[发明专利]一种通信机房设备健康状态的检测分析方法

权利要求书

1.一种通信机房设备健康状态的检测分析方法，其特征在于：包括：

S1、将噪声传感器和振动传感器靠近运行中的通信机房设备，采集通信机房设备在一定时间范围内的声音数据和振动数据；

S2、将采集到的声音数据和振动数据转为数字量传给手机app；

S3、手机app对接收到的数字量作初步的数据处理，即在手机app上分析数字量与参考范围值进行比较，若数字量超出参考范围值的则作为异常数据上传给分析平台，否则作为正常数据；所述参考范围值具有自我迭代功能，该自我迭代的过程是：

(1)先对通信机房内的正常设备进行声音数据和振动数据的采集，并上传到所述分析平台，由所述分析平台记录并设定为初始参考范围值；

(2)在检测分析过程中，手机app对接收到的数字量作初步的数据处理后得到正常数据和异常数据，再将正常数据和异常数据均上传至分析平台，由分析平台对比分析后再标定出故障数据；

(3)所述分析平台根据故障数据对初始参考范围值进行修正，得到迭代后的参考范围值；

(4)在后期的检测分析过程中，用同样的方法对上一次的参考范围值继续修正，使参考范围值继续得到迭代；

S4、所述分析平台对异常数据进行深度分析，从而判断通信机房设备目前的健康状态是否异常；并预测通信机房设备健康状态的发展趋向及达到危险水平的时间点。

2.如权利要求1所述的一种通信机房设备健康状态的检测分析方法，其特征在于：初始参考范围值包括振幅的注意标准范围和危险标准范围，所述注意标准值范围和危险标准值范围的计算方法是：以等时间间隔为基础，取至少二十个同测点、同方向、同角度和压力的有效振幅数据并求出平均值，然后在平均值的基础上参考ISO建议的相对标准计算出所述注意标准值范围和所述危险标准值范围。

3.如权利要求2所述的一种通信机房设备健康状态的检测分析方法，其特征在于：所述注意标准值范围和所述危险标准值范围的计算方法是：低频(<1KHZ)机械的注意标准范围为平均值的2.5倍，危险标准范围为平均值的6倍；高频(>4KHZ)机械的注意标准范围为平均值的10倍，危险标准范围为平均值的100倍。

4.如权利要求1所述的一种通信机房设备健康状态的检测分析方法，其特征在于：将噪声传感器和振动传感器靠近运行中的通信机房设备采集数据时，具体是靠近通信机房设备的机械转动部件外壳、轴承、重要的开关位置、设备主机外壳、设备重要模块的声音数据和振动数据。

5.如权利要求1所述的一种通信机房设备健康状态的检测分析方法，其特征在于：所述分析平台对异常数据进行深度分析是对异常数据的数据类型、历史数据和综合数据的分析，该综合数据包含通信机房设备的投入使用时间数据、故障记录数据以及告警记录数据。

6.如权利要求1所述的一种通信机房设备健康状态的检测分析方法，其特征在于：所述分析平台对异常数据中分析是：

1)预先根据不同故障的声音或振动频谱特征进行分类，归纳出机械松动的频谱特征、动静碰摩的频谱特征和轴承故障的频谱特征；

2)在接收到的异常数据的声音数据或振动数据中将随机信号和确定性信号分开，并提取出随机信号的周期成分；根据振动类型在振幅、频率、波长至少三个维度上对应比对所述机械松动的频谱特征、动静碰摩的频谱特征或轴承故障的频谱特征，当随机信号的周期特性与归纳的故障频谱特征具有70％以上的相似度时判断为对应的故障类型；

其中，只需分析所述声音数据或振动数据这两种数据中的一种即可，当同时分析这两种数据时则通过相互佐证分析结果来进一步判断为对应的故障类型。

7.如权利要求1所述的一种通信机房设备健康状态的检测分析方法，其特征在于：所述分析平台预测通信机房设备健康状态的发展趋向及达到危险水平的时间点的方法是：

对每台通信机房设备建立“设备趋势情况记录表”，并记录的数据绘制成曲线图，根据曲线图的斜率获得设备的变化情况和变化趋势，从而预测出通信机房设备健康状态的发展趋向及达到危险水平的时间点。

8.如权利要求1所述的一种通信机房设备健康状态的检测分析方法，其特征在于：所述分析平台判断通信机房设备目前的健康状态为异常或根据发展趋向及达到危险水平的时间点，还给出故障类型和排除对策。