ISO 13381-1:2004
(Main)Condition monitoring and diagnostics of machines — Prognostics — Part 1: General guidelines
Condition monitoring and diagnostics of machines — Prognostics — Part 1: General guidelines
ISO 13381-1:2004 provides guidance for the development of prognosis processes. It is intended to allow the users and manufacturers of condition monitoring and diagnostics systems to share common concepts in the fields of machinery fault prognosis; to enable users to determine the necessary data, characteristics and behaviour necessary for accurate prognosis; to outline an appropriate approach to prognosis development; and to introduce prognoses concepts in order to facilitate the development of future systems and training.
Surveillance et diagnostic des machines — Pronostic — Partie 1: Lignes directrices générales
L'ISO 13381-1:2004 fournit des lignes directrices relatives au développement des processus de pronostic. Elle est destinée à permettre aux utilisateurs et aux fabricants de systèmes de surveillance et de diagnostic de partager des concepts communs en matière de pronostic des défauts d'une machine, à permettre aux utilisateurs de déterminer les données, caractéristiques et comportements requis pour pouvoir faire un pronostic précis, à esquisser une approche appropriée du développement d'un pronostic, et à introduire des concepts de pronostic afin de faciliter le développement futur de systèmes et de formations.
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INTERNATIONAL ISO
STANDARD 13381-1
First edition
2004-11-01
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 13381-1:2004(E)
©
ISO 2004
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ISO 13381-1:2004(E)
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Published in Switzerland
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ISO 13381-1:2004(E)
Contents Page
Foreword. iv
Introduction . v
1 Scope. 1
2 Normative references. 1
3 Terms and definitions. 1
4 Pre-requisite data required. 2
5 Prognosis concepts. 3
5.1 Basic concepts. 3
5.2 Influence factors. 5
5.3 Setting alert, alarm and trip (shut-down) limits . 6
5.4 Multiple parameter analysis. 8
5.5 Initiation criteria. 10
5.6 Prognosis of failure mode initiation. 11
6 Failure and deterioration models used for prognostics . 12
6.1 Modelling concepts for failure mode behaviour. 12
6.2 Modelling types. 13
7 Generic prognosis process. 13
7.1 Prognosis confidence levels . 13
7.2 Prognosis process. 13
8 Prognosis report. 15
Annex A (normative) Condition monitoring flowchart . 16
Annex B (normative) Example of the determination of the confidence level of a prognosis. 17
Annex C (informative) Failure modelling techniques . 18
Bibliography . 20
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ISO 13381-1:2004(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 13381-1 was prepared by Technical Committee ISO/TC 108, Mechanical vibration and shock,
Subcommittee SC 5, Condition monitoring and diagnostics of machines.
ISO 13381 consists of the following parts, under the general title Condition monitoring and diagnostics of
machines — Prognostics:
Part 1: General guidelines
Future parts are under preparation and are intended to outline modelling methods and techniques applicable
to prognostics.
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ISO 13381-1:2004(E)
Introduction
The complete process of machine condition monitoring consists of five distinct phases, as follows:
detection of problems (deviations from normal conditions);
diagnosis of the faults and their causes;
prognosis of future fault progression;
recommendation of actions;
post-mortems.
As far as the prognosis of machine health is concerned (which demands prophecies of future machine
integrity and deterioration), there can be no exactitude in the process requiring statistical or testimonial
approaches to be adopted. Standardization in prognosis of machine health therefore embodies guidelines,
approaches and concepts rather than procedures or standard methodologies.
Prognosis of future fault progressions requires foreknowledge of the probable failure modes, future duties to
which the machine will/might be subjected, and a thorough understanding of the relationships between failure
modes and operating conditions. This can demand the collection of previous duty and cumulative duty
parameters, along with condition and performance parameters, prior to extrapolations, projections and
forecasts.
Also, there are a growing number of models for damage initiation and damage progression. Prognosis
processes need to accommodate these and future analytical damage models.
As computing power increases and multiple parameter analysis becomes a reality, the ability to predict the
initiation of a failure mode is not inconceivable if the initiation criteria, expressed as a set of parameter values
for a given mode, are known as well as their future behaviour for a given set of conditions.
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INTERNATIONAL STANDARD ISO 13381-1:2004(E)
Condition monitoring and diagnostics of machines —
Prognostics —
Part 1:
General guidelines
1 Scope
This International Standard provides guidance for the development of prognosis processes. It is intended
to allow the users and manufacturers of condition monitoring and diagnostics systems to share common
concepts in the fields of machinery fault prognosis,
to enable users to determine the necessary data, characteristics and behaviour necessary for accurate
prognosis,
to outline an appropriate approach to prognosis development, and
to introduce prognoses concepts in order to facilitate the development of future systems and training.
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 13372, Condition monitoring and diagnostics of machines — Vocabulary
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 the following apply.
3.1
prognosis
estimation of time to failure and risk for one or more existing and future failure modes
3.2
confidence level
figure of merit that indicates the degree of certainty that the diagnosis/prognosis is correct
NOTE 1 It is expressed as a percentage.
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ISO 13381-1:2004(E)
NOTE 2 This value is essentially a figure representing 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.
3.3
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
3.4
failure modes effects analysis
FMEA
pre-production design and development process to help determine the ways that a machine could fail, and to
assess the associated effects of such failure
NOTE The FMEA procedure is outlined in BS 5760-5.
3.5
failure modes effects criticality analysis
FMECA
process that adds an economic, financial and/or safety component to FMEA to assist in maintenance
management decisions
NOTE The FMECA procedure is outlined in IEC 60812.
3.6
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 This process is outlined in ISO 13379.
3.7
estimated time to failure
ETTF
estimation of the period from the current point in time to the point in time when the monitored machine is
deemed to be in the failed condition
4 Pre-requisite data required
For the general concepts for condition monitoring, see ISO 17359. These form the basis for the prognosis
process and its pre-requisites. Prognosis requires collection of documented data covering the following:
a) the total population of plant, machinery and components under observation;
b) all monitored parameters and descriptors;
c) historical operation data, and maintenance and failure data;
d) future operating and maintenance environments, requirements and schedules;
e) initial diagnosis, including identification of all existing failure modes;
f) failure modelling processes 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;
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h) alarm limits;
i) trip (shut-down) limits;
j) results of failure investigation;
k) reliability, availability, maintainability and safety data;
l) damage initiation data;
m) damage progression data.
The specific objectives of the collection of reliability data relating to current condition and field performance of
machinery are
to provide for a survey of 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, and
to provide data for improving the reliability of both the current item and future developments.
The specific objectives of the collection of data relating to current field duties and cumulative duties of
machinery are
to provide for a survey of the relationship between the actual reliability and the work done and, hence, to
enable a comparison of damage initiation and progression models with field data,
to provide data for improving the damage estimation models of both the current item and future
developments, and
to provide data for the extension of the range of applications for damage estimation models.
The specific objectives of the collection of cost data relating to monitoring equipment and usage, production
losses, secondary damage losses, maintenance activities and stores inventories of machinery are
to provide for a survey of the benefit-to-cost ratios of various alternative maintenance actions,
to improve future maintenance decisions,
to provide data for reducing the operating and maintenance costs of both the current item and future
embodiments, and
to provide cost data (along with monitored data and performance data, and also with field duty data) 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 risk for one or more existing and future failure modes, and is
normally intuitive and based on experience. Prognosis is usually effective for faults and failure modes with
known, age-related, or progressive deterioration characteristics, the simplist of which is linear. Prognostics are
most difficult for random failure modes.
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ISO 13381-1:2004(E)
A failure is defined in terms of the monitored parameters/descriptors. Monitoring data on their own is
insufficient to produce a prognosis. The general conceptual basics of a prognosis process are
a) to define the end point (usually the trip set point),
b) to establish current severity,
c) to determine/estimate the parameter behaviour and the expected rate of deterioration, and
d) to determine the estimated time to failure (ETTF).
It is important to understand that diagnostics is retrospective in nature in that it is focussed on existing data at
a given point in time.
However, prognostics is focussed on the future and, therefore, the following need to be considered:
existing 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 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; the conditions or assumptions under which
prognoses remains valid.
The general relationship concepts may be graphically represented using causal tree modelling as shown in
Figure 1 (FM stands for failure mode).
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Figure 1 — Causal tree relationships
5.2 Influence factors
Influence factors are parameters that effect the deterioration rate of a failure mode, such as temperature,
viscosity, clearance, load and speed. Each influence factor may be considered to be a symptom of an existing
failure mode and is represented in Figure 1 by the solid lines that connect existing failure mode trends.
Influence factors also have effects on the progression and initiation of other either existing or future faults (see
Figure 2).
An example of a situation as described by Figure 2 is where the initial parameter of vibration, due to 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 progresses to failure, the
leakage results in 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.
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ISO 13381-1:2004(E)
Key
X time T is the estimated time to failure of the PFM
PFM
Y severity of parameter T is the estimated time to failure of the SFM
SFM
1 PFM: primary failure mode (solid line) T is the estimated time to failure of the TFM
TFM
a
2 SFM: secondary failure mode (dashed line)
Time of secondary failure mode initiation.
b
3 TFM: tertiary failure mode (dotted line)
Present time.
IF is the influence factor c
Time of tertiary failure mode initiation.
Figure 2 — Influence factors
5.3 Setting alert, alarm and trip (shut-down) limits
The failure definition set point for a parameter/descriptor is the final value that 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/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
does not usually reflect the fully failed condition, due to its lower set point required to prevent consequential
damage or catastrophic failure.
Alert and alarm limits are normally set at a value less than the trip set point. This value is usually based on the
maintenance lead time required. However, the following parameters should be known before deciding such
alert values:
a) the confidence level of the prognosis;
b) future production requirements;
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c) delivery lead times for spare parts;
d) maintenance planning lead time required;
e) scope of work required to rectify faults;
f) trend extrapolation and projection.
The basic difference between trend extrapolation and trend projection is that projection requires the estimation
of future data followed by curve fitting, whereas an extrapolation curve is fitted only to existing data (see
Figure 3). Most current curve fitting is extrapolative in nature, in that a curve is extrapolated using existing
data points.
Key
X time 3 extrapolation
Y value of parameter 4 projection
x known points 5 present time
O behaviour points
a
1 failure value ETTF (extrapolation).
b
2 trip set point ETTF (projection).
Figure 3 — Extrapolation versus projection
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Th
...
NORME ISO
INTERNATIONALE 13381-1
Première édition
2004-11-01
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
ISO 13381-1:2004(F)
©
ISO 2004
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ISO 13381-1:2004(F)
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Publié en Suisse
ii © ISO 2004 – Tous droits réservés
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ISO 13381-1:2004(F)
Sommaire Page
Avant-propos. iv
Introduction . v
1 Domaine d'application. 1
2 Références normatives. 1
3 Termes et définitions . 1
4 Données préalables requises . 2
5 Concept de pronostic . 4
5.1 Concepts de base . 4
5.2 Facteurs d'influence. 5
5.3 Réglage des limites d'alerte, d'alarme et de mise à zéro (arrêt) . 6
5.4 Analyse de paramètres multiples. 8
5.5 Critères de déclenchement . 10
5.6 Pronostic de déclenchement du mode de défaillance . 11
6 Modèles de défaillance et de détérioration utilisés pour les pronostics . 12
6.1 Concepts de modélisation du comportement du mode de défaillance. 12
6.2 Types de modélisation. 13
7 Processus générique de pronostic . 13
7.1 Niveaux de confiance des pronostics. 13
7.2 Processus de pronostic . 14
8 Rapport de pronostic. 15
Annexe A (normative) Organigramme de surveillance . 17
Annexe B (normative) Exemple de détermination du niveau de confiance dans le pronostic . 18
Annexe C (informative) Techniques de modélisation des défaillances. 19
Bibliographie . 21
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ISO 13381-1:2004(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 13381-1 a été élaborée par le comité technique ISO/TC 108, Vibrations et chocs mécaniques,
sous-comité SC 5, Surveillance et diagnostic des machines.
L'ISO 13381 comprend les parties suivantes, présentées sous le titre général Surveillance et diagnostic des
machines — Pronostic:
Partie 1: Lignes directrices générales
De futures parties sont en préparation, qui sont destinées à brosser des méthodes de modélisation et des
techniques applicables au pronostic.
iv © ISO 2004 – Tous droits réservés
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ISO 13381-1:2004(F)
Introduction
Le processus complet de surveillance de l'état des machines se compose de cinq phases distinctes, comme
suit:
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 nécessitant une approche
statistique ou testimoniale. La normalisation en matière de pronostic du bon état d'une machine doit donc
formuler des lignes directrices, des approches et des concepts plutôt que des modes opératoires ou des
méthodologies normalisées.
Le pronostic d'une future progression de défauts nécessite la connaissance préalable des modes de
défaillance probable, 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 collecter des paramètres relatifs aux sollicitations antérieures et cumulées
ainsi que des paramètres d'état et de performance avant de procéder à des extrapolations, projections et
prévisions.
Il existe également un nombre croissant de modèles de déclenchement et de progression des dommages.
Les processus de pronostic doivent adapter ces modèles analytiques de dommage et les futurs modèles.
La puissance de calcul augmentant et l'analyse de paramètres multiples devenant une réalité, la capacité de
prévoir le déclenchement d'un mode de défaillance n'est pas inconcevable, mais il est nécessaire que les
critères de déclenchement, exprimés sous la forme d'un ensemble de paramètres pour un mode donné,
soient connus, de même que leur comportement ultérieur pour un ensemble donné de conditions.
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NORME INTERNATIONALE ISO 13381-1:2004(F)
Surveillance et diagnostic des machines — Pronostic —
Partie 1:
Lignes directrices générales
1 Domaine d'application
La présente Norme internationale fournit des lignes directrices relatives au développement des processus de
pronostic. Elle est destinée à
permettre aux utilisateurs et aux fabricants de systèmes de surveillance et de diagnostic de partager des
concepts communs en matière de pronostic des défauts d'une machine,
permettre aux utilisateurs de déterminer les données, caractéristiques et comportements requis pour
pouvoir faire un pronostic précis,
esquisser une approche appropriée du développement d'un pronostic, et
introduire des concepts de pronostic afin de faciliter le développement futur de systèmes et de formations.
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 13372, Surveillance et diagnostic des machines — Vocabulaire
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 ainsi que les
suivants s'appliquent.
3.1
pronostic
estimation de la durée de fonctionnement avant défaillance et du risque d'existence ou d'apparition ultérieure
d'un ou de plusieurs modes de défaillance
3.2
niveau de confiance
chiffre indiquant le degré de certitude que le diagnostic/pronostic est correct
NOTE 1 Il est exprimé en pourcentage.
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ISO 13381-1:2004(F)
NOTE 2 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.
3.3
cause originelle
série de conditions et/ou d'actions qui interviennent au début d'une série d'événements qui ont pour
conséquence le déclenchement d'un mode de défaillance
3.4
analyse des modes de défaillance et de leurs effets
AMDE
aide à la conception et au développement précédant la production afin d'essayer de déterminer comment une
machine peut avoir une panne et d'évaluer les effets associés de telles défaillances
NOTE La procédure d'AMDE est esquissée dans la BS 5760-5.
3.5
analyse des modes de défaillance, de leurs effets et de leur criticité
AMDEC
procédure qui ajoute une composante économique, financière et/ou de sécurité à l'AMDE afin d'aider à
prendre des décisions en matière de gestion de l'entretien
NOTE La procédure d'AMDEC est esquissée dans la CEI 60812.
3.6
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 Ce processus est esquissé dans l'ISO 13379.
3.7
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
4 Données préalables requises
Les concepts généraux de surveillance sont esquissés dans l'ISO 17359. Ils constituent la base et le
préalable du processus de pronostic. Le pronostic nécessite la collecte de données documentées couvrant les
aspects suivants:
a) la population totale d'une usine, des machines, composants étudiés;
b) tous les paramètres surveillés et descripteurs;
c) l'historique de l'exploitation, de la maintenance et des défaillances;
d) les environnements, exigences et calendriers d'exploitation et de maintenance ultérieurs;
e) le diagnostic initial, y compris l'identification de tous les modes de défaillance existants;
f) les processus de modélisation des défaillances, ce qui peut inclure 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;
2 © ISO 2004 – Tous droits réservés
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ISO 13381-1:2004(F)
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 résultats de la recherche de défaillance;
k) les données de fiabilité, disponibilité, maintenabilité et sécurité;
l) les données relatives au déclenchement d'un dommage; et
m) les données de progression du dommage.
Les objectifs spécifiques de la collecte de données de fiabilité concernant l'état actuel et les performances sur
site d'une machine sont de
fournir une étude de 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, et
fournir des données permettant d'améliorer la fiabilité tant de la machine actuelle que des futurs
développements.
Les objectifs spécifiques de la collecte de données concernant les sollicitations actuelles sur sites et les
sollicitations cumulées de la machine sont de
fournir une étude de 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 pour la machine
actuelle que pour les futurs développements, et
fournir des données permettant d'élargir la gamme des applications des modèles d'estimation du
dommage.
Les objectifs spécifiques de la collecte de données en matière de coûts de surveillance et d'utilisation de
l'équipement, de perte de production, de pertes dues à des dommages indirects, d'opérations de maintenance
et d'inventaires du stock de machines sont de
fournir une étude 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 futures réalisations, et
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) 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.).
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5 Concept de pronostic
5.1 Concepts de base
Le pronostic est une estimation de la durée de fonctionnement avant défaillance et du risque d'existence ou
d'apparition ultérieure d'un ou de plusieurs modes de défaillance; il est normalement intuitif et repose sur
l'expérience. Le pronostic est généralement efficace pour les défauts et les modes de défaillance présentant
des caractéristiques de détérioration connues, liées à l'âge ou progressives, le plus simple étant linéaire. Les
pronostics sont très difficiles pour les modes de défaillance aléatoires.
Une défaillance doit être définie en terme 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 (généralement la mise à zéro),
b) établir la gravité actuelle,
c) déterminer ou estimer les comportements des paramètres et la vitesse de détérioration escomptée, et
d) déterminer la durée estimée de fonctionnement avant défaillance (DFAD).
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, de ce fait, doit prendre en compte les aspects suivants:
les modes de défaillance existants et 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 futurs et 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; les conditions ou les hypothèses
dans lesquelles les pronostics restent valables.
Les concepts généraux de relation peuvent faire l'objet d'une représentation graphique utilisant la
modélisation par l'arbre de causalité de la Figure 1 (où FM signifie mode de défaillance).
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Figure 1 — Relations de l'arbre causal
5.2 Facteurs d'influence
Les facteurs d'influence sont les paramètres qui affectent le taux de détérioration d'un mode de défaillance,
tels que la température, la viscosité, le jeu, la charge et la vitesse. Chaque facteur d'influence peut être
considéré comme un symptôme d'un mode de défaillance existant; ces facteurs sont représentés à la
Figure 1 par des traits continus qui relient les tendances des modes de défaillance existants. Les facteurs
d'influence ont également des effets sur la progression et le déclenchement d'autres défauts existants ou
futurs (voir Figure 2).
Un exemple de situation est décrit à la Figure 2, où le paramètre initial de vibrations, dues à un défaut du
palier de la pompe à huile lubrifiante (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. Ce dispositif d'étanchéité progressant vers la défaillance, la fuite 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.
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Légende
X temps T est le temps estimé à la défaillance du MDP
MDP
Y gravité du paramètre T est le temps estimé à la défaillance du MDS
MDS
1 MDP: mode de défaillance primaire (trait plein) T est le temps estimé à la défaillance du MDT
MDT
a
2 MDS: mode de défaillance secondaire Temps de déclenchement du mode de défaillance
(trait interrompu) secondaire.
b
3 MDT: mode de défaillance tertiaire Temps présent.
(trait mixte à deux tirets)
c
Temps de déclenchement du mode de défaillance
IF est le facteur d'influence tertiaire.
Figure 2 — Facteurs d'influence
5.3 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 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. Elle sert
normalement à 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. Cette
valeur est généralement déterminée en se basant sur le temps requis pour la maintenance. Il convient
cependant de connaître les paramètres suivants avant de décider de les intégrer dans ces valeurs d'alerte:
a) le niveau de confiance du pronostic;
b) les exigences de production future;
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c) le temps requis pour la livraison des pièces de rechange;
d) le temps requis pour la planification de la maintenance;
e) le domaine des travaux prévu pour remédier aux défauts;
f) l'extrapolation et la projection des tendances.
La différence fondamentale entre extrapolation et projection 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 (voir Figure 3). La plupart des lissages actuels
sont, par nature, des extrapolations en ce sens qu'une courbe est extrapolée à l'aide des points de mesure
existants.
Légende
X temps 3 extrapolation
Y valeur du paramètre 4 projection
x points connus 5 temps présent
O points de comportement
a
1 valeur de panne DEFAD (extrapolation).
b
2 point de mise à zéro DEFAD (projection).
Figure 3 — Extrapolation en fonction de la projection
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Ce processus exige que le comportement d'un ensemble de paramètres soit compris pour un mode de
défaillance donné et des conditions données. La projection de la tendance nécessite des 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 ci-dessus serait une équation décrivant le taux de changement de la valeur d'une
accélération totale pour un roulement à billes du type 6316 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.
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'affichage simultané de toutes les données 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, ce qui 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 doit simultanément
identifier à la fois les tendances des paramètres (variables non filtrées/non traitées) et celles des descripteurs
(données filtrées/traitées). L'emploi de filtres à bande étroite permet de diviser les spectres en éléments
distincts, l'amplitude de la bande pouvant ensuite servir à établir la tendance de l'analyse des paramètres
multiples. Pour chaque bande étroite, la valeur de consigne de la définition de la défaillance est l'amplitude
maximale admissible pour chaque bande.
Cela permet, par exemple, de tracer la courbe de l'amplitude de chaque bande étroite en fonction d'autres
descripteurs de vibrations, des résultats de l'analyse de l'huile, des paramètres du processus et des valeurs
des performances afin d'identifier et d'établir des relations entre chacun d'eux.
La difficulté de l'analyse des paramètres multiples réside dans le fait que chaque variable aura une unité de
mesure différente, ce qui s'aggrave si la variable peut atteindre la même valeur plusieurs fois dans la vie du
composant (voir Figure 4). L'identification des tendances et des alarmes de l'analyse de paramètres multiples
se complique également lorsque la valeur de la variable est nulle en cas de panne (par exemple le débit ou la
pression).
Le fait qu'un axe commun de gravité doive être utilisé pour le pronostic constitue une différence clé entre
l'analyse normalisée de paramètres multiples pour la surveillance et celle pour un pronostic.
Pour simplifier, cela peut être ramené à un pourcentage de durée d'utilisation, où la vie utile est à 0 % lorsque
la machine n'a pas fonctionné et à 100 % lorsque la machine est en panne. À ce stade, les données
susceptibles de s'approcher de zéro lorsque la machine est en panne (telles que le débit ou la pression)
doivent être inversées, afin de refléter la relation «% de durée d'utilisation».
Il importe, en faisant un pronostic basé sur l'analyse de paramètres multiples, de comprendre les éléments
suivants pour chaque paramètre et/ou descripteur utilisé:
la valeur initiale, représentant 100 % de vie active ou un nouvel état;
la valeur finale, représentant 0 % de vie active ou une panne;
la manière dont le comportement du paramètre et/ou du descripteur reflète le développement du mode de
défaillance et la réduction associée de la vie active.
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Légende
X valeur de référence indépendante
Y valeur du paramètre
1 paramètre 1
2 paramètre 2
3 paramètre 3
4 paramètre 4
5 paramètre 5
Figure 4 — Exemple d'affichage de paramètres multiples
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5.5 Critères de déclenchement
Pour les futurs modes de défaillance, ces facteurs d'influence doivent d'abord être décrits comme des critères
de déclenchement, en ce sens que le même paramètre peut être à la fois un facteur d'influence pour le mode
existant et un critère de déclenchement d'un futur mode. Ceci introduit le concept de série de critères de
déclenchement lorsque la cause originelle d'un mode de défaillance peut être décrite en termes de série de
différents paramètres qui mesurent directement ou indirectement l'apparition de ce mode de défaillance (voir
Figure 5).
Un mesurage direct peut porter sur la position d'un robinet, tandis qu'un mesurage indirect concerne un
symptôme de changement, par exemple de la température.
Légende
X temps
Y durée d'utilisation en pourcentage (100 % = panne; 0 % = durée de vie totale)
FM1 action
FM2 état et action
a
Série de critères de déclenchement.
b
Temps présent.
c
Estimation de l'extrapolation.
Figure 5 — Critères de déclenchement du mode de défaillance
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5.6 Pronostic de déclenchement du mode de défaillance
Il convient de toujours ramener le déclenchement d'un mode de défaillance à sa cause originelle. La cause
originelle en elle-même peut être décrite en termes de série d'états et d'actions, un état engendrant
généralement une vitesse de changement constante et une action entraînant généralement un changement
par palier (voir Figure 5).
En appliquant les techniques d'analyse de paramètres multiples, on peut avoir facilement la preuve d'actions
et d'états ainsi que de leur interdépendance. Les critères de déclenchement d'un mode de défaillance,
exprimés sous la forme d'une série de valeurs pour tous les paramètres surveillés, peuvent donc servir à
déclencher des alarmes indiquant qu'un mode de défaillance a été déclenché une fois cette série de valeurs
atteinte ou dépassée.
...
Questions, Comments and Discussion
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