ALSTOM CMP1838 TRVCO62345000 CP00005202

Description

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　　预处理的度量示例

预处理的指标对于将原始振动数据简化为易于解释的指标至关重要，从而使它们更容易存储和分析。这些指标将复杂数据提炼成关键数据，这对于在工业环境中快速决策至关重要，在工业环境中，及时的响应通常对于维持运营效率至关重要。

预处理指标的示例包括：

RMS(均方根)：该度量通过测量平方值平均值的平方根来计算交替信号的平均幅度。

P2P(峰峰)：该度量计算每个信号数据的最小值和最大值之间的对比度。一个值表示振幅范围。

波峰因子：度量是峰值与RMS的比率。该比率表明信号中的峰值超过平均水平(RMS)水平。

通过关注这些预处理的指标，您可以简化分析过程。这可以使得更快，更明智的决策不断处理大量的原始数据。这些指标在简化数据和保留关键信息之间取得了平衡，以确保资产健康的关键指标始终存在。

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时间序列数据库是功能和高级系统，可以正确管理时间stamp的数据。它们有效地处理顺序形式的大量数据点。例如，这些数据库可以存储振动测量并执行即时读写操作。

让我们研究可以存储振动传感器数据的两种类型的数据库。

传统时间序列数据库

传统的时间序列数据库旨在以标量形式存储时间标记的数据点，使其适合许多时间序列应用程序。但是，在处理高频振动数据时，它们的读写速度可能成为一个限制因素，而快速数据生成和检索至关重要。由于这些数据库通常在高频传感器生成的数据的庞大的量和速度上挣扎，因此它们可以在需要实时分析的系统中创建性能瓶颈。

时间序列对象存储数据库

另一方面，时间序列对象存储数据库可以处理复杂的数据结构以及相关的时间戳和唯一的元数据。在这些系统中，振动传感器数据被存储为二进制对象，从而有效地管理高频数据流。将丰富的元数据附加到每个数据块上，为后续分析提供了更大的上下文和灵活性。