CN115236509A - 用于电机的数据采集设备 - Google Patents

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CN115236509A CN202210941078.8A CN202210941078A CN115236509A CN 115236509 A CN115236509 A CN 115236509A CN 202210941078 A CN202210941078 A CN 202210941078A CN 115236509 A CN115236509 A CN 115236509A
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Abstract

本发明提供一种用于电机的数据采集设备，处理器调取被监测电机的电机标签，根据电机标签确定相对应的环境阈值信息和电能阈值信息，若判断当前温度信息和/或当前振动信息、当前电压信息和/或当前电流信息不满足环境阈值信息、电能阈值信息的要求，则输出相对应的第一提醒信息；处理器调取预先设置的第一计算模型，将环境监测数据输入至第一计算模型内得到标准电能数据，若标准电能数据与电能监测数据不对应，则生成电能异常提醒信号；处理器调取预先设置的第二计算模型，将电能监测数据输入至第二计算模型内得到标准环境数据，若标准环境数据与环境监测数据不对应，则生成结构异常提醒信号。

Description

用于电机的数据采集设备
技术领域
本发明涉及电动机测试技术，尤其涉及一种用于电机的数据采集设备。
背景技术
电机是指依据电磁感应定律实现电能转换或传递的一种电磁装置。在电机的使用过程中，电机被通电后会进行做工，完成后续的工作。
电机在实际的使用过程中，可能会出现多种异常故障。例如出现过压、过流等情况导致电机烧毁，或者是由于电机的机械连接结构产生异常的松动导致震动过大，散热片无法进行正常散热而导致电机温度过高等等。一般情况下，电机都是由小的异常开始，并逐渐进行扩大，进而造成较大的损失，如果能够在电机出现异常的初期就能够进行准确的监测、维修，能够大幅降低电机的损害率，提高电机的使用寿命，所以亟需一种方法，能够根据电机的多维度数据，及时进行异常提醒。
发明内容
本发明实施例提供一种用于电机的数据采集设备，能够根据电机的多维度数据，及时进行异常提醒。
本发明实施例，提供一种用于电机的数据采集设备，所述数据采集设备包括环境监测单元、电能监测单元以及处理器，通过以下步骤对环境监测单元和电能监测单元采集的数据进行处理，包括：
基于所述环境监测单元和电能监测单元采集得到相对应的环境监测数据和电能监测数据，所述环境监测数据至少包括当前温度信息和/或当前振动信息，所述电能监测数据至少包括当前电压信息和/或当前电流信息；
处理器调取被监测电机的电机标签，根据所述电机标签确定相对应的环境阈值信息和电能阈值信息，若判断所述当前温度信息和/或当前振动信息、当前电压信息和/或当前电流信息不满足所述环境阈值信息、电能阈值信息的要求，则输出相对应的第一提醒信息；
处理器调取预先设置的第一计算模型，将所述环境监测数据输入至所述第一计算模型内得到标准电能数据，若所述标准电能数据与所述电能监测数据不对应，则生成电能异常提醒信号；
处理器调取预先设置的第二计算模型，将所述电能监测数据输入至所述第二计算模型内得到标准环境数据，若所述标准环境数据与所述环境监测数据不对应，则生成结构异常提醒信号。
进一步的，所述处理器调取被监测电机的电机标签，根据所述电机标签确定相对应的环境阈值信息和电能阈值信息，若判断所述当前温度信息和/或当前振动信息、当前电压信息和/或当前电流信息不满足所述环境阈值信息、电能阈值信息的要求，则输出相对应的第一提醒信息，包括：
处理器调取被监测电机的电机标签，所述电机标签包括电机型号，根据所述电机型号确定预先设置的环境阈值信息和电能阈值信息；
若判断所述当前温度信息和/或当前振动信息大于环境阈值信息，则输出第一提醒信息，所述环境阈值信息包括预设温度信息和/或预设振动信息，所述第一提醒信息为温度异常提醒信息和/或振动异常提醒信息；
若判断所述当前电压信息和/或当前电流信息大于电能阈值信息，则输出第一提醒信息，所述电能阈值信息包括预设电压信息和/或预设电流信息，所述第一提醒信息为电压异常提醒信息和/或电流异常提醒信息。
进一步的，还包括：
处理器若判断不存在与所述电机标签所对应的环境阈值信息和电能阈值信息，则提取所述电机标签对应的当前电机参数发送至服务器；
服务器根据所述当前电机参数确定数据库中相应种类的预存储电机参数，每个预存储电机参数具有相对应的预存环境阈值信息和预存电能阈值信息；
获取每个预存储电机参数中的功率信息和体积信息，对所述功率信息和体积信息得到相对应预存储电机参数的第一功率体积比值，根据所述第一功率体积比值生成与当前电机参数对应的预存环境阈值信息和预存电能阈值信息；
服务器将所述当前电机参数确定的预存环境阈值信息和预存电能阈值信息发送至处理器。
进一步的，所述获取每个预存储电机参数中的功率信息和体积信息，对所述功率信息和体积信息得到相对应预存储电机参数的功率体积比值，根据所述功率体积比值生成与当前电机参数对应的预存环境阈值信息和预存电能阈值信息，包括：
对预存储电机参数的功率信息和体积信息分别进行归一化处理得到相对应的功率系数和体积系数，将所述功率系数和体积系数作比得到每个预存储电机参数对应的第一功率体积比值；
根据所有第一功率体积比值对预存储电机参数进行降序排序，得到第一参数排序结果；
对当前电机参数的功率信息和体积信息分别进行归一化处理得到相对应的功率系数和体积系数，将所述功率系数和体积系数作比得到当前电机参数对应的第二功率体积比值；
确定第一参数排序结果中与所述第二功率体积比值最接近的第一功率体积比值作为第三功率体积比值，根据所述第三功率体积比值、第二功率体积比值进行计算，得到相对应的当前电机参数对应的预存环境阈值信息和预存电能阈值信息。
进一步的，所述确定第一参数排序结果中与所述第二功率体积比值最接近的第一功率体积比值作为第三功率体积比值，根据所述第三功率体积比值、第二功率体积比值进行计算，得到相对应的当前电机参数对应的预存环境阈值信息和预存电能阈值信息，包括：
通过以下公式计算第一功率体积比值和第二功率体积比值，
Figure 604558DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 539015DEST_PATH_IMAGE002
为第
Figure 266800DEST_PATH_IMAGE003
个预存储电机参数的第一功率体积比值，
Figure 349026DEST_PATH_IMAGE004
为第
Figure 820458DEST_PATH_IMAGE003
个预存储电机参数的功率信息，
Figure 671740DEST_PATH_IMAGE005
为功率归一化权重值，
Figure 304846DEST_PATH_IMAGE006
为第
Figure 812051DEST_PATH_IMAGE003
个预存储电机参数的体积信息，
Figure 946229DEST_PATH_IMAGE007
为体积归一化权重值，
Figure 527383DEST_PATH_IMAGE008
为第二功率体积比值，
Figure 721604DEST_PATH_IMAGE009
为当前电机参数的功率信息，
Figure 450526DEST_PATH_IMAGE010
为当前电机参数的体积信息；
计算每个第一功率体积比值和第二功率体积比值的差值的绝对值得到比值差值，将最小的比值差值所对应的第一功率体积比值作为第三功率体积比值；
通过以下公式计算当前电机参数对应的预存环境阈值信息和预存电能阈值信息，
Figure 263761DEST_PATH_IMAGE011
其中，
Figure 355214DEST_PATH_IMAGE012
为当前电机参数对应的预存环境阈值信息，
Figure 330123DEST_PATH_IMAGE013
为第三功率体积比值所对应的预存环境阈值信息，
Figure 897674DEST_PATH_IMAGE014
为第三功率体积比值，
Figure 249021DEST_PATH_IMAGE015
为环境预设常数值，
Figure 867084DEST_PATH_IMAGE016
为环境权重值，
Figure 137529DEST_PATH_IMAGE017
为第三功率体积比值所对应的预存电能阈值信息，
Figure 778725DEST_PATH_IMAGE018
为当前电机参数对应的预存电能阈值信息，
Figure 58397DEST_PATH_IMAGE019
为电能预设常数值，
Figure 734229DEST_PATH_IMAGE020
为电能权重值。
进一步的，所述处理器调取预先设置的第一计算模型，将所述环境监测数据输入至所述第一计算模型内得到标准电能数据，若所述标准电能数据与所述电能监测数据不对应，则生成电能异常提醒信号，包括：
处理器根据所述电机标签确定相应的第一计算模型，根据所述电机标签确定所述第一计算模型的第一计算权重组得到第三计算模型；
将当前温度信息和/或当前振动信息作为第三计算模型的输入，得到标准电能数据，所述标准电能数据为标准电压信息和/或标准电能信息；
计算当前电压信息与标准电压信息的差值得到第一电压差值，计算当前电流信息与标准电流信息的差值得到第一电流差值；
若第一电压差值大于电压差阈值和/或第一电流差值大于电流差阈值，则判断电能监测数据不对应，生成电能异常提醒信号。
进一步的，还包括：
处理器若判断不能根据电机标签确定所述第一计算模型的第一计算权重组，则提取所述电机标签对应的当前电机参数发送至服务器；
服务器根据所述当前电机参数确定数据库中相应种类的预存储电机参数，每个预存储电机参数具有相对应的预设计算权重组；
获取每个预存储电机参数的第一功率体积比值，根据所述第一功率体积比值生成与当前电机参数对应的第二计算权重组；
服务器将所述第二计算权重组发送至处理器，处理器根据所述第二计算权重组对第一计算模型进行更新得到第三计算模型，将当前温度信息和/或当前振动信息作为第三计算模型的输入，得到标准电能数据，所述标准电能数据为标准电压信息和/或标准电能信息。
进一步的，通过以下步骤得到每个预存储电机参数所对应的预设计算权重组，具体包括：
预先设置样本采集时间、样本采集电能值，根据所述样本采集时间、样本采集电能值对预存储电机参数所对应的电机进行控制，使其在样本采集时间的时间段内按照样本采集电能值进行工作，所述样本采集电能值包括电压信息和/或电流信息；
采集电机在不同样本采集时间、样本采集电能值时所具有的温度信息和/或振动信息，将所述温度信息和/或振动信息作为样本采集环境值；
统计不同样本采集时间下，不同的样本采集电能值对应的样本采集环境值得到训练样本集，基于所述训练样本集对第一预设模型进行训练，得到相对应预存储电机参数的训练权重，将所述训练权重作为预设计算权重组。
进一步的，所述统计不同样本采集时间下，不同的样本采集电能值对应的样本采集环境值得到训练样本集，基于所述训练样本集对第一预设模型进行训练，得到相对应预存储电机参数的训练权重，将所述训练权重作为预设计算权重组，包括：
所述第一预设模型包括温度训练子公式以及振动训练子公式，通过训练样本集对温度训练子公式以及振动训练子公式进行多次迭代训练，提取收敛后的温度训练子公式以及振动训练子公式内的训练权重；
所述温度训练子公式以及振动训练子公式分别包括以下，
Figure 441154DEST_PATH_IMAGE021
Figure 835226DEST_PATH_IMAGE022
其中，
Figure 325113DEST_PATH_IMAGE023
为温度训练子公式中的温度信息，
Figure 245665DEST_PATH_IMAGE024
为第一预设模型中的电压信息，
Figure 733278DEST_PATH_IMAGE025
为温度训练子公式的电压训练权重值，
Figure 473701DEST_PATH_IMAGE026
为第一预设模型中的电流信息，
Figure 767279DEST_PATH_IMAGE027
为温度训练子公式的电流训练权重值，
Figure 417703DEST_PATH_IMAGE028
为振动训练子公式的电压训练权重值，
Figure 200851DEST_PATH_IMAGE029
为振动训练子公式的电流训练权重值。
进一步的，所述获取每个预存储电机参数的第一功率体积比值，根据所述第一功率体积比值生成与当前电机参数对应的第二计算权重组，包括：
确定第一参数排序结果中与所述第二功率体积比值最接近的第一功率体积比值作为第三功率体积比值，提取所述第三功率体积比值所对应的第一计算权重组；
根据第三功率体积比值所对应的第一计算权重组、第二功率体积比值所对应的第二功率体积比值进行计算，得到第二功率体积比值所对应的第二计算权重组，通过以下公式计算第二计算权重组中的每一个权重值；
Figure 569516DEST_PATH_IMAGE030
其中，
Figure 729102DEST_PATH_IMAGE031
为第二计算权重组中第
Figure 30770DEST_PATH_IMAGE032
个权重值，
Figure 125765DEST_PATH_IMAGE033
为第一计算权重组中第
Figure 840780DEST_PATH_IMAGE032
个权重值，
Figure 413844DEST_PATH_IMAGE034
为第
Figure 163494DEST_PATH_IMAGE032
个权重值对应的常数值。
有益效果：
1、本方案会利用环境监测单元采集电机的当前温度信息和/或当前振动信，利用电能监测单元采集电机的当前电压信息和/或当前电流信息，然后利用第一计算模型对当前温度信息和/或当前振动信处理，得到标准电能数据，从而与当前电压信息和/或当前电流信息进行比对，判断电机的电能数据是否异常，如果异常，及时对工作人员进行提醒，过程中，本方案结合了环境监测数据来计算出同一时刻下、不同工作条件下所对应的不同标准电能数据，可以对同一时刻的数据进行比对，提高比对的准确性；同时，利用第二计算模型对当前电压信息和/或当前电流信息处理，得到标准环境数据，从而与当前温度信息和/或当前振动信进行比对，判断电机的结构数据是否异常，如果异常及时对工作人员进行提醒，过程中，本方案结合了电能监测数据来计算出同一时刻下、不同工作数据下所对应的不同的标准环境数据，可以提高比对的准确性；本方案通过上述方案，可以根据电机的多维度数据，及时进行异常提醒，在电机出现异常的初期就能够进行准确的监测、维修，能够大幅降低电机的损害率，提高电机的使用寿命。
2、本方案考虑到电机有多种型号，在数据库中没有相应的电机型号所对应的数据时，会利用数据库中已有的数据进行推导，推导过程中，会计算出每个预存储电机参数对应的第一功率体积比值，以及当前电机参数对应的第二功率体积比值，然后找到与第二功率体积比值最接近的第三功率体积比值，利用第三功率体积比值的相差程度，来推导出当前电机参数对应的预存环境阈值信息和预存电能阈值信息，虽然这个信息不是非常精准，但是相对来说是较为精准的，无需人工再次设置，可以在对新型号电机进行数据处理时，自动得到相关数据，快速的进行后续的比对操作。
3、本方案在利用第一计算模型计算前，会利用电机标签确定第一计算模型的第一计算权重组对第一计算模型进行更新，得到第三计算模型，然后利用第三计算模型进行计算；此外，本方案考虑到新的电机数据库中没有相应的第一计算权重组，会计算出每个预存储电机参数对应的第一功率体积比值，以及当前电机参数对应的第二功率体积比值，然后找到与第二功率体积比值最接近的第三功率体积比值，利用第三功率体积比值的相差程度，来推导出当前电机参数对应的第二计算权重组，得到第三计算模型，来对新的电机进行数据处理；另外，本方案还设置了通过训练样本集进行训练，得到每个预存储电机参数所对应的预设计算权重组的方案，使得每个预存储电机参数所对应的预设计算权重组都是符合实际情况的。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种用于电机的数据采集设备的结构示意图；
图2是本发明实施例提供的对环境监测单元和电能监测单元采集的数据进行处理的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参见图1，是本发明实施例提供的一种用于电机的数据采集设备的结构示意图，数据采集设备包括环境监测单元、电能监测单元以及处理器，其中，环境监测单元可以是温度监测单元和振动监测单元，电能监测单元可以是电压监测单元和电流监测单元。
参见图2，本发明通过以下步骤对环境监测单元和电能监测单元采集的数据进行处理，包括S1-S4：
S1，基于所述环境监测单元和电能监测单元采集得到相对应的环境监测数据和电能监测数据，所述环境监测数据至少包括当前温度信息和/或当前振动信息，所述电能监测数据至少包括当前电压信息和/或当前电流信息。
本方案可以利用环境监测单元中的温度监测单元来采集当前温度信息，利用振动监测单元来采集当前振动信息；利用电能监测单元的电压监测单元采集当前电压信息，利用当前电流信息采集电流监测单元。
S2，处理器调取被监测电机的电机标签，根据所述电机标签确定相对应的环境阈值信息和电能阈值信息，若判断所述当前温度信息和/或当前振动信息、当前电压信息和/或当前电流信息不满足所述环境阈值信息、电能阈值信息的要求，则输出相对应的第一提醒信息。
可以理解的是，电机的型号不同，对应的环境阈值信息和电能阈值信息也不同，例如，针对体积较小的电机，其功率可能较小，对应的电压信息和电流信息的阈值可能也较小。
因此，本方案会获取到被监测电机的电机标签，然后利用电机标签确定相对应的环境阈值信息和电能阈值信息。
在当前温度信息和/或当前振动信息、当前电压信息和/或当前电流信息不满足环境阈值信息、电能阈值信息的要求时，说明电机出现了异常，则输出相对应的第一提醒信息，及时的对工作人员进行提醒，大幅降低电机的损害率，提高电机的使用寿命。
在一些实施例中，S2（所述处理器调取被监测电机的电机标签，根据所述电机标签确定相对应的环境阈值信息和电能阈值信息，若判断所述当前温度信息和/或当前振动信息、当前电压信息和/或当前电流信息不满足所述环境阈值信息、电能阈值信息的要求，则输出相对应的第一提醒信息）包括S21-S23：
S21，处理器调取被监测电机的电机标签，所述电机标签包括电机型号，根据所述电机型号确定预先设置的环境阈值信息和电能阈值信息。
可以理解的是，不同电机型号，所对应的电机标签是不同的，本方案会事先利用电机型号确定预先设置的环境阈值信息和电能阈值信息，用于后续对应的比较。
S22，若判断所述当前温度信息和/或当前振动信息大于环境阈值信息，则输出第一提醒信息，所述环境阈值信息包括预设温度信息和/或预设振动信息，所述第一提醒信息为温度异常提醒信息和/或振动异常提醒信息。
可以理解的是，当前温度信息和/或当前振动信息大于环境阈值信息时，说明温度异常和/或振动异常，此时，需要输出温度异常提醒信息和/或振动异常提醒信息，告知工作人员。
在实际应用中，温度异常提醒信息例如可以是当前电机工作温度较高，振动异常提醒信息可以是当前电机抖动程度较高，还可以是有螺丝松动、电机固定结构松动等等，具体可以依据实际情况来设置。
S23，若判断所述当前电压信息和/或当前电流信息大于电能阈值信息，则输出第一提醒信息，所述电能阈值信息包括预设电压信息和/或预设电流信息，所述第一提醒信息为电压异常提醒信息和/或电流异常提醒信息。
可以理解的是，当前电压信息和/或当前电流信息大于电能阈值信息时，说明电压异常和/或电流异常，此时，需要输出电压异常提醒信息和/或电流异常提醒信息，告知工作人员。
在实际应用中，电压异常提醒信息可以是电机发生短路、工作电压过大等信息，电压异常提醒信息可以是当前工作电流不稳定等信息，具体可以依据实际情况来设置。
在上述实施例的基础上，本发明还考虑到可能会有一些电机型号未添加进数据库中，导致后续无法对该电机进行数据处理，因此，本发明实施例还包括A1-A4：
A1，处理器若判断不存在与所述电机标签所对应的环境阈值信息和电能阈值信息，则提取所述电机标签对应的当前电机参数发送至服务器。
当处理器判断不存在与电机标签所对应的环境阈值信息和电能阈值信息时，则提取电机标签对应的当前电机参数发送至服务器。可以理解的是，本方案会将对应的电机数据更新至数据库。
A2，服务器根据所述当前电机参数确定数据库中相应种类的预存储电机参数，每个预存储电机参数具有相对应的预存环境阈值信息和预存电能阈值信息。
可以理解的是，为了对不存在的电机型号进行后续的数据处理，本方案会利用服务器中已经存在的当前电机参数，来确定数据库中相应种类的预存储电机参数，每个预存储电机参数具有相对应的预存环境阈值信息和预存电能阈值信息。
A3，获取每个预存储电机参数中的功率信息和体积信息，对所述功率信息和体积信息得到相对应预存储电机参数的第一功率体积比值，根据所述第一功率体积比值生成与当前电机参数对应的预存环境阈值信息和预存电能阈值信息。
一般的实际场景下，电机的功率信息与电机的电压和电流相关，功率越大，相对的电压和电流也会越大。电机的体积信息与电机的温度和抖动相关，一般来说，具有相同功率的电机，其体积相对越大，则电机工作过程中所对应的抖动程度会相对越小，因为其体积较大，在进行固定时会具有更大的固定面积，且各个位置会分担电机转动时的离心力，面积越大，则单位面积所承担的离心力就越小，所以抖动、振动幅度会与体积具有反比的关系。并且由于体积大，散热风扇的风扇面积、电机与外部的接触面积都会相对更大，此时电机的散热相对更快，对应的电机工作过程中的温度会相对越小。
因此，本方案通过每个预存储电机参数中的功率信息和体积信息，对功率信息和体积信息得到相对应预存储电机参数的第一功率体积比值，然后根据第一功率体积比值生成与当前电机参数对应的预存环境阈值信息和预存电能阈值信息。
A4，服务器将所述当前电机参数确定的预存环境阈值信息和预存电能阈值信息发送至处理器。
在得到当前电机参数确定的预存环境阈值信息和预存电能阈值信息后，本方案会将其加入到处理器中，对处理器对应的数据库进行更新，使得处理器可以对新型号的电机进行处理。
在一些实施例中，A3（所述获取每个预存储电机参数中的功率信息和体积信息，对所述功率信息和体积信息得到相对应预存储电机参数的功率体积比值，根据所述功率体积比值生成与当前电机参数对应的预存环境阈值信息和预存电能阈值信息）包括A31-A34：
A31，对预存储电机参数的功率信息和体积信息分别进行归一化处理得到相对应的功率系数和体积系数，将所述功率系数和体积系数作比得到每个预存储电机参数对应的第一功率体积比值。
可以理解的是，功率信息和体积信息都有对应的不同单位，本方案首先会对功率信息和体积信息进行归一化处理，得到相对应的功率系数和体积系数，之后，将功率系数和体积系数作比得到每个预存储电机参数对应的第一功率体积比值。
A32，根据所有第一功率体积比值对预存储电机参数进行降序排序，得到第一参数排序结果。
本方案在得到第一功率体积比值后，会对所有的第一功率体积比值进行降序排序，得到第一参数排序结果。即第一参数排序结果中，排序在前的第一功率体积比值较大，排序在后的第一功率体积比值较小。
A33，对当前电机参数的功率信息和体积信息分别进行归一化处理得到相对应的功率系数和体积系数，将所述功率系数和体积系数作比得到当前电机参数对应的第二功率体积比值。
与步骤A31同理，当前电机参数的功率信息和体积信息都有对应的不同单位，本方案首先会对当前电机参数的功率信息和体积信息进行归一化处理，得到当前电机参数的相对应的功率系数和体积系数，之后，将当前电机参数的功率系数和体积系数作比得到当前电机参数的对应的第二功率体积比值。
A34，确定第一参数排序结果中与所述第二功率体积比值最接近的第一功率体积比值作为第三功率体积比值，根据所述第三功率体积比值、第二功率体积比值进行计算，得到相对应的当前电机参数对应的预存环境阈值信息和预存电能阈值信息。
可以理解的是，本方案会找到第一参数排序结果中与第二功率体积比值最接近的第一功率体积比值，作为第三功率体积比值，然后利用第三功率体积比值、第二功率体积比值进行计算，得到相对应的当前电机参数对应的预存环境阈值信息和预存电能阈值信息。
在一些实施例中，A34（所述确定第一参数排序结果中与所述第二功率体积比值最接近的第一功率体积比值作为第三功率体积比值，根据所述第三功率体积比值、第二功率体积比值进行计算，得到相对应的当前电机参数对应的预存环境阈值信息和预存电能阈值信息）包括：
通过以下公式计算第一功率体积比值和第二功率体积比值，
Figure 226128DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 303805DEST_PATH_IMAGE002
为第
Figure 539615DEST_PATH_IMAGE003
个预存储电机参数的第一功率体积比值，
Figure 19138DEST_PATH_IMAGE004
为第
Figure 252673DEST_PATH_IMAGE003
个预存储电机参数的功率信息，
Figure 676701DEST_PATH_IMAGE005
为功率归一化权重值，
Figure 857147DEST_PATH_IMAGE006
为第
Figure 581389DEST_PATH_IMAGE003
个预存储电机参数的体积信息，
Figure 985825DEST_PATH_IMAGE007
为体积归一化权重值，
Figure 772516DEST_PATH_IMAGE008
为第二功率体积比值，
Figure 615707DEST_PATH_IMAGE009
为当前电机参数的功率信息，
Figure 69822DEST_PATH_IMAGE010
为当前电机参数的体积信息；
上述公式中，
Figure 645160DEST_PATH_IMAGE035
代表第
Figure 43780DEST_PATH_IMAGE003
个预存储电机参数的功率系数，
Figure 300449DEST_PATH_IMAGE036
代表第
Figure 733705DEST_PATH_IMAGE003
个预存储电机参数的体积系数；
Figure 479944DEST_PATH_IMAGE037
代表当前电机参数的功率系数，
Figure 506805DEST_PATH_IMAGE038
代表当前电机参数的体积系数；其中的功率归一化权重值
Figure 691799DEST_PATH_IMAGE039
和体积归一化权重值
Figure 854927DEST_PATH_IMAGE040
可以是预先设置的。可以理解的是，当第
Figure 99964DEST_PATH_IMAGE041
个预存储电机参数的功率信息
Figure 348543DEST_PATH_IMAGE042
或当前电机参数的功率信息
Figure 9331DEST_PATH_IMAGE043
较大时，对应的功率归一化权重值
Figure 417179DEST_PATH_IMAGE039
会较小，来减弱功率维度带来的计算误差；同理，当第
Figure 442903DEST_PATH_IMAGE041
个预存储电机参数的体积信息
Figure 303412DEST_PATH_IMAGE044
或当前电机参数的体积信息
Figure 971154DEST_PATH_IMAGE045
较大时，对应的体积归一化权重值
Figure 905612DEST_PATH_IMAGE040
会较小，来减弱体积维度带来的计算误差。
计算每个第一功率体积比值和第二功率体积比值的差值的绝对值得到比值差值，将最小的比值差值所对应的第一功率体积比值作为第三功率体积比值。可以理解的是，本方案会先找到与第二功率体积比值最接近的第一功率体积比值，将其作为第三功率体积比值。
通过以下公式计算当前电机参数对应的预存环境阈值信息和预存电能阈值信息，
Figure 492451DEST_PATH_IMAGE011
其中，
Figure 450043DEST_PATH_IMAGE046
为当前电机参数对应的预存环境阈值信息，
Figure 46109DEST_PATH_IMAGE047
为第三功率体积比值所对应的预存环境阈值信息，
Figure 835073DEST_PATH_IMAGE048
为第三功率体积比值，
Figure 468180DEST_PATH_IMAGE049
为环境预设常数值，
Figure 303281DEST_PATH_IMAGE050
为环境权重值，
Figure 47246DEST_PATH_IMAGE051
为第三功率体积比值所对应的预存电能阈值信息，
Figure 18613DEST_PATH_IMAGE052
为当前电机参数对应的预存电能阈值信息，
Figure 884938DEST_PATH_IMAGE053
为电能预设常数值，
Figure 817122DEST_PATH_IMAGE054
为电能权重值。
上述公式中，
Figure 489412DEST_PATH_IMAGE046
针对的是当前电机参数对应的预存环境阈值信息，
Figure 190651DEST_PATH_IMAGE055
代表第三功率体积比值与第二功率体积比值的差值，差值越大，需要对第三功率体积比值所对应的预存环境阈值信息
Figure 227877DEST_PATH_IMAGE047
调整的幅度也就越大，可以理解的是，当
Figure 771991DEST_PATH_IMAGE056
大于
Figure 857759DEST_PATH_IMAGE048
时，会对第三功率体积比值所对应的预存环境阈值信息
Figure 803718DEST_PATH_IMAGE047
调大处理，当
Figure 11846DEST_PATH_IMAGE056
小于
Figure 918622DEST_PATH_IMAGE048
时，会对第三功率体积比值所对应的预存环境阈值信息
Figure 932714DEST_PATH_IMAGE047
调小处理；
Figure 608546DEST_PATH_IMAGE052
针对的是当前电机参数对应的预存电能阈值信息，
Figure 987575DEST_PATH_IMAGE055
代表第三功率体积比值与第二功率体积比值的差值，差值越大，需要对第三功率体积比值所对应的预存电能阈值信息
Figure 506281DEST_PATH_IMAGE051
调整的幅度也就越大，可以理解的是，当
Figure 933851DEST_PATH_IMAGE056
大于
Figure 854403DEST_PATH_IMAGE048
时，会对第三功率体积比值所对应的预存电能阈值信息
Figure 342016DEST_PATH_IMAGE051
调大处理，当
Figure 348018DEST_PATH_IMAGE056
小于
Figure 641596DEST_PATH_IMAGE048
时，会对第三功率体积比值所对应的预存电能阈值信息
Figure 292020DEST_PATH_IMAGE051
调小处理；其中，环境权重值
Figure 75168DEST_PATH_IMAGE050
和电能权重值
Figure 178254DEST_PATH_IMAGE054
可以是预先设置的。可以理解的是，当第三功率体积比值所对应的预存环境阈值信息
Figure 9943DEST_PATH_IMAGE047
较大时，相应的环境权重值
Figure 108350DEST_PATH_IMAGE050
会较小，来使得调整幅度较为符合实际需求；当第三功率体积比值所对应的预存电能阈值信息
Figure 82DEST_PATH_IMAGE051
较大时，相应的电能权重值
Figure 715097DEST_PATH_IMAGE054
会较小，来使得调整幅度较为符合实际需求。
S3，处理器调取预先设置的第一计算模型，将所述环境监测数据输入至所述第一计算模型内得到标准电能数据，若所述标准电能数据与所述电能监测数据不对应，则生成电能异常提醒信号。
可以理解的是，由于电机的工作环境不同，所对应的电压数据和电流数据不同，本方案会同时得到监测数据，即同时得到环境监测数据（当前温度信息和/或当前振动信息），以及环境监测数据所对应的标准电能数据，如果在同一时刻的标准电能数据与电能监测数据不对应，说明当前电机的工作数据异常，则生成电能异常提醒信号。
在一些实施例中，S3（所述处理器调取预先设置的第一计算模型，将所述环境监测数据输入至所述第一计算模型内得到标准电能数据，若所述标准电能数据与所述电能监测数据不对应，则生成电能异常提醒信号）包括S31-S34：
S31，处理器根据所述电机标签确定相应的第一计算模型，根据所述电机标签确定所述第一计算模型的第一计算权重组得到第三计算模型。
可以理解的是，第一计算模型为没有设置相对应权重的初始模型，不同的电机标签所对应的初始的第一计算模型是相同的，只是其中的相关权重组的值是不同的，本方案会确定到电机标签所对应的第一计算模型的第一计算权重组，然后利用第一计算权重组来对第一计算模型的权重进行替换，得到对应电机标签的第三计算模型。
S32，将当前温度信息和/或当前振动信息作为第三计算模型的输入，得到标准电能数据，所述标准电能数据为标准电压信息和/或标准电能信息。
在得到第三计算模型后，可以利用第三计算模型进行相关计算，首先将采集到的当前温度信息和/或当前振动信息输入到第三计算模型中，得到标准电能数据，用于后续的比对，其中，标准电能数据为标准电压信息和/或标准电能信息。
S33，计算当前电压信息与标准电压信息的差值得到第一电压差值，计算当前电流信息与标准电流信息的差值得到第一电流差值。
本方案会采集到当前电机的当前电压信息和当前电流信息，然后与标准电压信息和标准电流信息作差，得到对应的第一电压差值和第一电流差值。
S34，若第一电压差值大于电压差阈值和/或第一电流差值大于电流差阈值，则判断电能监测数据不对应，生成电能异常提醒信号。
可以理解的是，如果第一电压差值大于电压差阈值和/或第一电流差值大于电流差阈值，说明电机的电能数据异常，此时生成电能异常的提醒信号发送给工作人员提醒。
在实际应用中，会出现不能根据电机标签确定所述第一计算模型的第一计算权重组的情况，因此，在上述实施例的基础上，还包括B1-B4：
B1，处理器若判断不能根据电机标签确定所述第一计算模型的第一计算权重组，则提取所述电机标签对应的当前电机参数发送至服务器。
本方案需要根据电机标签对应的当前电机参数来确定出第一计算模型的第一计算权重组，因此，会提取电机标签对应的当前电机参数发送至服务器。
B2，服务器根据所述当前电机参数确定数据库中相应种类的预存储电机参数，每个预存储电机参数具有相对应的预设计算权重组。
其中，相应种类可以是直流电机、交流电机等等，服务器在收到当前电机参数后，会利用当前电机参数确定数据库中相应种类的预存储电机参数，每个预存储电机参数具有相对应的预设计算权重组。
在一些实施例中，可以通过以下步骤得到每个预存储电机参数所对应的预设计算权重组，具体包括B21-B23：
B21，预先设置样本采集时间、样本采集电能值，根据所述样本采集时间、样本采集电能值对预存储电机参数所对应的电机进行控制，使其在样本采集时间的时间段内按照样本采集电能值进行工作，所述样本采集电能值包括电压信息和/或电流信息。
本方案会利用样本采集时间、样本采集电能值对预存储电机参数所对应的电机进行控制，然后实时采集电压信息和/或电流信息。
B22，采集电机在不同样本采集时间、样本采集电能值时所具有的温度信息和/或振动信息，将所述温度信息和/或振动信息作为样本采集环境值。
本方案会对样本采集时间、样本采集电能值进行变换，从而采集电机在不同样本采集时间、样本采集电能值时所具有的温度信息和/或振动信息，将其作为样本采集环境值。
B23，统计不同样本采集时间下，不同的样本采集电能值对应的样本采集环境值得到训练样本集，基于所述训练样本集对第一预设模型进行训练，得到相对应预存储电机参数的训练权重，将所述训练权重作为预设计算权重组。
可以理解的是，本方案会统计不同样本采集时间下，不同的样本采集电能值对应的样本采集环境值得到训练样本集，然后，利用训练样本集对第一预设模型进行训练，得到相对应预存储电机参数的训练权重，将训练权重作为预设计算权重组。
在一些实施例中，B23（所述统计不同样本采集时间下，不同的样本采集电能值对应的样本采集环境值得到训练样本集，基于所述训练样本集对第一预设模型进行训练，得到相对应预存储电机参数的训练权重，将所述训练权重作为预设计算权重组）包括：
所述第一预设模型包括温度训练子公式以及振动训练子公式，通过训练样本集对温度训练子公式以及振动训练子公式进行多次迭代训练，提取收敛后的温度训练子公式以及振动训练子公式内的训练权重；
所述温度训练子公式以及振动训练子公式分别包括以下，
Figure 288161DEST_PATH_IMAGE021
Figure 37811DEST_PATH_IMAGE022
其中，
Figure 100445DEST_PATH_IMAGE023
为温度训练子公式中的温度信息，
Figure 178123DEST_PATH_IMAGE057
为振动训练子公式中的振动信息，
Figure 413932DEST_PATH_IMAGE024
为第一预设模型中的电压信息，
Figure 690192DEST_PATH_IMAGE025
为温度训练子公式的电压训练权重值，
Figure 126990DEST_PATH_IMAGE026
为第一预设模型中的电流信息，
Figure 551018DEST_PATH_IMAGE027
为温度训练子公式的电流训练权重值，
Figure 731464DEST_PATH_IMAGE028
为振动训练子公式的电压训练权重值，
Figure 862231DEST_PATH_IMAGE029
为振动训练子公式的电流训练权重值。
上述公式中，在训练时，可以输入温度训练子公式中的温度信息
Figure 594563DEST_PATH_IMAGE023
，第一预设模型中的电压信息
Figure 381254DEST_PATH_IMAGE024
，以及第一预设模型中的电流信息
Figure 490024DEST_PATH_IMAGE026
，来得到温度训练子公式的电压训练权重值
Figure 475298DEST_PATH_IMAGE025
和温度训练子公式的电流训练权重值
Figure 988319DEST_PATH_IMAGE027
的值或者对应关系；同理，在训练时，可以输入振动训练子公式中的振动信息
Figure 652518DEST_PATH_IMAGE057
，第一预设模型中的电压信息
Figure 971504DEST_PATH_IMAGE024
，以及第一预设模型中的电流信息
Figure 280126DEST_PATH_IMAGE026
，来得到振动训练子公式的电压训练权重值
Figure 88682DEST_PATH_IMAGE028
以及电流训练权重值
Figure 115543DEST_PATH_IMAGE029
的值或者对应关系；其中，温度训练子公式的电压训练权重值
Figure 972641DEST_PATH_IMAGE025
、温度训练子公式的电流训练权重值
Figure 994824DEST_PATH_IMAGE027
、振动训练子公式的电压训练权重值
Figure 380806DEST_PATH_IMAGE028
以及振动训练子公式的电流训练权重值
Figure 426122DEST_PATH_IMAGE029
可以是一个值，也可以是一个函数，例如是一元一次函数或者是二元一次函数。可以理解的是，当电压信息
Figure 414807DEST_PATH_IMAGE024
较大时，对应的
Figure 432441DEST_PATH_IMAGE025
和
Figure 113958DEST_PATH_IMAGE028
会较小，减小综合计算过程中电压维度的计算误差；同理，当电流信息
Figure 584254DEST_PATH_IMAGE026
较大时，对应的
Figure 376629DEST_PATH_IMAGE027
和
Figure 311087DEST_PATH_IMAGE029
会较小，减小综合计算过程中电流维度的计算误差。
需要说明的是，上述实施例仅是针对第一计算模型所对应的第一预设模型（温度训练子公式以及振动训练子公式）进行阐述说明的。针对第二计算模型，会利用与第一预设模型对应的第二预设模型（电压训练子公式和电流训练子公式）进行处理，提取收敛后的电压训练子公式以及电流训练子公式内的训练权重，其中，第二预设模型与第一预设模型形式一样，只是其中的参数所代表的含义不同，例如，上述公式中的
Figure 773293DEST_PATH_IMAGE058
代表的是电压训练子公式中的电压信息，
Figure 855518DEST_PATH_IMAGE059
代表的是第二预设模型中的温度信息，依次类推，其原理和效果与上述实施例类似，在此不再赘述。
B3，获取每个预存储电机参数的第一功率体积比值，根据所述第一功率体积比值生成与当前电机参数对应的第二计算权重组。
本方案会以每个预存储电机参数的第一功率体积比值，来计算当前电机参数对应的第二计算权重组。
在一些实施例中，B3（所述获取每个预存储电机参数的第一功率体积比值，根据所述第一功率体积比值生成与当前电机参数对应的第二计算权重组）包括B31-B32：
B31，确定第一参数排序结果中与所述第二功率体积比值最接近的第一功率体积比值作为第三功率体积比值，提取所述第三功率体积比值所对应的第一计算权重组。
可以理解的是，本方案会找到第一参数排序结果中与第二功率体积比值最接近的第一功率体积比值，作为第三功率体积比值，然后利用第三功率体积比值、第二功率体积比值进行计算，得到相对应的当前电机参数对应的预存环境阈值信息和预存电能阈值信息。
B32，根据第三功率体积比值所对应的第一计算权重组、第二功率体积比值所对应的第二功率体积比值进行计算，得到第二功率体积比值所对应的第二计算权重组，通过以下公式计算第二计算权重组中的每一个权重值；
Figure 858109DEST_PATH_IMAGE030
其中，
Figure 850336DEST_PATH_IMAGE031
为第二计算权重组中第
Figure 608076DEST_PATH_IMAGE060
个权重值，
Figure 318543DEST_PATH_IMAGE033
为第一计算权重组中第
Figure 859246DEST_PATH_IMAGE060
个权重值，
Figure 96193DEST_PATH_IMAGE034
为第
Figure 634621DEST_PATH_IMAGE060
个权重值对应的常数值。
上述公式中，
Figure 957018DEST_PATH_IMAGE061
针对的是第二计算权重组中第
Figure 301412DEST_PATH_IMAGE060
个权重值，
Figure 2652DEST_PATH_IMAGE062
代表第三功率体积比值与第二功率体积比值的差值，差值越大，需要对第二计算权重组中第
Figure 367774DEST_PATH_IMAGE060
个权重值
Figure 583992DEST_PATH_IMAGE031
调整的幅度也就越大，可以理解的是，当
Figure 935338DEST_PATH_IMAGE008
大于
Figure 615719DEST_PATH_IMAGE014
时，会对第二计算权重组中第
Figure 27108DEST_PATH_IMAGE060
个权重值
Figure 58518DEST_PATH_IMAGE031
调大处理，当
Figure 947977DEST_PATH_IMAGE008
小于
Figure 686126DEST_PATH_IMAGE014
时，会对第二计算权重组中第
Figure 393051DEST_PATH_IMAGE060
个权重值
Figure 521544DEST_PATH_IMAGE031
调小处理，第
Figure 11431DEST_PATH_IMAGE060
个权重值对应的常数值
Figure 666403DEST_PATH_IMAGE034
可以是工作人员预先设置的。
B4，服务器将所述第二计算权重组发送至处理器，处理器根据所述第二计算权重组对第一计算模型进行更新得到第三计算模型，将当前温度信息和/或当前振动信息作为第三计算模型的输入，得到标准电能数据，所述标准电能数据为标准电压信息和/或标准电能信息。
在得到第二计算权重组之后，服务器会将第二计算权重组发送给处理器，之后，利用第二计算权重组对第一计算模型进行更新得到第三计算模型。
在得到第三计算模型之后，可以将前温度信息和/或当前振动信息作为第三计算模型的输入，得到标准电能数据，其中，标准电能数据为标准电压信息和/或标准电能信息。
需要说明的是，上述实施例仅是针对第一计算模型进行阐述说明的，针对第二计算模型，得到第二计算权重组和对应的第三计算模型的原理和效果类似，在此不再赘述。
S4，处理器调取预先设置的第二计算模型，将所述电能监测数据输入至所述第二计算模型内得到标准环境数据，若所述标准环境数据与所述环境监测数据不对应，则生成结构异常提醒信号。
可以理解的是，同样一个电机，在不同的工作条件下，对应的温度和抖动是不同的，本方案会将电能监测数据输入至第二计算模型内得到同一时刻下的标准环境数据，若标准环境数据与同一时刻下的环境监测数据不对应，说明电机的结构异常，则生成结构异常提醒信号发送给工作人员进行提醒。需要说明的是，步骤S4具体的实现原理和效果与步骤S3类似，在此不再赘述。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种用于电机的数据采集设备，其特征在于，所述数据采集设备包括环境监测单元、电能监测单元以及处理器，通过以下步骤对环境监测单元和电能监测单元采集的数据进行处理，包括：
基于所述环境监测单元和电能监测单元采集得到相对应的环境监测数据和电能监测数据，所述环境监测数据至少包括当前温度信息和/或当前振动信息，所述电能监测数据至少包括当前电压信息和/或当前电流信息；
处理器调取被监测电机的电机标签，根据所述电机标签确定相对应的环境阈值信息和电能阈值信息，若判断所述当前温度信息和/或当前振动信息、当前电压信息和/或当前电流信息不满足所述环境阈值信息、电能阈值信息的要求，则输出相对应的第一提醒信息；
处理器调取预先设置的第一计算模型，将所述环境监测数据输入至所述第一计算模型内得到标准电能数据，若所述标准电能数据与所述电能监测数据不对应，则生成电能异常提醒信号；
处理器调取预先设置的第二计算模型，将所述电能监测数据输入至所述第二计算模型内得到标准环境数据，若所述标准环境数据与所述环境监测数据不对应，则生成结构异常提醒信号。
2.根据权利要求1所述的用于电机的数据采集设备，其特征在于，
所述处理器调取被监测电机的电机标签，根据所述电机标签确定相对应的环境阈值信息和电能阈值信息，若判断所述当前温度信息和/或当前振动信息、当前电压信息和/或当前电流信息不满足所述环境阈值信息、电能阈值信息的要求，则输出相对应的第一提醒信息，包括：
处理器调取被监测电机的电机标签，所述电机标签包括电机型号，根据所述电机型号确定预先设置的环境阈值信息和电能阈值信息；
若判断所述当前温度信息和/或当前振动信息大于环境阈值信息，则输出第一提醒信息，所述环境阈值信息包括预设温度信息和/或预设振动信息，所述第一提醒信息为温度异常提醒信息和/或振动异常提醒信息；
若判断所述当前电压信息和/或当前电流信息大于电能阈值信息，则输出第一提醒信息，所述电能阈值信息包括预设电压信息和/或预设电流信息，所述第一提醒信息为电压异常提醒信息和/或电流异常提醒信息。
3.根据权利要求2所述的用于电机的数据采集设备，其特征在于，还包括：
处理器若判断不存在与所述电机标签所对应的环境阈值信息和电能阈值信息，则提取所述电机标签对应的当前电机参数发送至服务器；
服务器根据所述当前电机参数确定数据库中相应种类的预存储电机参数，每个预存储电机参数具有相对应的预存环境阈值信息和预存电能阈值信息；
获取每个预存储电机参数中的功率信息和体积信息，对所述功率信息和体积信息得到相对应预存储电机参数的第一功率体积比值，根据所述第一功率体积比值生成与当前电机参数对应的预存环境阈值信息和预存电能阈值信息；
服务器将所述当前电机参数确定的预存环境阈值信息和预存电能阈值信息发送至处理器。
4.根据权利要求3所述的用于电机的数据采集设备，其特征在于，
所述获取每个预存储电机参数中的功率信息和体积信息，对所述功率信息和体积信息得到相对应预存储电机参数的功率体积比值，根据所述功率体积比值生成与当前电机参数对应的预存环境阈值信息和预存电能阈值信息，包括：
对预存储电机参数的功率信息和体积信息分别进行归一化处理得到相对应的功率系数和体积系数，将所述功率系数和体积系数作比得到每个预存储电机参数对应的第一功率体积比值；
根据所有第一功率体积比值对预存储电机参数进行降序排序，得到第一参数排序结果；
对当前电机参数的功率信息和体积信息分别进行归一化处理得到相对应的功率系数和体积系数，将所述功率系数和体积系数作比得到当前电机参数对应的第二功率体积比值；
确定第一参数排序结果中与所述第二功率体积比值最接近的第一功率体积比值作为第三功率体积比值，根据所述第三功率体积比值、第二功率体积比值进行计算，得到相对应的当前电机参数对应的预存环境阈值信息和预存电能阈值信息。
5.根据权利要求4所述的用于电机的数据采集设备，其特征在于，
所述确定第一参数排序结果中与所述第二功率体积比值最接近的第一功率体积比值作为第三功率体积比值，根据所述第三功率体积比值、第二功率体积比值进行计算，得到相对应的当前电机参数对应的预存环境阈值信息和预存电能阈值信息，包括：
通过以下公式计算第一功率体积比值和第二功率体积比值，
Figure 771494DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 790266DEST_PATH_IMAGE002
为第
Figure 733951DEST_PATH_IMAGE003
个预存储电机参数的第一功率体积比值，
Figure 27529DEST_PATH_IMAGE004
为第
Figure 5849DEST_PATH_IMAGE003
个预存储电机参数的功率信息，
Figure 992260DEST_PATH_IMAGE005
为功率归一化权重值，
Figure 626504DEST_PATH_IMAGE006
为第
Figure 723773DEST_PATH_IMAGE003
个预存储电机参数的体积信息，
Figure 291020DEST_PATH_IMAGE007
为体积归一化权重值，
Figure 713911DEST_PATH_IMAGE008
为第二功率体积比值，
Figure 632189DEST_PATH_IMAGE009
为当前电机参数的功率信息，
Figure 470832DEST_PATH_IMAGE010
为当前电机参数的体积信息；
计算每个第一功率体积比值和第二功率体积比值的差值的绝对值得到比值差值，将最小的比值差值所对应的第一功率体积比值作为第三功率体积比值；
通过以下公式计算当前电机参数对应的预存环境阈值信息和预存电能阈值信息，
Figure 158165DEST_PATH_IMAGE011
其中，
Figure 486378DEST_PATH_IMAGE012
为当前电机参数对应的预存环境阈值信息，
Figure 626372DEST_PATH_IMAGE013
为第三功率体积比值所对应的预存环境阈值信息，
Figure 596602DEST_PATH_IMAGE014
为第三功率体积比值，
Figure 138442DEST_PATH_IMAGE015
为环境预设常数值，
Figure 840819DEST_PATH_IMAGE016
为环境权重值，
Figure 468109DEST_PATH_IMAGE017
为第三功率体积比值所对应的预存电能阈值信息，
Figure 710872DEST_PATH_IMAGE018
为当前电机参数对应的预存电能阈值信息，
Figure 372797DEST_PATH_IMAGE019
为电能预设常数值，
Figure 800671DEST_PATH_IMAGE020
为电能权重值。
6.根据权利要求5所述的用于电机的数据采集设备，其特征在于，
所述处理器调取预先设置的第一计算模型，将所述环境监测数据输入至所述第一计算模型内得到标准电能数据，若所述标准电能数据与所述电能监测数据不对应，则生成电能异常提醒信号，包括：
处理器根据所述电机标签确定相应的第一计算模型，根据所述电机标签确定所述第一计算模型的第一计算权重组得到第三计算模型；
将当前温度信息和/或当前振动信息作为第三计算模型的输入，得到标准电能数据，所述标准电能数据为标准电压信息和/或标准电能信息；
计算当前电压信息与标准电压信息的差值得到第一电压差值，计算当前电流信息与标准电流信息的差值得到第一电流差值；
若第一电压差值大于电压差阈值和/或第一电流差值大于电流差阈值，则判断电能监测数据不对应，生成电能异常提醒信号。
7.根据权利要求6所述的用于电机的数据采集设备，其特征在于，还包括：
处理器若判断不能根据电机标签确定所述第一计算模型的第一计算权重组，则提取所述电机标签对应的当前电机参数发送至服务器；
服务器根据所述当前电机参数确定数据库中相应种类的预存储电机参数，每个预存储电机参数具有相对应的预设计算权重组；
获取每个预存储电机参数的第一功率体积比值，根据所述第一功率体积比值生成与当前电机参数对应的第二计算权重组；
服务器将所述第二计算权重组发送至处理器，处理器根据所述第二计算权重组对第一计算模型进行更新得到第三计算模型，将当前温度信息和/或当前振动信息作为第三计算模型的输入，得到标准电能数据，所述标准电能数据为标准电压信息和/或标准电能信息。
8.根据权利要求7所述的用于电机的数据采集设备，其特征在于，通过以下步骤得到每个预存储电机参数所对应的预设计算权重组，具体包括：
预先设置样本采集时间、样本采集电能值，根据所述样本采集时间、样本采集电能值对预存储电机参数所对应的电机进行控制，使其在样本采集时间的时间段内按照样本采集电能值进行工作，所述样本采集电能值包括电压信息和/或电流信息；
采集电机在不同样本采集时间、样本采集电能值时所具有的温度信息和/或振动信息，将所述温度信息和/或振动信息作为样本采集环境值；
统计不同样本采集时间下，不同的样本采集电能值对应的样本采集环境值得到训练样本集，基于所述训练样本集对第一预设模型进行训练，得到相对应预存储电机参数的训练权重，将所述训练权重作为预设计算权重组。
9.根据权利要求8所述的用于电机的数据采集设备，其特征在于，
所述统计不同样本采集时间下，不同的样本采集电能值对应的样本采集环境值得到训练样本集，基于所述训练样本集对第一预设模型进行训练，得到相对应预存储电机参数的训练权重，将所述训练权重作为预设计算权重组，包括：
所述第一预设模型包括温度训练子公式以及振动训练子公式，通过训练样本集对温度训练子公式以及振动训练子公式进行多次迭代训练，提取收敛后的温度训练子公式以及振动训练子公式内的训练权重；
所述温度训练子公式以及振动训练子公式分别包括以下，
Figure 180837DEST_PATH_IMAGE021
Figure 961711DEST_PATH_IMAGE022
其中，
Figure 681406DEST_PATH_IMAGE023
为温度训练子公式中的温度信息，
Figure 522323DEST_PATH_IMAGE024
为振动训练子公式中的振动信息，
Figure 389785DEST_PATH_IMAGE025
为第一预设模型中的电压信息，
Figure 974350DEST_PATH_IMAGE026
为温度训练子公式的电压训练权重值，
Figure 548551DEST_PATH_IMAGE027
为第一预设模型中的电流信息，
Figure 560369DEST_PATH_IMAGE028
为温度训练子公式的电流训练权重值，
Figure 649548DEST_PATH_IMAGE029
为振动训练子公式的电压训练权重值，
Figure 37804DEST_PATH_IMAGE030
为振动训练子公式的电流训练权重值。
10.根据权利要求9所述的用于电机的数据采集设备，其特征在于，
所述获取每个预存储电机参数的第一功率体积比值，根据所述第一功率体积比值生成与当前电机参数对应的第二计算权重组，包括：
确定第一参数排序结果中与所述第二功率体积比值最接近的第一功率体积比值作为第三功率体积比值，提取所述第三功率体积比值所对应的第一计算权重组；
根据第三功率体积比值所对应的第一计算权重组、第二功率体积比值所对应的第二功率体积比值进行计算，得到第二功率体积比值所对应的第二计算权重组，通过以下公式计算第二计算权重组中的每一个权重值；
Figure 466511DEST_PATH_IMAGE031
其中，
Figure 649231DEST_PATH_IMAGE032
为第二计算权重组中第
Figure 491285DEST_PATH_IMAGE033
个权重值，
Figure 417652DEST_PATH_IMAGE034
为第一计算权重组中第
Figure 497604DEST_PATH_IMAGE033
个权重值，
Figure 320066DEST_PATH_IMAGE035
为第
Figure 118258DEST_PATH_IMAGE033
个权重值对应的常数值。
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