一种配电房污物识别清洁系统及其清理方法，用于配电房的粉尘污物清理，属于配电房系统领域。该系统，包括污物识别系统、污物确认系统、计算控制中心、除污系统、排污系统；本发明专利技术针对配电房设备繁多、空间多变，通过针对性的污物识别系统、污物确认系统、计算控制中心、除污系统、排污系统设计，精准而全面的识别配电房中的污物，并且采用超声波、负压、清洁剂等手段高效去除污物；系统可以融合于配电房的管理系统中，高效清洁配电房环境，防止污物积累导致设备的老化影响配电房的正常运行，及时的清理保持线路的正常运作降低安全隐患。理保持线路的正常运作降低安全隐患。
【技术实现步骤摘要】
一种配电房污物识别清洁系统及其清理方法
[0001]一种配电房污物识别清洁系统及其清理方法，用于配电房的粉尘污物清理，属于配电房系统领域。
技术介绍
[0002]高压配电房一般指6KV到10KV的高压开关室，是项目供电的重要部位，因高压具有极大危险性，因此，对高压配电房的维修维护管理以及防水防尘等方面都具有十分严格的管理要求，但由于配电房在工作的时候，特别是很多地区空气中污染物复杂，配电房内外气流交换，导致外部污物尘粒进入配电房内，而且，很多设备工作时耗材挥发沉积，也会在配电房内产生污物。污物的积累会导致配电房内很多材料的老化加剧、改变空气的导电性，使得配电房安全隐患严重，另外配电房内设备多、空间复杂，清理时有很多死角难以涉及，污物清理效率低，所以如何清除配电房的污物成为当前的难题之一。
技术实现思路
[0003]本专利技术的目的是针对现有技术的缺点，针对配电房的特殊构造和高危环境，提供一种一种配电房污物识别清洁系统及其清理方法，为配电房的管理中污物清除提供技术储备。
[0004]为解决以上技术问题，本专利技术采用的技术方案如下：
[0005]一种配电房污物识别清洁系统，包括污物识别系统、污物确认系统、计算控制中心、除污系统、排污系统；所述污物识别系统为摄像头、污物识别传感器，通过拍摄配电房各区域的图片发送到计算控制中心，计算控制中心利用图片特征识别配电房污物；所述污物识别传感器安装在配电房内、配电房气体对流处，通过检测空气中灰尘浓度数据发送到计算机控制中心，由控制中心决策配电房内污物沉积点的清理时间；所述污物确认系统为包括无人机和超声波检测仪，通过无人机搭载超声波检测仪探查污物的厚度和堆积特征，将数据信息发送到计算控制中心；所述计算控制中心为服务器；所述除污系统包括运载无人车、超声波除尘设备、加湿控温设备、低压吸附设备、清扫设备，按照计算控制中心指令，通过无人车搭载超声波除尘设备、加湿控温设备、低压吸附设备、清扫设备到污物附近执行除污操作；所述排污系统为加压设备，将除污系统收集的污物加压处理成为固体运输到指定地方。
[0006]具体的，所述传感器为PM2.5传感器、粉尘传感器、油烟传感器、二氧化硫传感器中的一种或多种。
[0007]具体的，所述超声波除尘设备为超声波除尘机。
[0008]具体的，所述加湿控温设备为雾化喷雾机。
[0009]具体的，所述低压吸附设备为吸尘器。
[0010]具体的，所述清扫设备为智能扫地机器人。
[0011]具体的，所述雾化喷雾机中使用的加湿溶液为酸性清洗剂稀释液、中性清洗剂稀
释液、碱性清洗剂稀释液中的任意一种；
[0012]一种配电房污物识别清洁系统的清理方法，包括：
[0013](1)污物特征数据采集
[0014]污物识别系统采集污染物照片，传输到计算控制中心，由计算控制中心提取污染物特征，同时按照配电房空间特征和陈设的设备形状质地，预测不同的污染物在不同配电房区域的状态和形貌，并将同一污染物在不同位置的特征收集储存；将储存数据导入神经网络模型训练，强化计算机控制中心对污染物的识别率；
[0015](2)配电房污物检查
[0016]计算机控制中心通过传感器采集的PM2.5、粉尘、油烟、二氧化硫数据，判定配电房的污染物种类，当PM2.5数据增强，由计算机控制中心操作污物识别系统的摄像头对配电房区域进行全貌照片数据采集，再针对容易静电吸附区域进行重点对焦拍摄，将照片信息传输到计算机控制中心，识别污物，将PM2.5污物达到清理程度标注为A1，将PM2.5污物未达到清理程度标注为A2；
[0017]当粉尘数据增强，由计算机控制中心操作污物识别系统的摄像头对配电房区域进行全貌照片数据采集，再针对容易沉积灰尘区域进行重点对焦拍摄，将照片信息传输到计算机控制中心，识别污物，将粉尘污物达到清理程度标注为B1，将粉尘污物未达到清理程度标注为B2；
[0018]当油烟数据增强，由计算机控制中心操作污物识别系统的摄像头对配电房区域进行全貌照片数据采集，再针对容易吸附油烟区域进行重点对焦拍摄，将照片信息传输到计算机控制中心，识别污物，将油烟污物达到清理程度标注为C1，将油烟污物未达到清理程度标注为C2；
[0019]当二氧化硫数据增强，由计算机控制中心操作污物识别系统的摄像头对配电房区域进行全貌照片数据采集，再针对容易沉积吸附污物区域进行重点对焦拍摄，将照片信息传输到计算机控制中心，识别污物，将粉尘污物达到清理程度标注为D1，将粉尘污物未达到清理程度标注为D2，同时针对容易被腐蚀的管道线路进行详细的检查拍摄，将数据存储，在PM2.5和粉尘数据增加时，检查腐蚀部位的污物沉积情况；
[0020](3)污物确认
[0021]当计算机控制中心得到污物检查的详细数据，启动污物确认系统，通过无人机搭载超声波检测仪探查有污物的位置，详细检测污物的厚度和形貌，确认前面污物检查数据的误判情况，将采集到的污物数据传到计算机控制中心；
[0022](4)污物清除
[0023]针对A1，除污系统启动运载无人车携带超声波除尘设备、低压吸附设备对配电房设备上的PM2.5污物进行清理，用清扫设备对地面PM2.5污物进行清理；针对A2，由计算机系统根据实时数据控制污物识别系统的摄像头定时对焦拍照，当PM2.5污物达到清理程度，无需污物确认系统确认，直接重复A1的清理操作；
[0024]针对B1，除污系统通过运载无人车携带超声波除尘设备、低压吸附设备对配电房设备上的粉尘污物进行清理，用清扫设备对地面粉尘污物进行清理；当出现难以清理的粉尘污物，除污系统启动加湿控温设备，在粉尘污物处使用中性洗涤剂稀释液或者酸性洗涤剂稀释液雾化喷涂，软化粉尘污物后由低压吸附设备清除；针对B2，由计算机系统根据实时
数据控制污物识别系统的摄像头定时对焦拍照，当粉尘污物达到清理程度，无需污物确认系统确认，直接重复B1的清理操作；
[0025]针对C1，除污系统通过运载无人车携带加湿控温设备、低压吸附设备、清扫设备，利用加湿控温设备喷涂雾化的碱性稀释液分解油污，然后利用低压吸附设备、清扫设备清理即可；针对C2，由计算机系统根据实时数据控制污物识别系统的摄像头定时对焦拍照，当油污污物达到清理程度，无需污物确认系统确认，直接重复C1的清理操作；
[0026]针对D1，除污系统启动运载无人车携带超声波除尘设备、低压吸附设备对配电房设备上的含二氧化硫污物进行清理，用清扫设备对地面含二氧化硫污物进行清理；当出现难以清理的含二氧化硫污物，利用加湿控温设备喷涂雾化的碱性稀释液分解，然后利用低压吸附设备、清扫设备清理即可；针对D2，由计算机系统根据实时数据控制污物识别系统的摄像头定时对焦拍照，当含二氧化硫污物达到清理程度，无需污物确认系统确认，直接重复D1的清理操作；
[0027](4)污物排放
[0028]将清理出来的污物集中由排污系统加压处理成为固体运输到指定地方。
[0029]与本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种配电房污物识别清洁系统，其特征在于：包括污物识别系统、污物确认系统、计算控制中心、除污系统、排污系统；所述污物识别系统为摄像头、污物识别传感器，通过拍摄配电房各区域的图片发送到计算控制中心，计算控制中心利用图片特征识别配电房污物；所述污物识别传感器安装在配电房内、配电房气体对流处，通过检测空气中灰尘浓度数据发送到计算机控制中心，由控制中心决策配电房内污物沉积点的清理时间；所述污物确认系统为包括无人机和超声波检测仪，通过无人机搭载超声波检测仪探查污物的厚度和堆积特征，将数据信息发送到计算控制中心；所述计算控制中心为服务器；所述除污系统包括运载无人车、超声波除尘设备、加湿控温设备、低压吸附设备、清扫设备，按照计算控制中心指令，通过无人车搭载超声波除尘设备、加湿控温设备、低压吸附设备、清扫设备到污物附近执行除污操作；所述排污系统为加压设备，将除污系统收集的污物加压处理成为固体运输到指定地方。2.如权利要求1所述的配电房污物识别清洁系统，其特征在于，所述传感器为PM2.5传感器、粉尘传感器、油烟传感器、二氧化硫传感器中的一种或多种。3.如权利要求1所述的配电房污物识别清洁系统，其特征在于，所述超声波除尘设备为超声波除尘机。4.如权利要求1所述的配电房污物识别清洁系统，其特征在于，所述加湿控温设备为雾化喷雾机。5.如权利要求1所述的配电房污物识别清洁系统，其特征在于，所述低压吸附设备为吸尘器。6.如权利要求1所述的配电房污物识别清洁系统，其特征在于，所述清扫设备为智能扫地机器人。7.如权利要求4所述的配电房污物识别清洁系统，其特征在于，所述雾化喷雾机中使用的加湿溶液为酸性清洗剂稀释液、中性清洗剂稀释液、碱性清洗剂稀释液中的任意一种。8.一种配电房污物识别清洁系统的清理方法，其特征在于，包括：(1)污物特征数据采集污物识别系统采集污染物照片，传输到计算控制中心，由计算控制中心提取污染物特征，同时按照配电房空间特征和陈设的设备形状质地，预测不同的污染物在不同配电房区域的状态和形貌，并将同一污染物在不同位置的特征收集储存；将储存数据导入神经网络模型训练，强化计算机控制中心对污染物的识别率；(2)配电房污物检查计算机控制中心通过传感器采集的PM2.5、粉尘、油烟、二氧化硫数据，判定配电房的污染物种类，当PM2.5数据增强，由计算机控制中心操作污物识别系统的摄像头对配电房区域进行全貌照片数据采集，再针对容易静电吸附区域进行重点对焦拍摄，将照片信息传输到计算机控制中心，识别污物，将PM2.5污物达到清理程度标注为A1，将PM2.5污物未达到清理程度标注为A2；当粉尘数据增强，由计算机控制中心操作污物识别系统的摄像头对配电房区域进行全貌照片数据采集，再针对容易沉积灰尘区域进行重点对焦拍摄，将照片信息传输到计算机控制中心，识别污物，将粉尘污物达到清理程度标注为B1，将粉...
【专利技术属性】
技术研发人员：黎鑫燚，
申请(专利权)人：黎鑫燚，
类型：发明
国别省市：
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