ISO 13379:2003
(Main)Condition monitoring and diagnostics of machines — General guidelines on data interpretation and diagnostics techniques
Condition monitoring and diagnostics of machines — General guidelines on data interpretation and diagnostics techniques
ISO 13379:2003 gives guidance for data interpretation and diagnostics of machines. It is intended to allow the users and manufacturers of condition monitoring and diagnostics systems to share common concepts in the fields of machine diagnostics; to enable users to prepare the necessary technical characteristics that will be used for the further diagnosis of the condition of the machine; and to give an appropriate approach to achieve a diagnosis of machine faults. Since it gives general guidelines, a list of the machine types addressed is not included. However, the machine sets covered by ISO 13379:2003 will normally include industrial machines such as turbines, compressors, pumps, generators, electrical motors, blowers and fans.
Surveillance et diagnostic d'état des machines — Lignes directrices générales sur l'interprétation des données et les techniques de diagnostic
L'ISO 13379:2003 donne des indications concernant l'interprétation des données et le diagnostic d'état des machines. Elle est destinée à permettre aux utilisateurs et aux fabricants de systèmes de surveillance et de diagnostic de partager des concepts communs dans le domaine du diagnostic d'état des machines, à permettre aux utilisateurs de préparer les caractéristiques techniques nécessaires qui seront utilisées lors des diagnostics futurs de l'état de la machine, et à donner une approche générale permettant de réaliser un diagnostic des défauts d'une machine. L'ISO 13379:2003 étant de portée générale, elle ne comporte pas la liste des types de machines concernés. Cependant, les machines faisant l'objet de l'ISO 13379:2003 incluent normalement les machines industrielles comme les turbines, les compresseurs, les pompes, les alternateurs, les moteurs électriques, les ventilateurs et les soufflantes.
General Information
Relations
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Standards Content (Sample)
INTERNATIONAL ISO
STANDARD 13379
First edition
2003-08-15
Condition monitoring and diagnostics of
machines — General guidelines on data
interpretation and diagnostics techniques
Surveillance et diagnostic d'état des machines — Lignes directrices
générales sur l'interprétation des données et les techniques de
diagnostic
Reference number
ISO 13379:2003(E)
©
ISO 2003
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ISO 13379:2003(E)
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Published in Switzerland
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Contents Page
Foreword. iv
Introduction . v
1 Scope. 1
2 Normative references . 1
3 Terms and definitions. 1
4 Condition monitoring set-up and diagnostics requirements . 2
4.1 Role of diagnostics in operation and maintenance. 2
4.2 Establishing diagnostics needs . 3
4.3 Failure Mode Symptoms Analysis (FMSA). 4
4.4 Diagnostics requirements report . 7
5 Elements used for diagnostics. 8
5.1 Condition monitoring data . 8
5.2 Machine data . 10
5.3 Machine history. 10
6 Diagnostic approaches. 10
6.1 Selection of diagnostic approach . 10
6.2 Fault/symptom approach . 11
6.3 Causal tree approach. 13
Annex A (informative) Failure Mode and Symptoms Analysis (FMSA). 15
Annex B (informative) Effectiveness of the diagnostics system. 18
Annex C (informative) Example of diagnosis report. 19
Annex D (informative) Example of determination of diagnosis confidence level. 22
Annex E (informative) Example of causal tree modelling: Bearing spalling . 23
Bibliography . 25
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ISO 13379:2003(E)
Foreword
ISO (the International Organization for Standardization) is a worldwide federation of national standards bodies
(ISO member bodies). The work of preparing International Standards is normally carried out through ISO
technical committees. Each member body interested in a subject for which a technical committee has been
established has the right to be represented on that committee. International organizations, governmental and
non-governmental, in liaison with ISO, also take part in the work. ISO collaborates closely with the
International Electrotechnical Commission (IEC) on all matters of electrotechnical standardization.
International Standards are drafted in accordance with the rules given in the ISO/IEC Directives, Part 2.
The main task of technical committees is to prepare International Standards. Draft International Standards
adopted by the technical committees are circulated to the member bodies for voting. Publication as an
International Standard requires approval by at least 75 % of the member bodies casting a vote.
Attention is drawn to the possibility that some of the elements of this document may be the subject of patent
rights. ISO shall not be held responsible for identifying any or all such patent rights.
ISO 13379 was prepared by Technical Committee ISO/TC 108, Mechanical vibration and shock,
Subcommittee SC 5, Condition monitoring and diagnostics of machines.
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ISO 13379:2003(E)
Introduction
This International Standard contains general procedures that can be used to determine the condition of a
machine relative to a set of baseline parameters. Changes from the baseline values and comparison to alarm
criteria are used to indicate anomalous behaviour and to generate alarms: this is usually designated as
condition monitoring. Additionally, procedures that identify the cause(s) of the anomalous behaviour are given
in order to assist in the determination of the proper corrective action: this is usually designated as diagnostics.
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INTERNATIONAL STANDARD ISO 13379:2003(E)
Condition monitoring and diagnostics of machines — General
guidelines on data interpretation and diagnostics techniques
1 Scope
This International Standard gives guidance for data interpretation and diagnostics of machines. It is intended
to allow the users and manufacturers of condition monitoring and diagnostics systems to share common
concepts in the fields of machine diagnostics,
to enable users to prepare the necessary technical characteristics that will be used for the further
diagnosis of the condition of the machine, and
to give an appropriate approach to achieve a diagnosis of machine faults.
Since it gives general guidelines, a list of the machine types addressed is not included. However, the machine
sets covered by this International Standard will normally include industrial machines such as turbines,
compressors, pumps, generators, electrical motors, blowers and fans.
2 Normative references
The following referenced documents are indispensable for the application of this document. For dated
references, only the edition cited applies. For undated references, the latest edition of the referenced
document (including any amendments) applies.
ISO 2041, Vibration and shock — Vocabulary
ISO 13372, Condition monitoring and diagnostics of machines — Vocabulary
3 Terms and definitions
For the purposes of this document, the terms and definitions given in ISO 2041, ISO 13372 and the following
apply.
3.1
alarm
operational signal or message designed to notify personnel when a selected anomaly, or a logical combination
of anomalies, requiring corrective actions is encountered
NOTE An alarm is a more severe anomaly zone than an alert and should be identified with a red indicator.
3.2
anomaly
irregularity or abnormality in a system
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ISO 13379:2003(E)
3.3
descriptor
condition monitoring descriptor
data item derived from raw or processed parameters or an external observation
NOTE Descriptors are used to express symptoms and anomalies. The descriptors used for diagnostics are generally
those obtained from the condition monitoring systems. However, operational parameters, like any other measurement, can
be considered as descriptors.
3.4
failure
〈of a machine 〉 termination of the ability of an item to perform a required function
NOTE Failure is an event as distinguished from fault, which is a state.
3.5
fault
〈of a component of a machine, in a machine〉 condition of a component that occurs when one of its
components or assembly degrades or exhibits abnormal behaviour, which may lead to the failure of the
machine
NOTE 1 Fault can be the result of a failure, but may exist without a failure.
NOTE 2 An event is not a fault if it is a result of planned actions or lack of external resources.
3.6
root cause
set of conditions and/or actions that occur at the beginning of a sequence of events that result in the initiation
of a failure mode
3.7
symptom
〈of a fault〉 perception, made by means of human observations and measurements (descriptors), which may
indicate the presence of one or more faults with a certain probability
3.8
syndrome
group of signs or symptoms that collectively indicate or characterize an abnormal condition
3.9
diagnosis confidence level
estimate of the likelihood that a calculated reliability will be achieved or bettered
NOTE 1 Reliability calculations are made on the basis of available evidence. The degree of trust that can be placed on
the calculation is a function of the extent of the sample size.
NOTE 2 The diagnostic confidence level is a figure of merit that indicates the degree of certainty that the diagnosis is
correct.
NOTE 3 The diagnostic confidence level is determined by the diagnostic confidence factor.
4 Condition monitoring set-up and diagnostics requirements
4.1 Role of diagnostics in operation and maintenance
Diagnostics has an essential role in decision making in operational and maintenance tasks. Hence, in order to
be effective, diagnostics procedures should be set up according to the potential faults that may happen in the
machine. Therefore, it is strongly recommended that a preliminary study be carried out when preparing the
requirements for the condition monitoring and diagnostics system of a machine.
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4.2 Establishing diagnostics needs
The principle of this study is shown in Figure 1. The “V” shape has been intentionally chosen to represent the
high level concerns (maintenance: machine, risk assessment) and the “low level” ones (measurements:
monitoring, periodical tests, data processing).
The right branch of the sketch corresponds to the condition monitoring and diagnostics activities that are
normally undertaken after the machine has been commissioned. The left branch corresponds to the
preliminary study which prepares, for a particular machine, the necessary data for condition monitoring and
diagnostics. Each layer consists of a preparatory design phase (left) and a usage phase (right).
Figure 1 — Condition monitoring and diagnostics (CM and D) cycle:
Design and use of the application on a machine
The generic steps of the diagnostics study include the following:
a) analyse the machine availability, maintainability and criticality with respect to the whole process;
b) list the major components and their functions;
c) analyse the failure modes and their causes as component faults;
d) express the criticality, taking into account the gravity (safety, availability, maintenance costs, production
quality) and the occurrence;
e) decide accordingly which faults should be covered by diagnostics (“diagnosable”);
f) analyse under which operating conditions the different faults can be best observed and define reference
conditions;
g) express the symptoms that can serve in assessing the condition of the machine, and that will be used for
diagnostics;
h) list the descriptors that will be used to evaluate (recognize) the different symptoms;
i) identify the necessary measurements and transducers from which the descriptors will be derived or
computed.
The steps given in a), b), c) and d) may be followed using maintenance optimization such as FMEA (Failure
Modes and Effects Analysis), FMECA (Failure Modes, their Effects and Criticality Analysis). They may be also
accomplished within a more general process of maintenance optimization like RCM (Reliability Centred
Maintenance).
NOTE FMEA and FMECA procedures are outlined in BS 5760 and IEC 60812.
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The steps given in c), d), e), f), g), h) and i) may be followed using the FMSA (Failure Mode Symptoms
Analysis) methodology explained in 4.3.
4.3 Failure Mode Symptoms Analysis (FMSA)
4.3.1 FMSA process
The aim of this process is to select monitoring technologies and strategies that maximize the confidence level
in the diagnosis and prognosis of any given failure mode.
This methodology is designed to assist with the selection of monitoring techniques that will provide the
greatest sensitivity to detection and rate of change of a given symptom. Where the confidence in a technique’s
sensitivity and resulting diagnosis/prognosis accuracy is questionable, then the use of additional techniques
for further correlation should be recommended.
This process is essentially a modification of an FMECA process with a focus on the symptoms produced by
each identified failure mode and the subsequent selection of the most appropriate detection and monitoring
techniques and strategies.
This tool should be used in conjunction with an existing FMECA analysis that has already identified and
ranked possible failure modes.
4.3.2 Guide for usage
This process is best represented by Table A.1. The essential items are as follows:
listing the components involved;
listing the possible failure modes for each component;
listing the effects of each failure mode;
listing the causes of each failure mode;
listing the symptoms produced by each failure mode;
ranking each failure mode by detection, severity, diagnosis confidence and prognosis confidence
resulting in the Monitoring Priority Number;
listing the most appropriate monitoring technique;
listing the estimated frequency of monitoring;
listing the most appropriate correlation techniques;
listing the frequency of monitoring for the correlation techniques.
The greatest difficulty arises in establishing the correct terms for failure mode, effect and cause. The failure
mode is a definition of how the failure would be observed; i.e. bent, corroded, etc. In the FMECA processes
that should have been carried out prior to the FMSA process, there are areas of overlap between the terms
used for the failure modes, effects and causes. An item may appear as a “cause of failure” in one line when
considering a component and as a “failure mode” in another. A term may also appear as an “effect” in one line
when dealing with a component and as a “failure mode” when dealing with an assembly. This is also true for
the FMSA process.
Care should be taken to avoid duplication of failure mode and cause on the same line. For any one item, the
failure mode, effect and cause should read logically across the page. It can help to use the following format:
a “failure mode” could result in an “effect” due to a “cause”.
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When considering monitoring strategies, the following format can also be used:
a “failure mode” produces “symptoms” which are best detectable by a “primary monitoring technique”
resulting in a high diagnosis and prognosis confidence when monitored at a given “monitoring frequency”;
increased diagnosis and prognosis confidence can be gained by using “correlation techniques” when
monitored at a given “monitoring frequency”.
4.3.3 Guide for rating
4.3.3.1 General
A rating is assigned to each column which estimated the probability of detection and prognosis accuracy, and
the degree of severity. Provided that a user applies a consistent rating throughout all analyses, the higher risk
categories reflect a higher Monitoring Priority Number.
4.3.3.2 Rating detection (DET)
The probability of detection is rated from 1 to 5 and is designed to reflect the overall detectability of a failure
mode irrespective of the following accuracy of diagnosis or prognosis. This rating is designed to highlight
failure modes that
produce symptoms that are detectable but unrepeatable,
produce symptoms that are undetectable,
produce symptoms that are not measurable in practice, or
produce symptoms that may be masked by other failure mode symptoms.
This is estimated on a scale of 1 to 5, as follows.
1 means “There is a REMOTE PROBABILITY that this failure mode will be detected.”
2 means “There is a LOW PROBABILITY that this failure mode will be detected.”
3 means “There is a MODERATE PROBABILITY that this failure mode will be detected.”
4 means “There is a HIGH PROBABILITY that this failure mode will be detected.”
5 means “It is CERTAIN that this failure mode will be detected.”
4.3.3.3 Severity of failure (SEV)
This ranking should reflect any previous FMECA analysis and is designed to rank individual failure modes by
risk.
This is estimated on a scale of 1 to 4, as follows.
1 means “Any event which could cause degradation of system performance function(s) resulting in
negligible damage to either system or its environment; and no damage to life or limb.”
2 means “Any event which degrades system performance function(s) without appreciable damage to
either system or life or limb.”
3 means “Any event which could potentially cause the loss of primary system function(s) resulting in
significant damage to the said system or its environment and negligible hazard to life or limb.”
4 means “Any event which could potentially cause the loss of primary system function(s) resulting in
significant damage to the system or its environment, and or cause the loss of life or limb.”
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4.3.3.4 Diagnosis confidence (DGN)
The predicted accuracy of the diagnosis is also rated from 1 to 5. This rating is designed to identify failure
modes with
detectable but unrepeatable symptoms,
unknown symptoms, or
symptoms that are not distinguishable from other failure mode symptoms.
This is estimated on a scale of 1 to 5, as follows.
1 means “There is a REMOTE PROBABILITY of this failure mode diagnosis being accurate.”
2 means “There is a LOW PROBABILITY of this failure mode diagnosis being accurate.”
3 means “There is a MODERATE PROBABILITY of this failure mode diagnosis being accurate.”
4 means “There is a HIGH PROBABILITY of this failure mode diagnosis being accurate.”
5 means “It is CERTAIN that this failure mode diagnosis will be accurate.”
4.3.3.5 Prognosis confidence (PGN)
The predicted accuracy of the prognosis is also rated from 1 to 5. This rating is designed to identify failure
modes with
detectable but unrepeatable symptoms,
symptoms that are not sensitive to changes in degradation,
unknown failure rates, or
symptoms that are not distinguishable from other failure mode symptoms.
This is estimated on a scale of 1 to 5, as follows.
1 means “There is a REMOTE PROBABILITY of this failure mode prognosis being accurate.”
2 means “There is a LOW PROBABILITY of this failure mode prognosis being accurate.”
3 means “There is a MODERATE PROBABILITY of this failure mode prognosis being accurate.”
4 means “There is a HIGH PROBABILITY of this failure mode prognosis being accurate.”
5 means “It is CERTAIN that this failure mode prognosis will be accurate.”
The frequency of monitoring also contributes to the determination of the accuracy of expected prognosis i.e.
the greater the frequency of monitoring used the higher the confidence in the expected failure rate and
prognosis.
4.3.3.6 Monitoring Priority Number (MPN)
This ranking is the multiplication of the four preceding rankings and results in an overall rating of each failure
mode.
A high MPN value indicates that the nominated technique is the most suitable for the detection, diagnosis and
prognosis of the associated failure mode.
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It should be noted that a low MPN value does not imply that monitoring is not necessary, but rather that a low
confidence level for detection, analysis and prognosis can be expected with the nominated monitoring
technique and frequency.
The least favourable case is a failure mode with high severity, low detectability, low diagnosis confidence and
low prognosis confidence.
The most favourable case is a failure mode with low severity, easily detectable, with known failure modes and
associated patterns and therefore high diagnosis and prognosis confidence levels.
The implementation of an FMSA review and monitoring system design should therefore be carried out taking
the following into consideration:
the safety risk of each failure mode;
the expected rate of deterioration of each failure mode;
mean time between failure for each failure mode;
secondary/subsequent failure modes;
failure mode inter-relationships;
maintenance lead time required;
availability of spare parts;
required reliability and availability.
Continuous re-assessment should be carried out when experience with a new installation has been gained or
when a modification has been carried out.
4.4 Diagnostics requirements report
It is recommended that the synthesis of the preliminary study be stored in a “diagnostics requirements report”.
This report should normally
a) present the adopted breakdown of the machine into components,
b) list the faults associated with these components,
c) give the potentially observable symptoms for each fault,
d) name the condition monitoring descriptors that will be used, and
e) indicate the method and parameters used for calculation of the descriptors.
It may arise that all the critical faults are not covered by condition monitoring and, as such, are not
diagnosable. For this reason, it is strongly recommended to emphasize clearly in the report the faults that are
addressed and those that are not.
Formally, the diagnostics requirements report may be composed of two parts:
a) machine description [corresponding to items a) to d) of 4.2]: identification, role in the process,
components, criticality analysis;
b) failure mode/symptom analysis [corresponding to items c) to i) listed in 4.2]: failure modes, symptoms,
descriptors and measurements that will be used for diagnostics.
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ISO 13379:2003(E)
Part b) may be easily realized with the FMSA chart given in Annex A.
It is also recommended to calculate the theoretical effectiveness of the diagnostics system. For this purpose, a
proposal for a criterion of the effectiveness of a diagnostics system is given in Annex B.
5 Elements used for diagnostics
5.1 Condition monitoring data
5.1.1 Measurements
All the measurements used for condition monitoring are generally suitable for diagnostics. Descriptors are
preferred, instead of raw measurements, for diagnostics as they offer greater selectivity with respect to faults.
Table 1 gives, as an example, a set of various measurements and parameters used for condition monitoring
and diagnostics of a machine.
Table 1 — Example of measurements and parameters used for diagnostics
Performance Mechanical Electrical Oil analysis, product quality and others
Power consumption Thermal expansion Current Oil analysis
Efficiency Position Voltage Ferrography wear debris analysis
Temperature Fluid level Resistance Product dimensions
IR thermography Vibration displacement Inductance Product physical properties
Pressure Vibration velocity Capacitance Product chemical properties
colour
Flow Vibration acceleration Magnetic field
visual aspect
Audible noise Insulation resistance
smell
Ultrasonic waves Partial discharge
other non-destructive testing
5.1.2 Descriptors
Descriptors can be obtained from the condition monitoring system, either directly or after the processing of the
measurements. Descriptors are often preferred to measurements for reason of selectivity. The more selective
the descriptors, the more selective the symptoms and, therefore, the easier the diagnosis. The descriptor
selectivity reduces the number of fault hypothesis when inferring from symptoms to fault.
EXAMPLES Amplitude of the first harmonic of the shaft displacement of vibration, crest factor of the acceleration of
the vibration, oil total acid number, rotational speed, rolling element bearing damage factor, temperature gradient on an
infrared thermography.
5.1.3 Symptoms
A symptom can be expressed in the following terms.
a) Time characteristic (optional): the time constant of the evolution of the descriptor.
EXAMPLES 1 h; 10 days; slow.
b) Type of evolution and magnitude change (compulsory)
EXAMPLES Presence; absence; regular increase; decrease; stability; > 10; < 200; 40 µm cyclic evolution.
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c) Descriptor (compulsory): the descriptor used.
EXAMPLES Temperature; first harmonic of the displacement of the vibration.
d) Location (compulsory): where the symptom is observable on the machine.
EXAMPLES Shaftline at bearing No. 3 vertical direction; bearing pedestal No. 4; high-pressure body (front left),
bearing No. 2.
e) Circumstance (compulsory): operating conditions in which the symptom is seen.
EXAMPLES During run down; within 1 h after cold start-up; at 100 % power; any circumstance.
When preparing the selection of symptoms for a fault, care should be taken to avoid taking two or several
symptoms that may be too dependent (highly correlated), as the evaluation of dependent symptoms will not
give more information and, thus, will not allow the diagnosis to progress.
EXAMPLES OF SYMPTOMS Slow and regular evolution of first harmonic vector of shaft displacement, bearing
temperature is 10 °C above usual value under nominal conditions; a 2 mm/s instantaneous change in pedestal vibration
velocity; cyclic evolution of the first harmonic of the displacement of the vibration (> 10 µm, after a change in power
delivered by the machine); unusual noise; dark colour of the lubricant oil.
5.1.4 Fault
A fault can be expressed in the following terms.
a) Machine (compulsory): the name or the identifier of the machine.
EXAMPLES Unit No. 1 turbine; boiler feed water pump No. 2; BFW PU2; circulation pump; coal crusher No. 5.
b) Component (compulsory): name or identifier of the component of the machine on which the fault occurs.
EXAMPLES Bearing No. 3; shaft; piston; low-pressure body; seal No. 2.
c) Failure mode (compulsory): type of degradation of the component of the machine.
EXAMPLES Wear; transverse crack; rubbing; spalling; unbalance; misalignment.
d) Severity (optional): integer number, for example defined in 4.3.3.3, representative of the magnitude of the
degradation or failure mode.
5.1.5 Operational parameters
Operational parameters are often used for diagnostics. They are used both for
establishing some descriptors, and
establishing the operating conditions in which the symptoms appears (circumstance).
Care should be taken when considering operational parameters. When it is a descriptor, or enters the
computation of a descriptor, the parameter is an output. It is an input when it characterizes an operat
...
NORME ISO
INTERNATIONALE 13379
Première édition
2003-08-15
Surveillance et diagnostic d'état des
machines — Lignes directrices générales
sur l'interprétation des données et les
techniques de diagnostic
Condition monitoring and diagnostics of machines — General
guidelines on data interpretation and diagnostics techniques
Numéro de référence
ISO 13379:2003(F)
©
ISO 2003
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ISO 13379:2003(F)
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Publié en Suisse
ii © ISO 2003 — Tous droits réservés
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ISO 13379:2003(F)
Sommaire Page
Avant-propos. iv
Introduction . v
1 Domaine d'application. 1
2 Références normatives. 1
3 Termes et définitions . 1
4 Préparation de la surveillance et éléments requis pour le diagnostic . 3
4.1 Situation et rôle du diagnostic pour l’exploitation et la maintenance. 3
4.2 Étude des besoins du diagnostic. 3
4.3 Analyse des Symptômes des Modes de Défaillance (ASMD). 4
4.4 Spécifications du système d’aide au diagnostic . 8
5 Éléments utilisés pour le diagnostic. 8
5.1 Données de surveillance. 8
5.2 Données concernant la machine. 10
5.3 Historique de la machine. 11
6 Démarches de diagnostic. 11
6.1 Choix de la démarche de diagnostic. 11
6.2 Démarche de diagnostic basée sur une association défauts/symptômes . 11
6.3 Démarche de diagnostic par l’analyse causale . 14
Annexe A (informative) Analyse des modes de défaillance et des symptômes . 16
Annexe B (informative) Efficacité du système de diagnostic . 19
Annexe C (informative) Exemple de rapport de diagnostic . 20
Annexe D (informative) Exemple de détermination du niveau de confiance dans le diagnostic. 23
Annexe E (informative) Exemple d'arbre causal: écaillage de paliers . 24
Bibliographie . 26
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ISO 13379:2003(F)
Avant-propos
L'ISO (Organisation internationale de normalisation) est une fédération mondiale d'organismes nationaux de
normalisation (comités membres de l'ISO). L'élaboration des Normes internationales est en général confiée
aux comités techniques de l'ISO. Chaque comité membre intéressé par une étude a le droit de faire partie du
comité technique créé à cet effet. Les organisations internationales, gouvernementales et non
gouvernementales, en liaison avec l'ISO participent également aux travaux. L'ISO collabore étroitement avec
la Commission électrotechnique internationale (CEI) en ce qui concerne la normalisation électrotechnique.
Les Normes internationales sont rédigées conformément aux règles données dans les Directives ISO/CEI,
Partie 2.
La tâche principale des comités techniques est d'élaborer les Normes internationales. Les projets de Normes
internationales adoptés par les comités techniques sont soumis aux comités membres pour vote. Leur
publication comme Normes internationales requiert l'approbation de 75 % au moins des comités membres
votants.
L'attention est appelée sur le fait que certains des éléments du présent document peuvent faire l'objet de
droits de propriété intellectuelle ou de droits analogues. L'ISO ne saurait être tenue pour responsable de ne
pas avoir identifié de tels droits de propriété et averti de leur existence.
L'ISO 13379 a été élaborée par le comité technique ISO/TC 108, Vibrations et chocs mécaniques,
sous-comité SC 5, Surveillance et diagnostic des machines.
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ISO 13379:2003(F)
Introduction
La présente Norme internationale contient les procédures générales qui peuvent être utilisées pour
déterminer l'état d'une machine par rapport à un ensemble de paramètres. Les écarts par rapport aux valeurs
de base et la comparaison avec des critères d’alarme servent à indiquer un comportement anormal et à
générer des alarmes: c’est ce qu’on appelle la surveillance. En outre, des procédures permettent d'identifier la
(les) cause(s) du comportement anormal et facilitent la détermination de l’action corrective appropriée: c’est
ce qu’on appelle le diagnostic.
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NORME INTERNATIONALE ISO 13379:2003(F)
Surveillance et diagnostic d'état des machines — Lignes
directrices générales sur l'interprétation des données et les
techniques de diagnostic
1 Domaine d'application
La présente Norme internationale donne des indications concernant l'interprétation des données et le
diagnostic d'état des machines. Elle est destinée à
permettre aux utilisateurs et aux fabricants de systèmes de surveillance et de diagnostic de partager des
concepts communs dans le domaine du diagnostic d'état des machines,
permettre aux utilisateurs de préparer les caractéristiques techniques nécessaires qui seront utilisées lors
des diagnostics futurs de l’état de la machine, et
donner une approche générale permettant de réaliser un diagnostic des défauts d’une machine.
La présente Norme internationale étant de portée générale, elle ne comporte pas la liste des types de
machines concernés. Cependant, les machines faisant l’objet de la présente Norme internationale incluent
normalement les machines industrielles comme les turbines, les compresseurs, les pompes, les alternateurs,
les moteurs électriques, les ventilateurs et les soufflantes.
2 Références normatives
Les documents de référence suivants sont indispensables pour l'application du présent document. Pour les
références datées, seule l'édition citée s'applique. Pour les références non datées, la dernière édition du
document de référence s'applique (y compris les éventuels amendements).
ISO 2041, Vibrations et chocs — Vocabulaire
ISO 13372, Surveillance et diagnostic d’état des machines — Vocabulaire
3 Termes et définitions
Pour les besoins du présent document, les termes et définitions donnés dans l’ISO 2041, l’ISO 13372 ainsi
que les suivants s'appliquent.
3.1
alarme
signal ou message d’exploitation destiné à alerter les opérateurs lorsque se produit une anomalie précise ou
une combinaison logique d’anomalies, nécessitant une action corrective
NOTE Une alarme est une zone d’anomalie plus grave qu’une alerte; par conséquent, il convient qu’elle soit
identifiée par un indicateur rouge.
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3.2
anomalie
irrégularité ou comportement anormal d’un système
3.3
descripteur
descripteur de surveillance
élément de donnée dérivé de paramètres bruts ou traités, ou d’une observation extérieure
NOTE Les descripteurs sont utilisés pour exprimer les symptômes et les anomalies. Les descripteurs utilisés pour le
diagnostic sont généralement ceux obtenus par les systèmes de surveillance. Cependant, les paramètres d’exploitation,
comme toutes les autres mesures, peuvent être considérés comme des descripteurs.
3.4
défaillance
〈d’une machine〉 cessation d’aptitude à effectuer la fonction requise
NOTE Une défaillance est un événement, par opposition à un défaut, qui est un état.
3.5
défaut
〈d’un composant d’une machine, dans une machine〉 état d’un composant en cas de dégradation ou de
comportement anormal de l’un de ses éléments ou assemblages, pouvant entraîner la défaillance de la
machine
NOTE 1 Un défaut peut être le résultat d’une défaillance, mais il peut exister en l’absence de défaillance.
NOTE 2 Un événement n’est pas un défaut s’il résulte d’actions planifiées ou d’un manque de ressources externes.
3.6
origine
ensemble de conditions et/ou d’actions qui se produisent au début d’une série d’événements déclenchant un
mode de défaillance
3.7
symptôme
〈de défaut〉 perception, par observation humaine ou par mesurages (descripteurs), pouvant indiquer avec une
certaine probabilité la présence d’un ou de plusieurs défauts
3.8
syndrome
ensemble de signes ou de symptômes qui, pris ensemble, indiquent ou caractérisent un état anormal
3.9
niveau de confiance dans le diagnostic
estimation de la probabilité de réalisation ou de dépassement d’une fiabilité calculée
NOTE 1 Les calculs de fiabilité sont effectués d’après les preuves dont on dispose. Le degré de confiance qui peut être
accordé au calcul dépend de la taille de l’échantillon.
NOTE 2 Le niveau de confiance dans le diagnostic est un chiffre indiquant le degré de certitude que le diagnostic est
correct.
NOTE 3 Le niveau de confiance dans le diagnostic est déterminé par le facteur de confiance dans le diagnostic.
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4 Préparation de la surveillance et éléments requis pour le diagnostic
4.1 Situation et rôle du diagnostic pour l’exploitation et la maintenance
Le diagnostic joue un rôle essentiel dans le processus de prise de décision concernant les tâches
d’exploitation et de maintenance. Aussi, pour être efficace, le diagnostic doit être établi en fonction des
défauts susceptibles de se produire sur la machine. Par conséquent, il est fortement recommandé d’effectuer
une étude préliminaire pour fixer les exigences s’appliquant au système de surveillance et de diagnostic d’une
machine.
4.2 Étude des besoins du diagnostic
Le principe de cette étude est représenté à la Figure 1. La forme en «V» a été choisie intentionnellement pour
représenter les enjeux de haut niveau (maintenance: machine, estimation du risque) et ceux de plus bas
niveau (mesures: surveillance, essais périodiques, traitement des données).
La branche droite du croquis correspond aux activités de surveillance et de diagnostic qui sont normalement
entreprises après réception de la machine. La branche gauche correspond à l’étude préliminaire qui permet
de préparer, pour une machine particulière, les données nécessaires à la surveillance et au diagnostic.
Chaque couche comprend une phase préparatoire (branche gauche) et une phase d’utilisation (branche
droite).
Figure 1 — Cycle de surveillance et de diagnostic: conception et utilisation
de l'application à une machine
Les étapes génériques de l'étude de diagnostic sont les suivantes:
a) analyse de la disponibilité de la machine, de sa maintenabilité et de la criticité vis-à-vis du procédé
complet;
b) indication des principaux composants et de leurs fonctions;
c) analyse des modes de défaillance et de leurs causes en terme de défauts de composants;
d) expression de la criticité, compte tenu de la gravité (sûreté, disponibilité, coûts de maintenance, qualité
de production) et de l’occurrence;
e) détermination des défauts qui doivent en principe être couverts par le diagnostic (défauts
«diagnosticables»);
f) analyse permettant de déterminer dans quelles conditions de fonctionnement les différents défauts
peuvent être observés le mieux, et définition des conditions de référence;
g) expression des symptômes qui peuvent servir à estimer l’état de la machine et qui seront utilisés pour le
diagnostic;
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h) indication des descripteurs qui seront utilisés pour évaluer (reconnaître) les différents symptômes;
i) identification des mesures et des capteurs qui permettront d'obtenir ou de calculer les descripteurs.
Les étapes décrites en a), b), c) et d) peuvent être suivies en utilisant des méthodes d'optimisation de la
maintenance comme l’AMDE (Analyse des Modes de Défaillance et de leurs Effets) et l’AMDEC (Analyse des
Modes de Défaillance, de leurs Effets et de leur Criticité). Elles peuvent également être réalisées dans le
cadre d'un processus plus général d’optimisation de la maintenance comme l’OMF (Optimisation de la
Maintenance par la Fiabilité).
NOTE L’AMDE et l’AMDEC sont mentionnées dans la BS 5760 et la CEI 60812.
Il est possible de suivre les étapes c), d), e), f), g), h) et i) en utilisant la méthodologie d'Analyse des
Symptômes des Modes de Défaillance (ASMD), expliquée en 4.3.
4.3 Analyse des Symptômes des Modes de Défaillance (ASMD)
4.3.1 Procédé ASMD
Ce procédé consiste à choisir les technologies et les stratégies de surveillance qui donnent le niveau de
confiance maximal dans le diagnostic et le pronostic d'un mode de défaillance donné.
Cette méthodologie est destinée à faciliter le choix des techniques de surveillance qui permettront d'obtenir la
sensibilité maximale à la détection et à la vitesse de variation d'un symptôme donné. Si le degré de confiance
dans la sensibilité d'une technique et dans la précision du diagnostic/pronostic est faible, il convient de
recommander l'utilisation de techniques supplémentaires afin d'effectuer des corrélations.
Ce procédé est essentiellement une variante de l’AMDEC (Analyse des Modes de Défaillance, de leurs Effets
et de leur Criticité), l'accent étant porté sur les symptômes produits par chaque mode de défaillance identifié
et sur le choix des techniques et des stratégies de surveillance et de détection les plus appropriées.
Il convient d'utiliser cet outil parallèlement à une analyse AMDEC existante ayant déjà identifié et classé les
modes de défaillance possibles.
4.3.2 Guide d'utilisation
Ce procédé est représenté par le Tableau A.1. Les points essentiels sont les suivants:
composants concernés;
modes de défaillance possibles pour chaque composant;
effets de chaque mode de défaillance;
causes de chaque mode de défaillance;
symptômes produits par chaque mode de défaillance;
classement de chaque mode de défaillance: détection, gravité, confiance dans le diagnostic et le
pronostic, avec un numéro de priorité de surveillance;
technique de surveillance la plus appropriée;
fréquence de surveillance estimée;
récapitulatif des techniques de corrélation les plus appropriées;
indication de la fréquence de surveillance pour les techniques de corrélation.
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Le plus difficile est d'établir les termes corrects pour le mode de défaillance, l'effet et la cause. Le mode de
défaillance définit la manière dont la défaillance serait observée (fléchi, corrodé, etc.). Dans le procédé
d’Analyse des Modes de Défaillance, de leurs Effets et de leur Criticité, qu'il convient d'effectuer avant
l'Analyse des Symptômes en Mode de Défaillance, il y a des zones de chevauchement entre les termes
utilisés pour les modes de défaillance, les effets et les causes. Un élément peut apparaître comme une
«cause de défaillance» sur une ligne lorsqu'on considère un composant, et comme un «mode de défaillance»
sur une autre. Un terme peut également apparaître comme un «effet» sur une ligne lorsqu'on considère un
composant, et comme un «mode de défaillance» lorsqu'on considère un ensemble. Cela reste également vrai
pour l'Analyse des Symptômes en Mode de Défaillance.
Il faut veiller à éviter de faire apparaître sur la même ligne le mode de défaillance et la cause. Le mode de
défaillance, l'effet et la cause doivent apparaître de manière logique dans la page. Il peut être utile d'utiliser la
formule suivante:
un «mode de défaillance» peut entraîner un «effet» dû à une «cause».
Lorsqu'on considère les stratégies de surveillance, la formule suivante peut également être utilisée:
un «mode de défaillance» produit des «symptômes» qui peuvent être détectés au mieux grâce à une
«technique de surveillance primaire», qui induit une confiance élevée dans le diagnostic et le pronostic,
moyennant une «fréquence de surveillance» donnée;
une confiance accrue dans le diagnostic et le pronostic peut être obtenue en utilisant des «techniques de
corrélation», moyennant une «fréquence de surveillance» donnée.
4.3.3 Guide d'évaluation
4.3.3.1 Généralités
Un chiffre est attribué à chaque colonne pour estimer la probabilité de précision de la détection et du pronostic,
ainsi que le degré de gravité. Si un utilisateur donne la même note pour toutes les analyses, les catégories à
plus haut risque auront un nombre de priorités de surveillance plus élevé.
4.3.3.2 Détection de l'évaluation (DET)
La probabilité de détection est notée de 1 à 5 et a pour objet de refléter la détectabilité globale d'un mode de
défaillance, quelle que soit la précision ainsi obtenue du diagnostic ou du pronostic. Cette évaluation permet
de faire ressortir les modes de défaillance qui
produisent des symptômes qui sont détectables mais non répétables,
produisent des symptômes qui ne sont pas détectables,
produisent des symptômes qui ne sont pas mesurables dans la pratique, ou
produisent des symptômes qui peuvent être masqués par d'autres symptômes de mode de défaillance.
Cela est estimé sur une échelle de 1 à 5, où
1 signifie «Il y a une TRÈS FAIBLE PROBABILITÉ que ce mode de défaillance soit détecté.»
2 signifie «Il y a une FAIBLE PROBABILITÉ que ce mode de défaillance soit détecté.»
3 signifie «Il y a une PROBABILITÉ MODERÉE que ce mode de défaillance soit détecté.»
4 signifie «Il y a une FORTE PROBABILITÉ que ce mode de défaillance soit détecté.»
5 signifie «Il est CERTAIN que ce mode de défaillance sera détecté.»
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4.3.3.3 Gravité de la défaillance (SEV)
Il convient que ce classement reflète une AMDEC (Analyse des Modes de Défaillance, de leurs Effets et de
leur Criticité) précédemment effectuée; il est destiné à classer les modes de défaillance individuels par risque.
Il est estimé sur une échelle de 1 à 4, où
1 signifie «Tout événement pouvant entraîner une dégradation de la ou des fonctions de performance du
système, ayant pour conséquence des dommages négligeables pour le système ou son environnement,
et ne comportant aucun risque de blessure.»
2 signifie «Tout événement qui dégrade la ou les fonctions de performance du système sans toutefois
entraîner de dommages importants pour le système ni comporter de risque de blessure.»
3 signifie «Tout événement susceptible d’entraîner la perte de la ou des fonctions primaires du système,
avec pour conséquence des dommages importants audit système ou à son environnement et des risques
négligeables de blessure.»
4 signifie «Tout événement susceptible d’entraîner la perte de la ou des fonctions primaires du système,
avec pour conséquence des dommages importants au système ou à son environnement et des risques
de blessures graves, voire mortelles.»
4.3.3.4 Confiance dans le diagnostic (DGN)
La précision prévue du diagnostic est également notée de 1 à 5. Cette évaluation permet d'identifier les
modes de défaillance avec
des symptômes détectables mais non répétables,
des symptômes inconnus, ou
des symptômes qui ne peuvent pas être distingués des autres symptômes de mode de défaillance.
Elle est estimée sur une échelle de 1 à 5, où
1 signifie «Il est TRÈS PEU PROBABLE que ce diagnostic de mode de défaillance soit exact.»
2 signifie «Il est PEU PROBABLE que ce diagnostic de mode de défaillance soit exact.»
3 signifie «Il est MODÉRÉMENT PROBABLE que ce diagnostic de mode de défaillance soit exact.»
4 signifie «Il est TRÈS PROBABLE que ce diagnostic de mode de défaillance soit exact.»
5 signifie «Il est CERTAIN que ce diagnostic de mode de défaillance sera exact.»
4.3.3.5 Confiance dans le pronostic (PGN)
L'exactitude prévue du pronostic est également notée de 1 à 5. Cette évaluation permet d'identifier les modes
de défaillance avec
des symptômes détectables mais non répétables,
des symptômes qui ne sont pas sensibles aux détériorations,
des taux de défaillance inconnus, ou
des symptômes qui ne peuvent pas être distingués des autres symptômes de mode de défaillance.
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Elle est estimée sur une échelle de 1 à 5, où
1 signifie «Il est TRÈS PEU PROBABLE que ce pronostic de mode de défaillance soit exact.»
2 signifie «Il est PEU PROBABLE que ce pronostic de mode de défaillance soit exact.»
3 signifie «Il est MODÉRÉMENT PROBABLE que ce pronostic de mode de défaillance soit exact.»
4 signifie «Il est TRÈS PROBABLE que ce pronostic de mode de défaillance soit exact.»
5 signifie «Il est CERTAIN que ce pronostic de mode de défaillance sera exact.»
La fréquence de surveillance contribue également à la détermination de l'exactitude du pronostic attendu; en
effet, plus la fréquence de surveillance est élevée, plus la confiance dans le taux de défaillance prévu et dans
le pronostic est élevée.
4.3.3.6 Numéro de priorité de surveillance (MPN)
Le classement est dérivé des quatre classements précédents et permet d'obtenir une évaluation globale de
chaque mode de défaillance.
Un numéro de priorité de surveillance élevé indique que la technique désignée est la plus appropriée pour la
détection, le diagnostic et le pronostic du mode de défaillance associé.
Il convient de noter que si le numéro de priorité de surveillance est faible, cela ne signifie pas qu'une
surveillance n'est pas nécessaire, mais plutôt qu'un faible niveau de confiance peut être escompté pour la
détection, l'analyse et le pronostic, avec les techniques de surveillance et la fréquence désignées.
Le cas le plus défavorable est celui d'un mode de défaillance de haute gravité, avec une faible détectabilité,
une faible confiance dans le diagnostic et une faible confiance dans le pronostic.
Le cas le plus favorable est un mode de défaillance sans gravité, facilement détectable, avec des modes de
défaillance connus et des modèles associés, donc des niveaux de confiance élevés dans le diagnostic et le
pronostic.
Il convient par conséquent de mettre en œuvre une Analyse des Symptômes des Modes de Défaillance et un
système de surveillance, compte tenu des points suivants:
risques inhérents à chaque mode de défaillance;
taux escompté de détérioration de chaque mode de défaillance;
indicateur MTBF pour chaque mode de défaillance;
modes de défaillance secondaires/résultants;
interrelations des modes de défaillance;
temps requis pour la maintenance;
disponibilité des pièces de rechange;
fiabilité et disponibilité requises.
Il convient d'effectuer une réévaluation continue lorsqu'on a acquis l'expérience d'une nouvelle installation ou
lorsqu'une modification a été effectuée.
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4.4 Spécifications du système d’aide au diagnostic
Il est recommandé que la synthèse de l’étude préliminaire soit consignée dans un document de «spécification
du système d’aide au diagnostic». Il convient que ce document
a) donne la décomposition adoptée de la machine en composants,
b) indique les défauts liés à ces composants,
c) donne, pour chacun des défauts, les symptômes potentiellement observables,
d) nomme les descripteurs de surveillance qui seront utilisés, et
e) précise la méthode et les paramètres utilisés pour le calcul des descripteurs.
Il peut arriver que tous les défauts considérés comme critiques ne soient pas détectés par le système de
surveillance et, de ce fait, ne soient pas diagnosticables. Pour cette raison, il est fortement recommandé de
mettre clairement en évidence dans le document les défauts qui sont diagnosticables et ceux qui ne le sont
pas.
Sur le plan formel, les spécifications du système d’aide au diagnostic peuvent être composées de deux
parties:
a) une description de la machine [correspondant aux points a) à d) de 4.2]: identification, rôle dans le
processus, composants, analyse de criticité;
b) une analyse des modes de défaillance/symptômes [correspondant aux points c) à i) de 4.2]: modes de
défaillance, symptômes, descripteurs et mesures qui serviront pour le diagnostic.
La partie b) peut aisément être réalisée avec la feuille d'Analyse des Modes de Défaillance et de Symptômes
de l'Annexe A.
Il est également recommandé de calculer l'efficacité théorique du système de diagnostic. À cet effet,
l'Annexe B propose un critère d'efficacité du système de diagnostic.
5 Éléments utilisés pour le diagnostic
5.1 Données de surveillance
5.1.1 Mesures
Toutes les mesures utilisées pour la surveillance conviennent en général pour réaliser un diagnostic.
Néanmoins, des descripteurs sont préférables aux mesures brutes pour le diagnostic, car ils présentent une
meilleure sélectivité en termes de défauts.
Le Tableau 1 montre, à titre d'exemple, un ensemble de mesures et de paramètres utilisés classiquement
pour la surveillance et le diagnostic des machines.
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Tableau 1 — Exemples de mesures et de paramètres utilisés pour le diagnostic
Analyse de l’huile, qualité du produit
Performance Mécanique Électrique
et autres
Consommation Dilatation Courant Analyse de l'huile
électrique
Position Tension Analyse des débris métalliques
Efficacité
Niveau de fluide Résistance Dimensions du produit
Température
Déplacement vibratoire Inductance Propriétés physiques du produit
Thermographie IR
Vitesse de vibrations Capacitance Propriétés chimiques du produit:
Pression
couleur
Accélération des Champ magnétique
Débit vibrations
aspect visuel
Résistance d’isolement
odeur
Bruit audible
Décharges partielles
autres techniques non destructives
Ultrasons
5.1.2 Descripteurs
Les descripteurs sont obtenus à partir des systèmes de surveillance soit directement, soit après traitement
des mesures. Les descripteurs sont souvent préférés aux mesures en raison de leur meilleure sélectivité. Plus
les descripteurs sont sélectifs, plus les symptômes sont sélectifs également, et plus le diagnostic est aisé. La
sélectivité du descripteur réduit le nombre d’hypothèses de défaut à partir de la table d’association
symptômes/défauts.
EXEMPLES Amplitude de l’harmonique
...
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