一种振动传感器数据有效性在线智能评判方法技术

本发明专利技术公开了一种振动传感器数据有效性在线智能评判方法，属于振动传感器技术领域，传感器异常类型不同，其响应特征也有所区别，具体到状态的提取方法会存在一定差异，本发明专利技术在传感器异常类型和响应特征分析基础上，提出一种振动传感器数据有效值在线智能评判方法，该方法能够识别振动传感器，尤其是压电振动传感器的接触不良，异常冲击等问题；确定采集器设置的耦合方式，传感器的量程，采集器最大和最小输入信号；将区间[Vs，Vl]划分为N等分，并将Ds各序列按照与Vp的大小关系统计归类，本发明专利技术提出的算法可以在线校验数据的有效性，降低设备虚警的概率，同时在提高监测系统的智能化和故障诊断的精确性方面也均有重大的意义。

【技术实现步骤摘要】
一种振动传感器数据有效性在线智能评判方法
本专利技术属于振动传感器
；具体是一种振动传感器数据有效性在线智能评判方法。
技术介绍
振动评价是机械设备状态评估经常使用的方法，传感器捕获的设备振动信号首先由采集单元传送至特定的数据处理模块，然后经处理模块内置的振动分析和状态评价方法判断设备当前工作情况或健康状态。对于设备状态评价，其准确性不仅决定于振动分析过程采用的策略和评价原则，而且还取决于采集器传送给数据处理模块原始信号的准确性。这些信号的精度，一方面于采集设备和传感器的性能相关，另一方面受传感器的安装，接线，屏蔽，传输等多个环节影响。因此，在设备状态评价前，对原始信号进行去伪存真操作也显得非常重要，同时这也是降低设备虚警概率的重要环节。有源振动传感器是当前设备状态评价现场测试过程中常用的传感器类型，如：压电加速度传感器，MEMS芯片传感器，电涡流和电容位移传感器等。这些传感器一般均使用单电源供电，测试时，为了获得设备的振动特征，传感器通常需要将感知的振动叠加到特定的直流电压上，保证直流电压上的波动信号与设备振动特征匹配。对于这些传感器，直流偏置电压检测是传感器工作与否的常用检测方法，但是传感器信号异常并不限于其开路和短路状态，或者环境因素引起的偏压升高或降低等问题，还包含联接线缆的接触不良，振动冲击引起的异常响应等等。
技术实现思路
传感器异常类型不同，其响应特征也有所区别，具体到状态的提取方法会存在一定差异。本专利技术在传感器异常类型和响应特征分析基础上，提出一种振动传感器数据有效值在线智能评判方法，该方法能够识别振动传感器，尤其是压电振动传感器的接触不良，异常冲击等问题。本专利技术提出的算法可以在线校验数据的有效性，降低设备虚警的概率，同时在提高监测系统的智能化和故障诊断的精确性方面也均有重大的意义。本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：一种振动传感器数据有效性在线智能评判方法，具体方法包括以下步骤：步骤一：确定采集器设置的耦合方式，传感器的量程，采集器最大和最小输入信号；步骤二：将区间[Vs，Vl]划分为N等分，得到Vp＝[Vs，V1，V2，VN-1，Vl]，其中：V1-Vs＝V2-V1＝……＝Vl-VN-1＝(Vl-Vs)/N；步骤三：从采集器获取预设采样率Fs和频率分辨率Fd条件下的数据序列Ds，并将Ds各序列按照与Vp的大小关系统计归类，Vp+1＞Dsi≥Vp，Sp＝Sp+1；步骤四：遍历Ds后，依照关系V＝Sp/M计算DS在幅值方向的分布率；同时计算Pss、Psl，Pms、Pml和Pls、Pll；步骤五：按照如下方式计算Vpl和Vps，Sl和SS；Sl＝Pml-1，Ss＝Pms+1；步骤六：对于落入不同参考带数据进行判断。进一步地，获取采集器设置的耦合方式，当采集器设置的耦合方式为直流耦合时，获取传感器输出最大电压Vlso和最小电压Vsso，以及采集器直流耦合输入最大电压Vlao和最小电压Vsao，将传感器输出最大电压Vlso、最小电压Vsso与采集器直流耦合输入最大电压Vlao和最小电压Vsao进行比较，获得Vl和Vs，其中，Vl＝min(Vlso，Vlao)，Vs＝max(Vsso，Vsao)；当采集器设置的耦合方式为交流耦合时，获取传感器输出最大量程和最小量程对应最大电压Vlso和最小电压Vsso，以及采集器交流耦合对应最大电压Vlao和最小电压Vsao，将传感器输出最大量程和最小量程对应最大电压Vlso、最小电压Vsso与采集器交流耦合对应最大电压Vlao、最小电压Vsao进行比较，获得Vl和Vs，其中，Vl＝min(Vlso，Vlao)，Vs＝max(Vsso，Vsao)。进一步地，步骤四中Pss＝0.95×Vl×N/(Vl-Vs)；Psl＝Vl×N/(Vl-Vs)；Pls＝0.95×Vs×N/(Vl-Vs)；Pll＝Vs×N/(Vl-Vs)；Pms＝{Si＝0，Pms＝max(1至i)}；Pml＝{Sj＝0，Pml＝min(j至N)}。进一步地，步骤六中对于落入不同参考带数据进行判断的方法包括：当max(Vpl，Vps)＝0时，传感器正常工作；当max(Vpl，Vps)≠0&&min(Vpl，Vps)＝0，传感器出现异常或者量程选择不合理；An＝max(Vpl，Vps)，n＝1，2，……；当n>num时，求解nj＝mean(An)，n＝1，2……num，当存在An满足提醒传感器出现松动问题，否则传感器有冲击异常问题。进一步地，步骤三中Vp为序列Vp中p位置值，p＞0&&p≤N；Dsi为Ds序列i位置的值，i＞0&&i≤M，M为Ds序列长度；Sp为N维数组S第p位置的值，在每次获得Ds序列前重置S序列各元素值为0。本专利技术的有益效果：通过确定采集器设置的耦合方式，传感器的量程，采集器最大和最小输入信号；获取采集器设置的耦合方式，当采集器设置的耦合方式为直流耦合时，获取传感器输出最大电压Vlso和最小电压Vsso，以及采集器直流耦合输入最大电压Vlao和最小电压Vsao，将传感器输出最大电压Vlso、最小电压Vsso与采集器直流耦合输入最大电压Vlao和最小电压Vsao进行比较，获得Vl和Vs，其中，Vl＝min(Vlso，Vlao)，Vs＝max(Vsso，Vsao)；当采集器设置的耦合方式为交流耦合时，获取传感器输出最大量程和最小量程对应最大电压Vlso和最小电压Vsso，以及采集器交流耦合对应最大电压Vlao和最小电压Vsao，将传感器输出最大量程和最小量程对应最大电压Vlso、最小电压Vsso与采集器交流耦合对应最大电压Vlao、最小电压Vsao进行比较，获得Vl和Vs，其中，Vl＝min(Vlso，Vlao)，Vs＝max(Vsso，Vsao)；将区间[Vs，Vl]划分为N等分，得到Vp＝[Vs，V1，V2，VN-1，Vl]，其中：V1-Vs＝V2-V1＝……＝Vl-VN-1＝(Vl-Vs)/N，从采集器获取预设采样率Fs和频率分辨率Fd条件下的数据序列Ds，并将Ds各序列按照与Vp的大小关系统计归类，Vp+1＞Dsi≥Vp，Sp＝Sp+1；遍历Ds后，依照关系V＝Sp/M计算DS在幅值方向的分布率；同时计算Pss、Psl，Pms、Pml和Pls、Pll；计算Vpl和Vps，Sl和SS；对于落入不同参考带数据进行判断；当max(Vpl，Vps)＝0时，传感器正常工作；当max(Vpl，Vps)≠0&&min(Vpl，Vps)＝0，传感器出现异常或者量程选择不合理；An＝max(Vpl，Vps)，n＝1，2，……；当n>num时，求解nj＝mean(An)，n＝1，2……num，当存在An满足提醒传感器出现松动问题，否则传感器有冲击异常问题；本专利技术提出的算法可以在线校验数据的有效性，降低设备虚警的概率，同时在提高监测系统的智能化和故障诊断的精确性方面也均有重大的意义。附图说明...

【技术保护点】
1.一种振动传感器数据有效性在线智能评判方法，其特征在于，具体方法包括以下步骤：/n步骤一：确定采集器设置的耦合方式，传感器的量程，采集器最大和最小输入信号；/n步骤二：将区间[Vs，Vl]划分为N等分，得到Vp＝[Vs，V

【技术特征摘要】
1.一种振动传感器数据有效性在线智能评判方法，其特征在于，具体方法包括以下步骤：
步骤一：确定采集器设置的耦合方式，传感器的量程，采集器最大和最小输入信号；
步骤二：将区间[Vs，Vl]划分为N等分，得到Vp＝[Vs，V1，V2，VN-1，Vl]，其中：V1-Vs＝V2-V1＝……＝Vl-VN-1＝(Vl-Vs)/N；
步骤三：从采集器获取预设采样率Fs和频率分辨率Fd条件下的数据序列Ds，并将Ds各序列按照与Vp的大小关系统计归类，Vp+1＞Dsi≥Vp，Sp＝Sp+1；
步骤四：遍历Ds后，依照关系V＝Sp/M计算Ds在幅值方向的分布率；同时计算Pss、Psl，Pms、Pml和Pls、Pll；
步骤五：按照如下方式计算Vpl和Vps，Sl和SS；

Sl＝Pml-1，Ss＝Pms+1；
步骤六：对于落入不同参考带数据进行判断。


2.根据权利要求1所述的一种振动传感器数据有效性在线智能评判方法，其特征在于，获取采集器设置的耦合方式，当采集器设置的耦合方式为直流耦合时，获取传感器输出最大电压Vlso和最小电压Vsso，以及采集器直流耦合输入最大电压Vlao和最小电压Vsao，将传感器输出最大电压Vlso、最小电压Vsso与采集器直流耦合输入最大电压Vlao和最小电压Vsao进行比较，获得Vl和Vs，其中，Vl＝min(Vlso，Vlao)，Vs＝max(Vsso，Vsao)；当采集器设置的耦合方式为交流耦合时，获取传感器输出最大量程和最小量程对应最大电压Vlso和最小电压Vsso，以及采集器交流耦合对应最大电压Vlao和最小电压Vsao，...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘伟诚，刘艺忠，朱超，
申请(专利权)人：广东天信电力工程检测有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44