[發明專利]一種閥廳設備故障識別方法及系統

有效

• 申請號: 202010865489.4
• 申請日: 2020-08-25
• 公開（公告）號: CN112001327B
• 公開（公告）日: 2023-08-18
• 發明（設計）人: 于海;彭林;王鶴;徐敏;侯戰勝;鮑興川;朱亮;王剛;何志敏;楊建偉
• 申請（專利權）人: 全球能源互聯網研究院有限公司
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06V10/25;G06T7/62;G06Q10/20;G06Q50/06;G07C1/20
• 代理公司: 北京三聚陽光知識產權代理有限公司 11250
• 代理人: 劉靜

1.一種閥廳設備故障識別方法，其特征在于，包括：

獲取圖像采集設備實時拍攝的待檢測設備的視頻流，所述視頻流包括：紅外圖像和紫外圖像；

對視頻流中的任意一幀圖像進行預處理，并提取預處理后圖像的特征數據；

利用動態特征分析算法、啟發式分類算法至少之一對特征數據進行分析，判斷待檢測設備是否存在故障；

當檢測到故障時，生成故障類型并定位到具體位置，其中，當檢測到設備故障為放電類型時，放電故障檢測的步驟包括：獲取圖像采集設備實時拍攝的紫外圖像，通過預設圖像檢測算法檢測出單幀圖像中的可疑放電點，根據放電負樣本，統計紫外噪聲的分布，利用概論模型擬合，可得到噪聲的概率密度函數，基于所述概率密度函數利用啟發式特征分類算法構建可疑放電區域在時間上的序列，計算序列為噪聲序列的概率，通過與對應的預設閾值比較來判斷待檢測設備是否存在放電故障，其中，利用啟發式特征分類算法構建可疑放電區域在時間上的序列，計算序列為噪聲序列的概率：

其中，t為同一隊列中當前光斑與上一個光斑之間的時間差，為噪聲的概率密度函數，通過與對應的預設閾值比較來判斷待檢測設備是否存在放電故障。

2.根據權利要求1所述的閥廳設備故障識別方法，其特征在于，所述當檢測到故障時，生成故障類型并定位到具體位置的步驟后，還包括：生成報警信息，并對報警信息進行圖表繪制、可視化顯示，報警信息包括故障閥廳設備的故障類型、時間、圖像和視頻信息。

3.根據權利要求1所述的閥廳設備故障識別方法，其特征在于，所述故障類型包括：明火、放電、過熱、滲水。

4.根據權利要求3所述的閥廳設備故障識別方法，其特征在于，當檢測到設備故障為明火、過熱、滲水類型時，在紅外圖像中標識出故障區域；當檢測到設備故障為放電類型時，在紫外圖像中標識出故障區域。

5.根據權利要求4所述的閥廳設備故障識別方法，其特征在于，明火故障檢測的步驟包括：獲取圖像采集設備實時拍攝的紅外圖像，通過預設圖像處理算法確定火焰可疑區域，提取可疑區域每一個時刻每一個火焰的特征值，并輸入動態特征池，特征值包括:平均圓形度、面積平均變化率、周長平均變化率，利用啟發式分類算法對特征值進行分類歸隊，結合動態特征分析算法判斷多個待檢測設備是否存在明火故障。

6.根據權利要求4所述的閥廳設備故障識別方法，其特征在于，過熱故障檢測的步驟包括：獲取圖像采集設備實時拍攝的紅外圖像，通過預設圖像處理算法確定發熱可疑區域，提取發熱區域的溫度值，利用動態特征分析算法分析發熱區域的溫升、溫差、相對溫差，通過與對應的預設閾值比較來判斷待檢測設備是否存在過熱故障。

7.根據權利要求4所述的閥廳設備故障識別方法，其特征在于，滲水故障檢測的步驟包括：獲取圖像采集設備實時拍攝的紅外圖像，利用圖像分割算法求出單幀圖像中滲水可疑區域，計算區域內與區域邊界外附區域的平均溫度差，初步篩選可疑區域，利用輪廓在時間序列上啟發式分類算法，將多幀下不同輪廓劃分為不同的隊列，每個隊列表示一片滲水區域在時間序列上的變化，計算各個隊列在時間序列上的面積平均變化率和周長平均變化率，與設定的變化率閾值比較，篩選出滲水區域。