一种基于机器视觉的电厂调速器油路巡检方法与流程
本发明涉及油路检测技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的电厂调速器油路巡检方法。
背景技术：
水轮机是一种以水为介质的动力机械，与其他动力机械相比，它具有高效、成本低、能源可再生、环保便于利用等优点。水轮发电机组就是水轮机将水体的能量转换为旋转的机械能，通过主轴传递能量，主轴带动发电机转子旋转，在定子内感应出电势，带上外负荷后便有电流输出。而“水轮机调节”就是指对构成水轮发电机组的水轮机的调节。从发电到用电是由发电机输出的功率，经输配电网络，送至用户的，电网本身既不能产生电能也不能贮存电能，因此发电机送给用户的电能是随发随用的，发电和用电之间有着互相影响的关系。电力系统中的用户负荷不是固定不变的，用户负荷的不断变化引起电网频率的升高或降低，发电机的频率(转速)也随之变化，用户在用电过程中除要求供电可靠外，对电网电能质量也有十分严格的要求。水轮机调节的基本任务就是按照用户负荷变化所引起水轮发电机组的转速或频率变化的偏差，通过调速器自动调节水轮机导叶开度，使发电机的输出功率和频率满足用户的要求。
水轮机调速器就是由实现水轮机调节及相应的控制机构和指示仪表等组成的一个或几个装置的总称。水轮机调速器是水电站水轮发电机组的重要辅助设备。调速器与电站二次回路和计算机监控系统相配合，完成水轮发电机组的开机、停机、增减负荷、紧急停机等任务。水轮机调速器还可以与其他装置一起完成自动发电控制、成组控制、按水位调节等任务。
在水电厂中的重要设备之一就是调速器，调速器运行的安全以及可靠对水电厂的发电性能产生直接的影响，同时，也关系到电能质量和电力系统的稳定运行。随着水电厂水轮发电机组的不断发展和巨型化，对调速器的运行要求在不断的提高。调速器油压系统的稳定性直接关系到调速器工作的稳定性，因此，对调速器油压系统需要实时检测，如发现调速器油压系统出现泄漏与渗漏的情况，需要及时处理，否则会对电厂的生产造成影响。
视觉使人类得以感知理解所存在的客观世界，相应地，机器视觉的目标是通过电子化感知和理解图像复制人类视觉的效果。机器视觉在交通、医疗、影像等领域均有应用，但对于能源开发生产系统亦或是电力系统来说，存在以下几个特点：a.应用较少且相对初级，仅限于摄像头观察某些固有点位；b.没有涉及或涉及较少图像处理与分析技术；c.没有与生产现场实际形成联合的、独立的、系统的结构，对实际生产的观测停留在浅表阶段；d.没有立足现场生产实际有针对性的建立某种标准对比机制，摄像头功能开发较浅。神经网络单元是针对某指定对象与特定系统而建立的一整套实时监控跟踪系统，该单元具备实时性、覆盖性等特点，但存在以下缺陷：a.数据仅仅来源于电子电气设备的采集，若测量装置或传感装置失灵或损坏，数据的来源则不可靠；b.没有可与现场实时生产情况匹配的触发画面，信息来源相对单一，某些现象仅靠想象、经验或耗时间、人力去到实际地点逐项检测排查方可做出判断，应急效果差；c.没有从技术上形成比较鲜明客观的对比机制与监督机制，仅在系统内进行对比，易造成朦胧且不能确定的错觉，不利于准确分析设备状况。
技术实现要素：
本发明目提供了一种基于机器视觉的电厂调速器油路巡检方法，解决了现有技术中不能精确对调速器油压系统进行检测的问题。
本发明所采用的技术方案为：
一种基于机器视觉的电厂调速器油路巡检方法，包括以下步骤：
s1、通过智能感知层采集调速器油路中各个储油容器内压力油的容积，和每个管路内压力油的流量；
s2、通过网络传输层将智能感知层检测到的容积和流量数据传输至思维决策层；
s3、思维决策层通过容积和流量数据判断油路内的压力油是否有漏液情况发生；
s4、若发现有漏液情况发生，则触发巡检模式，检查出现漏液的具体位置。
作为上述技术方案的优选，所述步骤s1包括：
s101、传感器采集调速器油路中各个储油容器内压力油的初始体积，和每个管路内压力油的初始流量；
s102、在调速器运行时，实时采集油路中各个储油容器内压力油的体积，和每个管路内压力油的流量。
作为上述技术方案的优选，所述步骤s3中，判断是否有漏液情况发生的方法为：
s301、思维决策层通过智能感知层上传的数据，计算出初始时刻油路中各个储油容器和每个管路内压力油的体积之和；
s302、在调速器运行时，通过智能感知层上传的数据，思维决策层实时计算出当前时刻各个储油容器和每个管路内压力油的体积之和；
s303、比较s301和s302的计算结果，若计算结果相等，则代表没有漏液情况发生；若计算结果不相等，则代表有漏液情况发生。
作为上述技术方案的优选，所述储油容器中设置有液位变送器，管路内设置有流量变送器。
作为上述技术方案的优选，所述步骤s3中，若储油容器有n处，分别记为pn，其存储的压力油体积分别记为vpn，在初始时刻t0时，对应压力油体积记为v0pn，在下一时间周期点t1时刻，将压力油体积记为v1pn；若该单元内其管路分布有m条，每个管路有x个流量变送器，其流量分别记为qmx，在初始时刻t0时，其对应压力油体积记为v0cm，在下一时间周期t1时刻，将其压力油体积记为v1cm；油路中的压力油体积上一时刻与下一时刻始终保持动态平衡，即满足：
其中，m和n均为非负整数。其中，
管路由于干管、支管、分布、作用和结构的影响，管路的横截面积存在差异，故管路内压力油的体积不能简单的用流量与时间的关系求出，需要另行计算。所述m个管路的横截面积分别记为sm，每一个管路的流量记为qm，管路长度记为lm，那么在初始时刻t0与下一时间周期点t1之间，某一条管路中的液体容积则需要流量与横截面积对时间进行积分，计算公式为：
通过式(2)可得，m个管路中的液体容积则为：
作为上述技术方案的优选，所述管路的流量处于不规则变化或错误时，采用迭代容错抽样取值方式来计算每个管路的流量，具体包括如下步骤：
s311、若同一管路的流量存在m个值，在初始时刻tn与下一时间周期点tn+1之间，来记录qm与上一临近值的偏差；
q1-q0＝x1(3)
q2-q1＝x2(4)
qm-qm-1＝xm；(5)
s312、通过下列公式计算求得的偏差值的期望：
s313、通过下列公式计算求得的期望值的方差：
通过dxm的大小来判断流量计侧得的流量是否处在正常变化规律内；
s314、通过抽样取值机制来进一步缩小因设备原因引起的数值采样错误：
设置抽样参数：
在qm序列数据中随机组合抽取一定的数据，再取抽样数据均值的均值，进而通过抽样参数k的调和，来使得采样值更加接近真实值；
从整个单元系统来看，应满足单元平衡条件：
作为上述技术方案的优选，所述步骤s4中，巡检模式包括如下步骤：
s401、在初始时刻，打开油路中的所有摄像头，记录初始时刻的油路图像，形成标准图像库；记录完成后，关闭摄像头；
s402、开启巡检模式后，打开油路中的所有摄像头，实时采集油路的图像，将采集到的图像与标准图像库进行对比分析，得出图像聚类与不匹配度，若不匹配度超过阈值，则表示该摄像头获取的图像位置出现了漏液情况。
作为上述技术方案的优选，所述步骤s3中，当发现油路出现漏液情况时，发出报警信号。
作为上述技术方案的优选，所述巡检模式还可通过思维决策层主动发起巡检，检查油路中是否存在漏液隐患。
本发明的有益效果为：
本发明通过液位变送器和流量变送器实时检测储油容器中的液位数据和管路中的流量数据，并将检测到的数据上传至思维决策层，思维决策层分析当前时刻油路内储油容器与管路中的压力油体积的和与上一时刻油路内容器与管路中的压力油体积之和是否相等，若不相等，则可得知油路中出现了漏液的情况。可以在油路中出现漏液时，及时发现，及时处理，避免造成安全生产事故。当得知油路中出现漏液后，打开摄像头，每个摄像头都将采集的图像与标准图像库进行比对，哪一个摄像头采集的图像与标准图像库中的图像不符，则代表该摄像头安装位置的油路出现了漏液，工作人员可以直接到该摄像头的安装位置进行维护。可以方便快捷的查找到出现漏液的具体位置，方便工作人员快速到达漏液现场，并及时采取维护措施，避免造成更大的损失。
做到了实时或短周期、快速检测，极大地释放了巡检人员的体力劳动强度与部分脑力劳动强度，对解放生产力有一定的促进作用，同时优化了生产力与生产关系。充分地将硬件资源与软件资源及网络资源进行了优化。通过互相联合的触发巡检机制，将原本各自为阵的子系统充分的联系了起来，将资源进行了优化。同时，在此基础上，通过图片联系生产现场实际对数字量、模拟量所报送出的信号进行了检测与反馈，减小了信息的误报率与人员的误动率，从技术上保障了设备安全与人身安全。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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的附图。
图1是本发明工作流程图；
图2是本发明巡检流程图；
图3是本发明实施例中巡检系统结构拓扑图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步阐述。在此需要说明的是，对于这些实施例方式的说明用于帮助理解本发明，但并不构成对本发明的限定。本文公开的特定结构和功能细节仅用于描述本发明的示例实施例。然而，可用很多备选的形式来体现本发明，并且不应当理解为本发明限制在本文阐述的实施例中。
应当理解，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。尽管本文可以使用术语第一、第二等等来描述各种单元，这些单元不应当受到这些术语的限制。这些术语仅用于区分一个单元和另一个单元。例如可以将第一单元称作第二单元,并且类似地可以将第二单元称作第一单元，同时不脱离本发明的示例实施例的范围。
应当理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，单独存在b，同时存在a和b三种情况，本文中术语“/和”是描述另一种关联对象关系，表示可以存在两种关系，例如，a/和b，可以表示：单独存在a，单独存在a和b两种情况，另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”关系。
应当理解，在本发明的描述中，术语“上”、“竖直”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系，是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，或者是本领域技术人员惯常理解的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
应当理解，当将单元称作与另一个单元“连接”、“相连”或“耦合”时，它可以与另一个单元直相连接或耦合，或中间单元可以存在。相対地，当将单元称作与另一个单元“直接相连”或“直接耦合”时，不存在中间单元。应当以类似方式来解释用于描述单元之间的关系的其他单词(例如，“在……之间”对“直接在……之间”,“相邻”对“直接相邻”等等)。
在本发明的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
本文使用的术语仅用于描述特定实施例，并且不意在限制本发明的示例实施例。如本文所使用的，单数形式“一”、“一个”以及“该”意在包括复数形式，除非上下文明确指示相反意思。还应当理解术语“包括”、“包括了”、“包含”、和/或“包含了”当在本文中使用时,指定所声明的特征、整数、步骤、操作、单元和/或组件的存在性,并且不排除一个或多个其他特征、数量、步骤、操作、单元、组件和/或他们的组合存在性或增加。
还应当注意到在一些备选实施例中，所出现的功能/动作可能与附图出现的顺序不同。例如,取决于于所涉及的功能/动作,实际上可以实质上并发地执行,或者有时可以以相反的顺序来执行连续示出的两个图。
在下面的描述中提供了特定的细节,以便于对示例实施例的完全理解。然而,本领域普通技术人员应当理解可以在没有这些特定细节的情况下实现示例实施例。例如可以在框图中示出系统，以避免用不必要的细节来使得示例不清楚。在其他实施例中，可以不以非必要的细节来示出众所周知的过程、结构和技术，以避免使得示例实施例不清楚。
实施例1：
本实施例提供了一种基于机器视觉的电厂调速器油路巡检方法，如图1至图3所示。包括以下步骤：
s1、通过智能感知层采集调速器油路中各个储油容器内压力油的容积，和每个管路内压力油的流量；
s2、通过网络传输层将智能感知层检测到的容积和流量数据传输至思维决策层；
s3、思维决策层通过容积和流量数据判断油路内的压力油是否有漏液情况发生；
s4、若发现有漏液情况发生，则触发巡检模式，检查出现漏液的具体位置。
所述步骤s1包括：
s101、传感器采集调速器油路中各个储油容器内压力油的初始体积，和每个管路内压力油的初始流量；
s102、在调速器运行时，实时采集油路中各个储油容器内压力油的体积，和每个管路内压力油的流量。
所述步骤s3中，判断是否有漏液情况发生的方法为：
s301、思维决策层通过智能感知层上传的数据，计算出初始时刻油路中各个储油容器和每个管路内压力油的体积之和；
s302、在调速器运行时，通过智能感知层上传的数据，思维决策层实时计算出当前时刻各个储油容器和每个管路内压力油的体积之和；
s303、比较s301和s302的计算结果，若计算结果相等，则代表没有漏液情况发生；若计算结果不相等，则代表有漏液情况发生。
所述储油容器中设置有液位变送器，管路内设置有流量变送器。
所述步骤s3中，若储油容器有n处，分别记为pn，其存储的压力油体积分别记为vpn，在初始时刻t0时，对应压力油体积记为v0pn，在下一时间周期点t1时刻，将压力油体积记为v1pn；若该单元内其管路分布有m条，每个管路有x个流量变送器，其流量分别记为qmx，在初始时刻t0时，其对应压力油体积记为v0cm，在下一时间周期t1时刻，将其压力油体积记为v1cm；油路中的压力油体积上一时刻与下一时刻始终保持动态平衡，即满足：
其中，m和n均为非负整数。其中，
管路由于干管、支管、分布、作用和结构的影响，管路的横截面积存在差异，故管路内压力油的体积不能简单的用流量与时间的关系求出，需要另行计算。所述m个管路的横截面积分别记为sm，每一个管路的流量记为qm，管路长度记为lm，那么在初始时刻t0与下一时间周期点t1之间，某一条管路中的液体容积则需要流量与横截面积对时间进行积分，计算公式为：
通过式(2)可得，m个管路中的液体容积则为：
所述管路的流量处于不规则变化或错误时，采用迭代容错抽样取值方式来计算每个管路的流量，具体包括如下步骤：
s311、若同一管路的流量存在m个值，在初始时刻tn与下一时间周期点tn+1之间，来记录qm与上一临近值的偏差；
q1-q0＝x1(3)
q2-q1＝x2(4)
qm-qm-1＝xm；(5)
s312、通过下列公式计算求得的偏差值的期望：
s313、通过下列公式计算求得的期望值的方差：
通过dxm的大小来判断流量计侧得的流量是否处在正常变化规律内；
s314、通过抽样取值机制来进一步缩小因设备原因引起的数值采样错误：
设置抽样参数：
在qm序列数据中随机组合抽取一定的数据，再取抽样数据均值的均值，进而通过抽样参数k的调和，来使得采样值更加接近真实值；
从整个单元系统来看，应满足单元平衡条件：
所述步骤s4中，巡检模式包括如下步骤：
s401、在初始时刻，打开油路中的所有摄像头，记录初始时刻的油路图像，形成标准图像库；记录完成后，关闭摄像头；
s402、开启巡检模式后，打开油路中的所有摄像头，实时采集油路的图像，将采集到的图像与标准图像库进行对比分析，得出图像聚类与不匹配度，若不匹配度超过阈值，则表示该摄像头获取的图像位置出现了漏液情况。
所述步骤s3中，当发现油路出现漏液情况时，发出报警信号。
所述巡检模式还可通过思维决策层主动发起巡检，检查油路中是否存在漏液隐患。
本发明通过液位变送器和流量变送器实时检测储油容器中的液位数据和管路中的流量数据，并将检测到的数据上传至思维决策层，思维决策层分析当前时刻油路内储油容器与管路中的压力油体积的和与上一时刻油路内容器与管路中的压力油体积之和是否相等，若不相等，则可得知油路中出现了漏液的情况。可以在油路中出现漏液时，及时发现，及时处理，避免造成安全生产事故。当得知油路中出现漏液后，打开摄像头，每个摄像头都将采集的图像与标准图像库进行比对，哪一个摄像头采集的图像与标准图像库中的图像不符，则代表该摄像头安装位置的油路出现了漏液，工作人员可以直接到该摄像头的安装位置进行维护。可以方便快捷的查找到出现漏液的具体位置，方便工作人员快速到达漏液现场，并及时采取维护措施，避免造成更大的损失。
做到了实时或短周期、快速检测，极大地释放了巡检人员的体力劳动强度与部分脑力劳动强度，对解放生产力有一定的促进作用，同时优化了生产力与生产关系。充分地将硬件资源与软件资源及网络资源进行了优化。通过互相联合的触发巡检机制，将原本各自为阵的子系统充分的联系了起来，将资源进行了优化。同时，在此基础上，通过图片联系生产现场实际对数字量、模拟量所报送出的信号进行了检测与反馈，减小了信息的误报率与人员的误动率，从技术上保障了设备安全与人身安全。
实施例2：
本实施例提供了一种基于机器视觉的电厂调速器油路巡检方法，如图1至图3所示。包括以下步骤：
s1、通过智能感知层采集调速器油路中各个储油容器内压力油的容积，和每个管路内压力油的流量；
s2、通过网络传输层将智能感知层检测到的容积和流量数据传输至思维决策层；
s3、思维决策层通过容积和流量数据判断油路内的压力油是否有漏液情况发生；
s4、若发现有漏液情况发生，则触发巡检模式，检查出现漏液的具体位置。
所述智能感知层包括设置在储油容器中的液位变送器、管路中的流量变送器、沿油路设置的摄像头以及其余各类传感器。智能传感器作为大量数据的信息源。
所述网络传输层主要为网络传输元器件与设备，主要负责信息的传输、筛选、信息的打包汇总编码等任务。包括交换机、防火墙等。
思维决策层主要为协同统一综合平台及其附属设备，通过计算方法对上传的信息进行分析处理。包括安全监测系统、云计算系统、云存储系统和综合平台。思维决策层通过交换机与各子系统相连。
对象应用层主要为具体动作的对象，通过接收思维决策层的指令，来响应控制所属系统单元。包括各子系统，子系统包括阀门等。
所述智能感知层、网络传输层、思维决策层和对象应用层依次通信连接。
本发明不局限于上述可选的实施方式，任何人在本发明的启示下都可得出其他各种形式的产品。上述具体实施方式不应理解成对本发明的保护范围的限制，本发明的保护范围应当以权利要求书中界定的为准，并且说明书可以用于解释权利要求书。
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