【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，特别是一种基于故障预测和图像识别的设备智能巡检方法及系统。
技术介绍
1、传统的设备巡检主要依赖人工定期检查，这种方法存在巡检频率低、覆盖面小的缺点。人工巡检无法对设备的实时状态进行智能判断，无法实现对关键设备或部位的重点监测，很难达到全面防护的效果。同时，人工巡检效率低下，与设备数量和分布范围成正比，大量设备的人工巡检成本高昂。
2、现有设备的故障预警方式比较简单，主要通过设定阈值进行报警，这种预警机制无法对设备状态进行准确预测，只能在出现严重故障后才报警，无法实现故障的早期预警。对于外观相似的设备，如变电站中的数百台保护屏柜，一旦出现故障，维修人员很难快速定位到问题设备，导致维修无法及时响应。同时，现有的故障检测与定位还主要依赖人工对比图纸等低效方式，无法实现快速精确的定位。
技术实现思路
1、本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
2、鉴于现有的人工巡检效率低下、故障预警不精确以及维修定位困难等问题，提出了本专利技术。
3、因此，本专利技术所要解决的问题在于如何通过智能的设备状态监测与预测、图像识别与快速定位以及闭环反馈的维护流程优化来解决现有设备巡检与维护过程存在的效率低下、故障响应滞后的问题，以实现设备的智能化维护与
4、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
5、第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于故障预测和图像识别的设备智能巡检方法，其包括从数据库中获取设备的巡检记录、故障报警信息和参数信息；确定巡检原因包括定期巡检和故障报警；若巡检原因为定期巡检，则根据巡检计划表确定本次巡检区域，进入对应区域执行逐台保护屏柜的检查操作；若巡检原因是故障报警，则根据故障设备编号确定故障设备的实际位置，进行设备检查以判断故障原因和故障等级，使用基于jetson nano的图像识别算法逐一对比端子排线路，并对定位的故障保护屏柜执行对应操作；完成巡检和维护后，针对存在问题的设备进行二次确认以确保设备运行正常。
6、作为本专利技术所述基于故障预测和图像识别的设备智能巡检方法的一种优选方案，其中：巡检计划表的构建包括以下步骤：根据设备类型将所有保护屏柜分为变压器区、配电区、控制室区以及传输设备区4个区域；确定最佳巡检计划表中巡检区域的数量n；若巡检区域的数量n＝1，则执行对应区域的逐台保护屏柜的检查操作；若巡检区域的数量2≤n≤4，则确定最佳起始区域，并根据最佳巡检计划表的设备制定最佳巡检路线，依次执行最佳巡检路线的逐台保护屏柜检查操作。
7、作为本专利技术所述基于故障预测和图像识别的设备智能巡检方法的一种优选方案，其中：确定最佳巡检计划表中巡检区域的数量n包括以下步骤：获取所有设备的基础信息、设备上次巡检时间、设备巡检周期配置以及设备故障记录数据；确定评分指标为巡检时间间隔、故障记录、重点设备以及关键区域；计算设备巡检优先级，若定期巡检制作最佳巡检计划表时，设备实时故障报警，则评分记为10分，否则记为0分；若设备s上次巡检时间间隔为5/4ts，其中ts为设备s的巡检周期，则评分记为2分，否则记为0分；查看最近3次巡检记录，若有故障记录，则根据时间由近到远评分分别记为3分、2分、1分，否则记为0分；若设备属于重点设备，则评分记为3分，否则记为0分；若设备位于关键区域，则评分记为3分，否则记为0分；根据预设权重将四项评分指标进行加权求和以得到设备的巡检优先级分值；计算全部区域内所有设备的累计巡检优先级分值之和，记为pall；预先确定本次巡检的时间限制t，并通过实验得到单个区域内执行巡检的平均时间t，同时计算本次最多巡检的区域数量n＝[t/t]；将设备按区域分组，并计算每个区域内设备的累计优先级分值p1、p2、p3、p4；选择n个累计优先级分值最大的区域作为本次巡检区域；若累计优先级分值接近，则选择区域内重点设备数量较多的区域；若pall较大，则适当放宽时间限制，增加巡检区域数量；输出确定的n个巡检区域，生成本次最佳巡检计划表。
8、作为本专利技术所述基于故障预测和图像识别的设备智能巡检方法的一种优选方案，其中：若巡检区域的数量n＝1，则执行对应区域的逐台保护屏柜的检查操作包括以下步骤：查询此巡检区域内所有保护屏柜设备编号，并扫描保护屏柜条形码以读取设备信息；若巡检区域为变压器区，则检查外观、标签、接口是否有异常，同时打开门检查内部线路连接情况；最后测试运转，检查工作参数；若巡检区域为配电区，则检查外壳、门锁、标识是否损坏，并检测温度、湿度、噪声参数；最后模拟输入信号，测试保护屏柜的控制与保护功能；若巡检区域为控制室区，则检查连接线缆是否有磨损，并在通信端口接入测试信号以检查通信功能；最后模拟故障信号，测试保护屏柜的报警响应；若巡检区域为传输设备区，则检测端口传输质量和带宽利用率，发送测试数据包，并检查转发和通信功能；最后检查环境参数是否在工作范围内。
9、作为本专利技术所述基于故障预测和图像识别的设备智能巡检方法的一种优选方案，其中：制定最佳巡检路线包括以下步骤：将最佳巡检计划表中的设备划分为节点，并将节点之间的距离作为边权重；为每条边初始化一个信息素值，用来表示路径的吸引力；蚂蚁根据当前节点和边的信息素以及节点距离来选择下一个要访问的节点；蚂蚁完成一次路径后，根据路径距离更新经过的边的信息素值；引入全局信息素更新策略全局最优路径的信息素更新；当达到一定的迭代次数或经过多次迭代后，找到最优的路径；将找到的最优路径作为最佳巡检路线，依次执行最佳巡检路线的逐台保护屏柜检查操作。
10、作为本专利技术所述基于故障预测和图像识别的设备智能巡检方法的一种优选方案，其中：若外观无明显损坏且运行参数正常，但存在易修复的小问题，则将故障等级判断轻度故障，能够当场修复，巡检人员在现场快速处理该小问题；若外观无损坏但运行参数异常，或有部分组件损坏但未严重影响运转，则判断故障等级为中度等级，不能当场修复，在系统中生成设备维修单，并填写故障描述信息和故障等级以提交维修部门，同时将此故障设备在系统中的运行状态标记为故障；若外观严重损坏、核心部件故障、运行完全异常或设备无法启动，则判断故障等级为重度故障，设备无法修复，进行停运并等待维修，巡检人员添加警示标识，并上报管理层，同时通知项目技术人员进行处理。
11、作为本专利技术所述基于故障预测和图像识别的设备智能巡检方法的一种优选方案，其中：基于jetson nano的图像识别算法逐一对比端子排线路包括以下步骤：拍照获取保护屏柜端子排实际接线图，并使用opencv在图像上检测和定位端子排区域，对端子排区域进行分割和预处理以获取彩色图像；构建卷积神经网络模型，参考端子排图纸数据集训练；使用jetson nano加载模型并进行预测，输出端子排接线识别结果；根据端子排图纸，解析识别结果判断每个端子的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于故障预测和图像识别的设备智能巡检方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的基于故障预测和图像识别的设备智能巡检方法，其特征在于：所述巡检计划表的构建包括以下步骤：
3.如权利要求2所述的基于故障预测和图像识别的设备智能巡检方法，其特征在于：所述确定最佳巡检计划表中巡检区域的数量n包括以下步骤：
4.如权利要求2所述的基于故障预测和图像识别的设备智能巡检方法，其特征在于：所述若巡检区域的数量n＝1，则执行对应区域的逐台保护屏柜的检查操作包括以下步骤：
5.如权利要求2所述的基于故障预测和图像识别的设备智能巡检方法，其特征在于：所述制定最佳巡检路线包括以下步骤：
6.如权利要求1所述的基于故障预测和图像识别的设备智能巡检方法，其特征在于：所述故障等级的判断包括以下步骤：
7.如权利要求1所述的基于故障预测和图像识别的设备智能巡检方法，其特征在于：所述基于Jetson Nano的图像识别算法逐一对比端子排线路包括以下步骤：
8.一种基于故障预测和图像识别的设备智能巡检系统，基于权利要求
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～7任一所述的基于故障预测和图像识别的设备智能巡检方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7任一所述的基于故障预测和图像识别的设备智能巡检方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于故障预测和图像识别的设备智能巡检方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的基于故障预测和图像识别的设备智能巡检方法，其特征在于：所述巡检计划表的构建包括以下步骤：
3.如权利要求2所述的基于故障预测和图像识别的设备智能巡检方法，其特征在于：所述确定最佳巡检计划表中巡检区域的数量n包括以下步骤：
4.如权利要求2所述的基于故障预测和图像识别的设备智能巡检方法，其特征在于：所述若巡检区域的数量n＝1，则执行对应区域的逐台保护屏柜的检查操作包括以下步骤：
5.如权利要求2所述的基于故障预测和图像识别的设备智能巡检方法，其特征在于：所述制定最佳巡检路线包括以下步骤：
6.如权利要求1所述的基于故障预测和图像识别的设备智能巡检方法，其特征在于：所述故障...
【专利技术属性】
技术研发人员：王磊，张礼波，宁楠，黄力，晏丽丽，陈刚，邹瑞睿，付同福，夏添，郝丽萍，张广梅，杨敏雪，王永军，田雨，周兵，王东，张建行，何进锋，蔡顺香，喻绍鸿，庞钫晟，胡元赢，郑松，王涛，黄伟，黄照厅，牟楠，张雪清，朱皓，杨凯利，白加林，邬小坤，朱平，陈相吉，赵庆营，李洪波，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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