[發明專利]基于VGG16-SegUnet和dropout的海流機葉片附著物識別方法

有效

• 申請號: 201911132810.1
• 申請日: 2019-11-19
• 公開（公告）號: CN110863935B
• 公開（公告）日: 2020-09-22
• 發明（設計）人: 彭海洋;王天真
• 申請（專利權）人: 上海海事大學
• 主分類號: F03B11/00
• 分類號: F03B11/00;F03B13/00;G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62
• 代理公司: 上海互順專利代理事務所(普通合伙) 31332
• 代理人: 成秋麗

本發明屬于海流機故障診斷領域，具體涉及一種基于VGG16?SegUnet和dropout的海流機葉片附著物識別方法，步驟如下：對海流機圖像進行語義標注，完成原始數據集的創建；旋轉增強原始數據集并進行標準化預處理；搭建VGG16?SegUnet網絡；使用Adadelta優化器對網絡進行訓練；測試訓練好的網絡，完成海流機葉片附著物位置和大小的識別，同時估計識別結果的不確定度；最后計算出準確的附著物面積占比以及平均交并比。本發明解決了現有基于圖像信號的海流機葉片附著物診斷方法不能定位附著物、輸出準確附著物占比以及估計識別不確定度的問題，并為海流機葉片視情維護以及后續的容錯控制提供了指導性建議。

技術領域

本發明涉及海流機故障診斷領域，具體涉及一種基于VGG16-SegUnet和dropout的海流機葉片附著物識別方法。

背景技術

海流能是一種被譽為“藍色油田”和“海上沙特阿拉伯”的可再生清潔能源，主要有以下兩種形成方式：海底水道和海峽中較為穩定的海水流動；由潮汐運動產生的有規律海水流動。相比于風能和太陽能，海流能有可預測性、高能量密度等優勢。海流機作為一種海流能發電裝置具有低噪音，可靠運行且沒有苛刻的選址要求等優點，它的發電原理是：通過旋轉機械吸收流動的海水能量，并將其轉換為電能傳輸到電網中實現并網發電。與在陸上安裝的風機不同，海流機一旦正式投入運行將被長時間安置在水下，這將產生如下幾個潛在問題：(1)小型海洋生物很可能以附著物的形式在海流機葉片表面進行繁殖，這將可能引發葉片不平衡故障；(2)海流機葉片一般是金屬材質的，所以常年的海水浸泡會銹蝕葉片，從而影響機械性能。具體而言，由附著物形成的不平衡故障會導致發電機輸出電壓頻率、幅值的降低以及波形的扭曲最終影響發電質量和效率甚至引發電網波動。因而，對于海流發電系統來講，在這些故障形成的“萌芽”階段就有效地檢查到相應的故障狀態并做出預警顯得尤為重要。

目前，關于海流機故障檢測和診斷的方法相對較少，主要分為基于電信號(海流機定子電流、電壓)和圖像信號(海流機水下圖像數據)兩種類型。但是，面對復雜的水下環境，單純對定子電流、電壓信號進行分析不足以完成對附著物程度的精確診斷。此外，現有的基于圖像信號的海流機葉片附著物診斷方法存在如下問題：(1)沒有對附著物的位置和大小進行識別；(2)沒有診斷出精確的附著物面積占比；(3)不能對不同的附著物分布進行識別，且缺少對診斷結果的不確定度進行分析。

發明內容

為解決上述提到的基于圖像信號的海流機葉片附著物診斷方法存在的問題，實現更為直觀和精確的附著物程度識別，本發明提供一種基于VGG16-SegUnet和dropout的海流機葉片附著物識別方法。

所述基于VGG16-SegUnet和dropout的海流機葉片附著物識別方法包括以下步驟：

步驟一、首先，采集不同附著類型的海流機水下圖像，然后使用開源工具labelme進行語義標注，從而完成原始圖像-語義標簽數據集的創建：背景，葉片，附著物分別被標注為0，1，2。

步驟二、采用[0°，360°]的旋轉數據增強技術擴充原始圖像-語義標簽數據集，然后對原始圖像進行標準化預處理：

其中，x表示海流機圖像中R，G，B任意一個維度的數據；x_min，x_max分別表示x中的最小，最大像素值；x最終被標準化到[-1，1]。

再將增強后的數據按3∶1∶1的比例劃分為訓練集、驗證集和測試集。