[发明专利]一种多尺度自适应的机械设备趋势预警方法

摘要

本发明公开了一种多尺度自适应的机械设备趋势预警方法，选取一段截止当前采集点的历史数据；其次对选取的历史数据进行数据预处理；接下来将剩余历史数据切分，从设定的初始数据尾部往前不断增加设置的数据步长，并分别利用最小二乘拟合数据，得到拟合直线模型参数，根据拟合直线依次计算得到趋势增长率，并将所有增长率依次保存下来；最后通过自适应趋势判定算法提取出本次历史数据的最佳趋势对应增长率，以此增长率结果进行趋势报警，超过趋势报警阈值即报警。

主权项

1.一种多尺度自适应的机械设备趋势预警方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，从机械设备在线状态监测历史数据中选取一段截止当前采集时刻的历史时长数据，选取数据为：T_i,y_i,i＝1,2,…,n；其中T_i为信号或特征的采集时刻对应的时间戳，y_i为信号值或特征值；步骤2，对步骤1选取数据进行数据预处理，包括停机数据清洗，超限数据清洗；步骤3，对步骤2清洗后数据进行多种时间尺度的趋势拟合搜寻，以清洗后数据最后数据为起始时间点，不断增加固定的时间长度或者数据点数，得到需要进行趋势拟合的数据，利用最小二乘直线拟合算法拟合数据并计算拟合直线的趋势增长率，将得到的趋势增长率按搜寻顺序保存；步骤4，对步骤3中搜寻得到的所有趋势增长率结果进行自适应判定，得到原始历史数据的最佳趋势结果；步骤5，根据步骤4得到的最佳趋势增长率，进行趋势预警。