基于红外图像的发电机碳刷温度监测系统及温度预测方法技术方案

基于红外图像的发电机碳刷温度监测系统，基于工控机端和移动端平台开发监测软件，利用4G网络，实现多平台远程温度监测；利用云服务器和本地数据管理系统，将数据接入云数据库和本地数据库实现数据的存储与管理；发电机碳刷温度预测方法，包含以下步骤：利用发电机碳刷温度在线监测系统采集现场的红外图像数据，处理后得到碳刷温度数据，采用长短时记忆

【技术实现步骤摘要】
基于红外图像的发电机碳刷温度监测系统及温度预测方法


[0001]本专利技术属于市政公共设施监测
，具体涉及基于红外图像的发电机碳刷温度监测系统及温度预测方法。

技术介绍

[0002]电力关乎国计民生，2018年，我国火电机组装机容量已达11亿千瓦，火电机组占到总容量的70％。预计到2019年底，我国发电装机容量有望首次突破20亿千瓦，总装机容量稳居世界第一。随着装机容量的日益增长，系统的安全问题得到密切关注，而发电机作为火电机组的三大主机之一，其设备可靠性对机组的运行有着重大影响。其中，励磁系统更是发电机组安全稳定运行的关键。
[0003]碳刷和滑环作为同步发电机励磁系统的重要组成部分，也是发电机运行的薄弱环节。发电机的故障统计表明：碳刷、滑环故障属于多发性故障，当发生碳刷跳动故障时，其接触电阻增大，碳刷间电流分配的不均匀度变大，当碳刷中的电流超过80A时，会产生励磁电压和电流不稳、系统功率波动等一系列问题，电流的热效应还可能进一步烧损碳刷，使得发电机碳刷和滑环温度异常升高，严重时，甚至会引起环火，进而烧坏发电机滑环。因此，碳刷的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于红外图像的发电机碳刷温度监测系统，其特征在于，包括有设在发电机集电环(3)上的碳刷组(1)；在发电机平台(2)上设有环形固定支架(5)，两台红外热像仪(4)通过环形固定支架固定于发电机两侧，红外热像仪(4)的视角覆盖发电机的所有碳刷；红外热像仪(4)通过双绞线与工业4G路由器(6)的LAN口相连；工业4G路由器(6)通过4G基站(7)将现场的数据上传至云服务器(8)；远程控制端设有工控机(9)，工控机(9)中安装有发电机碳刷温度在线监测软件，处理现场的数据并将数据存储在本地数据库(10)中；移动端(11)通过访问本地数据库(10)来监测现场情况。2.根据权利要求1所述的基于红外图像的发电机碳刷温度监测系统，其特征在于，所述的红外热像仪采用非制冷焦平面的红外探测器，像素值规格为160*120，每幅红外图像含有19200个像素点，测温范围为
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20℃～150℃；红外热像仪用于采集现场的红外图像，并通过网络将图像传输到云服务器；红外热像仪包括红外热像仪一和红外热像仪二。3.根据权利要求1所述的基于红外图像的发电机碳刷温度监测系统，其特征在于，所述的云服务器将红外热像仪的红外图像数据通过装载4G物联卡的工业路由器接入网络，通过固定的IP地址和红外热像仪的编号与云服务器无线连接。4.根据权利要求1所述的基于红外图像的发电机碳刷温度监测系统，其特征在于，所述的发电机碳刷温度在线监测软件包括上位机软件和数据库管理软件，将工业现场测得的红外图像和碳刷温度数据远程实时显示在工控机中，发电机碳刷温度在线监测软件具有超温报警，数据记录，图像记录，温度曲线绘制，温度参数修正，故障诊断的功能，运行人员的移动端检测系统以固定的IP地址与数据管理系统进行无线连接。5.基于红外图像的发电机碳刷温度预测方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤1，基于红外图像的发电机碳刷温度监测系统，现场监测端通过红外热像仪(4)采集现场碳刷组(1)的红外图像数据并通过工业路由器(6)和4G基站(7)上传至云服务器(8)，远程工控机端(9)通过上位机软件处理得到温度数据并存储至本地数据库(10)，再随机选取一段时间的本地数据库中的红外图像数据和碳刷温度数据；步骤2，对步骤1中的红外图像数据，用sobel算子进行边缘检测并提取红外图像数据中碳刷轮廓，使用发电机碳刷温度数据与发热碳刷的红外图像面积的对应关系，进行缺失值填充；步骤3，使用步骤2中缺失值填充后的数据，针对发电机碳刷温度数据的时序特征，以及发电机碳刷温度数据具有的非线性、受多因素影响的特点，发挥长短时记忆网络的时序预测优点，结合前馈神经网络非线性特征，构建并训练长短时记忆
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前馈神经网络组合模型；步骤4，使用长短时记忆
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前馈神经网络组合模型进行发电机碳刷温度数据的趋势预测，通过发电机碳刷温度数据趋势来分析碳刷运行状况以及励磁系统负荷状态，使用步骤1中温度数据绘制实际温度曲线图和预测结果比较，...

【专利技术属性】
技术研发人员：焦尚彬，兀鹏越，李玉军，武晓辉，赵峰，张青，马寅兴，
申请(专利权)人：西安理工大学，
类型：发明
国别省市：