一种基于红外测温技术的设备故障识别系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于红外测温技术的设备故障识别系统及方法，红外测温信息采集模块对设备进行信息的采集；将采集的红外测温信息上传至大数据分析平台，由大数据分析平台计算设备检测区域的相对温差；将计算的设备检测区域的相对温差与作为故障判据的预设典型故障案例库的相对温差进行比较，进而判断设备异常发热对应的故障类型；大数据分析平台将分析得到的故障类型显示在监控界面上，同时将异常发热的设备红外检测图像显示在监控界面上。本发明专利技术实现了一种可自动识别输变电设备故障的系统，考虑周围环境条件的影响，通过相对温差判断法，自动判断该电气设备的运行状况和故障信息，实现了在线快速检测电气设备的运行状况。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及输变电设备运检行业，尤其涉及一种基于红外测温技术的设备故障识别系统及方法。
技术介绍
输变电设备的运行状态直接影响着电力系统的安全和效益，在运行中一旦出现不正常的工作状态，将会直接影响电网的供电，除修复费用大外，还会造成更大的直接经济损失。温度是设备正常运行的一个重要参数，电力设备发生故障时都有明显的热源部位并伴有热现象。对于设备存在的故障隐患，目前多采用红外检测技术。由于红外检测技术能够以远距离、非接触、实时、快速在线监测方式获取设备的运行状态信息，具有分辨率高、形象直观、不受电磁干扰、安全可靠和效益/投资比高等优点，可以在不停电、不取样、不解体的状况下进行故障的诊断分析，因此，红外诊断技术在电力系统得到了较广泛应用。然而，针对设备的红外检测，目前通常采用人工定期巡检的方法，由运行人员携带红外测温设备，对设备进行定点测温。但这种方法费时费力，且易造成误检或漏检。因此开发一种基于红外测温技术的设备故障快速识别方法十分必要。
技术实现思路
为解决现有技术存在的不足，本专利技术公开了一种基于红外测温技术的设备故障识别系统及方法，本专利技术通过红外测温装置，获取红外检测图像和红外测温数据等信息，上传到大数据分析平台，分析平台对数据进行处理、识别、分析，与温度阈值进行比较，异常发生时实现实时在线的报警。为实现上述目的，本专利技术的具体方案如下：一种基于红外测温技术的设备故障识别方法，包括以下步骤：1)红外测温信息采集模块对设备进行信息的采集，获得设备的图像数据、红外温度数据和现场温/湿度数据；2)将步骤一中采集的红外测温信息上传至大数据分析平台，由大数据分析平台计算设备检测区域的相对温差；3)将步骤二中计算的设备检测区域的相对温差与作为故障判据的预设典型故障案例库的相对温差进行比较，进而判断设备异常发热对应的故障类型；4)大数据分析平台将分析得到的故障类型显示在监控界面上，同时将异常发热的设备红外检测图像显示在监控界面上。进一步的，所述红外测温信息采集模块，将电力设备视频图像采集与红外测温探头相结合，通过摄像头和红外测温探头实现对指定区域视频图像及温度数据的采集，并将视频图像数据、红外温度数据和现场温/湿度数据通过无线网络和以太网传送给大数据分析平台。进一步的，所述的设备检测区域的相对温差，采用如下公式进行计算：T'＝(T1-T2)/(T1-T0)*100％，其中，T1表示发热点最高温度，T2表示电气设备相对应的正常点温度，T0表示环境参考温度，T'表示设备检测区域的相对温差。上述参数T1、T2、T0均是通过红外测温信息采集模块获得的。进一步的，所述的预设典型故障案例库，包括与设备对应的红外检测数据的图像、红外测温区域、红外测温数据和环境温/湿度数据，以及计算所得设备检测区域的相对温差，不同的相对温差对应了一种典型的设备发热故障。进一步的，所述的故障判据为|T-T'|<kσ,满足该故障判据的情况下则判定发生该种典型故障类型；其中，T为典型故障库故障案例对应的相对温差，T'为当前计算所得的设备检测区域的相对误差，其中σ为故障样本相对温差的标准差，k为正实数。一种基于红外测温技术的设备故障识别系统，包括红外测温信息采集模块，所述红外测温信息采集模块将电力设备视频图像采集与红外测温探头相结合，通过摄像头和红外测温探头实现对指定区域视频图像及温度数据的采集，并将图像数据、红外温度数据和现场温/湿度数据通过无线网络和以太网传送给大数据分析平台；由大数据分析平台计算设备检测区域的相对温差；将计算的设备检测区域的相对温差与作为故障判据的预设典型故障案例库的相对温差进行比较，进而判断设备异常发热对应的故障类型；大数据分析平台将分析得到的故障类型显示在监控界面上，同时将异常发热的设备红外检测图像显示在监控界面上。本专利技术的有益效果：1.本专利技术实现了一种可自动识别输变电设备故障的系统，考虑周围环境条件的影响，通过相对温差判断法，自动判断该电气设备的运行状况和故障信息，实现了在线快速检测电气设备的运行状况。2.适用于输变电运检行业的设备运行状态检测，能够充分满足电网运检的需求。3.典型故障案例库可以不断进行扩充，能够不断适应新的需求。附图说明图1为本专利技术的工作流程图。具体实施方式：下面结合附图对本专利技术进行详细说明：本实施例提出了一种基于红外测温技术的设备故障识别方法及系统，通过红外测温信息采集模块即红外测温装置，获取红外检测图像和红外测温数据等信息，上传到大数据分析平台，大数据分析平台对数据进行处理、识别、分析，与温度阈值进行比较，异常发生时实现实时在线的报警。具体实施方案，如图1所示：1)根据红外测温信息采集模块进行红外检测数据信息的采集；所述的红外测温信息采集装置将电力设备视频图像采集与红外测温探头相结合，通过摄像头和红外测温探头实现对指定区域视频图像及温度数据的采集，并将图像数据、红外温度数据和现场温/湿度数据通过无线网络和以太网传送给大数据分析平台。监控界面通过大数据平台显示现场视频图像、红外测温区域、红外测温数据和环境温/湿度数据。本实施例中，红外检测数据可根据实际需求设定所需的参数。2)将红外检测数据上传至大数据分析平台，由大数据分析平台计算设备检测区域的相对温差；所述的设备检测区域的相对温差，采用如下公式进行计算：T'＝(T1-T2)/(T1-T0)*100％，其中，T1表示发热点最高温度，T2表示电气设备相对应的正常点温度，T0表示环境参考温度，T'表示当前计算所得的设备检测区域的相对误差。3)根据预设典型故障案例库的相对温差作为故障判据进行比较，进而判断设备异常发热对应的故障类型；所述的设备典型故障案例库，是预先设定的，包括设备对应的红外检测数据的图像、红外测温区域、红外测温数据和环境温/湿度数据，以及计算所得设备检测区域的相对温差。不同的相对温差对应了一种典型的设备发热故障。本实施例中，G＝{A1,A2,A3…An本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于红外测温技术的设备故障识别方法，其特征是，包括以下步骤：1)红外测温信息采集模块对设备进行信息的采集，获得设备的图像数据、红外温度数据和现场温/湿度数据；2)将步骤1)中采集的红外测温信息上传至大数据分析平台，由大数据分析平台计算设备检测区域的相对温差；3)将步骤2)中计算的设备检测区域的相对温差与作为故障判据的预设典型故障案例库的相对温差进行比较，进而判断设备异常发热对应的故障类型；4)大数据分析平台将分析得到的故障类型显示在监控界面上，同时将异常发热的设备红外检测图像显示在监控界面上。

【技术特征摘要】
1.一种基于红外测温技术的设备故障识别方法，其特征是，包括以下步骤：
1)红外测温信息采集模块对设备进行信息的采集，获得设备的图像数据、红外温度数据
和现场温/湿度数据；
2)将步骤1)中采集的红外测温信息上传至大数据分析平台，由大数据分析平台计算设
备检测区域的相对温差；
3)将步骤2)中计算的设备检测区域的相对温差与作为故障判据的预设典型故障案例库
的相对温差进行比较，进而判断设备异常发热对应的故障类型；
4)大数据分析平台将分析得到的故障类型显示在监控界面上，同时将异常发热的设备红
外检测图像显示在监控界面上。
2.如权利要求1所述的一种基于红外测温技术的设备故障识别方法，其特征是，所述红
外测温信息采集模块，将电力设备视频图像采集与红外测温探头相结合，通过摄像头和红外
测温探头实现对指定区域视频图像及温度数据的采集，并将视频图像数据、红外温度数据和
现场温/湿度数据通过无线网络和以太网传送给大数据分析平台。
3.如权利要求1所述的一种基于红外测温技术的设备故障识别方法，其特征是，所述的
设备检测区域的相对温差，采用如下公式进行计算：
T'＝(T1-T2)/(T1-T0)*100％，
其中，T1表示发热点最高温度，T2表示电气设备相对应的正常点温度，T0表示环境参考
温度，T'表示设备检测区域的相对温差。
4.如权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：牛林，李培，李宏博，蒋乐，高楠楠，刘朝阳，
申请(专利权)人：国网技术学院，
类型：发明
国别省市：山东;37