CN113191919A - 一种基于物联网的风电机组智能巡点检系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及监控领域，尤其涉及一种基于物联网的风电机组智能巡点检系统和方法。包括智能巡点检系统平台、智能巡检仪以及物联网传感器设备；所述智能巡点检系统平台，用于采集和存储设备及人员信息、制定巡检计划、部署巡检任务和巡检表，并将所有需要通知巡检人员的信息下发至所述智能巡检仪，用于实现智能巡点检；所述智能巡检仪，用于接收所述智能巡点检系统平台下发的巡检任务和巡检表、并将采集的数据上传至所述智能巡点检系统平台，并对巡检人员的人员信息进行识别及授权管理；所述物联网传感器设备，包括设置在风机设备上的智能扭矩检测仪、智能免爬器、智能电子门锁、智能手表、智能安全帽、智能止跌扣和电子标签。旨在解决巡视检查的到位率、规范化、及时性等问题，并及时发现风电机组的隐患，提高了设备的安全。

Description

一种基于物联网的风电机组智能巡点检系统和方法
技本领域
本发明涉及监控领域，尤其涉及一种基于物联网的风电机组智能巡点检系统和方法。
背景技术
风能作为一种可再生能源将发挥其重要作用。随着各行业的技术进步和政策引导，风能行业实现了快速发展，中国的风力发电装机容量稳居世界第一。风能行业的体量如此之大，但是目前设备的巡检、巡视管理工作主要依靠巡检人员定期定时的人工巡检。
而传统的风力发电机组巡点检工作主要采用手工纸记录的方式，不仅工作量巨大，效率低下，而且纸质的缺陷报告书也不易保存、检索和进行统计分析，而且人员的工作责任心对巡点检工作的质量影响严重，但是设备的安全运行在很大程度上依赖于巡点检和定检工作。此外，传统的巡点检主要靠人员记录，没有辅助设备参与记录过程数据，所以整个巡点检过程容易作弊且不易于管理，不利于提升巡点检效率。因此，如何确保巡检人员进行定期定时的现场巡检，并提高巡检的效率，是一个亟待解决的问题。
发明内容
本发明的主要目的是提供一种基于物联网的风电机组智能巡点检系统和方法，利用物联网传感器设备组成巡点检系统并设计巡检流程的控制方法。旨在解决巡视检查的到位率、规范化、及时性等问题，并及时发现风电机组的隐患，提高了设备的安全。
为实现上述目的，本发明提供的一种基于物联网的风电机组智能巡点检系统和方法，包括智能巡点检系统平台、智能巡检仪以及物联网传感器设备；
所述智能巡点检系统平台，用于采集和存储设备及人员信息、制定巡检计划、部署巡检任务和巡检表，并将所有需要通知巡检人员的信息下发至所述智能巡检仪，用于实现智能巡点检；
所述智能巡检仪，用于接收所述智能巡点检系统平台下发的巡检任务和巡检表、采集物联网传感器设备的数据，对巡检人员的人员信息进行识别及授权管理；
所述物联网传感器设备，包括智能扭矩检测仪、智能免爬器、人脸识别仪、智能电子门锁、智能手表、智能安全帽、智能止跌扣和电子标签。
进一步，智能巡点检系统平台还根据标准OPC协议设计端口，便于接入集控中心管理系统；
进一步，智能巡点检系统平台还用于根据智能巡检仪返回的数据对工单的时间，完成度进行评价并作为对巡检人员工作的综合评价，进而提升巡点检任务的工作质量和巡检人员的工作效率；
进一步，智能巡点检系统平台还根据巡检任务里制定的开票人员信息对所述智能巡检仪、智能免爬器和智能电子门锁进行远程授权，保证巡点检任务中巡检人员与开票人员的一致性，如果一致，则智能免爬器和智能电子门锁的钥匙都可用；否则不能使用，并且把不一致的结果在平台客户端进行报警，并在工作票中打印说明。并对整个巡点检过程的监管。
进一步，所述智能巡检仪，配置高精度GPS、无线蓝牙、NFC、RFID超高频、摄像头功能；
进一步，智能巡检仪配置GPS，用于记录巡检人员的行动轨迹，并配置摄像头记录巡检人员的的巡检影像，并通过各通讯端口与所述物联网传感器设备进行通信实现数据采集；
进一步，智能巡检仪接入风电场光纤环网，将采集到的数据上传至智能系统平台；
进一步，所述物联网传感器设备，通过智能扭矩检测仪采集连接螺栓扭矩后传递给智能巡检仪，通过智能巡检仪将数据传递给智能巡点检系统平台，并通过智能手表采集巡检人员的身体健康数据，当判断身体健康数据不合格后，限制进入风机的权限并向巡检人员和集控中心管理系统发出警告。
进一步，通过智能巡检仪采集包括设备齿轮箱油位、轴承齿面润滑脂显示照片以及油温和轴承温度显示的图像信息，传递智能巡点检系统平台，所述智能巡点检系统平台提取图像的数字信息，并将数字信息与图像按照设备的编号自动插入巡点检的标准化模板中对应位置。
为了解决上述的技术问题，本发明进一步提出了一种智能巡点检方法，所述智能巡点检方法包括以下步骤：
所述智能巡点检方法，包括巡检逻辑和根据采集的数据进行故障预警方法；
进一步，巡检逻辑包括巡检过程中物联网传感器设备使用权限比对和人脸识别比对逻辑，保证巡检人员与开票人员一致性；
进一步，故障预警方法包括利用图像识别方法对特定部件巡检位置运行状态自动识别和利用历史数据与实时数据的在线学习功能预测故障时间；
进一步，图像识别方法采用深度学习中具有代表性的卷积神经网络方法，通过输入部件特定部位正常运行状态图片，即可输出拍摄的照片是否满足运行要求，给出判断结果；
进一步，风电机组包括齿轮箱、发电机、主轴承以及叶片的历史运行数据和巡检记录数据，利用机器学习中的监督学习方法，预测风电机组故障时间，为业主提供强有力的参考依据；
本发明的有益效果是：根据风电场设备巡检流程，借助物联网传感器设备全面采集人员和设备的运行信息，对整个流程设计系统平台进行标准化，并利用机器学习和深度学习算法对巡检结果给出准确结论。本发明提高了风电场安全巡检工作的效率，完善了风电场的安全管理体系，有效的避免和预防安全事故的发生和人员财产损失，确保风电场安全运行。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1是本发明基于物联网的风电机组智能巡点检系统平台结构图。
图2是本发明基于物联网的风电机组智能巡点检方法示意图。
图3是本发明基于物联网的风电机组智能巡点检物联网传感器设备拓扑图。
图4是本发明基于物联网的风电机组智能巡点检流程示意图。
图5是本发明OCM算法流程图；
图6是本发明OCM残差模块流程图；
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供一种基于物联网的风电机组智能巡点检系统平台结构图，参照图1结合图2所示，所述智能巡点检系统包括智能巡点检系统平台300，智能巡检仪400，以及运行具有智能巡点检软件的服务器500；
所述智能巡点检系统平台300，主要包括系统客户端100和数据库200，用于前端的数据展示和后台的数据采集、存储和数据交互；
所述智能巡检仪400，用于接收所述智能巡点检系统平台300下达的检查表、巡检任务和授权指令，根据所述智能巡点检系统平台300下达的巡检任务，获取需到达的巡查点以及与所述巡查点对应的巡检指引和检查表。
运行具有智能巡点检软件的服务器500，设计了机器学习和深度学习算法，分别用于利用数据的设备故障预警520和利用图像识别510给出照片的匹配结果，此外采用基于改进OCTAVE神经网络模型，将巡检数据和照片自动插入到对应巡检表中的设备标签中。运行具有智能巡点检软件的服务器500包括进行巡检逻辑和根据采集的数据进行故障预警方法；巡检逻辑包括巡检过程中物联网传感器设备使用权限比对和人脸识别比对逻辑，保证巡检人员与开票人员一致性；故障预警方法包括利用图像识别方法对特定部件巡检位置运行状态自动识别和利用历史数据与实时数据的在线学习功能预测故障时间；图像识别方法采用深度学习中具有代表性的卷积神经网络方法，通过输入部件特定部位正常运行状态图片，即可输出拍摄的照片是否满足运行要求，给出判断结果；风电机组包括齿轮箱、发电机、主轴承以及叶片的历史运行数据和巡检记录数据，利用机器学习中的监督学习方法，预测风电机组故障时间，为业主提供强有力的参考依据；
参见图5所示，图像识别510中主要是采用基于改进OCTAVE神经网络模型，即 OCM(Octave Convention Multilayer Perceptron)模型，基于OCTAVE卷积层构建高频卷积核和低频卷积核；在高频卷积核中间加入一个多层感知机来增强高频特征对图片细节的表达；联合高频卷积核和低频卷积核的输入特征图形成了新的特征图。
高频特征图和低频特征图的转化拼接，特征信息融合，用公式表示为：
YH＝f(XH；ωH→H)+upsample(f(XL；ωL→H),2) (1)
YL＝f(XL；ωL→L)+f(pool(XH,2)；ωH→L) (2)
其中：f(X,K)表示卷积核为ω的卷积操作；upsample(X,K)表示参数为K的最邻近插值的上采样操作；pool(X,K)表示卷积核大小为K×K的平均池化操作。
当OCM算法对输入的特征图处理时，特征信息经过不同的操作转化得到高频特征图和低频特征图，之后将高低频特征图的特征通道看成一个特征，对空间维度上的每一个像素应用一个全连接层，进行特征通道间信息整合，其公式表示为：
Figure RE-GDA0003128611690000041
其中：n是感知器的层数；(i,j)代表像素在特征图中的索引，即高度和宽度；xi,j表示在(i,j)位置的输入像素；k被用来索引特征图的通道。
参见图6，OCM算法具体可以表示为：当高频特征图和低频特征图共同进入到残差模块，高频特征图和低频特征图会进行1×1的卷积操作，同时也会通过两次OCM算法.通过OCM算法的高频特征图和低频特征图与1×1卷积后的特征图进行拼接融合成新的高频特征图和低频特征图.这种类似的操作会在残差模块中重复N-1次，但是此时并不会进行1×1的卷积操作.通过OCM算法的高频特征图和低频特征图会与原特征图进行拼接融合成新的高频特征图和低频特征图.在经过残差模块后，高频特征图进行池化操作，调整为与低频特征图相同的形状大小。再和低频特征图拼接为4×4×640 的特征图，进而输出图片匹配的不确定度。
所述物联网传感器设备4i0(i＝1,2,…,8)，用于采集设备运行数据、巡检人员健康数据、生物特性识别、部件标记和读取数据功能。
在本实施案例中，智能巡点检系统平台300的数据库200中预置有风电机组安全管理标准规范，并根据所述安全管理标准规范，制定标准巡检方案，并由标准巡检方案快速生成符合具体风电机组实际要求的智能巡点检方案，设计成符合风电机组实际要求的巡检方案部署为检查表、巡检任务和授权指令。
进一步参见图1，所述数据库200中的数据主要包括人员和设备信息；数据库200与运行具有智能巡点检软件的服务器500进行数据交互，主要包括将采集到的大部件运行数据和照片输入给运行具有智能巡点检软件的服务器500，运行具有智能巡点检软件的服务器再将计算结果返回给数据库200；
进一步参见图1，所述数据库200与智能巡检仪400进行数据交互，包括存储智能巡检仪400上传的所有传感器数据和输出授权指令给智能巡检仪400；
进一步参见图1，所述智能巡点检系统平台300，数据库200接收来自于集控中心000的生产任务指令和上报风电场巡检数据和报表功能；
在本实施案例中，智能巡点检系统平台300的客户端100，主要是用于查询和展示巡检任务过程中采集的数据和来自智能巡点检方法输出的结果；
进一步参见图1，所述智能巡点检系统平台300，还包括数据录入与查询110、计划管理120、工单管理130和系统设置及帮助140功能；
进一步参见图1，所述智能巡点检系统平台300中的数据录入与查询100，其录入功能为采集风电场巡检人员和运行人员的身份信息，两证信息(高空作业证和电工证)、风电机组大部件参数信息、工具信息；其查询功能包括人员信息、设备信息、巡检任务完成进度、巡检结果；
进一步参见图1，所述智能巡点检系统平台300中的计划管理120功能，包括根据集控中心000下发的任务增加任务、修改任务和删除任务、添加任务完成时间；
进一步参见图1，所述智能巡点检系统平台300中的工单管理130功能，包括工单编辑、添加巡检人员、工单下发推送、智能设备授权等；
进一步参见图1，所述智能巡点检系统平台300中的系统设置及帮助140功能，包括系统常规设置、风电场人员权限设置和系统使用说明文档。
进一步参见图1，所述智能巡点检系统平台300，将巡检任务下达给智能巡检仪400；
进一步参见图1，所述智能巡点检系统平台300，还用于对所述智能巡检仪400上报的检查表数据进行统计分析。
如图2所示，运行具有智能巡点检软件的服务器500中的智能巡点检软件包括了包括图像识别510和故障预警520；
所述运行具有智能巡点检软件的服务器500中的图像识别510，采用深度学习中卷积神经网络算法，利用python语言和Tensorflow平台中的Models库，对各大部件历史标准照片210训练模型，然后将巡检照片220作为模型的输入，即可输出巡检过程拍照检查的结果是否满足设备运行要求；
所述运行具有智能巡点检软件的服务器500中的故障预警520，采用机器学习中的监督学习算法，利用设备运行历史数据240作为训练集来训练模型，得到模型的权重，并用测试集数据来验证模型的准确性，得到优化模型后将巡检数据230输入模型即可得到大部件设备的故障预警结果，作为风电场运行的主要参考依据；
将上述过程中得到的图像识别510、故障预警520以及现场巡检照片220和巡检数据230，插入到标准化巡检表模板250中，最终可将所有数据展示到智能巡点检系统平台100中。
本实施案例提供的智能巡点检系统平台以及方法，通过结合智能巡点检系统平台和智能巡检仪，有效的解决巡视检查的到位率、规范化、及时性等问题，及时发现风电机组隐患，提高风电场运行安全。从而实现了检查工作的规范化和风电场运行标准化；大大提高了风电场安全巡检工作的效率，完善了风电场的安全管理体系，有效的避免和预防安全事故的发生和财务损失，确保风电场安全运行。
如图3和图4所示，其中图3为巡点检过程中使用的物联网传感器设备，图4为巡检任务的执行流程图。图3和图4为本发明基于物联网的风电机组智能巡点检的流程示意图，智能巡点检系统平台的基础上，还包括：
如图3所示，风电场巡检过程中使用的物联网传感器设备包括4i0(i＝1,2,…,8)，具体如下：智能门锁410、人脸识别仪420、电子安全帽430、智能止跌扣440、智能免爬器450、智能扭矩检测仪460、电子标签470和智能手表480；
进一步，所述物联网传感器设备均通过蓝牙、WIFI、NFC和以太网等通讯方式连接，所诉智能巡检仪400内置多种通讯硬件，满足上述物联网传感器设备的接入；
进一步，所述智能门锁410具有不可复制的唯一ID，本身无需布线也不需要电源而是由智能电子钥匙供电。从任务工单开始集成了对钥匙工作时限和权限管理，无源电子锁的数据管理，智能门锁配套的通用电子钥匙(带指纹识别，工单安排完后将工作票执行人的指纹授权下发给电子钥匙)。一个风电场配置几把电子钥匙即可，一方面可避免忘带货错带钥匙的尴尬局面，另一方面提高风电场日常维护的工作效率；
进一步，所述人脸识别仪420需要分别安装在控制中心和风机塔底，人脸识别会把识别结果显示在巡检仪上，共且上传至数据库。其中，控制中心一方面用于员工人脸信息采集保存数据库，另一方面用于巡检任务开始时的人脸信息采集并比对；风机塔底处的人脸识别仪420用于采集巡检人员信息来获取智能免爬器450的使用权限；
进一步，所述智能安全帽上具有摄像头，拍摄画面通过WIFI通讯接入风机无线网络，实时传输巡检人员的巡检画面，做到整个巡检流程可追溯；
进一步，所述智能止跌扣440配合安全带使用，与安全带连接，巡检人员站到智能免爬器450上时，必须用智能止跌扣440，当智能止跌扣440检测到已经连接后启动智能免爬器450，否则无法启动智能免爬器450；
进一步，所述智能免爬器450是在传统免爬器的基础上增加了与所述智能巡检仪400的通讯，必须通过智能巡点检系统平台和智能巡检仪400联合授权才可使用，在智能免爬器450上安装有人脸识别仪，利用人脸识别仪的结果上传至智能巡点检系统平台，智能巡点检系统平台再把授权命令通过光纤环网下发给智能免爬器450的系统控制器(PLC)，智能免爬器450的系统控制器(PLC)控制免爬器启停。
进一步，所述智能扭矩检测仪460为螺栓，用于风机主要部件的固定和连接，其内置应变片和蓝牙模块，可将数据上传至智能巡检仪400；
进一步，所述电子标签470，贴于风机组要部件上作为电子码，当智能巡检仪400贴到电子标签470上可以在毫秒级的时间里读取电子码，可以快速定位巡检点；
进一步，所述智能手表480，可时刻监测巡检人员的心率和血压等健康指标。
如图4所示，巡检方法中具体步骤如下：
步骤1301首先从智能巡点检系统平台300中的工单管理130确认选件人员；
步骤1302收到智能巡点检系统平台300部署巡检工作票、检查表、巡检任务；智能巡点检系统平台通过无线网络将巡检任务下发至智能巡检仪400。
步骤1303为巡检人员手中的智能巡检仪400收到巡检任务后，采集人脸识别仪的结果上传至智能巡点检系统平台，在智能巡点检系统平台中进行比对，再把比对结果下发至现场。
如果比对通过，则进入步骤1304，巡检人员将物联网智能设备使用权限开启，确认信息并在工作票签字；否则进入步骤1306将比对结果推送给智能巡点检系统平台进行处理；
步骤1305为巡检人员到达目标风机后(携带智能巡检仪400和智能门锁410的电子钥匙)，用授权的智能门锁钥匙开门，按照要求佩戴安全防护设备(电子安全帽430、安全带和智能止跌扣440准备登塔巡检，巡点检人员站在免爬器上；风机上主要部件均安装电子标签470，检查时先采集标签信息定位设备；智能巡检仪400记录巡检人员行程轨迹。
步骤1307为巡检人员站在智能免爬器450，通过智能免爬器450的人脸识别仪进行人脸信息采集和比对，如果通过则获取使用权限，进入步骤1308；如果不通过则进入步骤1306推送比对结果给智能巡点检系统平台，由智能巡点检系统平台安排的上级人员做相应处理；
步骤1308为巡点检人员挂好智能止跌扣440启动智能免爬器450，到达一层平台后对主要巡检点位中的螺栓进行检测，智能巡检仪400开启蓝牙功能连接智能扭矩检测仪460采集实时扭矩值。巡检人员采集每层塔筒法兰连接螺栓扭矩值，到达顶部时利用智能巡检仪400对扭缆处拍照；对齿轮箱油位和液压站油位进行拍照；对变桨轴承集油瓶、轴承和主轴承集油盒进行拍照；对机舱柜和变桨柜固定螺栓拍照；所有采集数据上传至系统平台数据库200；
步骤1309是根据巡检过程中采集到的数据和影像资料信息进行判断设备的运行状况是否满足继续运行的条件，如果满足要求则进入步骤1310；如果不满足要求则进入步骤1311；
步骤1310为巡检人员完成塔上巡检任务，准备下塔，挂好智能止跌扣440乘坐智能免爬器450达到塔底平台，恢复风机运行状态，锁好智能门锁410；
步骤1311需要根据现场选点检数据进行情况说明并制定检修计划。
所有采集数据和照片通过现场的光纤环网实时传送回控制中心服务器数据库200，巡检人员完成巡检任务后返回控制中心进行工作票核销，并点击“完成”按钮结束当前工单。
本实施例提供的基于物联网的风电机组智能巡点检方法，通过智能巡点检系统平台对所述智能巡检仪上报的检查表中的隐患信息进行处理和闭环管理，并结合有效的智能巡点检方法可有效的避免和预防安全事故的发生和财务损失，确保风电场安全运行。也为新能源发电企业的年度安全评估提供了准确的全面的基础数据，为各级风力发电企业部门和领导科学决策提供依据，提高新能源发电工程管理的效率和质量。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于物联网的风电机组智能巡点检系统，其特征在于，该系统包括：
智能巡点检系统平台、智能巡检仪以及物联网传感器设备；
所述智能巡点检系统平台，用于采集和存储设备及人员信息、制定巡检计划、部署巡检任务和巡检表，并将所有需要通知巡检人员的信息下发至所述智能巡检仪，用于实现智能巡点检；
所述智能巡检仪，用于接收所述智能巡点检系统平台下发的巡检任务和巡检表、并将采集的数据上传至所述智能巡点检系统平台，并对巡检人员的人员信息进行识别及授权管理；
所述物联网传感器设备，包括设置在风机设备上的智能扭矩检测仪、智能免爬器、智能电子门锁、智能手表、智能安全帽、智能止跌扣和电子标签。
2.按照权利要求1所述的系统，其特征在于，所述智能巡点检系统平台根据标准OPC协议设计端口接入集控中心管理系统。
3.按照权利要求1所述的系统，其特征在于，所述智能巡点检系统平台还根据巡检任务里制定的开票人员信息对所述智能巡检仪、智能免爬器和智能电子门锁的电子钥匙进行远程授权，确保巡点检任务中巡检人员与开票人员的一致性，如果一致，则智能免爬器和智能电子门锁的电子钥匙可用；否则不一致，并且把不一致的结果在平台客户端进行报警，并在工作票中打印说明。并对整个巡点检过程的监管。
4.按照权利要求1所述的系统，其特征在于，所述智能巡检仪，配置高精度GPS、无线蓝牙以及摄像头；通过GPS用于记录巡检人员的行动轨迹，配置摄像头记录巡检人员的巡检影像，并通过各通讯端口与所述物联网传感器设备进行通信实现数据采集；并将智能巡检仪接入风电场光纤环网，将采集到的数据上传至智能巡点检系统平台。
5.按照权利要求1所述的系统，其特征在于，所述物联网传感器设备，
通过智能扭矩检测仪采集连接螺栓扭矩后传递给智能巡检仪；
通过智能手表采集巡检人员的身体健康数据，当判断身体健康数据不合格后，限制进入风机的权限并向巡检人员和集控中心管理系统发出警告；
通过电子标签贴于风机组要部件上作为电子码，当智能巡检仪贴到电子标签上在毫秒级的时间里读取电子码，快速定位巡检点；
通过智能免爬器与所述智能巡检仪通讯，得到智能巡点检系统平台和智能巡检仪联合授权，才可以被电子钥匙打开，在智能免爬器上安装有人脸识别仪，利用人脸识别仪的结果上传至智能巡点检系统平台，智能巡点检系统平台再把授权命令通过光纤环网下发给智能免爬器的系统控制器，智能免爬器的系统控制器控制免爬器启停；
所述智能安全帽，检测巡检人员是否佩戴并通过智能巡检仪传递至智能巡点检系统平台；以及，
所述智能止跌扣检测是否通过所述智能止跌扣将安全带和钢丝绳固定环连接；
当智能安全帽与智能止跌扣均为检测正常后，智能巡点检系统平台授权智能免爬器启动。
6.按照权利要求1所述的系统，其特征在于，通过智能巡检仪采集包括设备齿轮箱油位、轴承齿面润滑脂显示照片以及油温和轴承温度显示的图像信息，传递至智能巡点检系统平台，所述智能巡点检系统平台提取图像的数字信息，并将数字信息与图像按照设备的编号自动插入巡点检的标准化模板中对应位置。
7.按照权利要求5所述的系统，其特征在于，所述物联网传感器设备还包括：人脸识别仪，所述人脸识别仪安装在风机塔底，人脸识别会把识别结果传递至智能巡检仪并在智能巡检仪上显示，同时上传至智能巡点检系统平台，其中，智能巡点检系统平台一方面用于员工人脸信息采集保存数据库，另一方面用于巡检任务开始时的人脸信息采集并比对；风机塔底处的人脸识别仪用于采集巡检人员信息来获取智能免爬器的使用权限。
8.按照权利要求1所述的系统，其特征在于，所述智能巡点检系统还包括运行具有智能巡点检软件的服务器，运行具有智能巡点检软件的服务器，用于利用采集数据的分析结果进行设备故障预警和利用图像识别给出照片的匹配结果，并采用基于改进OCTAVE神经网络模型，将巡检数据和照片自动插入到对应巡检表中的设备标签中。
9.按照权利要求8所述的系统，其特征在于，所述智能巡点检系统平台，包括系统客户端和数据库，通过系统客户端用于前端的数据展示，通过数据库用于后台的数据采集后进行存储；数据库与运行具有智能巡点检软件的服务器进行数据交互，包括将采集到的大部件运行数据和照片输入给运行具有智能巡点检软件的服务器，运行具有智能巡点检软件的服务器再将计算结果返回给数据库。
10.一种基于物联网的风电机组智能巡点检方法，其特征在于，采用权利要求1～9任意一项的所述系统，包括如下的步骤：
步骤1301，从智能巡点检系统平台中的工单管理确认选件人员；
步骤1302，智能巡点检系统平台部署巡检工作票、检查表以及巡检任务，并通过无线网络将巡检任务下发至智能巡检仪；
步骤1303，巡检人员手中的智能巡检仪收到巡检任务后，采集人脸识别仪的结果上传至智能巡点检系统平台，在智能巡点检系统平台中进行比对，再把比对结果下发至现场；
如果比对通过，则进入步骤1304，为巡检人员将物联网智能设备使用权限开启，否则进入步骤1306将比对结果推送给智能巡点检系统平台进行处理；
步骤1305，巡检人员到达目标风机后，携带智能巡检仪和智能门锁的电子钥匙，用授权的智能门锁钥匙开门，并检测是否按照要求佩戴安全防护设备，巡点检人员站在免爬器上；风机上待检测部件均安装电子标签，检查时先采集标签信息定位设备；智能巡检仪记录巡检人员行程轨迹；
步骤1307，巡检人员站在智能免爬器，通过智能免爬器的人脸识别仪进行人脸信息采集和比对，如果通过则获取使用权限，进入步骤1308；如果不通过则进入步骤1306推送比对结果给智能巡点检系统平台，由智能巡点检系统平台安排的上级人员做相应处理；
步骤1308，巡点检人员挂好智能止跌扣启动智能免爬器，到达一层平台后对巡检点位中的螺栓进行检测，智能巡检仪开启蓝牙功能连接智能扭矩检测仪采集实时扭矩值，巡检人员采集每层塔筒法兰连接螺栓扭矩值，到达顶部时利用智能巡检仪对扭缆处拍照；对齿轮箱油位和液压站油位进行拍照；对变桨轴承集油瓶、轴承和主轴承集油盒进行拍照；对机舱柜和变桨柜固定螺栓拍照；所有采集数据上传至系统平台数据库；
步骤1309，根据巡检过程中采集到的数据和影像资料信息进行判断设备的运行状况是否满足继续运行的条件，如果满足要求则进入步骤1310；如果不满足要求则进入步骤1311；
步骤1310，巡检人员完成塔上巡检任务，准备下塔，挂好智能止跌扣乘坐智能免爬器达到塔底平台，恢复风机运行状态，锁好智能门锁；
步骤1311需要根据现场选点检数据进行情况说明并制定检修计划。
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