CN113295266A - 应力波传感器故障处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种应力波传感器故障处理方法，当某一应力波传感器无信号输出的时长达到设定的时间长度后，按本发明方法进行操作，可对故障传感器在故障期内遗失的检测信号进行恢复；本发明的有益技术效果是：提出了一种应力波传感器故障处理方法，该方案能够恢复出故障传感器在故障期内的检测数据，避免出现监控空白期。

Description

应力波传感器故障处理方法

技术领域

本发明涉及一种传感器数据修复技术，尤其涉及一种应力波传感器故障处理方法。

背景技术

应力波传感器是专门用于检测工业机械和过程设备运动过程中因摩擦、冲击引起的超声频率的应力波而专门设计的高灵敏传感器；当应力波传感器因故障处于开路、离线、短路等特殊状态时，应力波传感器就无法输出检测数据，使技术人员无法知晓设备在传感器故障期内的运行状态，形成监控空白期，对于一些需要连续监测运行状态的特种设备而言，监控空白期具有十分明显的危害，因此，有必要在传感器故障后对故障期内的数据进行恢复，通过恢复出的数据来对设备的运行状态进行评估。

发明内容

针对背景技术中的问题，本发明提出了一种应力波传感器故障处理方法，包括设置在同一检测对象上的多个应力波传感器；其创新在于：当某一应力波传感器无信号输出的时长达到设定的时间长度后，按如下方法进行处理：

将正常的应力波传感器记为正常传感器；将无信号输出的应力波传感器记为故障传感器；故障传感器无信号输出的时间区间记为故障期；正常传感器在故障期内输出的多个检测数据记为数据组，多个正常传感器分别对应多个数据组；将故障期出现前的某一时间区间记为参考期，参考期内所有应力波传感器都能正常输出检测数据，参考期的时间长度大于或等于故障期；应力波传感器在参考期内输出的多个检测数据记为数据集，多个应力波传感器分别对应多个数据集；

1)对单个数据组进行检查，如存在检测数据异常的情况，采用相应数据组中的其他检测数据的均值、众数或中位数对异常的检测数据进行填充；

2)根据多个数据集，计算故障传感器与单个正常传感器在参考期内的相关系数，将相关系数最大的正常传感器记为参考传感器；

3)以故障传感器在参考期内输出的检测数据为因变量、参考传感器在参考期内输出的检测数据为自变量，建立一元线性回归模型，然后根据一元线性回归模型计算出回归方程的常数项a和回归系数b的值，于是有如下的回归方程：

y＝a+b·x

其中，y为对应故障传感器的检测信号，x为对应参考传感器的检测信号；

4)将对应参考传感器的数据组中的多个检测数据逐一赋值给回归方程中的x，计算出相应的多个y值，多个y值即为故障传感器在故障期内遗失的检测信号。

采用前述方案后，我们就可以将故障传感器在故障期内应当输出的检测数据恢复出来，结合正常传感器输出的检测数据，来对故障期内设备的运行状态进行评估，最终就能避免出现监控空白期，为设备的稳定运行提供保障。

优选地，所述设定的时间长度为1小时；所述参考期的时间长度为240小时以上；参考期与故障期的间隔时间小于24小时。为避免设备脱离监控过久，将设定的时间长度设定为1小时；考虑到参考期的时间跨度越大，由相应的数据集得到的相关系数越趋近于真实，于是将参考期的时间长度设定为远大于故障期的240小时；为尽量减小老化、磨损等因素对恢复结果的影响，于是将参考期与故障期的间隔时间设定为小于24小时。

优选地，步骤1)中，填充操作结束后，对各个数据组所辖的检测数据的数量进行比较，若各个数据组所辖的检测数据的数量不同，则先按如下方法对多个数据集进行处理，然后再进入步骤2)：

将检测数据数量最少的数据组记为基准数据组，基准数据组所对应的检测数据数量记为基准数，其余数据组记为相对数据组；采用系统抽样法从相对数据组中抽取检测数据并剔除，使相对数据组中的检测数据数量减少至与基准数相同的数量。

理论上，各个应力波传感器参数相同，在相同的时间周期内应该输出相同数量的检测数据，但在实际情况中，可能会因各种各样的情况，导致各个应力波传感器输出的检测数据数量不同，而且运行时间越长，检测数据数量差异也会越大，于是本发明采用系统抽样法来对检测数据数量较多的数据组进行处理，最终就能使各个数据组的检测数据数量相同，以便后续的数据恢复处理能够在各数据组数据长度相同的条件下进行。

本发明的有益技术效果是：提出了一种应力波传感器故障处理方法，该方案能够恢复出故障传感器在故障期内的检测数据，避免出现监控空白期。

具体实施方式

一种应力波传感器故障处理方法，包括设置在同一检测对象上的多个应力波传感器；其创新在于：当某一应力波传感器无信号输出的时长达到设定的时间长度后，按如下方法进行处理：

将正常的应力波传感器记为正常传感器；将无信号输出的应力波传感器记为故障传感器；故障传感器无信号输出的时间区间记为故障期；正常传感器在故障期内输出的多个检测数据记为数据组，多个正常传感器分别对应多个数据组；将故障期出现前的某一时间区间记为参考期，参考期内所有应力波传感器都能正常输出检测数据，参考期的时间长度大于或等于故障期；应力波传感器在参考期内输出的多个检测数据记为数据集，多个应力波传感器分别对应多个数据集；

1)对单个数据组进行检查，如存在检测数据异常的情况，采用相应数据组中的其他检测数据的均值、众数或中位数对异常的检测数据进行填充；

2)根据多个数据集，计算故障传感器与单个正常传感器在参考期内的相关系数，将相关系数最大的正常传感器记为参考传感器；

3)以故障传感器在参考期内输出的检测数据为因变量、参考传感器在参考期内输出的检测数据为自变量，建立一元线性回归模型，然后根据一元线性回归模型计算出回归方程的常数项a和回归系数b的值，于是有如下的回归方程：

y＝a+b·x

其中，y为对应故障传感器的检测信号，x为对应参考传感器的检测信号；

4)将对应参考传感器的数据组中的多个检测数据逐一赋值给回归方程中的x，计算出相应的多个y值，多个y值即为故障传感器在故障期内遗失的检测信号。

进一步地，所述设定的时间长度为1小时；所述参考期的时间长度为240小时以上；参考期与故障期的间隔时间小于24小时。

进一步地，步骤1)中，填充操作结束后，对各个数据组所辖的检测数据的数量进行比较，若各个数据组所辖的检测数据的数量不同，则先按如下方法对多个数据集进行处理，然后再进入步骤2)：

将检测数据数量最少的数据组记为基准数据组，基准数据组所对应的检测数据数量记为基准数，其余数据组记为相对数据组；采用系统抽样法从相对数据组中抽取检测数据并剔除，使相对数据组中的检测数据数量减少至与基准数相同的数量。

Claims (3)

1.一种应力波传感器故障处理方法，包括设置在同一检测对象上的多个应力波传感器；其特征在于：当某一应力波传感器无信号输出的时长达到设定的时间长度后，按如下方法进行处理：

将正常的应力波传感器记为正常传感器；将无信号输出的应力波传感器记为故障传感器；故障传感器无信号输出的时间区间记为故障期；正常传感器在故障期内输出的多个检测数据记为数据组，多个正常传感器分别对应多个数据组；将故障期出现前的某一时间区间记为参考期，参考期内所有应力波传感器都能正常输出检测数据，参考期的时间长度大于或等于故障期；应力波传感器在参考期内输出的多个检测数据记为数据集，多个应力波传感器分别对应多个数据集；

1)对单个数据组进行检查，如存在检测数据异常的情况，采用相应数据组中的其他检测数据的均值、众数或中位数对异常的检测数据进行填充；

2)根据多个数据集，计算故障传感器与单个正常传感器在参考期内的相关系数，将相关系数最大的正常传感器记为参考传感器；

3)以故障传感器在参考期内输出的检测数据为因变量、参考传感器在参考期内输出的检测数据为自变量，建立一元线性回归模型，然后根据一元线性回归模型计算出回归方程的常数项a和回归系数b的值，于是有如下的回归方程：

y＝a+b·x

其中，y为对应故障传感器的检测信号，x为对应参考传感器的检测信号；

4)将对应参考传感器的数据组中的多个检测数据逐一赋值给回归方程中的x，计算出相应的多个y值，多个y值即为故障传感器在故障期内遗失的检测信号。

2.根据权利要求1所述的应力波传感器故障处理方法，其特征在于：所述设定的时间长度为1小时；所述参考期的时间长度为240小时以上；参考期与故障期的间隔时间小于24小时。

3.根据权利要求1或2所述的应力波传感器故障处理方法，其特征在于：步骤1)中，填充操作结束后，对各个数据组所辖的检测数据的数量进行比较，若各个数据组所辖的检测数据的数量不同，则先按如下方法对多个数据集进行处理，然后再进入步骤2)：

将检测数据数量最少的数据组记为基准数据组，基准数据组所对应的检测数据数量记为基准数，其余数据组记为相对数据组；采用系统抽样法从相对数据组中抽取检测数据并剔除，使相对数据组中的检测数据数量减少至与基准数相同的数量。