【技术实现步骤摘要】
应用边缘计算的可视化人工智能巡检系统及方法
[0001]本专利技术涉及智能巡检
，具体为应用边缘计算的可视化人工智能巡检系统及方法
。
技术介绍
[0002]电网巡检是指对电力系统中的设备
、
线路和设施进行定期检查和巡视，以确保电网的安全运行和稳定供电，电网巡检的目的是确保电网设备正常运行
、
发现和排除潜在故障隐患
、
提高电网的可靠性和稳定性；现有技术中，一般通过定期巡检电网设备
、
线路和设施，及时发现潜在的故障隐患
、
设备老化
、
松动或损坏等问题，并对电网设备的运行状态进行监测和记录，及时发现异常情况；然而，对于一些潜在风险，如振动带来的隐患，往往很难提防，具体体现在：设备损坏，电网中的设备，如变压器
、
开关设备和导线等，都会受到振动的影响，长期的振动可能导致这些设备的松动
、
磨损或破裂，进而导致设备的故障甚至损坏，设备损坏可能导致电网的停电或故障，影响供电可靠性；绝缘破坏，振动还会对电网中的绝缘材料产生冲击和压力，可能导致绝缘材料的破裂或磨损，绝缘破坏会增加设备之间的漏电和短路风险，进而导致电网的安全隐患；振动共振，当电网中的设备和结构的固有频率与外部振动频率接近时，可能发生共振现象，共振会引起设备和结构振幅的急剧增加，进一步导致设备的破坏甚至系统崩溃；信号干扰，振动产生的机械振动会传播到电网中的信号传输线路上，这些振动可能干扰或损坏信号传输线路，导致数据传...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
应用边缘计算的可视化人工智能巡检方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤
S100
：在电网设备边侧架构边缘服务设施，通过振动传感器监测处于边侧位置的所述电网设备的振源信号，并将振源信号转换为时间序列二维坐标数据图，对时间序列二维坐标数据图进行信号函数的拟合；步骤
S200
：根据信号函数，分析振源信号之间的相关性，计算振源信号之间的相关度，通过迭代计算的方式，挑选相关度最大时对应的平移时间，和平移时间处对应的信号函数之间的振动幅值之差；步骤
S300
：根据平移时间和振动幅值之差，分析振源信号之间的相关稳定性，计算任意两个振源信号之间的相关稳定值，并根据相关稳定值确定信号函数之间的关联关系；步骤
S400
：根据关联关系和相关度，计算振源信号之间的相关稳态值，统筹与反馈异常的振源信号存在关联的全部振源，按照相关稳态值从大到小的顺序，生成并输出关联振动集合
。2.
根据权利要求1所述的应用边缘计算的可视化人工智能巡检方法，其特征在于，所述步骤
S100
的具体实施过程包括：步骤
S101
：在电网设备边侧架构边缘服务设施，所述边缘服务设施包括有振动传感器，所述振动传感器用于监测处于边侧位置的所述电网设备的振源信号，将所述振源信号通过
matlap
软件转换为时间序列二维坐标数据图，所述时间序列二维坐标数据图中横坐标为振动发生时间，纵坐标为振动幅值；步骤
S102
：将振源信号对应的时间序列二维坐标数据图，通过
matlap
软件拟化成信号函数；将一个振动传感器看作一个振源，对全部的信号函数进行统计和统一编号，将任意一个信号函数标记为
f
i
(t)
，其中，
t
表示时间序列二维坐标数据图中横坐标对应的时间自变量，
f
i
(t)
表示时间序列二维坐标数据图中纵坐标对应的随时间自变量而变化的幅值应变量，
i
表示信号函数的编号
。3.
根据权利要求2所述的应用边缘计算的可视化人工智能巡检方法，其特征在于，所述步骤
S200
的具体实施过程包括：步骤
S201
：在第
K
个巡检周期内，统筹全部信号函数，对任意两个信号函数，分析振源信号之间的相关性，计算任意两个振源信号之间的相关度，具体计算公式如下：
R
ij
(K)=∫
t1t2
f
i
(t)f
j
(t+T)dt
，其中，
R
ij
(K)
表示信号函数
f
i
(t)
和信号函数
f
j
(t)
分别对应的振源信号之间的相关度，
T
为平移时间，
f
j
(t+T)
表示信号函数
f
j
(t)
平移时间
T
后得到的信号函数，如果
T
为正值，则将信号函数
f
j
(t)
向左平移，如果
T
为负值，则将信号函数
f
j
(t)
向右平移，
j
为信号函数编号，且
i≠j
，
t1
和
t2
分别为第
K
个巡检周期的起始时间和终止时间；步骤
S202
：令
T=T+1
，对任意两个振源信号之间的相关度进行迭代计算，直到相关度最大时迭代停止，将最大时对应的相关度记为
R
ij
(K)
max
；当迭代停止时，记录在第
K
个巡检周期内的相关度最大时对应的平移时间，记为
T
ij
(K)
，和平移时间
T
ij
(K)
处对应的信号函数
f
i
(t)
和信号函数
f
j
(t)
之间的振动幅值之差，记为
D
ij
(K)。4.
根据权利要求3所述的应用边缘计算的可视化人工智能巡检方法，其特征在于，所述步骤
S300
的具体实施过程包括：步骤
S301
：根据平移时间和振动幅值之差，对任意两个信号函数，分析振源信号之间的
相关稳定性，计算任意两个振源信号之间的相关稳定值，具体计算公式如下：
RS
ij
=
Σ
K=1M
‑4{[D
ij
(K+2)
‑
D
ij
(K+1)]/[T
ij
(K+2)
‑
T
ij
(K+1)]
‑
[D
ij
(K+1)
‑
D
ij
(K)]/[T
ij
(K+1)
‑
T
ij
(K)]}
，其中，
RS
ij
表示信号函数
f
i
(t)
和信号函数
f
j
(t)
分别对应的振源信号之间的相关稳定值，
T
ij
(K+2)
和
T
ij
(K+1)
分别表示在第
K+2
个和第
K+1
个巡检周期内的相关度最大时对应的平移时间，
D
ij
(K+2)
和
D
ij
(K+1)
分别表示平移时间
T
ij
(K+2)
和平移时间
T
ij
(K+1)
处对应的信号函数
f
i
(t)
和信号函数
f
j
(t)
之间的振动幅值之差，
M
表示历史巡检周期总个数，
M>4
；步骤
S302
：预设相关稳定值阈值，如果信号函数
f
i
(t)
和信号函数
f
j
(t)
分别对应的振源信号之间的相关稳定值
RS
ij
小于等于相关稳定值阈值，则确定信号函数
f
i
(t)
和信号函数
f
j
(t)
分别对应的振源信号之间存在关联，否则不存在关联
。5.
根据权利要求4所述的应用边缘计算的可视化人工智能巡检方法，其特征在于，所述步骤
S400
的具体实施过程包括：步骤
S401
：根据关联关系和相关度，在全部历史巡检周期中，计算信号函数
f
i
(t)
和信号函数
f
j
(t)
分别对应的振源信号之间的相关度稳态值
SS
ij
=1/M
×
Σ
K=1M
R
ij
(K)
max
；统筹与信号函数
f
i
(t)
对应的振源信号之间存在关联的全部振源，并生成关联振动集合，记为
FG
i
，所述关联振动集合中全部振源按照相关度稳态值从大到小的顺序依次排列；步骤
S402
：在当前巡检周期内，如果发现振动传感器监测反馈异常，则发送振动传感器对应的关联振动集合至工作人员，工作人员按照关联振动集合中振源的排列...
【专利技术属性】
技术研发人员：庞海天，樊小毅，邵俊松，宋丹阳，张聪，
申请(专利权)人：南京江行联加智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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