CN105509815A - 一种基于积分算法的非电量信号采集监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于积分算法的非电量信号采集监测方法，包括以下步骤：S1、设置非电量传感器；S2、将非电量传感器的输出信号，转换还原为非电量信号参数；S3、把非电量信号参数或非电量信号参数变化量对时间进行积分，获得各时间段非电量积分参数，进行存储；S4、根据各时间段非电量积分参数对非电量信号参数状况进行判断，并对异常进行监测。本发明将非电量检测转换成非电量积分参数检测，有利于对细小隐患进行累积放大，即在隐患发生的中早期及时发现预警处理，避免隐患严重化，从而避免损失，降低风险。

Description

一种基于积分算法的非电量信号采集监测方法

技术领域

本发明涉及数据测量技术领域，尤其涉及一种非电量信号参数采集监测方法。

背景技术

测量是获得各种物理量和描述物理过程参数的重要手段，所以工厂和研究单位在设计新的机械结构、改进某些装置、指定工艺过程中都需要测量许多物理量，以便研究它们的规律性，检验设计是否符合客观规律。在这些被测量中多数是非电量，例如：机械量(位移、振动加速度、速度、力、力矩、应变、应力等)、热工量(温度、压力、流量等)、化工量(浓度、成分、湿度、pH值等)。随着科学技术的发展，对测量的精确度、速度都提出了新的要求，尤其对动态变化的物理过程进行测量，以及对物理量的远距离测量，越来越多地采用电测技术的方法对非电量进行测量，称为非电量的电测技术。

随着社会的发展，针对众多非电量信号的监测和风险预警越显重要，如压力、压强、应变、应力、位移、形变等。此外，还有一些情况下，对环境的也需要测量一些自然参数，如温度、光线、气压等。目前，这些非电量信号参数的测量，都是使用各种非电量传感器来实现，如非电量传感器、非电量传感器等。但现阶段，对非电量信号的微弱变化检测比较困难，一方面非电量传感器测量精度有限，分辨微小信号及其变化比较困难，单纯使用放大电路，很容易因干扰导致判断结果有误；另一方面，绝大多数非电量信号所反映的异常参数是时变性暂态参数，随时间变化差别很大，绝大多数隐患早期阶段，暂态参数大部分时间内是正常的，异常事件的产生具有统计学意义：随着时间的推移，出现的频率越来越高、数值逐渐变大。

发明内容

基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种基于积分算法的非电量信号采集监测方法。

本发明提出的一种基于积分算法的非电量信号采集监测方法，包括以下步骤：S1、设置非电量传感器用于检测非电量信号；

S2、将非电量传感器的输出的电信号转换还原为非电量信号参数；

S3、把非电量信号参数或非电量信号参数变化量对时间进行积分，获得各时间段非电量积分参数，进行存储，非电量信号参数变化量为非电量信号参数与预设的参数阈值的差值绝对值；

S4、根据各时间段非电量积分参数对非电量信号参数状况进行判断，并对异常进行监测。

优选地，步骤S2具体为：获取非电量传感器输出模拟电量信号或非模拟电量信号，然后将模拟电量信号或非模拟电量信号再转换还原为非电量信号参数。

优选地，步骤S3中，具体包括以下分步骤：

S32、把非电量信号参数或非电量信号参数变化量对时间进行积分，产生非电量信号参数的积分参数；

S33、生成非电量信号积分参数的各时间段冻结数据，进行存储。

优选地，步骤S3中还包括步骤S31：对非电量信号参数进行判断；步骤S33具体为：当非电量信号参数异常，则对时间长度较小的时间段上的非电量信号积分参数冻结数据，进行存储；当非电量信号参数正常，则对时间长度较大的时间段上的非电量信号积分参数冻结数据，进行存储。

优选地，步骤S31具体为：预设多个依次增大的浮差阈值，将非电量信号参数变化量与浮差阈值比较，当其小于最小的浮差阈值则判断非电量信号参数正常；否则，根据非电量信号参数变化量与浮差阈值比较结果判断非电量信号参数异常程度；

步骤S33具体为：预设多个时间长度与浮差阈值一一对应的时间段，随着浮差阈值的增大，多个时间段的时间长度依次减小；根据非电量信号判断结果，将对应时间段上的非电量积分参数进行冻结。

优选地，步骤S4具体包括以下步骤：

S41、对非电量信号积分参数进行判断；

S42、当较大时间单位的各时段积分参数异常，对其包含的下一级较小时间单位每一个时间段上的积分参数进行比较，判断异常所在时间段；重复该步骤，确定异常所在时间节点；

S43、根据各时间段的积分参数，判断异常所在时间节点，各时间段异常程度和异常变化趋势，进行监测预警提示。

本发明提出的基于积分算法的非电量信号采集监测方法，通过设置非电量传感器采集待检测非电量信号参数，例如温度数据、压力数据、光线数据、湿度数据或压强数据，然后，将非电量信号转换的模拟电量信号或非模拟电量信号，再转换还原为非电量信号参数，把非电量信号参数对时间进行积分，获得各时间段非电量积分参数冻结数据，进行存储。从而将非电量检测转换成非电量积分参数监测，有利于对暂态隐患中早期微弱信号进行累积放大，在隐患发生的中早期及时发现预警处理，避免隐患严重化，从而避免损失，降低风险。

本发明中，当非电量信号参数出现较大的异常，大于较高级别的设定阀值时，便对积分冻结存储的时间长度进行细化，即通过逐级分解时间长度，生成时间段冻结数据，进行存储。如此，在判断时，首先，对时间长度较长的时间段积分参数数据进行分析，可快速判定异常所在较大时间范围，然后，通过对该时间段包含的下一级时间段进行分析，逐级细化，直至判定异常所在时间节点，有利于对异常进行精确定位。

附图说明

图1为实施例1提出的基于积分算法的非电量信号采集监测方法流程图；

图2为实施例2提出的基于积分算法的非电量信号采集监测方法流程图。

具体实施方式

本发明提供的基于积分算法的非电量信号采集监测方法，非电量信号参数可以为温度、应力、应变、光线数据、湿度数据、位移、形变、或者压强信号，但本发明的保护范围并不局限于此，任何其它非电量信号参数采用类似方法实现，在本发明揭露的技术范围内，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

实施例1

参照图1，本实施例提出的一种基于积分算法的非电量信号采集监测方法，用来检测温度变化状况，其包括以下步骤：

S1、设置非电量传感器例如温度传感器检测待测温度。

S2、将非电量传感器的输出的电信号，转换还原为非电量信号参数。具体的，本实施方式中，非电量传感器可选用变阻温度传感器，如热敏电阻，如此，将变阻温度传感器接入恒压源电路，便可将非电量传感器采集的温度转换为电流信号，根据变阻温度传感器的特征：电阻值与温度值成线性正比数学关系，根据电流数值，可换算出温度数值。

S3、把非电量信号参数或非电量信号参数变化量对时间进行积分，获得各时间段非电量积分冻结数据，进行存储，非电量信号参数变化量为非电量信号参数与预设的参数阈值的差值绝对值。

具体的，本实施方式中，因为绝对温度与人们常用的摄氏温度数值不同，0摄氏度并不是没有温度，如此，本实施方式中，采用把检测的温度数值和预设温度定值相减，获得温差，再把温差的绝对值对时间进行积分，产生温差积分参数，生成小时、日、月、年为时间单位的各时间积分段冻结数据并存储。

步骤S3中，当非电量信号参数出现较大的异常，大于较高级别的设定阀值时,还可通过逐级分解时间长度，获得下一级时间子段上的积分冻结数据，即生成分钟级或更细化的秒级单位时间段的积分冻结数据并存储。

例如，本步骤中，一般默认各分钟为温差积分冻结数据最小基本时间单位，通过对60个分钟积分冻结数据求和获得一个小时级积分冻结数据，通过对24个小时级积分冻结数据之和获得一个日级积分冻结数据，按照时钟日历，以此类推，如此，通过对分钟、小时、日、月为时间单位的各时间段积分冻结数据的堆叠结构，可避免数据过多导致的不可靠性。本实施例中，每一个时间长度较小的时间段为一个时间长度大于其一个等级的时间段的时间子段，例如日为月的时间子段，小时为日的时间子段，分钟为小时的时间子段。

步骤S3具体包括以下步骤：

S31：对非电量信号参数进行判断。本步骤中，可预设多个依次增大的浮差阈值，将非电量信号参数变化量与浮差阈值比较，当其小于最小的浮差阈值则判断非电量信号参数正常；否则，根据非电量信号参数变化量与浮差阈值比较结果判断非电量信号参数异常程度。

例如，本实施例中，可设置多个浮差阈值1度、10度、20度。如此，当非电量信号参数变化量小于1度，即非电量信号参数正常；当非电量信号参数变化量小于10度大于1度，即非电量信号参数一级异常；当非电量信号参数变化量小于20度大于10度，即非电量信号参数二级异常；当非电量信号参数变化量大于20度，即非电量信号参数三级异常。当非电量信号参数异常等级越高，其异常程度越严重。

S32、把非电量信号参数或非电量信号参数变化量对时间进行积分，产生非电量信号参数的积分参数。本步骤中，为了后续更加方便快捷的调用，均可采用最小时间长度进行积分，例如分钟或者秒。

S33、根据非电量信号参数判断结果，对各时间段非电量积分参数冻结数据并进行存储。当非电量信号参数异常，则对时间长度较小的时间段上的非电量信号积分参数冻结数据，进行存储；当非电量信号参数正常，则对时间长度较大的时间段上的非电量信号积分参数冻结数据，进行存储。具体地，本步骤中可预设多个时间长度与浮差阈值一一对应的时间段，随着浮差阈值的增大，多个时间段的时间长度依次减小；根据非电量信号判断结果，将对应时间段上的非电量积分参数进行冻结。

例如，针对1度、10度、20度的浮差阈值，本实施中，可预设1月、1天、1小时、1分钟的时间段。当非电量信号参数变化量小于1度，即非电量信号参数正常，对1月长度的时间段上的非电量积分参数进行冻结存储；当非电量信号参数变化量小于10度大于1度，即非电量信号参数一级异常，对1天长度的时间段上的非电量积分参数进行冻结存储；当非电量信号参数变化量小于20度大于10度，即非电量信号参数二级异常，对1小时长度的时间段上的非电量积分参数进行冻结存储；当非电量信号参数变化量大于20度，即非电量信号参数三级异常，对1分钟长度的时间段上的非电量积分参数进行冻结存储。

本实施例中，各时间段上的非电量积分参数通过对最小时间长度积分求和获得，例如本实施例中以1秒为单位进行积分，则，1分钟时间长度的时间段上非电量积分参数等于60个积分之和，依次类推。

S4、根据各时间段非电量积分参数对非电量信号参数状况进行判断，并对异常进行监测。

具体的，本实施方式中，步骤S4包括以下步骤：

S41、对非电量信号积分参数即温差积分参数进行判断；

S42、当较大时间单位的各时段温差积分参数异常，对其包含的下一级较小时间单位每一个时间段上的温差积分参数进行比较，判断异常所在时间段；重复该步骤，直至将异常定位在最小长度等级的时间段上；

本实施方式中，首先对较大时间长度上的积分参数——积分冻结数据进行判断，例如发现某个温差积分的日冻结数据出现异常，则调取该日的24个以小时为单位的小时冻结数据进行评估，当发现某个小时冻结数据出现异常，则调取该小时内冻结存储的60个分钟冻结数据，判断异常所在分钟级时间点，以此类推，从而对异常产生的时间节点进行定位，并可根据产生异常的各时间段冻结数据数值大小，判断隐患程度和隐患发展趋势。

本步骤中，首先，对时间长度较长的时间段积分参数进行分析，可快速判定异常所在较大时间范围，然后，通过对该时间段包含的下一级时间段进行分析，逐级细化，直至判定异常所在时间节点，有利于对异常进行精确定位。

S43、根据各时间段、时间段上的的温差积分参数，判断温度异常所在时间节点，各时间段异常程度和异常变化趋势，进行监测预警。

本实施例中，将温度传感器的输出信号数据电阻或进一步的电流数据，转换还原为温度数据，再通过积分的方式，把非电量信号参数变化量——温差绝对值对时间进行积分，获取各时间段温差积分参数，如此，通过积分方式将可能出现的连续细小隐患进行累积放大，从而避免由于暂态温度参数的隐患中早期信号过小而导致忽略丢弃，确保隐患中早期微弱信号的检测和有效处理，及早除去隐患。

实施例2

参照图2，本实施例提出的一种基于积分算法的非电量信号采集监测方法，用来检测应力变化状况，其包括以下步骤：

S1、设置非电量传感器例如应力传感器检测待测应力。

S2、将应力传感器的输出信号参数数值，转换还原为非电量信号参数应力数值。

具体的，本实施方式中，选用的非电量传感器为谐振式应力传感器，谐振频率与所检测的应力具有确定的数学关系，例如：谐振频率f₀与应力F的开方成正比，如此，通过软件计算，将谐振频率数值换算出应力数值。

S3、把非电量信号参数或非电量信号参数变化量对时间进行积分，获得各时间段非电量积分参数，进行存储。

具体的，本实施方式中，采用把检测计算获取的应力信号对时间进行积分，产生应力积分参数，生成小时、日、月、年为时间单位的各时间段积分冻结数据并存储。

步骤S3中，当非电量信号参数出现较大的异常，大于较高级别的设定阀值时,还可通过逐级分解时间长度，获得下一级时间段上的积分参数，即生成分钟级或更细化的秒级单位时间段的积分冻结数据并存储。

例如，本步骤中，一般默认各分钟为应力积分参数冻结数据最小基本时间单位，通过对60个分钟积分参数冻结数据求和获得一个小时级积分参数冻结数据，通过对24个小时级积分参数冻结数据之和获得一个日级积分参数冻结数据，按照时钟日历，以此类推，如此，通过对分钟、小时、日、月为时间单位的各时间段积分参数数据的堆叠结构，可避免数据过多导致的不可靠性。

S4、根据各时间段非电量积分参数对非电量信号参数状况进行判断，并对异常进行监测。

具体的，本实施方式中，步骤S4包括以下步骤：

S41、对非电量信号积分参数——应力积分冻结数据进行判断；

S42、当较大时间单位的各时段应力积分冻结数据异常，对其包含的下一级较小时间单位每一个时间段上的应力积分冻结数据进行比较，判断异常所在时间段；重复该步骤，直至将异常定位在最小长度等级的时间段上；

本实施方式中，首先对较大时间长度上的积分冻结数据进行判断，例如发现某各应力积分的日冻结数据出现异常，则调取该日的24个以小时为单位的小时冻结数据进行评估，当发现某个小时冻结数据出现异常，则调取该小时内冻结存储的60个分钟冻结数据，判断异常所在分钟级时间点，以此类推，从而对异常产生的时间节点进行定位，并可根据产生异常的各时间段冻结数据数值大小，判断隐患程度和隐患发展趋势。

本步骤中，首先，对时间长度较长的时间段积分冻结数据进行分析，可快速判定异常所在较大时间范围，然后，通过对该时间段包含的下一级时间段进行分析，逐级细化，直至判定异常所在时间节点，有利于对异常隐患进行精确定位。

S43、根据各时间段上的的应力积分冻结数据，判断应力异常所在时间节点，各时间段异常程度和异常变化趋势，进行监测预警。

本实施例中，将非电量传感器的输出信号数据，转换还原为非电量信号参数数据，再通过积分的方式，把非电量信号参数对时间进行积分，获取各时间段应力积分冻结数据，如此，通过积分方式将可能出现的连续细小隐患进行累积放大，从而避免由于暂态应力参数的隐患中早期信号过小而导致忽略丢弃，确保隐患中早期微弱信号的检测和有效处理，及早除去隐患。

以上2个实施例中，首先都是通过非电量传感器采集非电量信号参数，然后将非电量传感器的输出信号，转换还原为非电量信号参数，在把非电量信号参数或非电量信号参数变化量对时间进行积分，获得各时间段非电量积分冻结数据，进行存储。实施例1中，是把非电量信号参数变化量对时间进行积分，也就是把温差的绝对值对时间进行积分；实施例2中，把非电量信号参数对时间进行积分，也就是把应力直接对时间进行积分。

本发明提供的非电量信号参数采集监测方法，通过设置非电量传感器采集待检测非电量信号参数，例如温度数据、应力数据、光线数据、湿度数据或者压强数据，然后，将非电量传感器的输出信号数据，转换还原为非电量信号参数数据，然后把非电量信号参数对时间进行积分，或非电量信号参数变化量对时间进行积分，获得非电量信号积分参数，再生成各时间段非电量积分冻结数据，进行存储，从而将非电量信号参数检测转换成各时间段非电量信号积分参数检测，有利于对各种暂态隐患中早期微弱信号进行累积放大，在隐患发生的中早期及时监测发现，避免隐患严重化，从而避免损失，降低风险。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于积分算法的非电量信号采集监测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、设置非电量传感器用于检测非电量信号；

S2、将非电量传感器的输出的电信号转换还原为非电量信号参数；

S3、把非电量信号参数或非电量信号参数变化量对时间进行积分，获得各时间段非电量积分参数，进行存储，非电量信号参数变化量为非电量信号参数与预设的参数阈值的差值绝对值；

S4、根据各时间段非电量积分参数对非电量信号参数状况进行判断，并对异常进行监测。

2.如权利要求1所述的基于积分算法的非电量信号采集监测方法，其特征在于，步骤S2具体为：获取非电量传感器输出模拟电量信号或非模拟电量信号，然后将模拟电量信号或非模拟电量信号再转换还原为非电量信号参数。

3.如权利要求1所述的基于积分算法的非电量信号采集监测方法，其特征在于，步骤S3中，具体包括以下分步骤：

S32、把非电量信号参数或非电量信号参数变化量对时间进行积分，产生非电量信号参数的积分参数；

S33、生成非电量信号积分参数的各时间段冻结数据，进行存储。

4.如权利要求3所述的基于积分算法的非电量信号采集监测方法，其特征在于，步骤S3中还包括步骤S31：对非电量信号参数进行判断；步骤S33具体为：当非电量信号参数异常，则对时间长度较小的时间段上的非电量信号积分参数冻结数据，进行存储；当非电量信号参数正常，则对时间长度较大的时间段上的非电量信号积分参数冻结数据，进行存储。

5.如权利要求4所述的基于积分算法的非电量信号采集监测方法，其特征在于，步骤S31具体为：预设多个依次增大的浮差阈值，将非电量信号参数变化量与浮差阈值比较，当其小于最小的浮差阈值则判断非电量信号参数正常；否则，根据非电量信号参数变化量与浮差阈值比较结果判断非电量信号参数异常程度；

步骤S33具体为：预设多个时间长度与浮差阈值一一对应的时间段，随着浮差阈值的增大，多个时间段的时间长度依次减小；根据非电量信号判断结果，将对应时间段上的非电量积分参数进行冻结。

6.如权利要求1所述的基于积分算法的非电量信号采集监测方法，其特征在于，步骤S4具体包括以下步骤：

S41、对非电量信号积分参数进行判断；

S42、当较大时间单位的各时段积分参数异常，对其包含的下一级较小时间单位每一个时间段上的积分参数进行比较，判断异常所在时间段；重复该步骤，确定异常所在时间节点；

S43、根据各时间段的积分参数，判断异常所在时间节点，各时间段异常程度和异常变化趋势，进行监测预警提示。