CN111080981B - 一种设备的报警方法、报警系统及计算设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种设备的报警方法，所述设备包括多个运行状态，每个运行状态对应一个报警门限值，所述方法包括：确定设备当前的第一特征指标和第二特征指标，所述第一特征指标与设备振动状态相关，所述第二特征指标与设备转动状态相关；根据设备当前的第二特征指标确定设备当前运行状态；根据设备当前的第二特征指标对第一特征指标进行修正；判断修正后的第一特征指标是否超过当前运行状态的报警门限值，以确定是否触发报警。此外，本发明还公开了相应的设备的报警系统和计算设备。根据本发明的方法，有利于提高对设备振动状态进行监测的准确度，从而更准确地监测设备的故障和报警。

Description

一种设备的报警方法、报警系统及计算设备

技术领域

本发明涉及设备监控和传感器技术领域，特别涉及一种设备的报警方法、报警系统及计算设备。

背景技术

双馈风电机组在交变负载的作用下，机组的传动系统等部件很容易损坏。而且，风电机组工作环境恶劣，通常会安装在偏远地区，安装位置距离地面很高，维修十分不便。因此，对风电机组的状态监测和故障诊断十分重要。

目前，大型商业化的风电机组通常自带有数据采集与监测控制系统，即SCADA系统。SCADA系统为风电场运行的稳定性和可靠性提供了强有力的技术支持。通过SCADA系统对数据的监测和分析以及智能控制策略的部署，能够识别和控制风机的运行状态，但，SCADA系统缺乏对传动系统的振动监测及相关分析。

现有技术中，用于双馈风电机组的智能报警系统，仅是根据振动数据或温度数据来监测故障，通常是根据振动幅值的变化以及对应振动波形的频谱进行分析，以实现对故障的监测和诊断。这种报警系统的报警策略，仅考虑到设备在高工况下发生故障的可能性较大，只是针对幅值的高点设定异常门限，以监测高工况下的设备状态。

应当指出，由于风力发电机等设备往往具有多种运行工况，例如：停机、空载运行、低风速发电运行、高风速发电运行。而不同工况下，主轴、齿轮箱和发电机等传动链核心部件的振动水平均不相同，部分运行工况下还会出现偏航变桨、加速、刹车等动作，这些动作会在控制策略下频繁的自动进行，极大的影响了振动波形的稳定性。此外，风力发电机往往会受风力的大小影响，SCADA系统电子学故障、限电、计划非计划停机检维修等，导致设备频繁的启停，导致不同工况频繁的交替，各种控制策略也会不断使风机根据环境变化或人为操作进行偏航、变桨、转速提升或刹车等动作。而现有的对监测设备故障的方法只是针对高工况进行报警和诊断，虽然可以监测部分严重故障和稳定运行的高工况下的故障，但难免会遗漏一些低工况的故障，另外，偏航变桨等控制过程中突然增大的振动幅值也会造成大量的误报状况。

可见，受风机复杂的工作模式以及复杂的工作环境影响，采用现有的振动监测方法对设备的故障进行监测和报警时，准确率较低，存在较多的误报情况。

为此，需要一种新的设备报警方法，来提升对设备故障监测和报警的准确率。

发明内容

为此，本发明提供一种设备的报警方法，以力图解决或者至少缓解上面存在的问题。

根据本发明的一个方面，提供一种设备的报警方法，所述设备包括多个运行状态，每个运行状态对应一个报警门限值，所述方法包括：确定设备当前的第一特征指标和第二特征指标，所述第一特征指标与设备振动状态相关，所述第二特征指标与设备转动状态相关；根据设备当前的第二特征指标确定设备当前运行状态；根据设备当前的第二特征指标对第一特征指标进行修正；判断修正后的第一特征指标是否超过当前运行状态的报警门限值，以确定是否触发报警。

可选地，在根据本发明的设备的报警方法中，所述确定设备当前的第一特征指标和第二特征指标的步骤包括：接收设备运行时的振动数据和转动数据；从所述振动数据中获取多个第一特征指标，以生成第一特征指标集合；从所述转动数据中获取多个第二特征指标，以生成第二特征指标集合；基于所述第一特征指标集合、第二特征指标集合确定设备当前的第一特征指标、第二特征指标。

可选地，在根据本发明的设备的报警方法中，生成第一特征指标集合和第二特征指标集合的步骤进一步包括：基于预定时间间隔从所述转动数据中获取多个第二特征指标，并根据所述多个第二特征指标确定设备的平缓阶段和振荡阶段；在平缓阶段基于第一时间间隔从所述振动数据中获取第一特征指标，在振荡阶段基于第二时间间隔从所述振动数据中获取第一特征指标，并为所有第一特征指标生成第一特征指标集合；基于所述第二时间间隔，从所述多个第二特征指标中提取新的第二特征指标，并为所有新的第二特征指标生成第二特征指标集合；其中，所述预定时间间隔小于所述第二时间间隔，所述第二时间间隔小于第一时间间隔。

可选地，在根据本发明的设备的报警方法中，所述第二特征指标包括多个指标；根据设备当前的第二特征指标对第一特征指标进行修正的步骤包括：根据设备当前运行状态确定所述第二特征指标的多个指标中的关联指标；以及根据所述关联指标对所述第一特征指标进行线性回归修正。

可选地，在根据本发明的设备的报警方法中，所述第二特征指标包括转速、风速和功率，其中，根据设备当前的功率确定设备当前运行状态。

可选地，在根据本发明的设备的报警方法中，确定设备当前运行状态的步骤进一步包括：当功率小于第一阈值时，确定设备处于第一运行状态；当功率大于或等于第一阈值、且小于第二阈值时，确定设备处于第二运行状态；当功率大于或等于第二阈值、且小于第三阈值时，确定设备处于第三运行状态；当功率大于或等于第三阈值、且小于第四阈值时，确定设备处于第四运行状态；当功率等于第四阈值时，确定设备处于第五运行状态。

可选地，在根据本发明的设备的报警方法中，根据设备当前运行状态确定关联指标的步骤包括：如果设备处于第一运行状态、第五运行状态，则确定关联指标为风速；如果设备处于第二运行状态，则确定关联指标为转速；如果设备处于第三运行状态，则确定无关联指标，不对所述第一特征指标进行修正；如果设备处于第四运行状态，则确定关联指标为功率。

可选地，在根据本发明的设备的报警方法中，在确定设备当前运行状态之前，还包括步骤：基于预定时间间隔获取设备运行过程中的多个第二特征指标；将所述多个第二特征指标划分为多个特征区间，每个特征区间对应设备的一种运行状态，以便确定设备的多种运行状态；根据每种运行状态对应的特征区间的第二特征指标确定该运行状态的特征阈值。

可选地，在根据本发明的设备的报警方法中，所述确定运行状态的特征阈值的步骤包括：将所述运行状态对应的特征区间中的第二特征指标的最大值作为该运行状态的特征阈值。

可选地，在根据本发明的设备的报警方法中，还包括步骤：根据设备运行过程中的偏航角度、变桨角度对所述第一特征指标进行修正。

可选地，在根据本发明的设备的报警方法中，所述第二预定时间间隔为15分钟。

根据本发明的一个方面，提供一种设备的报警系统，所述设备包括多个运行状态，每个运行状态对应一个报警门限值，所述报警系统包括：第一检测单元，适于检测所述设备当前的第一特征指标，所述第一特征指标与设备振动状态相关；第二检测单元，适于检测所述设备当前的第二特征指标，所述第二特征指标与设备转动状态相关；以及处理单元，适于根据设备当前的第二特征指标确定设备当前运行状态，并适于根据设备当前的第二特征指标对第一特征指标进行修正，并判断修正后的第一特征指标是否超过当前运行状态的报警门限值，以确定是否触发报警。

可选地，在根据本发明的设备的报警系统中，所述第一检测单元适于接收设备运行时的振动数据，并从所述振动数据中获取多个第一特征指标，以生成第一特征指标集合，并适于根据所述第一特征指标集合确定设备当前的第一特征指标；所述第二检测单元适于接收设备运行时的转动数据，并从所述转动数据中获取多个第二特征指标，以生成第二特征指标集合，并适于根据第二特征指标集合确定设备当前的第二特征指标。

可选地，在根据本发明的设备的报警系统中，所述第二检测单元还适于基于预定时间间隔从所述转动数据中获取多个第二特征指标，并根据所述多个第二特征指标确定设备的平缓阶段和振荡阶段；所述第一检测单元进一步适于：在平缓阶段基于第一时间间隔从所述振动数据中获取第一特征指标，在振荡阶段基于第二时间间隔从所述振动数据中获取第一特征指标，并为所有第一特征指标生成第一特征指标集合；所述第二检测单元进一步适于：基于所述第二时间间隔，从所述多个第二特征指标中提取新的第二特征指标，并为所有新的第二特征指标生成第二特征指标集合；其中，所述预定时间间隔小于所述第二时间间隔，所述第二时间间隔小于第一时间间隔。

可选地，在根据本发明的设备的报警系统中，所述第二特征指标包括多个指标；所述处理单元进一步适于：根据设备当前运行状态确定所述第二特征指标的多个指标中的关联指标，并根据所述关联指标对所述第一特征指标进行线性回归修正。

可选地，在根据本发明的设备的报警系统中，所述第二特征指标包括转速、风速和功率；所述处理单元适于根据设备当前的功率确定设备当前运行状态。

可选地，在根据本发明的设备的报警系统中，所述处理单元还适于根据设备运行过程中的偏航角度、变桨角度对所述第一特征指标进行修正。

根据本发明的又一个方面，提供一种计算设备，包括一个或多个处理器、存储器以及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，一个或多个程序包括用于执行根据本发明的设备的报警方法的指令。

根据本发明的又一个方面，还提供一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，一个或多个程序包括指令，指令当由计算设备执行时，使得计算设备执行根据本发明的设备的报警方法。

根据本发明的技术方案，通过确定设备当前的振动指标和转动指标，根据设备当前的转动指标确定设备当前运行状态，并根据设备当前的转动指标对振动指标进行修正后，通过判断修正后的振动指标是否达到当前的报警门限值，来确定是否触发报警。这样，通过转动指标对振动指标进行修正，能够避免因设备的转动状态对振动指标的影响而造成的误报状况，有利于提高对设备振动状态进行监测的准确度，从而更准确地监测设备的故障和报警。

应当指出，本发明中的设备的每个运行状态分别对应一个报警门限值，通过先确定设备的运行状态，再将当前修正后的振动指标与当前运行状态的报警门限值进行比较，来判断是否触发报警状态。通过根据设备不同的运行状态设置报警门限值，从而避免遗漏低功率运行时的故障，进一步提高对设备进行故障监测和报警的准确率。

进一步地，在本发明的技术方案中，是结合设备当前运行时的振动指标和转动指标来判断设备的故障状态。在设备的振荡阶段，通过以更小的时间间隔获取更加密集的振动指标，并基于相应时间间隔重新提取转动指标。这样，能够保证在设备运行的各个阶段，所确定的振动指标与转动指标均是基于设备运行的同一时间点，两种特征指标具有准确的对应关系，能实现两种特征指标时钟对齐的效果，从而保证基于振动指标和转动指标监测设备故障的准确率。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

为了实现上述以及相关目的，本文结合下面的描述和附图来描述某些说明性方面，这些方面指示了可以实践本文所公开的原理的各种方式，并且所有方面及其等效方面旨在落入所要求保护的主题的范围内。通过结合附图阅读下面的详细描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显。遍及本公开，相同的附图标记通常指代相同的部件或元素。

图1示出了根据本发明的一个实施例的设备的报警系统100的示意图；

图2示出了根据本发明一个实施例的计算设备200的示意图；

图3示出了根据本发明的一个实施例的设备的报警方法300的流程图；

图4a示出了根据本发明的一个实施例获取的第一特征指标与第二特征指标的对应关系示意图(时钟调整前)；

图4b示出了根据本发明的又一个实施例获取的第一特征指标与第二特征指标的对应关系示意图(时钟调整后)；以及

图5～图6出了根据本发明的一个实施例的设备的运行状态划分示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

图1示出了根据本发明的一个实施例的设备的报警系统100的示意图。如图1所示，报警系统100包括振动检测单元110、转动检测单元120和处理单元130。振动检测单元110、转动检测单元120分别与处理单元130耦接。

其中，振动检测单元110用于检测与设备振动状态相关的振动指标。转动检测单元120用于检测与设备转动状态相关的转动指标。

处理单元130可根据设备当前的转动指标确定设备当前运行状态，并根据设备当前的转动指标对振动指标进行修正。通过判断修正后的振动指标是否超过当前运行状态的报警门限值，来确定是否触发报警，并在触发报警时产生警报。通过转动指标对振动指标进行修正，能够提高对设备振动状态监测的准确性，进而提高根据设备的振动状态对设备故障进行监测和报警的准确率。

在一个实施例中，转动检测单元120可以通过SCADA(Supervisory Control AndData Acquisition)系统来获取转动指标。SCADA系统可以接收设备运行时的转动数据，并基于预定时间间隔从转动数据中获取转动指标，从而根据转动指标确定设备的转动状态。这里，SCADA系统采集转动指标的预定时间间隔非常密集，通常达到秒级或毫秒级。

根据一个实施例，振动检测单元110可以接收设备运行时的振动数据，并基于第一时间间隔从振动数据中获取振动指标，从而根据振动指标确定设备的振动状态。这里，第一时间间隔通常是分钟级别，第一时间间隔远大于上述预定时间间隔。换言之，这里获取振动指标的密度大于获取转动指标的密度。

进一步地，转动检测单元120基于预定时间间隔从转动数据中获取多个转动指标，并根据多个转动指标确定设备的平缓阶段和振荡阶段。振动检测单元110在平缓阶段基于第一时间间隔从振动数据中获取振动指标，在振荡阶段基于第二时间间隔从振动数据中获取振动指标，并为所有振动指标生成振动指标集合，从而根据振动指标集合确定设备当前的振动指标。进而，转动检测单元基于第二时间间隔，从多个转动指标中提取新的转动指标，并为所有新的转动指标生成转动指标集合，从而根据转动指标集合确定设备当前的转动指标。这样，通过在设备的振荡阶段获取更加密集的振动指标，保证振动指标集合中的振动指标与转动指标集合中的转动指标达到时钟对齐的效果，能够避免因两种特征指标不对齐而造成的误报状况，保证对设备的故障监测的准确性。

根据一个实施例，转动指标包括转速、风速和功率。处理单元130例如可以根据设备当前的功率确定设备当前运行状态。处理单元130根据设备当前运行状态确定转动指标的多个指标中的关联指标，并根据关联指标对振动指标进行线性回归修正。

另外，处理单元130还可以根据设备运行过程中的偏航角度、变桨角度对所述振动指标进行修正。这样，能够提高在设备偏航变桨运行时对故障监测的准确率，减少漏报状况。

在一个实施例中，处理单元130可以实现为一种计算设备，使得本发明的设备的报警方法可以在计算设备中执行。

图2示出了根据本发明一个实施例的计算设备200的结构图。如图2所示，在基本的配置202中，计算设备200典型地包括系统存储器206和一个或者多个处理器204。存储器总线208可以用于在处理器204和系统存储器206之间的通信。

取决于期望的配置，处理器204可以是任何类型的处理，包括但不限于：微处理器(μP)、微控制器(μC)、数字信息处理器(DSP)或者它们的任何组合。处理器204可以包括诸如一级高速缓存210和二级高速缓存212之类的一个或者多个级别的高速缓存、处理器核心214和寄存器216。示例的处理器核心214可以包括运算逻辑单元(ALU)、浮点数单元(FPU)、数字信号处理核心(DSP核心)或者它们的任何组合。示例的存储器控制器218可以与处理器204一起使用，或者在一些实现中，存储器控制器218可以是处理器204的一个内部部分。

取决于期望的配置，系统存储器206可以是任意类型的存储器，包括但不限于：易失性存储器(诸如RAM)、非易失性存储器(诸如ROM、闪存等)或者它们的任何组合。系统存储器106可以包括操作系统220、一个或者多个应用222以及程序数据224。应用222实际上是多条程序指令，其用于指示处理器204执行相应的操作。在一些实施方式中，应用222可以布置为在操作系统上使得处理器204利用程序数据224进行操作。

计算设备200还可以包括有助于从各种接口设备(例如，输出设备242、外设接口244和通信设备246)到基本配置202经由总线/接口控制器230的通信的接口总线240。示例的输出设备242包括图形处理单元248和音频处理单元250。它们可以被配置为有助于经由一个或者多个A/V端口252与诸如显示器或者扬声器之类的各种外部设备进行通信。示例外设接口244可以包括串行接口控制器254和并行接口控制器256，它们可以被配置为有助于经由一个或者多个I/O端口258和诸如输入设备(例如，键盘、鼠标、笔、语音输入设备、触摸输入设备)或者其他外设(例如打印机、扫描仪等)之类的外部设备进行通信。示例的通信设备246可以包括网络控制器260，其可以被布置为便于经由一个或者多个通信端口264与一个或者多个其他计算设备262通过网络通信链路的通信。

网络通信链路可以是通信介质的一个示例。通信介质通常可以体现为在诸如载波或者其他传输机制之类的调制数据信号中的计算机可读指令、数据结构、程序模块，并且可以包括任何信息递送介质。“调制数据信号”可以这样的信号，它的数据集中的一个或者多个或者它的改变可以在信号中编码信息的方式进行。作为非限制性的示例，通信介质可以包括诸如有线网络或者专线网络之类的有线介质，以及诸如声音、射频(RF)、微波、红外(IR)或者其它无线介质在内的各种无线介质。这里使用的术语计算机可读介质可以包括存储介质和通信介质二者。

在根据本发明的计算设备200中，应用222包括执行设备的报警方法300的多条程序指令，这些程序指令可以指示处理器204执行本发明的设备的报警方法300。

图3示出了根据本发明一个实施例的设备的报警方法300的流程图。设备的报警方法300适于在计算设备(例如图2所示的计算设备200)中执行。设备适于在触发报警状态时向计算设备200上报报警信息，报警状态的触发条件为该设备的一个或多个特征指标的指标幅值超过设备当前运行状态对应的报警门限值。需要说明的是，本发明中的设备在运行过程中具有多个运行阶段，每个运行阶段对应一个运行状态，每个运行状态分别对应一个报警门限值。也就是说，本发明的报警方法300考虑了设备不同的运行状态，并针对每个运行状态设置了相应的报警门限值，在对设备的故障监测和报警过程中，是将当前的特征指标与当前运行状态的报警门限值进行比较，以确定是否触发报警状态。

方法300始于步骤S310，在步骤S310中，确定设备当前的第一特征指标和第二特征指标。这里，第一特征指标是与设备的振动状态相关的振动指标，第二特征指标是与设备的转动状态相关的转动指标。应当指出，第一特征指标和第二特征指标均是设备当前运行时的实时指标，并且是基于设备运行时的同一时间点，从而，本发明能结合第一特征指标和第二特征指标来综合判断设备当前的故障情况以及是否达到报警状态。还需要指出的是，与振动状态相关的第一特征指标可能包括一项或者多项指标，与转动状态相关的第二特征指标也可能包括一项或多项指标，这里，本发明并不限制第一特征指标、第二特征指标所包括的具体指标。

根据一个实施例，在步骤S310中，通过接收设备运行时的转动数据和振动数据，从振动数据中获取多个第一特征指标，以生成第一特征指标集合。从转动数据中获取多个第二特征指标，以生成第二特征指标集合。并根据第一特征指标集合、第二特征指标集合来确定设备当前的第一特征指标、第二特征指标。这里，本发明对获取第一特征指标、第二特征指标时的时间间隔不做限制，本领域技术人员可以根据实际需求自行设置。

随后，在步骤S320中，根据设备当前的第二特征指标确定设备当前运行状态。这里，第二特征指标包括与设备转动状态相关的多个指标，例如转速、风速、功率等。需要说明的是，设备的多个运行状态实际上也是根据设备运行的各个阶段中的第二特征指标的幅值来进行划分的，并根据第二特征指标设置了各个运行状态的特征阈值，这样，在判断设备当前运行状态时，只要将设备当前的第二特征指标与各个运行状态的特征阈值进行比较，根据比较结果来确定设备当前的运行状态。应当指出，本发明不限制对设备运行状态的具体划分方法、运行状态的具体数量以及每个运行状态对应的特征阈值。

随后，在步骤S330中，根据设备当前的第二特征指标对第一特征指标进行修正。这里，由于设备的转动状态会影响设备的振动状态，第二特征指标的幅值也会影响第一特征指标的幅值。而且，设备的运行状态不同，主要影响因素也不同。换言之，在设备处于不同的运行状态时，第二特征指标中影响第一特征指标的核心指标有一定区别，这取决于第二特征指标所包括的多个指标中与设备当前运行状态时的第一特征指标相关度最高的指标。这里，将第二特征指标中与第一特征指标相关度最高的指标定义为关联指标。

进一步地，在根据设备当前的第二特征指标对第一特征指标进行修正时，首先，根据设备当前运行状态确定第二特征指标的多个指标中的关联指标。进而，根据设备当前运行状态的关联指标对第一特征指标进行线性回归修正。

最后，在步骤S340中，判断修正后的第一特征指标是否超过当前运行状态对应的报警门限值，从而确定是否触发报警。

应当理解，通过根据设备当前的第二特征指标对第一特征指标进行修正，能够避免因设备的转动状态对第一特征指标的影响而触发报警所造成的误报状况，有利于更准确地监测设备的振动状态、并根据设备的振动状态检测设备的故障。而且，根据设备不同的运行状态设置报警门限值，充分考虑了各个运行状态设备发生故障时的不同状况，从而避免遗漏低功率运行时的故障，提高对设备进行故障监测和报警的准确率。

另外，由于设备在偏航变桨运行时也会使第一特征指标幅值突然增大，并很可能因偏航变桨使第一特征指标超过报警门限值而造成误报状况。故，本发明还可以根据设备运行过程中的偏航角度、变桨角度对第一特征指标进行修正。从而提高在设备偏航变桨运行时对故障监测的准确率，减少漏报状况。

根据一个实施例，可以通过SCADA(Supervisory Control And DataAcquisition)系统来获取第二特征指标。SCADA系统是基于预定时间间隔从转动数据中获取第二特征指标，并为获取的第二特征指标生成第二特征指标集合。根据第二特征指标可以确定设备的转动状态。这里，SCADA系统采集第二特征指标的预定时间间隔非常密集，通常达到秒级或毫秒级。

根据一个实施例，基于第一时间间隔从振动数据中获取第一特征指标，并为获取的第二特征指标生成第二特征指标集合。根据第一特征指标可以确定设备的振动状态。这里，第一时间间隔通常是分钟级别，第一时间间隔远大于上述预定时间间隔。换言之，这里获取第一特征指标的密度大于获取第二特征指标的密度。

其中，图4a示出了根据本发明一个实施例获取的第一特征指标和第二特征指标得到的两种特征指标的对应关系示意图。从图4a中可看出，箭头处对应的第一特征指标与第二特征指标实际上并不是基于设备运行的同一时间点，所反映的设备的运行状态并不相同。

应当指出，在根据本发明的实施例中，是在根据设备当前的第二特征指标对第一特征指标进行修正后，判断修正后的第一特征指标是否达到当前的报警门限值，从而确定是否触发报警，这样能够避免因设备的转动状态对第一特征指标的影响而造成的误报状况。也就是说，本发明是根据设备当前运行时的第一特征指标和第二特征指标来综合判断设备的故障状态。故，第一特征指标和第二特征指标需基于同一时间节点，以保证监测设备故障的准确性。

但，在上述实施例中，由于第一时间间隔较大且远大于预定时间间隔，获取的第二特征指标的密度大于第一特征指标。这样，根据上述第一特征指标集合确定的第一特征指标、与根据第二特征指标集合确定的第二特征指标的对应关系实际上并不准确，所确定的第一特征指标与第二特征指标很有可能并不是基于同一时间点的相互对应的指标。例如，风机等设备的启停过程往往就1～2分钟，基于上述第一时间间隔获取的多个第一特征指标中很大可能并不包括设备启停时对应的第一特征指标，这样，很可能导致确定的第一特征指标实际对应的是设备开机时的振动状态，而确定的第二特征指标实际对应的是设备关机时的转动状态，从而对设备的故障监测并不准确。

根据另一个优选的实施例，在基于预定时间间隔从转动数据中获取多个第二特征指标之后，还根据本次获取的多个第二特征指标确定设备的平缓阶段和振荡阶段。这里，平缓阶段即是设备的较稳定的运行阶段，振动状态稳定，第一特征指标幅值波动较小。振荡阶段即是设备的运行状态发生较大改变的阶段，振动波动较大，第一特征指标幅值波动较大，例如设备的启停过程。应当理解，在平缓阶段，在相对较短的时间间隔内，第一特征指标幅值变化较小，可以忽略。而在振荡阶段，在相对较短的时间间隔内，第一特征指标幅值变化也较大，例如图4a中箭头处的时间点所对应的设备的特征指标。因此，对于振荡阶段需要获取相对更密集的第一特征指标，以保证对设备的故障监测的准确性。

具体地，在平缓阶段，基于第一时间间隔从振动数据中获取第一特征指标。并在振荡阶段，基于第二时间间隔从振动数据中获取第一特征指标。进而，为所有阶段获取的第一特征指标生成第一特征指标集合。这里，第二时间间隔远小于第一时间间隔，这样，能保证在振荡阶段，获取更加密集的第一特征指标，从而保证最终的第一特征指标集合中不会遗漏设备振动状态变化较大的时间点的第一特征指标，避免了在上述实施例中两种特征指标因时钟不对齐而导致的误报状况，保证对设备的故障监测的准确性。

应当指出，本发明对第一时间间隔、第二时间间隔、预定时间间隔的具体数值均不做限制。在一种实施方式中，第二预定时间间隔例如为15分钟。

另外，还基于第二时间间隔，从本次获取的多个第二特征指标中再次提取新的第二特征指标，并为提取的所有新的第二特征指标生成第二特征指标集合。需要指出的是，在该实施方式中，第二特征指标集合所包括的新的第二特征指标是经过了两次获取，第一次是基于预定时间间隔从转动数据中获取，第二次是基于第二时间间隔从第一次获取的所有第一特征指标中提取新的第一特征指标。这样，能保证第二特征指标集合中的第二特征指标与第一特征指标集合中的第一特征指标达到时钟对齐的效果。例如，图4b示出了根据本发明又一个实施例获取的第一特征指标和第二特征指标得到的两种特征指标的对应关系示意图。从图4b中可看出，无论是平缓阶段还是振动阶段，第一特征指标与第二特征指标均是基于设备运行的同一时间点，所反映的设备的运行状态也相同。另外，通过对第二特征指标的重采样，能降低对第二特征指标的存储压力。

可见，基于上述优选的实施例，能够保证在设备运行的各个阶段，所确定的第一特征指标与第二特征指标均是基于设备运行的同一时间点，两种特征指标具有准确的对应关系，实现了两种特征指标时钟对齐的效果，从而保证基于当前第一特征指标和第二特征指标对设备故障进行监测的准确性。

根据一个实施例，在确定设备当前运行状态之前，基于第二特征指标将设备的运行过程划分为多种运行状态。首先，基于预定时间间隔获取设备运行过程中的多个第二特征指标。这里，所获取的多个第二特征指标包括了设备各个运行阶段的第二特征指标。进而，如图5所示，将获取的多个第二特征指标按照指标幅值划分为多个特征区间，每个特征区间对应设备的一种运行状态，以便确定设备的多种运行状态。最后，根据每种运行状态对应的特征区间的第二特征指标来确定该运行状态的特征阈值。例如，可以将所述运行状态对应的特征区间中的第二特征指标的最大值作为该运行状态的特征阈值。这样，通过确定设备当前的第二特征指标，并比较设备当前的第二特征指标与各个运行状态的特征阈值的关系，即可确定设备当前运行状态。

具体地，如图5所示，将多个第二特征指标按照功率与转速的对应关系划分为五个特征区间，每个特征区间对应一个运行状态，且每个运行状态的特征阈值可以根据对应特征区间的功率的最大值来确定。这样，可以根据设备当前的功率来确定设备当前运行状态。即是，通过比较设备当前的功率与各个运行状态的特征阈值，确定设备当前运行状态。

在一种实施方式中，特征阈值依次包括第一阈值、第二阈值、第三阈值、第四阈值，分别为200W、600W、800W、1400W。其中，当功率小于第一阈值时，确定设备处于第一运行状态；当功率大于或等于第一阈值、且小于第二阈值时，确定设备处于第二运行状态；当功率大于或等于第二阈值、且小于第三阈值时，确定设备处于第三运行状态；当功率大于或等于第三阈值、且小于第四阈值时，确定设备处于第四运行状态；当功率等于第四阈值时，确定设备处于第五运行状态。

应当指出，上述划分的特征区间以及对应的特征阈值仅是本发明的一种实施方式，本发明并不限于上述实施方式。在实际应用过程中，特征区间的划分以及相应的特征阈值均可以由本领域技术人员根据实际情况自行设置。

根据一个实施例，在根据设备当前的第二特征指标对第一特征指标进行修正时，先按照以下方法确定设备当前运行状态影响第一特征指标的关联指标：如果设备处于第一运行状态、第五运行状态，则确定关联指标为风速；如果设备处于第二运行状态，则确定关联指标为转速；如果设备处于第三运行状态，则确定无关联指标，不对所述第一特征指标进行修正；如果设备处于第四运行状态，则确定关联指标为功率。

设备例如是风机。如图5和图6所示，当设备处于第一运行状态时，即是设备当前的功率小于200W，设备的转速约为1000r/min。此时设备处于低功率运行状态，第一特征指标幅值整体较低，风速大小并不会影响设备的功率，但，第一特征指标幅值主要受风速影响。因此，在第一运行状态，关联指标为风速，可以根据风速大小对第一特征指标幅值进行线性回归修正。

当设备处于第二运行状态时，即是设备当前的功率大于或等于200W、且小于600W时，设备的转速为1000～1600r/min。此时，设备处于提速状态，风速越大转速越高，且转速相对功率更为敏感。在该运行状态下，第一特征指标幅值波动较大，且第一特征指标幅值主要受转速影响。因此，在第二运行状态，关联指标为转速，可以根据转速大小对第一特征指标幅值进行线性回归修正。

当设备处于第三运行状态时，即是设备当前的功率大于或等于600W、且小于800W时，设备处于第二运行状态到第四运行状态的过渡阶段。此时，转速已经邻近上限，因而不会大幅提升转速，需通过调整变桨角或励磁电流来提升设备负载，实现在转速变化较小的情况下大幅提升功率，以便进入第四运行状态。在该第三运行状态下，第一特征指标幅值虽然有小幅波动，但运行时间较短，因此，无需对第一特征指标幅值进行修正，可直接根据第一特征指标幅值是否超过该运行状态的报警门限值，来确定是否进行报警。

当设备处于第四运行状态时，即是设备当前的功率大于或等于800W、且小于1400W时，设备的转速约为1700r/min。此时设备的风速相对较大，但风速很稳定。在该运行状态下，第一特征指标幅值主要受功率影响。因此，在第四运行状态，关联指标为功率，可以根据功率大小对第一特征指标幅值进行线性回归修正。

当设备处于第五运行状态时，即是设备当前的功率等于1400W时，设备处于满功率运行状态，此时功率和转速均为稳定状态。当风速过大时，通过收桨来保证设备的转速和功率的稳定。在该运行状态下，第一特征指标幅值较高，且主要受风速影响。因此，在第五运行状态，关联指标为风速，可以根据风速大小对第一特征指标幅值进行线性回归修正。

需要说明的是，在根据本发明的实施例中，报警系统100中的振动检测单元110、转动检测单元120具体用于执行如前述步骤S310的方法，关于振动检测单元110、转动检测单元120的处理逻辑和功能可以参见前述步骤S310的相关描述，此处不再赘述。报警系统100中的处理单元130具体用于执行如前述步骤S320～S340的方法，关于处理单元130的处理逻辑和功能可以参见前述步骤S320～S340的相关描述，此处不再赘述。

A5、如A4所述的设备的报警方法，所述第二特征指标包括转速、风速和功率，其中，根据设备当前的功率确定设备当前运行状态。

A6、如A5所述的设备的报警方法，其中，确定设备当前运行状态的步骤进一步包括：当功率小于第一阈值时，确定设备处于第一运行状态；当功率大于或等于第一阈值、且小于第二阈值时，确定设备处于第二运行状态；当功率大于或等于第二阈值、且小于第三阈值时，确定设备处于第三运行状态；当功率大于或等于第三阈值、且小于第四阈值时，确定设备处于第四运行状态；当功率等于第四阈值时，确定设备处于第五运行状态。

A7、如A6所述的设备的报警方法，根据设备当前运行状态确定关联指标的步骤包括：如果设备处于第一运行状态、第五运行状态，则确定关联指标为风速；如果设备处于第二运行状态，则确定关联指标为转速；如果设备处于第三运行状态，则确定无关联指标，不对所述第一特征指标进行修正；如果设备处于第四运行状态，则确定关联指标为功率。

A9、如A8所述的设备的报警方法，其中，所述确定运行状态的特征阈值的步骤包括：将所述运行状态对应的特征区间中的第二特征指标的最大值作为该运行状态的特征阈值。

A11、如A3所述的设备的报警方法，其中，所述第二预定时间间隔为15分钟。

B14、如B13所述的设备的报警系统，其中，所述第二检测单元还适于基于预定时间间隔从所述转动数据中获取多个第二特征指标，并根据所述多个第二特征指标确定设备的平缓阶段和振荡阶段；所述第一检测单元进一步适于：在平缓阶段基于第一时间间隔从所述振动数据中获取第一特征指标，在振荡阶段基于第二时间间隔从所述振动数据中获取第一特征指标，并为所有第一特征指标生成第一特征指标集合；所述第二检测单元进一步适于：基于所述第二时间间隔，从所述多个第二特征指标中提取新的第二特征指标，并为所有新的第二特征指标生成第二特征指标集合；其中，所述预定时间间隔小于所述第二时间间隔，所述第二时间间隔小于第一时间间隔。

B15、如B12-B14任一项所述的设备的报警系统，其中，所述第二特征指标包括多个指标；所述处理单元进一步适于：根据设备当前运行状态确定所述第二特征指标的多个指标中的关联指标，并根据所述关联指标对所述第一特征指标进行线性回归修正。

B16、如B15所述的设备的报警系统，其中，所述第二特征指标包括转速、风速和功率；所述处理单元适于根据设备当前的功率确定设备当前运行状态。

B17、如B12-B16任一项所述的设备的报警系统，其中，所述处理单元还适于根据设备运行过程中的偏航角度、变桨角度对所述第一特征指标进行修正。

这里描述的各种技术可结合硬件或软件，或者它们的组合一起实现。从而，本发明的方法和设备，或者本发明的方法和设备的某些方面或部分可采取嵌入有形媒介，例如可移动硬盘、U盘、软盘、CD-ROM或者其它任意机器可读的存储介质中的程序代码(即指令)的形式，其中当程序被载入诸如计算机之类的机器，并被所述机器执行时，所述机器变成实践本发明的设备。

在程序代码在可编程计算机上执行的情况下，计算设备一般包括处理器、处理器可读的存储介质(包括易失性和非易失性存储器和/或存储元件)，至少一个输入装置，和至少一个输出装置。其中，存储器被配置用于存储程序代码；处理器被配置用于根据该存储器中存储的所述程序代码中的指令，执行本发明的数据存储方法和/或数据查询方法。

以示例而非限制的方式，可读介质包括可读存储介质和通信介质。可读存储介质存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据等信息。通信介质一般以诸如载波或其它传输机制等已调制数据信号来体现计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据，并且包括任何信息传递介质。以上的任一种的组合也包括在可读介质的范围之内。

在此处所提供的说明书中，算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与本发明的示例一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下被实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员应当理解在本文所公开的示例中的设备的模块或单元或组件可以布置在如该实施例中所描述的设备中，或者可替换地可以定位在与该示例中的设备不同的一个或多个设备中。前述示例中的模块可以组合为一个模块或者此外可以分成多个子模块。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

此外，所述实施例中的一些在此被描述成可以由计算机系统的处理器或者由执行所述功能的其它装置实施的方法或方法元素的组合。因此，具有用于实施所述方法或方法元素的必要指令的处理器形成用于实施该方法或方法元素的装置。此外，装置实施例的在此所述的元素是如下装置的例子：该装置用于实施由为了实施该发明的目的的元素所执行的功能。

如在此所使用的那样，除非另行规定，使用序数词“第一”、“第二”、“第三”等等来描述普通对象仅仅表示涉及类似对象的不同实例，并且并不意图暗示这样被描述的对象必须具有时间上、空间上、排序方面或者以任意其它方式的给定顺序。

尽管根据有限数量的实施例描述了本发明，但是受益于上面的描述，本技术领域内的技术人员明白，在由此描述的本发明的范围内，可以设想其它实施例。此外，应当注意，本说明书中使用的语言主要是为了可读性和教导的目的而选择的，而不是为了解释或者限定本发明的主题而选择的。因此，在不偏离所附权利要求书的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。对于本发明的范围，对本发明所做的公开是说明性的而非限制性的，本发明的范围由所附权利要求书限定。

Claims (13)

1.一种设备的报警方法，所述设备包括多个运行状态，每个运行状态对应一个报警门限值，所述方法包括：

接收设备运行时的振动数据和转动数据；

基于预定时间间隔从所述转动数据中获取多个第二特征指标，并根据所述多个第二特征指标确定设备的平缓阶段和振荡阶段；

在平缓阶段基于第一时间间隔从所述振动数据中获取第一特征指标，在振荡阶段基于第二时间间隔从所述振动数据中获取第一特征指标，并为所有第一特征指标生成第一特征指标集合，其中，所述预定时间间隔小于所述第二时间间隔，所述第二时间间隔小于第一时间间隔；

基于所述第二时间间隔，从所述多个第二特征指标中提取新的第二特征指标，并为所有新的第二特征指标生成第二特征指标集合，以便所述第二特征指标集合中的第二特征指标与所述第一特征指标集合中的第一特征指标的时钟对齐；

基于所述第一特征指标集合、第二特征指标集合确定设备当前的第一特征指标和第二特征指标，所述第一特征指标与设备振动状态相关，所述第二特征指标与设备转动状态相关，所述第二特征指标包括多个指标；

根据设备当前的第二特征指标确定设备当前运行状态；

根据设备当前运行状态确定所述第二特征指标的多个指标中的关联指标，根据所述关联指标对第一特征指标进行线性回归修正，其中，所述关联指标是第二特征指标中与所述第一特征指标相关度最高的指标；

判断修正后的第一特征指标是否超过当前运行状态的报警门限值，以确定是否触发报警。

2.如权利要求1所述的设备的报警方法，所述第二特征指标包括转速、风速和功率，其中，根据设备当前的功率确定设备当前运行状态。

3.如权利要求2所述的设备的报警方法，其中，确定设备当前运行状态的步骤进一步包括：

当功率小于第一阈值时，确定设备处于第一运行状态；

当功率大于或等于第一阈值、且小于第二阈值时，确定设备处于第二运行状态；

当功率大于或等于第二阈值、且小于第三阈值时，确定设备处于第三运行状态；

当功率大于或等于第三阈值、且小于第四阈值时，确定设备处于第四运行状态；

当功率等于第四阈值时，确定设备处于第五运行状态。

4.如权利要求3所述的设备的报警方法，根据设备当前运行状态确定关联指标的步骤包括：

如果设备处于第一运行状态、第五运行状态，则确定关联指标为风速；

如果设备处于第二运行状态，则确定关联指标为转速；

如果设备处于第三运行状态，则确定无关联指标，不对所述第一特征指标进行修正；

如果设备处于第四运行状态，则确定关联指标为功率。

5.如权利要求1-4任一项所述的设备的报警方法，其中，在确定设备当前运行状态之前，还包括步骤：

基于预定时间间隔获取设备运行过程中的多个第二特征指标；

将所述多个第二特征指标划分为多个特征区间，每个特征区间对应设备的一种运行状态，以便确定设备的多种运行状态；

根据每种运行状态对应的特征区间的第二特征指标确定该运行状态的特征阈值。

6.如权利要求5所述的设备的报警方法，其中，所述确定运行状态的特征阈值的步骤包括：

将所述运行状态对应的特征区间中的第二特征指标的最大值作为该运行状态的特征阈值。

7.如权利要求1-4任一项所述的设备的报警方法，其中，还包括步骤：

根据设备运行过程中的偏航角度、变桨角度对所述第一特征指标进行修正。

8.如权利要求1-4任一项所述的设备的报警方法，其中：

所述第二时间间隔为15分钟。

9.一种设备的报警系统，所述设备包括多个运行状态，每个运行状态对应一个报警门限值，所述报警系统包括：

第一检测单元，适于接收设备运行时的振动数据，并从所述振动数据中获取多个第一特征指标，以生成第一特征指标集合，并适于根据所述第一特征指标集合确定所述设备当前的第一特征指标，所述第一特征指标与设备振动状态相关；

第二检测单元，适于接收设备运行时的转动数据，基于预定时间间隔从所述转动数据中获取多个第二特征指标，并适于根据所述多个第二特征指标确定设备的平缓阶段和振荡阶段，所述第二特征指标与设备转动状态相关，所述第二特征指标包括多个指标；

所述第一检测单元进一步适于：在平缓阶段基于第一时间间隔从所述振动数据中获取第一特征指标，在振荡阶段基于第二时间间隔从所述振动数据中获取第一特征指标，并为所有第一特征指标生成第一特征指标集合；

所述第二检测单元进一步适于：基于所述第二时间间隔，从所述多个第二特征指标中提取新的第二特征指标，并为所有新的第二特征指标生成第二特征指标集合，以便所述第二特征指标集合中的第二特征指标与所述第一特征指标集合中的第一特征指标的时钟对齐，并适于根据第二特征指标集合确定设备当前的第二特征指标；其中，所述预定时间间隔小于所述第二时间间隔，所述第二时间间隔小于第一时间间隔；以及

处理单元，适于根据设备当前的第二特征指标确定设备当前运行状态，根据设备当前运行状态确定所述第二特征指标的多个指标中的关联指标，根据所述关联指标对第一特征指标进行线性回归修正，并适于判断修正后的第一特征指标是否超过当前运行状态的报警门限值，以确定是否触发报警，其中，所述关联指标是第二特征指标中与所述第一特征指标相关度最高的指标。

10.如权利要求9所述的设备的报警系统，其中，所述第二特征指标包括转速、风速和功率；

所述处理单元适于根据设备当前的功率确定设备当前运行状态。

11.如权利要求9或10所述的设备的报警系统，其中：

所述处理单元还适于根据设备运行过程中的偏航角度、变桨角度对所述第一特征指标进行修正。

12.一种计算设备，包括：

一个或多个处理器；

存储器；以及

一个或多个程序，其中所述一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行根据权利要求1-8所述的方法中的任一方法的指令。

13.一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行根据权利要求1-8所述的方法中的任一方法。

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