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标准编号 | GB/T 41344.2-2022 (GB/T41344.2-2022) | 中文名称 | 机械安全 风险预警 第2部分:监测 | 英文名称 | Safety of machinery - Risk early-warning - Part 2: Monitor | 行业 | 国家标准 (推荐) | 中标分类 | J09 | 国际标准分类 | 13.110 | 字数估计 | 14,179 | 发布日期 | 2022-03-09 | 实施日期 | 2022-10-01 | 起草单位 | 南京理工大学、四川蜀兴优创安全科技有限公司、安徽华能集团电器有限公司、深圳国技仪器有限公司、厦门万年景新材料科技有限公司、苏州澳昆智能机器人技术有限公司、南京林业大学、中机生产力促进中心、浙江大跑科技有限公司、广东黎麦检测科技有限公司、雅砻江流域水电开发有限公司、皮尔磁电子(常州)有限公司、中国船舶重工集团公司第七〇三研究所、苏州安高智能安全科技有限公司、福建省闽旋科技股份有限公司、上海湃睿信息科技有限公司、福建大威科技有限公司、山东伽达检测有限公司、陕西泛标软件有限公司、义乌市双鸿模具有限公司、江苏强凯 | 归口单位 | 全国机械安全标准化技术委员会(SAC/TC 208) | 提出机构 | 全国机械安全标准化技术委员会(SAC/TC 208) | 发布机构 | 国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会 |
GB/T 41344.2-2022
机械安全 风险预警 第2部分:监测
Safety of machinery - Risk early-warning - Part 2: Monitor
1 范围
本文件规定了机械/机器风险预警的预警监测流程、监测要素确定、监测数据处理。
本文件适用于与机械安全相关的机械/机器自身因素、环境因素、操作人员因素等多方面数据的
监测。
2 规范性引用文件
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
件,仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于
本文件。
GB/T 30174-2013 机械安全 术语
GB/T 41344.1-2022 机械安全 风险预警 第1部分:通则
3 术语和定义
GB/T 30174-2013和GB/T 41344.1-2022界定的以及下列术语和定义适用于本文件。
3.1
监测
通过感知和传输技术获取目标对象的实时数据,并按约定的方式对数据进行处理和分析后输出结
果的过程。
3.2
监测对象
根据风险预警需要约定监视并测量的目标对象或参数。
注:目标对象通常为人、机器和工作环境中的声、光、热等。
3.3
监测区域
根据风险预警需要确定的目标空间或范围。
3.4
监测要素
根据风险预警需要约定监视并测量的目标对象的属性或性能特性。
注:目标对象的属性或性能特性通常为人的空间位置、机器的运行状态、噪声的强度、振动频率、粉尘浓度等。
4 预警监测流程
机械/机器风险预警监测流程一般包括:监测要素确定、数据采集、数据操作、数据分析和数据输出,
示意见图1。
风险预警监测流程的主要内容包括:
a) 监测要素确定---确定人、机器、环境及其复合效应等要素;
b) 数据采集---通过感知和传输技术从目标对象获取实时数据;
c) 数据操作---对采集到的信息进行滤波、放大等相关操作,使其可用于数据分析;
d) 数据分析---将处理后的有效数据按照一定的模型进行趋势预测,做出推断分析;
e) 数据输出---将分析后的数据按照数据类别的输出形式进行输出。
5 监测要素确定
在确定监测区域、监测对象后,确定监测要素,监测要素主要包括人的状态信息、机器的状态信息、
环境的状态信息三方面。
---人的状态信息监测要素包括但不限于:人的安全着装、人的健康状态、人的空间位置、人的行为
轨迹。
---机器的状态信息监测要素包括但不限于:机器运行状态、机器操作状态、机器物理状态。其中
机器运行状态(如起始时间、工作参数、故障代码)和机器操作状态(如暂停、复位等)一般由机
器本身监控并将数据提供给预警监测装置。本文件重点描述机器物理状态(如振动、温度、裂
纹等),该状态信息一般由机器之外的监测装置提供。
---环境的状态信息监测要素可包括但不限于:温度、湿度、气压、气体、噪声、色彩、辐射、防火防爆(易燃气体、液体、蒸汽、粉尘)、照明(灯光)、电磁。
监测要素的示例见附录A。
6 监测数据处理
6.1 数据处理模块组成
数据处理流程由数据采集(DC)、数据操作(DM)、数据分析(DA)、数据输出(DO)、数据存档与信息
表示模块组成,见图2。数据处理开始于数据流顶端,即由监测装置的各种检测器/传感器或手动输入
数据到数据采集模块,前一模块的数据需要传送到随后的数据模块中,一直到数据输出模块,同时附加
的信息需要传送到数据存储模块。随着数据转化为信息,还需要信息显示。
6.2 数据采集(DC)
6.2.1 组成
数据采集模块给系统提供了一个获得数字信息的入口,数字信息可通过自动或人工方法进入模块。
数据采集可输入传感器的模拟信号,也可以从数据总线上采集和合并传感器信号。数据采集模块示意
见图3。
数据采集的输出包括如下:
---数字化的数据;
---时序数据;
---数据品质指示器(例如:“优”“差”“未知”“评价中”等)。
图3 数据采集模块
6.2.2 基本要求
数据采集应满足下列要求:
---规范化:数据采集各环节应有定量的要求,信息来源应满足一致性要求;
---标准化:数据采集过程中的计算和检测等操作均应按相应的技术标准进行;
---统一化:各类监测装置均应有统一的分类编码;
---程序化:数据采集应有相应的规程。
6.2.3 数据采集方法
6.2.3.1 采集途径
通常,数据的采集途径包括但不限于:
---固定式采集:监测装置固定的采集;
---移动式采集:监测装置不固定的采集;
---混合式采集:固定式与移动式监测进行互补式监测。
6.2.3.2 采集间隔
无论是连续或周期采样,均需考虑测量时间间隔。测量时间间隔主要取决于监测要素以及相关参
数的变化率。同时,测量时间间隔还需考虑监测装置运行周期、费用和关键性等因素的影响。
6.2.3.3 采集速率
对于人的监测,应实时监控其安全防护的有无情况以及工作状态。
对于机器的监测,数据采集速率应足够快,应能在其工况改变前捕捉到完整的数据集。
对于环境的监测,数据应进行实时采集,非突变或很难突变的监测数据可采用分时采集。
6.2.3.4 采集位置
对于人的监测,监测装置的安放位置应使其监测区域能覆盖人员的整个工作区域,并能准确捕捉人
的行为轨迹和位置。
对于机器的监测,监测装置的安放位置应选择在最能测出监测要素变化的位置,并能准确采集机器
的状态数据。
对于环境的监测,监测装置安放位置应尽可能多,使它们在不同位置通过各种传感器对环境温度、
湿度、噪声、粉尘、可燃气体、火花等多个参数进行监测。
各监测点应具有唯一性标识。宜使用永久性标牌或识别码。对各采集位置考虑的因素还包括但不
限于:
---安全性;
---对故障状态变化的灵敏性;
---降低对其他影响因素的灵敏性;
---测量重复性;
---信号衰减或损失;
---可接近性;
---环境影响;
---费用。
6.3 数据操作(DM)
6.3.1 组成
数据操作模块处理来自数据采集的数据并将其转换成所需要的形式。该模块功能是通过对采集到
的信息进行分类、滤波和放大,将信息转换成可用于数据分析的有效信息。该模块包括专业处理函数
(如快速傅里叶变换、小波变换)或以一定时间间隔进行的简单平均。数据操作模块示意见图4。
数据操作输出实例如下:
---特征提取;
---时域与频域的相互转换;
---计算出的中间值;
---虚拟传感器(输入/输出口间的压差);
---滤波;
---归一化;
---包含采样率的时间序列。
图4 数据操作模块
6.3.2 基本要求
数据操作应满足下列要求:
---对采集信号作标度变换;
---确保数据的有效性,消除干扰信息;
---确保数据的实时性;
---数据处理需要程序化。
6.3.3 数据操作过程
数据操作时,应先对数据进行分类(如将信号分为稳态信号、瞬时信号),再对数据进行滤波(如高通
滤波、低通滤波、带通滤波),最后对小信号进行放大操作。
6.4 数据分析(DA)
6.4.1 组成
数据分析模块将数据处理模块的输出按照一定的模型进行趋势推断分析。通过方程、模型、数理统
计方法等,探索数据存在的规律。数据分析模块示意见图5。
6.4.2 基本要求
数据分析应满足下列要求:
---能将有效数据按照一定类别(如人员数据、机器数据、环境数据)进行分析;
---确保数据的实时性;
---对数据的有效性做出评价;
---选择合适的数据分析模型。
6.4.3 数据分析方法
数据分析常用方法包括但不限于:
---探索性数据分析:通过各种形式的方程拟合,计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式;
---模型选定分析:在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型,然后通过进一步的分析从
中挑选一定的模型;
---推断分析:使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。
6.5 数据输出(DO)
6.5.1 组成
数据输出模块将分析后的数据集合以历史数据和实时数据的形式输出到系统指定位置。数据输出
模块输出人的状态信息、机器的状态信息和环境的状态信息三类数据。数据输出模块示意见图6。
图6 数据输出模块
6.5.2 基本要求
数据输出应满足下列要求:
---采用规定的格式输出数据;
---确保实时数据的有效性;
---输出数据能与预警分级部分衔接。
6.5.3 数据输出形式
数据输出形式主要有实时数据和历史数据。实时数据主要用于实时的预警分级,历史数据主要用
于数据分析。有......
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