CN113763443A - 一种用于燃气轮机的部件监控系统 - Google Patents

一种用于燃气轮机的部件监控系统 Download PDF

Info

Publication number
CN113763443A
CN113763443A CN202111313182.4A CN202111313182A CN113763443A CN 113763443 A CN113763443 A CN 113763443A CN 202111313182 A CN202111313182 A CN 202111313182A CN 113763443 A CN113763443 A CN 113763443A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image data
gas turbine
determining
acquisition
module
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202111313182.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113763443B (zh
Inventor
王鹂辉
卢涛
韩飞
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hebei sanen oil and Gas Engineering Technology Service Co.,Ltd.
Original Assignee
Beijing Borui Tianyang Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Borui Tianyang Technology Co ltd filed Critical Beijing Borui Tianyang Technology Co ltd
Priority to CN202111313182.4A priority Critical patent/CN113763443B/zh
Publication of CN113763443A publication Critical patent/CN113763443A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113763443B publication Critical patent/CN113763443B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • G06T7/33—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using feature-based methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T19/00—Manipulating 3D models or images for computer graphics
    • G06T19/20—Editing of 3D images, e.g. changing shapes or colours, aligning objects or positioning parts
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/80—Geometric correction
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • H04N7/181—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a plurality of remote sources
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04Q—SELECTING
    • H04Q9/00—Arrangements in telecontrol or telemetry systems for selectively calling a substation from a main station, in which substation desired apparatus is selected for applying a control signal thereto or for obtaining measured values therefrom
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10048—Infrared image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10116—X-ray image

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Architecture (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明涉及燃气轮机监测技术领域，具体公开了一种用于燃气轮机的部件监控系统，所述系统包括总控端和至少两个采集端，所述总控端用于获取燃气轮机的三维模型，基于所述三维模型确定燃气轮机的形变阈值；接收采集端定时上传的图像数据，对所述图像数据进行场景配准；根据图像获取距离对场景配准后的图像数据进行几何畸变校正处理，得到场景相同的图像数据；基于所述场景相同的图像数据确定形变幅度，比对所述形变幅度和所述形变阈值，根据比对结果确定燃气轮机风险概率。本发明在原有的监控技术上，增设了基于图像数据的监控，新的监控方式为提高监控能力提供了新的途径，变于推广使用。

Description

一种用于燃气轮机的部件监控系统
技术领域
本发明涉及燃气轮机监测技术领域，具体是一种用于燃气轮机的部件监控系统。
背景技术
燃气轮机（GasTurbine）是以连续流动的气体为工作物质带动叶轮高速旋转，将燃料的能量转变为有用功的内燃式动力机械，是一种旋转叶轮式热力发动机。燃气轮机乃国之重器，是衡量一个国家工业实力的重要指标。燃机有两个最主要的应用领域，即地面燃机和飞机发动机，二者均关系到国计民生和国家安全。因此，对于燃气轮机的工作过程是一定需要监控的。
现有的燃气轮机监控过程大都是借助物理数据，这需要大量的传感设备，它会变相的提高燃气轮机的成本，更重要的是，它将燃气轮机的监控过程限制在了物理检测层面，使得提高监控能力转变为了提高传感器性能，这样的后果是，当传感器能力达到一定程度时，再提高性能将会花费数倍的成本。
发明内容
本发明的目的在于提供一种用于燃气轮机的部件监控系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种用于燃气轮机的部件监控系统，所述系统包括：
总控端，用于获取燃气轮机的三维模型，对所述三维模型进行物理分析，确定燃气轮机的形变阈值；将预设的波段范围向采集端发送，接收采集端定时上传的图像数据，对所述图像数据进行场景配准；根据图像获取距离对场景配准后的图像数据进行几何畸变校正处理，得到场景相同的图像数据；基于所述场景相同的图像数据确定形变幅度，比对所述形变幅度和所述形变阈值，根据比对结果确定燃气轮机风险概率；
至少两个采集端，用于获取工作区域内的音频信息，根据燃气轮机的启动时间所述音频信息进行相位转换；将相位转换后的音频信息与预设的参考音频进行比对，确定图像采集频率；接收总控端发送的波段范围，基于所述图像采集频率和所述波段范围获取图像数据；打包并向总控端定时上传所述图像数据。
作为本发明进一步的方案：所述总控端包括：
物理分析模块，用于获取燃气轮机的三维模型，对所述三维模型进行物理分析，确定燃气轮机的形变阈值；
场景配准模块，用于将预设的波段范围向采集端发送，接收采集端定时上传的图像数据，对所述图像数据进行场景配准；
校正模块，用于根据图像获取距离对场景配准后的图像数据进行几何畸变校正处理，得到场景相同的图像数据；
概率确定模块，用于基于所述场景相同的图像数据确定形变幅度，比对所述形变幅度和所述形变阈值，根据比对结果确定燃气轮机风险概率。
作为本发明进一步的方案：所述至少两个采集端包括：
相位转换模块，用于获取工作区域内的音频信息，根据燃气轮机的启动时间所述音频信息进行相位转换；
频率确定模块，用于将相位转换后的音频信息与预设的参考音频进行比对，确定图像采集频率；
图像获取模块，用于接收总控端发送的波段范围，基于所述图像采集频率和所述波段范围获取图像数据；
图像传输模块，用于打包并向总控端定时上传所述图像数据。
作为本发明进一步的方案：所述场景配准模块包括：
特征提取单元，用于确定波段范围，根据所述波段范围获取图像数据，对所述图像数据进行特征提取，得到特征点；
匹配单元，用于对所述特征点进行相似性度量，确定相互匹配的特征点对；
坐标变换单元，用于根据所述匹配的特征点对，得到图像空间坐标变换参数；
第一处理执行单元，用于基于所述坐标变换参数对所述图像数据进行图像配准。
作为本发明进一步的方案：所述特征提取单元包括：
识别子单元，用于依次对所述图像数据进行轮廓识别，得到特征轮廓；
重心确定子单元，用于根据所述特征轮廓获取特征区域，确定所述特征区域的重心，标记与所述重心距离最近的像素点；
曲率比对子单元，用于获取特征轮廓边界点的轮廓曲率，当所述轮廓曲率大于预设的曲率阈值时，标记像素点；
标记读取子单元，用于读取标记的像素点，得到特征点。
作为本发明进一步的方案：所述重心确定子单元包括：
边界点提取子单元，用于确定所述特征轮廓在预设的检测方向上距离最远的两个像素点，并计算其距离；其中，所述检测方向至少一个；
几何计算子单元，用于获取所述特征区域内的像素点的总数，根据所述总数与所述距离确定轮廓重心；
圆形检测子单元，用于以重心为圆心，持续增加检测半径，当检测区域内有像素点时，标记相应的像素点并停止检测。
作为本发明进一步的方案：所述校正模块包括：
相似度计算单元，用于获取特征轮廓，将所述特征轮廓与预设的参考轮廓进行比对，计算相似度；
参照物识别单元，用于根据所述相似度确定特征轮廓中的参照物轮廓；
比例尺计算单元，用于计算参照物轮廓的像素点数，根据所述参照物轮廓的像素点数与图像数据的总像素点确定比例尺，并根据所述比例尺确定图像获取距离；
第二处理执行单元，用于根据图像获取距离对场景配准后的图像数据进行几何畸变校正处理，得到场景相同的图像数据。
作为本发明进一步的方案：所述系统还包括温度监测端，所述温度监测端包括：
标准确定模块，用于获取燃气轮机的运行数据，根据所述运行数据确定标准温度；
温度获取模块，用于确定关键节点，实时获取关键节点的实时温度；
第一请求生成模块，比对所述实时温度和所述标准温度，根据比对结果生成异常请求，并将所述异常请求向总控端发送。
作为本发明进一步的方案：所述系统还包括空气监测端，所述空气监测端包括：
信息气体识别模块，用于实时获取工作区域的空气数据，识别所述空气数据中的信息气体，并获取所述信息气体的浓度；
时间累计模块，用于当所述信息气体浓度达到预设的第二阈值时，累计有效时间；
第二请求生成模块，实时比对有效时间与预设的时间范围，根据比对结果生成异常请求，并将所述异常请求向总控端发送。
作为本发明进一步的方案：所述至少两个采集端彼此之间可相互通信，当其中一个采集端出现异常时，异常采集端会将异常信息传输至其他未发生异常的采集端，所述其他未发生异常的采集端继续正常工作，并根据所述异常信息定位所述异常采集端；其中，不同采集端之间存在功能重叠，当其中一个采集端异常时，与其功能重叠的采集端正常工作，当具备某一功能的采集端全部损坏时，向总控端发送紧急报错指令。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明技术方案在原有的监控技术上，增设了基于图像数据的监控，新的监控方式为提高监控能力提供了新的途径，变于推广使用。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例。
图1示出了用于燃气轮机的部件监控系统的架构图。
图2示出了用于燃气轮机的部件监控系统中总控端的组成结构框图。
图3示出了用于燃气轮机的部件监控系统中采集端的组成结构框图。
图4示出了总控端中场景配准模块的组成结构框图。
图5示出了场景配准模块中特征提取单元的组成结构框图。
图6示出了特征提取单元中重心确定子单元的组成结构框图。
图7示出了总控端中校正模块的组成结构框图。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。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。
实施例1
图1示出了用于燃气轮机的部件监控系统的架构图，本发明实施例中，一种用于燃气轮机的部件监控系统，所述系统包括：
总控端10，用于获取燃气轮机的三维模型，对所述三维模型进行物理分析，确定燃气轮机的形变阈值；将预设的波段范围向采集端发送，接收采集端定时上传的图像数据，对所述图像数据进行场景配准；根据图像获取距离对场景配准后的图像数据进行几何畸变校正处理，得到场景相同的图像数据；基于所述场景相同的图像数据确定形变幅度，比对所述形变幅度和所述形变阈值，根据比对结果确定燃气轮机风险概率；
至少两个采集端20，用于获取工作区域内的音频信息，根据燃气轮机的启动时间所述音频信息进行相位转换；将相位转换后的音频信息与预设的参考音频进行比对，确定图像采集频率；接收总控端发送的波段范围，基于所述图像采集频率和所述波段范围获取图像数据；打包并向总控端定时上传所述图像数据。
所述至少两个采集端20彼此之间可相互通信，当其中一个采集端20出现异常时，异常采集端20会将异常信息传输至其他未发生异常的采集端20，所述其他未发生异常的采集端20继续正常工作，并根据所述异常信息定位所述异常采集端20；其中，不同采集端20之间存在功能重叠，当其中一个采集端20异常时，与其功能重叠的采集端20正常工作，当具备某一功能的采集端20全部损坏时，向总控端发送紧急报错指令。
本发明技术方案中，首先根据燃气轮机的三维模型，对各个部件进行物理分析，对各个部件的物理分析包括部件自身和连接处；获取部件的材质和尺寸，可以基于所述材质和尺寸计算部件强度；基于部件确定连接处，计算连接处应力，获取连接方式及相应的连接强度；然后根据所述部件的应力、部件强度、连接处应力和连接强度可以确定一个形变阈值，作为参考值；然后，借助采集端20获取燃气轮机的图像数据，根据所述图像数据确定实际状态，然后将这一实际状态与参考值进行比对；得到风险概率，从而实现监控。
值得一提的是，采集端20获取的图像数据是在不同的波段范围下的图像数据，通俗的说，它不仅仅只有可见光，还可以包括一些红外光、紫外光、甚至X光等等。
采集端20获取图像的图像频率与设备的工作状态有关，正常工况下，燃气轮机的工作声音是非常稳定的，如果出现一些特殊的声音，那么就说明可能有一些特殊情况，当然，这些特殊情况并不一定都是坏的。
图2示出了用于燃气轮机的部件监控系统中总控端的组成结构框图，所述总控端10包括：
物理分析模块11，用于获取燃气轮机的三维模型，对所述三维模型进行物理分析，确定燃气轮机的形变阈值；
场景配准模块12，用于将预设的波段范围向采集端发送，接收采集端定时上传的图像数据，对所述图像数据进行场景配准；
校正模块13，用于根据图像获取距离对场景配准后的图像数据进行几何畸变校正处理，得到场景相同的图像数据；
概率确定模块14，用于基于所述场景相同的图像数据确定形变幅度，比对所述形变幅度和所述形变阈值，根据比对结果确定燃气轮机风险概率。
上述内容对总控端10的功能进行了细化，将各个部分的功能限定在了不同的模块；对于其功能，上述内容已经描述，这里不再赘述。
图3示出了用于燃气轮机的部件监控系统中采集端的组成结构框图，所述至少两个采集端20包括：
相位转换模块21，用于获取工作区域内的音频信息，根据燃气轮机的启动时间所述音频信息进行相位转换；
频率确定模块22，用于将相位转换后的音频信息与预设的参考音频进行比对，确定图像采集频率；
图像获取模块23，用于接收总控端发送的波段范围，基于所述图像采集频率和所述波段范围获取图像数据；
图像传输模块24，用于打包并向总控端定时上传所述图像数据。
上述内容对采集端20的功能进行了细化，将各个部分的功能限定在了不同的模块；对于其功能，上述内容已经描述，这里不再赘述。
图4示出了总控端中场景配准模块的组成结构框图，所述场景配准模块12包括：
特征提取单元121，用于确定波段范围，根据所述波段范围获取图像数据，对所述图像数据进行特征提取，得到特征点；
匹配单元122，用于对所述特征点进行相似性度量，确定相互匹配的特征点对；
坐标变换单元123，用于根据所述匹配的特征点对，得到图像空间坐标变换参数；
第一处理执行单元124，用于基于所述坐标变换参数对所述图像数据进行图像配准。
上述内容是对总控端10中的场影配准模块12的进一步限定，由于采集端20的工作位置以及工作的波段范围是不同的，就算对同一区域进行成像，其获得的图像数据也是不同的，但是，它们实际上表达的是同一片区域的信息，因此，如果需要对图像数据进行图像分析，那么，需要先对图像数据进行一个场景匹配，使得其像素点大致对应，然后便可以基于像素点进行图像处理。
上述内容中，核心步骤是特征点的获取，当获取到特征点后，根据特征点对，确定图像空间坐标变换参数，这些参数其实就是一种比例，比如，对于坐标轴内的一个点（x，y），想到把它转变为（x1，y1），这就需要一个参数，当特征点较多时，相应的参数要使得大部分点的转换过程能够大致完成，具体的确定过程可以借助统计学原理进行。
图5示出了场景配准模块中特征提取单元的组成结构框图，所述特征提取单元121包括：
识别子单元1211，用于依次对所述图像数据进行轮廓识别，得到特征轮廓；
重心确定子单元1212，用于根据所述特征轮廓获取特征区域，确定所述特征区域的重心，标记与所述重心距离最近的像素点；
曲率比对子单元1213，用于获取特征轮廓边界点的轮廓曲率，当所述轮廓曲率大于预设的曲率阈值时，标记像素点；
标记读取子单元1214，用于读取标记的像素点，得到特征点。
特征点有两种，一种是高曲率点，高曲率点的意思是其曲率半径很小，从图形上看也就越“弯”，极限情况下，自然就是“尖点”，当然，计算机显示中，并不存在数学意义上的尖点，均为高曲率点。此外，重心也是需要获取的特征点。值得一提的是，使用重心概念有个前提，即：对每个像素点赋予相同重量。
图6示出了特征提取单元中重心确定子单元的组成结构框图，所述重心确定子单元1212包括：
边界点提取子单元12121，用于确定所述特征轮廓在预设的检测方向上距离最远的两个像素点，并计算其距离；其中，所述检测方向至少一个；
几何计算子单元12122，用于获取所述特征区域内的像素点的总数，根据所述总数与所述距离确定轮廓重心；
圆形检测子单元12123，用于以重心为圆心，持续增加检测半径，当检测区域内有像素点时，标记相应的像素点并停止检测。
重心的获取过程可以类比于常见的图形计算过程，实际上，是否为真的重心并不重要，只需要是大致是重心即可。
首先，需要确定一个方向，其方向一般是水平或是竖直的（不唯一），确定一个方向后，获取其最远像素点之间的距离，然后根据区域内像素点的总数即可计算出重心位置，可以想到，这一过程中，运算出的值可能不是整数，即，运算出的点位可能无法与像素点对应；虽然显示器中，像素是最小的单位，但是在运算器中显然不是，因此，还需要基于计算出来的值来进一步确定像素点
图7示出了总控端中校正模块的组成结构框图，所述校正模块13包括：
相似度计算单元131，用于获取特征轮廓，将所述特征轮廓与预设的参考轮廓进行比对，计算相似度；
参照物识别单元132，用于根据所述相似度确定特征轮廓中的参照物轮廓；
比例尺计算单元133，用于计算参照物轮廓的像素点数，根据所述参照物轮廓的像素点数与图像数据的总像素点确定比例尺，并根据所述比例尺确定图像获取距离；
第二处理执行单元134，用于根据图像获取距离对场景配准后的图像数据进行几何畸变校正处理，得到场景相同的图像数据。
上述内容实际上提供了一种更加适用于本发明技术方案的距离的获取过程，我们知道，本发明技术方案中，本身是获取不同波段的图像数据，相应的，红外光测距过程自然就不适用了，而且，燃气轮机的工作过程中，会产生很多杂音，无论是引起震动还是其它原因，这在一定程度上也会影响声波测距，因此，对于距离的测量最好借助图像。
实施例2
本发明实施例中，一种用于燃气轮机的部件监控系统，所述系统还包括温度监测端，所述温度监测端包括：
标准确定模块，用于获取燃气轮机的运行数据，根据所述运行数据确定标准温度；
温度获取模块，用于确定关键节点，实时获取关键节点的实时温度；
第一请求生成模块，比对所述实时温度和所述标准温度，根据比对结果生成异常请求，并将所述异常请求向总控端发送。
如果燃气轮机的工作过程是稳定的，其温度范围一定是在一定范围内，这也就意味着，它是可以预测的；因此，比对所述实时温度和所述标准温度可以从一定程度上反映燃气轮机的工作状态。
进一步的，所述系统还包括空气监测端，所述空气监测端包括：
信息气体识别模块，用于实时获取工作区域的空气数据，识别所述空气数据中的信息气体，并获取所述信息气体的浓度；
时间累计模块，用于当所述信息气体浓度达到预设的第二阈值时，累计有效时间；
第二请求生成模块，实时比对有效时间与预设的时间范围，根据比对结果生成异常请求，并将所述异常请求向总控端发送。
上述内容是一个辅助端，其功能也是类似的，不同的是通过气体生成报错请求；举例来说，如果出现短路，某段线路被烧坏了，那么空气中不同气体，即，信息气体所占的指标一定是不同的，至于何种气体及其检测方式取决于不同的设计者，本发明不作细述。
值得一提的是，信息气体的判定条件是时间，一般由于短路烧坏的气体，其持续时间在一定范围内，时间过短或时间过长均无意义，时间过短可能是气流波动，时间过长说明是区域性的气体浓度变化。
所述用于燃气轮机的部件监控系统所能实现的功能均由计算机设备完成，所述计算机设备包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，所述一个或多个存储器中存储有至少一条程序代码，所述程序代码由所述一个或多个处理器加载并执行以实现所述用于燃气轮机的部件监控系统的功能。
处理器从存储器中逐条取出指令、分析指令，然后根据指令要求完成相应操作，产生一系列控制命令，使计算机各部分自动、连续并协调动作，成为一个有机的整体，实现程序的输入、数据的输入以及运算并输出结果，这一过程中产生的算术运算或逻辑运算均由运算器完成；所述存储器包括只读存储器（Read-Only Memory，ROM），所述只读存储器用于存储计算机程序，所述存储器外部设有保护装置。
示例性的，计算机程序可以被分割成一个或多个模块，一个或者多个模块被存储在存储器中，并由处理器执行，以完成本发明。一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序在终端设备中的执行过程。
本领域技术人员可以理解，上述服务设备的描述仅仅是示例，并不构成对终端设备的限定，可以包括比上述描述更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器可以是中央处理单元（Central Processing Unit，CPU），还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 （Digital Signal Processor，DSP）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、现成可编程门阵列 （Field-Programmable Gate Array，FPGA）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，上述处理器是上述终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个用户终端的各个部分。
上述存储器可用于存储计算机程序和/或模块，上述处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现上述终端设备的各种功能。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序（比如信息采集模板展示功能、产品信息发布功能等）等；存储数据区可存储根据泊位状态显示系统的使用所创建的数据（比如不同产品种类对应的产品信息采集模板、不同产品提供方需要发布的产品信息等）等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card， SMC），安全数字（Secure Digital， SD）卡，闪存卡（Flash Card）、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例系统中的全部或部分模块/单元，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的计算机程序可存储于计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个系统实施例的功能。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random AccessMemory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
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)

1.一种用于燃气轮机的部件监控系统，其特征在于，包括：
总控端，用于获取燃气轮机的三维模型，对所述三维模型进行物理分析，确定燃气轮机的形变阈值；将预设的波段范围向采集端发送，接收采集端定时上传的图像数据，对所述图像数据进行场景配准；根据图像获取距离对场景配准后的图像数据进行几何畸变校正处理，得到场景相同的图像数据；基于所述场景相同的图像数据确定形变幅度，比对所述形变幅度和所述形变阈值，根据比对结果确定燃气轮机风险概率；
至少两个采集端，用于获取工作区域内的音频信息，根据燃气轮机的启动时间所述音频信息进行相位转换；将相位转换后的音频信息与预设的参考音频进行比对，确定图像采集频率；接收总控端发送的波段范围，基于所述图像采集频率和所述波段范围获取图像数据；打包并向总控端定时上传所述图像数据。
2.根据权利要求1所述的用于燃气轮机的部件监控系统，其特征在于，所述总控端包括：
物理分析模块，用于获取燃气轮机的三维模型，对所述三维模型进行物理分析，确定燃气轮机的形变阈值；
场景配准模块，用于将预设的波段范围向采集端发送，接收采集端定时上传的图像数据，对所述图像数据进行场景配准；
校正模块，用于根据图像获取距离对场景配准后的图像数据进行几何畸变校正处理，得到场景相同的图像数据；
概率确定模块，用于基于所述场景相同的图像数据确定形变幅度，比对所述形变幅度和所述形变阈值，根据比对结果确定燃气轮机风险概率。
3.根据权利要求1所述的用于燃气轮机的部件监控系统，其特征在于，所述至少两个采集端包括：
相位转换模块，用于获取工作区域内的音频信息，根据燃气轮机的启动时间所述音频信息进行相位转换；
频率确定模块，用于将相位转换后的音频信息与预设的参考音频进行比对，确定图像采集频率；
图像获取模块，用于接收总控端发送的波段范围，基于所述图像采集频率和所述波段范围获取图像数据；
图像传输模块，用于打包并向总控端定时上传所述图像数据。
4.根据权利要求2所述的用于燃气轮机的部件监控系统，其特征在于，所述场景配准模块包括：
特征提取单元，用于确定波段范围，根据所述波段范围获取图像数据，对所述图像数据进行特征提取，得到特征点；
匹配单元，用于对所述特征点进行相似性度量，确定相互匹配的特征点对；
坐标变换单元，用于根据所述匹配的特征点对，得到图像空间坐标变换参数；
第一处理执行单元，用于基于所述坐标变换参数对所述图像数据进行图像配准。
5.根据权利要求4所述的用于燃气轮机的部件监控系统，其特征在于，所述特征提取单元包括：
识别子单元，用于依次对所述图像数据进行轮廓识别，得到特征轮廓；
重心确定子单元，用于根据所述特征轮廓获取特征区域，确定所述特征区域的重心，标记与所述重心距离最近的像素点；
曲率比对子单元，用于获取特征轮廓边界点的轮廓曲率，当所述轮廓曲率大于预设的曲率阈值时，标记像素点；
标记读取子单元，用于读取标记的像素点，得到特征点。
6.根据权利要求5所述的用于燃气轮机的部件监控系统，其特征在于，所述重心确定子单元包括：
边界点提取子单元，用于确定所述特征轮廓在预设的检测方向上距离最远的两个像素点，并计算其距离；其中，所述检测方向至少一个；
几何计算子单元，用于获取所述特征区域内的像素点的总数，根据所述总数与所述距离确定轮廓重心；
圆形检测子单元，用于以重心为圆心，持续增加检测半径，当检测区域内有像素点时，标记相应的像素点并停止检测。
7.根据权利要求5所述的用于燃气轮机的部件监控系统，其特征在于，所述校正模块包括：
相似度计算单元，用于获取特征轮廓，将所述特征轮廓与预设的参考轮廓进行比对，计算相似度；
参照物识别单元，用于根据所述相似度确定特征轮廓中的参照物轮廓；
比例尺计算单元，用于计算参照物轮廓的像素点数，根据所述参照物轮廓的像素点数与图像数据的总像素点确定比例尺，并根据所述比例尺确定图像获取距离；
第二处理执行单元，用于根据图像获取距离对场景配准后的图像数据进行几何畸变校正处理，得到场景相同的图像数据。
8.根据权利要求1所述的用于燃气轮机的部件监控系统，其特征在于，所述系统还包括温度监测端，所述温度监测端包括：
标准确定模块，用于获取燃气轮机的运行数据，根据所述运行数据确定标准温度；
温度获取模块，用于确定关键节点，实时获取关键节点的实时温度；
第一请求生成模块，比对所述实时温度和所述标准温度，根据比对结果生成异常请求，并将所述异常请求向总控端发送。
9.根据权利要求8所述的用于燃气轮机的部件监控系统，其特征在于，所述系统还包括空气监测端，所述空气监测端包括：
信息气体识别模块，用于实时获取工作区域的空气数据，识别所述空气数据中的信息气体，并获取所述信息气体的浓度；
时间累计模块，用于当所述信息气体浓度达到预设的第二阈值时，累计有效时间；
第二请求生成模块，实时比对有效时间与预设的时间范围，根据比对结果生成异常请求，并将所述异常请求向总控端发送。
10.根据权利要求1-9任一项所述的用于燃气轮机的部件监控系统，其特征在于，所述至少两个采集端彼此之间可相互通信，当其中一个采集端出现异常时，异常采集端会将异常信息传输至其他未发生异常的采集端，所述其他未发生异常的采集端继续正常工作，并根据所述异常信息定位所述异常采集端；其中，不同采集端之间存在功能重叠，当其中一个采集端异常时，与其功能重叠的采集端正常工作，当具备某一功能的采集端全部损坏时，向总控端发送紧急报错指令。
CN202111313182.4A 2021-11-08 2021-11-08 一种用于燃气轮机的部件监控系统 Active CN113763443B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111313182.4A CN113763443B (zh) 2021-11-08 2021-11-08 一种用于燃气轮机的部件监控系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111313182.4A CN113763443B (zh) 2021-11-08 2021-11-08 一种用于燃气轮机的部件监控系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113763443A true CN113763443A (zh) 2021-12-07
CN113763443B CN113763443B (zh) 2022-03-22

Family

ID=78784790

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111313182.4A Active CN113763443B (zh) 2021-11-08 2021-11-08 一种用于燃气轮机的部件监控系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113763443B (zh)

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103204442A (zh) * 2013-03-20 2013-07-17 西安科技大学 一种塔式起重机结构形变在线监测系统及方法
EP2930652A1 (de) * 2014-04-09 2015-10-14 Siemens AG Österreich Verfahren zur thermischen Überwachung von Objekten
CN106651767A (zh) * 2016-12-30 2017-05-10 北京星辰美豆文化传播有限公司 一种获取全景图像的方法及装置
US20190271537A1 (en) * 2018-03-02 2019-09-05 Drexel University Multiscale Deformation Measurements Leveraging Tailorable and Multispectral Speckle Patterns
CN112437255A (zh) * 2020-11-04 2021-03-02 中广核工程有限公司 核电厂智能视频监控系统及方法
CN112669805A (zh) * 2020-12-14 2021-04-16 重庆邮电大学 一种基于方程误差算法的燃气站内压缩机有源噪声控制系统
WO2021173138A1 (en) * 2020-02-27 2021-09-02 Lm Wind Power A/S System and method for monitoring wind turbine rotor blades using infrared imaging and machine learning
CN113419226A (zh) * 2021-08-24 2021-09-21 四川锦美环保股份有限公司 一种雷达故障检修系统
CN113496505A (zh) * 2020-04-03 2021-10-12 广州极飞科技股份有限公司 图像配准方法、装置、多光谱相机、无人设备及存储介质

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103204442A (zh) * 2013-03-20 2013-07-17 西安科技大学 一种塔式起重机结构形变在线监测系统及方法
EP2930652A1 (de) * 2014-04-09 2015-10-14 Siemens AG Österreich Verfahren zur thermischen Überwachung von Objekten
CN106651767A (zh) * 2016-12-30 2017-05-10 北京星辰美豆文化传播有限公司 一种获取全景图像的方法及装置
US20190271537A1 (en) * 2018-03-02 2019-09-05 Drexel University Multiscale Deformation Measurements Leveraging Tailorable and Multispectral Speckle Patterns
WO2021173138A1 (en) * 2020-02-27 2021-09-02 Lm Wind Power A/S System and method for monitoring wind turbine rotor blades using infrared imaging and machine learning
CN113496505A (zh) * 2020-04-03 2021-10-12 广州极飞科技股份有限公司 图像配准方法、装置、多光谱相机、无人设备及存储介质
CN112437255A (zh) * 2020-11-04 2021-03-02 中广核工程有限公司 核电厂智能视频监控系统及方法
CN112669805A (zh) * 2020-12-14 2021-04-16 重庆邮电大学 一种基于方程误差算法的燃气站内压缩机有源噪声控制系统
CN113419226A (zh) * 2021-08-24 2021-09-21 四川锦美环保股份有限公司 一种雷达故障检修系统

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CHOAYB DJEDDI等: "Robust diagnosis with high protection to gas turbine failures identification based on a fuzzy neuro inference monitoring approach", 《JOURNAL OF MANUFACTURING SYSTEMS》 *
XIWEN GU等: "Real-time novelty detection of an industrial gas turbine using performance deviation model and extreme function theory", 《MEASUREMENT》 *
吴孟桦等: "基于图像配准的零件轮廓修正方法", 《计算机应用》 *
孔祥玲等: "基于计算机视觉的三维重建技术在燃气轮机行业的应用及展望", 《发电技术》 *
陈忠辉等: "交通监控视频快速全景拼接算法的研究与实现", 《现代计算机》 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN113763443B (zh) 2022-03-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20200193665A1 (en) Pattern Mapping
CN109934362B (zh) 一种车辆检测的方法、装置及终端设备
CN114414935A (zh) 基于大数据的配电网馈线故障区域自动化定位方法和系统
CN110471376A (zh) 一种工业现场故障检测方法及设备
CN115330887B (zh) 一种智能变电站保护装置的自动测试系统及测试方法
CN110969719A (zh) 一种自动巡检方法、系统、终端设备及存储介质
CN114359843A (zh) 一种基于图像识别的aed设备状态监测方法及系统
CN112200884A (zh) 一种车道线的生成方法及装置
CN115858831B (zh) 一种数据库用数据存储方法
CN114338752A (zh) 一种第三方物联网平台设备智能化对接系统及方法
US11519853B2 (en) Method for evaluating the suitability for power generation using biogas, server and system using the same
CN113763443B (zh) 一种用于燃气轮机的部件监控系统
CN113807364A (zh) 一种基于三光融合成像的电力设备缺陷检测方法及系统
CN111626360A (zh) 用于检测锅炉故障类型的方法、装置、设备和存储介质
CN115829337A (zh) 一种存储区风险预警方法及系统
CN113848862B (zh) 诊断软件获取方法、装置、通信设备及存储介质
CN114757201A (zh) 收货地址的识别方法、存储介质和处理器
CN115965579A (zh) 一种变电站巡检三维缺陷识别和定位的方法及系统
CN115494871A (zh) 一种输电线路异常的无人机巡检方法、装置以及系统
CN112288318B (zh) 一种数据序列相关性评价的方法、装置和系统
CN114299481A (zh) 车辆识别码的识别方法、装置及计算机设备
CN114037993A (zh) 变电站指针仪表读数方法、装置、存储介质以及电子设备
CN111583336A (zh) 一种机器人及其巡检方法和装置
CN117150785B (zh) 一种大豆生长全生育期仿真方法及系统
CN116189023B (zh) 基于无人机实现环境应急监测的方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
TA01 Transfer of patent application right
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20220211

Address after: 062550 north of Dongfeng Road South Wenhua Road Northwest Station Road, Renqiu City, Cangzhou City, Hebei Province

Applicant after: Hebei sanen oil and Gas Engineering Technology Service Co.,Ltd.

Address before: 100000 room 404a, 4th floor, building 4, courtyard 15, Ronghua South Road, Beijing Economic and Technological Development Zone, Daxing District, Beijing (Yizhuang group, high-end industrial area, Beijing Pilot Free Trade Zone)

Applicant before: Beijing Borui Tianyang Technology Co.,Ltd.

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant