CN104865860B - 风电机组状态监测系统的采样、存储与查询方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种风电机组状态监测系统的采样、存储与查询方法及其装置，其具体步骤包括：（1）各采集通道同步采样，进入步骤（3）；（2）通过手动或预设置的指令触发采样，进入步骤（3）；（3）一个轮询间隔内，记录预处理数据特征值的大小和个数，选择特征值存储并上报，进入步骤（4）、（5）；（4）上报的特征值和原始数据，全部保存在大容量存储器上，并可通过通讯接口在本地查询，也可通过局域网和互联网远程查询调用；（5）根据设定特征值阈值判断信号是否有异常，异常信号和特征值按照某种规则，当被轮询时通过UTP方式上报到风场中控室；（6）对大容量存储器中历史数据进行智能删减，而非传统的直接覆盖删除。
Description
技术领域
本发明涉及一种数据采样、存储与查询方法，尤其涉及一种风电机组状态监测系统的采样、存储与查询方法。本发明能够一方面实现设备状态参数的实时优化采样，提高采样数据的利用率、避免背景噪声产生误报；另一方面减少避免因缓存不足或阈值设置问题，导致有效信息丢失或传输带宽压力增加，并通过数据智能删减技术提高本地存储数据的时间和有效性；再一方面有利于上机检修获取历史数据并能提高数据安全性。
背景技术
风电机组状态监测系统（简称CMS）可以实现对于每台风机运行参数的分布式采样，以实时了解风机传动链的运行状况，指导风机日常的维修维护避免出现重大机械故障。
目前，CMS采集系统一般采用分布式采集器实时采集数据，每个采集终端在每个轮询周期采集一次（或多次）数据但只保留其中一次，数据经过预处理后生成特征值，当被轮询时只发送此次特征值数据（丢弃原始数据），若有必要（特征值超过设定阈值），把特征值连同原始数据一起发送。
在监测大型风场的时候，很难避免：
1、因系统噪声产生的误报问题。
2、数据利用率低，因风机台数多、轮询时间长，轮询的数据不能充分表征风机的实时运行状态。
3、受预处理算法影响，阈值过低增大网络压力，阈值过高则产生故障漏报，丢失有效数据。导致阈值很难取舍。
4、数据存储一般采用缓存，存储空间极其有限，历史数据难以保存。
5、上机检修时，风机历史数据只在控制内，不能随意取用。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术存在的缺陷，提供一种提高采样数据的利用率、避免背景噪声产生误报的一种风电机组状态监测系统的采样、存储与查询方法及装置。
实现本发明目的的技术方案是：一种风电机组状态监测系统的采样、存储与查询方法，其具体步骤包括：
（1）各采集通道同步采样，进入步骤（3）；
（2）通过手动或预设置的指令触发采样，进入步骤（3）；
（3）对数据进行预处理，并一个轮询间隔内，记录预处理数据特征值的大小和个数，根据设定特征值阈值判断信号是否有异常，进入（4）、（7）；
（4）预处理后全部信息进入大容量存储器存储
（5）保存在大容量存储器上的历史数据，可通过通讯接口在本地查询调用，方便现场上机检测，也可通过局域网和互联网远程回调查询调用；
（6）对大容量存储器历史数据进行智能删除，而非传统的直接覆盖删除。
（7）特征值和异常信息，按照某种规则，当被轮询时，通过UTP方式上报到风场中控室。
上述技术方案所述步骤（1）具体包括：
A、按照采样周期进行采样，其中，采样周期不少于5个高、底频率周期；
B、CPU对每个通道进行同步预处理；
C、对于原始数据进行特征值提取，并判断超限数据，存入RAM。
上述技术方案所述步骤A的具体步骤为：
a、判断采样时刻是否到达，若是，则进行步骤b，若不是，则继续等待采样时刻到达；
b、设定采样位置N=0，Vtz=0，Vty=0；N是采集次数，Vtz是当前采集数据的正常特征值，Vty是当前采集数据的异常特征值；
c、开始采样第N段数据；
d、对数据做特征值预处理；判断特征值是否超限；若是则进行步骤e，若不是，则进行步骤f；
e、判断特征值是否大于Vty，若是，则数据异常，将异常数据替换存入缓存RAM2中，记录特征值后进入步骤g；若不是，则直接进入步骤g；
f、判断特征值是否大于Vtz，若是，则数据正常，将正常数据替换存入缓存RAM1，记录特征值Vtz后进入步骤h，若不是，则直接进入步骤h；
g、异常次数加1，进入步骤H；
h、当前采样位置N+1；
i、判断当前采样位置N是否大于总采样次数m；若是，则进入步骤j，若不是，则进入步骤c；
j、判断异常次数是否大于设定的报警次数，若是，则进入步骤k，若不是，则进入步骤l；
k、数据异常，通过UDP上报RAM2中异常数据和特征值，进入步骤m；
l、数据正常，通过UDP上报RAM1中正常数据和特征值，进入步骤m；
m、将数据带上时间标志和特征值存入大容量存储器；
n、结束采集。
上述技术方案所述步骤（3）具体包括：
A、选择一个未超限的特征值存储并上报；
B、选择并存储一个或多个超限的特征值及原始数据进行上报；
C、判断预处理数据的个数，如果少于3次，则认为是系统噪声，选择一个特征值存储并上报。
上述技术方案所述步骤（5）具体包括：
A、按回调请求中的时间段发送文件列表至控制器；
B、判断是否收到查看请求，若是，则进行步骤C，若不是，则进行步骤D；
C、判断是否超时，若是，则进入步骤E，若不是，则进入步骤F；
D、按查看请求中的文件名发送文件数据至控制器，并进入步骤B；
E、结束回调；
F、判断是否收到终止回调请求，若是，则进入步骤E，若不是，则进入步骤B。
上述技术方案所述步骤（6）具体包括：
A、把历史数据按时间先后分成XT,…X1；
B、当剩余存储小于设定的百分比时，对历史最久XT数据启用智能删减（FADE），其中报警数据不删除，每一次删减不超过数据的50%；
C、数据继续增加提醒删除时，对于T-1时间内的数据XT-1启用智能删减，直到删除当前时间段X1为止；
D、如果继续提醒删除，则对于数据按时间段进行第二轮智能删减，以此类推；直到最终每天至少保留一个数据为限，如果空间仍然不足，系统报警，并继续启用智能删减。
E、大容量存储器具有存储空间提醒、剩余存储时间提醒，计算所需删减数据，以及空间不足报警等功能。
上述技术方案所述步骤（2）中，对一台或几台设备在每个轮询周期内，多次调用或实时显示其相关数据，并根据要求改变其采样和轮询规则，而不受轮询次序的影响。
上述技术方案所述特征值为有效值或均值或峰峰值或峰值一个或多个参数值。
一种风电机组状态监测系统的采样、存储与查询装置，具有风电机组、信号收集装置、当地信号处理装置和控制器；所述信号收集装置包括模数变换器和传感器；所述当地信号处理装置包括数字信号处理器；所述风电机组具有N台风电机；所述传感器具有N个，且分别固定安装在N台风电机上；所述模数变换器的输入端接传感器的输出端；所述数字信号处理器的输入端接模数变换器的输出端；所述数字信号处理器通过局域网与控制器双向通讯连接；所述N台风电机上各安装有一个大容量存储器；所述大容量存储器上具有数据接口，大容量存储器的输入端与数字信号处理器的输出端相连接，且大容量存储器通过局域网与控制器双向通讯连接。
上述技术方案所述模数变换器为ADS1278；所述数字信号处理器为OMAP-L138。
采用上述技术方案后，本发明具有以下积极的效果：
（1）本发明轮询周期内数据的实时多次采样，一方面充分利用（统计）实时数据表征设备当前状态，另一方面减少随机噪声带来的误判。多特征值评估，基于一个（或多个）特征值的异常数据提取，单个特征值在表征数据时常常会不够准确，导致漏判。采用多个特征值综合判断可以减少漏判的几率。
（2）本发明触发采样有利于兴趣风机（测点）的跟踪、监测和分析，便于现场分析诊断。
（3）本发明使用SataⅡ硬盘等大容量存储器进行本地存储功能，其好处是：每个轮询周期内都会存储一次（或以上）数据在硬盘上，一、使得在长时间断网时，不必担心因缓存空间有限而被迫降低采样率和采样时长。二、当遇到台风等极端天气情况，可能使得多台风机同时发现异常，同时发送特征值和原始数据造成网络拥堵和瘫痪。此发明可以根据情况适当提高一次处理的阈值甚至只发送特征值来减少网络压力，相关原始数据都可以被完整保留在硬盘中。并通过远程回调功能进行查看。三、上机检修时，本地存储的完整历史数据对于检修的准确性帮助很大；四、分布式存储进行数据备份，有利于数据的安全。
（4）本发明智能数据删减技术可以在没有人为干预的情况下，使硬盘保留更长时间、更有效的数据。
附图说明
为了使本发明的内容更容易被清楚地理解，下面根据具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明，其中
图1为本发明的原理框图；
图2为本发明的采样流程图；
图3为本发明的数据回调流程图；
图4为本发明的数据智能删减技术流程图；
具体实施方式
（实施例1，一种风电机组状态监测系统的采样、存储与查询方法）
见图2至图4，一种风电机组状态监测系统的采样、存储与查询方法，其具体步骤包括：
（1）各采集通道同步采样，进入步骤（3）；
（2）通过手动或预设置的指令触发采样，进入步骤（3）；
（3）对数据进行预处理，并一个轮询间隔内，记录预处理数据特征值的大小和个数，根据设定特征值阈值判断信号是否有异常，进入步骤（4）、（7）；
（4）预处理后全部信息进入SataⅡ硬盘存储
（5）保存在SataⅡ硬盘上的历史数据，可通过通讯接口在本地查询调用，方便现场上机检测，也可通过局域网和互联网远程回调查询调用；
（6）对SataⅡ硬盘历史数据进行智能删除，而非传统的覆盖删除。
（7）特征值和异常信息，按照某种规则，当被轮询时，通过UTP方式上报到风场中控室。
上述技术方案所述步骤（1）具体包括：
A、按照采样周期进行采样，其中，采样周期不少于5个高、底频率周期；
B、CPU对每个通道进行同步预处理；
C、对于原始数据进行特征值提取，并判断超限数据，存入RAM。
上述技术方案所述步骤A的具体步骤为：
a、判断采样时刻是否到达，若是，则进行步骤b，若不是，则继续等待采样时刻到达；
b、设定采样位置N=0，Vtz=0，Vty=0；N是采集次数，Vtz是当前采集数据的正常特征值，Vty是当前采集数据的异常特征值；
c、开始采样第N段数据；
d、对数据做特征值预处理；判断特征值是否超限；若是则进行步骤e，若不是，则进行步骤f；
e、判断特征值是否大于Vty，若是，则数据异常，将异常数据替换存入缓存RAM2中，记录特征值后进入步骤g；若不是，则直接进入步骤g；
f、判断特征值是否大于Vtz，若是，则数据正常，将正常数据替换存入缓存RAM1，记录特征值Vtz后进入步骤h，若不是，则直接进入步骤h；
g、异常次数加1，进入步骤H；
h、当前采样位置N+1；
i、判断当前采样位置N是否大于总采样次数m；若是，则进入步骤j，若不是，则进入步骤c；
j、判断异常次数是否大于设定的报警次数，若是，则进入步骤k，若不是，则进入步骤l；
k、数据异常，通过UDP上报RAM2中异常数据和特征值，进入步骤m；
l、数据正常，通过UDP上报RAM1中正常数据和特征值，进入步骤m；
m、将数据带上时间标志和特征值存入大容量存储器；
n、结束采集。
上述技术方案所述步骤（3）具体包括：
A、选择一个未超限的特征值存储并上报；
B、选择并存储一个或多个超限的特征值及原始数据进行上报；
C、判断预处理数据的个数，如果少于3次，则认为是系统噪声，选择一个特征值存储并上报。
上述技术方案所述步骤（5）具体包括：
A、按回调请求中的时间段发送文件列表至控制器；
B、判断是否收到查看请求，若是，则进行步骤C，若不是，则进行步骤D；
C、判断是否超时，若是，则进入步骤E，若不是，则进入步骤F；
D、按查看请求中的文件名发送文件数据至控制器，并进入步骤B；
E、结束回调；
F、判断是否收到终止回调请求，若是，则进入步骤E，若不是，则进入步骤B。
上述技术方案所述步骤（6）具体包括：
A、把历史数据按时间先后分成XT,…X1；
B、当剩余存储小于设定的百分比时，对历史最久XT数据启用智能删减（FADE），其中报警数据不删除，每一次删除不超过数据的50%；
C、数据继续增加提醒删除时，对于T-1时间内的数据XT-1启用智能删减，直到删除当前时间段X1为止；
D、如果继续提醒删除，则对于数据按时间段进行第二轮智能删减，以此类推；直到最终每天至少保留一个数据为限，如果空间仍然不足，系统报警，并继续启用智能删减。
E、大容量存储器具有存储空间提醒、剩余存储时间提醒，计算所需删减数据，以及空间不足报警等功能。
上述技术方案所述步骤（2）中，对一台或几台设备在每个轮询周期内，多次调用或实时显示其相关数据，并根据要求增加其采样时长，而不受轮询次序的影响。
上述技术方案所述特征值为有效值或均值或峰峰值或峰值一个或多个参数值。
（实施例2，一种风电机组状态监测系统的采样、存储与查询装置）
见图1，一种风电机组状态监测系统的采样、存储与查询装置，具有风电机组1、信号收集装置、当地信号处理装置和控制器4；信号收集装置包括模数变换器2和传感器5；当地信号处理装置包括数字信号处理器3；风电机组1具有N台风电机；传感器5具有N个，且分别固定安装在N台风电机上；模数变换器2的输入端接传感器5的输出端；数字信号处理器3的输入端接模数变换器2的输出端；数字信号处理器3通过局域网与控制器4双向通讯连接；其特征在于：N台风电机上各安装有一个大容量存储器上6；大容量存储器上6上具有数据接口7，大容量存储器6与数字信号处理器3双向通讯连接。
大容量存储器6为工业SataⅡ硬盘、SD存储卡及其它大容量存储器件中的一种或几种；数据接口7为以太网接口或RS232/485接口或USB接口中的一个或两个或两个以上。
通过以太网接口或RS232/485接口或USB接口中的一个与计算机通讯连接，并在计算机上调用、查看、分析存储器上的数据。
计算机通过局域网或者互联网调用、查看大容量存储器上的数据。
SataⅡ硬盘上具有智能容量监测装置及报警器。
上述技术方案所述模数变换器为ADS1278；所述数字信号处理器为OMAP-L138。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种风电机组状态监测系统的采样、存储与查询方法，其特征在于，其具体步骤包括：
(1)各采集通道同步采样，进入步骤(3)；
(2)通过手动或预设置的指令触发采样，进入步骤(3)；
(3)对数据进行预处理，并一个轮询间隔内，记录预处理数据特征值的大小和个数，根据设定特征值阈值判断信号是否有异常，进入步骤(4)和(7)；
(4)预处理后全部信息进入大容量存储器上存储；
(5)保存在大容量存储器的历史数据，可通过通讯接口在本地查询调用，方便现场上机检测，也可通过局域网和互联网远程回调查询调用；
(6)对大容量存储器上历史数据进行智能删减，而非传统的直接覆盖删除；
(7)异常信号和特征值，当被轮询时，通过UTP方式上报到风场中控室；
所述步骤(1)具体包括：
A、按照采样周期进行采样，其中，采样周期不少于5个高、底频率周期；
B、CPU对每个通道进行同步预处理；
C、对于原始数据进行特征值提取，并判断超限数据，存入RAM；
所述步骤(3)具体包括：
A、选择一个未超限的特征值存储并上报；
B、选择并存储一个或多个超限的特征值及原始数据进行上报；
C、判断预处理数据的个数，如果少于3次，则认为是系统噪声，选择一个特征值存储并上报；
所述步骤(5)具体包括：
A、按回调请求中的时间段发送文件列表至控制器；
B、判断是否收到查看请求，若是，则进行步骤C，若不是，则进行步骤D；
C、判断是否超时，若是，则进入步骤E，若不是，则进入步骤F；
D、按查看请求中的文件名发送文件数据至控制器，并进入步骤B；
E、结束回调；
F、判断是否收到终止回调请求，若是，则进入步骤E，若不是，则进入步骤B；
所述步骤(6)具体包括：
A、把历史数据按时间先后分成XT,…X1；
B、当剩余存储小于设定的百分比时，对历史最久XT数据启用智能删减，其中报警数据不删除，每一次删减不超过数据的50％；
C、数据继续增加提醒删除时，对于T-1时间内的数据XT-1启用智能删减，直到删除当前时间段X1为止；
D、如果继续提醒删除，则对于数据按时间段进行第二轮智能删减，以此类推；直到最终每天至少保留一个数据为限，如果空间仍然不足，系统报警，并继续启用智能删减；
E、大容量存储器具有存储空间提醒、剩余存储时间提醒，计算所需删减数据，以及空间不足报警器。
2.根据权利要求1所述的风电机组状态监测系统的采样、存储与查询方法，其特征在于，所述步骤(1)中的步骤A的具体为：
a、判断采样时刻是否到达，若是，则进行步骤b，若不是，则继续等待采样时刻到达；
b、设定采样位置N＝0，Vtz＝0，Vty＝0；N是采集次数，Vtz是当前采集数据的正常特征值，Vty是当前采集数据的异常特征值；
c、开始采样第N段数据；
d、对数据做特征值预处理；判断特征值是否超限；若是，则进行步骤e，若不是，则进行步骤f；
e、判断特征值是否大于Vty，若是，则数据异常，将异常数据替换存入缓存RAM2中，记录特征值后进入步骤g；若不是，则直接进入步骤g；
f、判断特征值是否大于Vtz，若是，则数据正常，将正常数据替换存入缓存RAM1中，记录特征值Vtz后进入步骤h，若不是，则直接进入步骤h；
g、异常次数加1，进入步骤h；
h、当前采样位置N+1；
i、判断当前采样位置N是否大于总采样次数m；若是，则进入步骤j，若不是，则进入步骤c；
j、判断异常次数是否大于设定的报警次数，若是，则进入步骤k，若不是，则进入步骤l；
k、数据异常，通过UDP上报RAM2中异常数据和特征值，进入步骤m；
l、数据正常，通过UDP上报RAM1中正常数据和特征值，进入步骤m；
m、将数据带上时间标志和特征值存入大容量存储器；
n、结束采集。
3.根据权利要求1所述的风电机组状态监测系统的采样、存储与查询方法，其特征在于，所述步骤(2)中，对一台或几台设备在每个轮询周期内，多次调用或实时显示其相关数据，并根据要求改变其采样和轮询规则，而不受轮询次序的影响。
4.根据权利要求1所述的风电机组状态监测系统的采样、存储与查询方法，其特征在于，所述特征值为有效值或均值或峰峰值或峰值一个或多个参数值。
5.一种风电机组状态监测系统的采样、存储与查询装置，具有风电机组(1)、信号收集装置、当地信号处理装置和控制器(4)；所述信号收集装置包括模数变换器(2)和传感器(5)；所述当地信号处理装置包括数字信号处理器(3)；所述风电机组(1)具有N台风电机；所述传感器(5)具有N个，且分别固定安装在N台风电机上；所述模数变换器(2)的输入端接传感器(5)的输出端；所述数字信号处理器(3)的输入端接模数变换器(2)的输出端；所述数字信号处理器(3)通过局域网与控制器(4)双向通讯连接；其特征在于：所述N台风电机上各安装有一个大容量存储器(6)；所述大容量存储器(6)上具有数据接口(7)，大容量存储器(6)与数字信号处理器(3)双向通讯连接。
6.根据权利要求5所述一种风电机组状态监测系统的采样、存储与查询装置，其特征在于：所述大容量存储器(6)为工业SataⅡ硬盘、SD存储卡及其它大容量存储器件中的一种或几种；所述数据接口(7)为以太网接口或RS232/485接口或USB接口中的一个或两个或两个以上。
7.根据权利要求6所述一种风电机组状态监测系统的采样、存储与查询装置，其特征在于：通过以太网接口或RS232/485接口或USB接口中的一个与计算机通讯连接，并在计算机上调用、查看、分析存储器上的数据。
8.根据权利要求5所述一种风电机组状态监测系统的采样、存储与查询装置，其特征在于：计算机通过局域网或者互联网调用、查看大容量存储器上的数据。
9.根据权利要求7或8所述一种风电机组状态监测系统的采样、存储与查询装置，其特征在于：所述SataⅡ硬盘上具有智能容量监测装置及报警器。
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Families Citing this family (6)
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| CN101393049B (zh) * | 2008-08-25 | 2010-09-08 | 北京天源科创风电技术有限责任公司 | 风力发电机组振动监测及故障诊断的方法 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| EXSB | Decision made by sipo to initiate substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
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| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20171017 Termination date: 20200225 |