T/CTIMSA 06-2019 轮胎智能制造 生产设备故障预测与健康管理规范
T/CTIMSA 06-2019 Tire intelligent manufacturing—Production facilities prognostic and health management specification
基本信息
发布历史
-
2019年12月
文前页预览
研制信息
- 起草单位:
- 软控股份有限公司、赛轮集团股份有限公司、天津市万达轮胎集团有限公司、大连橡胶塑料机械有限公司、青岛科技大学、青岛弯弓信息技术有限公司、三菱电机自动化(中国)有限公司、浦林成山(山东)轮胎有限公司、山东丰源轮胎制造股份有限公司、益阳橡胶塑料机械集团有限公司、天津赛象科技股份有限公司、桂林橡胶机械有限公司、山东玲珑轮胎股份有限公司、北京橡胶工业研究设计院有限公司
- 起草人:
- 杨慧丽、王彦松、张剑、范宗臣、夏淑文、苏庆红、杨红、段俊勇、陈亮、张晓明、张浩、邓伊娜、张晓辰、车海峰、郝玉峰、王克先
- 出版信息:
- 页数:20页 | 字数:34 千字 | 开本: 大16开
内容描述
;
ICS71.12083.00
G95
团体标准
/—
TCTIMSA062019
轮胎智能制造
生产设备故障预测与健康管理规范
—
TireintellientmanufacturinProductionfacilitiesronostic
ggpg
andhealthmanaementsecification
gp
2019-12-07发布2020-05-10实施
中国轮胎智能制造与标准化联盟发布
/—
TCTIMSA062019
目次
前言…………………………Ⅰ
1范围………………………1
2规范性引用文件…………………………1
、………………………
3术语定义和缩略语1
4故障预测与健康管理实施流程…………2
5故障预测与健康管理系统在轮胎行业的应用…………6
()……………
附录资料性附录故障预测与健康管理系统关键技术
A7
()……………………
附录资料性附录基于成型机系统设计
BPHM9
()………………
附录资料性附录以为目标的机械部件退化过程分析指南
CPHM12
()()…………………
附录资料性附录潜在失效模式及后果分析编写指南
DFMEA15
/—
TCTIMSA062019
前言
本标准按照/—给出的规则起草。
GBT1.12009
。。
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这些专利的责任
本标准由中国轮胎智能制造与标准化联盟提出并归口。
:、、、
本标准主要起草单位软控股份有限公司赛轮集团股份有限公司天津市万达轮胎集团有限公司
、、、()
大连橡胶塑料机械有限公司青岛科技大学青岛弯弓信息技术有限公司三菱电机自动化中国有限
、()、、
公司浦林成山山东轮胎有限公司山东丰源轮胎制造股份有限公司益阳橡胶塑料机械集团有限公
、、、、
司天津赛象科技股份有限公司桂林橡胶机械有限公司山东玲珑轮胎股份有限公司北京橡胶工业研
究设计院有限公司。
:、、、、、、、、、、
本标准主要起草人杨慧丽王彦松张剑范宗臣夏淑文苏庆红杨红段俊勇陈亮张晓明
、、、、、。
张浩邓伊娜张晓辰车海峰郝玉峰王克先
Ⅰ
/—
TCTIMSA062019
轮胎智能制造
生产设备故障预测与健康管理规范
1范围
,
本标准规定了轮胎智能制造生产设备的故障预测与健康管理实施流程给出了故障预测与健康管
理系统在轮胎行业的应用案例。
/,、,
本标准适用于指导轮胎企业工厂采购新设备时设备升级改造时对设备故障预测与健康管理系
。/
统的构建本标准适用于指导橡胶机械设备研发单位企业设计橡胶机械设备故障预测与健康管理系
统的构建。
2规范性引用文件
。,
下列文件对于本文件的应用是必不可少的凡是注日期的引用文件仅注日期的版本适用于本文
。,()。
件凡是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
/—机器状态检测与诊断词汇
GBT209212007
/:
机器状态监测与诊断人员培训与认证的要求第部分对认证机构和认证过
GBT23718.11
程的要求
/:
机器状态监测与诊断人员培训与认证的要求第部分振动状态监测与诊断
GBT23718.22
、
3术语定义和缩略语
3.1术语和定义
/—界定的以及下列术语和定义适用于本文件。
GBT209212007
3.1.1
预测性维修redictivemaintenance
p
,,。
强调对失效的预测并依据设备的状态采取行动以预防失效或劣化的维修
3.1.2
预防性维修reventativemaintenance
p
,、
按照固定的计划表或规定的准则实施的维修这些准则可以检测或预防功能性结构系统或部件的
,。
劣化以维持或延长使用寿命
3.1.3
性能erformance
p
、。
机器运行工艺过程中的行为特性和效率
3.1.4
故障预测与健康管理ronosticandhealthmanaement
pgg
、,
综合利用先进传感器测试性技术获取各种有用信息根据信息的变化规律并借助于各种智能算法
(、、、)、
和模型如专家系统神经网络数据融合物理模型等来监控预测和管理并提供一系列维修保障措施
以实现系统视情维修的健康状态管理解决方案。
1
定制服务
推荐标准
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