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1、ICS点击此处添加ICS号 点击此处添加中国标准文献分类号团 体准T/CSNAME 057-2022船用设备智能运维通用技术要求第1部分：状态监测General technical requirements for intelligent operation and maintenance of marineequipmentPart 1: Condition monitoring文稿版次选择2022 -09 -30 发布XXXX - XX - XX 实施中国造船工程学会 发布7.2信息显示设备（或系统）信息显示常用方式如下：1 .现场标牌：用于现场直观显示设备的状态；一一指示灯状态：可用绿、
2、黄、红色等指示灯显示 和警示当前设备正常、警告、缺陷（故障）等状态；2 .显示屏：用于显示当前设备运行参数、通信参数、故障代码或故障信息等内容；3 .广播/蜂鸣器：通过独特的音乐、音调或声音区分不同的设备状态，如用声音提示设备故障、生 产线的启动或停止等；4 .操作终端：用于显示当前设备运行状态、参数变化曲线、故障信息等内容，如：工位终端、移 位终端等；5 .维护系统：用于记录设备基本数据、运行数据、状态及状态字等内容.便于在管理系统中实现设 备台账管理、使用统计、维护保养、故障维修等功能。8状态监测程序图4中，描述了状态监测方案执行时可能用到的一般程序，并提供了应遵循的关键步骤细节。状态 监
3、测的各项活动应着重于识别和避免根原因失效模式。图4状态监测流程图附录A（资料性）设备状态监测功能块模型为了以统一的方式记录和处理设备状态监控数据，应使用功能块的建模概念对设备状态监测统一接 口和功能进行描述。其设备状态监测功能块模型如图A. 1所示。输入使能据处参 数预理数图A.1设备状态监测功能模型图功能块模型各部分为：6 .输入端：为设备被测量输入端，由模拟量、数字量等组成，它们是功能块中的数据处理和后续状态计算的基 础。7 .使能端：控制设备状态监测开启与关闭，该端允许从外部控制块的测量。当使能信号设置为1时，激活测量; 当使能信号设置为0时，禁用测量。如果禁用测量，则输出状态保持不变。
4、8 .数据预处理：对设备的被测量按一定方法进行数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输，使之成为反映设备 状态特征的数据。设备制造商或设备状态监测系统供应商也可自行提供数据与处理方法。9 .状态判别：依据设备状态特征按一定监测方法进行判别输出设备状态。10 数据预处理参数：数据预处理时所使用设备的相关的参数值，该值可以是固定的，也可以随设备状态变化而变化，该 输入端为可选项。11 基线数据/阈值：基线数据为设备在各种过程下正常状态下设备特征值的基准值。阈值为设备特征值参考范围的限 值。阈值应采取绝对值或相对于参考值（如果存在）的相对偏差的形式。阈值应表示为百分比或绝对值。 百分比相对于参考值表
5、示。绝对值应被评估为与参考值的偏差或作为在没有任何参考值的情况下有效的 固定极限。所选择的变量取决于要监视的条件变量。12 模式:设备状态监测模式应采用以下定义的固定值集合中的一个。这些模式是：a）自动：该设备接收输入值，计算输出值，并在此基础上确定设备状态和状态字。b）停止服务（钝化）：采集模块不执行任何计算。输入值被忽略，不生成输出值，并且设备状态无 输出，此时设备参数可以更改。c）手动：忽略设备的任何输出值、设备状态和状态字。输出值、设备状态和状态字被外部写入（“强 制”），例如用于测试后续处理。d）模拟：忽略输入值，基于外部生成的模拟值执行数据处理。模拟值可以在外部指定为模拟输入 或附
6、加参数。生成设备状态和状态字，例如测试设备和后续处理。e）无状态计算：内部计算并处理输出值，但不生成状态。设备状态无输出。f）示教：在调试或模拟处理步骤中将模拟输入值输入过程。该示教过程的结果允许生成参考值和/ 或阈值。设备状态无输出。g）复位：复位设备运行期间生成的设备属性，特别是中间值、示教参考值和阈值。设备状态无输 出。另外，也可执行制造商特定的部分复位。制造商可以为其设备定义特定模式：a）属性参数：设备状态相关的基本属性（类属性）与特定属性。比如设备名称、型号、规格等设备基本信息。b）输出：用于向上一层监测或管理系统提供输入的数据。c）状态输出：设备状态信息输出，其内容包含缺陷/故障、
7、严重情况、警告、良好、无输出等。d）状态字：状态字指示设备的值是否有效、无效，可测量或有故障，并在必耍时包含固定长度的编号，作为状 态或故障的索引。e）时间戳：时间戳通常是一个字符序列，唯一地标识某一刻的时间，用于指示设备状态数据的时间序列。附录B（资料性）以图B. 1所示主轴子系统1. 1. 1状态聚合判别为例。监测主轴子系统1. 1. 1中的轴承单元1. 1. 1. 2的工 作状态，根据设定的监测对象，通过相应的振动、温度等传感器采集轴承在运行过程时的振幅、频率、 温度等信号，在数据处理时结合阈值或阈值函数辨识，经聚合模型功能分析，可得到轴承单元LL 1.2 状态。聚合可以针对各基本单元在
8、同一个层级上执行聚合，也可在更高层级上执行聚合后再组合成单个聚 合。例如以图B. 1所示主轴系统1. 1.1为例,对其主轴1. L L 1,轴承L 1. 1.2和电动机1. L 1. n等进行监测, 分别得到不同的基本单元状态数据，经逐级聚合后，可得到子系统“主轴系统”的状态输出，“正常” 或“不正常”。主轴子系统1.1. 1 （聚合：不正常）1.1. 1. 11.1. 1. 2主轴 1.1. 1. 1（聚合：不正常）轴承 1. 1. 1. 2（聚合：不正常）电动机1. 1. 1.（聚合：正常）准停监测正常振动幅度不正常电流监测批注Q1:建议编写组针对附录B增加标题，并于目录处 相应修改振动频
9、率不正常速度监测正常温度监测不正常振动监测不正常图B.1主轴子系统的状态聚合判别船用设备智能运维通用技术要求第1部分：状态监测1范围本文件用于构建船用设备智能运维系统，从运维的信息来源、状态评估、维护策略到高层级的数字 挛生运维，按系统功能层次分为4个子系统：状态监测、健康管理、视情维护、虚拟运维。本部分为文件的第1部分，规定了船用设备状态监测的总体要求，包括数据采集、数据处理、信息 输出与显示等。本文件用以指导船用设备智能运维系统中状态监测子系统的设计开发。2规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文 件。凡是不注日期的引用文件，其最
10、新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。GB/T 37393-2019 数字化车间通用技术要求ISO 2041机械振动、冲击与状态监测 词汇(Mechanical vibration, shock and conditionmonitoring-Vocabu1ary)ISO 13372机器状态监测与诊断 词汇(Condition monitoring and diagnostics of machinesVocabulary)ISO 13379-1 机器状态监测与诊断数据判读和诊断技术第1部分：总则(Condition monitoring and diagnostics of machine
11、s-Data interpretation and diagnostics techniques-Part 1: General guidelines)ISO 13381-1 机器状态监测与诊断预测第1部分：一般指南(Condition monitoring and diagnostics of machines一Prognostics一Part 1: General guidelines)GB/T 37942-2019 生产过程质量控制设备状态监测GB T 22393-2015机器状态监测与诊断一般指南T/CSNAME 056-2022船用设备远程运维系统技术规范T/CSNAME 063-2
12、022船用设备远程运维数据管理规范3术语和定义GB/T 37393-2019界定的以及下列术语和定义适用于本文件。3. 1 聚合 aggregation对复杂设备或系统状态和趋势监测数据进行选取、加权、分析、判别、归类,从而获得设备或系统 状态结果数据的转化过程。3. 2 基线数据 base I i ne data在各种过程正常状态下，设备特征值允许比较计算或测量的基准值。3. 3 数据采集 data acqu i s i t i on通过传感器或系统检测与收集反映设备状态信息的过程。3. 4 数据预处理 data preprocess i ng数据预处理是对数据采集获得的信息进行预处理、特征
13、分析，从而获得表征设备状态特征的数据。 主要处理方法包括数据清洗、数据集成，数据变换等。3. 5 状态监测 condition monitor ing状态监测是在设备运行中，对特定的特征信号进行检测、变换、记录、分析处理并显示与记录的一 系列操作与过程，是设备运维的基础。3. 6 维修 repa i r设备技术状态劣化或发生故障后，为恢复其功能而进行的技术活动,包括各类计划内维修和计划外 故障维修及事故处理。3. 7 阈值 thresho I d设备特征值的参考临界值。3. 8 设备综合效率 overall equ i pment effect i veness设备综合效率(OEE)主要用来衡
14、量设备的实际生产能力与理论生产能力的比率。通过这个指标可以 清晰的看出设备的使用效率。3. 9 平均的故障间隔时间mean time between fai Iure平均的故障间隔时间(MTBF)是指整个设备运行的过程中发生故障的这种平均的时间，包括运行时 间、故障时间和维修的时间。3.10平均修复时间 mean time to repai r平均修复时间(MTTR)反映的是设备维护保养的这样一个平均的时间，包括故障时间和维修时间。4总体要求4. 1状态监测系统结构设备状态监测系统结构主要包括状态监测数据采集、状态监测数据预处理和信息输出与显示三部 分。设备状态监测系统结构如图1所示。状态监测
15、数据采集，主要来源于设备或系统、传感器和状态监视装备。设备或系统数据主要提供设 备或系统的基础、运行、统计、管理等信息；传感器主要用来采集设备及相关联环境的状态与过程信息, 传感器可为设备内部传感器,也可为依据用户需求加装的外部传感器；状态监视装备主要提供船体或系 统状态情况，如：舵角指示器、风速风向仪等。状态监测数据预处理包含数据预处理，阈值/聚合判别与决策支持。数据预处理是对数据采集获得的 信息进行预处理、特征分析，从而获得表征设备状态特征的数据。阈值/聚合判别与决策支持是对设备状 态表征数据进行处理,从而获得设备状态判别结果的方法。信息输出与显示是将设备状态判别结果输出至设备显示模块，或
16、输出至相关管理、控制、运维、操 作等系统。4.2状态监测基本要求状态监测应满足下列要求：1 .在线监测：在被测设备处于运行或待机状态条件下，对设备状况进行自动监测，对无条件或不宜 在线监测的设备状态数据不作要求；2 .数字化：设备状态监测信息应能够转成数字信息；3 .数据一致性：设备状态监测系统由若干设备状态监测单元组成,其数据相互传输与格式均应遵 循相同通信协议与规约；4 .可靠性：设备状态监测系统应具备在规定的条件下和规定的时间内完成规定功能的能力。常用 可靠度、平均的故障间隔时间（MTBF）、平均修复时间（MTTR）、可用度、有效寿命等指标衡 量。信息输出与显示图1设备状态监测系统结构5
17、状态监测数据采集1 .数据选择原则设备状态是依据若干反映设备状态特征的数据进行预测与判断，设备状态监测数据的选择原则为:a）关联性：数据能表征被监测设备的能力；b）灵敏性：监测参数随着设备状态的变化应比其他参数的变化更明显；c）稳定性：在相同测试条件下，所测得的监测参数值具有良好的重复性；d）可解释性：监测参数具备一定物理意义，能用数字表示，可以量化。2 .数据分类按设备数据采集来源分类，需耍对以下数据进行采集：a）来源于设备或系统的数据：包含设备基本静态数据和经系统计算获取的动态统计数据及管理数 据。设备基本静态数据包含设备名称、型号、规格、生产厂家、资产编号、采购及入库时间、 运行程序等；
18、动态统计数据包含开机率、主轴运转率、主轴负载率，设备运行率、故障率、设 备综合效率（OEE）、设备生产率、全生命周期履历统计数据等；管理数据包含设备开关机、 故障报警记录等。b）来源于传感器的数据：按形式可分为模拟量、数字量；按性质可分为静态量、动态量；按被测 物理量可分为电压、电流、位置（行程）、温度、压力、液位、振动等。c）来源于状态监视装备：提供船体或系统状态情况，如：舵角指示器、风速风向仪等。3 .数据采集方法数据的采集方法有人工输入采集和自动采集两种。人工输入采集数据量有限，速度慢，可对采集数 据进行人工筛选与处理；自动采集数据量大，速度高,可连续甚至实时监测，按指定方法自动筛选与处
19、理。 为提高设备状态监测系统在线监测水平，对设备状态数据应尽可能采取自动采集方式。对于无连续监测 要求或自动采集困难的设备状态数据采取人工输入。4 .监测采集期间的运行工况一般情况，在设备已经达到预定的运行工况（如正常的运行温度）时，或者瞬态达到预定的开始、 结束工况和运行状态（例如滑停）时，进行监测。不同参数的测量宜尽可能在同一时刻或相同运行工况下进行。5 .数据采集间隔无论要求连续采样或是周期采样，都应当考虑测量的时间间隔。测量间隔主要取决于故障类型及其 发展速率以及相关参数的变化率。监测到故障到实际失效经过的时间被称为失效前置时间（LTTF）,对 某些特定故障症候群，这一时间是必须监测的
20、。然而,测量间隔也受设备运行工况（如负荷循环）、成本和危害度等因素的影响。在初始的成本效 益分析或危害度分析中应包括这些因素。6 .数据采集速率对稳态工况，数据采集速率应能在工况改变前捕捉到完整的数据集。对瞬态工况必须采用高速数据 采集。7 .采集数据的记录采集数据的记录至少应包括下列信息：a）描述机器的基本数据；b）描述运行工况的基本数据；c）测量位置；d）测量参数的单位和处理方法；e）日期和时间信息。6状态监测数据处理6.1数据预处理设备状态监测系统数据预处理流程与步骤如图2所示。设备 被测 量信号 采集原始信号 预处理测里值中间 数据特征 分析状表数态征据图2数据预处理流程与步骤示意图其
21、中各部分具体含义如下：1 .设备被测量：能经传感器、数据采集器、被测设备或系统采集，并与设备状态特征值产生确定映射 且可溯源的数据；2 .原始测量值：设备状态及过程被测量经传感器信号采集未经处理的数据；3 .中间数据：通过传感器、设备或系统在运行中获取的动态或趋势数据，经调理或计算后，去除外部干 扰或无效信号的数据；4 .状态表征数据：中间数据经特征提取后能表征设备状态特征的数据。当设备被测量为静态量（比如温度、液位等）时，需依据信号与干扰情况，进行线性化或非线性化处 理，以及滤波处理。常见的滤波处理有限幅滤波、限速滤波、中值滤波、平均算术滤波、加权平均算术 滤波、防脉冲干扰平均值滤波、一阶滞
22、后滤波等，信号预处理与特征分析不是必需的；当设备被测量为 动态量（比如振动、应力、应变等）时，可依据需求进行幅值域分析，时域分析与频谱分析等。6.2 状态判别方法6.2.1 基线数据基线数据是当已知设备运行于可接受的并稳定的运行状态时所测量或观察到的数据或数据组。可将 后续的测量值与这些基线值对比以监测其变化。基线数据应准确地反映机器的初始稳定工况，最好在它 的正常运行状态下运行。对于有多种运行状态的机器，需要对每种状态建立基线。基线包含的参数和测 点，也可能比例行的状态监测用到的多。对于新的和大修的设备，会有磨合期。通常会看到在运行的前几天或几周内测量值的变化。6.2.2 初始的预警/报警准
23、则为尽早指示故障的发生，宜设立初始的预警/报警准则。报警可以是单值的或多级的。可以对几次 测量结果进行处理得到预警和报警准则，或将其设定成动态信号的界限。预警和报警准则应随时间迭代优化。关于振动状态监测，预警/报警准则的信息包含在ISO 13373-1 （列在表D. 1）、ISO 10816 （所有部 分）和ISO 7919 （所有部分）中。关于基于摩擦学的状态监测，预警/报警准则的信息包含在ISO 14830-1中。6.2.3 阈值判别基线数据可以设定为固定值，或者随着设备运行而改变的动态目标值，这取决于被监测的变量。阈 值应采取绝对值或相对于基线数据（如果存在）的偏差形式。阈值绝对值为没有
24、任何参考值情况下的有效 固定极限；阈值偏差值为与基线数据的绝对或相对偏差极限。阈值的使用方式如图3所示。，妫被监测设备特征值变化曲线，为正常运行的基线数据，thA为上限 阈值，thB为下限阈值，5为阈值thA、thB相对于基线数据相勺偏差值，该值可为绝对值或百分比值。其 中，图3 a）的阈值thA、thB为没有基线数据的绝对值，是常数；图3 b）的阈值thA、thB为相对于固定基 线数据他勺偏差值；图3 c）的阈值thA、ihB为相对于动态变化的基线数据碘偏差值。图3阈值的各种使用方式当设备特征值变化在设定的阈值或阈值函数范围之内，设备正常运行；当设备特征值超出设备阈值 或阈值函数值，设备运行
25、异常，其状态判别方法即为阈值判别法，其功能块模型描述参见附录A,该模 型主要包含输入，数据处理，数据判别及状态输出。阈值判别法用于设备状态特征值有明确限值范围， 且设备状态特征值与设备状态之间有明确映射关系的场合。6.2.4 聚合判别从系统监测角度来看，状态监测系统层级分为基本单元、子系统、设备、运行系统四层，处在系统 中每个层级的结构元素都应具有唯一标识。基本单元是构成状态监测系统的最小单元，基本单元的状态判别方法一般为阈值判别法，根据设定 的阈值或阈值函数辨识其状态。当一个系统或设备可以由多个基本单元、子系统描述状态时，即出现多 个状态监测报告时，应当执行聚合。聚合过程参见附录B。层级在基
26、本单元以上的子系统、设备、运行系统的状态监测判别方法一般为聚合判别。6.3 决策支持状态监测决策支持,是在辨识基于设备及过程的状态特性改变量的基础上，根据事先定义的决策支 持模型和算法，对设备的基本状态做出初步判断，并将结果传送给相应系统，作为故障预防与诊断的基 础。状态监测决策支持主要包含以下内容：1 .简易诊断：一般通过测定设备某些较为单一的特征参数（如振动、温度、压力等）来检查设备状 态，并根据特征参数值与阈值之间的关系来确定设备的运行状态。2 .趋势分析：对设备进行定期或连续的状态监测，便可获得有关设备状态变化的趋势规律，据此 可预测和预报设备的将来状态。决策支持结论可反映设备的可用性
27、及预期趋势。设备制造商可依据自身技术标准自行创建决策支持 功能。6. 3.1数据采集与趋势分析T/CSNAME 0572022数据采集的一般程序是测量，并把它们与相同或相似设备的历史趋势、基线或有代表性的数据进行 比较。状态监测数据采集一般是在线进行，也可以按照预定的巡检路线离线进行。对许多状态监测技术, 基于计算机的系统可用于管理数据采集和数据收集路径、记录测量结果和进行趋势分析。7. 3.2测量值与预警/报警准则比较如果测量值与预警/报警准则对比是可以接受的，则记录数据并继续监测，不需要采取措施。如果 测量值与预警/报警准则对比是不可以接受的，则启动诊断过程。通过诊断，也有可能出现没有发现
28、可 疑或没有监测到异常的情况，此时，诊断与预报仍要继续进行。对于已经超出了监测程序范畴的异常情 况，应对监测程序进行完善与补充。8. 3.3诊断结论与预报诊断过程一般是从监测到异常开始的。这种监测是靠比较相同或相似设备的历史趋势、基线或有代 表性的数据，或者由经验、制造商的技术参数、调试试验或统计数据分析来进行的。7信息输出与显示8.1 输出内容8.1.1 设备基本数据用于记录设备名称、型号、规格、制造商、软硬件版本、额定运行数据等信息，以上数据是必需的。 设备制造商可依据自身技术标准或用户依据需求自定义设备基本数据。8.1.2 设备运行数据设备在运行或待机状态下采集反映设备状态特征的信息，执
29、行处理算法，其结果从设备输出以便于 使用或进一步处理。8.1.3 设备状态通过特定的设备状态信息采集，结合判别决策生成设备状态，用于记录当前设备缺陷/故障、严重 情况、警告、良好、正常、无状况报告等状态。8.1.4 设备状态字状态字是设备状态简要表达形式，可用于指示设备相关参数是否有效，并在必要时包含固定长度的 编号。编号可以表达设备参数有效、无效、以及设备缺陷或故障的索引号等。例如：如果设备在正常参 数范围内工作，则状态字标记为有效；如果缺少输入值或参数值无效，则状态字标记为不确定，设备状 态输出不能使用。设备制造商可依据自身技术标准自定义状态字。8.1.5 时间戳对于设备状态在线测量,状态信息往往伴随时间的变化，提供一定范围内的历史数据，给设备状态 判别与决策支持。对于跨多个设备状态监测的时间戳和时间同步应采用合适的机制，应考虑第三方（如 现场总线组织）的规格。时间戳在一定条件下可以省略。