状态分类识别 监控一目了然--NAMUR推荐性规范NE 107提
出故障诊断要求
作者：本网编辑 文章来源：《流程工业》（化工） 点击数：488 发布时间：2010-07-05 新浪微博 QQ空间 人人网 开心网 更多
图1 NAMUR 状态。
规范诊断的状态信号和统一自监控数据的完整性，保证提供信息的准确性和可用性，有利于用户对现场设备的高效维护、资产管理，NAMUR NE 107推荐性规范提出的故障诊断要求，使符合规范的现场设备的自监控和诊断更加贴近用户，提供适用性技术和可操作性固件，状态分类识别，监控一目了然，为有效的在线资产管理奠定了基础。 故障诊断技术包括状态监测和故障诊断，诊断的方法实质上是一种根据状态监测所获得的信息与已知特性、参数、条件、知识、推理相结合的状态识别方法。现场设备全部可能发生的状态（包括正常和故障状态）组成状态空间，其可测量特性的取值范围全体构成特征空间。当处于某一状态时，具有特定的特征，或者说一定的特征对应着确定的状态。状态空间与特征空间存在着映射关系。根据可测量的特征向量来进行现场设备状态模式识别，进而解释、诊断、预报决策。
自动化系统的现场设备种类很多，仪表结构、原理、功能不同，状态监测、映射特征不同，专家知识及推理机制也不同。制造厂商各自开发具有状态监测和故障诊断的智能现场设备，去满足自监控、自诊断的预测性维护的要求，随之而来的是用户面对大量蜂拥而至、各有厂商特色的状态信息和诊断信息，流程操作者和设备维修者都难以招架和适应。
流程工业自动化系统用户协会（NAMUR）是一个国际化用户协会组织，致力于在成员公司内共享经验、协调互助，从用户立场出发向制造厂商提出新设备、系统和技术的适用性、可操作性的要求，积极参与国家级和国际级的标准化工作[1]。NAMUR针对用户反映强烈的自动化系统现场设备在线管理和智能仪表运行和诊断的呈指数级增长的大量信息的问题，先后发布了推荐性规范NE 91《在线工厂资产管理系统的规定（Requirements for Online Plant Asset Management Systems）》（2001.11）和NE 107《现场设备的自监控和诊断（Self-Monitoring and Diagnosis of Field Devices）》（2006.6）。
图2 例图：AO资产管理显示画面。
NE 91强调了在线工厂资产管理系统要“维护信息与过程信息分开、所有资产共享可视、资产状态易于赋值”。在NE 107中则专门对现场设备的自监控和诊断规范统一诊断、状态分类，寻求更简单、更标准的诊断信息，支持有利于用户的状态监测和故障诊断目标，加强工厂资产管理。 NE 107规定[1]：
现场设备的诊断必须是可靠的； 诊断结果在应用环境必须总是在显示； 内部的诊断归类为4个标准状态信号；
组态应是免费的，设备故障的不同反应取决于用户； 操作者只查看状态信号； 维护技术人员可看到细节信息。
对于状态归类，任一可识别的诊断项目都可由用户自主地进行组态分配，并基于： 过程的约束。如回路的重要与危险程度以及用户的需求；
受众的职责。如流程操作者与设备维护者的区别，确保在合适的时间将合适的诊断信息传递给合适的人。
这个分类状态被称为NAMUR状态，部分德国厂商称为“浓缩状态（Condensed states）”。NE 107规定的4个标准状态信号加1个设备正常信号的色彩和符号见图1。
对于代表用户要求的NE 107推荐性规范，各制造厂商积极响应和采纳其建议，在现场智能设备上将大量的单个信息流在进一步传输前归类为规范的状态信息再提交给用户，以便于用户提高效率、对症下药。
现场总线组织也加强与NAMUR 2.6工作组（AK 2.6“Field Bus”）的合作，PNO（PROFIBUS 用户组织）遵循NE 107修改了PROFIBUS PA行规中的相关内容并在2009年初发布了新版行规3.02版。新的行规中将V3.01版的文本2“浓缩状态与诊断信息”修改为与NE 107相一致，除状态“正常（GOOD）”以外，定义了4个统一的标准诊断信息：故障F、功能检查C、需要维护M和超出规格/不确定S。现场总线基金会FF也根据NE 107刚刚发布了最终版的基金会现场总线诊断专项规范，进行“基于角色的诊断”，新版FF设备报警与NE 107状态信号对应见表1，状态信号在资产管理画面上一目了然的显示见图2[2]。
规范诊断的状态信号和统一自监控数据的完整性，保证提供信息的准确性和可用性，有利于用户对现场设备的高效维护、资产管理，NAMUR NE 107推荐性规范提出的故障诊断要求，使符合规范的现场设备的自监控和诊断更加贴近用户，提供适用性技术和可操作性固件，状态分类识别，监控一目了然，为有效的在线资产管理奠定了基础。 参考文献
NAMUR推荐性规范NE 107提出故障诊断要求
