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摘要：一种系统和方法，其包括：从多个不同的资产接收振动频谱数据；基于针对多个资产中的各个的振动频谱数据的形状来确定针对多个资产的群集，被分组在同一群集中的资产具有类似频谱形状的振动频谱数据；基于针对振动频谱数据的域导出模式识别规则的应用来针对群集中的各个确定多个故障分类中的一个；生成输出，该输出包括多个资产中的各个与特定资产被分组在其中的群集的故障分类的关联；以及保存输出的记录。

主权项：1.一种计算机实施的方法，所述方法包括：从多个不同资产接收振动频谱数据；对接收到的振动频谱数据进行预处理，包括：接收输入振动信号、计算信号均方根RMS和标准偏差σ值、计算标准化信号、执行线性回归模型以计算信号的斜率、从所述标准化信号中减去线性回归输出的值、计算标准化信号的RMS能量、将小于RMS值的所有值设置为0；基于针对所述多个资产中的各个的所述振动频谱数据的形状来确定针对所述多个资产的群集，被分组在同一群集中的资产具有类似频谱形状的振动频谱数据，包括：基于资产的相关联的振动信号的频谱形状来执行资产的初始群集、基于群集的质心远离针对群集的平均质心距离小于某个阈值来合并群集；基于针对所述振动频谱数据的域导出模式识别规则的应用来针对所述群集中的各个确定多个故障分类中的一个，包括：以基于合并群集的质心来标识经合并的各群集中的信号是否指示资产中的故障；生成输出，所述输出包括所述多个资产中的各个与特定资产被分组在其中的所述群集的所述故障分类的关联；以及将所述输出的记录保存到数据存储设备；其中，所述以基于合并群集的质心来标识合并群集中的各个中的信号是否指示资产中的故障包括：针对各个群集而确定群集中的各个资产距群集的质心的距离；如果资产相对远离基于某个阈值的平均值，则资产通过规则引擎对资产的状况进行分类；如果资产并不相对远离基于某个阈值的平均值，则资产被分类为与其群集中的质心资产相同；其中，所述规则引擎进一步包括1-3中的任一项：1接收输入振动信号；使接收到的振动信号标准化；标识标准化信号中的谐波系列；对于各个谐波峰，执行信号150指数向右的扫描以标识前5个峰；对于所标识的各个峰，检查信号以查看峰是否存在于远离谐波峰的相同的距离处，以找到边带宽度；如果大于50％的谐波峰在距谐波峰相等的距离处表现出峰，则信号被分类为指示IRBP故障；如果小于50％的谐波峰没有在距谐波峰相等的距离处表现出峰则标识最常见的边带宽度，并且对于前3个谐波峰，执行检查以确定在标识的边带宽度处是否存在边带，如果少于2个谐波峰在所标识的边带宽度处示出边带且信号被分类为指示IRBP故障，否则信号被分类为指示健康的资产；2接收输入振动信号；使接收到的振动信号标准化；过滤所有低于300的指数；标识经过滤频谱中的最高峰的指数；计算最高峰的前5个谐波以形成清单；如果没有边带的谐波的数量小于2则与信号相关联的资产被认为是健康的，如果没有边带的谐波的数量大于或等于2则关于在清单中是否存在多于3个连续峰大于0而进行确定；如果清单中存在多于3个连续峰大于0则信号被分类为指示ORBP故障，否则与信号相关联的资产被认为是健康的；3接收输入的标准化振动信号；检查接收到的振动信号以标识峰具有非零值的指数；标识为具有非零值的指数被保存到nonZeroList；对于nonZeroList标识的指数，标识彼此相距小于4个指数的峰组，并将它们保存到subList；检查subList，以标识信号的斜率改变的位置，仅斜率改变小于0.2的那些拐点被保留以用于进一步处理；计算信号中存在的三角形的数量nTriangles；接收输入振动信号；如果信号中最高峰的位置大于10且小于100，并且最高峰的前三个倍数是非零的，则BSFlag被设置为1，否则BSFlag被设置为0；确定是否BSFlag＝1且nTriangles≥5，如果BSFlag＝1且nTriangles≥5则信号被标识为指示资产具有BS故障，否则与信号相关联的资产被认为是健康的。

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