ISO 13381-1:2015
(Main)Condition monitoring and diagnostics of machines — Prognostics — Part 1: General guidelines
Condition monitoring and diagnostics of machines — Prognostics — Part 1: General guidelines
ISO 13381-1:2015 provides guidance for the development and application of prognosis processes. It is intended to - allow developers, providers, users and manufacturers to share common concepts of prognostics, - enable users to determine the data, characteristics, processes and behaviours necessary for accurate prognosis, - outline appropriate approaches and processes to prognostics development, and - introduce prognostics concepts in order to facilitate future systems and training. Other parts will include the introduction of concepts of the following forms of prognostic approaches: performance changes (trending) approaches (ISO 13381-2), cyclic-driven life usage techniques (ISO 13381-3), and useful-life-remaining models (ISO 13381-4).
Surveillance et diagnostic des machines — Pronostic — Partie 1: Lignes directrices générales
L'ISO 13381-1:2015 fournit des lignes directrices relatives au développement des processus de pronostic. Elle est destinée à: ? permettre aux développeurs, aux prestataires, aux utilisateurs et aux fabricants de partager des concepts communs en matière de pronostic; ? permettre aux utilisateurs de déterminer les données, caractéristiques, processus et comportements requis pour pouvoir faire un pronostic précis; ? esquisser des approches et des processus appropriés pour le développement d'un pronostic, et ? introduire des concepts de pronostic afin de faciliter le développement futur de systèmes et de formations. D'autres parties comprendront l'introduction de concepts des formes suivantes d'approches pour le développement d'un pronostic: approches fondées sur les changements de performances (détermination des tendances) (ISO 13381‑2), techniques de durée d'utilisation guidées par les cycles (ISO 13381‑3), et modèles de prévision de la durée de vie restante (ISO 13381‑4).
General Information
Relations
Standards Content (Sample)
INTERNATIONAL ISO
STANDARD 13381-1
Second edition
2015-09-15
Condition monitoring and diagnostics
of machines — Prognostics —
Part 1:
General guidelines
Surveillance et diagnostic des machines — Pronostic —
Partie 1: Lignes directrices générales
Reference number
©
ISO 2015
© ISO 2015, Published in Switzerland
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written permission. Permission can be requested from either ISO at the address below or ISO’s member body in the country of
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ii © ISO 2015 – All rights reserved
Contents Page
Foreword .iv
Introduction .v
1 Scope . 1
2 Normative references . 1
3 Terms and definitions . 1
4 Data requirements . 3
5 Prognosis concepts. 4
5.1 Basic concepts . 4
5.2 Influence factors . 5
5.3 Trending, setting alert, alarm, and trip (shutdown) limits . 7
5.4 Multiple parameter analysis . 9
5.5 Initiation criteria .10
5.6 Prognosis of failure mode initiation .11
6 Failure and deterioration models used for prognostics .12
6.1 Failure mode behaviour modelling concepts .12
6.2 Modelling types .13
7 Generic prognosis process .13
7.1 Prognosis confidence levels .13
7.2 Prognosis process .14
7.2.1 General.14
7.2.2 Pre-processing .14
7.2.3 Existing failure mode prognosis process .15
7.2.4 Future failure mode prognosis process .15
7.2.5 Post-action prognosis .15
7.3 Prognosis report .16
Annex A (normative) Condition monitoring flow chart .17
Annex B (informative) Example prognosis confidence level determination .18
Annex C (informative) Failure modelling techniques .19
Bibliography .21
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.
The procedures used to develop this document and those intended for its further maintenance are
described in the ISO/IEC Directives, Part 1. In particular the different approval criteria needed for the
different types of ISO documents should be noted. This document was drafted in accordance with the
editorial rules of the ISO/IEC Directives, Part 2 (see www.iso.org/directives).
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. Details of
any patent rights identified during the development of the document will be in the Introduction and/or
on the ISO list of patent declarations received (see www.iso.org/patents).
Any trade name used in this document is information given for the convenience of users and does not
constitute an endorsement.
For an explanation on the meaning of ISO specific terms and expressions related to conformity
assessment, as well as information about ISO’s adherence to the WTO principles in the Technical
Barriers to Trade (TBT) see the following URL: Foreword - Supplementary information
The committee responsible for this document is ISO/TC 108, Mechanical vibration, shock and condition
monitoring, Subcommittee SC 5, Condition monitoring and diagnostics of machine systems.
This second edition cancels and replaces the first edition (ISO 13381-1:2004), which has been
technically revised.
ISO 13381 consists of the following parts, under the general title Condition monitoring and diagnostics of
machines — Prognostics:
— Part 1: General guidelines
The following parts are planned:
— Part 2: Performance based approaches
— Part 3: Cyclic-driven life usage techniques
— Part 4: Useful-life-remaining prediction models
iv © ISO 2015 – All rights reserved
Introduction
The complete process of machine condition monitoring consists of five distinct phases:
— detection of problems (deviations from normal conditions);
— diagnosis of the faults and their causes;
— prognosis of future fault progression;
— recommendation of actions;
— post-mortems.
Machine health prognosis demands prediction of future machine integrity and deterioration so there
can be no exactitude in the process. Instead, prognosis requires statistical or testimonial approaches to
be adopted. Standardization in machine health prognosis therefore embodies guidelines, approaches,
and concepts rather than strict procedures or standard methodologies.
Prognosis of future fault progressions requires foreknowledge of the probable failure modes,
future duties to which the machine will or might be subjected, and a thorough understanding of the
relationships between failure modes and operating conditions. This may require an understanding of
the physics underlying the fault modes and demand the collection of previous duty and cumulative duty
parameters, previous maintenance history, inspection results, run-to-failure data, trajectories and
associated operational data, along with condition and performance parameters prior to extrapolations,
projections and forecasts.
Prognosis processes need to be able to accommodate analytical damage models.
As computing power increases, and data storage decreases in cost, multiple-parameter analysis
becomes more complex and modelling becomes more sophisticated. Thus, the ability to predict the
progression of damage accumulation is achievable if the initiation criterion is known (expressed as a
set of parameter values for a given mode) in addition to future behaviour for a given set of conditions.
INTERNATIONAL STANDARD ISO 13381-1:2015(E)
Condition monitoring and diagnostics of machines —
Prognostics —
Part 1:
General guidelines
1 Scope
This part of ISO 13381 provides guidance for the development and application of prognosis processes.
It is intended to
— allow developers, providers, users and manufacturers to share common concepts of prognostics,
— enable users to determine the data, characteristics, processes and behaviours necessary for
accurate prognosis,
— outline appropriate approaches and processes to prognostics development, and
— introduce prognostics concepts in order to facilitate future systems and training.
Other parts will include the introduction of concepts of the following forms of prognostic approaches:
performance changes (trending) approaches (ISO 13381-2), cyclic-driven life usage techniques
(ISO 13381-3), and useful-life-remaining models (ISO 13381-4).
2 Normative references
The following documents, in whole or in part, are normatively referenced in this document and are
indispensable for its application. For dated references, only the edition cited applies. For undated
references, the latest edition of the referenced document (including any amendments) applies.
ISO 2041, Mechanical vibration, shock and condition monitoring — Vocabulary
ISO 13372, Condition monitoring and diagnostics of machines — Vocabulary
ISO 13379-1, Condition monitoring and diagnostics of machines — Data interpretation and diagnostics
techniques — Part 1: General guidelines
ISO 17359, Condition monitoring and diagnostics of machines — General guidelines
3 Terms and definitions
For the purposes of this document, the terms and definitions given in ISO 13372 and ISO 2041 and the
following apply.
3.1
prognosis
estimation of time to failure and risk for one or more incipient failure modes
[SOURCE: ISO 13372:2012, 10.2]
3.2
prognostics
analysis of the symptoms of faults to predict future condition and residual life within design parameters
[SOURCE: ISO 13372:2012, 1.15]
3.3
confidence level
figure of merit (e.g. percentage) that indicates the degree of certainty that the diagnosis/prognosis is
correct
Note 1 to entry: This figure essentially represents the cumulative effect of error sources on the final certainty
or confidence in the accuracy of the outcome. Such a figure can be determined algorithmically or via a weighted
assessment system.
3.4
root cause
set of conditions or actions that occur at the beginning of a sequence of events that result in the initiation
of a failure mode
[SOURCE: ISO 13372:2012, 8.9]
3.5
failure modes effects analysis
FMEA
structured procedure to determine equipment functions and functional failures, with each failure
being assessed as to the cause of the failure and the effects of the failure on the system
Note 1 to entry: The technique may be applied to a new system based on analysis or an existing system based on
historical data.
[3]
Note 2 to entry: A FMEA procedure is outlined in IEC 60812.
[SOURCE: ISO 13372:2012, 8.2]
3.6
failure modes effects criticality analysis
FMECA
FMEA with a classification process based on the severity of the faults
Note 1 to entry: This is in comparison with the criticality thresholds.
[3]
Note 2 to entry: A FMECA procedure is also outlined in IEC 60812.
[SOURCE: ISO 13372:2012, 8.3]
3.7
failure modes symptoms analysis
FMSA
process based on FMECA that documents the symptoms produced by each mode and the most effective
detection and monitoring techniques in order to develop and optimize a monitoring programme
Note 1 to entry: This process is outlined in ISO 13379-1.
3.8
estimated time to failure
ETTF
estimation of the period from the current point in time to the point in time where the monitored
machine is deemed to be in the failed condition
Note 1 to entry: Defined in Figure 2.
2 © ISO 2015 – All rights reserved
3.9
remaining useful life
RUL
remaining time before system health falls below a defined failure threshold
3.10
predictive horizon
threshold for prediction of lead time to failure as desired by the user
4 Data requirements
4.1 The general concepts for condition monitoring are outlined in ISO 17359 and form the basis for
the prognostic process and its pre-requisites. Prognostics may require the collection of documented
data covering
a) the total population of plant, machinery and components under observation along with original
equipment specifications,
b) all monitored parameters and descriptors,
c) expert knowledge of baseline, commissioning, historical operation, maintenance, inspection and
failure data,
d) current and future operating and maintenance environments, regimes, requirements and schedules,
e) initial diagnosis inclusive of identification of all existing failure modes,
f) failure models including single and multiple failure modes that can include statistics, existing and
future failure mode influence factors, initiation criteria, and failure definition set points for all
parameters, and descriptors,
g) curve fitting, projection and superimposition techniques,
h) alarm limits,
i) trip (shut-down) limits,
j) performance thresholds relating to system health,
k) failure investigation results,
l) reliability, availability, maintainability, cost and safety data,
m) damage initiation data,
n) damage progression data,
o) manufacturing configuration state (lot number, batch number, etc.), and
p) environmental data that has an impact on component health.
All this information may not be available in some applications and cases.
4.2 There are specific objectives for the collection of reliability data relating to current condition and
field performance of machinery:
— survey the actual reliability and, hence, to enable the predicted reliability characteristics of an item to
be made and compared with field data, and damage models and thereby to improve future predictions;
— provide data for improving the reliability of both the current item and future developments;
— provide data for verifying and validating models and algorithms.
4.3 There are specific objectives for the collection of data relating to current field duties and cumulative
duties of machinery:
— survey the relationship between the actual reliability and the work done, hence, to enable the
comparison of damage initiation and progression models with field data;
— provide data for improving the damage estimation models of both the current item and future
developments;
— provide data for extending the range of applications for damage estimation models.
4.4 There are specific objectives for the collection of cost data relating to monitoring equipment and
usage, production losses, secondary damage losses, maintenance activities and inventories of machinery:
— survey the benefit-to-cost ratios of various alternative maintenance actions;
— improve future maintenance decisions;
— provide data for reducing the operating and maintenance costs of both the current item and
future embodiments;
— provide cost data (along with monitored data and performance data, and also field duty data, see
4.3) for the optimal organization and management of any maintenance operation (on-condition
maintenance, scheduled preventive maintenance, corrective maintenance, service personnel, spare
parts stores, etc.).
5 Prognosis concepts
5.1 Basic concepts
Prognosis is an estimation of time to failure and the probability of one or more existing and future
failure modes. It is based on detailed knowledge and experience of the fault propagation process. The
goal of prognostics is to provide the user with the capability to predict remaining useful life (RUL) with
a satisfactory level of confidence. This information can be used to drive operators’ decisions in order
to avert the failure, extend life through appropriate operational changes, or simply to allow time to
prepare for the impending failure. The effectiveness of prognosis is determined by the degree to which
faults and failure modes have known, age-related, performance-related or progressive deterioration
characteristics that are well-understood and supported by models.
A failure has to be defined in terms of the monitored parameters and descriptors. Monitoring data on
its own is insufficient to produce a prognosis.
The general conceptual basics of a prognosis process are
a) define the end point,
b) determine or estimate the parameter or descriptor behaviours and the expected rate of
deterioration,
c) estimate current state of deterioration,
d) estimate the expected remaining life or expected time to failure,
e) define level of confidence, and
f) establish the desired prognostic event horizon.
It is important to understand that diagnostics is retrospective in nature in that it focuses on existing
data at a given point in time.
4 © ISO 2015 – All rights reserved
Prognostics, however, focuses on the future and so must consider
— existing single and multiple failure modes and deterioration rates,
— the initiation criteria for future failure modes,
— the role of existing failure modes in the initiation of future failure modes,
— the influence between existing and future failure modes and their deterioration rates,
— the sensitivity to detection and change of existing and future failure modes by the current
monitoring techniques,
— the design and variation of monitoring strategies to suit all of the above,
— the effect of maintenance actions and/or operating conditions, and
— the conditions or assumptions under which prognoses remains valid.
The sub-domains of interest are: performance degradation, cyclic usage and RUL prediction models.
Figure 1 a) shows the general relationship concepts between prognostics and diagnostics across
the failure progression timeline. Figure 1 b) shows another perspective of the relationship between
diagnostic and prognostic processes.
5.2 Influence factors
Influence factors are parameters that affect the deterioration rate of a failure mode; for example,
temperature, viscosity, clearance, load, speed, operating conditions, etc. Each influence factor can
be considered a contributing driver of an existing failure mode. Influence factors also affect the
progression and initiation of other existing or future faults.
One example, as shown in Figure 2, is when the initial parameter of vibration, caused by a fault in a
lubricating oil pump bearing (primary failure mode), influences the initiation of a seal failure (secondary
failure mode), which has a faster deterioration rate than the bearing. As this seal fails, the leakage of oil
creates a loss of oil delivery pressure, which influences the initiation of an impeller failure in the pump
(tertiary failure mode), which has a slower deterioration rate.
a) Prognostics and diagnostics across the failure progression timeline
b) Diagnostic and prognostic process
NOTE Life usage and condition monitoring need not occur in all systems.
Figure 1 — Two perspectives of the diagnostic and prognostic processes
6 © ISO 2015 – All rights reserved
Key
X time T estimated time to failure of the PFM
PFM
Y severity of parameter T estimated time to failure of the SFM
SFM
1 PFM: primary failure mode (solid line) T estimated time to failure of the TFM
TFM
2 SFM: secondary failure mode (dashed line) a time of secondary failure mode initiation
3 TFM: tertiary failure mode (dotted and dashed line) b present time
IF influence factor c time of tertiary failure mode initiation
Figure 2 — Influence factors
5.3 Trending, setting alert, alarm, and trip (shutdown) limits
The failure definition set point for a parameter or descriptor is the final value it reaches at the point in
time when the item fails. This value is normally determined historically from failure history.
The trip set point, however, is the parameter or descriptor value at which the machine is shut down
and is normally less than its failure set point. This value is normally determined from standards,
manufacturers’ guidelines and experience. This is the value normally used to define the failed condition.
However, this value is not normally reflective of the fully failed condition due to the lower set point
required to pr
...
NORME ISO
INTERNATIONALE 13381-1
Deuxième édition
2015-09-15
Version corrigée
2021-11
Surveillance et diagnostic des
machines — Pronostic —
Partie 1:
Lignes directrices générales
Condition monitoring and diagnostics of machines — Prognostics —
Part 1: General guidelines
Numéro de référence
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publication ne peut être reproduite ni utilisée sous quelque forme que ce soit et par aucun procédé, électronique ou mécanique,
y compris la photocopie, ou la diffusion sur l’internet ou sur un intranet, sans autorisation écrite préalable. Une autorisation peut
être demandée à l’ISO à l’adresse ci-après ou au comité membre de l’ISO dans le pays du demandeur.
ISO copyright office
Case postale 401 • Ch. de Blandonnet 8
CH-1214 Vernier, Genève
Tél.: +41 22 749 01 11
E-mail: copyright@iso.org
Web: www.iso.org
Publié en Suisse
ii
Sommaire Page
Avant-propos .iv
Introduction .v
1 Domaine d'application .1
2 Références normatives .1
3 Termes et définitions . 1
4 Exigences relatives aux données . 3
5 Concept de pronostic .4
5.1 Concepts de base . 4
5.2 Facteurs d'influence . 6
5.3 Identification des tendances, réglage des limites d'alerte, d'alarme et de mise à
zéro (arrêt) . 7
5.4 Analyse de paramètres multiples . 9
5.5 Critères de déclenchement . 11
5.6 Pronostic de déclenchement du mode de défaillance . 11
6 Modèles de défaillance et de détérioration utilisés pour les pronostics .13
6.1 Concepts de modélisation du comportement du mode de défaillance .13
6.2 Types de modélisation . 14
7 Processus générique de pronostic .14
7.1 Niveaux de confiance des pronostics . 14
7.2 Processus de pronostic . 15
7.2.1 Généralités .15
7.2.2 Prétraitement . 15
7.2.3 Processus de diagnostic des modes de défaillance existants . 16
7.2.4 Processus de pronostic de modes de défaillance futurs . 16
7.2.5 Pronostic d'action postérieure . 16
7.3 Rapport de pronostic . 17
Annexe A (normative) Organigramme de surveillance .18
Annexe B (informative) Exemple de détermination du niveau de confiance dans le pronostic .19
Annexe C (informative) Techniques de modélisation des défaillances .20
Bibliographie .22
iii
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 (IEC) en ce qui
concerne la normalisation électrotechnique.
Les procédures utilisées pour élaborer le présent document et celles destinées à sa mise à jour sont
décrites dans les Directives ISO/IEC, Partie 1. Il convient, en particulier de prendre note des différents
critères d'approbation requis pour les différents types de documents ISO. Le présent document
a été rédigé conformément aux règles de rédaction données dans les Directives ISO/IEC, Partie 2
(voir www.iso.org/directives).
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. Les détails concernant
les références aux droits de propriété intellectuelle ou autres droits analogues identifiés lors de
l'élaboration du document sont indiqués dans l'Introduction et/ou dans la liste des déclarations de
brevets reçues par l'ISO (voir www.iso.org/brevets).
Les appellations commerciales éventuellement mentionnées dans le présent document sont données
pour information, par souci de commodité, à l’intention des utilisateurs et ne sauraient constituer un
engagement.
Pour une explication de la signification des termes et expressions spécifiques de l'ISO liés à
l'évaluation de la conformité, ou pour toute information au sujet de l'adhésion de l'ISO aux
principes de l'OMC concernant les obstacles techniques au commerce (OTC), voir le lien suivant:
Avant-propos — Informations supplémentaires.
Le comité chargé de l'élaboration du présent document est l'ISO/TC 108, Vibrations et chocs mécaniques,
et leur surveillance, sous-comité SC 5, Surveillance et diagnostic des systèmes de machines.
Cette deuxième édition annule et remplace la première édition (ISO 13381-1:2004), qui a fait l'objet
d'une révision technique.
L'ISO 13381 comprend les parties suivantes, présentées sous le titre général Surveillance et diagnostic
des machines — Pronostic:
— Partie 1: Lignes directrices générales
Les parties suivantes sont en préparation:
— Partie 2: Approches fondées sur la performance
— Partie 3: Techniques de durée d'utilisation guidées par les cycles
— Partie 4: Modèles de prédiction de la durée de vie utile
La présente version corrigée de l'ISO 13381-1:2015 inclut les corrections suivantes:
— en 4.1, le texte erroné aux points de liste d) et e) a été corrigé;
— la ponctuation de la liste a été remplacée par des virgules.
iv
Introduction
Le processus complet de surveillance de l'état des machines se compose des cinq phases distinctes
suivantes:
— détection de problèmes (écarts par rapport à un état normal);
— diagnostic des défauts et de leurs causes;
— pronostic d'une future progression du défaut;
— actions recommandées;
— analyses d'avarie.
En matière de pronostic de bon état d'une machine (qui exige de prévoir l'intégrité et la détérioration
ultérieures de la machine), il ne peut y avoir d'exactitude dans le processus. Au lieu de cela, le pronostic
nécessite l'adoption d'une approche statistique ou de recommandation. La normalisation en matière
de pronostic de bon état d'une machine doit donc formuler des lignes directrices, des approches et des
concepts plutôt que des modes opératoires stricts ou des méthodologies normalisées.
Le pronostic d'une future progression de défauts nécessite la connaissance préalable des modes
de défaillances probables, des sollicitations ultérieures auxquelles la machine sera ou pourra être
soumise et une parfaite compréhension des relations entre modes de défaillances et conditions de
fonctionnement. Pour ce faire, il peut s'avérer nécessaire de comprendre les phénomènes physiques qui
sous-tendent les modes de défauts et de collecter des paramètres relatifs aux sollicitations antérieures
et cumulées, de disposer de l'historique de la maintenance antérieure, des résultats de contrôles, des
données d'exploitation jusqu'à défaillance, des trajectoires et des données d'exploitation associées,
ainsi que des paramètres d'état et de performance avant de procéder à des extrapolations, projections
et prévisions.
Les processus de pronostic doivent adapter ces modèles analytiques de dommage.
Dans la mesure où la puissance de calcul augmente et le coût de stockage des données diminue, l'analyse
de paramètres multiples devient plus complexe et la modélisation devient plus sophistiquée. Par
conséquent, la capacité de prévoir le déclenchement d'un mode de défaillance n'est pas inconcevable,
mais il est nécessaire que les critères de déclenchement soient connus (exprimés sous la forme d'un
ensemble de paramètres pour un mode donné), de même que leur comportement ultérieur pour un
ensemble donné de conditions.
v
NORME INTERNATIONALE ISO 13381-1:2015(F)
Surveillance et diagnostic des machines — Pronostic —
Partie 1:
Lignes directrices générales
1 Domaine d'application
La présente partie de l'ISO 13381 fournit des lignes directrices relatives au développement des
processus de pronostic. Elle est destinée à:
— permettre aux développeurs, aux prestataires, aux utilisateurs et aux fabricants de partager des
concepts communs en matière de pronostic;
— permettre aux utilisateurs de déterminer les données, caractéristiques, processus et comportements
requis pour pouvoir faire un pronostic précis;
— esquisser des approches et des processus appropriés pour le développement d'un pronostic, et
— introduire des concepts de pronostic afin de faciliter le développement futur de systèmes et de
formations.
D'autres parties comprendront l'introduction de concepts des formes suivantes d'approches pour le
développement d'un pronostic: approches fondées sur les changements de performances (détermination
des tendances) (ISO 13381-2), techniques de durée d'utilisation guidées par les cycles (ISO 13381-3), et
modèles de prévision de la durée de vie restante (ISO 13381-4).
2 Références normatives
Les documents ci-après, dans leur intégralité ou non, sont des références normatives indispensables à
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 mécaniques, et leur surveillance — Vocabulaire
ISO 13372, Surveillance et diagnostic de l'état des machines — Vocabulaire
ISO 13379-1, Surveillance et diagnostic d'état des machines — Interprétation des données et techniques de
diagnostic — Partie 1: Lignes directrices générales
ISO 17359, Surveillance et diagnostic d'état des machines — Lignes directrices générales
3 Termes et définitions
Pour les besoins du présent document, les termes et définitions donnés dans l'ISO 13372, l’ISO 2041
ainsi que les suivants s'appliquent.
3.1
résultat du pronostic
estimation de la durée de fonctionnement avant défaillance et du risque pour un ou plusieurs modes de
défaillance naissants
[SOURCE: ISO 13372:2012, 10.2]
3.2
pronostic
analyse des symptômes des défauts dans l'intention de prédire l'état futur et la survie en fonction des
paramètres de conception
[SOURCE: ISO 13372:2012, 1.15]
3.3
niveau de confiance
chiffre (par exemple pourcentage) indiquant le degré de certitude que le diagnostic/le pronostic est
correct
Note 1 à l'article: Ce chiffre représente essentiellement l'effet cumulé des sources d'erreurs sur la certitude finale
ou la confiance dans l'exactitude du résultat. Ce chiffre peut être déterminé à l'aide d'un algorithme ou d'un
système d'évaluation pondérée.
3.4
cause originelle
ensemble de conditions ou d'actions qui se produisent au début d'une série d'événements qui ont pour
conséquence le déclenchement d'un mode de défaillance
[SOURCE: ISO 13372:2012, 8.9]
3.5
analyse des modes de défaillance et de leurs effets
AMDE
procédure structurée permettant de déterminer les fonctions et les défaillances fonctionnelles du
matériel, chaque défaillance étant évaluée en fonction de sa cause et de ses effets sur le système
Note 1 à l'article: Cette technique peut être appliquée à un nouveau système moyennant une analyse ou à un
système existant sur la base d'un historique de données.
[3]
Note 2 à l'article: Une procédure AMDE est présentée dans l'IEC 60812 .
[SOURCE: ISO 13372:2012, 8.2]
3.6
analyse des modes de défaillance, de leurs effets et de leur phase critique
AMDEC
AMDE comprenant un processus de classification en fonction de la gravité des défauts
Note 1 à l'article: Cela est fait en comparaison avec les seuils de phase critique.
[3]
Note 2 à l'article: Une procédure AMDEC est également présentée dans l'IEC 60812 .
[SOURCE: ISO 13372:2012, 8.3]
3.7
analyse des symptômes des modes de défaillance
ASMD
processus reposant sur l'AMDEC et formalisant par écrit les symptômes produits par chaque mode
ainsi que les techniques les plus efficaces de détection et de surveillance afin de mettre au point et
d'optimiser un programme de surveillance
Note 1 à l'article: Ce processus est présenté dans l'ISO 13379-1.
3.8
durée estimée de fonctionnement avant défaillance
DEFAD
estimation du temps écoulé entre l'instant actuel et le moment où la machine surveillée est jugée en
panne
Note 1 à l'article: Définie dans la Figure 2.
3.9
durée de vie utile restante
DVUR
temps restant avant que l'état du système ne descende au-dessous d'un seuil défini de défaillance
3.10
horizon prédictif
seuil de prédiction de la durée de fonctionnement avant défaillance, tel qu'espéré par l'utilisateur
4 Exigences relatives aux données
4.1 Les concepts généraux de surveillance sont esquissés dans l'ISO 17359. Ils constituent la base et le
préalable du processus de pronostic. Le pronostic peut nécessiter la collecte de données documentées
couvrant
a) la population totale d'une usine, des machines, des composants étudiés ainsi que les spécifications
des équipements d'origine,
b) tous les paramètres surveillés et descripteurs,
c) les connaissances expertes sur le référentiel, la mise en service, l'historique des données relatives à
l'exploitation, à la maintenance, aux contrôles et aux défaillances,
d) les environnements, régimes, exigences et calendriers d'exploitation et de maintenance actuels et
futurs,
e) le diagnostic initial, incluant l'identification de tous les modes de défaillance existants,
f) les modèles de défaillance, incluant les modes de défaillance uniques et multiples pouvant
comprendre des statistiques, les facteurs existants et futurs ayant une incidence sur les modes de
défaillance, les critères de déclenchement et les réglages de zéro pour la définition des défaillances
pour tous les paramètres et descripteurs,
g) les techniques d'ajustement de la courbe, de projection et de superposition,
h) les limites d'alarme,
i) les limites de mise à zéro (arrêt),
j) les seuils de performance relatifs au bon état du système,
k) les résultats de la recherche de défaillance,
l) les données de fiabilité, disponibilité, maintenabilité, coûts et sécurité,
m) les données relatives au déclenchement d'un dommage,
n) les données de progression du dommage,
o) l'état de configuration de la fabrication (numéro de lot, etc.), et
p) les données ambiantes ayant une incidence sur le bon état des composants.
Dans certaines applications et certains cas, il est possible que ces informations ne soient pas toutes
disponibles.
4.2 Les objectifs spécifiques de la collecte de données de fiabilité concernant l'état actuel et les
performances sur site d'une machine sont les suivants:
— étudier la fiabilité réelle et, en conséquence, permettre d'établir les caractéristiques prévues de
fiabilité d'une machine et de les comparer aux données sur site et aux modèles de dommages et ainsi
d'améliorer les prévisions ultérieures;
— fournir des données permettant d'améliorer la fiabilité tant de la machine actuelle que des
développements futurs;
— fournir des données pour la vérification et la validation des modèles et des algorithmes.
4.3 Les objectifs spécifiques de la collecte de données concernant les sollicitations actuelles sur sites
et les sollicitations cumulées d'une machine sont les suivants:
— étudier la relation entre la fiabilité réelle et le travail effectué et donc permettre de comparer les
modèles de déclenchement et de progression du dommage avec les données sur site;
— fournir des données permettant d'améliorer les modèles d'estimation des dommages tant de la
machine actuelle que des développements futurs;
— fournir des données permettant d'élargir la gamme des applications des modèles d'estimation des
dommages.
4.4 Les objectifs spécifiques de la collecte de données en matière de coûts de surveillance et
d'utilisation de l'équipement, de pertes de production, de pertes dues à des dommages indirects,
d'opérations de maintenance et d'inventaires du stock de machines sont les suivants:
— étudier des ratios bénéfices/coûts de diverses actions de maintenance;
— permettre de prendre à l'avenir de meilleures décisions en matière de maintenance;
— fournir des données permettant de réduire les coûts d'exploitation et de maintenance de la machine
actuelle et des réalisations futures;
— fournir des données en matière de coûts (avec les données surveillées et les données de performance
et également avec les données en matière de sollicitations sur site; voir 4.3) pour permettre d'assurer
une organisation et une gestion optimales de toutes les opérations de maintenance (maintenance en
l'état, maintenance préventive programmée, maintenance corrective, personnel de service, stocks
de pièces de rechange, etc.).
5 Concept de pronostic
5.1 Concepts de base
Le pronostic est une estimation de la durée de fonctionnement avant défaillance et de la probabilité
d'existence ou d'apparition ultérieure d'un ou de plusieurs modes de défaillance. Il repose sur la
connaissance détaillée du processus de propagation des défauts et sur l'expérience acquise. Le but du
pronostic est de fournir à l'utilisateur un moyen pour prédire durée de vie utile restante (DVUR) avec
un niveau de confiance satisfaisant. Ces informations peuvent être utilisées pour orienter les décisions
des opérateurs afin de prévenir la défaillance, prolonger la durée de vie par le biais de modifications
opérationnelles appropriées, ou simplement pour se donner le temps de se préparer pour la défaillance
imminente. L'efficacité du pronostic est déterminée par le degré auquel les défauts et les modes de
défaillance présentent des caractéristiques connues, liées à l'âge, liées aux performances ou des
caractéristiques de détérioration progressive qui sont bien comprises et appuyées par des modèles.
Une défaillance doit être définie en termes de paramètres ou de descripteurs surveillés. Les données de
surveillance à elles seules sont insuffisantes pour établir un pronostic.
La base conceptuelle générale d'un processus de pronostic est de
a) définir le point limite,
b) déterminer ou estimer les comportements des paramètres ou des descripteurs et la vitesse de
détérioration escomptée,
c) estimer l'état actuel de détérioration,
d) estimer la durée de vie restante prévue ou la durée de fonctionnement avant défaillance prévue,
e) définir le niveau de confiance, et
f) établir l'horizon des événements du pronostic souhaité.
Il est important de comprendre que le diagnostic est, par nature, rétrospectif et focalisé sur des données
existant à un instant donné.
Cependant, le pronostic est focalisé sur l'avenir et doit par conséquent prendre en compte les aspects
suivants:
— les modes de défaillance uniques et multiples existants ainsi que les taux de détérioration;
— les critères de déclenchement de futurs modes de défaillance;
— le rôle des modes de défaillance existants dans le déclenchement de futurs modes de défaillance;
— l'influence entre les modes de défaillance existants et les modes de défaillance futurs ainsi que leurs
taux de détérioration;
— la sensibilité à la détection et aux modifications des modes de défaillance existants et futurs du fait
des techniques de surveillance actuelles;
— la conception et les changements de stratégies de surveillance afin de s'adapter à tous les éléments
ci-dessus;
— l'effet des actions de maintenance et/ou des conditions d'exploitation; et
— les conditions ou les hypothèses dans lesquelles les pronostics restent valables.
Les sous-domaines présentant un intérêt sont les suivants: la dégradation des performances, l'utilisation
cyclique et les modèles de prévision de la durée de vie utile restante (DVUR).
La Figure 1 a) illustre les concepts généraux de relation entre le pronostic et le diagnostic sur la ligne
chronologique de progression de la défaillance. La Figure 1 b) illustre une autre perspective de la
relation entre les processus de diagnostic et de pronostic.
a) Pronostic et diagnostic sur la ligne chronologique de progression de défaillance
b) Processus de diagnostic et de pronostic
NOTE Il convient de noter que la surveillance de la durée d'utilisation et de l'état n'est pas nécessaire dans
tous les systèmes.
Figure 1 — Deux perspectives des processus de diagnostic et de pronostic
5.2 Facteurs d'influence
Les facteurs d'influence sont des paramètres qui affectent le taux de détérioration d'un mode de
défaillance, par exemple, la température, la viscosité, le jeu, la charge, la vitesse, les conditions de
fonctionnement, etc. Chaque facteur d'influence peut être considéré comme un élément contributif
d'un mode de défaillance existant. Les facteurs d'influence affectent également la progression et le
déclenchement d'autres défauts existants ou futurs.
Un exemple de situation est décrit à la Figure 2, où le paramètre initial de vibrations, dû à un défaut
du palier de la pompe à huile de lubrification (mode de défaillance primaire), a une incidence sur le
déclenchement d'une défaillance de l'étanchéité (mode de défaillance secondaire), dont le taux de
détérioration est plus élevé que celui du palier. En cas de défaillance de ce dispositif d'étanchéité, la
fuite d'huile provoque une diminution de la pression de sortie d'huile, ce qui a une incidence sur le
déclenchement d'une défaillance de l'hélice de la pompe (mode de défaillance tertiaire), dont le taux de
détérioration est moindre.
Légende
X temps T durée estimée de fonctionnement avant défaillance
MDP
du MDP
Y gravité du paramètre T durée estimée de fonctionnement avant défaillance
MDS
du MDS
1 MDP: mode de défaillance primaire (trait plein) T durée estimée de fonctionnement avant défaillance
MDT
du MDT
2 MDS: mode de défaillance secondaire a temps de déclenchement du mode de défaillance
secondaire
(trait interrompu)
3 MDT: mode de défaillance tertiaire b temps présent
(trait mixte à deux tirets)
IF facteur d'influence c temps de déclenchement du mode de défaillance
tertiaire
Figure 2 — Facteurs d'influence
5.3 Identification des tendances, réglage des limites d'alerte, d'alarme et de mise à zéro
(arrêt)
La valeur de consigne pour la définition de la défaillance concernant un paramètre ou un descripteur
est la valeur finale qu'il atteint au moment de la panne. Cette valeur est normalement déterminée à
partir de l'historique de la défaillance.
Toutefois, la valeur de consigne d’arrêt est la valeur du paramètre ou du descripteur au moment de
l'arrêt de la machine et elle est normalement inférieure à la valeur de consigne de défaillance. Cette
valeur est normalement déterminée à partir de normes, d’orientations du fabricant et de l'expérience.
Il s'agit de la valeur normalement utilisée pour définir la panne. Toutefois, cette valeur ne reflète pas
normalement la panne totale du fait de sa valeur de consigne inférieure, requise pour empêcher un
dommage consécutif ou une défaillance catastrophique.
Les limites d'alerte et d'alarme sont normalement fixées à une valeur inférieure à la valeur de consigne
d’arrêt. Cette valeur est généralement déterminée en se basant sur le temps requis pour la maintenance;
il convient toutefois que de telles valeurs d'alerte tiennent compte des paramètres suivants:
a) le niveau de confiance du pronostic;
b) les exigences de production future;
c) les délais requis pour la livraison des pièces de rechange;
d) le temps requis pour la planification de la maintenance;
e) l'étendue des travaux r
...
ISO TC 108/SC 5 Style Definition: List Continue 5: Font: French (France),
Indent: Hanging: 20.15 pt, Don't add space between
paragraphs of the same style, Line spacing: At least 12 pt
Style Definition: RefNorm
Style Definition: bib_comment
Date: 2015-07-09-15
Style Definition: bib_deg
ISO 13381-1
Style Definition: bib_suffix
Style Definition: bib_unpubl
Version corrigée
Style Definition: cite_box
2021-11
Style Definition: bib_medline
ISO TC 108/SC 5/GT 5
Style Definition: Body Text_Center
Style Definition: Code: Tab stops: 16.15 pt, Left + 32.6 pt,
Secrétariat: ANSI Left + 48.75 pt, Left + 65.2 pt, Left + 81.35 pt, Left + 97.8
pt, Left + 113.95 pt, Left + 130.4 pt, Left + 146.55 pt, Left
+ 162.75 pt, Left
Surveillance et diagnostic des machines — Pronostic — Partie 1: Lignes directrices
Style Definition: Dimension_100
générales
Style Definition: Figure Graphic
Condition monitoring and diagnostics of machines — Prognostics — Part 1: General
Style Definition: Figure subtitle
guidelines
Style Definition: List Continue 1
Style Definition: List Continue 2 (-): Indent: Left: 19.5 pt,
Hanging: 40.5 pt, Space After: 12 pt
Style Definition: List Number 1: Tab stops: Not at 20.15 pt
Type du document: Norme internationale
Sous-type du document:
Stade du document: (60) Publication
Langue du document: F
STD Version 2.5a
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 (IEC) en ce qui
concerne la normalisation électrotechnique.
Les procédures utilisées pour élaborer le présent document et celles destinées à sa mise à jour sont
décrites dans les Directives ISO/IEC, Partie 1. Il convient, en particulier de prendre note des différents
critères d'approbation requis pour les différents types de documents ISO. Le présent document a été
rédigé conformément aux règles de rédaction données dans les Directives ISO/IEC, Partie 2
(voir www.iso.org/directives).
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. Les détails
concernant les références aux droits de propriété intellectuelle ou autres droits analogues identifiés
lors de l'élaboration du document sont indiqués dans l'Introduction et/ou dans la liste des déclarations
de brevets reçues par l'ISO (voir www.iso.org/brevets).
Les appellations commerciales éventuellement mentionnées dans le présent document sont données
pour information, par souci de commodité, à l’intention des utilisateurs et ne sauraient constituer un
engagement.
Pour une explication de la signification des termes et expressions spécifiques de l'ISO liés à l'évaluation
de la conformité, ou pour toute information au sujet de l'adhésion de l'ISO aux principes de l'OMC
concernant les obstacles techniques au commerce (OTC), voir le lien suivant: Avant-propos —
Informations supplémentaires.
Le comité chargé de l'élaboration du présent document est l'ISO/TC 108, Vibrations et chocs
mécaniques, et leur surveillance, sous-comité SC 5, Surveillance et diagnostic des systèmes de machines.
Cette deuxième édition annule et remplace la première édition (ISO 13381-1:2004), qui a fait l'objet
d'une révision technique.
L'ISO 13381 comprend les parties suivantes, présentées sous le titre général Surveillance et diagnostic
des machines — Pronostic:
— Partie 1: Lignes directrices générales
Les parties suivantes sont en préparation:
— Partie 2: Approches fondées sur la performance
— Partie 3: Techniques de durée d'utilisation guidées par les cycles
Formatted: Font: Italic
— Partie 4: Modèles de prédiction de la durée de vie utile
ii © ISO 2015 – Tous droits réservés
La présente version corrigée de l'ISO 13381-1:2015 inclut les corrections suivantes:
— en 4.1, le texte erroné aux points de liste d) et e) a été corrigé;
— la ponctuation de la liste a été remplacée par des virgules.
Introduction
Le processus complet de surveillance de l'état des machines se compose des cinq phases distinctes
suivantes:
— détection de problèmes (écarts par rapport à un état normal);
— diagnostic des défauts et de leurs causes;
— pronostic d'une future progression du défaut;
— actions recommandées;
— analyses d'avarie.
En matière de pronostic de bon état d'une machine (qui exige de prévoir l'intégrité et la détérioration
ultérieures de la machine), il ne peut y avoir d'exactitude dans le processus. Au lieu de cela, le pronostic
nécessite l'adoption d'une approche statistique ou de recommandation. La normalisation en matière de
pronostic de bon état d'une machine doit donc formuler des lignes directrices, des approches et des
concepts plutôt que des modes opératoires stricts ou des méthodologies normalisées.
Le pronostic d'une future progression de défauts nécessite la connaissance préalable des modes de
défaillances probables, des sollicitations ultérieures auxquelles la machine sera ou pourra être soumise
et une parfaite compréhension des relations entre modes de défaillances et conditions de
fonctionnement. Pour ce faire, il peut s'avérer nécessaire de comprendre les phénomènes physiques qui
sous-tendent les modes de défauts et de collecter des paramètres relatifs aux sollicitations antérieures
et cumulées, de disposer de l'historique de la maintenance antérieure, des résultats de contrôles, des
données d'exploitation jusqu'à défaillance, des trajectoires et des données d'exploitation associées, ainsi
que des paramètres d'état et de performance avant de procéder à des extrapolations, projections et
prévisions.
Les processus de pronostic doivent adapter ces modèles analytiques de dommage.
Dans la mesure où la puissance de calcul augmente et le coût de stockage des données diminue,
l'analyse de paramètres multiples devient plus complexe et la modélisation devient plus sophistiquée.
Par conséquent, la capacité de prévoir le déclenchement d'un mode de défaillance n'est pas
inconcevable, mais il est nécessaire que les critères de déclenchement soient connus (exprimés sous la
forme d'un ensemble de paramètres pour un mode donné), de même que leur comportement ultérieur
pour un ensemble donné de conditions.
iv © ISO 2015 – Tous droits réservés
PROJET FINAL DE NORME INTERNATIONALE ISO 13381-1
Surveillance et diagnostic des machines — Pronostic — Partie 1:
Lignes directrices générales
1 Domaine d'application
La présente partie de l'ISO 13381 fournit des lignes directrices relatives au développement des
processus de pronostic. Elle est destinée à:
— permettre aux développeurs, aux prestataires, aux utilisateurs et aux fabricants de partager des
concepts communs en matière de pronostic;
— permettre aux utilisateurs de déterminer les données, caractéristiques, processus et
comportements requis pour pouvoir faire un pronostic précis;
— esquisser des approches et des processus appropriés pour le développement d'un pronostic, et
— introduire des concepts de pronostic afin de faciliter le développement futur de systèmes et de
formations.
D'autres parties comprendront l'introduction de concepts des formes suivantes d'approches pour le
développement d'un pronostic: approches fondées sur les changements de performances
(détermination des tendances) (ISO 13381-2), techniques de durée d'utilisation guidées par les cycles
(ISO 13381-3), et modèles de prévision de la durée de vie restante (ISO 13381-4).
2 Références normatives
Les documents ci-après, dans leur intégralité ou non, sont des références normatives indispensables à
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 mécaniques, et leur surveillance — Vocabulaire
ISO 13372, Surveillance et diagnostic de l'état des machines — Vocabulaire
ISO 13379-1, Surveillance et diagnostic d'état des machines — Interprétation des données et techniques
de diagnostic — Partie 1: Lignes directrices générales Formatted: std_publisher
ISO 17359, Surveillance et diagnostic d'état des machines — Lignes directrices générales
3 Termes et définitions
Pour les besoins du présent document, les termes et définitions donnés dans l'ISO 13372, l’ISO 2041
ainsi que les suivants s'appliquent.
3.1
résultat du pronostic
estimation de la durée de fonctionnement avant défaillance et du risque pour un ou plusieurs modes de
défaillance naissants
[SOURCE: ISO 13372:2012, 10.2]
3.2
pronostic
analyse des symptômes des défauts dans l'intention de prédire l'état futur et la survie en fonction des
paramètres de conception
[SOURCE: ISO 13372:2012, 1.15]
3.3
niveau de confiance
chiffre (par exemple pourcentage) indiquant le degré de certitude que le diagnostic/le pronostic est
correct
Note 1 à l'article: Ce chiffre représente essentiellement l'effet cumulé des sources d'erreurs sur la certitude finale
ou la confiance dans l'exactitude du résultat. Ce chiffre peut être déterminé à l'aide d'un algorithme ou d'un
système d'évaluation pondérée.
3.4
cause originelle
ensemble de conditions ou d'actions qui se produisent au début d'une série d'événements qui ont pour
conséquence le déclenchement d'un mode de défaillance
[SOURCE: ISO 13372:2012, 8.9]
3.5
analyse des modes de défaillance et de leurs effets
AMDE
procédure structurée permettant de déterminer les fonctions et les défaillances fonctionnelles du
matériel, chaque défaillance étant évaluée en fonction de sa cause et de ses effets sur le système
Note 1 à l'article: Cette technique peut être appliquée à un nouveau système moyennant une analyse ou à un
système existant sur la base d'un historique de données.
[[3]]
Note 2 à l'article: Une procédure AMDE est présentée dans l'IEC 60812. .
[SOURCE: ISO 13372:2012, 8.2]
3.6
analyse des modes de défaillance, de leurs effets et de leur phase critique
AMDEC
AMDE comprenant un processus de classification en fonction de la gravité des défauts
Note 1 à l'article: Cela est fait en comparaison avec les seuils de phase critique.
[[3]]
Note 2 à l'article: Une procédure AMDEC est également présentée dans l'IEC 60812. .
[SOURCE: ISO 13372:2012, 8.3]
2 © ISO 2015 – Tous droits réservés
3.7
analyse des symptômes des modes de défaillance
ASMD
processus reposant sur l'AMDEC et formalisant par écrit les symptômes produits par chaque mode ainsi
que les techniques les plus efficaces de détection et de surveillance afin de mettre au point et
d'optimiser un programme de surveillance
Note 1 à l'article: Ce processus est présenté dans l'ISO 13379-1.
3.8
durée estimée de fonctionnement avant défaillance
DEFAD
estimation du temps écoulé entre l'instant actuel et le moment où la machine surveillée est jugée en
panne
Note 1 à l'article: Définie dans la Figure 2.
3.9
durée de vie utile restante
DVUR
temps restant avant que l'état du système ne descende au-dessous d'un seuil défini de défaillance
3.10
horizon prédictif
seuil de prédiction de la durée de fonctionnement avant défaillance, tel qu'espéré par l'utilisateur
4 Exigences relatives aux données
4.1 Les concepts généraux de surveillance sont esquissés dans l'ISO 17359. Ils constituent la base et
le préalable du processus de pronostic. Le pronostic peut nécessiter la collecte de données documentées
couvrant:
a) la population totale d'une usine, des machines, des composants étudiés ainsi que les spécifications
des équipements d'origine;,
b) tous les paramètres surveillés et descripteurs;,
c) les connaissances expertes sur le référentiel, la mise en service, l'historique des données relatives à
l'exploitation, à la maintenance, aux contrôles et aux défaillances;,
d) urs;
e) le les environnements, régimes, exigences et calendriers d'exploitation et de maintenance actuels et
futdiagnostic initial, incluant l'identification de tous les modes de défaillance existants;futurs,
e) le diagnostic initial, incluant l'identification de tous les modes de défaillance existants,
f) les modèles de défaillance, incluant les modes de défaillance uniques et multiples pouvant
comprendre des statistiques, les facteurs existants et futurs ayant une incidence sur les modes de
défaillance, les critères de déclenchement et les réglages de zéro pour la définition des défaillances
pour tous les paramètres et descripteurs;,
g) les techniques d'ajustement de la courbe, de projection et de superposition;,
h) les limites d'alarme;,
i) les limites de mise à zéro (arrêt);),
j) les seuils de performance relatifs au bon état du système;,
k) les résultats de la recherche de défaillance;,
l) les données de fiabilité, disponibilité, maintenabilité, coûts et sécurité;,
m) les données relatives au déclenchement d'un dommage;,
n) les données de progression du dommage;,
o) l'état de configuration de la fabrication (numéro de lot, etc.);.), et
p) les données ambiantes ayant une incidence sur le bon état des composants.
Dans certaines applications et certains cas, il est possible que ces informations ne soient pas toutes
disponibles.
4.2 Les objectifs spécifiques de la collecte de données de fiabilité concernant l'état actuel et les
performances sur site d'une machine sont les suivants:
— étudier la fiabilité réelle et, en conséquence, permettre d'établir les caractéristiques prévues de
fiabilité d'une machine et de les comparer aux données sur site et aux modèles de dommages et
ainsi d'améliorer les prévisions ultérieures;
— fournir des données permettant d'améliorer la fiabilité tant de la machine actuelle que des
développements futurs;
— fournir des données pour la vérification et la validation des modèles et des algorithmes.
4.3 Les objectifs spécifiques de la collecte de données concernant les sollicitations actuelles sur sites
et les sollicitations cumulées d'une machine sont les suivants:
— étudier la relation entre la fiabilité réelle et le travail effectué et donc permettre de comparer les
modèles de déclenchement et de progression du dommage avec les données sur site;
— fournir des données permettant d'améliorer les modèles d'estimation des dommages tant de la
machine actuelle que des développements futurs;
— fournir des données permettant d'élargir la gamme des applications des modèles d'estimation des
dommages.
4.4 Les objectifs spécifiques de la collecte de données en matière de coûts de surveillance et
d'utilisation de l'équipement, de pertes de production, de pertes dues à des dommages indirects,
d'opérations de maintenance et d'inventaires du stock de machines sont les suivants:
— étudier des ratios bénéfices/coûts de diverses actions de maintenance;
— permettre de prendre à l'avenir de meilleures décisions en matière de maintenance;
4 © ISO 2015 – Tous droits réservés
— fournir des données permettant de réduire les coûts d'exploitation et de maintenance de la
machine actuelle et des réalisations futures;
— fournir des données en matière de coûts (avec les données surveillées et les données de
performance et également avec les données en matière de sollicitations sur site; voir 4.3) pour
permettre d'assurer une organisation et une gestion optimales de toutes les opérations de
maintenance (maintenance en l'état, maintenance préventive programmée, maintenance
corrective, personnel de service, stocks de pièces de rechange, etc.).
5 Concept de pronostic
5.1 Concepts de base
Le pronostic est une estimation de la durée de fonctionnement avant défaillance et de la probabilité
d'existence ou d'apparition ultérieure d'un ou de plusieurs modes de défaillance. Il repose sur la
connaissance détaillée du processus de propagation des défauts et sur l'expérience acquise. Le but du
pronostic est de fournir à l'utilisateur un moyen pour prédire durée de vie utile restante (DVUR) avec
un niveau de confiance satisfaisant. Ces informations peuvent être utilisées pour orienter les décisions
des opérateurs afin de prévenir la défaillance, prolonger la durée de vie par le biais de modifications
opérationnelles appropriées, ou simplement pour se donner le temps de se préparer pour la défaillance
imminente. L'efficacité du pronostic est déterminée par le degré auquel les défauts et les modes de
défaillance présentent des caractéristiques connues, liées à l'âge, liées aux performances ou des
caractéristiques de détérioration progressive qui sont bien comprises et appuyées par des modèles.
Une défaillance doit être définie en termes de paramètres ou de descripteurs surveillés. Les données de
surveillance à elles seules sont insuffisantes pour établir un pronostic.
La base conceptuelle générale d'un processus de pronostic est de:
a) définir le point limite;,
b) déterminer ou estimer les comportements des paramètres ou des descripteurs et la vitesse de
détérioration escomptée;,
c) estimer l'état actuel de détérioration;,
d) estimer la durée de vie restante prévue ou la durée de fonctionnement avant défaillance prévue;,
e) définir le niveau de confiance;, et
f) établir l'horizon des événements du pronostic souhaité.
Il est important de comprendre que le diagnostic est, par nature, rétrospectif et focalisé sur des données
existant à un instant donné.
Cependant, le pronostic est focalisé sur l'avenir et doit par conséquent prendre en compte les aspects
suivants:
— les modes de défaillance uniques et multiples existants ainsi que les taux de détérioration;
— les critères de déclenchement de futurs modes de défaillance;
— le rôle des modes de défaillance existants dans le déclenchement de futurs modes de défaillance;
— l'influence entre les modes de défaillance existants et les modes de défaillance futurs ainsi que leurs
taux de détérioration;
— la sensibilité à la détection et aux modifications des modes de défaillance existants et futurs du fait
des techniques de surveillance actuelles;
— la conception et les changements de stratégies de surveillance afin de s'adapter à tous les éléments
ci-dessus;
— l'effet des actions de maintenance et/ou des conditions d'exploitation; et
— les conditions ou les hypothèses dans lesquelles les pronostics restent valables.
Les sous-domaines présentant un intérêt sont les suivants: la dégradation des performances,
l'utilisation cyclique et les modèles de prévision de la durée de vie utile restante (DVUR).
La Figure 1 a) illustre les concepts généraux de relation entre le pronostic et le diagnostic sur la ligne
chronologique de progression de la défaillance. La Figure 1 b) illustre une autre perspective de la
relation entre les processus de diagnostic et de pronostic.
6 © ISO 2015 – Tous droits réservés
a) Pronostic et diagnostic sur la ligne chronologique de progression de défaillance
b) Processus de diagnostic et de pronostic
NOTE Il convient de noter que la surveillance de la durée d'utilisation et de l'état n'est pas nécessaire dans
tous les systèmes.
Figure 1 — Deux perspectives des processus de diagnostic et de pronostic
5.2 Facteurs d'influence
Les facteurs d'influence sont des paramètres qui affectent le taux de détérioration d'un mode de
défaillance, par exemple, la température, la viscosité, le jeu, la charge, la vitesse, les conditions de
fonctionnement, etc. Chaque facteur d'influence peut être considéré comme un élément contributif d'un
mode de défaillance existant. Les facteurs d'influence affectent également la progression et le
déclenchement d'autres défauts existants ou futurs.
Un exemple de situation est décrit à la Figure 2, où le paramètre initial de vibrations, dû à un défaut du
palier de la pompe à huile de lubrification (mode de défaillance primaire), a une incidence sur le
déclenchement d'une défaillance de l'étanchéité (mode de défaillance secondaire), dont le taux de
détérioration est plus élevé que celui du palier. En cas de défaillance de ce dispositif d'étanchéité, la
fuite d'huile provoque une diminution de la pression de sortie d'huile, ce qui a une incidence sur le
déclenchement d'une défaillance de l'hélice de la pompe (mode de défaillance tertiaire), dont le taux de
détérioration est moindre.
8 © ISO 2015 – Tous droits réservés
Légende
X Tempstemps TMDP durée estimée de fonctionnement avant défaillance du
MDP
Y gravité du paramètre TMDS durée estimée de fonctionnement avant défaillance du
MDS
1 MDP: mode de défaillance primaire (trait plein) TMDT durée estimée de fonctionnement avant défaillance du
MDT
2 MDS: mode de défaillance secondaire a temps de déclenchement du mode de défaillance
secondaire
(trait interrompu)
3 MDT: mode de défaillance tertiaire b temps présent
(trait mixte à deux tirets)
IF facteur d'influence c temps de déclenchement du mode de défaillance
tertiaire
Figure 2 — Facteurs d'influence
5.3 Identification des tendances, réglage des limites d'alerte, d'alarme et de mise à zéro
(arrêt)
La valeur de consigne pour la définition de la défaillance concernant un paramètre ou un descripteur est
la valeur finale qu'il atteint au moment de la panne. Cette valeur est normalement déterminée à partir
de l'historique de la défaillance.
Toutefois, la valeur de consigne d’arrêt est la valeur du paramètre ou du descripteur au moment de
l'arrêt de la machine et elle est normalement inférieure à la valeur de consigne de défaillance. Cette
valeur est normalement déterminée à partir de normes, d’orientations du fabricant et de l'expérience. Il
s'agit de la valeur normalement utilisée pour définir la panne. Toutefois, cette valeur ne reflète pas
normalement la panne totale du fait de sa valeur de consigne inférieure, requise pour empêcher un
dommage consécutif ou une défaillance catastrophique.
Les limites d'alerte et d'alarme sont normalement fixées à une valeur inférieure à la valeur de consigne
d’arrêt. Cette valeur est généralement déterminée en se basant sur le temps requis pour la
maintenance; il convient toutefois que de telles valeurs d'alerte tiennent compte des paramètres
suivants:
a) le niveau de confiance du pronostic;
b) les exigences de production future;
c) les délais requis pour la livraison des pièces de rechange;
d) le temps requis pour la planification de la maintenance;
e) l'étendue des travaux requise pour remédier aux défauts;
f) l’extrapolation et les projections des tendances.
La différence fondamentale entre projection d'une tendance et extrapolation d’une tendance réside
dans le fait que la projection nécessite l'estimation de données futures suivie du lissage de la courbe
alors que la courbe d'extrapolation est uniquement ajustée aux données existantes (Figure 3). La
plupart des lissages actuels sont, par nature, des extrapolations en ce sens qu'une courbe est extrapolée
à l'aide des données existantes.
Ce processus exige une bonne compréhension du comportement d'un ensemble de paramètres pour un
mode de défaillance donné et des conditions données. La projection de la tendance nécessite des
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équations mathématiques exprimant le taux de changement d'une variable qui décrit la détérioration
d'un mode de défaillance donné dans des conditions données.
Un exemple du concept est une équation décrivant le taux de changement de la valeur d'une
accélération totale pour un roulement à billes du type 6 3166316 monté sur palier, tournant à
3 000 tr/min, lubrifié avec une huile minérale d'une viscosité de 220 cSt, à 80 °C. Si ces équations sont
connues, les projections de la tendance donnent alors des pronostics beaucoup plus exacts que les
extrapolations, car le comportement futur des données est connu.
Légende
X Tempstemps 1 valeur de panne
Y valeur du paramètre 2 point de mise à zéro
x points connus 3 extrapolation
0 points de comportement 4 projection
a DEFAD (extrapolation) 5 temps présent
b DEFAD (projection)
Figure 3 — Extrapolation en fonction de la projection
5.4 Analyse de paramètres multiples
Le pronostic peut se faire à l'aide d'un seul ou de plusieurs paramètres. L'analyse de paramètres
multiples est l'utilisation simultanée de données pertinentes dans un seul et même système. Ce concept
est primordial pour les pronostics en ce sens qu'il est possible d'observer la relation entre les
paramètres et pas seulement les paramètres eux-mêmes. Ceci est particulièrement important pour des
paramètres différents mais éventuellement interdépendants, tels que la température du palier et la
viscosité de l'huile (voir Figure 4).
Un des principes de l'analyse de paramètres multiples réside dans le fait que la technique identifie
simultanément les paramètres (variables non filtrées/non traitées
...
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