CN110057406B - 一种多尺度自适应的机械设备趋势预警方法 - Google Patents

一种多尺度自适应的机械设备趋势预警方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种多尺度自适应的机械设备趋势预警方法，选取一段截止当前采集点的历史数据；其次对选取的历史数据进行数据预处理；接下来将剩余历史数据切分，从设定的初始数据尾部往前不断增加设置的数据步长，并分别利用最小二乘拟合数据，得到拟合直线模型参数，根据拟合直线依次计算得到趋势增长率，并将所有增长率依次保存下来；最后通过自适应趋势判定算法提取出本次历史数据的最佳趋势对应增长率，以此增长率结果进行趋势报警，超过趋势报警阈值即报警。

Description

一种多尺度自适应的机械设备趋势预警方法
技术领域
本发明属于机械设备趋势预警技术领域，特别涉及一种多尺度自适应的机械设备趋势预警方法。
背景技术
机械设备在现代工业发展中占据着极其重要的地位，保证机械设备安全稳定运行是安全生产、保障工业发展的基础。现在已有部分重资产机械设备安装了状态监测系统(Condition Monitoring System，CMS)，CMS利用安装在设备上的各类传感器(包括振动传感器、压力传感器、温度传感器等)采集设备状态信号，实时在线监测设备的运行情况。
预警是最基础、最有效的设备状态在线监测技术手段之一。目前绝大多数预警技术还仅仅停留在固定阈值报警，这种报警触发时，设备监测参数已经超过报警值，并可能出现较大问题，并没有达到提前预警的效果。
发明内容
本发明的目的在于提供一种多尺度自适应的机械设备趋势预警方法，以解决上述问题。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种多尺度自适应的机械设备趋势预警方法，包括以下步骤：
步骤1，从机械设备在线状态监测历史数据中选取一段截止当前采集时刻的历史时长数据，选取数据为：Ti,yi,i＝1,2,…,n；其中Ti为信号或特征的采集时刻对应的时间戳，yi为信号值或特征值；
步骤2，对步骤1选取数据进行数据预处理，包括停机数据清洗，超限数据清洗；
步骤3，对步骤2清洗后数据进行多种时间尺度的趋势拟合搜寻，以清洗后数据最后数据为起始时间点，不断增加固定的时间长度或者数据点数，得到需要进行趋势拟合的数据，利用最小二乘直线拟合算法拟合数据并计算拟合直线的趋势增长率，将得到的趋势增长率按搜寻顺序保存；
步骤4，对步骤3中搜寻得到的所有趋势增长率结果进行自适应判定，得到原始历史数据的最佳趋势结果。
步骤5，根据步骤4得到的最佳趋势增长率，进行趋势预警。
进一步的，步骤2中，停机数据清洗规则为：小于等于停机阈值，即清洗该数据点，停机阈值接近0；超限数据清洗规则为：根据测量信号最大最小范围进行清洗，超出最大范围或者低于最小范围即需要清洗该数据点。
进一步的，步骤3中，对每次获取的不同时间尺度的数据进行最小二乘直线拟合，并计算拟合直线的趋势增长率；最小二乘直线拟合方法：
假设需要拟合的历史数据为：tj,yj,j＝1,2,…,m，其中tj为信号或特征的时长间隔，t1＝0,t2＝T2-T1,…,tm＝Tm-Tm-1；Tj为信号值或特征值对应的采集时间戳，yj为信号值或特征值；
设线性回归拟合的直线为：y＝b+at
则系数a和b由下式确定：
Figure BDA0002068143300000021
Figure BDA0002068143300000022
根据拟合直线结果，增长率可由下式计算：
Figure BDA0002068143300000023
其中td为数据趋势增长率。
进一步的，步骤4中，自适应判定方法：
①首先取步骤三中得到的前a个趋势增长率，判断是否都小于设定阈值p1(100％>p1>0)。如果满足都小于设定阈值p1的条件，则取第a个趋势增长率结果为最佳趋势增长率；不满足，则继续判定②；
②判断步骤三中得到的趋势增长率结果的最大值是否大于等于阈值p2(p2>＝100％)，如果小于阈值p2，则取步骤三中得到的第一个趋势增长率结果作为最佳趋势拟合结果；反之，则继续判定③；
③判断步骤三中得到的第一个趋势增长率结果是否为所有趋势增长率的最大值，如果第一个趋势增长率不是最大值，则取所有趋势增长率的最大值作为最佳趋势拟合结果；反之，则第一个趋势增长率结果作为最佳趋势拟合结果。
进一步的，步骤5中，最佳趋势增长率小于高报阈值，则为趋势正常；大于等于高报阈值并且小于高高报阈值，则为趋势高报报警；大于等于高报阈值，则为趋势高高报报警。
与现有技术相比，本发明有以下技术效果：
本发明选取一段截止当前采集点的历史数据；其次对选取的历史数据进行数据预处理；接下来将剩余历史数据切分，从设定的初始数据尾部往前不断增加设置的数据步长，并分别利用最小二乘拟合数据，得到拟合直线模型参数，根据拟合直线依次计算得到趋势增长率，并将所有增长率依次保存下来；最后通过自适应趋势判定算法提取出本次历史数据的最佳趋势对应增长率，以此增长率结果进行趋势报警，超过趋势报警阈值即报警。实现机械设备早期异常的提前发现和检测。相对于传统的机械设备预警方法，本发明具有能提前发现和检测异常、预警准确度高、智能化趋势预警的优点。同时本发明的趋势预警方法利用了趋势信息进行预警，相比常规利用绝对量值进行报警更能提前、准确的检测设备出现的异常恶化问题。通过本发明的应用，可实现机械设备异常发现和检测，有效的识别了机械设备实时健康状态，准确提供了设备异常报警提示信息，避免了设备持续恶化并造成重大经济损失。
附图说明
图1为整体流程图；
图2为历史数据预处理过程；
图3为趋势增长率搜寻逻辑图；
图4为自适应获取最佳趋势增长率逻辑图；
图5为某机泵一周包络峰值数据最佳趋势结果；
图6为某机泵一周加速度峰值数据最佳趋势结果；
图7为趋势预警逻辑图；
图8为某旋转设备包络峰值趋势预警结果。
具体实施方式
以下结合附图对本发明进一步说明：
请参阅图1至图7，一种多尺度自适应的机械设备趋势预警方法，包括以下步骤：
步骤1，选取一段截止当前采集时刻的历史时长数据，选取数据为：Ti,yi,i＝1,2,…,n；其中Ti为信号或特征的采集时刻对应的时间戳，yi为信号值或特征值；
步骤2，对步骤1选取数据进行数据预处理，包括停机数据清洗，超限数据清洗；
步骤3，对步骤2清洗后数据进行多种时间尺度的趋势拟合搜寻，以清洗后数据最后数据为起始时间点，不断增加固定的时间长度或者数据点数，得到需要进行趋势拟合的数据，利用最小二乘直线拟合算法拟合数据并计算拟合直线的趋势增长率，将得到的趋势增长率按搜寻顺序保存；
步骤4，对步骤3中搜寻得到的所有趋势增长率结果进行自适应判定，得到原始历史数据的最佳趋势结果。
步骤5，根据步骤4得到的最佳趋势增长率，进行趋势预警。
步骤2中，停机数据清洗规则为：小于等于停机阈值，即清洗该数据点，停机阈值接近0；超限数据清洗规则为：根据测量信号最大最小范围进行清洗，超出最大范围或者低于最小范围即需要清洗该数据点。
步骤3中，对每次获取的不同时间尺度的数据进行最小二乘直线拟合，并计算拟合直线的趋势增长率；最小二乘直线拟合方法：
假设需要拟合的历史数据为：tj,yj,j＝1,2,…,m，其中tj为信号或特征的时长间隔，t1＝0,t2＝T2-T1,…,tm＝Tm-Tm-1；Tj为信号值或特征值对应的采集时间戳，yj为信号值或特征值；
设线性回归拟合的直线为：y＝b+at
则系数a和b由下式确定：
Figure BDA0002068143300000051
Figure BDA0002068143300000052
根据拟合直线结果，增长率可由下式计算：
Figure BDA0002068143300000053
其中td为数据趋势增长率。
步骤4中，自适应判定方法：
①首先取步骤3中得到的前三个趋势增长率，判断是否都小于设定阈值K1，30％>K1>0；如果满足都小于设定阈值K1的条件，则取第三个趋势增长率结果为最佳趋势增长率；不满足，则继续判定②；
②判定步骤3中得到的前三个趋势增长率是否存在有值小于等于阈值K2，-100％<K2<0；如果前三个趋势增长率存在有值小于等于阈值K2，则取前三个趋势增长率中的最小值作为最佳趋势拟合结果；反之，则继续判定③；
③判断步骤3中得到的趋势增长率结果的最大值是否小于阈值K3，200％>K3>30％；如果小于阈值K3，则取步骤三中得到的最后一个趋势增长率结果作为最佳趋势拟合结果；反之，则继续判定④；
④判断步骤3中得到的第一个趋势增长率结果是否为所有趋势增长率的最大值，如果第一个趋势增长率不是最大值，则取所有趋势增长率的最大值作为最佳趋势拟合结果；反之，则继续判定⑤；
⑤判断步骤3中得到的前三个趋势增长率是否都大于等于阈值K4，200％>K4>50％；如果满足全部大于等于阈值K4，则取步骤3中得到的第三个趋势增长率作为最佳趋势拟合结果；反之，则取取步骤3中得到的最后一个趋势增长率结果作为最佳趋势拟合结果。
步骤5中，最佳趋势增长率小于高报阈值，则为趋势正常；大于等于高报阈值并且小于高高报阈值，则为趋势高报报警；大于等于高高报阈值，则为趋势高高报报警。
其中：
图1为多尺度自适应趋势预警整体流程图。首先选取一段截止当前采集时间点的历史数据(选取的历史时长可根据预警需要而变化，如一个月、两周、一周等)；其次对选取的历史数据进行数据预处理；接下来对预处理后剩余历史数据进行趋势拟合搜寻(采用最小二乘算法拟合数据，得到拟合直线)，计算得到拟合直线的趋势增长率，并将所有增长率依次保存下来；再通过自适应趋势判定算法提取出本次历史数据的最佳趋势对应增长率；最后将最佳趋势对应增长率结果与报警阈值进行对比，根据比较结果实施趋势报警。
图2为数据预处理流程图。预处理包括：停机数据清洗和超限数据清洗。停机数据清洗规则为：判断信号测量值是否低于停机阈值(停机阈值根据设备类型和测量信号类型确定)，若低于停机阈值，则删除该数据点。超限数据清洗规则为：根据监测设备类型和测量信号类型确定信号值的上限值与下限值，判断信号测量值是否低于下限值或者高于上限值，若满足上述条件，则删除该数据点。
图3为趋势增长率搜寻逻辑图。①首先设置初始拟合数据长度(初始拟合数据长度可根据需要调整)，设置len为15，i初始化为0，将数据增加步长step初始化为10(数据增加步长可根据需要的数据时长进行调整)；②接下来判断len是否小于等于预处理后数据的长度；③如果满足条件，则取预处理后数据的最后len个数据点进行最小二乘直线拟合，计算得到拟合直线的趋势增长率；④再将i自增1，len增加一个steo长度，继续进入②进行判断，不断重复②和③；直至不满足条件②，将计算得到的所有趋势增长率输出保存下来。
图4为自适应获取最佳趋势增长率逻辑图。首先取步骤三中得到的前a个趋势增长率，判断是否都小于设定阈值p1(100％>p1>0)。如果满足都小于设定阈值p1的条件，则取第a个趋势增长率结果为最佳趋势增长率；不满足，则继续判定②；②判断步骤三中得到的趋势增长率结果的最大值是否大于等于阈值p2(p2>＝100％)，如果小于阈值p2，则取步骤三中得到的第一个趋势增长率结果作为最佳趋势拟合结果；反之，则继续判定③；③判断步骤三中得到的第一个趋势增长率结果是否为所有趋势增长率的最大值，如果第一个趋势增长率不是最大值，则取所有趋势增长率的最大值作为最佳趋势拟合结果；反之，则第一个趋势增长率结果作为最佳趋势拟合结果。
图5为某机泵一周包络峰值数据最佳趋势结果。由图中显示结果可知，在一周的包络峰值历史数据中，通过本发明方法可多尺度自适应的得到数据的最佳趋势，图中显示最佳趋势增长率为62.35％。
图6为某机泵一周加速度峰值数据最佳趋势结果。由图中显示结果可知，在一周的加速度峰值历史数据中，通过本发明方法可多尺度自适应的得到数据的最佳趋势，图中显示最佳趋势增长率为90.73％。
图7为趋势预警逻辑。判断获取的最佳趋势增长率是否低于高报阈值，若低于高报阈值，则为趋势正常；若大于等于高报阈值，并且小于高高报阈值，则为趋势高报报警；若大于等于高高报阈值，则为趋势高高报报警。
图8为某旋转设备包络峰值趋势预警结果。其中包络峰值数据以黑色点标记；标记为圆圈的位置表示该数据点之前的历史数据的趋势增长率高于设定的报警高报阈值，触发了趋势高报报警。由图8可知，包络阈值在超过固定报警阈值(此处为150m/s^2)之前，已经提前多处触发了趋势报警。此处趋势预警较传统的固定阈值报警最高提前6天发现了设备异常信息，为安排设备的维修以及备品备件采购留足了充分的时间余量。

Claims (4)

1.一种多尺度自适应的机械设备趋势预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，从机械设备在线状态监测历史数据中选取一段截止当前采集时刻的历史时长数据，选取数据为：Ti,yi,i＝1,2,…,n；其中Ti为信号或特征的采集时刻对应的时间戳，yi为信号值或特征值；
步骤2，对步骤1选取数据进行数据预处理，包括停机数据清洗，超限数据清洗；
步骤3，对步骤2清洗后数据进行多种时间尺度的趋势拟合搜寻，以清洗后数据最后数据为起始时间点，不断增加固定的时间长度或者数据点数，得到需要进行趋势拟合的数据，利用最小二乘直线拟合算法拟合数据并计算拟合直线的趋势增长率，将得到的趋势增长率按搜寻顺序保存；
步骤4，对步骤3中搜寻得到的所有趋势增长率结果进行自适应判定，得到原始历史数据的最佳趋势结果；
步骤5，根据步骤4得到的最佳趋势增长率，进行趋势预警；
步骤3中，对每次获取的不同时间尺度的数据进行最小二乘直线拟合，并计算拟合直线的趋势增长率；最小二乘直线拟合方法：
假设需要拟合的历史数据为：tj,yj,j＝1,2,…,m，其中tj为信号或特征的时长间隔，t1＝0,t2＝T2-T1,…,tm＝Tm-Tm-1；Tj为信号值或特征值对应的采集时间戳，yj为信号值或特征值；
设线性回归拟合的直线为：y＝b+at
则系数a和b由下式确定：
Figure FDA0003460991910000011
Figure FDA0003460991910000012
根据拟合直线结果，增长率可由下式计算：
Figure FDA0003460991910000021
其中td为数据趋势增长率。
2.根据权利要求1所述的一种多尺度自适应的机械设备趋势预警方法，其特征在于，步骤2中，停机数据清洗规则为：小于等于停机阈值，即清洗该数据点，停机阈值接近0；超限数据清洗规则为：根据测量信号最大最小范围进行清洗，超出最大范围或者低于最小范围即需要清洗该数据点。
3.根据权利要求1所述的一种多尺度自适应的机械设备趋势预警方法，其特征在于，步骤4中，自适应判定方法：
①首先取步骤三中得到的前a个趋势增长率，判断是否都小于设定阈值p1，100％>p1>0；如果满足都小于设定阈值p1的条件，则取第a个趋势增长率结果为最佳趋势增长率；不满足，则继续判定②；
②判断步骤三中得到的趋势增长率结果的最大值是否大于等于阈值p2，p2>＝100％，如果小于阈值p2，则取步骤三中得到的第一个趋势增长率结果作为最佳趋势拟合结果；反之，则继续判定③；
③判断步骤三中得到的第一个趋势增长率结果是否为所有趋势增长率的最大值，如果第一个趋势增长率不是最大值，则取所有趋势增长率的最大值作为最佳趋势拟合结果；反之，则第一个趋势增长率结果作为最佳趋势拟合结果。
4.根据权利要求1所述的一种多尺度自适应的机械设备趋势预警方法，其特征在于，步骤5中，最佳趋势增长率小于高报阈值，则为趋势正常；大于等于高报阈值并且小于高高报阈值，则为趋势高报报警；大于等于高高报阈值，则为趋势高高报报警。
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