范厚良

（江蘇大唐國際呂四港發(fā)電有限責(zé)任公司，江蘇南通 226200）

發(fā)電廠設(shè)備的安全穩(wěn)定運行是保證火力發(fā)電廠生產(chǎn)可靠性的重要基礎(chǔ)，近幾年來，隨著我國電力生產(chǎn)規(guī)模的不斷擴大，電廠設(shè)備的復(fù)雜度和數(shù)量呈指數(shù)級增長，這就要求電廠檢測部門的工作更加細致[1]。對電力工業(yè)來說，監(jiān)測信息的普及程度是遠遠不夠的。個人和機構(gòu)之間的交流能力依然薄弱，信息孤島效應(yīng)是管理體制的突出問題，缺乏部門間的溝通和信息共享，許多數(shù)據(jù)不能精確還原真實情況[2]。常規(guī)電廠檢驗多采用人工檢測方法，該方法在實施過程中往往需要消耗過多的人力，效率不高。相對于電子檢測工具，紙質(zhì)檢測記錄常常不便于記錄和查詢，這一進程效率低下，由于信息傳遞過程中易出錯，檢查信息不能及時上報，無法達到工作效率的要求；無人機巡檢方法是根據(jù)最新的模式識別分析技術(shù)對采集到的現(xiàn)場圖像數(shù)據(jù)進行分析。但從目前的技術(shù)條件來看，模式識別算法還有待改進。針對這一問題，提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的發(fā)電廠設(shè)備智能巡檢系統(tǒng)。采用無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法提取輸入特征，對深度輸入進行深度結(jié)構(gòu)化處理，并對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行處理。

1 智能巡檢系統(tǒng)架構(gòu)

電力設(shè)備智能檢測移動端是整個深度學(xué)習(xí)檢測系統(tǒng)中的一個子系統(tǒng)，該系統(tǒng)以網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器為基礎(chǔ)，服務(wù)器負責(zé)收發(fā)數(shù)據(jù)，對移動端數(shù)據(jù)請求進行響應(yīng)，接收移動端上傳的檢測數(shù)據(jù)[3]。分析和匯總服務(wù)器端數(shù)據(jù)，并在一系列邏輯結(jié)構(gòu)中向管理端提供數(shù)據(jù)，管理端每天都要根據(jù)服務(wù)器要求的數(shù)據(jù)制定檢查計劃[4]。

1.1 服務(wù)器控制系統(tǒng)

服務(wù)器控制系統(tǒng)包括一臺主機和一個小型基站，主機負責(zé)將交互信息、操作員協(xié)議識別、協(xié)議指令發(fā)送給檢測機器人系統(tǒng)和門禁系統(tǒng)[5]。主機主要包括緊急情況處理模塊、檢測算法模塊、小型基站負責(zé)控制地圖數(shù)據(jù)模塊、協(xié)議指令模塊、圖像識別模塊等。主機中的數(shù)據(jù)主要通過小型基站網(wǎng)絡(luò)進行處理，并向機器檢測系統(tǒng)和門禁系統(tǒng)發(fā)送數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)對突發(fā)事件的高效處理[6]。

1.2 巡檢機器人系統(tǒng)構(gòu)成

內(nèi)置視頻采集裝置，紅外采集裝置及人體控制裝置。檢測機器人系統(tǒng)與服務(wù)器系統(tǒng)通過WiFi 形成網(wǎng)絡(luò)通信鏈路。通過WiFi 網(wǎng)絡(luò)，檢測機器人能夠?qū)z測過程中拍攝的圖像和視頻反饋給服務(wù)器，并能將定位信息實時反饋給服務(wù)器[7-9]。中央處理器控制檢測機器人的檢測路徑算法，機器人根據(jù)算法進行檢測。巡檢機器人系統(tǒng)構(gòu)成如圖1 所示。

1.3 RFID讀卡器

RFID 讀卡器能快速識別電子標(biāo)簽數(shù)據(jù)信號，采用調(diào)制器和限幅器，克服了實際工作環(huán)境中的讀數(shù)偏差[10]。讀卡器結(jié)構(gòu)如圖2 所示。

圖2 RFID讀卡器結(jié)構(gòu)

如圖2 所示，當(dāng)電源電壓整流效應(yīng)引起共振時，電路電壓升高，限幅器開始工作，確保供電電壓具有穩(wěn)定的作用，并為其他模塊提供穩(wěn)定的電壓[11]。上電復(fù)位電路由片外感應(yīng)和片內(nèi)電容組成，啟動時發(fā)出復(fù)位信號，保證數(shù)字快速復(fù)位。

1.4 轉(zhuǎn)速傳感器

變磁阻式轉(zhuǎn)速傳感器是利用磁電阻作為感測元件，把旋轉(zhuǎn)物體的速度轉(zhuǎn)換成電輸出量[12]。這是一個間接的測量裝置，以磁阻為核心元件，采用磁電阻作為檢測元件，并采用了新型的信號處理電路，如圖3所示。

圖3 變磁阻式轉(zhuǎn)速傳感器

由圖3 可知，當(dāng)被測物體為凸（或凹）磁或磁性材料時，被測物體轉(zhuǎn)動時，傳感器輸出與轉(zhuǎn)動頻率相關(guān)的脈沖信號，用于速度測量或檢測和傳遞位移[13]。感應(yīng)式速度傳感器被廣泛使用，通過磁通量的變化產(chǎn)生感應(yīng)電勢，磁通量的變化率決定了電位的大小。根據(jù)其結(jié)構(gòu)，該傳感器可分為開式和閉式兩種類型[14]。磁路式開路速度傳感器結(jié)構(gòu)比較簡單，輸出信號較小，不適用于高振動場合。封閉磁路式速度傳感器是由外輪、內(nèi)輪、線圈以及安裝在轉(zhuǎn)軸上的永久磁鐵組成。內(nèi)齒與外齒具有相同的齒數(shù)，由于內(nèi)、外齒輪的相對運動，當(dāng)轉(zhuǎn)軸與被測軸相連并一起轉(zhuǎn)動時，磁電阻發(fā)生變化，線圈內(nèi)產(chǎn)生交流感應(yīng)電勢[15]。測得電位的大小即可得到相應(yīng)的速度值，從而檢測線圈中故障位置的磁阻變化。

2 智能巡檢系統(tǒng)軟件部分設(shè)計

2.1 基于深度學(xué)習(xí)的巡檢原理

深度學(xué)習(xí)模型是經(jīng)典的目標(biāo)檢測模型，相對于其他前沿的目標(biāo)，其準(zhǔn)確性和效率明顯不足，深度學(xué)習(xí)模型是其他許多算法的基礎(chǔ)[16]。圖4 為深度學(xué)習(xí)巡檢原理。

圖4 深度學(xué)習(xí)巡檢原理圖

巡檢原理主要由以下4 個步驟組成：

2012、2013、2014和2015年11月1～30日溫室內(nèi)的氣象數(shù)據(jù)如圖5a～c所示,溫室內(nèi)各年日總輻射、平均溫度和平均相對濕度均表現(xiàn)出一定的差異,其中,2012、2013、2014年11月日總輻射均值分別為5.54、6.07和4.29 MJ/m2/d,相比2015年分別增大了132.93%、155.22%和80.23%;日平均溫度分別為15、17.41和16.05 ℃,比2015年分別增加了11.06%、29.53%和19.42%;日平均相對濕度分別為84.09%、85.77%和80.92%,相比2015年分別減小了11.17%、9.4%和14.52%。

1）原圖輸入：用原圖輸入深度學(xué)習(xí)模型。

2）產(chǎn)生目標(biāo)候選區(qū)域：通過選擇搜索從原始圖像產(chǎn)生一個候選區(qū)域。根據(jù)巡檢特征分量權(quán)重，對識別出的候選區(qū)域圖像進行灰度化處理，并確定關(guān)鍵設(shè)備圖像特征：

式（1）中，ωr、ωg、ωb分別表示圖像顏色紅、綠、黃權(quán)值。

該方法先將圖像分割成若干小區(qū)域，然后對這些小區(qū)域進行搜索，然后根據(jù)下面的4 條規(guī)則對最大概率區(qū)域進行合并。

規(guī)則1：基于顏色直方圖分布，將顏色相似的小區(qū)域合并。

規(guī)則2：通過梯度直方圖的分布，合并紋理相似的小區(qū)域。

規(guī)則4：合并任何一個小區(qū)域后，合并區(qū)域的總面積不會超過目標(biāo)對應(yīng)的邊界面積，這就保證了合并區(qū)域的形狀更加規(guī)則。反復(fù)進行合并操作，直到?jīng)]有區(qū)域可合并，最后輸出所有區(qū)域，也就是目標(biāo)候選區(qū)域。

3）抽取特征：利用卷積網(wǎng)抽取出候選區(qū)域的特征，指定區(qū)域建議框的尺寸，然后抽取卷積特征。

4）類別和回歸：每一個類別的目標(biāo)都會被相應(yīng)的SVM 分類器分類，該算法只需確定自己是否屬于目標(biāo)類別，然后用返回值對目標(biāo)候選幀進行校正。

2.2 機器人的巡檢流程

根據(jù)基于深度學(xué)習(xí)巡檢原理，設(shè)計機器人巡檢流程如下：

step1：在遙測平臺界面設(shè)置機器人的全面檢查模式，并進行全面檢查區(qū)域和設(shè)備狀態(tài)標(biāo)識識別，監(jiān)控平臺指令分析由單片機控制系統(tǒng)完成。單片機9針MCU 輸出綜合檢測信號到數(shù)模轉(zhuǎn)換器，控制電機的運轉(zhuǎn)。根據(jù)單片機設(shè)置的路線，檢測機器人進入檢測區(qū)域，監(jiān)測平臺界面能控制機械手的伸縮和轉(zhuǎn)動；配備了可視化攝像機，將采集到的圖像通過網(wǎng)絡(luò)電纜或光纖傳輸回監(jiān)測平臺。根據(jù)顯示狀態(tài)，平臺可以檢查設(shè)備運行是否異常。

step2：在遙控平臺的界面設(shè)定機器人的定點檢測模式，進行定點檢測和超聲波局部放電區(qū)域的檢測。監(jiān)控平臺指令分析由單片機控制系統(tǒng)完成，通過數(shù)模轉(zhuǎn)換器對數(shù)字檢測信號進行轉(zhuǎn)換，以控制電機運行。根據(jù)MCU 設(shè)置路徑，檢測機器人進入檢測區(qū)域。監(jiān)測平臺界面可控制機械手的下拉和前進范圍，并可將PD 檢測裝置置于待測裝置上。在此情況下，局部放電檢測設(shè)備通過網(wǎng)絡(luò)電纜或光纖傳輸回監(jiān)測平臺，監(jiān)測平臺可以實時監(jiān)測電廠是否有局部放電。

step3：在遙控平臺界面設(shè)定機器人的手動檢測模式，進行開關(guān)狀態(tài)識別。手動將檢測信號輸入數(shù)模轉(zhuǎn)換器，控制電機運行。根據(jù)單片機設(shè)置的路線，檢測機器人進入檢測區(qū)域，監(jiān)測平臺界面能夠控制機械臂的伸展和旋轉(zhuǎn)角度。在控制攝像探頭前進、獲取攝像開關(guān)狀態(tài)的同時，操作手柄打開和切換攝像開關(guān)柜，并通過網(wǎng)絡(luò)電纜或光纖平臺將采集的信息反饋給監(jiān)控。該平臺能實時查看開關(guān)的詳細情況及開關(guān)狀態(tài)。

step4：在遙控監(jiān)測平臺界面設(shè)置機器人的自定義檢測模式，并進行自定義檢測，讀取儀器數(shù)據(jù)。通過分析監(jiān)控平臺的指令，12 針單片機輸出自定義檢測信號至數(shù)模轉(zhuǎn)換器，實現(xiàn)對電機運行的控制。根據(jù)MCU 設(shè)置路徑，檢測機器人是否進入檢測區(qū)域，監(jiān)控臺接口可控制機器人的轉(zhuǎn)動，并將收集的儀器數(shù)據(jù)反饋給監(jiān)控臺，獲取儀器的實時數(shù)據(jù)。

3 巡檢系統(tǒng)應(yīng)用情況

3.1 檢測實例

冷卻機是保證電廠設(shè)備穩(wěn)定運行的重要輔助系統(tǒng)，雙極電機可用于電廠冷卻機組的電機轉(zhuǎn)子。電子轉(zhuǎn)子的速度一般為3 000 r/min，測試系統(tǒng)以十分鐘為時間間隔計算平均速度，將通過測試得到的實際轉(zhuǎn)速與理想轉(zhuǎn)速比較。速度誤差應(yīng)該在3%以內(nèi)，若超過3%，機器人就會發(fā)出警告，拍下真實情況，向服務(wù)器報告。機器人把捕捉到的圖像和視頻傳送給服務(wù)器，用于圖像分析和語音識別，伺服器發(fā)出指令，確認(rèn)機組設(shè)備無損壞、漏水及振動噪音。內(nèi)置紅外探測器，可對溫度進行檢測和分析，一旦發(fā)現(xiàn)異常，立即向機器人報告。

3.2 測試工具

由于在測試服務(wù)器上安裝的系統(tǒng)都是Linux 系統(tǒng)，因此有兩個Linux命令被選中，即top和nvidia-smi命令。Linux 下的top 命令與Windows 系統(tǒng)的瀏覽器相似，主要用來監(jiān)控Linux系統(tǒng)的運行狀態(tài)。另外，運行top命令可以顯示系統(tǒng)中所有正在運行的進程的資源消耗。圖5顯示了Linux系統(tǒng)下top命令執(zhí)行情況。

圖5 Linux系統(tǒng)下top命令執(zhí)行情況

在圖5 所示執(zhí)行情況下，分析測試用例，如表1所示。

表1 測試用例

3.3 測試結(jié)果與分析

以測試用例為基礎(chǔ)，分別使用傳統(tǒng)人工巡檢方法R1、無人機巡檢方法R2 和基于深度學(xué)習(xí)巡檢系統(tǒng)R3 對測試結(jié)果分析，如表2 所示。

表2 不同方法用例測試結(jié)果對比分析

由表2 可知，使用傳統(tǒng)人工巡檢方法、無人機巡檢方法無法全部達到預(yù)期執(zhí)行效果，而使用基于深度學(xué)習(xí)巡檢系統(tǒng)與預(yù)期執(zhí)行效果一致。

4 結(jié)束語

常規(guī)倉庫檢查耗時，無法保證檢驗員的安全。相對于傳統(tǒng)的倉庫檢測方法，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的火電廠設(shè)備智能檢測系統(tǒng)可以隨時關(guān)注倉庫的實際情況，快速應(yīng)對突發(fā)事件。有針對性地采取措施，防止倉庫發(fā)生事故。采用深度學(xué)習(xí)方法，大大減少了手工特征提取的誤差，操作簡便。深度學(xué)習(xí)在電力設(shè)備中的應(yīng)用，為人工智能電網(wǎng)發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

盡管對電廠設(shè)備運行狀態(tài)的識別方法已有較大進展，但仍存在一些問題，有待于進一步研究，如無法確定在復(fù)雜情況下該巡檢方法是否繼續(xù)適用，因此，在今后研究中，將優(yōu)化不同場景下基于深度學(xué)習(xí)的發(fā)電廠設(shè)備智能巡檢系統(tǒng)的應(yīng)用效果。