【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及故障诊断，尤其涉及一种智能化捞渣系统故障诊断方法。
技术介绍
1、在工业生产过程中，捞渣系统是许多工业设施(如热电厂的锅炉系统等)中不可或缺的一部分，它主要负责清理燃烧过程中产生的废渣，确保系统的正常运行；随着工业自动化技术的不断发展，捞渣系统也逐渐从传统的人工操作向自动化控制转变；
2、早期的捞渣系统故障诊断主要依赖人工巡检和经验判断；操作人员需要定期对捞渣机及其相关设备进行检查，通过观察设备的运行状态、声音、温度等直观现象来判断是否存在故障；这种方法不仅效率低下，而且对操作人员的经验要求极高，容易出现误判和漏判的情况；随着传感器技术的发展，越来越多的传感器被应用到捞渣系统中，用于实时监测系统的运行参数，如温度传感器、压力传感器和流量传感器等；这些传感器能够获取大量的实时数据，为故障诊断提供了更丰富的信息来源；然而，仅仅依靠单一的传感器数据进行故障诊断仍然存在局限性；例如，温度异常可能是由多种原因引起的，如设备磨损、堵塞、散热问题等，仅通过温度传感器数据很难准确判断故障的具体原因和位置；
3、因此，本领域亟需一种智能化捞渣系统故障诊断方法，以解决现有技术中存在的诊断方法效率低且准确性差、单一传感器数据诊断局限性大，难以准确判断故障原因和位置、图像识别技术在复杂工业环境下受干扰大，特征提取不准确的问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种智能化捞渣系统故障诊断方法，旨在综合利用多种传感器数据和图像识别技术，通过合理的数据处理和特征提取方法，以
2、本专利技术提供一种智能化捞渣系统故障诊断方法，包括：
3、步骤一，通过传感器实时采集捞渣系统中的温度、压力、流量参数，并利用图像识别技术采集关键部位的图像信息；
4、步骤二，对传感器采集的参数进行滤波处理，对图像信息进行增强处理；
5、步骤三，从处理后的数据中提取温度变化率、压力波动幅度、流量变化趋势，以及颜色特征、纹理特征以及形状特征信息；
6、步骤四，基于预设的故障诊断模型将提取的各个特征信息融合，基于融合结果诊断捞渣系统是否存在故障；
7、步骤五，基于诊断结果生成预警信号。
8、根据本专利技术提供的一种智能化捞渣系统故障诊断方法，在步骤一中，通过安装在捞渣系统中的温度传感器、压力传感器、流量传感器获取所述温度、压力、流量参数；通过摄像头进行图像采集，获取关键部位的外观图像，即所述图像信息。
9、根据本专利技术提供的一种智能化捞渣系统故障诊断方法，在步骤二中，所述对传感器采集的参数进行滤波处理的过程采用中值滤波算法，所述对图像信息进行增强处理的过程采用直方图均衡化算法。
10、根据本专利技术提供的一种智能化捞渣系统故障诊断方法，在步骤三中，所述温度变化率的提取过程为：
11、获取相邻时间点的温度值及对应的时间间隔；
12、通过第一计算公式计算当前时刻的温度变化率trate；
13、所述第一计算公式为：
14、
15、其中，trate为温度变化率，tt+δt和tt分别为时间t+δt和t时的温度，δt为时间间隔，n为时间t-δt到t之间的时间点数量，s为平滑因子，用于平衡当前与历史温度变化，降低噪声影响；所述平滑因子s通过试错法或基于历史数据分析确定。
16、根据本专利技术提供的一种智能化捞渣系统故障诊断方法，在步骤三中，所述压力波动幅度的提取过程为：
17、获取当前时刻的压力值以及前一预设时段内的压力值；
18、通过第二计算公式计算当前时刻的压力波动幅度pstd；
19、所述第二计算公式为：
20、
21、其中，pstd为压力波动幅度；pi为当前时刻i的压力值，为预设时段内压力的平均值，n为该预设时段对应的时间点总数；pmax为该预设时段内的最大压力值，pmin为该预设时段内的最小压力值，pavg为系统额定的理想压力值；ω为压力稳定性权重，用于反映系统对压力稳定性的要求，并调整压力波动评估重点；所述压力稳定性权重ω基于经验设定或优化算法确定。
22、根据本专利技术提供的一种智能化捞渣系统故障诊断方法，在步骤三中，所述流量变化趋势的提取过程为：
23、获取当前时刻的流量值以及预设时限内的流量值；所述预设时限小于所述压力波动幅度的提取过程中的预设时段；
24、通过第三计算公式计算当前时刻的流量变化趋势qtre；
25、所述第三计算公式为：
26、
27、其中，为流量变化趋势；q为当前时刻t的流量值，为当前时刻流量对时间的导数；δt为所述预设时限，即预设的一个时间间隔；m为时间t-δt到t之间的时间点数量，为第j个时间点的流量对时间的导数；q为流量变化平滑度，用于融合当前与历史流量变化，并减少流量突变的影响；所述流量变化平滑度q基于系统需求或数据驱动方法确定。
28、根据本专利技术提供的一种智能化捞渣系统故障诊断方法，在步骤三中，所述颜色特征、纹理特征以及形状特征信息的提取过程包括：
29、所述颜色特征信息使用颜色直方图来表示，具体为将图像信息的颜色空间划分为m个区间，统计每个区间内的像素个数，得到颜色直方图，即颜色特征信息ha＝{h1，h2，...，hm}，其中hi为第i个颜色区间内的像素个数；
30、所述纹理特征信息使用灰度共生矩阵来提取，具体为计算图像信息的灰度共生矩阵，即纹理特征信息pb＝{i，j，d，θ}，其中i和j为灰度值，d为像素间的距离，θ为方向；
31、所述形状特征信息采用傅里叶描述子来表示，具体为对于图像信息中的一个形状的轮廓c，将其表示为一系列复数坐标(xk，yk)，k＝0，1，...，n-1；其中，n为轮廓c上的点数；对轮廓进行离散傅里叶变换，变换公式为：
32、
33、通过变换公式得到傅里叶描述子，即形状特征信息f(u)。
34、根据本专利技术提供的一种智能化捞渣系统故障诊断方法，在步骤四中，所述预设的故障诊断模型为：
35、
36、其中，g为融合参数指标，代表将温度变化率、压力波动幅度、流量变化趋势以及颜色、纹理、形状特征通过线性组合的方式进行融合的结果；α，β，γ，δa，∈b，θ均为权重系数，用于对应调整不同特征在故障诊断过程中的重要程度，其数值基于历史数据对所述故障诊断模型进行训练优化而确定；通过1/(1+exp{-x})将线性组合的结果映射到0，1之间，得到故障概率值，即融合参数指标g；
37、当融合参数指标g越接近1时，表明捞渣系统存在故障的可能性越大；当融合参数指标g越接近0时，表明捞渣系统处于正常运行的可能性越大。
38、根据本专利技术提供的一种智能化捞渣系统故障诊断方法，所述基于融合结果诊断捞渣系统是否存在本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能化捞渣系统故障诊断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种智能化捞渣系统故障诊断方法，其特征在于，在步骤一中，通过安装在捞渣系统中的温度传感器、压力传感器、流量传感器获取所述温度、压力、流量参数；通过摄像头进行图像采集，获取关键部位的外观图像，即所述图像信息。
3.根据权利要求2所述的一种智能化捞渣系统故障诊断方法，其特征在于，在步骤二中，所述对传感器采集的参数进行滤波处理的过程采用中值滤波算法，所述对图像信息进行增强处理的过程采用直方图均衡化算法。
4.根据权利要求3所述的一种智能化捞渣系统故障诊断方法，其特征在于，在步骤三中，所述温度变化率的提取过程为：
5.根据权利要求4所述的一种智能化捞渣系统故障诊断方法，其特征在于，在步骤三中，所述压力波动幅度的提取过程为：
6.根据权利要求5所述的一种智能化捞渣系统故障诊断方法，其特征在于，在步骤三中，所述流量变化趋势的提取过程为：
7.根据权利要求6所述的一种智能化捞渣系统故障诊断方法，其特征在于，在步骤三中，所述颜色特征、纹理特征以及
8.根据权利要求7所述的一种智能化捞渣系统故障诊断方法，其特征在于，在步骤四中，所述预设的故障诊断模型为：
9.根据权利要求8所述的一种智能化捞渣系统故障诊断方法，其特征在于，所述基于融合结果诊断捞渣系统是否存在故障的过程包括：
...【技术特征摘要】
1.一种智能化捞渣系统故障诊断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种智能化捞渣系统故障诊断方法，其特征在于，在步骤一中，通过安装在捞渣系统中的温度传感器、压力传感器、流量传感器获取所述温度、压力、流量参数；通过摄像头进行图像采集，获取关键部位的外观图像，即所述图像信息。
3.根据权利要求2所述的一种智能化捞渣系统故障诊断方法，其特征在于，在步骤二中，所述对传感器采集的参数进行滤波处理的过程采用中值滤波算法，所述对图像信息进行增强处理的过程采用直方图均衡化算法。
4.根据权利要求3所述的一种智能化捞渣系统故障诊断方法，其特征在于，在步骤三中，所述温度变化率的提取过程为：
【专利技术属性】
技术研发人员：孙伟，唐峻，侯大永，李军，韩露，马鑫，夏宇，
申请(专利权)人：北方联合电力有限责任公司包头第二热电厂，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。