一种用于识别变频器状态异常的数据处理方法技术

本发明专利技术提供了一种用于识别变频器状态异常的数据处理方法，通过数据采集、确定标准状态限值、识别变频器运行状态异常、第一次标准状态限值自动更新以及标准状态限值循环自动更新，实现了基于历史数据建立正常状态模型，并且可以进行自动更新，可以对变频器运行状态异常进行快速识别，具有识别迅速、状态异常识别敏锐以及应用范围广的特点。别敏锐以及应用范围广的特点。别敏锐以及应用范围广的特点。

【技术实现步骤摘要】
一种用于识别变频器状态异常的数据处理方法


[0001]本专利技术属于变频器领域，尤其是涉及一种用于识别变频器状态异常的数据处理方法。

技术介绍

[0002]随着社会经济的高速发展以及科学技术的不断进步，工业自动化技术已经得到了广泛的使用，智能制造成为了制造业进一步发展的关键。变频器作为制造业中必不可少的设备，已经得到了广泛的使用，在一些大型的智能制造工厂中，能够同时使用几十台甚至上百台变频器，因此变频器性能的稳定性和可靠性，直接关系到智能制造中各个工艺流程的稳定和质量，对变频器的性能以及管理提出了更高的要求。
[0003]在现有技术条件下，变频器运行状态是否正常，一般只是通过变频器输出是否过载、过流等指标进行判断，也就是说如果变频器输出没有超出设计的最大范围，变频器就不会报警，认为变频器是运行正常的，这种传统的变频器运行异常的判定方法，显然已经不符合智能制造对产品生产过程以及生产质量有更高要求的发展趋势，例如当变频器的输出虽然没有超出设计的最大范围，没有进行过载、过流等情况的报警，但某个时刻变频器的输出已经超出了日常运行状态，同样也有可能存在故障或运行状态异常，如果不能及时发现变频器运行状态异常，短时间内就有可能生产出比较多的不良品，造成较大的经济损失，因此如何能够有效、快速的发现变频器输出状态异于日常运行状态，及时识别可能存在的故障隐患，保证生产工艺的连续稳定性，提高产品批量生产的质量，是实现利用智能制造提升产品生产质量的关键问题。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术旨在提出一种用于识别变频器状态异常的数据处理方法，基于历史数据建立正常状态模型，并且可以进行自动更新，实现对变频器运行状态异常的快速识别，具有识别迅速、状态异常识别敏锐以及应用范围广的特点。
[0005]为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：一种用于识别变频器状态异常的数据处理方法，包括：步骤一：数据采集：在设定的每天工作时间内，按预设采集频率采集变频器输出的电压值、电流值以及频率值，并记录每个采集点的时间；步骤二：确定标准状态限值：把设定的每天工作时间均匀划分成多个时间段，把第一天的数据采集结果按采集点时间对应到相应的时间段内，每一个时间段内采集结果的电压值最大最小值、电流值最大最小值以及频率值最大最小值作为这一时间段的正常状态限值，随后在设定的采集天数内对正常状态限值进行连续更新，最后把一天中所有时间段最终的正常状态限值的集合作为标准状态限值；步骤三：识别变频器运行状态异常：在设定的每天工作时间内，按预设采集频率采集变频器输出的电压值、电流值以及频率值，并记录每次采集的时间；对比每次采集结果的
电压值、电流值以及频率值，是否分别对应在标准状态限值对应时间段的同类型正常状态限值内，如果均在正常状态限值内，则识别变频器运行状态正常；如果不是都在正常状态限值内，则继续对比此次采集结果的电压值、电流值以及频率值，是否分别对应在标准状态限值对应时间段相邻的下一个时间段同类型正常状态限值内，如果均在正常状态限值内，则识别为变频器运行状态正常，如果不是都在正常状态限值内，则识别为变频器运行状态异常；如果没有对应的标准状态限值对应时间段相邻的下一个时间段正常状态限值，则直接判定变频器运行状态异常；步骤四：第一次标准状态限值自动更新：变频器运行状态监控达到设定天数后，在设定天数内所得到的每天采集数据中，在每个时间段随机选择百分之五十采集点的采集数据作为后数据库，再在每个时间段随机选择百分之五十采集点的采集数据作为前数据库，前数据库和后数据库均按日期从前向后排序，相同天数相对应时间段采集数据合并，组成混合数据库，再把混合数据库输入步骤二，得到新的标准状态限值，完成标准状态限值第一次自动更新；步骤五：标准状态限值循环自动更新：当后续变频器运行状态监控每一次达到设定天数后，在设定天数内所得到的每天采集数据中，每个时间段随机选择百分之五十采集点的采集数据作为后数据库，再在上一个混合数据库每天每个时间段随机选择百分之五十采集点的采集数据作为前数据库，前数据库和后数据库均按日期从前向后排序，相同天数相对应时间段采集数据合并，组成新的混合数据库，把新的混合数据库输入步骤二，得到新的标准状态限值。
[0006]相对于现有技术，本专利技术公开的一种用于识别变频器状态异常的数据处理方法，具有以下优势：第一、本专利技术公开的一种用于识别变频器状态异常的数据处理方法，基于历史数据建立正常状态模型，识别变频器运行状态异常，明显区别于现有技术中变频器输出超过设计的最大范围再进行报警的方式，能过有效识别变频器某个时刻的输出异常，不受是否超过设计最大范围的限制，具有更强的变频器运行异常探测深度，满足智能制造领域对变频器运行稳定性的更高要求，提升了产品生产质量的连续稳定性。
[0007]第二、本专利技术公开的一种用于识别变频器状态异常的数据处理方法，能够根据历史数据，自动更新标准状态限值，使对变频器运行状态异常的识别标准能够根据实际使用情况进行相适应的自动跟踪调整，具有变频器运行异常识别准确度高以及适应性好的特点。
[0008]第三、本专利技术公开的一种用于识别变频器状态异常的数据处理方法，基于历史数据建模的角度，去识别变频器运行状态异常，识别方式直接高效，受生产环境影响小，可靠性高。
附图说明
[0009]构成本专利技术的一部分的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。
[0010]在附图中：图1为本专利技术实施例所述的一种用于识别变频器状态异常的数据处理方法流程示
意图；图2为本专利技术实施例所述的一种用于识别变频器状态异常的数据处理方法步骤二时间段划分示意图；图3为本专利技术实施例所述的一种用于识别变频器状态异常的数据处理方法步骤二标准状态限值组成示意图；图4为本专利技术实施例所述的一种用于识别变频器状态异常的数据处理方法混合数据库组成示意图；图5为本专利技术实施例所述的一种用于识别变频器状态异常的数据处理方法步骤三对比示意图。
具体实施方式
[0011]需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0012]在本专利技术的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本专利技术的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
[0013]在本专利技术的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于识别变频器状态异常的数据处理方法，其特征在于：包括：步骤一：数据采集：在设定的每天工作时间内，按预设采集频率采集变频器输出的电压值、电流值以及频率值，并记录每个采集点的时间；步骤二：确定标准状态限值：把设定的每天工作时间均匀划分成多个时间段，把第一天的数据采集结果按采集点时间对应到相应的时间段内，每一个时间段内采集结果的电压值最大最小值、电流值最大最小值以及频率值最大最小值作为这一时间段的正常状态限值，随后在设定的采集天数内对正常状态限值进行连续更新，最后把一天中所有时间段最终的正常状态限值的集合作为标准状态限值；步骤三：识别变频器运行状态异常：在设定的每天工作时间内，按预设采集频率采集变频器输出的电压值、电流值以及频率值，并记录每次采集的时间；对比每次采集结果的电压值、电流值以及频率值，是否分别对应在标准状态限值对应时间段的同类型正常状态限值内，如果均在正常状态限值内，则识别变频器运行状态正常；如果不是都在正常状态限值内，则继续对比此次采集结果的电压值、电流值以及频率值，是否分别对应在标准状态限值对应时间段相邻的下一个时间段同类型正常状态限值内，如果均在正常状态限值内，则识别为变频器运行状态正常，如果不是都在正常状态限值内，则识别为变频器运行状态异常；如果没有对应的标准状态限值对应时间段相邻的下一个时间段正常状态限值，则直接判定变频器运行状态异常；步骤四：第一次标准状态限值自动更新：变频器运行状态监控达到设定天数后，在设定天数内所得到的每天采集数据中，在每个时间段随机选择百分之五十采集点的采集数据作为后数据库，再在每个时间段随机选择百分之五十采集点的采集数据作为前数据库，前数据库和后数据库均按日期从前向后排序，相同天数相对应时间段采集数据合并，组成混合数据库，再把混合数据库输入步骤二，得到新的标准状态...

【专利技术属性】
技术研发人员：严志强，沈勇，
申请(专利权)人：天津市伟利达科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：