葉片音視頻監(jiān)測系統(tǒng)
2021-10-09 中科啟航
產品概述:
基于我司多年積累的技術優(yōu)勢,再加上人工智能飛速發(fā)展,研制出一款基于圖像采集分析處理的系統(tǒng),前端視頻采集,后端經過圖像分析算法建立模型庫,經過分析比對完成采集數(shù)據(jù)的分析報警。葉片音視頻監(jiān)測系統(tǒng)通過兩方面技術進行葉片狀態(tài)分析:一是通過圖像處理,分析葉片表象故障,常見的葉片損壞類型有普通損壞,前緣腐蝕,前緣開裂,后緣開裂,后緣損壞,葉根斷裂,葉根開裂折斷,表面裂紋,雷擊損壞等;二是通過音頻分析葉片狀態(tài),例如葉片出水孔堵塞,葉片老化引起的其他內外部問題等。
產品特點:
采集端:智能處理單元、云臺相機以及拾音器組成。智能處理單元根據(jù)計劃文件,控制云臺相機和拾音器,按照計劃采集前端數(shù)據(jù)并進行特定數(shù)據(jù)處理(比如圖像篩選、帶通過濾等),通過風場環(huán)網(wǎng)傳把音視頻相應輸至中控室服務器。
服務端:包含算法管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫服務系統(tǒng)、WEB服務器系統(tǒng)。算法管理系統(tǒng)管理圖像處理算法和音頻處理算法調度以及算法后的處理。算法管理系統(tǒng)在收到音視頻數(shù)據(jù)后,調用對應的算法進行處理。圖像數(shù)據(jù)或者視頻數(shù)據(jù)根據(jù)相依的數(shù)據(jù)模型獲得各種故障的最大可能性;同理,音頻數(shù)據(jù)調用相應的算法,分析波形圖、頻譜、時域圖,匹配模型,輸出分析結果。
隨著海量故障數(shù)據(jù)進入數(shù)據(jù)庫,形成故障大數(shù)據(jù),再次利用這些數(shù)據(jù)進行進一步的建模和深度學習,形成更加緊密的模型數(shù)據(jù)庫。
葉片聲音預警主要基于采集的聲音數(shù)據(jù)及風機運行中的相關過程數(shù)據(jù),結合時域、頻域分析方法進行特征工程,結合機器學習算法實現(xiàn)對葉片異常的檢測與分類,同時在頻域結合相關圖像處理方法實現(xiàn)對特定損傷模式的檢測識別。
葉片音視頻監(jiān)測系統(tǒng)承擔了與風機信息交互、音視頻數(shù)據(jù)儲存和處理、音視頻數(shù)據(jù)實時顯示和設備故障預警推送等任務,并面向用戶提供友好的操作界面,是機器學習和算法配置的終端。葉片音視頻判斷主要基于采集的視頻和音頻數(shù)據(jù)及風機運行中的相關過程數(shù)據(jù),提取視頻和音頻中相關特征數(shù)據(jù),結合機器學習算法實現(xiàn)對葉片異常狀態(tài)的檢測與分類。
硬件組成:
云臺相機模塊:
表1云臺相機模塊表
序號 | 名稱 | 數(shù)量 |
1 | 云臺相機 | 1套 |
2 | 云臺相機支架 | 1套 |
3 | 適配器 | 18m |
4 | 網(wǎng)線 | 20m |
智能處理單元模塊:
表2處理單元表
序號 | 名稱 | 數(shù)量 |
1 | 智能處理單元 | 1套 |
2 | 拾音器 | 1個 |
3 | 拾音器通訊線纜 | 25m |
4 | 電源線 | 2m |
5 | 拾音器支架 | 1套 |
6 | 網(wǎng)線 | 2m |