标准解读
《GB/T 41397-2022 生产过程质量控制 故障诊断》是一项国家标准,旨在提供一套系统的方法来帮助制造业企业通过有效的故障诊断技术提高生产过程的质量控制水平。该标准覆盖了从故障识别到分析直至采取纠正措施的全过程,并且适用于各种类型的制造环境。
标准首先定义了一系列术语和定义,明确了“故障”、“故障模式”、“故障原因”等关键概念,为后续内容的理解奠定了基础。接着,它介绍了进行有效故障诊断所需的基本原则,强调了预防性维护的重要性以及持续改进的理念。
在方法论部分,《GB/T 41397-2022》详细描述了几种常见的故障诊断技术,包括但不限于基于统计的过程控制(SPC)、失效模式与效应分析(FMEA)等。这些技术被用来监测生产流程中的异常情况,及时发现潜在问题,并采取相应措施避免其对产品质量造成不利影响。
此外,该标准还提供了关于如何建立和完善故障报告系统的指导方针,鼓励企业收集并记录所有相关数据,以便于后续分析使用。同时,也讨论了利用信息技术手段如大数据分析、人工智能等现代工具辅助故障诊断的可能性及其优势。
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....
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- 现行
- 正在执行有效
- 2022-04-15 颁布
- 2022-11-01 实施




文档简介
ICS2504040
CCSN.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
Qualitycontrolofproductionprocess—Faultdiagnostics
2022-04-15发布2022-11-01实施
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
…………………………Ⅰ
范围
1………………………1
规范性引用文件
2…………………………1
术语和定义
3………………1
缩略语
4……………………2
故障诊断流程
5……………2
故障诊断要素
6……………4
总则
6.1…………………4
状态监测数据
6.2………………………4
诊断知识
6.3……………4
故障机理和失效模式分析
6.4…………5
故障诊断方法
7……………5
总则
7.1…………………5
诊断方法选择
7.2………………………5
定量分析方法
7.3………………………6
总则
7.3.1……………6
解析模型方法
7.3.2…………………6
数据驱动方法
7.3.3…………………7
定性分析方法
7.4………………………7
总则
7.4.1……………7
因果模型方法
7.4.2…………………7
抽象层次方法
7.4.3…………………7
专家系统方法
7.4.4…………………8
定性仿真方法
7.4.5…………………8
诊断方法改善
7.5………………………8
系统功能要求
8……………8
附录资料性典型故障模式
A()…………10
附录资料性诊断结论报告
B()…………11
附录资料性故障诊断方法参考
C()……………………13
参考文献
……………………14
GB/T41397—2022
前言
本文件按照标准化工作导则第部分标准化文件的结构和起草规则的规定
GB/T1.1—2020《1:》
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归口
(SAC/TC124)。
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
、、、、、。
Ⅰ
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
。
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
。
系统可靠性分析技术失效模式和影响分析程序
GB/T7826—2012(FMEA)
机器状态监测与诊断数据判读和诊断技术第部分总则
GB/T22394.1—20151:
生产过程质量控制设备状态监测
GB/T37942—2019
3术语和定义
下列术语和定义适用于本文件
。
31
.
异常anomaly
系统中的不规则或反常偏离标准状态
,。
来源
[:GB/T20921—2007,5.4]
32
.
描述符descriptor
由原始的或处理过的参数或者外部观察导出的数据项
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