ICS25.040.40 CCS N 19 中华人民共和国国家标准 GB/T41397—2022 生产过程质量控制 故障诊断 Qualitycontrolof productionprocessFaultdiagnostics 2022-11-01实施 2022-04-15发布 国家市场监督管理总局 发布 国家标准化管理委员会 GB/T41397—2022 目 次 前言 范围 2 规范性引用文件 3 术语和定义 缩略语 5 故障诊断流程 6 故障诊断要素 6.1 总则 6.2 状态监测数据 6.3 诊断知识 6.4 故障机理和失效模式分析 7故障诊断方法 7.1 总则 7.2 诊断方法选择 7.3 定量分析方法 7.3.1 总则 7.3.2 解析模型方法 7.3.3 数据驱动方法 7.4定性分析方法 7.4.1 总则 7.4.2 因果模型方法 7.4.3 抽象层次方法 7.4.4 专家系统方法 7.4.5 定性仿真方法 7.5诊断方法改善 8系统功能要求 附录A（资料性） 典型故障模式 10 附录B（资料性） 诊断结论报告 11 附录C（资料性） 故障诊断方法参考 13 参考文献 14 GB/T41397—2022 前言 本文件按照GB/T1.1一2020《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定 起草。 请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任， 本文件由中国机械工业联合会提出。 本文件由全国工业过程测量控制和自动化标准化技术委员会（SAC：TC124）归口。 本文件起草单位：华中科技大学、机械工业仪器仪表综合技术经济研究所、中国石油大学（北京）、浙 江中控技术股份有限公司、东风设计研究院有限公司、南昌大学、北京联华科技有限公司、无锡职业技术 学院、中国烟草总公司职工进修学院。 本文件主要起草人：周纯杰、王凯、俞文光、张来斌、王成城、游和平、何定坤、王金江、黄文君、 王德吉、陈召坤、王春喜、刘建胜、焦祥、迟圣威。 GB/T41397—2022 生产过程质量控制 故障诊断 1范围 本文件规定了离散制造领域数字化车间的设备故障诊断流程、诊断要素和诊断方法， 本文件适用于指导离散制造领域数字化车间针对生产过程质量控制开展故障诊断。 规范性引用文件 2 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文 本文件。 GB/T78262012 系统可靠性分析技术失效模式和影响分析（FMEA）程序 GB/T22394.1一2015机器状态监测与诊断数据判读和诊断技术第1部分：总则 GB/T37942—2019生产过程质量控制设备状态监测 3术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 3.1 anomaly 异常 系统中的不规则或反常，偏离标准状态。 ［来源：GB/T20921—2007，5.4] 3.2 描述符 Fdescriptor 由原始的或处理过的参数或者外部观察导出的数据项。 ［来源：GB/T20921—2007.7.2] 3.3 失效 文failure 设备丧失完成某项规定功能的能力。 注：失效是区别于故障的事件，而故障是一种状态。 ［来源：GB/T20921—2007，2.7] 3.4 失效模式failuremode 可观测到的失效效应。 ［来源：GB/T20921—2007，5.6] 3.5 故障fault 当机器的一个部件或组件劣化或出现可能导致机器失效的反常状态时，部件所处的状态 注1：故障可以是失效的结果，但未失效也可能存在故障 1 GB/T41397—2022 注2：计划内的活动或者缺乏外部资源都不是故障。 ［来源：GB/T20921—2007，2.8］ 3.6 置信度 confidencelevel 表示诊断的正确程度的质量准则。 注1：它以百分率来表示。 注2：它表示误差源对输出结果精度的最终可靠性或置信程度的累积影响，可以通过计算或者加权评估系统来 确定。 ［来源：GB/T23713.1—2009，3.2] 3.7 诊断 diagnostics 为确定故障或失效的性质（种类、状况、程度），而检验的症状和症候群 ［来源：GB/T20921—2007，2.6］ 4缩略语 下列缩略语适用于本文件。 FTA：故障树分析（FaultTreeAnalysis) FMEA：失效模式与影响分析（FailureModeandEffectsAnalysis） FMECA：失效模式影响及其危害性分析（FaultMode，EffectsandCriticalityAnalysis） FMSA：失效模式症状分析（FailureModeSymptomsAnalysis） 5 故障诊断流程 故障诊断主要包括故障检测、故障模式识别、故障定位、故障评价和故障决策五部分，故障诊断流程 如图1所示。 2 GB/T41397-—2022 诊断对象 状态监测 监测信息 否 是否异常 是 故障检测 维护 是否收障 故障模式识别 诊 故障定位 断 收障位置 故障评价 ，故障等级 故障决策 图1故障诊断的一般流程 故障诊断的一般流程包括以下几个部分。 a) 状态监测：通过监测手段监测系统或部件运行状态的信息与特征参数，状态监测按照 GB/T37942—2019描述的方法执行。 b) 故障检测：故障检测应对过程参数、过程状态及其特征量进行检测，通过不同传感器获取的信 号表征系统的工作状态。当所检测信号的功能指标变化在充许的范围且波动幅度在正常范 围，系统正常运行；当所检测信号的功能指标超出允许的范围或波动幅度超出正常范围，系统 运行异常。常见的故障表征量包括但不限于以下内容：振动和噪声；材料裂纹及缺陷损伤；磨 损与腐蚀；温度、压力、流量变化等 ） 故障模式识别：故障模式识别技术结合计算机系统对设备运行状况采用短时信号处理技术，从 信号中萃取有用的特征，通过模式分类器利用这些特征来识别故障类型（具体内容可参考附录 A)。 (P 故障定位：应根据检测到的故障信息，定位故障源。故障定位需要将故障检测和模式识别获得 的数据结合起来进行分析，主要手段包含试运行及软件检查。 故障评价：根据故障源的部位、故障信息及系统结构，将故障对系统性能指标、功能的影响等做 e) 出判断或估计，确定故障严重等级 故障决策：根据对系统状态的判断和当前信号预测状态的趋势分析，决定应采取的对策和措 施。故障决策应提供故障诊断报告（具体内容可参考附录B），至少包括列出设备可能损坏的 部件、列举与这些部件有关的故障、描述可观察到的故障症状等信息 g） 维护：当发生异常且未发生故障时进入维护功能，预测性维护功能见GB/T40571一2021。 3 GB/T41397—2022 6故障诊断要素 6.1总则 故障诊断要素是开展故障诊断工作前需要进行的工作和准备的支撑材料，包含状态监测数据、诊断 知识、故障机理和失效模式分析三部分 6.2状态监测数据 所有用于状态监测的测量一般都适用于诊断。诊断时选用状态监测系统直接或处理得到的描述 符，因为描述符通常对故障更灵敏。状态监测数据按照GB/T22394.1一2015描述的具体内容执行。 6.3 诊断知识 诊断知识的构成如图2所示，具体划分如下所示 a 生产知识 生产知识用于描述车间设备在生产过程中的动态行为，确定故障诊断的分析背景和环境。其 中包括过程知识与控制知识。 ·过程知识：过程知识用于反映生产加工中具有时序的动态过程。当一个过程可以用数学 模型来描述，则过程知识能用一段计算机程序来描述 ·控制知识：控制知识提供生产操作与设备控制知识，即关于设备在操作和输人信号下的响 应动作行为。 b）设备知识 由设备设计文件、专家经验等提供知识支撑，描述设备的静态特性，包含了基于设备的安全、功 能与结构知识。 。安全知识：属于领域专家在长期实践中针对智能设备的故障诊断积累起来的启发式知识， 主要包含故障征兆知识、异常检测知识、安全决策知识与设备维护知识，用于对故障各种 特征同性值表现为异常时的一种定性或定量描述，支持针对各类故障检测和维修方案的 的故障诊断具有一定参考意义。 ·功能知识：用于反映设备在生产中的服务能力、工作范围，主要用于支持对于故障行为的 评估与认定。 。结构知识：包含描述设备的元件组成与内在结构知识，用于故障的形成过程分析和定位 4 GB/T41397—2022 故障诊断知识构成 生产知识 设备知识 过程知识 控制知识 安全知识 功能知识 结构知认 故障征兆知识 异常检测知识 安全决策知识 设备维护知识 图2 故障诊断知识构成 6.4故障机理和失效模式分析 和GBT22394.1—2015描述的方法执行。 7故障诊断方法 7.1总则 故障诊断方法可支持故障检测、故障模式识别、故障定位、故障评价和故障决策功能。 故障诊断方法可分为定量分析方法和定性分析方法。 a) 定量分析方法。依据统计数据建立系统模型，并用模型计算出分析对象的各项指标及其数值 的一种方法。该方法适用于有大量的历史数据或能够建立系统精确解析模型的系统故障 诊断。 b) 定性分析方法。在缺乏可靠数据时借助定性分析工具和行业专家的直觉、经验，分析对象过去 和现在的延续状况及最新的信息资料，对分析对象的性质、特点和发展变化规律做出判断的方 法。该方法利用的是专家的经验和事物之间的因果关系，适用于故障逻辑关系比较明确的 系统。 7.2诊断方法选择 具体的诊断方法选择流程如图3所示，主要包括设备分析、诊断因素分析、方法选择三部分。附录 C给出了制造车间常见设备类型的故障诊断方法。在实际应用中可以将定量和定性的方法结合使用， 定量或定