柴油机状态监测方法、装置及存储介质与流程

1.本发明涉及柴油机技术领域，尤其涉及一种柴油机状态监测方法、装置及存储介质。


背景技术：

2.柴油发动机是燃烧柴油来获取能量释放的发动机，柴油机属于内燃机的一种，以燃烧柴油为主，能够将热能转换成机械功来带动设备运行。柴油发动机的工作过程和汽油发动机相同，每个工作循环分别经历进气、压缩、做功、排气四个冲程。
3.柴油机故障诊断技术是一种了解和掌握柴油机在使用过程中的状态的技术，确定其整体或局部是否正常或异常，早期发现故障及其原因并能预报故障发展趋势。柴油机的运行状态一般由监测报警系统进行监测，实时检测并掌握机器运行过程的状态，具有油液监测、振动监测、噪声监测、性能趋势分析和无损探伤等多种主要的诊断技术方式。振动信号状态监测作为无损检测的一种手段，被广泛地应用于工业生产的很多方面。
4.现有技术中，使用柴油机的车辆或者其它机器设备可能工作在复杂的应用环境中，例如矿山卡车行驶的现场环境为矿山公路，一般分为平坦路段和上下坡路段。面对较为复杂的矿山工作环境，柴油机需要不断改变功率，在平坦路段上行驶时矿山卡车一般为定功率行驶，遇到上下坡路段(尤其是上坡)，矿山卡车需要相应地提升或者降低功率，而功率的变化会影响设备的振动状况，例如功率突变会导致振动变大，使得定功率状态下的故障诊断出现误报警或者失灵。因此，现有技术中，当车辆承载功率变化较大且运行较为复杂时，振动信号容易受到功率变化的影响，存在使用传统的振动信号状态监测手段会产生较多的误报警的技术问题，难以对柴油机的健康状态进行准确评估。


技术实现要素：

5.本发明提供了一种柴油机状态监测方法、装置及存储介质，旨在有效解决现有技术中柴油机在复杂环境时功率变化较大，振动信号容易受功率变化的影响，传统的振动信号状态监测方法会产生较多的误报警问题，且难以准确评估柴油机的健康状态。
6.根据本发明的一方面，本发明提供一种柴油机状态监测方法，所述方法包括：
7.获取柴油机的多个检测点所对应的多组振动信号，对所述多组振动信号进行特征提取以得到每一组振动信号对应的多个特征参数；
8.根据所述每个特征参数所对应的预设参数范围判断所述每个参数特征是否处于正常范围，并统计所述每个特征参数在预设时间内超出对应的预设参数范围的异常次数；
9.获取所述柴油机在当前状态下的功率变化率，基于所述功率变化率确定所述柴油机的功率状态，根据所述功率状态下的每个特征参数的敏感指数确定所述每个特征参数对应的权重值，其中，所述功率状态包括定功率状态和变功率状态；
10.根据所述多组振动信号对应的每个特征参数的所述异常次数和所述权重值评估所述多个检测点的健康状态。
11.进一步地，所述获取柴油机的多个检测点所对应的多组振动信号包括：
12.通过设置在所述多个检测点处的多个振动信号传感器获取所述多组振动信号，其中，所述多个检测点至少包括气缸、轴系和齿轮箱。
13.进一步地，所述获取所述柴油机在当前状态下的功率变化率，基于所述功率变化率确定所述柴油机的功率状态包括：
14.实时获取所述柴油机的功率值，基于所述功率值计算所述功率变化率，将所述功率变化率与预设的变化率阈值做比较，若所述功率变化率小于所述变化率阈值，则确定所述功率状态为定功率状态，若所述功率变化率不小于所述变化率阈值，则确定所述功率状态为变功率状态。
15.进一步地，所述对所述多组振动信号进行特征提取以得到每一组振动信号对应的多个特征参数包括：
16.对所述多组振动信号进行信号处理以得到每一组振动信号的谱峭度和时域特征参数，并对所述每一组振动信号进行傅里叶变换以得到频谱特征参数，其中，所述时域特征参数包括时域均方根和时域峰峰值，所述频谱特征参数包括频谱倍频、低频普和高频谱。
17.进一步地，所述方法还包括：
18.在所述获取柴油机的多个检测点所对应的多组振动信号之前，在所述功率状态为所述定功率状态时，获取所述多个检测点所对应的第一测试振动信号，并基于所述第一测试振动信号确定所述每个特征参数的第一敏感指数；
19.在所述功率状态为所述变功率状态时，获取所述多个检测点所对应的第二测试振动信号，并基于所述第二测试振动信号确定所述每个特征参数的第二敏感指数。
20.进一步地，所述基于所述第一测试振动信号确定所述每个特征参数的第一敏感指数包括：
21.对所述第一测试振动信号进行信号处理以得到第一测试振动参数和第一测试特征参数，基于所述第一测试振动参数和所述第一测试特征参数之间的数值变化关系确定所述每个特征参数的第一敏感指数；
22.所述基于所述第二测试振动信号确定所述每个特征参数的第二敏感指数包括：
23.对所述第二测试振动信号进行信号处理以得到第二测试振动参数和第二测试特征参数，基于所述第二测试振动参数和所述第二测试特征参数之间的数值变化关系确定所述每个特征参数的第二敏感指数。
24.进一步地，所述方法还包括：
25.在所述基于所述第一测试振动信号确定所述每个特征参数的第一敏感指数以及所述基于所述第二测试振动信号确定所述每个特征参数的第二敏感指数之后，基于所述第一敏感指数设置所述每个特征参数的第一权重值，以及基于所述第二敏感指数设置所述每个特征参数的第二权重值，其中，权重值随着敏感指数的增加而减小。
26.进一步地，所述根据所述多组振动信号对应的每个特征参数的所述异常次数和所述权重值评估所述多个检测点的健康状态包括：
27.针对所述预设时间内的所述每一组振动信号，基于所述每一组振动信号的每个特征参数的异常次数和权重值计算该特征参数的加权后异常次数，统计所述每一组振动信号对应的多个特征参数的多个加权后异常次数的异常次数总量，基于所述每一组振动信号的
异常次数总量评估该组振动信号对应的检测点的健康状态。
28.进一步地，所述基于所述每一组振动信号的异常次数总量评估该组振动信号对应的检测点的健康状态包括：
29.针对所述每一组振动信号，确定该组振动信号对应的第一评估阈值和第二评估阈值；
30.当该组振动信号的异常次数总量小于所述第一评估阈值时，确定该组振动信号对应的检测点的健康状态为正常运行状态；
31.当该组振动信号的异常次数总量不小于所述第一评估阈值且不大于所述第二评估阈值时，确定该组振动信号对应的检测点的健康状态为亚健康状态；
32.当该组振动信号对应的异常次数总量大于所述第二评估阈值时，确定该组振动信号对应的检测点的健康状态为故障状态。
33.根据本发明的另一方面，本发明还提供了一种柴油机状态监测装置，所述装置包括：
34.特征参数提取模块，用于获取柴油机的多个检测点所对应的多组振动信号，对所述多组振动信号进行特征提取以得到每一组振动信号对应的多个特征参数；
35.异常次数确定模块，用于根据所述每个特征参数所对应的预设参数范围判断所述每个参数特征是否处于正常范围，并统计所述每个特征参数在预设时间内超出对应的预设参数范围的异常次数；
36.权重值确定模块，用于获取所述柴油机在当前状态下的功率变化率，基于所述功率变化率确定所述柴油机的功率状态，根据所述功率状态下的每个特征参数的敏感指数确定所述每个特征参数对应的权重值，其中，所述功率状态包括定功率状态和变功率状态；
37.健康状态评估模块，用于根据所述多组振动信号对应的每个特征参数的所述异常次数和所述权重值评估所述多个检测点的健康状态。
38.根据本发明的另一方面，本发明还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载以执行如上所述的任一柴油机状态监测方法。
39.通过本发明中的上述实施例中的一个实施例或多个实施例，至少可以实现如下技术效果：
40.在本发明所公开的技术方案中，根据柴油机定功率和变功率的工况对柴油机进行不同维度的分析。将振动信号状态监测手段应用到柴油机监测中，通过选取不同的特征参数，在稳定功率下使用额定工况的权重分配方案，在变功率的下使用变功率的权重分配方案，以定功率状态评估为主、变功率状态评估为辅的方案对柴油机进行较为全面的状态评估，提升了柴油机状态监测的有效性。
41.本发明利用动态加权和统计性分析相结合的方法，实现对柴油机振动信号的分析处理，避免传统振动信号状态面对柴油机出现误报警较多且难以有效监测的不足，是一种基于动态权重和统计性分析的柴油机监测系统。
附图说明
42.下面结合附图，通过对本发明的具体实施方式详细描述，将使本发明的技术方案及其它有益效果显而易见。
43.图1为本发明实施例提供的一种柴油机状态监测方法的步骤流程图；
44.图2为本发明实施例提供的一种柴油机状态监测装置的结构示意图。
具体实施方式
45.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
46.在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，在不做特别说明的情况下，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
47.根据本发明的一方面，本发明提供一种柴油机状态监测方法，图1所示为本发明实施例所提供的柴油机状态监测方法的步骤流程图，所述方法包括：
48.步骤101：获取柴油机的多个检测点所对应的多组振动信号，对所述多组振动信号进行特征提取以得到每一组振动信号对应的多个特征参数；
49.步骤102：根据所述每个特征参数所对应的预设参数范围判断所述每个参数特征是否处于正常范围，并统计所述每个特征参数在预设时间内超出对应的预设参数范围的异常次数；
50.步骤103：获取所述柴油机在当前状态下的功率变化率，基于所述功率变化率确定所述柴油机的功率状态，根据所述功率状态下的每个特征参数的敏感指数确定所述每个特征参数对应的权重值，其中，所述功率状态包括定功率状态和变功率状态；
51.步骤104：根据所述多组振动信号对应的每个特征参数的所述异常次数和所述权重值评估所述多个检测点的健康状态。
52.在车辆系统或者船舶系统中，柴油机是故障率最高的设备之一，采用故障诊断技术对柴油机进行实时监控，对柴油机的不同结构和部件进行状态检测和故障诊断。本发明的计算方案是一种基于动态权重和统计性分析的柴油机监测报警系统，包括数据采集与分析、状态监测、故障诊断，实现柴油机监测、保护、分析和诊断等。首先采集柴油机的运行相关的信息，然后进行数据分析，最后根据分析结果判断柴油机的运行状态和健康状态。
53.本发明是一种基于动态权重和统计性分析的卡车柴油机监测报警系统，以柴油机复杂工况下振动状态监测为目的，解决目前传统振动信号处理分析方法在矿卡柴油机状态监测中应用的不足，提升矿卡柴油机状态监测的有效性。具体根据柴油机定功率和变功率下的工作特点的不同，采用振动信号分析处理技术和动态权重配比技术，具体通过选取不同的特征参数，在稳定功率下使用额定工况的权重分配方案；在变功率的情况下，使用变功率的权重分配方案。以定功率状态评估为主、变功率状态评估为辅的方案对柴油机进行较为全面的状态评估。
54.本发明将振动信号状态监测手段应用到柴油机中，分别对稳定功率工况条件进行分析处理，以及对变功率工况条件进行分析处理，实现对矿卡柴油机运行过程的振动信号状态监测分析。以下对上述步骤101～105进行具体描述。
55.在步骤101中，获取柴油机的多个检测点所对应的多组振动信号，对所述多组振动信号进行特征提取以得到每一组振动信号对应的多个特征参数；
56.示例性地，柴油机运行过程中有多种反映运行状态的参数信息，其中，振动信号状态监测作为无损检测的一种手段，被广泛地应用柴油机监测技术。具体来说，在柴油机的多个检测点处设置了传感器以获得每个检测点对应的振动信号。例如在柴油机的气缸、轴系、齿轮箱、增压器、箱体、外壳或者外壳等适当位置粘贴或者设置传感器。
57.传感器实时获取检测点的数据，在信息采集时可以预设数据采集间隔时间，例如以1m或者2m为时间间隔采集一次数据。在每一次采集数据时，每一个检测点都能采集到一组振动信号，多个检测点对应有多组振动信号。
58.柴油机上的检测点的振动信号具有不平稳性，信号会出现规律性的波动，在非平稳的振动信号中提取特征参数，是健康评估的关键。针对每一组振动信号，通过信号处理来提取特征提取，以得到每一组振动信号的多个特征参数。
59.在步骤102中，根据所述每个特征参数所对应的预设参数范围判断所述每个参数特征是否处于正常范围，并统计所述每个特征参数在预设时间内超出对应的预设参数范围的异常次数。
60.示例性地，在柴油机处于平稳状态时，检测点的振动信号就具有不平稳性，信号会出现规律性的波动，当柴油机出现故障时，则不平稳性会表现得更加明显。在非平稳的振动信号中提取了特征参数后，如何基于多个特征参数确定检测点的运行状态是健康评估的关键。
61.每个特征参数都有提前设置的预设参数范围，对于每一个检测点的每一次采集的振动信号，将每个参数特征和对应的预设参数范围进行比较，判断参数特征是否处于正常范围。然后在预设时间之后，统计每个特征参数在该预设时间内的异常次数。预设时间可根据实际应用而设置，例如，采集振动信号的频率为1秒一次，可将预设时间设置为1分钟。其中，在预设时间内，若特征参数在预设参数范围之内，则表征该特征参数处于正常状态，若特征参数超出对应的预设参数范围，则确定该特征参数处于异常状态。
62.其中，特征参数为柴油机的性能参数信号，较为直观方便，一旦测量值或者计算值超过预设的报警门限就发送诊断结果并进行报警，并形成历史数据，用于监测和预测柴油机的运行状态的变化。
63.在步骤103中，获取所述柴油机在当前状态下的功率变化率，基于所述功率变化率确定所述柴油机的功率状态，根据所述功率状态下的每个特征参数的敏感指数确定所述每个特征参数对应的权重值，其中，所述功率状态包括定功率状态和变功率状态。
64.示例性地，使用柴油机所在设备可能工作在复杂环境中，柴油机需要不断改变功率，当环境变化时，相应地提升或者降低功率，而功率的变化会影响设备的振动状况。在本发明中在稳定功率下使用额定工况的权重分配方案，在变功率的下，使用变功率的权重分配方案，因此本方案需要确定柴油机的功率变化率。
65.具体来说，实时获取柴油机在当前时刻的功率变化率，然后根据功率变化率来确定柴油机的功率状态，其中，功率状态包括定功率状态和变功率状态，无论车辆工作在大功率还是小功率，只要功率变化率较小，则为定功率状态，在大功率和小功率之间的切换过程中，则为变功率状态。
66.当功率状态不同时，相对应地，每个特征参数的敏感指数也不同，进一步地，每个特征参数对应的权重值也不同。其中，根据不同特征参数对功率变化的敏感性的不同，可以将特征参数分为ⅰ类特征参数、ⅱ类特征参数和ⅲ类特征参数。动态权重算法根据功率的变化，对不同类的特征参数赋予不同的权重系数生成加权特征参数，通过统计性分析建立相应阈值并对柴油机状态进行评估。
67.示例性地，对ⅰ类特征参数配置较小的权重，对ⅱ类特征参数配置一般的权重，对ⅲ类特征参数配置较大的权重。举例来说，首先初步设定为权重1、权重2、权重3，在柴油机健康状态的情况下进行调整，使得该三个权重可以让统计数量位于健康阈值以下。
68.在步骤104中，根据所述多组振动信号对应的每个特征参数的所述异常次数和所述权重值评估所述多个检测点的健康状态。
69.示例性地，一个检测点对应一组振动信号，确定该组振动信号的每个特征参数的异常次数和权重值，基于一定时间内触发超过阈值的数量值，即根据多组振动信号对应的每个特征参数的异常次数和权重值评估多个预设检测点的健康状态。通过对采集到的振动信号进行分析处理，对设备的健康状态进行评估，根据评估结果显示设备故障、设备亚健康以及设备健康等相关信息。
70.由于不同的特征参数的在不同功率下的敏感度不同，因此本发明在柴油机处于不同功率状态时，基于敏感度确定特征参数的权重值，以减弱敏感度较高的特征参数的影响，防止异常次数较多而导致的误报警问题。
71.进一步地，所述获取柴油机的多个检测点所对应的多组振动信号包括：
72.通过设置在所述多个检测点处的多个振动信号传感器获取所述多组振动信号，其中，所述多个检测点至少包括气缸、轴系和齿轮箱。
73.示例性地，在设备的工作过程中，柴油机的不同部件都处于高速振动中，在柴油机的多个检测点处设置了传感器以获得每个检测点对应的振动信号。例如在柴油机的气缸、轴系、齿轮箱、增压器、箱体、外壳或者外壳等适当位置粘贴或者设置传感器。传感器类型可以为加速度传感器或电涡流传感器等多种类型的振动传感器。
74.其中，检测点的选择对状态评估结果的影响较为明显，因此需要准确选择多个检测点，检测点需要充分反映出被测对象的工作信息，应该具有信号稳定、信噪比高、对故障敏感等特点，且检测点的选择必须便于安装传感器以及传输数据，尽可能不影响机器的运行状态，在生产实际中切实可行。本发明对检测点和振动信号传感器的选择不做限定，在实际应用中可以根据具体需求确定。
75.进一步地，所述获取所述柴油机在当前状态下的功率变化率，基于所述功率变化率确定所述柴油机的功率状态包括：
76.实时获取所述柴油机的功率值，基于所述功率值计算所述功率变化率，将所述功率变化率与预设的变化率阈值做比较，若所述功率变化率小于所述变化率阈值，则确定所述功率状态为定功率状态，若所述功率变化率不小于所述变化率阈值，则确定所述功率状态为变功率状态。
77.示例性地，本发明中根据柴油机的不同功率变化采用不同的统计分析，因此需要确定柴油机的功率变化率。具体来说，实时获取柴油机的功率值，然后基于功率值实时计算出柴油机的功率变化率。
78.一般来说，无论车辆工作在大功率还是小功率，只要功率变化率较小，则为定功率状态，在大功率和小功率之间的切换过程中，则为变功率状态。在本发明中，根据功率的变化情况提前预设一个功率变化率相关的变化率阈值，将实时获取的功率变化率与预设的变化率阈值做比较。其中，当功率变化率小于变化率阈值时，则确定功率状态为定功率状态，当功率变化率不小于变化率阈值时，则确定功率状态为变功率状态。在本发明中，不同功率采用不同的统计分析能够提高柴油机评估准确度。
79.进一步地，所述对所述多组振动信号进行特征提取以得到每一组振动信号对应的多个特征参数包括：
80.对所述多组振动信号进行信号处理以得到每一组振动信号的谱峭度和时域特征参数，并对所述每一组振动信号进行傅里叶变换以得到频谱特征参数，其中，所述时域特征参数包括时域均方根和时域峰峰值，所述频谱特征参数包括频谱倍频、低频普和高频谱。
81.示例性地，信号分析和特征提取是健康评估的前提，具体来说，信号处理包括信号预处理、时域信号分析、频域信号分析以及小波分析等，能够形成翻译柴油机运行状态的特征参数。
82.具体来说，对多组振动信号进行信号处理后，首先可以进行时域信号分析，提取时域特征参数，得到每一组振动信号的谱峭度和多个时域特征参数，其中，多个时域特征参数至少包括时域均方根和时域峰峰值等。然后对每一组的振动信号进行傅里叶变换并进行频域信号分析，能够得到多个频谱特征参数。其中，多个频谱特征参数至少包括频谱倍频、低频普和高频谱等。
83.柴油机的不同的检测点出的特征参数的变化并不相同，特征参数的重要程度和变化规律也有区别，获取每个检测点对应的多个特征参数能够提高对应的检测点的健康状态评估的准确度。
84.进一步地，所述方法还包括：
85.在所述获取柴油机的多个检测点所对应的多组振动信号之前，在所述功率状态为所述定功率状态时，获取所述多个检测点所对应的第一测试振动信号，并基于所述第一测试振动信号确定所述每个特征参数的第一敏感指数；
86.在所述功率状态为所述变功率状态时，获取所述多个检测点所对应的第二测试振动信号，并基于所述第二测试振动信号确定所述每个特征参数的第二敏感指数。
87.示例性地，在对柴油机进行评估之前，需要确定每个特征参数在不同功率状态下所对应的敏感指数。具体来说，在进行柴油机评估之前，分别在柴油机处于定功率状态和变功率状态时，获取柴油机多个预设检测点所对应的第一测试振动信号和第二测试振动信号，并分别基于第一测试振动信号和第二测试振动信号确定每个特征参数的第一敏感指数和第二敏感指数。本方案充分消除敏感指数不同而导致的评估误差，减少较为敏感的特征参数对评估结果的影响，减少误报警。
88.进一步地，所述基于所述第一测试振动信号确定所述每个特征参数的第一敏感指数包括：
89.对所述第一测试振动信号进行信号处理以得到第一测试振动参数和第一测试特征参数，基于所述第一测试振动参数和所述第一测试特征参数之间的数值变化关系确定所述每个特征参数的第一敏感指数；
90.所述基于所述第二测试振动信号确定所述每个特征参数的第二敏感指数包括：
91.对所述第二测试振动信号进行信号处理以得到第二测试振动参数和第二测试特征参数，基于所述第二测试振动参数和所述第二测试特征参数之间的数值变化关系确定所述每个特征参数的第二敏感指数。
92.示例性地，在提取特征参数时可以确定不同的特征参数所对应的敏感度信息，特征参数的提取本质上是对于振动信号进行数学上的计算变换，即不同的特征参数对应着不同的数学公式。不同的特征值对于振动参数变化的敏感度是不一样的，举例来说，当振动参数增加δx时，有些特征参数的敏感度一般，该类特征值会对应的变化值和δx偏差较小；有些特征参数的敏感度较高，特征值的变化会远大于δx；有些特征参数的敏感度较低，特征值的变化会明显小于δx。
93.本方案对测试振动信号进行信号处理，以得到振动参数和测试特征参数，然后基于测试振动参数和测试特征参数之间的数值变化关系确定每个特征参数的敏感指数，也可以根据不同特征参数对于振动参数变化的敏感程度的不同进行分类，例如，根据振动变化的敏感度将多个特征参数分类成三类，敏感度最高的一类为ⅰ类特征参数，敏感度一般的一类为ⅱ类特征参数，敏感度最低的一类为ⅲ类特征参数。ⅰ类特征参数包含时域峰值、时域峰峰值等，ⅱ类特征参数包含主特征频率、烈度等，ⅲ类特征参数为0.5倍频、1倍频、2倍频等倍频谱值。
94.进一步地，所述方法还包括：
95.在所述基于所述第一测试振动信号确定所述每个特征参数的第一敏感指数以及所述基于所述第二测试振动信号确定所述每个特征参数的第二敏感指数之后，基于所述第一敏感指数设置所述每个特征参数的第一权重值，以及基于所述第二敏感指数设置所述每个特征参数的第二权重值，其中，权重值随着敏感指数的增加而减小。
96.示例性地，由于敏感度较高的特征参数的平稳性较差，在功率变化时，数据波动较大，很容易引起误判和误报警，因此，一般情况下，敏感度越高的特征参数，其对应的权重值则越低。举例来说，对敏感指数最高的ⅰ类特征参数配置较小的权重，对敏感指数一般的ⅱ类特征参数配置一般的权重，对敏感指数较低的ⅲ类特征参数配置较大的权重，具体的权重值可以根据敏感指数的不同来设置，可以根据分类进行设置，也可以单独设置每个权重值。
97.进一步地，所述根据所述多组振动信号对应的每个特征参数的所述异常次数和所述权重值评估所述多个检测点的健康状态包括：
98.针对所述预设时间内的所述每一组振动信号，基于所述每一组振动信号的每个特征参数的异常次数和权重值计算该特征参数的加权后异常次数，统计所述每一组振动信号对应的多个特征参数的多个加权后异常次数的异常次数总量，基于所述每一组振动信号的异常次数总量评估该组振动信号对应的检测点的健康状态。
99.示例性地，当一个关键的特征参数的异常次数超出预设的阈值时，或者若干个相关联的特征参数在预设时间内的异常次数总量超出相对应的阈值时，则表示柴油机的健康状态出现了问题。
100.其中，当检测点不同时，多个特征参数中的每个特征参数的重要程度也不同，因此判断标准也不相同，需要对每个特征的异常次数进行数据处理，具体来说，需要结合权重值
计算加权后异常次数。
101.然后统计每一组振动信号对应的多个特征参数的多个加权后异常次数的异常次数总量，对于每一组振动信号，计算对应的异常次数总量，最终基于异常次数总量评估对应的预设检测点的健康状态。
102.进一步地，所述基于所述每一组振动信号的异常次数总量评估该组振动信号对应的检测点的健康状态包括：
103.针对所述每一组振动信号，确定该组振动信号对应的第一评估阈值和第二评估阈值；
104.当该组振动信号的异常次数总量小于所述第一评估阈值时，确定该组振动信号对应的检测点的健康状态为正常运行状态；
105.当该组振动信号的异常次数总量不小于所述第一评估阈值且不大于所述第二评估阈值时，确定该组振动信号对应的检测点的健康状态为亚健康状态；
106.当该组振动信号对应的异常次数总量大于所述第二评估阈值时，确定该组振动信号对应的检测点的健康状态为故障状态。
107.示例性地，基于异常次数总量和相关的评估阈值确定检测点的健康状态。具体来说，评估结果可以分为三类，当异常次数总量较少，小于第一评估阈值时，则表示对应的检测点较为稳定，在当前时刻保持正常运行，健康状态为正常运行状态；当异常次数总量一般时，不小于第一评估阈值且不大于第二评估阈值，有一些特征参数处于异常状态，对应确定检测点为亚健康状态；当异常次数总量较多时，大于第二评估阈值，则表示有多个特征参数处于异常状态，或者至少一个特征参数明显处于异常状态，确定检测点的健康状态为故障状态。
108.通过本发明中的上述实施例中的一个实施例或多个实施例，至少可以实现如下技术效果：
109.在本发明所公开的技术方案中，根据柴油机定功率和变功率的工况对柴油机进行不同维度的分析。将振动信号状态监测手段应用到柴油机监测中，通过选取不同的特征参数，在稳定功率下使用额定工况的权重分配方案，在变功率的下使用变功率的权重分配方案，以定功率状态评估为主、变功率状态评估为辅的方案对柴油机进行较为全面的状态评估，提升了柴油机状态监测的有效性。
110.本发明利用动态加权和统计性分析相结合的方法，实现对柴油机振动信号的分析处理，避免传统振动信号状态面对柴油机出现误报警较多且难以有效监测的不足，是一种基于动态权重和统计性分析的柴油机监测系统。
111.基于与本发明实施例的一种柴油机状态监测方法同样的发明构思，本发明实施例提供了一种柴油机状态监测装置，请参考图2，所述装置包括：
112.根据本发明的另一方面，本发明还提供了一种柴油机状态监测装置，所述装置包括：
113.特征参数提取模块201，用于获取柴油机的多个检测点所对应的多组振动信号，对所述多组振动信号进行特征提取以得到每一组振动信号对应的多个特征参数；
114.异常次数确定模块202，用于根据所述每个特征参数所对应的预设参数范围判断所述每个参数特征是否处于正常范围，并统计所述每个特征参数在预设时间内超出对应的
预设参数范围的异常次数；
115.权重值确定模块203，用于获取所述柴油机在当前状态下的功率变化率，基于所述功率变化率确定所述柴油机的功率状态，根据所述功率状态下的每个特征参数的敏感指数确定所述每个特征参数对应的权重值，其中，所述功率状态包括定功率状态和变功率状态；
116.健康状态评估模块204，用于根据所述多组振动信号对应的每个特征参数的所述异常次数和所述权重值评估所述多个检测点的健康状态。
117.进一步地，所述特征参数提取模块201还用于：
118.通过设置在所述多个检测点处的多个振动信号传感器获取所述多组振动信号，其中，所述多个检测点至少包括气缸、轴系和齿轮箱。
119.进一步地，所述权重值确定模块203还用于：
120.实时获取所述柴油机的功率值，基于所述功率值计算所述功率变化率，将所述功率变化率与预设的变化率阈值做比较，若所述功率变化率小于所述变化率阈值，则确定所述功率状态为定功率状态，若所述功率变化率不小于所述变化率阈值，则确定所述功率状态为变功率状态。
121.进一步地，所述特征参数提取模块201还用于：
122.对所述多组振动信号进行信号处理以得到每一组振动信号的谱峭度和时域特征参数，并对所述每一组振动信号进行傅里叶变换以得到频谱特征参数，其中，所述时域特征参数包括时域均方根和时域峰峰值，所述频谱特征参数包括频谱倍频、低频普和高频谱。
123.进一步地，所述装置还用于：
124.在所述获取柴油机的多个检测点所对应的多组振动信号之前，在所述功率状态为所述定功率状态时，获取所述多个检测点所对应的第一测试振动信号，并基于所述第一测试振动信号确定所述每个特征参数的第一敏感指数；
125.在所述功率状态为所述变功率状态时，获取所述多个检测点所对应的第二测试振动信号，并基于所述第二测试振动信号确定所述每个特征参数的第二敏感指数。
126.进一步地，所述装置还用于：
127.对所述第一测试振动信号进行信号处理以得到第一测试振动参数和第一测试特征参数，基于所述第一测试振动参数和所述第一测试特征参数之间的数值变化关系确定所述每个特征参数的第一敏感指数；
128.对所述第二测试振动信号进行信号处理以得到第二测试振动参数和第二测试特征参数，基于所述第二测试振动参数和所述第二测试特征参数之间的数值变化关系确定所述每个特征参数的第二敏感指数。
129.进一步地，所述装置还用于：
130.在所述基于所述第一测试振动信号确定所述每个特征参数的第一敏感指数以及所述基于所述第二测试振动信号确定所述每个特征参数的第二敏感指数之后，基于所述第一敏感指数设置所述每个特征参数的第一权重值，以及基于所述第二敏感指数设置所述每个特征参数的第二权重值，其中，权重值随着敏感指数的增加而减小。
131.进一步地，所述健康状态评估模块204还用于：
132.针对所述预设时间内的所述每一组振动信号，基于所述每一组振动信号的每个特征参数的异常次数和权重值计算该特征参数的加权后异常次数，统计所述每一组振动信号
对应的多个特征参数的多个加权后异常次数的异常次数总量，基于所述每一组振动信号的异常次数总量评估该组振动信号对应的检测点的健康状态。
133.进一步地，所述健康状态评估模块204还用于：
134.针对所述每一组振动信号，确定该组振动信号对应的第一评估阈值和第二评估阈值；
135.当该组振动信号的异常次数总量小于所述第一评估阈值时，确定该组振动信号对应的检测点的健康状态为正常运行状态；
136.当该组振动信号的异常次数总量不小于所述第一评估阈值且不大于所述第二评估阈值时，确定该组振动信号对应的检测点的健康状态为亚健康状态；
137.当该组振动信号对应的异常次数总量大于所述第二评估阈值时，确定该组振动信号对应的检测点的健康状态为故障状态。
138.其中，所述柴油机状态监测装置的其它方面以及实现细节与前面所描述的柴油机状态监测方法相同或相似，在此不再赘述。
139.根据本发明的另一方面，本发明还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载以执行如上所述的任一柴油机状态监测方法。
140.综上所述，虽然本发明已以优选实施例揭露如上，但上述优选实施例并非用以限制本发明，本领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与润饰，因此本发明的保护范围以权利要求界定的范围为准。