一种风机振动数据的文件解析方法

技术领域

本发明属于风机的振动频率的技术领域，尤其涉及一种风机振动数据的文件解析方法。

背景技术

风力发电机叶片颤振是不稳定的自激振动，当叶片在流场作用下产生变形或运动，而叶片的变形或运动反过来又影响流场，从而改变流体在叶片表面上的载荷大小和分布。

振动分析是一项非常重要的技术。它是基于机器振动信号所提供的高信息内容，它是机器状态的指示器，用于故障诊断。振动分析在预测维修程序中的基础，广泛应用于机械零件如轴承、轴、联轴器、转子、电机等的早期和严重故障的检测和监测等通常通过振动分析检测到的一些问题是：不平衡，不对中，弯曲轴，滚动轴承故障，偏心，共振，松动，转子摩擦，流体膜轴承不稳定性，齿轮故障，皮带/滑轮问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种减少运维成本和更高效工作速度的风机振动数据的文件解析方法。

本发明提供一种风机振动数据的文件解析方法，包括如下步骤：

S1：获取风力发电机组的CMS振动数据序列；

S2：将步骤S1的CMS振动数据序列划分为多个数据段；

S3：采用计算方法来计算步骤S2的多个数据段中每一个数据段的数据特征；

S4：根据计算出的多个数据段的数据特征形成计算方法的数据特征列表，确定使用的计算方法的数据特征列表对应的阈值、以及基于该种计算方法中的每一个数据段的数据特征与该种计算方法的数据特征列表对应的阈值的大小比较来判定CMS振动数据序列的数据质量。

进一步地，步骤S3的计算方法为通过流读取转字符串的方式进行解析，计算通过计算机进行处理数据。

进一步地，步骤S4中“确定使用的计算方法的数据特征列表对应的阈值”包括根据大数定律来确定该种计算方法的数据特征列表对应的阈值。

进一步地，“根据大数定律来确定该种计算方法的数据特征列表对应的阈值”包括计算该种计算方法的数据特征列表的均值和方差、以及基于该种计算方法的数据特征列表的均值和方差来确定该种计算方法的数据特征列表对应的阈值。

进一步地，根据该种计算方法的数据特征列表对应的阈值设定为该种计算方法的数据特征列表的均值与三倍方差之和。

进一步地，在计算多个数据段中每一个数据段的数据特征之前，所述方法还包括如下步骤：

采用空缺值法来检查多个数据段中每一个数据段是否存在空缺值；

在检查出任一个数据段中存在空缺值时，则判定CMS振动数据序列的数据质量不合格。

进一步地，所述采用至少一种计算方法来计算所述多个数据段中每一个数据段的数据特征包括：采用平均值法来计算所述多个数据段中每一个数据段的数据特征。

进一步地，所述采用平均值法来计算所述多个数据段中每一个数据段的数据特征包括：针对所述多个数据段中的任一数据段，将该数据段划分为多个窗口长度；计算每一个窗口长度中数据的平均值；从多个窗口长度的数据的平均值中找出最大平均值和最小平均值；以及基于所述最大平均值和所述最小平均值来确定该数据段的数据特征。

本发明通过对振动数据的分析，发现风机在运行中的相关问题,进而减少这类问题的发生,例如齿轮箱故障,弯曲轴故障等各种问题。发现问题后及时联系现场实施人员针对所产生的问题进行维修,而不是盲目维修；本发明极大程度的减少了运维成本,提升了风机运行状态,更工作人员更高效的工作；采用本发明方法，最终从库中拿到索引,去对象存储中获取文件解析。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对照附图说明本发明的具体实施方式。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，并获得其他的实施方式。

为使图面简洁，各图中只示意性地表示出了与本发明相关的部分，它们并不代表其作为产品的实际结构。另外，以使图面简洁便于理解，在有些图中具有相同结构或功能的部件，仅示意性地绘示了其中的一个，或仅标出了其中的一个。在本文中，“一个”不仅表示“仅此一个”，也可以表示“多于一个”的情形。

下面以具体实施例详细介绍本发明的技术方案。

图1是本发明风机振动数据的文件解析方法的过程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明公开一种风机振动数据的文件解析方法，如图1所示，包括如下步骤：

S1：获取风力发电机组的CMS(状态监控系统，Condition Monitoring System)振动数据序列，其中CMS振动数据为风力发电机在运行过程中，由于振动所产生的数据；

S2：将步骤S1的CMS振动数据序列划分为多个数据段；

S3：采用计算方法来计算步骤S2的多个数据段中每一个数据段的数据特征，其中计算方法为通过流读取转字符串的方式进行解析，计算通过计算机进行处理数据；

S4：根据计算出的多个数据段的数据特征形成计算方法的数据特征列表，确定使用的计算方法的数据特征列表对应的阈值、以及基于该种计算方法中的每一个数据段的数据特征与该种计算方法的数据特征列表对应的阈值的大小比较来判定CMS振动数据序列的数据质量。

其中“确定使用的计算方法的数据特征列表对应的阈值”包括根据大数定律来确定该种计算方法的数据特征列表对应的阈值，“根据大数定律来确定该种计算方法的数据特征列表对应的阈值”包括计算该种计算方法的数据特征列表的均值和方差、以及基于该种计算方法的数据特征列表的均值和方差来确定该种计算方法的数据特征列表对应的阈值。

根据该种计算方法的数据特征列表对应的阈值设定为该种计算方法的数据特征列表的均值与三倍方差之和。

在计算所述多个数据段中每一个数据段的数据特征之前，本发明一种风机振动数据的文件解析方法还包括如下步骤：

采用空缺值法来检查多个数据段中每一个数据段是否存在空缺值；

在检查出任一个数据段中存在空缺值时，则判定CMS振动数据序列的数据质量不合格。

采用至少一种计算方法来计算所述多个数据段中每一个数据段的数据特征包括：采用平均值法来计算所述多个数据段中每一个数据段的数据特征。

采用平均值法来计算所述多个数据段中每一个数据段的数据特征包括：针对所述多个数据段中的任一个数据段，将该数据段划分为多个窗口长度；计算每一个窗口长度中数据的平均值；从多个窗口长度的数据的平均值中找出最大平均值和最小平均值；以及基于所述最大平均值和所述最小平均值来确定该数据段的数据特征。

现有技术通过历史数据分析,仅仅只能分析出风机在运行状态中所发生的状况,如故障,通过对历史数据的分析能分析出设备发生了故障,但是并不能分析出来故障原因，如齿轮箱、弯曲轴等，因此需要进行振动数据的分析。

本发明通过对振动数据的分析，发现风机在运行中的相关问题,进而减少这类问题的发生,例如齿轮箱故障,弯曲轴故障等各种问题。发现问题后及时联系现场实施人员针对所产生的问题进行维修,而不是盲目维修；本发明极大程度的减少了运维成本,提升了风机运行状态,更工作人员更高效的工作；采用本发明方法，最终从库中拿到索引,去对象存储中获取文件解析。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。