ICS21.120.20

CCSJ19

TCMCA

中國機械通用零部件工業(yè)協(xié)會團體標準

T/TCMCAXXXX—XXXX

聯軸器在線運維系統(tǒng)建設規(guī)范

Coupling-Specificationforonlineoperationandmaintenancesystemconstruction

（征求意見稿）

在提交反饋意見時，請將您知道的相關專利連同支持性文件一并附上。

XXXX-XX-XX發(fā)布XXXX-XX-XX實施

中國機械通用零部件工業(yè)協(xié)會??發(fā)布

T/TCMCAXXXX—XXXX

聯軸器在線運維系統(tǒng)建設規(guī)范

1范圍

本文件規(guī)定了聯軸器在線運維系統(tǒng)建設的整體架構、設備物聯、數據采集、大數據平臺、應用服務

和安全管理要求。

本文件適用于聯軸器在線運維系統(tǒng)的設計、開發(fā)、使用和運維。

2規(guī)范性引用文件

下列文件中的內容通過文中的規(guī)范性引用而構成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，

僅該日期對應的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本

文件。

GB/T35295-2017信息技術大數據術語

ISO/IEC27002:2022信息技術網絡安全與隱私保護信息安全控制（Information

security,cybersecurityandprivacyprotection—Informationsecuritycontrols）

3術語和定義

下列術語和定義適用于本文件。

3.1

聯軸器在線運維系統(tǒng)couplingonlineoperationandmaintenancesystem

一種通過物聯網技術實現實時采集聯軸器的轉矩、轉速、噪聲、振動和溫度等狀態(tài)信息，實現聯軸

器健康狀態(tài)在線監(jiān)測、報警實時推送、故障在線診斷以及在線運維管理的大數據平臺系統(tǒng)。

3.2

結構化數據structureddata

一種數據表示形式，按此種形式，由數據元素匯集而成的每個記錄的結構都是一致的并且可以使用

關系模型予以有效描述。

[來源：GB/T35295—2017,2.2.13]

3.3

半結構化數據semi-structureddata

不符合關系型數據庫或其他數據表的形式關聯起來的數據模型結構,但包含相關標記，用來分隔語

義元素以及對記錄和字段進行分層的一種數據化結構形式。

3.4

非結構化數據unstructureddata

不具有預定義模型或未以預定義方式組織的數據。

[來源：GB/T35295—2017,2.1.25]

3.5

階次分析orderanalysis

一個將頻譜及時間歷程與旋轉部件的RPM關聯起來的工具。

注：用于揭示振動與噪聲機理。

4整體架構

1

T/TCMCAXXXX—XXXX

聯軸器在線運維系統(tǒng)應包括設備物聯、數據采集、大數據平臺、應用服務和安全管理等模塊。設備

物聯模塊可為數據采集模塊和大數據平臺提供聯軸器設備健康數據，大數據平臺可為應用服務提供聯軸

器設備健康數據和運維服務全業(yè)務流程數據，安全管理可為聯軸器在線運維系統(tǒng)提供信息安全、設備安

全、數據安全和控制安全保障。

聯軸器在線運維系統(tǒng)建設整體架構如圖1所示。

圖1聯軸器在線運維系統(tǒng)建設整體架構圖

5設備物聯

設備物聯應滿足下列要求：

a)實現剛性聯軸器、撓性聯軸器和安全聯軸器的物聯；

b)可配備能夠檢測軸的轉矩、轉速、噪聲、振動和溫度等信息的傳感器，且可以安裝在聯軸器本

身或者與聯軸器相連的設備上；

c)可配備實現設備與云端之間的數據交換和實時監(jiān)測的通信模塊；

注：常用的通信模塊包括Lora、NB-IoT、Zigbee、Wifi、4G、5G、藍牙、433、485、以太網和光纖等。

d)確保設備的安全性。

6數據采集

數據采集應能實現對聯軸器轉矩、轉速、溫度、噪聲和振動等運行狀態(tài)、參數下發(fā)、指定時間段狀

態(tài)數據和臨時觸發(fā)狀態(tài)數據等作業(yè)操作等數據的采集，應滿足下列要求：

a)支持轉速低于60r/min的低速聯軸器數據采集，同時支持轉速高于1000r/min的中高速聯軸

器數據采集；

b)轉速傳感器的轉速范圍應能夠覆蓋12kr/min～120kr/min的轉速范圍，支持多鍵相脈沖，能

夠及時捕捉到轉速變化，能在惡劣條件下長時間運行，具備適合聯軸器安裝的設計和接口；

c)溫度傳感器的工作范圍應能夠覆蓋-400℃～120℃所需監(jiān)測的溫度范圍，誤差小于1℃±1%，

且具有溫度傳導性，適應工業(yè)環(huán)境的能力，不受消磁、油污、光線強弱影響，能在惡劣條件下

穩(wěn)定工作，具備適合聯軸器安裝的設計和接口；

d)噪聲傳感器應能夠適應聯軸器所涉及的噪聲范圍，具備20Hz～20000Hz的頻率響應范圍；

e)振動傳感器應能適應0.4KHz～10KHz(±3dB)的振動頻率范圍，靈敏度不低于100mv/g，具備屏

蔽抗干擾結構；

f)具備固件版本升級及參數下發(fā)；

2

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g)具備數據的邊緣預處理，如數據清洗、數據抽點、數據壓縮等。

7大數據平臺

7.1運維標準庫

聯軸器運維標準庫應包括下列內容：

a)安裝和調試標準：安裝位置；安裝步驟；安裝要求等。

b)維護和保養(yǎng)標準：維護周期；維護內容；維護方法；保養(yǎng)項目；保養(yǎng)周期；保養(yǎng)方法等。

c)性能檢測標準：性能檢測項目；檢測方法；檢測標準等。

d)故障處理標準：故障分類；故障處理流程；故障處理要求等。

e)安全管理標準：安全檢查；安全操作規(guī)程；事故處理等。

7.2機理模型庫

聯軸器機理模型庫應包括下列內容：

a)動力學模型：利用聯軸器在轉速和負載變化下的動態(tài)響應模型，診斷聯軸器故障；

b)熱學模型：利用聯軸器在高溫和高速下的熱量分布和熱應力模型，診斷聯軸器故障；

c)聲學模型：利用聯軸器在運行過程中產生的噪聲和振動模型，診斷聯軸器故障；

d)摩擦學模型：利用聯軸器在運行過程中的摩擦特性和摩擦磨損模型，診斷聯軸器故障。

7.3AI模型庫

聯軸器AI模型庫應包括下列內容：

a)神經網絡模型：利用神經網絡技術對聯軸器運行數據進行學習和建模，診斷聯軸器的故障；

b)支持向量機模型：利用支持向量機技術對聯軸器運行數據進行分類和識別，判斷聯軸器故障；

c)遺傳算法優(yōu)化模型：利用遺傳算法技術對聯軸器的設計和優(yōu)化進行建模和仿真，提高聯軸器性

能和可靠性；

d)模糊邏輯模型：利用模糊邏輯技術對聯軸器的運行數據進行模糊化處理，識別和判斷聯軸器故

障；

e)深度學習模型：利用深度學習技術對聯軸器的運行數據進行深度學習和特征提取，對聯軸器故

障的自動診斷和預測。

7.4診斷算法庫

聯軸器診斷算法庫應包括下列內容：

a)故障診斷算法：通過監(jiān)測聯軸器的轉矩、轉速、振動、溫度和噪聲等參數，對聯軸器進行故障

診斷，如軸承故障、磨損、斷裂、異響、松動、異常間隙、溫度高等故障；

b)故障分類算法：將聯軸器的故障分類，如齒輪故障、軸系類故障等；

c)故障預測算法：通過聯軸器的歷史數據和趨勢分析，對聯軸器未來可能出現的故障進行預測；

d)健康狀態(tài)評估算法：根據聯軸器的運行狀態(tài)和故障情況，評估聯軸器的健康狀態(tài)，為維護和保

養(yǎng)提供依據；

e)專家分析診斷算法：利用時域分析、頻域分析和時頻域分析等算法對振動和噪聲等監(jiān)測參數進

行分析（包括包絡譜、功率譜、倒譜、自相關、互相關圖譜和交叉相位譜），幫助專家進行人

工診斷聯軸器故障診斷。

7.5故障案例庫

聯軸器故障案例庫應包括下列內容：

a)裂紋/斷裂故障診斷案例；

b)異響故障診斷案例；

c)聯接件松動故障診斷案例；

d)軸承損壞故障診斷案例；

e)泄漏（油量）故障診斷案例；

3

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f)常見故障案例（包含聯軸器的常見故障、故障現象、故障原因、解決方法案例等）；

g)維修和保養(yǎng)案例庫（包含聯軸器的維修和保養(yǎng)方法、注意事項、故障排除方法案例等）。

8應用服務

8.1監(jiān)測分析

8.1.1狀態(tài)監(jiān)測。能實時從大數據平臺獲取聯軸器轉矩、轉速、溫度、噪聲和振動等狀態(tài)數據，并對

其進行可視化顯示；轉矩、轉速、噪聲和振動等數據延遲在10s內；溫度延遲時間可以在1分級。

8.1.2圖譜分析。可包括：轉矩疲勞統(tǒng)計分析（正向、反向）；轉矩趨勢分析（疲勞轉矩、最大工作

轉矩和切斷轉矩等）；基于振動數據的加速度多指標（包括最大值、最小值、均方根值、峭度、波形因

數、峰值因數和脈沖因數等）趨勢分析；基于振動數據的速度多指標（包括最大值、最小值、均方根值

等）趨勢分析；基于振動數據的包絡多指標（真峰峰值和有效值）趨勢分析；基于振動數據的位移多指

標（包括峰峰值等）分析；基于振動數據的加速度、速度和位移的波形頻譜圖（包括趨勢圖、波形圖和

頻譜圖）分析；基于振動數據的加速度、速度和位移的包絡圖（包括趨勢圖、波形圖和頻譜圖）分析；

基于振動數據的專業(yè)圖譜（包括功率譜、倒譜、自相關、互相關圖譜和交叉相位譜）分析；基于聯軸器

噪聲變化趨勢分析（波形頻譜1/3倍頻程圖譜），轉矩疲勞統(tǒng)計分析（正向、反向）；基于轉速實現階

次分析，基于溫度（閥值、趨勢變化）分析等指標。

8.1.3故障報警。根據設定的閾值報警規(guī)則，應利用聯軸器的狀態(tài)對聯軸器的轉矩、轉速、溫度、噪

聲和振動等狀態(tài)數據進行實時報警，并在異常情況下及時發(fā)出報警提示；

8.1.4故障診斷。利用聯軸器的轉矩、轉速、溫度、噪聲和振動等狀態(tài)數據，應通過機理模型算法和

AI模型算法對聯軸器進行智能故障診斷，故障診斷結果可通過短信、微信和郵件等實時（診斷結題出

來后30s內）推送給運維人員，指導運維人員進行維修決策。

8.1.5報告生成。能自動生成聯軸器的健康狀況、故障原因、趨勢分析等內容監(jiān)測報告。

8.2運維管理

運維管理應滿足下列要求：

a)設備管理：管理聯軸器設備的名稱、型號、規(guī)格、制造商、生產日期、安裝位置等信息；

b)組態(tài)管理：建立聯軸器設備樹、聯軸器數據采集裝置配置及聯軸器監(jiān)測測點配置，對監(jiān)測測點

配置報警規(guī)則和故障診斷規(guī)則等；

c)報警處理：針對聯軸器的故障預警進行處理，發(fā)起檢修工單和檢修計劃等；

d)檢修管理：根據故障預警或故障診斷結果自動生成檢修工單或生成檢修計劃或保養(yǎng)計劃，用戶

可對檢修工單、檢修計劃和保養(yǎng)計劃等業(yè)務進行審核確認，推動工單流轉，以工單驅動檢修（保

養(yǎng)）實施、驗收，形成檢修（保養(yǎng)）全流程可追溯的數字化流程管理，到檢修完成工單關閉自

動歸檔形成檢修報告、保養(yǎng)記錄，實現檢修全流程閉環(huán)管理，閉環(huán)管理包括人工審核確認檢修

工單、檢修計劃和保養(yǎng)計劃；

e)用戶管理：創(chuàng)建使用系統(tǒng)的用戶，為用戶分配操作權限和數據訪問權限，定期修改用戶密碼等。

8.3移動應用

將聯軸器設備信息查詢、運行數據查看、運行狀態(tài)監(jiān)測、報警處理、故障診斷以及檢修管理等功能

通過移動應用提供給用戶操作使用，方便用戶及時進行聯軸器的日常運維管理操作。

9安全管理

應按ISO/IEC27002:2022的要求對聯軸器在線運維系統(tǒng)的信息安全、數據安全和安全審計等進行安

全管理。

4

《聯軸器在線運維系統(tǒng)建設規(guī)范》編制說明

一、工作簡況

1任務來源

本項目是根據中國機械通用零部件工業(yè)協(xié)會“關于同意《聯軸器生產設備健康智能

管理規(guī)范》等四項團體標準立項的函”。項目名稱“聯軸器在線運維系統(tǒng)建設規(guī)范”進行

制定，主要起草單位：泰爾重工股份有限公司，計劃應完成時間2023年。

2主要工作過程

起草（草案、論證）階段：2023年3月，在中國機械通用零部件工業(yè)協(xié)會指導下，泰

爾重工牽頭成立了“聯軸器在線運維系統(tǒng)建設規(guī)范”起草工作組，確定工作方案。結合聯

軸器行業(yè)智能制造項目建設內容，對聯軸器在線運維系統(tǒng)建設的整體架構、設備物聯、數

據采集、大數據平臺、應用服務和安全管理要求等模塊進行了歸納和總結。于2023年7月

份形成標準工作組討論稿，標準工作組討論稿形成后首先發(fā)給公司內部相關技術、制造等

部門人員及合作單位進行征求意見，并先后組織兩次內部標準審查會，對標準的內容逐條

進行認真討論，提出修改意見。通過內部討論和審查，按照修改意見對標準內容逐條修改

后于2023年11月形成標準“征求意見稿”。

3主要參加單位

本標準主要由泰爾重工股份有限公司牽頭，泰智維新（上海）數字科技有限公司、上

海智能制造功能平臺有限公司、山西大新傳動技術有限公司、樂清市重鑫機械制造有限公

司。

二、標準編制原則和主要內容

1編制原則

標準的編寫格式根據GB/T1.1—2020的規(guī)定。并本標準以現行國家標準、行業(yè)標準

為基礎，圍繞聯軸器在線運維系統(tǒng)建設的整體架構、設備物聯、數據采集、大數據平臺、

應用服務和安全管理要求等要求進行起草，使標準具有一定的先進性、通用性、科學性和

可操作性。

2標準的主要內容

本文件規(guī)定了聯軸器在線運維系統(tǒng)建設的整體架構、設備物聯、數據采集、大數據平

臺、應用服務和安全管理要求。本文件適用于聯軸器在線運維系統(tǒng)的設計、開發(fā)、使用和

運維。

3解決的主要問題

聯軸器是機械傳動系統(tǒng)的核心部件之一，一旦發(fā)生故障會迫使全線或全廠停工，造成

1

巨大的經濟損失，甚至危及人身安全，產生嚴重的社會問題。因此,對聯軸器進行在線運

維及故障診斷將具有重大意義。

根據現場情況，將那些對生產有重大影響的電氣及機械設備運行狀態(tài)進行實時監(jiān)測,

如振動、溫度和壓力等數據消息實時傳送到在線監(jiān)測云端系統(tǒng)中。從底層的基礎數據中提

取出特征值,通過網關接收不同的工業(yè)協(xié)議的設備狀態(tài)數據，將設備狀態(tài)數據發(fā)送到云端

大數據平臺。建立設備的報警模型、故障診斷模型和維護周期模型,增強系統(tǒng)信息的利用

率,提高設備的故障診斷能力,更準確地為設備未來故障提出預警。產線設備故障是影響產

量和質量的重要因素,同時為保證生產正常運行相關的資源占用了大量資金,利用生產現

場的實時數據、在線監(jiān)測建立故障診斷系統(tǒng)實現了對設備的有效管理?？蓽p小設備的故

障率,并根據系統(tǒng)提出的預防性展示有目的的進行設備管理降低了資金占用率,減少了生

產成本。

三、主要試驗（或驗證）情況

為驗證在線運維系統(tǒng)實施的可行性，在已有的技術系統(tǒng)環(huán)境中搭建了在線運維平臺，

該平臺由設備物聯、數據采集、大數據平臺、應用服務和安全管理所組成。該平臺對已有

的技術系統(tǒng)部分運維數據作為研究對象，以實驗驗證了在線運維開展的可行性及其可靠

性，形成一體化在線運維能力。

以泰爾在湘潭鋼鐵集團有限公司現場實施的情況為例：

通過為湘潭鋼鐵精軋機組實施聯軸器在線運維系統(tǒng)，聯軸器在線運維系統(tǒng)在湘潭鋼鐵

的整體實施效果如下：

（1）運維效率提20%：能夠自動地監(jiān)測設備振動、溫度、轉矩等運行狀態(tài)數據，當故

障發(fā)生時及時報警，并且提供充足信息幫助設備管理人員快速消除故障。

2

（2）降低運維成本：智能運維系統(tǒng)通過自動化、信息化的手段，降低了人工參與和

點檢次數，減少了人力和物力的投入，降低了運維成本。

（3）優(yōu)化人力資源配置：運維系統(tǒng)大大減輕了設備運維人員的工作量，讓他們能夠

用更少的時間完成更多的管理工作量，優(yōu)化人