一种非侵入式泵站控制系统液压执行机构异常分析的方法技术方案

本发明专利技术公开了一种非侵入式泵站控制系统液压执行机构异常分析的方法，包括以下步骤：采用视频服务器获取图像建立目标检测模型；获取待检测图像，将待检测图像代入所述目标检测模型进行检测，获取各个表计在视频中的位置；按照各个表计对应的位置抠出表计子图像，并将各个子图像代入非侵入识别模型进行图像识别；将识别出的示数存入数据库；读取数据库中各个表计数值并将其代入液压执行环节的异常检测模型，进行分析预警。充分利用现有视频设备，构建目标检测模型和特定的表计图像识别方式，无需增加控制系统负载状态，可以实时自动的检测执行机构的异常问题，并进行预警，在不提高成本的前提下有效提高泵站控制系统的监测效率。

A method for analyzing the abnormality of hydraulic actuator in the control system of non-invasive pump station

【技术实现步骤摘要】
一种非侵入式泵站控制系统液压执行机构异常分析的方法
本专利技术涉及设备监测
，尤其涉及一种非侵入式泵站控制系统液压执行机构异常分析的方法。
技术介绍
泵站机组为输调水工程的重要动力设备，其可靠性直接影响输调水工程的安全经济运行。泵站机组工作在高温、高速等恶劣条件以及各种随机因素的影响，机组很容易发生各种故障。而传统的计划检修往往存在受检修计划制约而得不到及时检修，带病运行，降低了机组运行安全可靠性，进而由于故障的恶化造成了维修代价、费用增加以及不必要的事故损失。因此，随着状态监测以及故障诊断技术的不断提高，在保证泵站机组安全运行的前提下，最大限度延长检修周期，以减少机组停机时间、提高利用效率、降低检修费用，提高机组运行可靠性的需求，使得变计划检修为状态检修成为了必然。虽然，近年来泵站机组在主机的监测分析上开展了大量的研究和技术改造，已经能够实现对振动、温度、压力等数据的检测分析，但是对于泵站机组的控制系统却处于空白，特别是控制系统的执行环节，随着长期的运行，往往会出现执行环节卡涩，效率降低、磨损等问题，目前缺少有效的检测手段。控制系统执行环节的检测手段地下，一方面原因是控制系统属于信息一区，监测设备往往与其通讯会增加控制系统的负载，导致控制系统的不稳定性，现场人员往往抵触这种技术的推行方案，导致无法进行实用化落地，第二方面，与监控通讯，需要打通各个厂家的协议，需要添加通讯代理设备，导致现场设备运维工作量增加。因此，有必要提出一种非侵入式的执行环节异常检测方法，能够充分利用现有视频设备，无需增加控制系统负载状态，可以实时自动的检测执行机构的异常问题，并进行预警。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种非侵入式泵站控制系统液压执行机构异常分析的方法，从而解决现有技术中存在的前述问题。为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：一种非侵入式泵站控制系统液压执行机构异常分析的方法，包括以下步骤：S1，采用视频服务器获取泵站内所有表计的图像，建立目标检测模型；S2，重新获取所有表计的待检测图像，将待检测图像代入所述目标检测模型进行检测，获取各个表计在视频中的位置；S3，按照各个表计对应的位置抠出表计子图像，并将各个子图像代入各自的非侵入识别模型进行图像识别；将识别出的示数按照<测点编码，时间戳，数值>的格式存入数据库；S4，读取数据库中各个表计数值并将其代入液压执行环节的异常检测模型，进行分析预警。优选地，步骤S1中具体包括：S11，获取泵站内工业视频数据，并随机抽取视频内的截图图片作为标记样本；S12，采用LabelImg工具箱作为样本标记工具，将待标记的表计分为两类:位置表和机械指针表，并在样本图片中分别对位置表和机械指针表进行标记；S13，将所有已标记好的样本图片按VOC2007格式保存；S14，待保存好的样本图片代入FasterR-CNN模型进行训练，得到目标检测模型，并将得到的目标检测模型部署在实际系统中，当新的视频图片输出时，获取位置表和机械指针表在图像中的位置和具体图像。优选地，所述位置表包括压油罐油位表和集油槽油位表；所述机械指针表包括压油罐压力表和集油槽压力表。优选地，步骤S3具体包括：当待识别的子图像为位置表时，该子图像进行图像识别时代入的非侵入识别模型为目标检测模型中模板匹配+长度比例计算；当待识别的子图像为机械指针表时，该子图像进行图像识别时代入的非侵入识别模型为目标检测模型中模板匹配+角度计算。优选地，当待识别的子图像为位置表时，进行图像识别时首先对位置表的全量程进行标定，并检测油位红色和白色的比例，并折算到对应数值的方式进行读数识别。优选地，当待识别的子图像为机械指针表时，对起始角度和结束角度的数值进行标定，并采用目标检测模型的匹配方法对图像中机械指针的圆形抠出，计算指针的位置和对应角度，通过当前角度与全量程角度(结束角度-起始角度)的偏差，按对应比例进行读数识别。优选地，步骤S4中具体包括：S41，按照一定频率获取待测试设备上表计的示数，所述待测试设备包括压油罐或集油槽；S42，取一段压油泵的时间区间，通过分析其启停的规律来分析其辅助设备的实际动作速率和耗油速率；S43，采用最小二乘法计算拟合某时间区间内待测试设备的实际动作速率和耗油速率随时间的变化斜率，并计算待测试设备实际动作速率和耗油速率与拟合曲线中动作速率和耗油速率的残差及方差；S44，实时计算已获取待测试设备的动作速率和耗油速率的历史方差，当获取的动作速率或耗油速率的方差大于3倍的历史方差均值时，判断该待测试设备异常。优选地，步骤S42中实际动作速率计算公式为：其中，OilSpeed为实际动作速率，e1为单次打油时，打油结束时待测试设备的油位、为打油结束的时间，s1为单次打油时，打油开始时的待测试设备的油位，为打油开始的时间；耗油速率计算公式为：其中，CostSpeed为耗油速率，s2为第二次打油时，打油开始时待测试设备的油位，为第二次打油开始时间，e1为单次打油时，打油结束时待测试设备的油位、为打油结束的时间。优选地，步骤S44中判断辅助设备异常具体为：如果耗油速率异常则判断为疑似泄露，实际动作速率异常则判别为执行机构卡涩。优选地，步骤S41中按照一定的频率具体是指每天为滑动时间窗口宽度，每30分钟为滑动间隔。本专利技术的有益效果是：本专利技术公开了一种非侵入式泵站控制系统液压执行机构异常分析的方法，本专利技术的方法充分利用现有视频设备，构建目标检测模型和特定的表计图像识别方式，无需增加控制系统负载状态，可以实时自动的检测执行机构的异常问题，并进行预警，在不提高成本的前提下有效提高泵站控制系统的监测效率。附图说明图1是实施例1中非侵入式泵站控制系统液压执行机构异常分析的方法流程图；图2是实施例2中得到的一段时间内泵站机组启停序列图；图3是实施例2中正常状况下的实际动作速率最小二乘法拟合曲线；图4是实施例2中异常情况下的实际动作速率最小二乘法拟合曲线。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。实施例1本实施例提供一种非侵入式泵站控制系统液压执行机构异常分析的方法，包括以下步骤：S1，采用视频服务器获取泵站内所有表计的图像，建立目标检测模型；S11，获取泵站内工业视频数据，并随机抽取视频内的截图图片作为标记样本；S12，采用LabelImg工具箱作为样本标记工具，将待标记的表计分为两类:位置表和机械指针表，并在样本图片中分别对位置表和机械指针表进行标记；S13，将所有已标记好的样本图片按VOC2007格式保存；S14，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种非侵入式泵站控制系统液压执行机构异常分析的方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1，采用视频服务器获取泵站内所有表计的图像，建立目标检测模型；/nS2，重新获取所有表计的待检测图像，将待检测图像代入所述目标检测模型进行检测，获取各个表计在视频中的位置；/nS3，按照各个表计对应的位置抠出表计子图像，并将各个子图像代入各自的非侵入识别模型进行图像识别；将识别出的示数按照<测点编码，时间戳，数值>的格式存入数据库；/nS4，读取数据库中各个表计数值并将其代入液压执行环节的异常检测模型，进行分析预警。/n

【技术特征摘要】
1.一种非侵入式泵站控制系统液压执行机构异常分析的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，采用视频服务器获取泵站内所有表计的图像，建立目标检测模型；
S2，重新获取所有表计的待检测图像，将待检测图像代入所述目标检测模型进行检测，获取各个表计在视频中的位置；
S3，按照各个表计对应的位置抠出表计子图像，并将各个子图像代入各自的非侵入识别模型进行图像识别；将识别出的示数按照<测点编码，时间戳，数值>的格式存入数据库；
S4，读取数据库中各个表计数值并将其代入液压执行环节的异常检测模型，进行分析预警。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中具体包括：
S11，获取泵站内工业视频数据，并随机抽取视频内的截图图片作为标记样本；
S12，采用LabelImg工具箱作为样本标记工具，将待标记的表计分为两类:位置表和机械指针表，并在样本图片中分别对位置表和机械指针表进行标记；
S13，将所有已标记好的样本图片按VOC2007格式保存；
S14，待保存好的样本图片代入FasterR-CNN模型进行训练，得到目标检测模型，并将得到的目标检测模型部署在实际系统中，当新的视频图片输出时，获取位置表和机械指针表在图像中的位置和具体图像。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述位置表包括压油罐油位表和集油槽油位表；所述机械指针表包括压油罐压力表和集油槽压力表。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3具体包括：
当待识别的子图像为位置表时，该子图像进行图像识别时代入的非侵入识别模型为目标检测模型中模板匹配+长度比例计算；
当待识别的子图像为机械指针表时，该子图像进行图像识别时代入的非侵入识别模型为目标检测模型中模板匹配+角度计算。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当待识别的子图像为位置表时，进行图像识别时首先对位置表的全量程进行标定，并检测油位红色和白色的比...

【专利技术属性】
技术研发人员：田雨，雷晓辉，刘小莲，吕强，郑英，王旭，陈娟，李佳，常文娟，
申请(专利权)人：中国水利水电科学研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11