CN109443812A - 基于图像数据的暖通空调设备故障诊断方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于图像数据的暖通空调设备故障诊断方法，其中方法包括：步骤S1：采集设备信息和设备运行时的设备图像；步骤S2：根据设备信息提取该设备未故障时不同工况下的标准图像；步骤S3：比对采集得到的运行时的设备图像与提取的标准图像，若所述设备图像与所有的标准图像的相似度均小于阈值，则执行步骤S4：步骤S4：输出诊断结果为设备发生故障。与现有技术相比，本发明诊断所需数据仅为图像数据，种类较少且易于获得，克服了设备运行参数难以获取的现状，独立于现有自控系统，无需对现有监控平台进行更新改造，可直接应用于实际暖通空调系统监控平台。

Description

基于图像数据的暖通空调设备故障诊断方法及系统

技术领域

本发明涉及一种诊断方法，尤其是涉及一种基于图像数据的暖通空调设备故障诊断方法及系统。

背景技术

随着城市化的进展，建筑面积和能耗日益增加，建筑节能变得越来越不容忽视。暖通空调系统包含了一定数量的子系统和大量的元部件，具有设备多样、组成复杂的特点，在建筑运行过程中产生了大部分能耗，其设备故障现象也频频发生，若维护检修不及时将导致能源浪费，室内舒适度下降和设备使用寿命缩短等不良后果。由此可见，对暖通空调系统进行及时的故障检测与诊断是减少建筑能耗的重要措施。

智能建筑的兴起使得建筑自动化系统及能源管理与控制系统得到不断的开发提高及工程应用，为暖通空调系统故障诊断的自动实现提供了重要的信息基础。然而，现有的这些管理系统还存在很多弊端：实际使用率较低，基本处于荒废状态；监测数据单一，很少包含设备运行参数；数据质量差，存在数据标识混乱，误报等情况。例如传统的暖通空调系统故障诊断方法大多需要大量的设备运行参数，如对空调箱的故障诊断需要送回风温度，风量等等。但在实际建筑中，其管理系统所提供的该类数据具有维度低，质量差等问题，阻碍了传统故障诊断方法在实际建筑中的广泛应用。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于图像数据的暖通空调设备故障诊断方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于图像数据的暖通空调设备故障诊断方法，包括：

步骤S1：采集设备信息和设备运行时的设备图像；

步骤S2：根据设备信息提取该设备未故障时不同工况下的标准图像；

步骤S3：比对采集得到的运行时的设备图像与提取的标准图像，若所述设备图像与所有的标准图像的相似度均小于阈值，则执行步骤S4：

步骤S4：输出诊断结果为设备发生故障。

所述步骤S1具体包括：

步骤S11：采集设备的铭牌信息，并基于设备的铭牌信息获取设备信息；

步骤S12：采集设备运行时的设备图像，其中所述设备图像至少包括可见光图像和红外图像。

所述步骤S3包括：

步骤S31：选择第一组工况下的标准图像；

步骤S32：比对采集得到的运行时的设备图像与选择的标准图像，若相似度小于阈值，则执行步骤S33，如为是，则输出诊断结果为设备未发生故障；

步骤S33：判断当前选择的是否为最后一组工况下的诊断结果为设备发生故，若为是，则执行步骤S4，若为否，则执行步骤S34；

步骤S34：选择下一组工况下的标准图像，并执行步骤S32。

所述步骤S2中，提取的任一工况下的标准图像均包括可见光图像和红外图像。

所述步骤S1中，采集的设备信息包括铭牌信息和位置信息，设备运行时的设备图像包括可见光图像和红外图像；

所述步骤S2具体为：根据设备信息提取该设备指定位置未故障时不同工况下的标准图像。

一种基于图像数据的暖通空调设备故障诊断系统，包括：

设备信息采集模块，用于采集空调设备的铭牌信息和位置信息；

图像数据采集模块，用于采集空调设备的可见光图像和红外图像；

故障诊断模块，分别与设备信息采集模块和图像数据采集模块连接，用于接收设备铭牌信息和位置信息，可见光图像和红外图像，进行故障诊断并输出诊断结果。

所述设备信息采集模块包括：

设备位置信息采集单元，用于采集各个设备位于建筑的精确位置信息，包括其所处楼层、所处机房位置等；

设备铭牌信息采集单元，用于采集各个设备的铭牌信息。

所述图像数据采集模块包括：

可见光图像传感器，用于按设定频率采集设备的可见光图像数据；

红外图像传感器，用于按设定频率采集设备的红外图像数据，其中，该红外图像与所述可见光图像为同一位置同一角度下采集得到；

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

1)诊断所需数据仅为图像数据，种类较少且易于获得，克服了设备运行参数难以获取的现状，独立于现有自控系统，无需对现有监控平台进行更新改造，可直接应用于实际暖通空调系统监控平台。

2)基于图像数据的暖通空调设备故障诊断系统，降低了对数据种类要求的同时，在实际工程中更具有适用性。

3)在大数据时代，利用大量图像数据，采用机器学习算法，对空调设备进行故障诊断，可实现自动化诊断，大幅节省人力成本并提高工作效率。

4)无接触地对设备进行图像数据的采集，该系统在诊断过程不对暖通空调系统运行产生影响，可实现其安全可靠的监测与故障诊断。

附图说明

图1为本发明方法的主要步骤流程示意图；

图2为本发明基于图像数据的暖通空调设备故障诊断系统组成结构的总体示意图；

图3为本发明基于图像数据的暖通空调设备故障诊断系统计算流程图；

其中：1、设备信息采集模块，2、设备位置信息采集单元，3、设备铭牌信息采集单元，4、图像数据采集模块，5、可见光图像传感器，6、红外图像传感器，7、故障诊断模块，8、故障诊断规则单元，9、诊断结果输出单元。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

一种基于图像数据的暖通空调设备故障诊断方法，如图1所示，包括：

步骤S1：采集设备信息和设备运行时的设备图像，具体包括：

步骤S11：采集设备的铭牌信息和位置信息，并基于设备的铭牌信息获取设备信息；

步骤S12：采集设备运行时的设备图像，其中设备图像至少包括可见光图像和红外图像。

优选的，采集的设备信息包括铭牌信息和位置信息，设备运行时的设备图像包括可见光图像和红外图像。

步骤S2：根据设备信息提取该设备未故障时不同工况下的标准图像，优选的，步骤S2中，提取的任一工况下的标准图像均包括可见光图像和红外图像；具体为：根据采集的设备信息提取该设备指定位置未故障时不同工况下的标准图像。

步骤S3：比对采集得到的运行时的设备图像与提取的标准图像，若设备图像与所有的标准图像的相似度均小于阈值，则执行步骤S4，具体的，包括：

步骤S31：选择第一组工况下的标准图像；

步骤S32：比对采集得到的运行时的设备图像与选择的标准图像，若相似度小于阈值，则执行步骤S33，如为是，则输出诊断结果为设备未发生故障；

步骤S33：判断当前选择的是否为最后一组工况下的诊断结果为设备发生故，若为是，则执行步骤S4，若为否，则执行步骤S34；

步骤S34：选择下一组工况下的标准图像，并执行步骤S32。

步骤S4：输出诊断结果为设备发生故障。

为了实现上述方法设计的一种基于图像数据的暖通空调设备故障诊断系统，如图2和图3所示，包括：

设备信息采集模块1，用于采集空调设备的铭牌信息和位置信息；

图像数据采集模块4，用于采集空调设备的可见光图像和红外图像；

故障诊断模块7，分别与设备信息采集模块1和图像数据采集模块4连接，用于接收设备铭牌信息和位置信息，可见光图像和红外图像，进行故障诊断并输出诊断结果。

如图2所示，一种基于图像数据的暖通空调设备故障诊断系统包括三个子运行模块：设备信息采集模块1、图像数据采集模块4、故障诊断模块7。该故障诊断系统利用采集到的设备位置信息、铭牌信息、图像数据，采用图像处理算法，对比设备运行图像数据和标准图像，给出设备是否发生故障的诊断结果，以实现对暖通空调系统设备运行状态的监控及为暖通空调系统设备故障的及时排除提供相应的信息支撑。

设备信息采集模块1是本发明的设备基础信息采集端，用于采集暖通空调设备的基础信息并输入到故障诊断模块7，空调设备基础信息包括设备铭牌信息采集单元，设备所处建筑位置信息，下面对每个单元进行说明：

1)设备位置信息采集单元2，采集设备所处建筑的位置信息，在故障诊断模块7中根据设备位置信息调用其标准图像，并在故障发生时准确输出故障点具体位置；

2)设备铭牌信息采集单元3，采集设备的铭牌信息，可提供设备正常运行温度范围，为故障诊断模块7中阈值的设定提供相应的依据。设备铭牌信息与位置信息一一对应，由设备信息采集模块输出。

图像数据采集模块4是本发明的图像数据采集端，包括其可见光图像传感器、红外图像传感器和图像位置信息采集单元，下面对每个部分进行说明：

1)可见光图像传感器5，所采集到的可见光图像数据用于故障诊断模块7中的故障诊断对于一些没有明显温度特征的故障类型，需要利用可见光图像进行判别，例如水泵漏水、保温层破损等。

2)红外图像传感器6，所采集到的红外图像数据用于故障诊断模块7中的设备故障诊断。设备的红外图像可以提供设备当前运行状态的温度，利用设备的温度特征可完成某些故障类型的判断，例如电机是否发生过热(其温度是否高过限值)，冷冻水管是否发生漏水(水管表面是否出现裂缝而造成温度突变)、送风口是否发生堵塞(送风口温度分布是否不均匀)等；

故障诊断模块7是本发明的故障诊断主体，用于接收设备信息采集模块1中的设备位置信息和铭牌信息，图像数据采集模块2中的图像数据，采用图像处理算法，根据设备的图像数据进行其运行状态的监控，并输出诊断结果。该模块包括故障诊断规则单元和诊断结果输出单元，如图3所示，具体运行步骤为：

1)故障诊断规则单元8接收设备信息采集模块1中的设备铭牌信息、位置信息，根据设备位置信息调用其特定设备的标准可见光和红外图像，根据设备铭牌信息设定诊断规则(比如阈值的设定)，分别进行可见光和红外图像运行数据和标准数据的分析对比，最终输出单个设备的运行工况、运行状态(正常或故障)和位置信息；

3)诊断结果输出单元9用于接收故障诊断规则单元8的诊断结果并显示，在故障发生时发出警报。

综上所述，本发明故障诊断系统针对当下暖通空调设备运行参数难以获取的现状，创新性的提出一种基于图像数据的故障诊断系统，利用巡检机器人或机房固定摄像机采集的设备可见光及红外图像数据，辅以设备位置和铭牌信息等基础信息，采用图像处理算法，对暖通空调设备运行状态进行自动诊断，有效指导楼宇维护管理人员进行故障排查，减少能源浪费点，从而达到建筑节能的目的。

Claims (8)

1.一种基于图像数据的暖通空调设备故障诊断方法，其特征在于，包括：

步骤S1：采集设备信息和设备运行时的设备图像；

步骤S2：根据设备信息提取该设备未故障时不同工况下的标准图像；

步骤S3：比对采集得到的运行时的设备图像与提取的标准图像，若所述设备图像与所有的标准图像的相似度均小于阈值，则执行步骤S4：

步骤S4：输出诊断结果为设备发生故障。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像数据的暖通空调设备故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：

步骤S11：采集设备的铭牌信息和位置信息，并基于设备的铭牌信息获取设备信息；

步骤S12：采集设备运行时的设备图像，其中所述设备图像至少包括可见光图像和红外图像。

3.根据权利要求2所述的一种基于图像数据的暖通空调设备故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

步骤S31：选择第一组工况下的标准图像；

步骤S32：比对采集得到的运行时的设备图像与选择的标准图像，若相似度小于阈值，则执行步骤S33，如为是，则输出诊断结果为设备未发生故障；

步骤S33：判断当前选择的是否为最后一组工况下的诊断结果为设备发生故，若为是，则执行步骤S4，若为否，则执行步骤S34；

步骤S34：选择下一组工况下的标准图像，并执行步骤S32。

4.根据权利要求3所述的一种基于图像数据的暖通空调设备故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S2中，提取的任一工况下的标准图像均包括可见光图像和红外图像。

5.根据权利要求3所述的一种基于图像数据的暖通空调设备故障诊断方法，其特征在于，

所述步骤S1中，采集的设备信息包括其铭牌信息和位置信息，设备运行时的设备图像包括可见光图像和红外图像；

所述步骤S2具体为：根据设备信息提取该设备指定位置未故障时不同工况下的标准图像。

6.一种实现权利要求5所述的方法的系统，其特征在于，包括：

设备信息采集模块，用于采集空调设备的铭牌信息；

图像数据采集模块，用于采集空调设备的可见光图像和红外图像；

故障诊断模块，分别与设备信息采集模块和图像数据采集模块连接，用于接收设备信息，可见光图像和红外图像，，进行故障诊断并输出诊断结果。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述设备信息采集模块包括：

设备位置信息采集单元，用于采集各个设备位于建筑的精确位置信息，包括其所处楼层、所处机房位置等；

设备铭牌信息采集单元，用于采集各个设备的铭牌信息。

8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述图像数据采集模块包括：

可见光图像传感器，用于按设定频率采集设备的可见光图像数据；

红外图像传感器，用于按设定频率采集设备的红外图像数据，其中，该红外图像与所述可见光图像为同一位置同一角度下采集得到。