《机器状态监测与诊断 数据判读与诊断技术 第2部分：数据驱动的应用gbt 22394.2-2021》详细解读

《机器状态监测与诊断数据判读与诊断技术第2部分：数据驱动的应用gb/t22394.2-2021》详细解读contents目录1范围2规范性引用文件3术语和定义4实施数据驱动监测的过程4.1数据驱动监测方法原理4.2资产关键故障和过程参数选择4.3数据清洗和重采样4.3.1总则contents目录4.3.2插值误差4.3.3数据品质问题4.3.4数据重采样4.4模型开发4.4.1总则4.4.2模型的定义和相关输入的选择4.4.3相关工况和数据的选择4.4.4模型测试准备contents目录4.5模型性能评估4.6报警设置5实施数据驱动诊断的过程5.1总则5.2自动模式分类方法5.3简化的自动特征分类方法6实施数据驱动监测方法的一般建议附录A(资料性附录)数据驱动监测应用示例contents目录附录B(资料性附录)数据驱动诊断应用示例参考文献011范围阐述数据驱动方法在机器状态监测与诊断中的应用。规定数据驱动应用的基本原则和要求。适用于机器状态监测与诊断系统或设备的研发、使用和维护。1范围022规范性引用文件03强调了遵循这些规范性引用文件对于确保机器状态监测与诊断数据安全、有效的重要性。01详细介绍了本部分所引用的国内外相关标准和规范，确保数据判读与诊断技术的准确性和可靠性。02说明了这些引用标准在本部分中的具体应用，为读者提供了清晰的指引。2规范性引用文件033术语和定义定义01机器状态是指机器在运行过程中的工作状况，包括正常状态、异常状态和故障状态。分类02根据机器运行的不同阶段和表现，机器状态可分为稳态和瞬态，其中稳态是指机器在长时间运行过程中保持相对稳定的状态，瞬态则是指机器在运行过程中出现的短暂状态变化。监测目的03通过对机器状态的实时监测，可以及时发现并处理潜在问题，确保机器的安全、稳定和高效运行。3术语和定义044实施数据驱动监测的过程确定监测对象与参数根据机器类型及运行状态，明确需要监测的物理量及其参数范围。选择合适传感器依据监测需求，选用精度、可靠性及响应速度等性能符合要求的传感器。数据预处理对采集到的原始数据进行清洗、去噪、归一化等处理，以提高数据质量。4实施数据驱动监测的过程054.1数据驱动监测方法原理数据驱动监测方法主要利用统计学习技术，通过对大量历史数据进行训练和学习，建立相应的数学模型，实现对机器状态的监测和预测。基于统计学习该方法高度依赖安装在机器上的各种传感器所采集的数据，如振动、温度、压力等，这些数据能够反映机器的运行状态和性能。依赖传感器数据通过实时监测传感器数据，并运用数据驱动模型进行分析，可以及时发现机器的异常情况，并提前预警，为维修人员提供足够的时间采取应对措施。实时监测与预警4.1数据驱动监测方法原理064.2资产关键故障和过程参数选择机械故障包括轴承故障、齿轮箱故障等，这些故障直接影响设备的运行效率和安全性。电气故障涉及电机、传感器等电气元件的故障，可能导致设备停机或性能下降。过程故障与生产工艺流程相关的故障，如温度、压力、流量等参数异常。4.2资产关键故障和过程参数选择074.3数据清洗和重采样通过数据清洗，可以去除原始数据中的噪声和干扰，提高数据的质量和准确性。去除噪声对于数据中的缺失值，采用适当的方法进行填补，以保证数据的完整性和可用性。填补缺失值通过数据清洗，可以对数据进行规范化处理，使其满足后续数据分析和模型训练的要求。数据规范化4.3数据清洗和重采样084.3.1总则123介绍该标准制定的目的、意义和背景，说明数据判读与诊断技术在机器状态监测与诊断领域的重要性及应用价值。目的和背景明确本标准的适用范围，包括适用的机器类型、数据类型以及数据判读与诊断技术的应用场景等。适用范围阐述数据判读与诊断技术的基本原则，如科学性、准确性、可靠性等，以确保技术应用的有效性和可信度。基本原则4.3.1总则094.3.2插值误差插值误差定义插值误差是指在进行数据插值处理时，由于插值方法、插值节点选择等因素导致的插值结果与真实值之间的偏差。插值误差来源插值误差主要来源于插值函数的选取不当、插值节点分布不均或数量不足、原始数据存在噪声或异常值等。插值误差影响插值误差会对后续的数据分析、模型建立与预测等产生不良影响，如导致分析结果失真、模型精度降低等。因此，在进行数据插值时，应充分考虑并评估插值误差的大小及影响。4.3.2插值误差104.3.3数据品质问题数据异常值在采集和传输过程中，由于设备故障、传感器误差等原因，可能导致数据出现异常值。这些异常值会影响数据的整体质量和准确性，需要进行识别和处理。数据缺失问题在某些情况下，由于传感器故障、数据采集设备断电等原因，可能会导致数据缺失。数据缺失会影响数据分析和诊断结果的可靠性，因此需要采取相应的插补或估算方法来填补缺失数据。数据不一致性在多个传感器同时采集数据时，可能会存在数据不一致的情况。这种不一致性可能由于传感器本身的差异、标定误差或环境因素等造成。为确保数据质量，需要对不一致数据进行校准和调整。4.3.3数据品质问题114.3.4数据重采样要点三重采样定义与目的数据重采样是指根据实际需求，对原始采样数据进行重新采样处理的过程。其目的是为了提高数据质量、消除冗余数据、减少计算量或适应特定分析需求。0102重采样方法与技术在机器状态监测与诊断领域，常用的数据重采样方法包括降采样、升采样和变采样等。这些方法可以根据具体应用场景和需求进行选择和调整，以实现最佳的数据处理效果。重采样应用注意事项在进行数据重采样时，需要注意保持数据的完整性和准确性，避免因重采样而导致的信息丢失或失真。此外，还需考虑重采样对后续数据分析与诊断结果的影响，确保重采样后的数据仍然具有代表性和可靠性。034.3.4数据重采样124.4模型开发03考虑模型的可解释性和鲁棒性，确保模型在实际应用中的可靠性。01根据数据类型和特征选择合适的机器学习算法，如监督学习、无监督学习或深度学习等。02对比不同算法的性能和准确度，挑选出最优模型进行后续开发。4.4模型开发134.4.1总则明确本标准的适用范围和主要目的，即为机器状态监测与诊断的数据判读与诊断技术提供指导。标准的范围和目的对标准中出现的术语进行解释和定义，确保读者对标准内容有准确理解。术语和定义概述数据判读与诊断技术应遵循的基本原则和要求，包括数据的准确性、可靠性、实时性等。总体要求4.4.1总则144.4.2模型的定义和相关输入的选择

4.4.2模型的定义和相关输入的选择模型定义根据机器状态监测与诊断的需求，明确模型的类型、结构以及参数设置，确保模型能够准确反映机器的运行状态。输入选择原则在选择模型输入时，需考虑数据的相关性、有效性及可靠性，确保输入数据能够真实反映机器的运行状况。常用输入类型包括机器运行时的振动数据、声音数据、温度数据等，这些数据经过处理后，可以作为模型的有效输入。154.4.3相关工况和数据的选择010203工况选择原则在选择相关工况时，应重点考虑对机器状态监测与诊断具有显著影响的工况条件，如负载、转速、温度等。这些工况条件的变化会直接影响机器的性能和状态，因此选取具有代表性的工况数据进行监测与诊断至关重要。数据选择依据在选择数据时，应确保所选取的数据能够全面反映机器在选定工况下的实际运行状态。这包括振动、噪声、温度、压力等关键参数的数据。同时，还需注意数据的采样频率、精度和稳定性等因素，以确保数据的准确性和可靠性。数据处理与分析方法在获取相关数据后，应运用适当的信号处理与数据分析方法，如时域分析、频域分析、时频分析等，以提取出反映机器状态特征的关键信息。这些信息可为后续的故障诊断和预测提供有力支持。4.4.3相关工况和数据的选择164.4.4模型测试准备测试环境搭建为了进行模型测试，需要搭建稳定的测试环境。这包括配置适当的硬件设备、安装必要的软件工具，并确保测试环境的可靠性和安全性。数据集准备在模型测试前，需要准备相应的数据集。这包括收集并整理足够数量的样本数据，确保数据的质量和多样性，以充分验证模型的性能和泛化能力。测试方案制定在模型测试前，应制定详细的测试方案。这包括确定测试的目标、制定测试的流程和步骤、选择适当的评估指标等，以确保测试的全面性和有效性。4.4.4模型测试准备174.5模型性能评估准确率正确分类的样本数占总样本数的比例，用于评估模型的整体分类性能。召回率真正例占所有实际正例的比例，用于评估模型在找出正例方面的能力。F1分数准确率和召回率的调和平均数，用于综合评价模型的性能。4.5模型性能评估184.6报警设置阈值设定基于设备历史数据、行业标准及专家经验，为每个报警级别设定合理的阈值。阈值调整根据实际运行情况和需求，对报警阈值进行动态调整，以提高报警准确性。报警级别根据设备状态异常的严重程度，设定不同级别的报警，如预警、轻警、重警等。4.6报警设置195实施数据驱动诊断的过程选择合适传感器依据数据采集需求，选用适当类型和规格的传感器，确保数据采集的准确性。数据预处理对采集到的原始数据进行清洗、去噪、归一化等处理，以提高数据质量和可用性。确定数据采集需求根据监测目标和诊断任务，明确所需采集的数据类型、频率和精度等。5实施数据驱动诊断的过程205.1总则机器状态监测定义对机器的运行状态进行实时或定期的监测，通过收集、处理和分析相关数据，评估机器性能、预测潜在故障。随着工业大数据和人工智能技术的发展，数据驱动在机器状态监测与诊断中发挥着越来越重要的作用，能够提高诊断准确性、降低维护成本。本标准的制定旨在规范机器状态监测与诊断中的数据判读与诊断技术，推动数据驱动方法在工业领域的广泛应用。本标准适用于各类旋转机械、往复机械等通用机械的在线监测与离线诊断，其他类型的机械可参照执行。给出了与机器状态监测与诊断相关的术语和定义，如数据驱动、特征提取、故障诊断等，以确保读者对标准内容的准确理解。数据驱动应用重要性标准适用范围术语和定义标准制定目的5.1总则215.2自动模式分类方法监督学习算法如聚类分析、降维等，通过对无类别标签的样本进行学习，发现数据中的结构和关联，进而实现分类。无监督学习算法深度学习算法如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，通过构建深层网络结构，自动提取数据中的特征并进行分类。如支持向量机（SVM）、决策树等，通过已知类别的样本训练模型，实现对新样本的自动分类。5.2自动模式分类方法225.3简化的自动特征分类方法5.3简化的自动特征分类方法时域特征基于信号的统计特性，提取均值、标准差、峰值等时域特征参数。频域特征通过傅里叶变换等方法，将时域信号转换为频域信号，提取频谱、功率谱等频域特征。时频域特征结合时域和频域分析方法，提取小波变换系数等时频域特征。236实施数据驱动监测方法的一般建议在采集数据前，应对传感器进行校准，确保数据的准确性。确保数据准确性去除异常值、噪声和重复数据，提高数据质量。数据清洗对数据进行归一化或标准化处理，消除量纲和数量级的影响。数据标准化6实施数据驱动监测方法的一般建议24附录A(资料性附录)数据驱动监测应用示例通过安装在轴承上的振动传感器，实时采集轴承运行过程中的振动数据。数据采集特征提取故障诊断运用信号处理技术对采集到的振动数据进行处理，提取出反映轴承状态的特征参数。基于提取的特征参数，利用数据驱动的方法（如机器学习算法）对轴承的故障类型及程度进行诊断。030201附录A(资料性附录)数据驱动监测应用示例25附录B(资料性附录)数据驱动诊断应用示例通过安装在轴承上的振动传感器，实时采集轴承运行过程中的振动数据。数据采集运用信号处理技术，从采集的振动数据中提取出反映轴