监测数据处理方法、装置及电子设备与流程

本发明涉及数据处理
技术领域：
，具体而言，涉及一种监测数据处理方法、装置及电子设备。
背景技术：
：需要对设备进行故障检测或运行维护时，需要对被监测设备的一些可量测参数进行在线监测。例如，被监测设备是电机时，可量测数据一般包括温度、电压、电流、振动等。基于这些可量测数据，可以得到按时间变化的数据序列，例如随时间变化的温度序列、电压有效值序列、电流有效值序列、振动有效值序列。从这些数据序列，可以进一步分析被监测设备的健康状态和故障趋势等。但是，在采样和记录过程中，因为监测设备偶尔可能会受到干扰、电源断电或者通讯中断等，因此，采集的数据序列可能导致后续对被监测设备的状态评估、故障诊断产生误判断。技术实现要素：本发明的目的在于提供一种监测数据处理方法、装置及电子设备，能够使监测数据能够更准确地反应被监测对象的状态。第一方面，本发明实施例提供一种监测数据处理方法，包括：根据采集到的被监测设备的监测数据得到所述监测数据对应的变化趋势函数；从所述变化趋势函数中按照设定的时间顺序抽取数据，以形成初始数据组；对所述初始数据组中的各个数据点进行有效性处理，以得到目标监测数据。在可选的实施方式中，所述对所述初始数据组中的各个数据点进行有效性处理，以得到目标监测数据，包括：根据预设波动区间及数值限制区间，判断所述初始数据组中的各个数据点是否为无效数据点；若所述初始数据组中存在无效数据点时，将所述无效数据点的值替换为指定数据点的值，以对所述初始数据组进行更新，以得到目标监测数据。本申请实施例提供的监测数据处理方法，通过将初始数据组中的无效点进行替换处理，从而可以使得到的目标监测数据中的数据是无效数据点的概率大大降低，从而可以使目标监测数据能够更好地代表被监测设备的状况。在可选的实施方式中，所述对所述初始数据组中的各个数据点进行有效性处理，以得到目标监测数据，包括：根据预设的数值限制区间，从所述初始数据组确定出初始数据点；根据预设波动区间，判断所述初始数据组中在所述初始数据点之后的数据点是否为无效数据点，其中，若所述初始数据组中的当前数据点与所述当前数据点的前一数据点确定的判定值在所述预设波动区间外，则表征当前数据点为无效数据点，若所述初始数据组中的当前数据点与所述当前数据点的前一数据点确定的判定值在所述预设波动区间内，则表征当前数据点为有效数据点；若所述初始数据组中存在无效数据点时，将所述无效数据点的值替换为指定数据点的值，以对所述初始数据组进行更新，以得到目标监测数据。本申请实施例提供的监测数据处理方法，首先确定出有效的初始数据点，在确定了有效数据点之后，再逐一确定后续的初始数据中的有效性，从而可以使后续的数据点的判断更准确，从而使目标监测数据能够更好地代表被监测设备的状况。在可选的实施方式中，所述将所述无效数据点的值替换为指定数据点的值，包括：将所述无效数据点的值替换为与所述无效数据点时间距离最近的一有效数据点的值；或，根据确定出的有效数据点拟合出目标函数，将所述无效数据点的值替换所述目标函数中的值。本申请实施例提供的监测数据处理方法，与所述无效数据点时间距离最近的一有效数据点与无效数据点的真实值可能最接近，因此使用与所述无效数据点时间距离最近的一有效数据点的值替换无效数据点的值，从而可以更好地表示无效数据点处的数据情况，从而可以使最后得到的目标监测数据更有效。或者，使用数据拟合的方式，确定出无效数据点的替换值，从而也可以使替换后的无效数据点的值能够更好地表示被监测设备的状况，从而可以使最后得到的目标监测数据更有效。在可选的实施方式中，所述变化趋势函数为时间与测量参数的函数；所述从所述变化趋势函数中按照设定的时间顺序抽取数据，以形成初始数据组，包括：从所述变化趋势函数中抽取多个时间距离相等的数据点，以形成初始数据组。本申请实施例提供的监测数据处理方法，通过把不定步长的检测数据确定为等距的定步长的监测数据，可以确定出监测数据波动范围标准。一般的被监测设备量的变化有其固有的时间常数，其在一定时间内的变化不会超过一个确定的值或者变化速度不会超过一个确定的值。因此，通过等距处理也便于通过监测数据做不同时间周期的均值计算等数据变换。在可选的实施方式中，所述根据采集到的被监测设备的监测数据得到所述监测数据对应的变化趋势函数，包括：对采集到的监测数据进行数据拟合处理，以得到所述监测数据对应的变化趋势函数。在可选的实施方式中，所述对采集到的监测数据进行数据拟合处理，以得到所述监测数据对应的变化趋势函数，包括：将所述采集到的监测数据中的每相邻两个数据点直线连接，以得到包括分段线性函数的变化趋势函数；或者，将所述采集到的监测数据中的各个数据点进行曲线拟合，以得到变化趋势函数。本申请实施例提供的监测数据处理方法，通过上述的各种方式拟合确定出监测数据对应的函数，从而可以使后续抽取初始数据组是基于监测数据的数据，不会脱离监测数据，从而可以使最后确定出的目标监测数据能够较好地表示被监测对象的状况。在可选的实施方式中，监测数据处理方法还包括：根据所述目标监测数据确定所述被监测设备的状态分数；根据所述状态分数确定出目标报警信号。本申请实施例提供的监测数据处理方法，还可以使用处理之后的目标监测数据对被监测设备进行状态的确定，使用处理后的监测数据能够更准确地实现被监测设备的状态的监控。第二方面，本发明实施例提供一种监测数据处理装置，包括：得到模块，用于根据采集到的被监测设备的监测数据得到所述监测数据对应的变化趋势函数；抽取模块，用于从所述变化趋势函数中按照设定的时间顺序抽取数据，以形成初始数据组；处理模块，用于对所述初始数据组中的各个数据点进行有效性处理，以得到目标监测数据。第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：处理器、存储器，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如前述实施方式任一所述的方法的步骤。第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如前述实施方式任一所述的方法的步骤。本申请实施例提供的监测数据处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质的有益效果包括：附图说明为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1为本申请实施例提供的电子设备的方框示意图。图2为本申请实施例提供的监测数据处理方法的流程图。图3为本申请实施例提供的监测数据处理方法中的数据处理过程中的数据变化趋势示意图。图4为本申请实施例提供的监测数据处理方法中的步骤203的详细流程图。图5为本申请实施例提供的监测数据处理方法中的数据处理过程中的另一数据变化趋势示意图。图6为本申请实施例提供的监测数据处理方法中的再一数据处理过程中的数据变化趋势示意图。图7为本申请实施例提供的监测数据处理装置的功能模块示意图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。实施例一为便于对本实施例进行理解，首先对执行本申请实施例所公开的监测数据处理方法的电子设备进行详细介绍。如图1所示，是电子设备的方框示意图。电子设备100可以包括存储器111、存储控制器112、处理器113、外设接口114、输入输出单元115、显示单元116。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对电子设备100的结构造成限定。例如，电子设备100还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。上述的存储器111、存储控制器112、处理器113、外设接口114、输入输出单元115及显示单元116各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。上述的处理器113用于执行存储器中存储的可执行模块。其中，存储器111可以是，但不限于，随机存取存储器(randomaccessmemory，简称ram)，只读存储器(readonlymemory，简称rom)，可编程只读存储器(programmableread-onlymemory，简称prom)，可擦除只读存储器(erasableprogrammableread-onlymemory，简称eprom)，电可擦除只读存储器(electricerasableprogrammableread-onlymemory，简称eeprom)等。其中，存储器111用于存储程序，所述处理器113在接收到执行指令后，执行所述程序，本申请实施例任一实施例揭示的过程定义的电子设备100所执行的方法可以应用于处理器113中，或者由处理器113实现。上述的处理器113可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的处理器113可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，简称cpu)、网络处理器(networkprocessor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessor，简称dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，简称asic)、现场可编程门阵列(fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。上述的外设接口114将各种输入/输出装置耦合至处理器113以及存储器111。在一些实施例中，外设接口114，处理器113以及存储控制器112可以在单个芯片中实现。在其他一些实例中，他们可以分别由独立的芯片实现。上述的输入输出单元115用于从传感器等感知设备输入数据，以及向计算机、服务器等输出处理后的结果数据。所述输入输出单元115可以是，但不限于，通讯端口等。上述的显示单元116在电子设备100与用户之间提供一个交互界面(例如用户操作界面)或用于显示图像数据给用户参考。在本实施例中，所述显示单元可以是液晶显示器或触控显示器。若为触控显示器，其可为支持单点和多点触控操作的电容式触控屏或电阻式触控屏等。支持单点和多点触控操作是指触控显示器能感应到来自该触控显示器上一个或多个位置处同时产生的触控操作，并将该感应到的触控操作交由处理器进行计算和处理。本实施例中的电子设备100可以用于执行本申请实施例提供的各个方法中的各个步骤。下面通过几个实施例详细描述监测数据处理方法的实现过程。实施例二请参阅图2，是本申请实施例提供的监测数据处理方法的流程图。下面将对图2所示的具体流程进行详细阐述。步骤201，根据采集到的被监测设备的监测数据得到所述监测数据对应的变化趋势函数。在一种实施方式中，被监测设备是电机时，则上述的监测数据可以包括温度、电流幅值或有效值、电压幅值或有效值、振动位移幅值或有效值、振动速度幅值或有效值、振动加速度幅值或有效值等数据中的一种或多种数据。以监测数据为一种数据时为例，采样得到监测数据对应的数据序列可以是t0[k0]和x0[k0]。其中，k0＝1～m，其中m为大于一的正整数。其中，t0[k0]表示任意一时间点，x0[k0]表示t0[k0]采样的监测数据值。在一个实例中，采样得到监测数据的数据序列t0[k0]和x0[k0]，k0＝1～m。如果当前采样的监测数据为振动速度幅值。其中，m＝8。监测数据的数据序列为如下表1所示。表1k0t0[k]x0[k]101.5232240.26143510.70874730.694351021.00061280.675271480.67981750.6801其中，t0的单位为秒(s)，x0的单位为毫米/秒(mm/s)。可选地，对采集到的监测数据进行数据拟合处理，以得到所述监测数据对应的变化趋势函数。在一种实施方式中，将所述采集到的监测数据中的每相邻两个数据点直线连接，以得到包括分段线性函数的变化趋势函数。以上述实例为例，如图3所示，监测数据的各个数据点使用“○”表示。每两个相邻两个数据点直线连接，可形成一元一次函数。其中，各个一元一次函数的自变量为时间变量，函数的因变量为振动速度幅值变量。在另一种实施方式中，将所述采集到的监测数据中的各个数据点进行曲线拟合，以得到变化趋势函数。可选地，可以使用多项式曲线实现对监测数据的曲线拟合。步骤202，从所述变化趋势函数中按照设定的时间顺序抽取数据，以形成初始数据组。可选地，从变化趋势函数中抽取多个时间距离相等的数据点，以形成初始数据组。示例性地，可以给定一个等距的时间序列t[k]，t＝1～n，其中，n为大于一的正整数。本实施例中，n的取值可以大于m的取值。在一个实例中，t[1]＝t0[1]，t[n]＝t0[m],且t[k]时间序列的间隔为dt＝(t[n]-t[1])/(n-1)，n≥2。以t[k]为自变量，以数据序列t0[k0]和x[k0]形成的变化趋势函数，得到应变量x[k]，从而得到初始数据组的数据序列t[k]和x[k]。在一个实例中，n的取值可以为11，t[1]＝t0[1]＝0，t[11]＝t0[8]＝175，时间序列的间隔为dt＝175/10＝17.5。以数据序列t0[k0]和x0[k0]连线形成的变化趋势函数，得到应变量x[k]，从而得到插值后的序列t[k]和x[k]。如图3所示，抽取的初始数据组中的各个数据点使用“△”表示。可以从变化趋势函数上取出t[k]对应的监测数据的值，则可以形成初始数据组。初始数据组的数据序列x[k]可以为，如下表2所示。表2kt[k]x[k]101.523217.50.6033350.444452.50.7085700.696687.50.84771050.9638122.50.74491400.67710157.50.679111750.680其中，t的单位为秒(s)，x的单位为毫米/秒(mm/s)。本实施例中，通过从上述的变化趋势函数抽取初始数据组，从而可以把不定步长的监测数据变为等距的定步长的初始数据组，便于通过抽取后的数据做不同时间周期的均值计算等数据变换。就被监测设备是电机而言，由于电机健康受损的变化可以认为是一个渐变性的数据变化，以及变化的范围和变化的速率在一定的范围内。电机的各项数据的变化有其固有的时间常数，其在一定时间内的变化不会超过一定的值或者变化速度不会超过一定的值。电机的突然严重故障产生的跳变数据，不适合用于作为对电机故障诊断和预测性维护的数据。因此，可以对初始数据组中的各个数据点进行有效性处理，剔除或替换其中的无效数据点。步骤203，对所述初始数据组中的各个数据点进行有效性处理，以得到目标监测数据。在一种实施方式中，如图4所示，步骤203可以包括以下步骤。步骤2031，根据预设的数值限制区间，从所述初始数据组确定出初始数据点。可选地，上述的数值限制区间可以根据不同的被监测设备设置不同的值。例如，被监测设备是电机时，监测的数据是电机的振动速度幅值时，数值限制区间可以分别包括限制上限和限制下限。例如，限制上限x_max可以为1.0、1.1、1.2等值，限制下限x_min可以为0.3、0.25、0.28、0.32等值。本实施例中，上述初始数据点可以是为初始数据组中的第一个有效数据点。本实施例中，初始数据组中初始数据点之前的数据点则确定为无效数据点。步骤2032，根据预设波动区间，判断所述初始数据组中在所述初始数据点之后的数据点是否为无效数据点。其中，初始数据组中的当前数据点与前一数据点的差值在所述预设波动区间外，则表征当前数据点为无效数据点。其中，若所述初始数据组中的当前数据点与所述当前数据点的前一数据点确定的判定值在所述预设波动区间外，则表征当前数据点为无效数据点，若所述初始数据组中的当前数据点与所述当前数据点的前一数据点确定的判定值在所述预设波动区间内，则表征当前数据点为有效数据点。可选地，上述的波动区间可以包括数值波动区间、斜率波动区间以及幂函数比值波动区间。其中，幂函数比值可以表示为：km＝(x2-x1)^n/(t2-t1)。其中前一数据点表示为(t1,x1),当前数据点表示为(t2,x2)，n为大于0的实数。本实施例中，当前数据点与前一数据点确定的判定值可以是当前数据点的值与前一有效数据点的值的差值；初始数据组中的当前数据点与前一数据点确定的判定值也可以是当前数据点与前一有效数据点形成的线段的斜率。可选地，判断当前数据点的值与前一有效数据点的值之差是否在数值波动区间内，如果当前数据点的值与前一有效数据点的值之差在数值波动区间内，则表示当前数据点为有效数据点。可选地，判断当前数据点与前一有效数据点形成的线段的斜率是否在斜率波动区间内，如果当前数据点与前一有效数据点形成的线段的斜率在斜率波动区间内，则表示当前数据点为有效数据点。可选地，判断当前数据点与前一有效数据点形成的幂函数比值是否在幂函数比值波动区间内，如果当前数据点与前一有效数据点形成的幂函数比值在幂函数比值波动区间内，则表示当前数据点为有效数据点。可选地，判断当前数据点的值与前一有效数据点的值之差是否在数值波动区间内，以及当前数据点与前一有效数据点形成的线段的斜率是否在斜率波动区间内；如果当前数据点的值与前一有效数据点的值之差在数值波动区间内，且当前数据点与前一有效数据点形成的线段的斜率在斜率波动区间内，则表示当前数据点为有效数据点。可选地，判断当前数据点的值与前一有效数据点的值之差是否在数值波动区间内，以及当前数据点与前一有效数据点形成的幂函数比值是否在幂函数比值波动区间内；如果当前数据点的值与前一有效数据点的值之差在数值波动区间内，且当前数据点与前一有效数据点形成的幂函数比值在幂函数比值波动区间内，则表示当前数据点为有效数据点。示例性地，数值波动区间可以包括一个数值上限和一个数值下限。在一个实例中，数值上限表示为xw_max＝a,数值下限xw_min＝b。其中，a和b的取值根据采集的监测数据的不同，取值也可能不同。例如，采集的监测数据是电机的振动速度幅值时，上述a的取值可以为0.3、0.35、0.4等值，b的取值可以为-0.3、-0.35、-0.4等值。示例性地，斜率波动区间可以包括一个斜率上限和一个斜率下限。在一个实例中，斜率上限表示为kxw_max＝c,斜率下限kxw_min＝d。其中，c和d的取值根据采集的监测数据的不同，取值也可能不同。例如，采集的监测数据是电机的振动速度幅值时，上述c的取值可以为0.01、0.013、0.018、0.015等值，d的取值可以为-0.01、-0.013、-0.018、-0.015等值。可选地，可以通过一记录数组分别记录初始数据组中的各个数据点是否为有效数据点。示例性地，记录数组中的其中一数值被赋值为第一值，则表示该数值对应的数据点为有效数据点；记录数组中的其中一数值被赋值为第二值，则表示该数值对应的数据点为无效数据点。在一个实例中，第一值为非零值；第二值为零。在一个实例中，记录数组可以为flag[k]，k＝1～n，flag[k]表示第k个数据的有效性。当flag[k1]＝1时，对应的初始数据组中第k1个数据点t[k1]和x[k1]为有效数据点。当flag[k2]＝0时，对应的初始数据组中第k2个数据点t[k2]和x[k2]为无效数据点。步骤2033，若所述初始数据组中存在无效数据点时，将所述无效数据点的值替换为指定数据点的值，以对所述初始数据组进行更新，以得到目标监测数据。在一种实施方式中，步骤2033可以被实施为：将所述无效数据点的值替换为与所述无效数据点时间距离最近的一有效数据点的值。可选地，可以使用一新的数组存储目标监测数据。例如，可以使用t[k]和y[k]记录目标监测数据。示例性地，当flag[i]＝1时，则将y[i]＝x[i]，其中，i为正整数。示例性地，当flag[j]＝0时，则将y[j]＝y[j-1]，其中，j为大于二的正整数。示例性地，当flag[1]＝0时，且flag[c]＝1；则y[1]＝x[c]。其中，c为大于一的正整数，且flag[r]为零，r的取值为1至c-1。下面通过一具体逻辑描述上述的步骤2031-2033的处理流程：p从1到n：如果x_min≤x[p]≤x_max，则x_z＝x[p]，t_z＝t[p]，并跳出循环；否则p＝p+1继续循环。以此确定出第一个有效数据点，并记录为t_z和x_z，并把t[p]和x[p]标记为有效点，即flag[p]＝1。经过预处理后的数据值为y[k]，1～n，初值赋为0。k从1到p：y[k]＝x_z。确定出目标监测数据中的前p个数值。其中，数据点t_z和x_z为在判断过程中使用的临时变量，用于存储在判断过程中当前有效数据点。按照上述的处理流程，以上述表2中的数据，数值限制区间的限制上限和限制下限分别为x_max＝1.0和x_min＝0.3；数值波动区间的数值上限和数值下限分别为xw_max＝0.3,xw_min＝-0.3；以及斜率波动区间的斜率上限和斜率下限分别为kxw_max＝0.01,kxw_min＝-0.01为例进行描述：当p＝1时，x[1]＝1.523，1.523>1.0，继续循环；p＝2时，x[2]＝0.603，0.3≤0.603≤1.0，则x_z＝0.603，t_z＝17.5，flag[2]＝1，y[1]＝x_z＝0.603，y[2]＝x_z＝0.603。因此，可以确定出第二个数据点为初始数据点。确定出初始数据点后，可以根据预设波动区间，判断初始数据组中在所述初始数据点之后的数据点是否为无效数据点。示例性地，然后，令p＝p+1，t_n＝t[p]，x_n＝x[p]；计算斜率：kxw＝(x_n-x_z)/(t_n-t_z)；计算偏差:xw＝x_n-x_z；当kxw_min≤kxw≤kxw_max以及w_min≤xw≤xw_max时，则t_z＝t[p]，x_z＝x[p]，flag[p]＝1；否则flag[p]＝0，y[p]＝x_z。按照上述的处理流程，以上述表2中的数据，数值限制区间的限制上限和限制下限分别为x_max＝1.0和x_min＝0.3；数值波动区间的数值上限和数值下限分别为xw_max＝0.3,xw_min＝-0.3；以及斜率波动区间的斜率上限和斜率下限分别为kxw_max＝0.01,kxw_min＝-0.01为例进行描述，对初始数据组中的第二个数据点之后的数据点进行判断处理流程可以表示为：令p＝3，t_n＝t[3]＝35，x_n＝x[3]＝0.444；计算斜率：kxw＝(x_n-x_z)/(t_n-t_z)＝(0.444-0.603)/(35-17.5)＝-0.009086；计算偏差：xw＝-0.159；因为-0.01≤-0.009086≤0.01且-0.3≤-0.159≤0.3成立，所以t_z＝t[p]＝t[3]-35；x_z＝x[p]＝x[3]＝0.444；flag[p]＝flag[3]＝1；y[p]＝y[3]＝x_z＝0.444。然后，执行下一个循环：令p＝p+1＝4，t_n＝t[4]＝52.5，x_n＝x[4]＝0.708；计算斜率：kxw＝(x_n-x_z)/(t_n-t_z)＝(0.708-0.444)/(52.5-35)＝0.0151；计算偏差；xw＝0.264；因为0.0151≥0.01不成立，所以flag[p]＝flag[4]＝0；y[p]＝y[4]＝x_z＝0.444；如此循环直到p>n。以上述的实例为例描述，确定出的flag[k]数组可以为，如下表3所示。表3如图5所示，将表2所示的初始数据组通过上述步骤处理后得到的目标监测数据。其中，图5所示的“○”表示初始数据组中的数据点，图5所示的“△”表示目标监测数据中数据点。在另一种实施方式中，步骤2033可以被实施为：根据确定出的有效数据点拟合出目标函数；将所述无效数据点的值替换所述目标函数中的值。本实施例中，上述的目标函数可以是直线函数，也可以是曲线函数。下面以初始数据组为表2中的数据为例进行描述：可选地，该实例下的初始数据组中的有效数据点八个，则可以以第二个数据点和第三个数据点，拟合成以第一直线函数；然后根据第一直线函数确定出第一个数据点对应的替换值；第五个数据点、第六个数据点和第七个数据点拟合成以第二直线函数，或第五个数据点和第六个数据点拟合成以第二直线函数；然后根据第二直线函数确定出第四个数据点对应的替换值；第九个数据点、第十个数据点和第十一个数据点拟合成以第三直线函数，或第九个数据点和第十个数据点拟合成以第三直线函数；然后根据第三直线函数确定出第八个数据点对应的替换值。可选地，以第二个数据点、第三个数据点、第五个数据点、第六个数据点、第七个数据点、第九个数据点、第十个数据点和第十一个数据点进行曲线拟合，得到一曲线函数。则可以根据该曲线函数确定出第一个数据点对应的值、第四个数据点对应的值和第八个数据点对应的替换值。如图6所示，将表2所示的初始数据组通过上述步骤处理后得到的目标监测数据。其中，图6所示的“○”表示初始数据组中的有效数据点，图6所示的“△”表示目标监测数据中数据点。在另一种实施方式中，步骤203也可以包括以下步骤。步骤2034，根据预设波动区间及数值限制区间，判断所述初始数据组中的各个数据点是否为无效数据点。示例性地，数值限制区间可以表示初始数据组中的各个数据点的取值的限制。若初始数据组中的各个数据点的值在数值限制区间内，则表示数据点可能为有效数据点。若初始数据组中的各个数据点的值在数值限制区间内，则表示数据点为无效数据点。可选地，上述的波动区间可以包括数值波动区间以及斜率波动区间。可选地，判断当前数据点的值与前一有效数据点的值之差是否在数值波动区间内，如果当前数据点的值与前一有效数据点的值之差在数值波动区间内，则表示当前数据点为有效数据点。可选地，判断当前数据点与前一有效数据点形成的线段的斜率是否在斜率波动区间内，如果当前数据点与前一有效数据点形成的线段的斜率在斜率波动区间内，则表示当前数据点为有效数据点。可选地，判断当前数据点的值是否在数值限制区间内；如果初始数据组中的各个数据点的值在数值限制区间内，则表示数据点为有效数据点。如果初始数据组中的各个数据点的值在数值限制区间内，则表示数据点为无效数据点。可选地，判断当前数据点的值与前一有效数据点的值之差是否在数值波动区间内，以及当前数据点与前一有效数据点形成的线段的斜率是否在斜率波动区间内；如果当前数据点的值与前一有效数据点的值之差在数值波动区间内，且当前数据点与前一有效数据点形成的线段的斜率在斜率波动区间内，则表示当前数据点为有效数据点。可选地，判断当前数据点的值与前一有效数据点的值之差是否在数值波动区间内，当前数据点与前一有效数据点形成的线段的斜率是否在斜率波动区间内，以及当前数据点的值是否在数值限制区间内；如果初始数据组中的各个数据点的值在数值限制区间内，且当前数据点的值与前一有效数据点的值之差在数值波动区间内，且当前数据点与前一有效数据点形成的线段的斜率在斜率波动区间内，则表示当前数据点为有效数据点。示例性地，数值波动区间可以包括一个数值上限和一个数值下限。在一个实例中，数值上限表示为xw_max＝a,数值下限xw_min＝b。其中，a和b的取值根据采集的监测数据的不同，取值也可能不同。例如，采集的监测数据是电机的振动速度幅值时，上述a的取值可以为0.3、0.35、0.4等值，b的取值可以为-0.3、-0.35、-0.4等值。示例性地，斜率波动区间可以包括一个斜率上限和一个斜率下限。在一个实例中，斜率上限表示为kxw_max＝c,斜率下限kxw_min＝d。其中，c和d的取值根据采集的监测数据的不同，取值也可能不同。例如，采集的监测数据是电机的振动速度幅值时，上述c的取值可以为0.01、0.013、0.018、0.015等值，d的取值可以为-0.01、-0.013、-0.018、-0.015等值。可选地，可以通过一记录数组分别记录初始数据组中的各个数据点是否为有效数据点。示例性地，记录数组中的其中一数值被赋值为第一值，则表示该数值对应的数据点为有效数据点；记录数组中的其中一数值被赋值为第二值，则表示该数值对应的数据点为无效数据点。在一个实例中，第一值为非零值；第二值为零。在一个实例中，记录数组可以为flag[k]，k＝1～n，flag[k]表示第k个数据的有效性。当flag[k1]＝1时，对应的初始数据组中第k1个数据点t[k1]和x[k1]为有效数据点。当flag[k2]＝0时，对应的初始数据组中第k2个数据点t[k2]和x[k2]为无效数据点。步骤2035，若所述初始数据组中存在无效数据点时，将所述无效数据点的值替换为指定数据点的值，以对所述初始数据组进行更新，以得到目标监测数据。可选地，可以使用一新的数组存储目标监测数据。例如，可以使用t[k]和y[k]记录目标监测数据。示例性地，当flag[i]＝1时，则将y[i]＝x[i]，其中，i为正整数。示例性地，当flag[j]＝0时，则将y[j]＝y[j-1]，其中，j为大于二的正整数。示例性地，当flag[1]＝0时，且flag[c]＝1；则y[1]＝x[c]。其中，c为大于一的正整数，且flag[r]为零，r的取值为1至c-1的正整数。进一步地，若c大于二，则令y[s]＝x[c]，其中，s的取值为1至c-1的正整数。通过上述步骤，可以实现对被监测设备的监测数据进行预处理，从而可以使处理后的目标监测数据能够更好地表示被监测设备的状况。本实施例中，还可以根据上述的目标监测数据对被监测设备进行状况的识别。在步骤203之后，还可以包括：根据所述目标监测数据确定所述被监测设备的状态分数；根据所述状态分数确定出目标报警信号。示例性地，上述的目标报警信号可以是无报警信号；也可以是不同等级的报警信号。以被监测设备为电机、监测数据为电机的温升数据t为例，通过下列分段线性评估函数得出评估的分数。在一个实例中，其中上述公式中的各个阈值参数t1、t2、t3、t4、t5值和评估分数的对应关系，如下表4所示.表4阈值参数值t1t2t3t4t5评估分数1007550250在一个实例中，对于一台电机，可以给定阈值参数为下表5所示.表5阈值参数t1t2t3t4t5取值6065707580本实施例中，上述阈值参数的数量，和阈值参数的取值并不以上述举例为限，具体可以根据被监测设备、监测数据确定出阈值参数。可选地，电机的工作状态可以分为：正常状态，可疑状态，不良状态和危险状态。根据状态的不同，可以输出不同的报警。示例性地，不同的电机的状态，可以对应不同的标准，示例如下：1)正常状态是指评估分数在75分至100分之间状态，无警报；2)可疑状态是指评估分数在50分至75分(不含75分)之间状态，触发智能预警信号；3)不良状态是指评估分数在25分至50分(不含50分)之间状态，触发普通预警信号；4)危险状态是指评估分数在0分至25分(不含25分)之间状态，触发紧急报警信号。可选地，目标报警信号是不同等级的报警信号时，可以将该目标报警信号发送给服务器，或发送给指定通信账号。警报信号应在立即上传到云平台，并通过云平台通知运维人员。通过上述实例，可以知道：对应温升如果在65k及以下，将得到不低于75分的评估分数，无警报；对应温升如果在70k及以下，65k以上(可不含65k)，将得到50分～75分(可不含75分)的评估分数，触发智能预警信号；对应温升如果在75k及以下，70k以上(不含70k)，将得到25分～50分(不含50分)的评估分数，触发普通预警信号；对应温升如果在80k及以下，75k以上(不含75k)，将得到0分～25分(不含25分)的评估分数，触发紧急报警信号。其中，k表示开尔文，国际单位制中的温度单位。可以知道的是，如果温升的监控数据没有经过上述步骤201-203的预处理，那么如果出现温升大于75k的干扰信号，那么就会引起紧急报警等误报警，影响设备的运行。进一步地，电机的运维服务系统还可以根据与电机损耗特性有关的评估参数分数的趋势，预测电机应当进行维护的具体时间。示例性地，与损耗特性有关的评估参数评估分数可以包括电流评估分数、电压评估分数、振动评估分数、温度评估分数等。根据运维服务系统预置的评估分数维护阈值参数，给出下一次维护的具体内容和时间。评估分数维护阈值可以是智能预警阈值与普通预警阈值之间的值。其中，评估分数的趋势，是指评估分数的一定时期的变化率，为前一个运行周期的线性回归的斜率。运行周期是指电机工作的主要循环周期，可以是天、周、月、季度、年等周期。例如，在电机温升的在线监测中，由于干扰使得电机温升出现一个突然的较高值，就会导致评估分数的一定时期的变化率过大，从而系统会计算得出系统会在很短时间内达到一个较低的分数从而错误地触发报警而进行维护。另外，监测数据突然变大或变小的干扰信号的出现，还会影响到故障诊断。电机的故障诊断将主要根据电机的监测数据和预定的阈值参数之间的比较结果。一旦出现非正常的过大或过小信号，都会使得电机的故障诊断误判断。例如，由于干扰导致的过高温升会被判断为电机出现缺相、过载、风路阻塞、风扇损坏或者匝间短路等故障。通过本申请实施例中的监测数据处理方法，可以排除非电机故障引起的异常，例如，由于采集和传输设备因干扰、电源断电或通讯中断等故障所引起的无效数据，从而可以提高目标监测数据的有效性。实施例三基于同一申请构思，本申请实施例中还提供了与监测数据处理方法对应的监测数据处理装置，由于本申请实施例中的装置解决问题的原理与前述的监测数据处理方法实施例相似，因此本实施例中的装置的实施可以参见上述方法的实施例中的描述，重复之处不再赘述。请参阅图7，是本申请实施例提供的监测数据处理装置的功能模块示意图。本实施例中的监测数据处理装置中的各个模块用于执行上述方法实施例中的各个步骤。监测数据处理装置包括得到模块301、抽取模块302、处理模块303；其中，得到模块301，用于根据采集到的被监测设备的监测数据得到所述监测数据对应的变化趋势函数；抽取模块302，用于从所述变化趋势函数中按照设定的时间顺序抽取数据，以形成初始数据组；处理模块303，用于对所述初始数据组中的各个数据点进行有效性处理，以得到目标监测数据。一种可能的实施方式中，处理模块303包括：第一判断单元以及第一替换单元；第一判断单元，用于根据预设波动区间及数值限制区间，判断所述初始数据组中的各个数据点是否为无效数据点，其中，若所述初始数据组中的当前数据点与所述当前数据点的前一数据点确定的判定值在所述预设波动区间外，则表征当前数据点为无效数据点，若所述初始数据组中的当前数据点与所述当前数据点的前一数据点确定的判定值在所述预设波动区间内，则表征当前数据点为有效数据点；第一替换单元，用于若所述初始数据组中存在无效数据点时，将所述无效数据点的值替换为指定数据点的值，以对所述初始数据组进行更新，以得到目标监测数据。一种可能的实施方式中，第一替换单元，用于：将所述无效数据点的值替换为与所述无效数据点时间距离最近的一有效数据点的值。一种可能的实施方式中，第一替换单元，用于：根据确定出的有效数据点拟合出目标函数；将所述无效数据点的值替换所述目标函数中的值。一种可能的实施方式中，处理模块303包括：确定单元，第二判断单元以及第二替换单元：确定单元，用于根据预设的数值限制区间，从所述初始数据组确定出初始数据点；第二判断单元，用于根据预设波动区间，判断所述初始数据组中在所述初始数据点之后的数据点是否为无效数据点，其中，若所述初始数据组中的当前数据点与所述当前数据点的前一数据点确定的判定值在所述预设波动区间外，则表征当前数据点为无效数据点，若所述初始数据组中的当前数据点与所述当前数据点的前一数据点确定的判定值在所述预设波动区间内，则表征当前数据点为有效数据点；第二替换单元，用于若所述初始数据组中存在无效数据点时，将所述无效数据点的值替换为指定数据点的值，以对所述初始数据组进行更新，以得到目标监测数据。一种可能的实施方式中，第二替换单元，用于：将所述无效数据点的值替换为与所述无效数据点时间距离最近的一有效数据点的值。一种可能的实施方式中，第二替换单元，用于：根据确定出的有效数据点拟合出目标函数；将所述无效数据点的值替换所述目标函数中的值。一种可能的实施方式中，抽取模块302，用于从所述变化趋势函数中抽取多个时间距离相等的数据点，以形成初始数据组。一种可能的实施方式中，得到模块301，用于对采集到的监测数据进行数据拟合处理，以得到所述监测数据对应的变化趋势函数。一种可能的实施方式中，得到模块301，用于：将所述采集到的监测数据中的每相邻两个数据点直线连接，以得到包括分段线性函数的变化趋势函数；或者，将所述采集到的监测数据中的各个数据点进行曲线拟合，以得到变化趋势函数。一种可能的实施方式中，监测数据处理装置还可以包括：第一确定模块，用于根据所述目标监测数据确定所述被监测设备的状态分数；第二确定模块，用于根据所述状态分数确定出目标报警信号。此外，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述方法实施例中所述的监测数据处理方法的步骤。本申请实施例所提供的监测数据处理方法的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行上述方法实施例中所述的监测数据处理方法的步骤，具体可参见上述方法实施例，在此不再赘述。在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本
技术领域：
的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。当前第1页12