CN111551244B - 压缩标量振动数据 - Google Patents

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Abstract

一种用于压缩标量机器振动数据的方法可以将存储数据所需的数据存储量减少若干数量级，而不会丢失任何重要的机器诊断振动信息。该方法假定由于每个标量振动测量值都有其自身的值范围，因此在数值上存在唯一Δ变化，该Δ变化不会显著影响由数据提供的机器诊断信息。一些实施例提供了在数值上自动评估Δ变化的方法。该过程可用于压缩已经存储在数据库中的数据，还可用于在数据收集期间实时压缩数据。还描述了用于存储压缩标量值的数据存储结构和用于显示趋势曲线图以指示标量数据已经压缩的位置的方法。

Description

压缩标量振动数据
技术领域
本发明涉及机器振动数据测量和存储领域。更具体地，本发明涉及一种系统，用于压缩(thinning)标量振动数据以将数据存储需求降低若干数量级，而不会丢失重要的机器诊断振动信息。
背景技术
连续在线机器振动监测装置可以配置为获取和存储大量的标量(趋势)振动测量数据。艾默生过程管理的模型AMS 6500ATG是这种装置的示例，它可以每小时获取和存储几兆字节的数据。如果工厂中存在数百个这种装置，则每小时的数据量可能达到几千兆字节。在很长一段时间内，振动数据的数量可能变得有些难以管理。
因此，需要一种用于在不丢失重要振动信息的前提下压缩大量收集数据的方法。
发明内容
根据配置变量，本文描述的数据压缩方法可以将所需的数据存储量减少若干数量级，而不会丢失任何重要的机器诊断振动信息。该方法的一些实施例可用于细化已经存储在数据库中的数据。一些实施例可用于实时处理中以在存储在数据库之前压缩数据。
通常，每个标量振动测量值具有其自身的值范围和数值上的Δ变化，其对机器振动信息没有显著影响。本文描述的优选实施例提供了一种在数值上自动评估Δ变化的方法。在另一方面，本文描述的实施例提供了用于存储压缩标量值的数据存储结构。在又一方面，本文描述的实施例提供了显示趋势曲线图以指示标量数据已被压缩的位置的方法。
本文描述的一些实施例涉及一种用于压缩标量测量数据以减少第二数据存储装置中保存标量测量数据所需的空间量的计算机实施方法。在测量周期期间标量测量数据最初记录在第一数据存储装置中。该方法的优选实施例包括：
(a)从第一数据存储装置访问标量测量数据；
(b)设置将要与标量测量数据的多个幅度值比较的幅度范围；
(c)将幅度值的第一个或后续一个设置为参考幅度值，并且将对应于幅度值的第一个或后续一个的时间设置为参考时间值；
(d)将参考幅度值和参考时间值保存在第二数据存储装置中；
(e)从第一数据存储装置访问多个幅度值中的下一个幅度值；
(f)确定参考幅度值和下一个幅度值之间的绝对差值是否大于幅度范围，以及
如果参考幅度值和下一个幅度值之间的绝对差值不大于幅度范围，则：
-通过不将下一个幅度值保存在第二数据存储装置中来丢弃下一个幅度值；以及
-继续进行步骤(g)，或者
如果参考幅度值和下一个幅度值之间的绝对差值大于幅度范围，则：
-在第二数据存储装置中保存下一个幅度值和下一个幅度值被记录的时间；以及
-将下一个幅度值设置为参考幅度值，并且将下一个幅度值被记录的时间设置为参考时间值；以及
(g)重复步骤(e)和(f)，直到已经处理了在测量周期期间记录的所有标量测量数据。
在一些实施例中，步骤(b)包括基于在测量周期期间记录的测量数据中的标量测量数据的多个幅度值的移动标准差的中值，设置幅度范围。
在一些实施例中，第一数据存储装置包括振动数据收集器中的数据缓冲区，并且第二数据存储装置包括振动数据收集器中的数据存储装置，并且当振动数据收集器记录标量测量数据时实时执行步骤(a)到(g)。
在一些实施例中，第一数据存储装置包括振动数据收集器中的数据存储装置，并且第二数据存储装置包括振动数据库，并且在标量测量数据已经记录在振动数据收集器的数据存储装置中之后执行步骤(a)到(g)。
在一些实施例中，如果参考幅度值和下一个幅度值之间的绝对差值大于步骤(f)中的幅度范围，则该方法包括：
-基于步骤(f)中丢弃的幅度值之和计算平均测量值；
-计算时间间隙值，该时间间隙值指示与在步骤(f)中丢弃的幅度值相关联的总时间长度；以及
-在第二数据存储装置中保存平均测量值和时间间隙值。
在一些实施例中，该方法包括生成在第二数据存储装置中存储的标量测量数据的幅度-时间图形曲线图。该图形曲线图包括在步骤(f)中由丢弃幅度值引起的一个或多个数据间隙，其中，一个或多个数据间隙具有对应于时间间隙值的时间长度。在曲线图的一个或多个数据间隙中将步骤(f)中丢弃的幅度值替换为平均测量值或者替换为人工生成的幅度值，该人工生成的幅度值具有在平均测量值附近随机分布的幅度。
在另一方面，本文描述的一些实施例涉及一种用于压缩标量测量数据以减少保存标量测量数据所需的空间量的设备。该设备包括第一数据存储装置和第二数据存储装置，在测量周期期间标量测量数据最初记录在第一数据存储装置中，标量测量数据在压缩后存储在第二数据存储装置中。该设备还包括处理器，该处理器与第一和第二数据存储装置通信。该处理器执行指令以：
(a)从第一数据存储装置访问标量测量数据；
(b)设置将要与标量测量数据的多个幅度值比较的幅度范围；
(c)将幅度值的第一个或后续一个设置为参考幅度值，并且将对应于幅度值的第一个或后续一个的时间设置为参考时间值；
(d)将参考幅度值和参考时间值保存在第二数据存储装置中；
(e)从第一数据存储装置访问多个幅度值中的下一个幅度值；
(f)确定参考幅度值和下一个幅度值之间的绝对差值是否大于幅度范围，以及
如果参考幅度值和下一个幅度值之间的绝对差值不大于幅度范围，则：
-通过不将下一个幅度值保存在第二数据存储装置中来丢弃下一个幅度值；以及
-继续进行步骤(g)，或者
如果参考幅度值和下一个幅度值之间的绝对差值大于幅度范围，则：
-在第二数据存储装置中保存下一个幅度值和下一个幅度值被记录的时间；以及
-将下一个幅度值设置为参考幅度值，并且将下一个幅度值被记录的时间设置为参考时间值；以及
(g)重复步骤(e)和(f)，直到已经处理了在测量周期期间记录的所有标量测量数据。
在一些实施例中，处理器基于在测量周期期间记录的测量数据中的标量测量数据的多个幅度值的移动标准差的中值，设置幅度范围。
在一些实施例中，第一数据存储装置包括振动数据收集器中的数据缓冲区，第二数据存储装置包括振动数据收集器中的数据存储装置，以及当振动数据收集器记录标量测量数据时处理器执行指令以实时执行步骤(a)到(g)。
在一些实施例中，第一数据存储装置包括振动数据收集器中的数据存储装置，第二数据存储装置包括振动数据库，以及在标量测量数据已经记录在振动数据收集器的数据存储装置中之后处理器执行指令以执行步骤(a)到(g)。
在一些实施例中，如果处理器确定参考幅度值和下一个幅度值之间的绝对差值大于幅度范围，则处理器执行指令以：
-基于步骤(f)中丢弃的幅度值之和计算平均测量值；
-计算时间间隙值，该时间间隙值指示与在步骤(f)中丢弃的幅度值相关联的总时间长度；以及
-在第二数据存储装置中保存平均测量值和时间间隙值。
在一些实施例中，处理器生成在第二数据存储装置中存储的标量测量数据的幅度-时间图形曲线图。图形曲线图包括在步骤(f)中由丢弃幅度值引起的一个或多个数据间隙。一个或多个数据间隙具有对应于时间间隙值的时间长度。在一个或多个数据间隙中将步骤(f)中丢弃的幅度值替换为平均测量值，或者替换为人工生成的幅度值，该人工生成的幅度值具有在平均测量值附近随机分布的幅度。
附图说明
通过参考结合附图的详细描述，本发明的其它实施例将变得显而易见，其中元件未按比例绘制以便更清楚地示出细节，其中贯穿若干附图的相同附图标记表示相同的元件，并且附图中：
图1描绘了根据本发明实施例的用于收集和压缩标量测量数据的设备；
图2描绘了根据本发明实施例的已经压缩的标量测量数据的曲线图；
图3描绘了根据本发明实施例的用于压缩标量测量数据的方法；
图4描绘了根据本发明实施例的用于将已压缩的测量数据存储在数据库中的结构；
图5描绘了根据本发明实施例的用于压缩标量测量数据的增强方法；
图6描绘了根据本发明实施例的用于保存已压缩标量振动测量数据的关系数据库模式；
图7描绘了根据本发明实施例的用于图形显示已压缩标量振动测量数据的选项；
图8描绘了根据本发明实施例的由在线振动数据监测装置收集的、已压缩标量振动测量数据的示例；
图9描绘了根据本发明实施例的用于基于移动平均标准偏差的中值确定幅度范围的方法；
图10描绘了由在线振动数据监测装置收集的、已压缩标量振动测量数据的示例，其中根据本发明实施例计算了移动三倍标准差的曲线图；以及
图11描绘了根据本发明实施例的标量振动测量数据压缩过程的软件实施流程。
具体实施方式
如图1所描述的，振动测量和分析系统包括附接到机器12的振动传感器16。机器12包括至少一个旋转部件14，诸如由轴承支撑的轴。振动传感器16生成表示机器12振动的振动信号，其包括与旋转部件14相关联的振动部件。振动信号由一个或多个振动数据收集器(诸如便携式振动分析仪18或连续在线振动监测系统20)接收、调节并且转换成时间波形数字数据和标量数据。振动数据收集器18和20包括信号调节电路、模数转换电路和处理电路34，用于调节来自传感器16的振动信号以及基于其生成标量振动数据和时间波形振动数据。在优选实施例中，振动数据收集器18和20还包括在数据收集期间用于短期数据存储的数据缓冲区32，以及用于长期存储的数据存储装置30。时间波形数字振动数据优选地存储在振动数据库22中，来自该振动数据库22中的数据可用于由振动分析计算机24的处理器36执行的软件例程进行分析。在优选实施例中，系统10包括用户界面28(诸如触摸屏)，该用户界面允许用户查看数据的图形曲线图、选择某些测量参数以及提供如本文所述的其他输入。
优选实施例提供了如图2中图形描绘的标量振动数据压缩过程。该过程通常涉及：
(1)建立振动测量值(ΔV)的幅度范围，该幅度范围足够小，使得如果落入该ΔV范围内的所有测量值都被设置为单个参考值，则不会丢失重要的机器诊断振动信息。该ΔV范围是图2中的水平虚线之间的幅度范围。
(2)将第一测量值设置为参考值(图2中的时刻A)，并且丢弃落在ΔV范围内的所有后续测量值，直到测量值落在ΔV范围之外。
(3)当测量值落在ΔV范围之外时(图2中的时刻B)，将该测量值设置为新的参考值，并且重复。
图3描绘了标量振动数据压缩方法100的优选实施例。第一步是配置在线振动监测装置20以持续地收集标量振动测量数据(步骤102)，包括在需要时的异常触发。该配置方法可以包括配置在记录标量测量和其他标准(诸如在超过警报限制时记录标量测量)之间的时间间隙(步骤104)。标量振动测量的示例包括总振动(Overall Vibration)、PeakVueTM、解调(Demod)、波尖能量(Spike Energy)、冲击脉冲(Shock Pulse)、倒频谱(Cepstrum)、周期性(Periodicity)、波峰因数(Crest Factor)、偏斜度(Skewness)和峰度(Kurtosis)。
在线振动监测装置20还配置有用于每个标量振动测量值的ΔV范围的默认值(步骤106)。由于各标量测量值具有唯一的测量单位，因此它们将具有唯一的ΔV范围。如上所述，每个标量测量值的默认ΔV范围优选地足够小，使得即使落入ΔV范围内的所有测量值都被设置为单个参考值，也不会丢失重要的机器诊断振动信息。
在步骤108，在线振动监测装置20还配置为将标量测量数据直接保存到数据库22中而不进行压缩(步骤112)，在这种情况下，数据压缩方法稍后由振动分析计算机24执行；或者将标量测量数据保存在在线振动监测装置20的内部数据存储装置30中(步骤110)，并且以实时方式在在线振动监测装置20内执行数据压缩方法。实时处理选项可以降低初始数据库存储要求并且降低网络流量。
数据压缩方法的优选实施例开始于从数据存储装置30或数据库22读取初始振动幅度值(在此也称为参考值Vref)(步骤114)，并且将Vref保存到数据库(步骤116)。将丢弃测量的总数(Icnt)和丢弃的幅度值的总和(Vsum)的初始值设置为零(步骤118)。然后从数据存储装置30或数据库22读取下一个振动幅度值(V)(步骤120)，并且将值V与ΔV范围进行比较(步骤122)。
如果值V在ΔV范围内，则根据以下公式更新Vsum：
Vsum＝Vsum+V
并且Icnt根据以下公式递增：
Icnt＝Icnt+1(步骤130)，
并且该方法循环回到步骤120，以从数据存储装置30或数据库22读取下一个振动测量值V，并且在步骤122执行下一个比较。
如果值V在ΔV范围之外(步骤122)并且Icnt大于零(步骤124)，则根据以下公式确定平均测量值Vave：
Vave＝Vsum/Icnt(步骤126)，
并且将Vave和Icnt的值保存到数据库22中(步骤128)。(将实施稍微不同的方法来计算中值作为替代方法。)然后，该方法循环返回以从数据存储装置30或数据库22读取新的参考测量值Vref(步骤114)，并且重复步骤116到122。
如果值V在ΔV范围之外(步骤122)并且Icnt不大于零(步骤124)，则该方法循环返回以从数据存储装置30或数据库22读取新的参考测量值Vref，并且重复步骤116到122。
从概念上讲，将压缩的测量数据保存在数据库22中是相对直接的方法。在其最简单的形式中，如图4所示，标量振动测量数据被存储为成对的值，每对值包括样本时间和测量值。在优选实施例中，这些值随时间连续存储。如上所述，如果标量测量值在ΔV范围内，则数据压缩方法从数据库22中去除不需要的数据，或者在实时处理的情况下，不首先保存不需要的数据。这降低了数据库存储要求。参考初始或参考测量样本时间(Tref)，仅将被丢弃测量值的平均值(Vave)和被丢弃测量值的计数值(Icnt)存储在数据库中。该时间参考是必须的，以便当恢复压缩的测量数据时，可以重建测量数据中的适当间隙。
图5描绘了用于压缩标量振动测量数据的增强方法，该方法包括在图3的方法中的点“A”之后的一些附加步骤。这些附加步骤涉及记录和处理一些附加值，包括：
-压缩测量的最大数的值(Imax)；
-压缩测量的最小数的值(Imin)；
-初始或参考测量样本时间的值(Tref)；
-通过在压缩方法中移除丢弃的数据而创建的时间间隙的值(Tgap)；
-间隙中最后一个样本的时间值(Tlast)，其用于计算Tgap；
-压缩测量值的标准差(Vstdev)；以及
-Vbuf和Tbuf的值，其可以被保存用于与如下所述的重新创建的数据进行比较，但是考虑到减少存储要求的目的，优选地不保存这些值。
如图5所示，增强方法包括设置Imax和Imin的初始值(步骤132)。当测量数据在很长一段时间内没有显著变化并且确保保存中间实际测量数据时，Imax值非常有用。Imin值对于避免存在不必要的参考振荡且压缩数据不存储在数据存储中的情况是重要的。在优选实施例中，将Imax设置为100(或更多)次测量，并且将Imin设置为5次测量。
增强方法的步骤116包括将初始振动测量值Vref和相应的测量样本时间Tref保存到数据库22。如上所述，需要Tref时间参考，以便当恢复压缩的测量数据时，可以重建测量数据中的适当间隙。
在步骤120，从数据存储装置30或数据库22读取下一个振动测量值V及其相关的时间值T。
在步骤122，将值V与ΔV范围进行比较，并且将值Icnt与Imax进行比较。如果值V在ΔV范围内或者值Icnt不大于Imax，则在步骤130：
Tbuf(Icnt)＝T，
Vbuf(Icnt)＝V，
Vsum＝Vsum+V，以及
Icnt＝Icnt+1。
如果在步骤122处值V在ΔV范围之外或者值Icnt大于Imax，则将Icnt与Imin进行比较(步骤134)。如果Icnt大于Imin，则方法进行到步骤126。如果Icnt不大于Imin，则方法进行到步骤124。
在步骤124，如果Icnt大于零，则将Vbuf和Tbuf的值保存到数据库22(步骤136)，并且该方法循环返回以从数据存储装置30或数据库22读取新的参考测量值Vref(步骤114)，并且重复步骤116到122。
在步骤126，根据以下公式确定平均测量值Vave：
Vave＝Vsum/Icnt，
并且将Tlast的值设置为T。然后，基于Vbuf、Vave和Icnt计算Vstdev的值(步骤138)。如下所述，Vstdev对于在趋势曲线图上创建压缩数据的可视表示是有用的。然后根据以下公式确定Tgap：
Tgap＝Tlast-Tref(步骤140)。
Tgap值对于记录非常重要，使得可以准确地重新创建标量趋势曲线图。通常——但不总是——标量测量之间的时间是恒定的。然而，丢弃数据的实际样本时间会丢失，并且重新创建实际趋势曲线图的唯一方法是知道间隙时间。通过间隙时间除以丢弃样本的数量，还需要该值来估计丢失样本之间的时间。
然后，参考数据库22中的Tref保存Icnt、Tgap、ΔV、Vave和Vstdev的值(步骤128)，并且该方法循环返回以从数据存储装置30或数据库22中读取新的参考测量值Vref(步骤114)。
图6描绘了用于保存压缩标量振动测量数据的关系数据库模式200。趋势表204提供了记录每个标量振动测量的时间的记录。它还参考了趋势细节表，该趋势细节表包含更详细地描述标量数据的附加信息。趋势数据表202提供了参考趋势表204的每个记录的标量振动测量的记录。
对于趋势表204中的每个记录，在趋势数据表202中存在若干(诸如10个或更多个)记录，每个用于每种类型的测量记录。尽管这些记录中的每一个都相对较小，但是它们最终在相对较短的时间内消耗大量存储(诸如千兆字节)，并且通常在具有许多机器的工厂中，其中每台机器上具有多个测量位置。趋势表204中的趋势记录少于趋势数据表202中的趋势记录。然而，趋势表204中的记录通常相对较大，并且因此也消耗数据库22中的大量空间。为了有效减少标量振动测量所需的数据库存储量，不仅必须减少趋势数据表202中的记录数量，而且还必须减少趋势表204中的记录数量。这仅在同时压缩用于趋势表204中的特定记录的趋势数据表202中的所有记录时才是可能的。在这种情况下，也可以移除趋势表204中的记录。幸运的是，这是通常的情况，因为通常情况下，当机器在稳态条件下运行时，所记录的所有测量值都会稳定下来，因此可以与趋势表记录一起同时压缩。这最大限度地减少了所需的数据库存储。
趋势数据表202还参考测量定义表208，其详细描述每个测量值，包括测量单位。因为这些记录通常很少，所以数据库22对他们仅需要少量的存储空间。压缩趋势数据表210提供如图6中所列的压缩标量振动测量细节的记录。趋势表204和趋势数据表202在数据库22中占用相当大量的存储空间。因此，压缩测量数据对减少所需的数据库存储空间量具有很大影响。
趋势表204通常具有许多“细节”字段。由于大多数这些字段中的数据是相对静态的，因此这些字段优选地放置在单独的表格中以减少整个数据库存储。
优化趋势表204、趋势数据表202和压缩趋势数据表210中的所有字段的大小和数量以减少标量振动测量所需的总存储量也是重要的。对于长期存档目的，外部二进制文件结构是存储标量振动测量数据的优选和最佳方式。
图7描绘了用于以图形方式显示压缩标量振动测量的可能选项。这些选项包括：
-简单地在图形显示中，在标量数据已经压缩(移除)处留下间隙；
-以图形方式显示压缩原始测量值的平均测量值或中值测量值；以及
-插入人工生成的测量值，其直观地表示原始趋势曲线图。在一个实施例中，在平均测量值周围随机生成人工数据，并且人工数据的幅度与压缩测量数据的标准差成比例。
图8描绘了由在线振动数据监测装置收集的压缩标量数据的示例。水平虚线表示已经压缩的数据部分。
图9描绘了用于基于移动平均标准差的中值确定ΔV范围的方法的优选实施例。如本文前面所述，每个标量测量通常具有唯一的测量单位，因此具有独特的值范围。这些标量测量中的每一个都需要ΔV范围足够小，以至于就机器诊断而言，该范围内的丢弃值被认为是不重要的。尽管用户可以将ΔV范围初始设置为某个默认值，但是期望估计更可靠或更具代表性的值。找到移动平均标准差的中值是一种提供ΔV的良好量度的方法。
如图9所示，该方法需要指定在计算标准差时使用的测量数量(Jstd)，以及计算的步骤数量(Jrep)。例如，Jstd可以设置为25并且Jrep可以设置为1000步(步骤302)。从第j个测量值开始，Jstd测量值数量一次读取一个，并且计算移动标准差(Sj)(步骤304-310)。然后计算标准差(Sj)的中值平均值(步骤312)，并且将ΔV设置为中值平均值的三倍(步骤314)。在优选实施例中，使用中值平均值而不是平均值，因为中值平均值逐步地去除最大值和最小值，从而消除了将会扭曲ΔV范围的数据中的峰值。
图10描绘了图8的压缩标量数据，连同在步骤304-310中计算的移动三倍标准差的曲线图。在图10底部处的虚线表示压缩数据的相应区域的移动三倍标准差的中值平均值。
优选地，图9的方法周期性地重复(诸如每周地或每月地)，这取决于进行测量的速率。因为该方法在某种程度上是数字密集的，所以最好不要连续运行它。
图11描绘了用于标量振动测量数据压缩方法的实施例的软件实施流程。如“注释”框所示，优选设置提供30次测量/秒。尽管可以使用不同的速率，但是配置参数的范围将需要相应地调整。在优选实施例中，计时器流程图决策框由事件计时器实施，并且“注释”框中的最小和最大设置被实施为软件中的首选项。替代实施例可以包括在应用数据压缩方法之前的等待时段(天数或测量数量)。这将确保用户可以选择在压缩之前查看一些完整数据。
已经出于说明和描述的目的呈现了本发明的优选实施例的前述描述。它们并非旨在穷举或将本发明限制于所公开的精确形式。鉴于上述教导，明显的修改或变化是可能的。选择和描述实施例是为了提供本发明原理及其实际应用的最佳说明，从而使得本领域普通技术人员能够在各种实施例中利用本发明并且具有适合于预期的特定用途的各种修改。当根据它们公平、合法和公正地授权的宽度进行解释时，所有这些修改和变化都在由所附权利要求确定的本发明的范围内。

Claims (12)

1.一种压缩标量测量数据的计算机实施方法，用于减少第二数据存储装置中保存所述标量测量数据所需的空间量，其中在测量周期期间所述标量测量数据最初记录在第一数据存储装置中，所述方法包括：
(a)从所述第一数据存储装置访问所述标量测量数据；
(b)设置将要与所述标量测量数据的多个幅度值比较的幅度范围；
(c)将幅度值的第一个或后续一个设置为参考幅度值，并且将对应于幅度值的第一个或后续一个的时间设置为参考时间值；
(d)将所述参考幅度值和所述参考时间值保存在所述第二数据存储装置中；
(e)从所述第一数据存储装置访问所述多个幅度值中的下一个幅度值；
(f)确定所述参考幅度值和所述下一个幅度值之间的绝对差值是否大于所述幅度范围，以及
■如果所述参考幅度值和所述下一个幅度值之间的绝对差值不大于所述幅度范围，则：
-通过不将所述下一个幅度值保存在所述第二数据存储装置中来丢弃所述下一个幅度值；以及
-继续进行步骤(g)，
或者
■如果所述参考幅度值和所述下一个幅度值之间的绝对差值大于所述幅度范围，则：
-基于丢弃的幅度值之和，计算平均测量值；
-计算时间间隙值，所述时间间隙值指示与丢弃的幅度值相关联的总时间长度；
-在所述第二数据存储装置中保存所述平均测量值和所述时间间隙值；
-在所述第二数据存储装置中保存所述下一个幅度值和所述下一个幅度值被记录的时间；以及
-将所述下一个幅度值设置为所述参考幅度值，并且将所述下一个幅度值被记录的时间设置为所述参考时间值；以及
(g)重复步骤(e)和(f)，直到已经处理了在所述测量周期期间记录的所有所述标量测量数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其中步骤(b)还包括基于在所述测量周期期间记录的测量数据中的标量测量数据的多个幅度值的移动标准差的中值，设置幅度范围。
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一数据存储装置包括振动数据收集器中的数据缓冲区，并且所述第二数据存储装置包括所述振动数据收集器中的数据存储装置，并且当所述振动数据收集器记录所述标量测量数据时实时执行步骤(a)到(g)。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一数据存储装置包括振动数据收集器中的数据存储装置，并且所述第二数据存储装置包括振动数据库，并且在所述标量测量数据已经记录在振动数据收集器的数据存储装置中之后执行步骤(a)到(g)。
5.根据权利要求1所述的方法，还包括生成在所述第二数据存储装置中存储的标量测量数据的幅度-时间图形曲线图，其中，所述图形曲线图包括在步骤(f)中，由丢弃幅度值引起的一个或多个数据间隙，其中，所述一个或多个数据间隙具有对应于所述时间间隙值的时间长度，并且其中，在所述一个或多个数据间隙中将步骤(f)中丢弃的幅度值替换为所述平均测量值。
6.根据权利要求1所述的方法，还包括生成在所述第二数据存储装置中存储的标量测量数据的幅度-时间图形曲线图，其中，所述图形曲线图包括在步骤(f)中，由丢弃幅度值引起的一个或多个数据间隙，其中，所述一个或多个数据间隙具有对应于所述时间间隙值的时间长度，并且其中，在所述一个或多个数据间隙中将步骤(f)中丢弃的幅度值替换为人工生成的幅度值，所述人工生成的幅度值具有在所述平均测量值附近随机分布的幅度。
7.一种压缩标量测量数据的设备，用于减少保存所述标量测量数据所需的空间量，包括：
第一数据存储装置，在测量周期期间所述标量测量数据先记录在其中；
第二数据存储装置，所述标量测量数据在压缩后记录在其中；
处理器，与所述第一数据存储装置和第二数据存储装置通信，所述处理器执行指令以：
(a)从所述第一数据存储装置访问所述标量测量数据；
(b)设置将要与所述标量测量数据的多个幅度值比较的幅度范围；
(c)将幅度值的第一个或后续一个设置为参考幅度值，并且将对应于幅度值的第一个或后续一个的时间设置为参考时间值；
(d)将所述参考幅度值和所述参考时间值保存在所述第二数据存储装置中；
(e)从所述第一数据存储装置访问所述多个幅度值中的下一个幅度值；
(f)确定所述参考幅度值和所述下一个幅度值之间的绝对差值是否大于所述幅度范围，以及
如果所述参考幅度值和所述下一个幅度值之间的绝对差值不大于所述幅度范围，则：
-通过不将所述下一个幅度值保存在所述第二数据存储装置中来丢弃所述下一个幅度值；
-继续进行步骤(g)，
或者
如果所述参考幅度值和所述下一个幅度值之间的绝对差值大于所述幅度范围，则：
-基于丢弃的幅度值之和，计算平均测量值；
-计算时间间隙值，所述时间间隙值指示与丢弃的幅度值相关联的总时间长度；
-在所述第二数据存储装置中保存所述平均测量值和所述时间间隙值；
-在所述第二数据存储装置中保存所述下一个幅度值和所述下一个幅度值被记录的时间；以及
-将所述下一个幅度值设置为所述参考幅度值，并且将所述下一个幅度值被记录的时间设置为所述参考时间值；以及
(g)重复步骤(e)和(f)，直到已经处理了在所述测量周期期间记录的所有所述标量测量数据。
8.根据权利要求7所述的设备，其中所述处理器基于在所述测量周期期间记录的测量数据中的标量测量数据的多个幅度值的移动标准差的中值，设置幅度范围。
9.根据权利要求7所述的设备，其中
所述第一数据存储装置包括振动数据收集器中的数据缓冲区；
所述第二数据存储装置包括所述振动数据收集器中的数据存储装置；以及
当所述振动数据收集器记录所述标量测量数据时，所述处理器执行所述指令以实时执行步骤(a)到(g)。
10.根据权利要求7所述的设备，其中
所述第一数据存储装置包括振动数据收集器中的数据存储装置；
所述第二数据存储装置包括振动数据库；以及
在所述标量测量数据已经记录在振动数据收集器的数据存储装置中之后，所述处理器执行所述指令以执行步骤(a)到(g)。
11.根据权利要求7所述的设备，其中所述处理器生成在所述第二数据存储装置中存储的标量测量数据的幅度-时间图形曲线图，其中，所述图形曲线图包括在步骤(f)中由丢弃幅度值引起的一个或多个数据间隙，其中，所述一个或多个数据间隙具有对应于所述时间间隙值的时间长度，并且其中，在所述一个或多个数据间隙中将步骤(f)中丢弃的幅度值替换为所述平均测量值。
12.根据权利要求7所述的设备，其中所述处理器生成在所述第二数据存储装置中存储的标量测量数据的幅度-时间图形曲线图，其中，所述图形曲线图包括在步骤(f)中由丢弃幅度值引起的一个或多个数据间隙，其中，所述一个或多个数据间隙具有对应于所述时间间隙值的时间长度，并且其中，在所述一个或多个数据间隙中将步骤(f)中丢弃的幅度值替换为人工生成的幅度值，所述人工生成的幅度值具有在所述平均测量值附近随机分布的幅度。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5635645A (en) * 1991-12-13 1997-06-03 Kernforschungszentrum Karlsruhe Gmbh Method of compressing data in an ultrasonic pipe inspection probe
US6507804B1 (en) * 1997-10-14 2003-01-14 Bently Nevada Corporation Apparatus and method for compressing measurement data corelative to machine status
CN102779125A (zh) * 2011-05-10 2012-11-14 北京必可测科技有限公司 一种离散采样振动监测仪表存储数据的方法
CN102804168A (zh) * 2009-06-19 2012-11-28 赛贝斯股份有限公司 在数据库系统中减少存储需求的数据压缩
CN108234464A (zh) * 2017-12-25 2018-06-29 中国铁路总公司 用于信号集中监测系统的采集数据高效压缩方法

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4660145A (en) 1984-02-03 1987-04-21 Sundstrad Data Control, Inc. System for compressing aircraft flight data utilizing a multilevel time format
DE3583057D1 (de) 1984-03-31 1991-07-11 Barmag Barmer Maschf Verfahren zur zentralen erfassung von messwerten einer vielzahl von messstellen.
JP3072766B2 (ja) 1990-03-16 2000-08-07 富士通株式会社 スカラー・データ処理方式
US5243343A (en) 1990-12-03 1993-09-07 Zeelan Technology, Inc. Signal acquisition system utilizing ultra-wide time range time base
US5602749A (en) 1995-01-12 1997-02-11 Mtc Method of data compression and apparatus for its use in monitoring machinery
US6026348A (en) 1997-10-14 2000-02-15 Bently Nevada Corporation Apparatus and method for compressing measurement data correlative to machine status
CN1223951C (zh) * 2002-05-24 2005-10-19 中国科学院软件研究所 自适应的历史数据压缩方法
DE102010002048A1 (de) * 2010-02-17 2011-08-18 BSH Bosch und Siemens Hausgeräte GmbH, 81739 Verfahren zur Einstellung einer Schleuderdrehzahl einer Trommel eines Hausgeräts zur Pflege von Wäschestücken
WO2013095381A1 (en) 2011-12-20 2013-06-27 Intel Corporation Method and system for data de-duplication
KR101514679B1 (ko) * 2014-04-10 2015-04-24 한국표준과학연구원 상태 변분 원리를 이용한 진동 변위 측정 방법
US10908014B2 (en) * 2014-08-21 2021-02-02 Baker Hughes, A Ge Company, Llc Detecting rotor anomalies during transient speed operations
CN104331495B (zh) * 2014-11-19 2018-07-06 北京国电软通江苏科技有限公司 一种数据压缩方法
WO2016141584A1 (en) 2015-03-12 2016-09-15 Intel Corporation Method and apparatus for compaction of data received over a network
JP6763394B2 (ja) * 2015-09-30 2020-09-30 日本電気株式会社 土質判定装置、土質判定方法及びプログラムを記憶する記録媒体
EP3563122A1 (de) * 2016-12-29 2019-11-06 Endress+Hauser Flowtec AG VIBRONISCHES MEßSYSTEM ZUM MESSEN EINER MASSENDURCHFLUßRATE
KR102374990B1 (ko) * 2017-03-21 2022-03-16 삼성전자 주식회사 피부 관련 정보를 제공하는 방법 및 이를 사용하는 전자 장치
JP6944285B2 (ja) * 2017-06-29 2021-10-06 川崎重工業株式会社 回転部材を有する装置の異常原因特定システム
WO2019098226A1 (ja) * 2017-11-16 2019-05-23 日本電気株式会社 損傷診断装置、損傷診断方法、及び、損傷診断プログラムが格納された記録媒体
JP6911783B2 (ja) * 2018-02-01 2021-07-28 株式会社島津製作所 試験結果評価方法および材料試験機
US10837866B2 (en) * 2018-04-19 2020-11-17 Delphisonic, Inc. Self-learning malfunction monitoring and early warning system

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5635645A (en) * 1991-12-13 1997-06-03 Kernforschungszentrum Karlsruhe Gmbh Method of compressing data in an ultrasonic pipe inspection probe
US6507804B1 (en) * 1997-10-14 2003-01-14 Bently Nevada Corporation Apparatus and method for compressing measurement data corelative to machine status
CN102804168A (zh) * 2009-06-19 2012-11-28 赛贝斯股份有限公司 在数据库系统中减少存储需求的数据压缩
CN102779125A (zh) * 2011-05-10 2012-11-14 北京必可测科技有限公司 一种离散采样振动监测仪表存储数据的方法
CN108234464A (zh) * 2017-12-25 2018-06-29 中国铁路总公司 用于信号集中监测系统的采集数据高效压缩方法

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