CN116707326B - 一种大功率可控硅整流柜及控制系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种大功率可控硅整流柜及控制系统，包括数据采集单元、数据处理单元、数据分析单元、异常判定单元、设备控制单元，本发明涉及整流柜技术领域。该大功率可控硅整流柜及控制系统，通过数据采集单元采集风压数据、振幅数据和温度数据，随后通过数据处理单元对其捆绑处理后，再由数据分析单元分析出相应的异常占比值，之后通过异常判定单元当前数据的相应参数进行分析，再结合异常占比值分析出同款风机使用一定时间后出现故障的概率以及占比，确定风机的工作状态，以保证风机可对整流柜做到正常散热功能，避免风机异常严重影响整流柜的安全运行。
Description
技术领域
本发明涉及整流柜技术领域，具体为一种大功率可控硅整流柜及控制系统。
背景技术
发电机励磁整流柜主要由可控硅整流桥、熔断器等组成，实现把交流电转换为可控的直流电，给发电机转子提供各种运行状况下所需要的励磁电流。整流柜在正常运行一定时期后，有可能因在大电流下运行可控硅整流桥会产生大量热量，一旦励磁整流柜散热风机停运将造成热量散发途径受阻，若不能及时发现风机停运故障信号将严重影响励磁整流柜的安全运行。
为使设备能够长期稳定正常运行，有故障也不使其扩大，防患于未然。在使用期间的整流柜内部异常进行监测控制就很必要。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种大功率可控硅整流柜及控制系统，解决了背景技术中所提出的问题。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种大功率可控硅整流柜及控制系统，包括：
数据采集单元，用于采集整流柜内风机的所有风压数据、振幅数据和温度数据，随后将采集的结果发送至数据处理单元；
风压数据、振幅数据和温度数据分别为风机从启用到停止过程中，通过风压传感器定期采集的风压参数、通过振幅传感器定期采集得到的幅度参数、通过温度传感器定期采集的整流柜内的温度参数，以及采集相应参数时风机已经运行的时长，并将采集相应参数时风机已经运行的时长记作启用时间；
所有风压数据、振幅数据和温度数据中分别包含当前风压数据、当前振幅数据、当前温度数据，以及接近时段内的多个历史风压数据、多个历史振幅数据和多个历史当前温度数据；
数据处理单元，用于根据相应参数采集时的启用时间，将多个历史数据中的风压参数、幅度参数和温度参数进行抽取处理，并生成相应的分析包，随后将多个分析包发送至数据分析单元，同时将当前风压数据、当前振幅数据和当前温度数据均发送至异常判定单元；
数据分析单元，用于将各个分析包中相应的参数与相应参数的预设区间进行比较，之后根据比较结果，获取一个分析包中不处于预设区间内的相应参数及其数量，随后计算出不在预设区间内相应参数的差值，随后计算出相应差值的离散值，再将离散值分别与多个预设的离散对比值进行比较，接着删除各个对比结果中相应的差值，随后在对比结果中获取被删除的相应差值的数量，再将其结合一个分析包中不处于预设区间内相应参数的数量，计算得出相应分析包的异常占比值，最后将其发送至异常判定单元；
异常判定单元，用于依据相应数据中启用时间，在相应的当前数据中获取同一启用时间的相应参数，随后将其与相应的预设区间进行比较，根据比较结果，提取相应的异常占比值，再将异常占比值与预设的异常占比阈值进行比较，根据比较结果，确定预警信号，并将预警信号发送至设备控制单元；
其中，在风压数据、振幅数据和温度数据中，任一项数据的分析判断结果满足预警信号的生成，预警信号均发送至设备控制单元；
设备控制单元，用于根据预警信号，控制整流柜缩减负荷，同时将主风扇切换为备用风扇并启动，随后在指定时间采集风压参数，并将其与预设风压区间匹配，根据匹配结果，控制整流柜的运行状态，其中整流柜的运行状态包含恢复运行和关闸停机。
优选的，幅度参数的获取方式为：振幅传感器在指定时段内采集的振幅参数，并生成振幅信号图，接着依据振动波形图计算出振幅参数的均值，并将其记作为幅度参数。
优选的，定期采集为预设的时期进行采集得到，即各个风压数据中均含有同一个启用时间。
优选的，所述数据处理单元的抽取处理方式如下：
SS1、选取相应的风压数据，在所有风压数据中，提取当前风压数据和指定数量的历史风压数据；
SS2、之后在指定数量的历史风压数据中，抽取同一启用时间的风压参数，并所有同一启用时间的风压参数捆绑成一组分析包，并通过相应启用时间对该分析包进行标记；
SS3、按照步骤SS2的方式，获取若干组不同启用时间标记的风压数据的分析包，同时按照步骤SS1到SS2的方式，获取若干组不同启用时间标记的振幅数据和温度数据的分析包。
优选的，所述数据分析单元的具体分析方式如下：
SA1、选取风压数据中的一组分析包，将分析包内的多个风压参数标记为Fi，i=1、2、……、n，n表示一个分析包内风压参数的数量，i表示第几个风压参数；
SA2、随后将Fi与预设的风压区间β进行比较；
若Fi处于β的范围内，则表示该风压参数正常；
若Fi不在β的范围内，则表示该风压参数异常，随后获取不在β的范围内的Fi及其数量u；
SA3、接着将不在β的范围内的Fi与风压区间β的最大值和最小值分别进行比较，并依据比较结果，计算出相应风压参数的风压差值；
若Fi大于β内的最大值，则表示该风压参数异常，随后通过公式Ci=Fi-βmax，计算出相应风压参数的风压差值Ci，其中βmax表示为β内的最大值；
若Fi小于β内的最小值，则表示该风压参数异常，随后通过公式Ci=βmin-Fi，计算出相应风压参数的风压差值Ci，其中βmin表示为β内的最小值；
SA4、再根据公式，计算出不在β的范围内的所有Fi中Ci的离散值LC，其中Cp为参与应离散值计算的所有风压差值的平均值，且对于处于β的范围内的Fi，其相对应的i不参与计算；
SA5、之后将离散值LC与预设的离散对比值Lj进行比较，其中j=1、2、……、m，m表示预设离散对比值的数量，j表示第几个，Lj表示第几个预设的离散对比值，随后根据各个比较结果中，获取与相应Lj比较时被删除Ci的数量tj；
SA6、接着通过公式，计算出该分析包的异常占比值Y，其中λj为预设比例因子，tj表示为步骤SA5中被删除Ci的数量，u表示为不在β的范围内的Fi的数量；
SA7、按照步骤SA1到SA6的步骤计算出各个分析包的异常占比值，同时在所有振幅差值中得到被删除的振幅差值对应的振幅参数Zi和在所有温度差值中得到被删除的温度差值对应的温度参数Wi，接着在被删除的Fi、Zi、Wi中获取同一个启用时间内的Fi、Zi、Wi；
SA8、随后在各个同一启用时间内，获取多个均含有被删除的Fi、Zi，然后将其通过计算公式，得到相应的相关系数XG1，其中上述相关系数的计算公式为皮尔逊相关系数的定义式，XG1值的绝对值介于0-1之间。通常来说，XG1越接近1，表示F与Z两个量之间的相关程度就越强，反之，XG1越接近于0，F与Z两个量之间的相关程度就越弱，相应的/>F、/>Z为对应所有被删除的Fi、Zi的平均值；
获取多个均含有被删除的Fi、Wi，然后将其进行相关系数计算，得到相应的相关系数XG2；
获取多个均含有被删除的Zi、Wi，然后将其进行相关系数计算，得到相应的相关系数XG3；
优选的，离散值与预设的离散对比值的具体比较方式如下：
步骤一、首先令j的值为1，即为将离散值LC与预设的第一个离散对比值L1进行比较；
若LC≤L1，则表示本组所有Fi中Ci的离散值LC适中，并将本组所有Ci导入步骤二进行再次比较；
若LC＞L1，则认为本组所有Fi中Ci的离散值LC过大，按照｜Ci-Cp｜从大到小的顺序依次删除对应的Ci值并对应计算剩余的离散值LC，直至LC≤L1，随后提取所有未被删除的Ci，并将其步骤二进行再次比较；
同时，在本组所有Ci中提取被删除的Ci，并统计其数量t1；
步骤二、在上一步的基础上，令j的值加1，即为将离散值LC与预设的第二个离散阈值L2进行比较；
若LC≤L2，则表示本组所有Fi中Ci的离散值LC适中，并将本组所有Ci按照本步骤二的方式重复进行再次比较，直至所有Lj比较完毕；
若LC＞L2，则认为本组所有Fi中Ci的离散值LC过大，按照｜Ci-Cp｜从大到小的顺序依次删除对应的Ci值并对应计算剩余的离散值LC，直至LC≤L2，随后提取所有未被删除的Ci，并将其重复本步骤二中的方式进行再次比较，直至所有Lj比较完毕；
同时，在与相应Lj比较时，提取各组所有Ci中被删除的Ci，并统计其数量t2、t3、……、tm。
优选的，其中，若LC≤Lj时，则相应tj的具体值标记为0。
优选的，所述异常判定单元的具体判定方式如下：
所述异常判定单元的具体判定方式如下：
选取一个启用时间的风压数据，提取相应启用时间的风压参数，并将其标记为FY；
随后将FY与预设的风压区间β进行比较；
当FY处于β的范围内，则表示该风压参数正常；
当FY不在β的范围内，则提取该启用时间风压参数的异常占比值Y，将异常占比值Y与预设的异常占比阈值Y0进行比较：
若Y大于Y0，则获取相关系数XG1和XG2，之后通过Y1=Y+Y*XG1，得到振幅参数相应的异常占比值Y1，通过Y2=Y+Y*XG2，得到温度参数相应的异常占比值Y2；随后将振幅参数的异常占比值Y1与相应的异常占比阈值Y10比较，将温度参数的异常占比值Y2与相应的异常占比阈值Y20比较：若Y1大于Y10、Y2大于Y20两项比较结果均成立，则判断该FY异常，并生成预警信号；若Y1大于Y10、Y2大于Y20两项比较结果至少含有一项不成立，则不生成预警信号；
若Y小于等于Y0，则判断该FY正常，并不生成预警信号。
优选的，运行状态的判断方式如下：
在切至备用风扇位置后，在指定时间采集的相应参数，若处于相应的预设区间内，则停止缩减负荷，并控制整流柜恢复运行；
若在指定时间采集的相应参数不在预设风压区间内，则表示备用风扇不能成功运行，随后控制整流柜关闸停机。
一种大功率可控硅整流柜，包括柜体以及设置于柜体的内部的控制器、主风机和备用风机，且主风机和备用风机均与控制器电性连接，所述控制器由一种大功率可控硅整流柜的控制系统组成，且控制器在执行时通过一种大功率可控硅整流柜的控制系统来实现。
有益效果
本发明提供了一种大功率可控硅整流柜及控制系统。与现有技术相比具备以下有益效果：
本发明通过数据采集单元采集风压数据、振幅数据和温度数据，随后通过数据处理单元对其捆绑处理后，再由数据分析单元分析出相应的异常占比值，之后通过异常判定单元当前数据的相应参数进行分析，再结合异常占比值分析出同款风机使用一定时间后出现故障的概率以及占比，确定风机的工作状态，以保证风机可对整流柜做到正常散热功能，避免风机异常严重影响整流柜的安全运行；
本发明通过数据分析单元计算出各个相应参数的差值，并计算出相应差值的离散值，再根据多个预设的离散对比值，确定各个离散区间的差值数量，可以基于大数据分析技术实现风机的故障分析，便于根据风机的故障分析结果，预判风机状态，间接的保障了整流柜的安全运行；
本发明通过设备控制单元根据预警信号，控制整流柜缩减负荷，同时将主风扇位置切至备用风扇位置，之后采集相应的风压参数并与预设风压区间匹配，根据匹配结果，控制整流柜的运行状态，进一步保证整流柜的散热，避免整流柜在风机异常情况下运行而受损。
附图说明
图1为本发明的系统框图。
图2为本发明异常判定单元的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
作为本发明的实施例一
请参阅图1-图2，本发明提供一种技术方案：一种大功率可控硅整流柜及控制系统，包括：
数据采集单元，用于采集整流柜内风机的所有风压数据，随后将采集的结果发送至数据处理单元；
风压数据为风机从启用到停止过程中通过风压传感器定期采集的风压参数以及采集相应风压参数时风机已经运行的时长，并将采集相应风压参数时风机已经运行的时长记作启用时间；
其中，定期采集为预设的时期进行采集得到，即各个风压数据中均含有同一个启用时间，所有风压数据中又包含当前风压数据和接近时段内的多个历史风压数据，且当前风压数据和历史风压数据均包含多个风压参数以及获取各个风压参数时相应数量的启用时间；
数据处理单元，用于根据风压参数采集时的启用时间，将多个历史数据中的风压参数进行抽取处理，并生成相应的分析包，随后将多个分析包发送至数据分析单元，同时将当前风压数据发送至异常判定单元；
SS1、在所有风压数据中，提取当前风压数据和指定数量的历史风压数据；
SS2、之后在指定数量的历史风压数据中，抽取同一启用时间的风压参数，并所有同一启用时间的风压参数捆绑成一组分析包，并通过相应启用时间对该分析包进行标记；
SS3、按照步骤SS2的方式，获取若干组不同启用时间标记的分析包，并将其发送至数据分析单元；
数据分析单元，用于对各个分析包中风压参数进行分析并计算，得到各个分析包对应的异常占比值，随后将异常占比值发送至异常判定单元；
SA1、以一组分析包为例，将分析包内的多个风压参数标记为Fi，i=1、2、……、n，n表示一个分析包内风压参数的数量，i表示第几个风压参数；
SA2、随后将Fi与预设的风压区间β进行比较；
若Fi处于β的范围内，则表示该风压参数正常；
若Fi不在β的范围内，则表示该风压参数异常；
随后获取不在β的范围内的Fi及其数量u，接着通过B=u/n，计算出该分析包中异常风压参数在所有风压参数中的占比B；
SA3、接着将不在β的范围内的Fi与风压区间β的最大值和最小值分别进行比较，并依据比较结果，计算出相应风压参数的风压差值；
若Fi大于β内的最大值，则表示该风压参数异常，随后通过公式Ci=Fi-βmax，计算出相应风压参数的风压差值Ci，其中βmax表示为β内的最大值；
若Fi小于β内的最小值，则表示该风压参数异常，随后通过公式Ci=βmin-Fi，计算出相应风压参数的风压差值Ci，其中βmin表示为β内的最小值；
SA4、再根据公式，计算出不在β的范围内的所有Fi中Ci的离散值LC，其中Cp为参与应离散值计算的所有风压差值的平均值，且对于处于β的范围内的Fi，其相对应的i不参与计算；
SA5、之后将离散值LC与预设的离散对比值Lj进行比较，其中j=1、2、……、m，m表示预设离散对比值的数量，j表示第几个，Lj表示第几个预设的离散对比值，随后根据各个比较结果中，获取与相应Lj比较时被删除Ci的数量tj：
具体比较方式如下：
步骤一、首先令j的值为1，即为将离散值LC与预设的第一个离散对比值L1进行比较；
若LC≤L1，则表示本组所有Fi中Ci的离散值LC适中，并将本组所有Ci导入步骤二进行再次比较；
若LC＞L1，则认为本组所有Fi中Ci的离散值LC过大，按照｜Ci-Cp｜从大到小的顺序依次删除对应的Ci值并对应计算剩余的离散值LC，直至LC≤L1，随后提取所有未被删除的Ci，并将其步骤二进行再次比较；
同时，在本组所有Ci中提取被删除的Ci对应的Fi，并统计其数量t1；
步骤二、在上一步的基础上，令j的值加1，即为将离散值LC与预设的第二个离散阈值L2进行比较；
若LC≤L2，则表示本组所有Fi中Ci的离散值LC适中，并将本组所有Ci按照本步骤二的方式重复进行再次比较，直至所有Lj比较完毕；
若LC＞L2，则认为本组所有Fi中Ci的离散值LC过大，按照｜Ci-Cp｜从大到小的顺序依次删除对应的Ci值并对应计算剩余的离散值LC，直至LC≤L2，随后提取所有未被删除的Ci，并将其重复本步骤二中的方式进行再次比较，直至所有Lj比较完毕；
同时，在与相应Lj比较时，提取各组所有Ci中被删除的Ci，并统计其数量t2、t3、……、tm；
其中，若LC≤Lj时，则相应tj的具体值标记为0；
SA6、接着通过公式，计算出该分析包的异常占比值Y，其中λj为预设比例因子，tj表示为步骤SA5中被删除Ci的数量，u表示为不在β的范围内的Fi的数量；
通过数据分析单元计算出各个相应参数的差值，并计算出相应差值的离散值，再根据多个预设的离散对比值，确定各个离散区间的差值数量，可以基于大数据分析技术实现风机的故障分析，便于根据风机的故障分析结果，预判风机状态，间接的保障了整流柜的安全运行；
异常判定单元，用于依据风压数据中启用时间，在相应的当前风压数据中获取同一启用时间的风压参数，随后将其与相应的预设风压区间进行比较，根据比较结果，提取相应的异常占比值，再将异常占比值与预设的异常占比阈值进行比较，根据比较结果，确定预警信号，并将预警信号发送至设备控制单元；
以一个启用时间为例，在当前风压数据中，提取该启用时间的风压参数，并将其标记为FY；
随后将FY与预设的风压区间β进行比较；
若FY处于β的范围内，则表示该风压参数正常；
若FY不在β的范围内，则提取该启用时间风压参数的异常占比值Y，将异常占比值Y与预设的异常占比阈值Y0进行比较：
若Y大于Y0，则获取相关系数XG1，
则判断该FY异常，并生成预警信号；
若Y小于等于Y0，则判断该FY正常，并不生成预警信号；
设备控制单元，用于根据预警信号，控制整流柜缩减负荷，同时将主风扇位置切至备用风扇位置，该技术为现有技术，故此处不作赘述，随后在指定时间采集风压参数，并将其与预设风压区间匹配，根据匹配结果，控制整流柜的运行状态，其中整流柜的运行状态包含恢复运行和关闸停机；
若该风压参数处于预设风压区间内，则停止缩减负荷，并控制整流柜恢复运行；
若该风压参数不在预设风压区间内，则表示备用风扇不能成功运行，随后控制整流柜关闸停机；
通过设备控制单元根据预警信号，控制整流柜缩减负荷，同时将主风扇位置切至备用风扇位置，之后采集相应的风压参数并与预设风压区间匹配，根据匹配结果，控制整流柜的运行状态，进一步保证整流柜的散热，避免整流柜在风机异常情况下运行而受损。
作为本发明的实施例二
本实施例与实施例一的不同之处在于：
数据采集单元用于采集整流柜内风机的振幅数据，随后将采集的结果发送至数据处理单元；
振幅数据为设置在风机机体上的振幅传感器，振幅传感器的检测端在风机从启用到停止过程中进行定期检测得到的幅度参数，同时包含幅度参数采集时的启用时间；
其中，幅度参数的获取方式为：以一个幅度参数为例，振幅传感器在指定时段内采集的振幅参数，并生成振幅信号图，接着依据振动波形图计算出振幅参数的均值，并将其记作为幅度参数；
随后数据处理单元将实施例一中的风压数据替换成振幅数据进行处理得到相应的分析包，接着数据分析单元将实施例一中的各个分析包中风压参数替换成幅度参数进行分析，之后异常判定单元根据数据分析单元的分析结果进行预警信号判断，最后将判断结果发送至设备控制单元控制整流柜的运行状态。
作为本发明的实施例三
本实施例与实施例一的不同之处在于：
数据采集单元还用于采集整流柜内的温度数据，随后将采集的结果发送至数据处理单元；
温度数据为风机从启用到停止过程中通过温度传感器定期采集的整流柜内的温度参数以及采集相应温度参数时风机的启用时间；
随后数据处理单元将实施例一中的风压数据替换成温度数据进行处理得到相应的分析包，接着数据分析单元将实施例一中的各个分析包中风压参数替换成温度参数进行分析，之后异常判定单元根据数据分析单元的分析结果进行预警信号判断，最后将判断结果发送至设备控制单元控制整流柜的运行状态。
作为本发明的实施例四
本实施例将实施例一到实施例三中融合实施，且在实施例一到实施例三的基础上，数据分析单元用于将分析包内的多个振幅参数、温度参数分别标记为Zi和Wi，接着与步骤SA2到SA6的方式相同，计算出对应的异常占比值；
同时在所有振幅差值中得到被删除的振幅差值对应的振幅参数Zi和在所有温度差值中得到被删除的温度差值对应的温度参数Wi；
接着在被删除的Fi、Zi、Wi中获取同一个启用时间内的Fi、Zi、Wi；
随后在各个同一启用时间内，获取多个均含有被删除的Fi、Zi，然后将其通过计算公式，得到相应的相关系数XG1，其中上述相关系数的计算公式为皮尔逊相关系数的定义式，XG1值的绝对值介于0-1之间。通常来说，XG1越接近1，表示F与Z两个量之间的相关程度就越强，反之，XG1越接近于0，F与Z两个量之间的相关程度就越弱，相应的/>F、/>Z为对应所有被删除的Fi、Zi的平均值；
按照上述计算公式，获取多个均含有被删除的Fi、Wi，然后将其进行相关系数计算，得到相应的相关系数XG2；同时获取多个均含有被删除的Zi、Wi，然后将其进行相关系数计算，得到相应的相关系数XG3；
异常判定单元还用于将相应的异常占比值与预设的异常占比阈值进行比较，根据比较结果，获取相应的相关系数，随后依据相关系数和异常占比值计算出其他参数的异常占比值并进行比较，之后依据比较结果，确定预警信号；
以一个启用时间风压数据为例，提取相应启用时间的风压参数，并将其标记为FY；
随后将FY与预设的风压区间β进行比较；
当FY处于β的范围内，则表示该风压参数正常；
当FY不在β的范围内，则提取该启用时间风压参数的异常占比值Y，将异常占比值Y与预设的异常占比阈值Y0进行比较：
若Y大于Y0，则获取相关系数XG1和XG2，之后通过Y1=Y+Y*XG1，得到振幅参数相应的异常占比值Y1，通过Y2=Y+Y*XG2，得到温度参数相应的异常占比值Y2；随后将振幅参数的异常占比值Y1与相应的异常占比阈值Y10比较，将温度参数的异常占比值Y2与相应的异常占比阈值Y20比较：若Y1大于Y10、Y2大于Y20两项比较结果均成立，则判断该FY异常，并生成预警信号；若Y1大于Y10、Y2大于Y20两项比较结果至少含有一项不成立，则不生成预警信号；
若Y小于等于Y0，则判断该FY正常，并不生成预警信号；
作为本发明的实施例五
本实施例将实施例一到实施例三全部融合实施，实施的过程中，若存在数据采集单元采集的任意一项数据，经由异常判定单元判断生成预警信号，则由设备控制单元控制整流柜的运行状态；
通过数据采集单元采集风压数据、振幅数据和温度数据，随后通过数据处理单元对其捆绑处理后，再由数据分析单元分析出相应的异常占比值，之后通过异常判定单元当前数据的相应参数进行分析，再结合异常占比值分析出同款风机使用一定时间后出现故障的概率以及占比，确定风机的工作状态，以保证风机可对整流柜做到正常散热功能，避免风机异常严重影响整流柜的安全运行。
本发明还提供一种技术方案：一种大功率可控硅整流柜，包括柜体以及设置于柜体的内部的控制器、主风机和备用风机，且主风机和备用风机均与控制器电性连接，控制器由一种大功率可控硅整流柜的控制系统组成，且控制器在执行时通过一种大功率可控硅整流柜的控制系统来实现。
同时本说明书中未作详细描述的内容均属于本领域技术人员公知的现有技术。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。
Claims (8)
1.一种大功率可控硅整流柜的控制系统，其特征在于，包括：
数据采集单元，用于采集整流柜内风机的所有风压数据、振幅数据和温度数据，随后将采集的结果发送至数据处理单元；
风压数据、振幅数据和温度数据分别为风机从启用到停止过程中，通过风压传感器定期采集的风压参数、通过振幅传感器定期采集得到的幅度参数、通过温度传感器定期采集的整流柜内的温度参数，以及采集相应参数时风机已经运行的时长，并将采集相应参数时风机已经运行的时长记作启用时间；
所有风压数据、振幅数据和温度数据中分别包含当前风压数据、当前振幅数据、当前温度数据，以及接近时段内的多个历史风压数据、多个历史振幅数据和多个历史当前温度数据；
数据处理单元，用于根据相应参数采集时的启用时间，将多个历史数据中的风压参数、幅度参数和温度参数进行抽取处理，并生成相应的分析包，随后将多个分析包发送至数据分析单元，同时将当前风压数据、当前振幅数据和当前温度数据均发送至异常判定单元；
所述数据处理单元的抽取处理方式如下：
SS1、选取相应的风压数据，在所有风压数据中，提取当前风压数据和指定数量的历史风压数据；
SS2、之后在指定数量的历史风压数据中，抽取同一启用时间的风压参数，并所有同一启用时间的风压参数捆绑成一组分析包，并通过相应启用时间对该分析包进行标记；
SS3、按照步骤SS2的方式，获取若干组不同启用时间标记的风压数据的分析包，同时按照步骤SS1到SS2的方式，获取若干组不同启用时间标记的振幅数据和温度数据的分析包；
数据分析单元，用于将各个分析包中相应的参数进行数据分析，根据分析结果得到相应分析包的异常占比值，最后将其发送至异常判定单元，数据分析方式如下：
SA1、选取风压数据中的一组分析包，将分析包内的多个风压参数标记为Fi，i=1、2、……、n，n表示一个分析包内风压参数的数量，i表示第几个风压参数；
SA2、随后将Fi与预设的风压区间β进行比较；
若Fi处于β的范围内，则表示该风压参数正常；
若Fi不在β的范围内，则表示该风压参数异常，随后获取不在β的范围内的Fi及其数量u；
SA3、接着将不在β的范围内的Fi与风压区间β的最大值和最小值分别进行比较，并依据比较结果，计算出相应风压参数的风压差值；
若Fi大于β内的最大值，则表示该风压参数异常，随后通过公式Ci=Fi-βmax，计算出相应风压参数的风压差值Ci，其中βmax表示为β内的最大值；
若Fi小于β内的最小值，则表示该风压参数异常，随后通过公式Ci=βmin-Fi，计算出相应风压参数的风压差值Ci，其中βmin表示为β内的最小值；
SA4、再根据公式，计算出不在β的范围内的所有Fi中Ci的离散值LC，其中Cp为参与相应离散值计算的所有风压差值的平均值，且对于处于β的范围内的Fi，其相对应的i不参与计算；
SA5、之后将离散值LC与预设的离散对比值Lj进行比较，其中j=1、2、……、m，m表示预设离散对比值的数量，j表示第几个，Lj表示第几个预设的离散对比值，随后根据各个比较结果中，获取与相应Lj比较时被删除Ci的数量tj；
SA6、接着通过公式，计算出该分析包的异常占比值Y，其中λj为预设比例因子，tj表示为步骤SA5中被删除Ci的数量，u表示为不在β的范围内的Fi的数量；
SA7、按照步骤SA1到SA6的步骤计算出各个分析包的异常占比值，同时在所有振幅差值中得到被删除的振幅差值对应的振幅参数Zi和在所有温度差值中得到被删除的温度差值对应的温度参数Wi，接着在被删除的Fi、Zi、Wi中获取同一个启用时间内的Fi、Zi、Wi；
SA8、随后在各个同一启用时间内，获取多个均含有被删除的Fi、Zi，然后将其通过计算公式，得到相应的相关系数XG1，其中上述相关系数的计算公式为皮尔逊相关系数的定义式，XG1越接近1，表示F与Z两个量之间的相关程度就越强，反之，XG1越接近于0，F与Z两个量之间的相关程度就越弱，相应的/>F、/>Z为对应所有被删除的Fi、Zi的平均值；
获取多个均含有被删除的Fi、Wi，然后将其进行相关系数计算，得到相应的相关系数XG2；
获取多个均含有被删除的Zi、Wi，然后将其进行相关系数计算，得到相应的相关系数XG3；
异常判定单元，用于依据相应数据中启用时间，在相应的当前数据中获取同一启用时间的相应参数，随后将其与相应的预设区间进行比较，根据比较结果，提取相应的异常占比值，再将异常占比值与预设的异常占比阈值进行比较，根据比较结果，确定预警信号，并将预警信号发送至设备控制单元；
其中，在风压数据、振幅数据和温度数据中，任一项数据的分析判断结果满足预警信号的生成，预警信号均发送至设备控制单元；
设备控制单元，用于根据预警信号，控制整流柜缩减负荷，同时将主风扇位置切至备用风扇位置，随后在指定时间采集风压参数，并将其与预设风压区间匹配，根据匹配结果，控制整流柜的运行状态，其中整流柜的运行状态包含恢复运行和关闸停机。
2.根据权利要求1所述的一种大功率可控硅整流柜的控制系统，其特征在于：幅度参数的获取方式为：振幅传感器在指定时段内采集的振幅参数，并生成振幅信号图，接着依据振动波形图计算出振幅参数的均值，并将其记作为幅度参数。
3.根据权利要求1所述的一种大功率可控硅整流柜的控制系统，其特征在于：定期采集为预设的时期进行采集得到，即各个风压数据中均含有同一个启用时间。
4.根据权利要求1所述的一种大功率可控硅整流柜的控制系统，其特征在于：离散值与预设的离散对比值的具体比较方式如下：
步骤一、首先令j的值为1，即为将离散值LC与预设的第一个离散对比值L1进行比较：
若LC≤L1，则表示本组所有Fi中Ci的离散值LC适中，并将本组所有Ci导入步骤二进行再次比较；
若LC＞L1，则认为本组所有Fi中Ci的离散值LC过大，按照｜Ci-Cp｜从大到小的顺序依次删除对应的Ci值并对应计算剩余的离散值LC，直至LC≤L1，随后提取所有未被删除的Ci，并将其步骤二进行再次比较；
同时，在本组所有Ci中提取被删除的Ci，并统计其数量t1；
步骤二、在上一步的基础上，令j的值加1，即为将离散值LC与预设的第二个离散阈值L2进行比较；
若LC≤L2，则表示本组所有Fi中Ci的离散值LC适中，并将本组所有Ci按照本步骤二的方式重复进行再次比较，直至所有Lj比较完毕；
若LC＞L2，则认为本组所有Fi中Ci的离散值LC过大，按照｜Ci-Cp｜从大到小的顺序依次删除对应的Ci值并对应计算剩余的离散值LC，直至LC≤L2，随后提取所有未被删除的Ci，并将其重复本步骤二中的方式进行再次比较，直至所有Lj比较完毕；
同时，在与相应Lj比较时，提取各组所有Ci中被删除的Ci，并统计其数量t2、t3、……、tm。
5.根据权利要求4所述的一种大功率可控硅整流柜的控制系统，其特征在于：其中，若LC≤Lj时，则相应tj的具体值标记为0。
6.根据权利要求1所述的一种大功率可控硅整流柜的控制系统，其特征在于：所述异常判定单元的具体判定方式如下：
选取一个启用时间的风压数据，提取相应启用时间的风压参数，并将其标记为FY；
随后将FY与预设的风压区间β进行比较；
当FY处于β的范围内，则表示该风压参数正常；
当FY不在β的范围内，则提取该启用时间风压参数的异常占比值Y，将异常占比值Y与预设的异常占比阈值Y0进行比较：
若Y大于Y0，则获取相关系数XG1和XG2，之后通过Y1=Y+Y*XG1，得到振幅参数相应的异常占比值Y1，通过Y2=Y+Y*XG2，得到温度参数相应的异常占比值Y2；随后将振幅参数的异常占比值Y1与相应的异常占比阈值Y10比较，将温度参数的异常占比值Y2与相应的异常占比阈值Y20比较：若Y1大于Y10、Y2大于Y20两项比较结果均成立，则判断该FY异常，并生成预警信号；若Y1大于Y10、Y2大于Y20两项比较结果至少含有一项不成立，则不生成预警信号；
若Y小于等于Y0，则判断该FY正常，并不生成预警信号。
7.根据权利要求6所述的一种大功率可控硅整流柜的控制系统，其特征在于：运行状态的判断方式如下：
在将主风扇切至备用风扇后，在指定时间采集的相应参数，若处于相应的预设区间内，则停止缩减负荷，并控制整流柜恢复运行；
若在指定时间采集的相应参数不在预设风压区间内，则表示备用风扇不能成功运行，随后控制整流柜关闸停机。
8.一种大功率可控硅整流柜，包括柜体以及设置于柜体的内部的控制器、主风机和备用风机，且主风机和备用风机均与控制器电性连接，其特征在于，所述控制器由权利要求1-7任一所述的一种大功率可控硅整流柜的控制系统组成，且控制器在执行时通过权利要求1-7任一所述的一种大功率可控硅整流柜的控制系统来实现。
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