本发明专利技术提供了一种错误数据识别方法及装置，包括：获取旋转机械设备的检测数据；通过对所述检测数据进行频域特征分析，获得所述旋转机械设备的实际旋转频率；根据所述实际旋转频率确定检测频率范围，其中，所述检测频率范围的频率不超过所述实际旋转频率；根据所述检测频率范围的能量特征识别所述检测数据是否为错误数据。本发明专利技术可以从上报的点检数据中识别错误数据，提升点检数据质量，避免错误数据影响旋转机械设备的故障诊断。响旋转机械设备的故障诊断。响旋转机械设备的故障诊断。
【技术实现步骤摘要】
一种错误数据识别方法及装置
[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤指一种错误数据识别方法及装置。
技术介绍
[0002]旋转机械设备，如发电机、轴承、齿轮等，通过旋转运动实现其功能，其在运行过程中同时伴有振动，当发生故障时，其振动信号也会出现异常，所以通过监测振动信号能够监测旋转机械设备的机械故障。
[0003]工业设备定期点检时，企业的点检员需要携带检测工具定期去现场对设备振动进行检测，再把检测数据上传至数据中心，由数据中心对数据进行分析，识别可能存在的设备故障。
[0004]由于振动监测是非常专业的测量手段，如果现场点检员对振动监测的测量位置和手法掌握不好，比如，用于采集信号的传感器放置位置错误，会导致采集的振动数据质量不高，甚至是错误数据。又比如，传感器故障，采集的数据中引入较大噪声；还有一些人没有去现场实测，而是模拟振动构造一段虚假的数据上传至数据中心。这样的数据相对正确采样的数据都属于错误数据，不仅不能反映设备的真实状态，还会误导设备的故障诊断。
[0005]因此有必要对现场点检的振动数据质量进行识别，剔除错误数据。
技术实现思路
[0006]本专利技术的目的是提供一种错误数据识别方法及装置，用于从上报的点检数据中识别错误数据，避免错误数据影响旋转机械设备的故障诊断。
[0007]本专利技术提供的技术方案如下：
[0008]一种错误数据识别方法，包括：获取旋转机械设备的检测数据；通过对所述检测数据进行频域特征分析，获得所述旋转机械设备的实际旋转频率；根据所述实际旋转频率确定检测频率范围，其中，所述检测频率范围的频率不超过所述实际旋转频率；根据所述检测频率范围的能量特征识别所述检测数据是否为错误数据。
[0009]进一步地，所述的通过对所述检测数据进行频域特征分析，获得所述旋转机械设备的实际旋转频率，包括：对所述检测数据进行功率谱计算，得到所述旋转机械设备的振动信号功率谱；根据所述旋转机械设备的参考转速得到参考基频；根据所述参考基频确定所述振动信号功率谱的频率搜索范围；在所述频率搜索范围内找到所述振动信号功率谱的三个最高峰；根据所述三个最高峰对应的三种频率，获得所述旋转机械设备的实际旋转频率。
[0010]进一步地，所述的根据所述旋转机械设备的参考转速得到参考基频，包括：当所述旋转机械设备为变速设备时，根据所述旋转机械设备的参考转速范围得到参考基频。
[0011]进一步地，所述的根据所述旋转机械设备的参考转速范围得到参考基频，包括：将所述旋转机械设备的参考转速范围中最低转速对应的旋转频率作为参考基频。
[0012]进一步地，在获取旋转机械设备的检测数据之后，还包括：计算所述检测数据的翘度指标；所述的根据所述检测频率范围的能量特征识别所述检测数据是否为错误数据，包
括：根据所述检测频率范围的能量特征和所述翘度指标识别所述检测数据是否为错误数据。
[0013]进一步地，所述的根据所述检测频率范围的能量特征和所述翘度指标识别所述检测数据是否为错误数据，包括：当所述翘度指标大于预设翘度门限时，所述检测数据为错误数据。
[0014]本专利技术还提供一种错误数据识别装置，包括：数据获取模块，用于获取旋转机械设备的检测数据；
[0015]频域分析模块，用于通过对所述检测数据进行频域特征分析，获得所述旋转机械设备的实际旋转频率；根据所述实际旋转频率确定检测频率范围，其中，所述检测频率范围的频率不超过所述实际旋转频率；提取所述检测频率范围的能量特征；错误识别模块，用于根据所述检测频率范围的能量特征识别所述检测数据是否为错误数据。
[0016]进一步地，所述频域分析模块包括：
[0017]功率谱计算单元，用于对所述检测数据进行功率谱计算，得到所述旋转机械设备的振动信号功率谱；转频计算单元，用于根据所述旋转机械设备的参考转速得到参考基频；根据所述参考基频确定所述振动信号功率谱的频率搜索范围；在所述频率搜索范围内找到所述振动信号功率谱的三个最高峰；根据所述三个最高峰对应的三种频率，获得所述旋转机械设备的实际旋转频率。
[0018]进一步地，所述转频计算单元，进一步用于当所述旋转机械设备为变速设备时，根据所述旋转机械设备的参考转速范围得到参考基频。
[0019]进一步地，还包括：时域分析模块，用于计算所述检测数据的翘度指标；所述错误识别模块，进一步用于根据所述检测频率范围的能量特征和所述翘度指标识别所述检测数据是否为错误数据。
[0020]通过本专利技术提供的一种错误数据识别方法及装置，能够带来以下有益效果：
[0021]1、本专利技术通过提取点检数据中的频域特征-低频信号能量占比，来识别错误数据，提升点检数据质量，避免错误数据影响旋转机械设备的故障诊断。
[0022]2、本专利技术提供的错误数据识别方法，不仅适用于恒速旋转设备，还适用于变速旋转设备，应用范围广。
[0023]3、本专利技术通过提取点检数据中的时域特征-翘度指标，来识别因传感器故障引起的错误数据，进一步提升了点检数据质量。
附图说明
[0024]下面将以明确易懂的方式，结合附图说明优选实施方式，对一种错误数据识别方法及装置的上述特性、技术特征、优点及其实现方式予以进一步说明。
[0025]图1是本专利技术的一种错误数据识别方法的一个实施例的流程图；
[0026]图2是本专利技术的一种错误数据识别方法的另一个实施例的流程图；
[0027]图3是本专利技术的一种错误数据识别方法的另一个实施例的流程图；
[0028]图4是本专利技术的一种错误数据识别装置的一个实施例的结构示意图；
[0029]图5是本专利技术的一种错误数据识别装置的另一个实施例的结构示意图；
[0030]图6是本专利技术的一种错误数据识别装置的另一个实施例的结构示意图；
[0031]附图标号说明：
[0032]100.数据获取模块，200.频域分析模块，210.功率谱计算单元，220.转频计算单元，230.能量特征提取单元，300.时域分析模块，400.错误识别模块。
具体实施方式
[0033]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对照附图说明本专利技术的具体实施方式。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，并获得其他的实施方式。
[0034]为使图面简洁，各图中只示意性地表示出了与本专利技术相关的部分，它们并不代表其作为产品的实际结构。另外，以使图面简洁便于理解，在有些图中具有相同结构或功能的部件，仅示意性地绘示了其中的一个，或仅标出了其中的一个。在本文中，“一个”不仅表示“仅此一个”，也可以表示“多于一个”的情形。
[0035]在本专利技术的一个实施例中，如图1所示，一种错误数据识别方法，包括：
[0036]步骤S100获取旋转机械设备的检测数据。
[0037]具体本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种错误数据识别方法，其特征在于，包括：获取旋转机械设备的检测数据；通过对所述检测数据进行频域特征分析，获得所述旋转机械设备的实际旋转频率；根据所述实际旋转频率确定检测频率范围，其中，所述检测频率范围的频率不超过所述实际旋转频率；根据所述检测频率范围的能量特征识别所述检测数据是否为错误数据。2.根据权利要求1所述的错误数据识别方法，其特征在于，所述的通过对所述检测数据进行频域特征分析，获得所述旋转机械设备的实际旋转频率，包括：对所述检测数据进行功率谱计算，得到所述旋转机械设备的振动信号功率谱；根据所述旋转机械设备的参考转速得到参考基频；根据所述参考基频确定所述振动信号功率谱的频率搜索范围；在所述频率搜索范围内找到所述振动信号功率谱的三个最高峰；根据所述三个最高峰对应的三种频率，获得所述旋转机械设备的实际旋转频率。3.根据权利要求2所述的错误数据识别方法，其特征在于，所述的根据所述旋转机械设备的参考转速得到参考基频，包括：当所述旋转机械设备为变速设备时，根据所述旋转机械设备的参考转速范围得到参考基频。4.根据权利要求3所述的错误数据识别方法，其特征在于，所述的根据所述旋转机械设备的参考转速范围得到参考基频，包括：将所述旋转机械设备的参考转速范围中最低转速对应的旋转频率作为参考基频。5.根据权利要求1所述的错误数据识别方法，其特征在于，在获取旋转机械设备的检测数据之后，还包括：计算所述检测数据的翘度指标；所述的根据所述检测频率范围的能量特征识别所述检测数据是否为错误数据，包括：根据所述检测频率范围的能量特征和所述翘度指标识别所述检测数据是否为错误数据。6.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：梅宏勇，王冬，官棠，王翠荣，
申请(专利权)人：上海士翌测试技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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