CN108153211A - 报警参数的趋势分析和自动调谐的方法 - Google Patents

报警参数的趋势分析和自动调谐的方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种用于机器的报警参数的趋势分析和自动调谐方法。所述方法包括：获取机器的状态相关测量结果，相对于设定的阈值来检查状态指标(CI)值，计算在N个最后测量结果期间状态指标值高于阈值的次数，将在N个最后测量结果期间状态指标值高于阈值的次数显示在图表中，如果在N个最后测量结果期间状态指标值已高于阈值的次数多于报警水平则触发报警，将触发各报警时的历史测量结果数据与记录的缺陷进行比较，将触发的报警与检测到的缺陷之间的关系进行关联，从当前的测量结果数据中对正确积极、错误消极和错误积极的数量进行计数，将被计数的正确积极、错误消极和错误积极的数量与可接受的定义限制范围进行比较。

Description

报警参数的趋势分析和自动调谐的方法
技术领域
本发明涉及趋势分析和自动调谐的方法。特别地，本发明涉及用于机器的报警参数的趋势分析和自动调谐的方法。
背景技术
在状态监测(condition monitoring)领域，一个普遍问题是机器的运行状态不断变化，因此状态指标的测量值也在变化。这使得难以设定合适的报警阈值，(错)误报警(false alarm)的风险相当高。现今已花费了大量的努力用在创建鲁棒(robust)的状态指标(condition indicators)和使用报警滞后(alarm hysteresis)上以避免虚假报警。
发明内容
基本发明构思提供了用于机器的报警参数的趋势分析和调谐的方法。
本发明的第一方面提供了一种方法，包括以下步骤：获取机器的状态相关测量结果的序列，其中状态指标(CI)值与机器在缺陷方面的状态有关，相对于设定的阈值地检查所述状态指标(CI)值，计算在N个最后测量结果期间所述状态指标(CI)值高于所述阈值的次数，将在N个最后测量结果期间所述状态指标(CI)值高于所述阈值的次数显示在以日期/时间为x轴且以次数为y轴的图表中，以及如果在N个最后测量结果期间状态指标值已高于阈值的次数多于报警水平(alarm level)则触发报警，从如上述正常定期(normallyregularly)记录的机器获取历史测量(结果)数据，历史测量结果数据包括检测到的缺陷和何时触发了报警，将触发各报警时的历史测量结果数据与在记录了缺陷的情况下触发各报警时的当前的机器测量结果数据进行比较，将触发的报警与检测到的缺陷之间的关系进行关联，其中，如果在检测到缺陷之前的设定时间段内报警被记录，则关系被相关联，并且其中如果报警与缺陷之间存在关系，则该报警被定义为正确积极的(TP)报警，如果检测到缺陷，但报警并未被触发，则该缺陷被定义为错误消极(FN)，如果报警被触发，但未记录有缺陷，则该缺陷被定义为错误积极(FP)，基于可接受的历史测量结果数据为正确积极(TP)、错误消极(FN)和错误积极(FP)设定可接受的定义限制范围(limits)，从当前的测量结果数据中对正确积极(TP)、错误消极(FN)和错误积极(FP)的数量进行计数，将被计数的正确积极(TP)、错误消极(FN)和错误积极(FP)的数量与可接受的定义限制范围进行比较，其中如果进行了比较的被计数的正确积极(TP)、错误消极(FN)和错误积极(FP)的数量在可接受的定义限制范围内，则调谐完成，如果进行了比较的被计数的正确积极(TP)、错误消极(FN)和错误积极(FP)的数量不在可接受的定义限制范围内，则调谐未完成，并且其中自动执行调谐所述状态指标(CI)、所述阈值、所述M和所述N的计算，直到达到可接受的定义限制范围为止。
在本发明的第二方面中，所述方法提供了：在获取状态相关测量结果的序列的步骤期间，每个测量结果包含产生时间波形的数据点的时间序列。
在本发明的第三方面中，所述方法包括：对所述时间波形执行信号分析(FFT)以产生频谱。
在本发明的再其它的方面中，所述方法通过布置在所述时间波形上的频谱峰值来确定与所述状态相关测量结果相关联的缺陷。
在本发明的再其它的方面中，所述方法提供了：识别与待分析的特定缺陷有关的频谱峰值。
在本发明的再其它的方面中，所述方法包括由所识别的频谱峰值计算出所述状态指标(CI)值。
在本发明的再其它的方面中，所述方法提供了多个状态指标CI值，每个状态指标CI值被设计成检测缺陷并且被由各测量结果计算出。
在本发明的再其它的方面中，所述机构的状态相关测量结果的序列为振动和温度中的至少一者。
在本发明的再其它的方面中，每个测量结果包含1024到16384个数据点的时间序列。
在本发明的最后方面，所述方法提供了：如果错误积极(FP)的数量超过可接受的定义限制范围，则增大所述阈值、所述M和所述N中的至少一者，如果错误消极(FN)的数量超过可接受的定义限制范围，则减小所述阈值、所述M和所述N中的至少一者，并且其中重复该步骤直到所述报警参数被调谐。
本领域技术人员通过参照以下书面说明书、权利要求书和附图将进一步理解和领会本发明的这些和其它优点。
附图说明
现将参照附图通过示例来说明本发明，在附图中：
图1是根据本发明的趋势分析和自动调谐方法的流程图；
图2是根据现有技术的来自具有难以检测的缺陷的外滚道剥裂(spall)的缺陷轴承的原趋势的示例的图表；以及
图3是根据本发明的来自新趋势稳定的缺陷的新趋势的示例的图表。
具体实施方式
以下详细说明参照附图。只要有可能，在附图和以下说明中使用的相同的附图标记指的是相同或相似的部件。虽然本文说明了本公开的若干示例性实施方式和特征，但是在不脱离本公开的精神和范围的情况下，变型、适配和其它实现方式是可行的。因此，以下详细说明不限制本公开。相反，本公开的合适范围由所附的权利要求限定。
图1是示出了用于机器的报警参数的趋势分析200和调谐300的方法100的流程图。
这里，本发明涉及(/考虑)(contemplates)完成了许多状态相关测量结果(/测量)(condition related measurements)的机器。出于讨论的目的，可以考虑(consider)一个这样的测量结果，例如振动测量结果，然而所述测量结果可以是任何数量的状态相关测量结果，包括温度、力、动态压力等等。
趋势分析200的方法100提供了步骤210：获取机器的状态相关测量结果的序列(series of)。每个测量结果可以包含1024到16384个数据点的时间序列，其示出了时间波形。所述方法包括对该波形执行信号分析(称为FFT)，其产生频谱(spectrum)。
从那里(From there)，与特定缺陷相关的频谱峰值(spectrum peaks)被挑选(出来)并被用于计算反映机器在该缺陷方面的状态的状态指标(CI)值(Condition Indicatorvalue)。应当注意的是，可以从每个测量结果中计算出几个CI值(其中每个CI值被设计用于检测缺陷)。如此，对于每个测量结果存在一个CI值。
在接下来的步骤220中，相对于设定的阈值(set threshold)地检查状态指标(CI)值。
然后在步骤230中系统计算在N个最后测量结果(N last measures)期间CI值高于阈值的次数。
然后在步骤240中将该次数显示在以日期/时间为x轴且以次数为y轴的图表中。
在步骤250中，如果在N个最后测量结果期间状态指标(CI)值已高于阈值的次数多于报警水平，则触发报警。
调谐300的方法100提供了步骤310：从技术人员正常定期记录的机器获取历史测量(/测量结果)数据。所述历史测量数据包括检测到的缺陷以及何时根据先前的步骤210-250触发报警。举例来说，可以选择风力发电场(wind park)和各风力涡轮机的主轴承中的缺陷。
然后在步骤320中，我们可以将触发各报警时的历史测量(结果)数据与在检测和记录了缺陷的情况下触发各报警时的当前的机器测量(结果)数据进行比较。
步骤330提供了：使触发的报警与检测到的缺陷之间的关系相关联(correlating)。如果在检测到缺陷之前的设定时间段内报警被记录，则关系被相关联。如此，如果我们看到报警与缺陷之间的相关联，即，在检测到缺陷的一个月之前报警被登记，则将该报警定义为正确积极的(true positive＝TP)报警。好！如果检测到缺陷，但报警没有被触发，则将该缺陷定义为错误消极的(false negative＝FN)。坏！最后，如果报警被触发，但没有缺陷被记录，则将该缺陷定义为错误积极的(false positive＝FP)。坏！
步骤340提供了：基于可接受的历史测量(结果)数据，为正确积极(TP)、错误消极(FN)和错误积极(FP)设定可接受的定义的限制(范围)。
步骤350提供了：对当前的测量(结果)数据中的正确积极(TP)、错误消极(FN)和错误积极(FP)的数量进行计数，在步骤360中，将被计数的正确积极(TP)、错误消极(FN)和错误积极(FP)的数量与已经被定义为可接受的限制(范围)进行比较。例如，对于有100台风力涡轮机的风力发电场来说，可以接受的是，一年内最多触发10个FP和2个FN。然而，为了感到安全(feel safe)，我们应已在同一时间段期间经历了至少10个TP。
因此，如果进行了比较的被计数的正确积极(TP)、错误消极(FN)和错误积极(FP)的数量在可接受的定义限制(范围)内，则根据步骤370完成调谐。
然而，如果进行了比较的被计数的正确积极(TP)、错误消极(FN)和错误积极(FP)的数量不在可接受的定义限制(范围)内，则调谐未完成。
因此，自动执行调谐状态指标(CI)、阈值、M和N的计算，直到达到可接受的定义限制(范围)为止。这通过回到方法步骤340设定/调整可接受的定义限制范围来实现，直到调谐完成。
图2示出了来自外滚道剥裂的缺陷轴承的趋势。
该缺陷难以被趋势化，但却被在图3所示的新趋势中清楚地示出。
在更换轴承(2014-09-15)之后，图2的原趋势显示出一些不稳定的行为(behavior)，然而图3的新趋势非常稳定。

Claims (10)

1.一种用于机器的报警参数的趋势分析方法，所述方法包括以下步骤：
获取机器的状态相关测量结果的序列，其中状态指标(CI)值与所述机器在缺陷方面的状态有关，
相对于设定的阈值来检查所述状态指标(CI)值，
计算在N个最后测量结果期间所述状态指标(CI)值高于所述阈值的次数，
将在N个最后测量结果期间所述状态指标(CI)值高于所述阈值的次数显示在以日期/时间为x轴且以次数为y轴的图表中，以及
如果在N个最后测量结果期间所述状态指标(CI)值已高于所述阈值的次数多于报警水平，则触发报警。
2.根据权利要求1所述的用于机器的报警参数的趋势分析方法，其特征在于，在获取状态相关测量结果的序列的步骤期间，每个测量结果包含产生时间波形的数据点的时间序列。
3.根据权利要求2所述的用于机器的报警参数的趋势分析方法，其特征在于，还包括对所述时间波形执行信号分析(FFT)以产生频谱。
4.根据权利要求3所述的用于机器的报警参数的趋势分析方法，其特征在于，还包括通过布置在所述时间波形上的频谱峰值来确定与所述状态相关测量结果相关联的缺陷。
5.根据权利要求4所述的用于机器的报警参数的趋势分析方法，其特征在于，还包括识别与待分析的特定缺陷有关的频谱峰值。
6.根据权利要求5所述的用于机器的报警参数的趋势分析方法，其特征在于，还包括由所识别的频谱峰值计算出所述状态指标(CI)值。
7.根据权利要求1所述的用于机器的报警参数的趋势分析方法，其特征在于，还包括多个状态指标CI值，每个状态指标CI值被设计成检测缺陷并且被由各测量结果计算出。
8.根据权利要求1所述的用于机器的报警参数的趋势分析方法，其特征在于，所述机构的状态相关测量结果的序列为振动和温度中的至少一者。
9.根据权利要求1所述的用于机器的报警参数的趋势分析方法，其特征在于，每个测量结果包含1024到16384个数据点的时间序列。
10.一种用于机器的报警参数的自动调谐方法，所述方法包括以下步骤：
从正常定期记录的机器获取历史测量结果数据，其包括检测到的缺陷和何时触发了报警，
将触发各报警时的历史测量结果数据与在记录了缺陷的情况下触发各报警时的当前的机器测量结果数据进行比较，
将触发的报警与检测到的缺陷之间的关系进行关联，其中，如果在检测到缺陷之前的设定时间段内报警被记录，则关系被相关联，并且其中
如果报警与缺陷之间存在关系，则该报警被定义为正确积极的(TP)报警，
如果检测到缺陷，但报警并未被触发，则该缺陷被定义为错误消极(FN)，
如果报警被触发，但未记录有缺陷，则该缺陷被定义为错误积极(FP)，
基于可接受的历史测量结果数据，为正确积极(TP)、错误消极(FN)和错误积极(FP)设定可接受的定义限制范围，
从当前的测量结果数据中对正确积极(TP)、错误消极(FN)和错误积极(FP)的数量进行计数，
将被计数的正确积极(TP)、错误消极(FN)和错误积极(FP)的数量与可接受的定义限制范围进行比较，其中
如果进行了比较的被计数的正确积极(TP)、错误消极(FN)和错误积极(FP)的数量在可接受的定义限制范围内，则调谐完成，
如果进行了比较的被计数的正确积极(TP)、错误消极(FN)和错误积极(FP)的数量不在可接受的定义限制范围内，则调谐未完成，并且其中
自动执行调谐所述状态指标(CI)、所述阈值、所述M和所述N的计算，直到达到可接受的定义限制范围为止，其中
如果错误积极(FP)的数量超过可接受的定义限制范围，则增大所述阈值、所述M和所述N中的至少一者，
如果错误消极(FN)的数量超过可接受的定义限制范围，则减小所述阈值、所述M和所述N中的至少一者，并且其中重复该步骤直到所述报警参数被调谐。
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