[发明专利]一种设备异常检测方法和装置

说明书

本发明公开了一种设备异常检测方法，该方法包括：采集一组设备数据，一组设备数据包括至少一类数据项；计算该组设备数据中每类数据项的至少一种特征指标；根据计算的特征指标分别绘制各类数据项下的各种特征指标的特征指标趋势；每间隔预定时间间隔重复上述采集、计算和绘制的步骤；根据任意一类数据项下的任意一种特征指标的特征指标趋势获取该数据项下的该种特征指标的特征指标密度；以及将该特征指标密度与该类数据项下的该种特征指标的特征指标密度的异常报警门限比较，当该特征指标密度超过该特征指标密度的异常报警门限时，确定设备异常，并发出警报。本发明还提供了一种设备异常检测装置。

技术领域

本发明涉及设备在线监测领域，尤其涉及一种设备异常检测方法和装置。

背景技术

近些年来，像电力、石油化工、冶金等行业的大型、高速旋转机械设备种类日趋繁多，结构也愈加复杂，其故障的频发不仅给企业的生产带来巨大损失，而且还可能造成重大事故。这些设备的维修难度较大，也会占用大量人力和物力。随着计算机技术及数字信号处理技术的迅速发展，机械设备状态监测技术正在被企业所应用。

状态监测技术通过不断获取设备在运行中或相对于静态条件下的运行状态信息，采用各种检测、监视、分析和判别方法，对设备当前的运行状态做出评估(属于正常、还是异常)，对异常状态及时做出报警，并为进一步进行的故障分析、性能评估等提供信息和数据。

特征指标趋势在状态监测和故障诊断中常作为分析判断设备状态的一种依据，通过趋势可以看到异常的起始时间、持续时间、变化速度。特征指标趋势往往对于信号波动非常敏感，但有些情况下的信号波动是由工况变化或偶然因素引起,并不是故障造成(比如刚启机时的电流脉冲、泵的流量突然发生变化、偶发性的润滑不良导致的轴承卡涩、钢铁行业中轧机冲钢产生的高幅值冲击和转速的变化等等)，因此特征指标趋势有时并不稳定，出现上下的宽幅震荡。而现有的异常检测方法通常为设置一个固定的报警门限值，特征指标趋势上下震荡会频繁地触发门限报警，难以用来判断设备劣化的趋势，并容易产生误报和漏报设备故障的现象。

因此需要一种可以减少异常报警的误报和漏报、提高设备异常识别准确度的设备异常检测方案。

发明内容

鉴于此，本发明提供了一种新的设备异常检测方案，以力图解决或至少缓解上面存在的问题。

根据本发明的一个方面，提供了一种设备异常检测方法，该方法包括：采集一组设备数据，一组设备数据包括至少一类数据项；计算该组设备数据中每类数据项的至少一种特征指标；根据计算的特征指标分别绘制各类数据项下的各种特征指标的特征指标趋势；每间隔预定时间间隔重复上述采集、计算和绘制的步骤；根据任意一类数据项下的任意一种特征指标的特征指标趋势获取该数据项下的该种特征指标的特征指标密度；以及将该特征指标密度与该类数据项下的该种特征指标的特征指标密度的异常报警门限比较，当所述特征指标密度超过所述特征指标密度的异常报警门限时，确定设备异常，并发出警报。

可选地，在根据本发明的方法中，其中根据任意一类数据项下的任意一种特征指标的特征指标趋势获取该数据项下的该种特征指标的特征指标密度的步骤包括：在该特征指标趋势起点处设置具有窗宽的窗口，该窗宽指示该窗口内所含特征指标的个数；根据该窗口内所含的特征指标计算该窗口的特征指标密度；将该窗口沿特征指标趋势横轴正方向移动预定步长，该预定步长指示移动该窗口时经过的所述特征指标趋势中特征指标的个数；计算移动后的窗口的特征指标密度；重复上述移动窗口、计算特征指标密度的步骤，直至窗口到达该特征指标趋势终点。

可选地，在根据本发明的方法中，其中根据特征指标趋势获取至少一个特征指标密度的步骤包括：在特征指标趋势起点处设置具有窗宽的窗口，该窗宽为该窗口内所含特征指标的个数；根据窗口内所含的特征指标计算该窗口的特征指标密度；将窗口沿特征指标趋势横轴正方向移动预定步长，该预定步长为窗宽减去两相邻窗口重叠区域内所含特征指标的个数；计算移动后的窗口的特征指标密度；重复上述移动窗口、计算特征指标密度的步骤，直至窗口到达特征指标趋势终点。