更多相关的附加技术。这一过程是对FMECA过程的实质性修改，把焦点集中在对每个已识别的失效模式产生的症状上，以及后续的最合适的检测和监测技术与策略的选择上。这一方法宜与现存的FMECA分析联合使用，FMECA分析已识别并已列出可能的失效模式。4.3.2用法指南
该过程用表A.1完整地表示。其基本项目如下：一列举所包含的部件；
一列举每个部件可能的失效模式；-列举每一失效模式的效应；
-列举每一失效模式的原因；
列举每一失效模式产生的症状；依据检测、严酷等级、诊断结论置信度和预报置信度排列每一个失效模式，导出监测优先数；一列举最适用的监测技术；
一列举估计的监测频率；
一列举最适用的相关技术；
一列举相关技术的监测频率。
最大的困难在于建立失效模式、效应和原因的正确界限。失效模式定义为可观察到的如何失效，如弯曲、腐蚀等。在FMSA过程之前已经完成的FMECA过程中，存在失效模式、效应和原因之间重叠的区域。当考虑部件时，一个项目以“失效原因”出现在某一行时，它也可以以“失效模式”出现在另一行。3
GB/T22394—2008/ISO13379:2003当涉及部件时，一个项目可以以“效应”出现在某一行，当涉及组件时，它又以“失效模式”出现。这对FMSA过程是真实的。
应特别小心避免失效模式和失效原因在同一行重复。对任一项目，失效模式、效应和原因宜合乎逻辑地通篇阅读。用下述格式会有帮助一由于“原因”，“失效模式”可能会导致“效应”。当考虑监测策略时，下述格式可能也有用：一“失效模式”产生“症状”，用“主要的监测技术”可有效地检测“症状”，当以指定的“监测频率”监测时，可得到高置信度的诊断结论与预报。一当以指定的“监测频率”监测时，使用相关技术”能提高诊断结论与预报的置信度。4.3.3等级评估指南
4.3.3.1总则
等级评估是对每一列赋值，以评估检测和预报准确性的概率和严酷等级。只要用户在所有分析中使用一致的等级评估，则较高的风险策略反映出较高的监测优先数。4.3.3.2检测等级评估（DET）
检测的可能性等级评估分为1到5级，不管以后诊断结论或预报的准确性如何，它只反映失效模式综合的可检测性。该等级评估是为了突显失效模式产生的症状可检测，但不可重复；产生的症状不能检测；
一产生的症状实际上不能测量；一产生的症状可能被其他失效模式症状掩盖。评估的等级为1至5，如下：
1——该失效模式被检测到的可能非常小。2——该失效模式被检测到的概率低。3一一该失效模式被检测到的概率中等。4—该失效模式被检测到的概率高。5一—该失效模式一定会被检测到。4.3.3.3失效严酷等级（SEV)
该等级评估反映出任何先前的FMECA分析，并按风险等级评估每种失效模式。评估的等级为1至4级，如下：
1一一任何可能引起系统性能功能劣化的事件，对系统或环境的损害可以忽略不计，对生命或肢体没有损伤。
2一一任何劣化系统性能功能的事件，对系统或生命或肢体没有明显的损伤。3一一任何潜在的可能引起主要系统功能丧失的事件，引起系统或其环境严重损害，但对生命或肢体的伤害可以忽略不计。
4一一任何潜在的可能引起主要系统功能丧失的事件，引起系统或其环境严重损害，而且会引起人体伤亡。
4.3.3.4诊断结论置信度（DGN)
诊断结论的预计准确性也分为1至5级。该等级评估用于识别失效模式：可检测但不能重复的症状；
一未知的症状；
一与其他失效模式症状无法区分的症状。评估的等级为1至5级，如下：
1一一该失效模式被准确诊断的可能非常小。佳
2——该失效模式被准确诊断的概率低。3——该失效模式被准确诊断的概率中等。4——该失效模式被准确诊断的概率高。5——该失效模式一定能被准确诊断。4.3.3.5预报置信度（PGN）
GB/T223942008/IS013379:2003
预报的预计准确性也分为1至5级。该等级评估用于识别的失效模式：可检测但不能重复的症状；
——对劣化的变化不敏感的症状；未知的失效率；
一与其他失效模式症状无法区分的症状。评估的等级为1至5级，如下：
1一该失效模式被准确预报的可能非常小。2——该失效模式被准确预报的概率低。3一该失效模式被准确预报的概率中等。4——该失效模式被准确预报的概率高。5——该失效模式一定能被准确预报。监测的频率对确定期望预报的准确性也有贡献，即用于监测的频率越高，预计的失效率和预报的置信度越高。
4.3.3.6监测优先数（MPN）
该等级是前面四个等级的乘积，并得到每个失效模式的综合等级。高MPN值表示指定的技术最适合于相应的失效模式的检测、诊断和预报。应注意，MPN值低并不意味着监测不必要，更确切地说，用指定的监测技术和频率只能期望得到低置信度的检测、分析和预报。最不利的情况是失效模式严酷等级高、很难监测、诊断结论置信度低，而且预报置信度低。最有利的情况是失效模式严酷等级低、容易监测、已知失效模式和相应的模型，因而诊断和预报的置信度高。
因此，执行FMSA评审和监测系统设计宜考虑完成如下事项：每种失效模式的安全风险；
一每种失效模式预期的恶化率；每种失效模式的平均失效间隔时间；—一次生或后续的失效模式；
失效模式间的相互关系；
要求的维修超前时间；
一备用零件的可用率；
一要求的可靠度与可用率。
当设备新安装或已经改造后，宜进行连续的再评估。4.4诊断要求报告
建议把预先研究综合保存在诊断要求报告”中，报告通常包括：列出机器可能损坏的部件；
列举与这些部件有关的故障；
对每个故障给出潜在的能观察到的症状；d)
给将要使用的状态监测描述符命名；e)
指出计算描述符所使用的方法和参数。5
GB/T22394-2008/IS013379:2003也可能出现所有的关键性故障都没有被状态监测涵盖的情况，这样是不能诊断的。为此，强烈推荐在报告中应清楚地强调哪些故障已论述，哪些还没有。正规地，诊断要求报告由两部分组成：a）机器描述[相应于4.2中的a)到d)]：识别、机器在过程中的作用、部件、关键性分析；b）失效模式/症状分析相应于4.2中的c)到i)：失效模式、症状、诊断用的描述符和测量。用附录A中的FMSA图表容易理解b）部分。还建议计算诊断系统的理论有效性。为此，附录B中给出了诊断系统的有效性准则的建议。5诊断用的要素
5.1状态监测数据
5.1.1测量
所有用于状态监测的测量一般都适用于诊断。诊断时宁可选用描述符而不用原始测量，因为描述符通常对故障更灵敏。
作为举例，表1给出了用于机器状态监测和诊断的多种测量和参数。表1用于诊断的测量和参数举例
功率损耗
红外辐射热成像
5.1.2描速符
热膨胀
机械的
振动位移
振动速度
振动加速度
可听见的噪声
超声波
电气的
绝缘电阻
局部放电
油分析、产品质量和其他
油分析
铁谱磨屑分析
产品尺寸
产品物理性质
产品化学性质
一其他无损测试
描述符可以由状态监测系统直接得到，或者对测量结果处理后得到。由于选择性的原因，经常采用描述符而不采用测量。播述符越有选择性，症状就越有选择性，从而使诊断越容易。当由症状推断故障时，描述符的选择性可使故障假设的数目减少。描述符举例：轴振动位移的一次谐波的幅值、振动加速度的波峰因数、油的总酸值、转速、滚动轴承损伤因子、红外辐射热成像中的温度梯度。
5.1.3症状
症状能用下述项目表示：
a）时间特性（可选的)：描述符展开的时间常数。例如：1h;10d；很慢。
变化的类型和量值（必需的）。例如：存在；不存在；有规律的增加；减少；稳定性；>10；<200；40μm循环变化。c)
描述符（必需的）：使用的描述符。例如：温度，振动位移的一次谐波。位置（必需的）：在机器上能观察到症状的地方。d)
例如：3号轴承的垂直方向；4号轴承座；高压缸（左前方），2号轴承。e
周围情况（必需的）：看见症状时的运行工况。例如：停车期间；冷启动后1h内；100%功率；任意情况。GB/T22394—2008/IS013379:2003当准备选择故障症状时，应特别小心避免取两个或更多可能过分依赖（高度相关）的症状，因为对相依的症状的评估不会给出更多的信息，因此诊断不会取得进展。症状举例：轴位移的一次谐波失量缓慢而规则的变化，在额定工况下轴承温度比常用值高10℃以上；机座振动速度瞬时改变2mm/s；振动位移的一次谐波的周期性变化（>10μm，机器发送的功率变化后）；异常噪声；润滑油颜色变黑。5.1.4故障
故障能用下列项目表示：
机器（必需的）：机器的名称或标识。a）
例如：1号涡轮机；2号锅炉给水泵；循环泵；5号煤破碎机。b)
部件(必需的）：发生故障的机器部件的名称或标识。例如：3号轴承；轴；活塞；低压缸体；2号密封。c)
失效模式（必需的）：机器部件劣化的类型。例如：磨损；横向裂纹；碰摩；剥落；不平衡；不对中。d）严酷等级（可选的）：4.3.3.3中定义的整数，是表示劣化或失效模式的量值。5.1.5运行参数
运行参数经常用于诊断。它们既用来建立某些描述符，也用来建立症状在其中出现的运行工况（环境)。
考虑运行参数时应当小心。当它是描述符或进入描述符的计算时，该参数是输出。当它用来表征运行工况时，它是输人。这样考虑是为了避免用运行工况作描述符。例如，当监测和诊断涡轮机缸体时，涡轮机缸体温度是描述符。当蓝测轴承时，涡轮机缸体温度就变成了工况，因为缸体温度对轴承的工作有影响，但它不再是轴承故障的描述。5.2机器数据
为了诊断通常必须知道机器的具体数据。例如：一对振动：有关机器部件的运动学数据，如转速、齿轮的齿数、滚动轴承的特征频率。一对油液分析：有关机器的油路、流量、金属成分、滤纸的配置和细度等数据。一对热成像：表面红外辐射发射率。应区分用于处理描述符的相关技术的数据和有关机器配置的数据。为了诊断，记录这两类数据都很重要。有关机器配置的数据通常记录在机器文档中。当规定描述符时，最好记录诊断要求中有关状态监测的机器数据。
5.3机器历程
发生故障可能与机器的运行有关，也可能与机器的维修有关。故障有可能在大修或特定的情况下已经引人。因此，为了诊断时考虑这些事实，保存机器的故障历程、运行历程和维修历程的记录是很重要的。
6诊断方法
6.1诊断方法的选择
诊断过程一般是通过例行监测、例行分析、随机分析或人体感觉等检测到异常而启动的。该检测是用机器当前的描述符与参考值(一般称为基线值或基线数据)比较来完成的，参考值根据经验、制造厂的技术说明书、委托试验或统计数据的计算（即长时间平均)来选取。诊断机器有两种主要方法：
a）数值方法（神经网络、模式识别、统计、组织论的佩瑞多方法或其他数值方法）。这些方法一般是自动的，不需要有关起始机理和故障扩展的深层知识，但需要一个对大量观察到的故障数据的学习周期。
b）基于知识的方法，它依赖于故障模式、校正行为模式或案例描述的使用。7
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