基于低延迟数据平滑的设备振动预警方法及系统技术方案

本发明专利技术属于信号分析和数据处理领域，公开了一种基于低延迟数据平滑的设备振动预警方法及系统，通过获取设备的当前振动数据，以及当前振动数据前第一预设数量个振动数据，判断当前振动数据是否满足预设的断崖式下降条件；当满足时，将当前振动数据作为当前振动数据的平滑数据；否则，通过预设的第一权重序列，计算当前振动数据及前第一预设数量个振动数据的加权平均值，得到第一平均值；通过预设的第二权重序列，计算当前振动数据及前第二预设数量个振动数据的加权平均值，得到第二平均值；根据第一平均值和第二平均值，得到当前振动数据的平滑数据，并根据其进行设备振动预警。避免由于振动数据平滑的滞后效应，引发的误报警及漏报警。漏报警。漏报警。

【技术实现步骤摘要】
基于低延迟数据平滑的设备振动预警方法及系统


[0001]本专利技术属于信号分析和数据处理领域，涉及一种基于低延迟数据平滑的设备振动预警方法及系统。

技术介绍

[0002]近年来，振动在线监测技术在工业现场应用越来越广泛，现场关键设备几乎都配备了振动传感器实现设备状态监测。目前，振动在线监测所获取的振动特征参数从原始采集振动数据中提取得到，并未根据历史振动数据的结果对当前振动特征进行校准和统计处理。单一的实时振动数据，可能受采集条件或者现场多种因素干扰影响，因此，通过历史多次采集的振动数据对当前振动数据进行平滑校准处理，成为去除干扰影响的重要手段。
[0003]数据平滑方法的原理，是通过一段历史数据(包含当前数据)计算统计指标代表当前数据，本质上数据平滑是一种“低通滤波器”，它将数据中的高频干扰过滤，保留低频趋势数据。由于没有利用“未来”振动数据，平滑方法一定会引入数据滞后影响。在振动在线监测中，如果振动数据存在滞后影响，一方面，将导致基于振动上升的真实报警存在报警滞后问题；另一方面，将导致设备维修后状态正常，振动下降存在误报警问题。因此本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于低延迟数据平滑的设备振动预警方法，其特征在于，包括以下步骤：获取设备的当前振动数据，以及当前振动数据前第一预设数量个振动数据；根据设备的当前振动数据以及当前振动数据前一个振动数据，判断当前振动数据是否满足预设的断崖式下降条件；当当前振动数据满足断崖式下降条件时，将当前振动数据作为当前振动数据的平滑数据；否则，通过预设的第一权重序列，计算当前振动数据及前第一预设数量个振动数据的加权平均值，得到第一平均值；通过预设的第二权重序列，计算当前振动数据及前第二预设数量个振动数据的加权平均值，得到第二平均值；根据第一平均值和第二平均值，得到当前振动数据的平滑数据；其中，第二预设数量<第一预设数量；根据当前振动数据的平滑数据，进行设备振动预警。2.根据权利要求1所述的基于低延迟数据平滑的设备振动预警方法，其特征在于，所述第一预设数量为≥2的偶数。3.根据权利要求1所述的基于低延迟数据平滑的设备振动预警方法，其特征在于，所述断崖式下降条件为：大于预设阈值；其中，vib1为当前振动数据，vib2为当前振动数据前一个振动数据。4.根据权利要求3所述的基于低延迟数据平滑的设备振动预警方法，其特征在于，所述阈值>0.5。5.根据权利要求1所述的基于低延迟数据平滑的设备振动预警方法，其特征在于，所述第一权重序列为W_arr1：其中，W为第一预设数量加1。6.根据权利要求1所述的基于低延迟数据平滑的设备振动预警方法，其特征在于，所述第一权重序列为W_arr1：W_arr1＝[β
·
(1
‑
β)0,β
·
(1
‑
β)1,
…
,β
·
(1
‑
β)
w
‑2,β
·
(1
‑
β)
w
‑1]；其中，W为第一预设数量加1，β为预设参数，0＜β＜1...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡翔，田秦，
申请(专利权)人：西安因联信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：