CN112665886B - 一种大型旋转机械振动测量高频原始数据的数据转换方法 - Google Patents

Abstract

一种大型旋转机械振动测量高频原始数据的数据转换方法，包括以下步骤，S1、将高频原始数据进行偏移处理；S2、对偏移处理后的数据拆解；S3、基于拆解后的数据进行分块；S4、对分块后的数据编码压缩；S5、对编码压缩后的数据进行归档存储，还包括S6，对压缩后的数据解压缩。针对大型旋转机械的振动信号的特点，本发明的数据转换方法更具备专用性，具备更有效的压缩比，可根据实际的需要调整来决定精度，从而获得更大的压缩比节省更多的存储空间。通用化基于归档文件的方式进行处理和保存，易于直接集成在其他系统中使用，解决了高频原始数据过于巨大难以保存存储和利用的问题，方便了对高频原始数据的利用。

Description

一种大型旋转机械振动测量高频原始数据的数据转换方法

技术领域

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种应用于大型旋转机械振动测量振动测量高频原始数据的数据转换方法。

背景技术

大型旋转机械的复杂程度、精密程度及自动化程度越来越高，利用其振动信号从而进行特定领域的开发，例如原始振动信号的回放分析和振动频谱分析的需求越来越多，但是由于其振动信号数据的典型对称波动型以及具备高有效值的连续浮点数，不具备普遍的压缩能力和处理能力，而且数据量巨大。其次，由于振动类型多样化，普适性的振动数据处理压缩方法并未有效的利用旋转机械的特性，同时由于振动数据具备的时序特性和空间上的单一特性，其存储保存的方式也完全差异于低频数据，这更与传统的时序性数据采集存储压缩带来的巨大的特异性。因此，传统的针对低频数据压缩方法和通用类的数据压缩方法均不能很好的去处理高频振动原始信号数据。

发明内容

本发明解决的技术问题在于提供一种大型旋转机械振动测量高频原始数据的数据转换方法，实现了针对高频原始数据的一种优化的数据压缩以及归档存储方式，解决了高频原始数据过于巨大难以保存存储和利用的问题，方便了对高频原始数据的利用，具体采用了如下技术方案：

一种大型旋转机械振动测量高频原始数据的数据转换方法，所述高频原始数据为高密度的双精度浮点数离散数据序列，包括以下步骤：S1、将高频原始数据进行偏移处理；S2、对偏移处理后的数据拆解；S3、基于拆解后的数据进行分块；S4、对分块后的数据编码压缩；S5、对编码压缩后的数据进行归档存储。

进一步的，步骤S1具体包括：S11，取高频原始数据均值作为中位中心轴；S12，基于中位中心轴对高频原始数据进行整体偏移，使偏移后的数据以中位中心轴对称分布。

使经过偏移处理后的数据满足最小区间性。

进一步的，步骤S2具体包括将偏移后的数据拆解为正负号部、整数部、小数部以及与中位中心轴关联的偏移参数。

进一步的，步骤S3具体包括，正负号部组合为正负号序列，整数部组合为整数序列，小数部组合为小数序列。

进一步的，步骤S4具体包括，正负号序列、整数序列、小数序列分别编码压缩。

进一步的，整数序列编码压缩采用小端编码方式压缩，使整数序列中的整数部都具备有效性的相似前缀。

对相似前缀进行编码处理可获得较高的压缩比。

进一步的，小数序列基于预设精度阈值对小数部有效数位数进行偏移后编码压缩。

根据实际精度需求，调整预设精度阈值，从而调整小数部保留的有效数位数。

进一步的，正负号序列采用bite的方式编码压缩，使正负号序列中的正负号部呈周期性排布。

由于正负号序列中正负号部分布的周期性，使其具有高效的压缩比。

进一步的，所述编码压缩至少应用霍夫曼编码。

进一步的，步骤S5中，编码压缩后的数据以旋转处理粒度为单位进行归档。

进一步的，所述归档数据块头部至少包括类似特性的参数信息。

进一步的，所述参数信息至少包括偏移信息、数据分块信息、小数精度以及时间间隔。

对于同一测点来说，可以将类似的信息存储至归档数据文件头部。

进一步的，所述归档文件目录至少包括测点信息，以及测点信息下以测度的时间戳划分的文件目录以及文件名。

进一步的，还包括S6，对压缩的数据解压缩。

进一步的，步骤S6具体包括，S61，对压缩的数据分解为正负号序列、整数序列以及小数序列；S62，将正负号序列、整数序列以及小数序列拼接还原成双精浮点数序列。

本发明的有益效果：

1、针对大型旋转机械的振动信号的特点，数据压缩处理和归档保存方法更具备专用性，具备更有效的压缩比和更易用的使用方法。

2、精度可控性，可根据实际的需要调整来决定精度，从而获得更大的压缩比节省更多的存储空间。

3、通用化基于归档文件的方式进行处理和保存，易于直接集成在其他系统中使用，基于标准化的数据流编码处理技术先天性具备跨平台和跨CPU架构的处理能力。

附图说明

附图1为本发明实施例中基于主轴旋转的原始振动信号波形图。

附图2为本发明实施例中高频原始数据拆解分块编码示意图。

附图3为本发明实施例中文件块示意图。

附图4为本发明实施例中归档文件目录示意图。

附图5为本发明实施例中数据转换方法流程图。

具体实施方式

为了进一步理解本发明，下面结合实施例对本发明优选实施方案进行描述，但是应当理解，这些描述只是为进一步说明本发明的特征和优点，而不是对本发明权利要求的限制。

实施例1。

图1所示为通过传感器采集的大型旋转机械主轴旋转中轴面的位移波动形成的振动信号。X轴为时间轴，Y轴为电压或者电流信号。参照如图1所示，振动信号由于其周期的特性，外加主轴旋转机械具备本身旋转主轴也具备周期的特征，其变换后的高频原始数据符合如下的周期性特征：

(1)振动信号数据分布屈从于对称性，对应X轴偏移后具备典型的呈现对称性分布，即在一定的数据范围中，正y轴数据最大极值和负y轴数据最大极值在同一个数据量级区间。

(2)根据振动信号傅里叶变换，振动信号曲线由复数个正余弦曲线组合构成。

(3)数据具备典型区间特性，对于高频振动采样的数据满足完整的周期性，即采集的样本数据中一定包含接近整数个完整周期，在一些实施方式中，数据样本边界偏差允许放大，而数据中心偏差必须缩小以满足振动信号处理的要求。

在一示出的实施例中，振动信号为高频连续的电压信号。振动信号经傅里叶变换形成高密度离散数据序列，作为高频原始数据。高频原始数据具备周期性，高精度，确定性的间隔的特性。由于高频原始数据为具备高有效值的连续浮点数，由于浮点数编码标准的限制，其数据样本在全序列上来讲不满足最小编码要求的相似前缀，因此其不具备使用通用的数字压缩的方式来进行数据压缩。因此，基于高频原始数据的特性，采用本发明所述的一种大型旋转机械振动测量高频原始数据的数据转换方法，对高频原始数据进行数据转换，图2是本申请一个示例性实施例提供的数据转换方法的流程图，主要包括以下步骤：

S1、将高频原始数据进行偏移处理。

具体包括：S11，取高频原始数据均值作为中位中心轴；S12，基于中位中心轴对高频原始数据进行整体偏移，使偏移后的数据以中位中心轴对称分布。

S2、对偏移处理后的数据拆解。

具体包括将偏移后的数据拆解为正负号部、整数部、小数部以及中位中心轴。拆解并经过偏移后的整数部序列可满足最小区间性，由于编码值范围，原双精浮点数可以拆解为4Byte非负号整数，即整数部数值范围不超过65535。正负号为一般被拆解为1bit。参照图3，-9768.12421和9631.31321为相邻的两个经过偏移处理的数据。将-9768.12421分别拆解为正负号部“-”，整数部9768，以及小数部0.12421。将9631.31321分别拆解为正负号部“+”，整数部9631，以及小数部0.31321。在一些实施方式中，小数部可以根据数据分析的精度需求可控的将小数部的有效数位数偏移后拆解到整数部中。

S3、基于拆解后的数据进行分块。

将拆解后的正负号部组合为正负号序列，整数部组合为整数序列，小数部组合为小数序列。即正负号序列形成连续的数据块，整数序列形成连续的数据块，小数序列分配连续的数据块。参照图3，第一行的N个数据块用来存放正负号序列，图中的正负号序列以-、+、-形式排列分布，第二行的N个数据块用来存放整数序列如9768、9631、9529，第三行的数据块用来存放小数序列0.12421、0.31321、0.56728。

S4、对分块后的数据编码压缩。

在一些实施方式中，对整数序列编码时以小端编码处理，整数部具备有效性的相似前缀，可以获得较高的压缩比进处理。9768的二进制编码为0010 0110 0010 1000，9631的二进制编码为0010 0101 1001 1111,9529的二进制编码为0010 0101 0011 1001，最高6bit均相同，因此可获得较高的压缩比。

正负号序列由于其具备的周期性，也可以进行高压缩处理。

小数序列根据实际精度需求控制小数部偏移值整数部进行压缩处理，其余未偏移的小数部采用直接压缩的方式进行处理。

压缩后的数据参照图3所示，包括数据长度以及后续的数据。

S5、对编码压缩后的数据进行归档存储。

由于旋转机械本身的周期性，对于大型旋转机械的同一个高频振动信号测点，可以使用相同的偏移参数进行数据的偏移处理，因此可以将在数据压缩处理过程中产生的数据压缩后长度、偏移参数、数据分块以及小数精度等的额外信息压缩存储至对应的归档数据文件头部，在一示出的实施方式中，参照图4所示，位于归档数据头部额外信息包括4Byte的Y轴偏移，1Byte的小数精度，1Byte的数据分块，1Byte的时间间隔。

另外，由于旋转机械本身测度的相关性，实际处理过程中以旋转处理粒度作为典型存储，在一些实施方式中，由于常用旋转转速单位为r/min,即以分钟来作为文件归档的大小,因此对于文件内部归档可抽象为多个文件的文件块之间的间隔即为测量的跨度，可以以文件测度的时间戳为文件名进行归档出来了，由于时间戳具备连续无递减的特性，因此归档文件排列具有相似的特性。

参照图5所示，可构成如下的典型树状目录，时间测度为分钟，时间宽度在天的范围内具备整数倍数，因此在外层归档文件目录可以以该天的0点作为归档时间。由此，处理和检索时可快速的定位到精确到分钟内的振动数据原始信号。

S6、还包括对压缩数据的解压缩。

具体包括S61，对压缩的数据分解为正负号序列、整数序列以及小数序列；S62，将正负号序列、整数序列以及小数序列拼接还原成双精浮点数序列。

采用本发明所述的数据转换方法，在实际应用过程中经过测试可知，对于40W个字节的连续浮点数据，小数部采用3位有效精度，可达53％压缩率，4位有效精度，压缩率可到67％。

以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (8)

1.一种大型旋转机械振动测量高频原始数据的数据转换方法，所述高频原始数据为高密度的双精度浮点数离散数据序列，其特征在于，所述数据转换方法包括以下步骤：

S1、将高频原始数据进行偏移处理，S1具体包括：S11，取高频原始数据均值作为中位中心轴；S12，基于中位中心轴对高频原始数据进行整体偏移，使偏移后的数据以中位中心轴对称分布；

S2、对偏移处理后的数据拆解，S2具体包括将偏移后的数据拆解为正负号部、整数部、小数部以及与中位中心轴关联的偏移参数；

S3、基于拆解后的数据进行分块，正负号部组合为正负号序列，整数部组合为整数序列，小数部组合为小数序列；

S4、对分块后的正负号序列、整数序列、小数序列分别编码压缩，其中，小数序列基于预设精度阈值对小数部有效数位数进行偏移后编码压缩，整数序列编码压缩采用小端编码压缩，使整数序列中的整数部都具备有效性的相似前缀；

S5、对编码压缩后的数据进行归档存储，具体的，编码压缩后的数据以旋转处理粒度为单位进行归档。

2.如权利要求1所述的高频原始数据的数据转换方法，其特征在于，正负号序列采用bite的方式编码压缩，使正负号序列中的正负号部呈周期性排布。

3.如权利要求1-2任一所述的高频原始数据的数据转换方法，其特征在于，所述编码压缩至少应用霍夫曼编码。

4.如权利要求1所述的高频原始数据的数据转换方法，其特征在于，归档数据块头部至少包括类似特性的参数信息。

5.如权利要求4所述的高频原始数据的数据转换方法，其特征在于，所述参数信息至少包括偏移信息、数据分块信息、小数精度以及时间间隔。

6.如权利要求1所述的高频原始数据的数据转换方法，其特征在于，归档文件目录至少包括测点信息，以及测点信息下以测度的时间戳划分的文件目录以及文件名。

7.如权利要求1所述的高频原始数据的数据转换方法，其特征在于，还包括S6，对压缩的数据解压缩。

8.如权利要求7所述的高频原始数据的数据转换方法，其特征在于，步骤S6具体包括，S61，对压缩的数据分解为正负号序列、整数序列以及小数序列；S62，将正负号序列、整数序列以及小数序列拼接还原为双精浮点数序列。

Images