[发明专利]一种基于振动监测的海洋平台作业状态可视化方法有效

专利信息
申请号: 202010589574.2 申请日: 2020-06-24
公开(公告)号: CN111814610B 公开(公告)日: 2022-09-06
发明(设计)人: 万军;朱本瑞;黄焱;冯胜;桑军;石保忠;张庆武;吴景健;梁鹏;史玮;田育丰 申请(专利权)人: 中海石油(中国)有限公司天津分公司;天津大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/62;G01H17/00
代理公司: 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 代理人: 程毓英
地址: 300459 天津市滨*** 国省代码: 天津;12
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 振动 监测 海洋 平台 作业 状态 可视化 方法
【权利要求书】:

1.一种基于振动监测的海洋平台作业状态可视化方法,对海洋平台进行传感器布控,随后进行信号特征提取并进行聚类分析;根据聚类分析结果,结合对信号本身特点形成对平稳性、幅值特征描述的数字标签;随后建立实时的监测特征网格化图谱,由数字标签的分级制定取色准则以及图谱特征与作业状态的对应准则从而完成可视化处理;包括如下几个方面:(1)根据平台特征布控传感器,形成分层感知传感网络系统

传感器的布控以捕捉环境载荷的结构振动响应和监控作业引起的振动响应为目的,根据海洋平台的结构特点,环境载荷下的结构振动响应反馈在导管架结构主立桩管节点处,平台的作业状态的振动反馈集中在导管架上部模块各层甲板位置,按照下列要求布控传感器:

1)传感器布控位置应布置于导管架结构主立桩与上部模块甲板交点位置;

2)传感器按结构对称形和甲板层级进行分级划分;

3)布控不得损害平台自身结构强度,或对安装位置附近构件或作业构成安全性问题;

4)保证各个传感器不影响平台设备运行,同时满足空间要求;

(2)根据布控的数据反馈信号进行数字标签处理分析

对平台传感数据进行按时间分割,将传感器的数据序列分割成子序列Xi:{X1,X2…XN},其中N为子序列个数,每个子序列映射一个时间段,并且每个子序列的时间间隔相等,对每个时间段内的子序列Xi进行三点极值法,求得所有包络线特征数据点{p1,p2…ps},s为所有通过三点极值法确定的包络线上数据点的个数,平台整体振动的水平和趋势通过包络线上的数据点反映,选取包络线上特征数据点的均值μ作为反应平台总体振动状态的均值特征:

引入包络线数据标准差σ作为反应平台振动的事件特征的参数,将均值μ加一倍标准差设为状态辨识的特征标准,即μ+σ,其中,σ为包络线上数据点的标准差:

将包络线数据点{p1,p2…ps}中大于特征值μ+σ的数据,定义为事件特征数据集{y1,y2…yl},l为事件特征数据集个数,则定义数字标签η为事件特征数据集个数与特征数据个数之比,即

对于有m组传感器获得数据,获得一组对应的特征值,即计算出数据阵列进而可按照式(3)计算数字标签{η12…ηm},则可以计算由每组特征值得到的特征距离dab

其中a,b为每组传感器下标号,对特征距离进行大小排序,得到距离极值dmax,dmin,并对所有数据进行标准化,得到模糊相似矩阵:

该模糊相似矩阵的传递闭包矩阵为T’,计算T2、T4、...、T2k,直到T2k=T2(k-1),则传递闭包矩阵T′=T2k,根据传递闭包矩阵进行聚类分析:先是将每组数据都看成一类;然后计算最小类间距,通过最小类间距计算模糊度参数;再通过模糊度参数进行聚类,得到聚类结果,共k类;重复对所得到的聚类结果进行再聚类,直到k=1时结束聚类计算,得到一系列单减的模糊度序列,取差值最大处的模糊度值作为最优的聚类模糊度

设最优聚类结果为X1,X2,…,Xk,据此形成k类数字标签,对于每一类具有n元素的聚类集合Xi,计算类波动特征中心点以及类幅值特征中心点

其中,n为聚类集合中元素的个数;对于新的振动信号数据,则需要计算当前振动信号和每一类Xi的距离di,来确定当前振动信号应归属于哪一类数字标签,对于具有多传感器的m维数据,则需要对每一维的数据都进行分类,形成m维数字标签;

(3)建立实时的监测特征网格可视化化图谱

原始数据根据时间段被分割成多数据段,所拆分的数据段被看成两个相邻没有重叠的小窗,每个小窗的分辨率按如下方式确定

其中W、H为显示分辨率的宽和高,w、h为网格分辨率的宽和高,N为分段数量,m为数据维度;对于已经形成的k类数据标签,按波动特征和幅值特征进行分级RGB颜色取色;

对于数据段x,计算波动特征σi与赋值特征μi,为实现RGB取色,进行如下的标准化处理:

对于每一类标签的波动特征转化为

其中为标准化后的波动数字标签,范围在0~1之间,对数底a大于1;为了突出其幅值特征,同样采用对数对幅值特征进行标准化:

其中为标准化后的幅值数字标签,范围在0~1之间,对数底b小于1,通过以上方法,形成对数据颜色特征和

当时,则说明以波动特征为主,此时以主R色为主控颜色按进行取色;此时当越高,则颜色越趋近于红色,而由于会适当调整颜色的蓝色程度,α取0~1之间;

当时,则说明以幅值特征为主,此时以主B色为主控颜色按进行取色;此时当越高,则颜色越趋近于蓝色,而则适当调整区块的红色程度,β取0~1之间;

(4)建立图谱特征与作业状态的对应准则:将作业状态划分为不同种类的作业状态,由已确定的对应关系建立图谱特征与作业状态的对应准则,方法如下:

对于某一时间段内具有m维数据,计算总体波动图谱特征λ:

以及总体幅值图谱特征θ:

根据λ和θ取值范围,即可确定图谱特征与不同种类作业状态的对应关系和对应准则。

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