摘 要：本文針對發(fā)電機性能優(yōu)化中數據獲取與處理的高精度、實時性需求，提出了一種基于側點接入的三維模型數據獲取與處理方法。該方法在發(fā)電機側面或非正面接入點布置傳感器，實時采集發(fā)電機的運行狀態(tài)和性能參數，并采用三維激光掃描技術和邊緣檢測算法對采集的原始數據進行預處理，以確保數據的準確性。同時運用參數化建模技術構建發(fā)電機的三維模型，并通過高低階模型轉換，實現模型的輕量化和性能優(yōu)化。該方法不僅提高了數據處理效率，還為發(fā)電機的設計和性能分析提供了精確的模型基礎，對電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行和能源效率提升具有重要作用。

關鍵詞：側點接入；發(fā)電機；三維模型；數據處理

中圖分類號：TM 303" " 文獻標志碼：A

作為現代工業(yè)的基礎設施，發(fā)電機性能的優(yōu)化對提高能源利用效率和保證電力供應穩(wěn)定性至關重要[1]。由于傳統(tǒng)的數據獲取方法在精度和處理效率上往往無法滿足高標準的工程需求，傳統(tǒng)的二維模型數據難以準確捕捉發(fā)電機的復雜幾何特征和內部結構，這在一定程度上限制了設計人員對發(fā)電機性能的深入理解和優(yōu)化。因此，探索一種新的、基于側點接入的數據獲取與處理方法成為迫切需要解決的問題。而基于側點接入技術能夠為發(fā)電機的設計和性能分析提供更精確、直觀的數據支持。為此，本文將提出一種基于側點接入的發(fā)電機三維模型數據獲取與處理方法，能夠直接從發(fā)電機的實際運行環(huán)境中獲取實時的三維模型數據。這些數據不僅包括發(fā)電機的幾何信息，還包括其運行狀態(tài)和性能參數，從而為后續(xù)的分析和優(yōu)化提供了豐富的信息基礎。

1 側點接入流程

基于側點接入的發(fā)電機三維模型數據獲取與處理是一個涉及數據采集、傳輸、處理和可視化的復雜過程[2]。具體步驟如下所示。1）確定接入點。對發(fā)電機的側面或非正面接入點進行評估，根據發(fā)動機的設計和需要模擬特定部分，確定數據采集的最佳位置，為布置傳感器的測試點提供所需數據接口。2）準備接入設備。選擇合適的數據采集設備，確保數據采集設備能夠適應發(fā)動機的側點接入。3）建立物理連接。將數據采集設備物理連接到發(fā)動機的側點接入位置，識別發(fā)動機上的側點接入位置。4）配置網絡設置。在接入設備上配置IP地址、DNS服務器等子網絡設置，并使用AES加密算法對數據進行加密傳輸，保護數據的安全性。5）驗證接入。通過ping測試工具驗證接入設備是否能夠成功連接網絡，并與網絡中的其他設備進行通信。同時，檢查數據傳輸的穩(wěn)定性和延遲，確保數據采集設備與網絡間的連接質量符合要求。通過以上步驟，確保數據采集設備與發(fā)電機的側點接入位置間的連接穩(wěn)定可靠，為后續(xù)數據采集和處理打下良好基礎。

2 發(fā)電機三維模型數據獲取

2.1 三維模型數據獲取流程

基于側點接入的發(fā)電機三維模型數據獲取與處理主要利用三維激光掃描技術，通過現場掃描、數據處理和模型驗證等環(huán)節(jié)，得出一個精確、可靠的三維模型數據[3]。具體流程如圖1所示。

首先，利用激光掃描等方法從現實世界中的物體獲得最全面、準確的數據集，對采集的原始數據進行初步預處理，校正其中的噪聲和不準確的部分。其次，在數據預處理之后進行邊緣檢測，邊緣是三維模型中的關鍵特征，主要定義了模型的輪廓和結構，通過算法來識別數據中的邊緣和側面。常見的邊緣檢測算法有Sobel邊緣檢測算法，主要通過計算圖像在水平和垂直方向的一階導數來檢測邊緣。Sobel算法的主要步驟包括水平方向梯度、垂直方向梯度（Gy）計算和邊緣幅度（G）計算。具體Sobel邊緣檢測算法如下所示。

水平方向梯度（Gx）如公式（1）所示。

（1）

式中：Gx為水平方向上的梯度；為圖像I在x方向上的梯度，表示圖像在水平方向上的變化率。

垂直方向梯度（Gy）如公式（2）所示。

（2）

式中：Gy為水平方向上的梯度；為圖像I在y方向上的梯度，表示圖像在垂直方向上的變化率。

邊緣幅度（G）如公式（3）所示。

（3）

式中：G為邊緣的幅度，表示圖像在（x，y）處的邊緣強度。

在Sobel邊緣檢測器的描述中，水平方向和垂直方向的梯度Gx和Gy通常使用Sobel算子來計算，主要通過對圖像進行差分來近似計算梯度。識別出邊緣和側面后，為提高模型的真實感和細節(jié)精度，采用插值方法在這些區(qū)域添加額外的數據點。常見的插值方法是線性插值，該計算方法假設2個已知點間的函數值是線性變化的，并給定2個點（x1，y1）和（x2，y2），線性插值可以找到這2個點間任意點（x，y）的值，具體如公式（4）所示。

（4）

公式（4）計算的目的是為了在只有4個離散點的情況下，估計矩形區(qū)域內任意一點的值，創(chuàng)建更平滑的曲面，減少圖像或模型中的鋸齒狀邊緣，提高視覺真實感。三維模型數據獲取流程的最后一步是數據融合，將添加的新數據點與原有的數據點相結合，形成一個完整并優(yōu)化的三維模型數據集。保證模型的連貫性和完整性，對后續(xù)的三維建模和渲染非常重要。

2.2 三維模型數據預處理

獲取發(fā)電機的三維模型數據后，通常需要進行一系列發(fā)電機三維模型數據預處理步驟來確保數據質量和后續(xù)處理的準確性。具體預處理如圖2所示。

首先，在三維模型數據預處理中，去噪是數據預處理的第一步，目的是移除由環(huán)境因素（如電磁干擾）導致的噪聲點，主要通過小波變換將信號分解為不同的頻率成分，識別并去除噪聲相關成分。該技術可在保持信號重要特征的同時去除噪聲。去噪后需要進行濾波，可通過高斯濾波方式減少數據的尖銳變化，使模型表面更平滑，同時保留重要的幾何特征。

其次，對數據進行幾何校正，消除由設備誤差、環(huán)境因素或操作條件因素引起的模型偏差，可以通過標定算法中的最小二乘法進行校正，具體如公式（5）所示。

AX=b （5）

式中：A為系數矩陣；X為未知數向量；b為觀測向量。

最小二乘法的目標是找到X的值，使殘差向量r的平方和最小，最小二乘法能確保模型與實際物理對象的一致性，具體如公式（6）所示。

rTr=（b-AX）T（b-AX） （6）

再次，進行數據點間的插值動作，填補數據空白區(qū)域，形成連續(xù)的表面，這對那些因遮擋或其他原因此缺失數據點的模型尤為重要。插值方法可通過簡單的線性插值生成更完整、連續(xù)的模型表面，從而平滑模型數據，并在數據點間創(chuàng)建一個連續(xù)的模型表面，具體如公式（7）所示。

y=y0+m（x-x0） （7）

式中：y為要估計的未知數據點對應的值；x為未知數據點；m為2個已知數據點間的斜率；y0、x0分別為第一個已知數據點的y值和x值。

最后，進行分幅，將大型模型數據分割成較小的數據塊，便于并行處理和優(yōu)化。這些預處理步驟相互關聯(lián)，共同確保發(fā)電機三維模型數據的準確性和可靠性，使三維模型能更有效地應用于模擬、分析和可視化。

3 發(fā)電機三維模型數據處理

3.1 參數化三維模型

在基于側點接入的發(fā)電機三維模型數據獲取與處理中，使用參數化三維模型是為了更好地理解和操作發(fā)電機的幾何結構。該模型的優(yōu)勢是能夠通過調整關鍵參數來精確控制模型的形狀和尺寸，從而快速修改和優(yōu)化發(fā)電機的復雜結構。參數化三維模型的具體建立步驟如下所示。1）定義參數。該步驟是模型建立的基礎，需要確定模型的關鍵尺寸參數，并確保每個參數都有明確的定義和命名，使用參數來定義模型的曲線和曲面基本幾何形狀，最終通過參數調整來精確控制模型的每個部分。2）構建模型。在三維建模軟件中創(chuàng)建參數化的模型草圖，使用參數來控制模型的幾何形狀，并基于草圖構建模型。3）驅動參數化。參數化的核心是參數能夠驅動模型的動態(tài)變化，并通過改變參數值并觀察模型是否如預期那樣更新來進行驗證，確保模型的每個部分都能正確地響應參數變化。4）驗證和優(yōu)化模型參數。驗證模型的參數化是否正確時，需要手動更改參數值并觀察模型的幾何形狀是否能按照預期進行更新。如果模型的幾何形狀能夠如預期那樣隨參數值的變化而變化，那么可以認為模型的參數化是正確的。此外，還需要對模型進行模擬分析，并利用有限元分析（FEA）計算模型的變形量。在計算過程中將連續(xù)的模型表面分割成有限數量的小元素，這些元素通常被稱為單元。每個單元都有其特定的形狀和尺寸，并與模型表面上的節(jié)點相連。節(jié)點是模型上用于施加位移、力和約束的點，也是單元的頂點，具體如公式（8）所示。

（8）

式中：e為應變張量；?u為移場u的梯度。

通過求解節(jié)點位移，可以得到每個單元的應變。應變是一個矢量量，包括線應變和剪應變。線應變被定義為沿單元長度方向的形變量與原始長度的比值，剪應變被定義為在單元橫截面上的形變量與原始橫截面面積的比值。線應變與剪應變的計算過程分別如公式（9）、公式（10）所示。

（9）

（10）

式中：el為沿材料長度方向上的線形變；?L為小元素在長度方向上的形變；L0為小元素的原始長度；es為材料橫截面上的剪形變；?A為小元素在橫截面上的形變（面積差）；A0為小元素的原始橫截面積。

通過這種方式，可以對發(fā)電機三維模型的參數化進行詳細的應力分析，以確保模型在實際工作條件下的性能符合設計要求。如果分析結果顯示模型在某些條件下應力過大或過小，可以對這些參數進行調整和優(yōu)化，以取得更好的設計效果。

3.2 高、低階模型轉換

在發(fā)電機三維模型數據處理中，高階模型包括大量幾何細節(jié)和復雜的拓撲結構，占用大量的存儲空間，導致模型實時渲染或模擬時的計算量巨大，通過高、低階模型轉換，可以減少頂點和面的數量，簡化幾何結構，從而提高渲染和計算的效率。具體轉換步驟如圖3所示。

進行高、低階模型轉換時，首先，使用3Ds MAX工具分析模型的頂點數、面片數等信息，評估原始高階模型，確定模型的復雜度和數據量。評估完成后，根據模型的特點和應用需求，采用曲面離散化算法中的Delaunay三角化計算將高階曲面轉換為低階面片。其次，繼續(xù)利用OBJ技術將高階模型的格式轉換為通用格式ob。轉換過程中需要正確處理模型的拓撲結構和紋理信息，以保證模型的真實感和視覺效果。再次，將模型旋轉30°，觀察模型是否能適應新的坐標系或滿足特定的應用需求。從次，使用紋理合并技術對轉換后的低階模型進行輕量化處理，減少模型的數據量，提高數據處理時的加載和渲染效率。最后，在模型中添加渲染光照、陰影和反射等后處理效果，并根據應用需求進行模型切割、拼接等操作。將處理后的模型集成到目標平臺或應用程序中進行測試與驗證，確保模型在各種條件下都能正常運行，滿足性能要求。并根據驗證結果對模型進行必要的優(yōu)化，調整相應的離散化參數、優(yōu)化紋理映射等，以進一步提高模型質量和性能。

4 結語

本文深入研究了基于側點接入的發(fā)電機三維模型數據的獲取與處理技術，成功進行了模型的高效獲取和精確處理。優(yōu)化了側點接入流程，提高了數據獲取的效率和質量。在數據處理階段，通過構建參數化模型、模型轉換以及數據優(yōu)化壓縮，提高了數據處理的質量和效率。這些成果可為發(fā)電機行業(yè)提供有力的技術支持，期待在未來的研究和應用中繼續(xù)優(yōu)化和改進這些技術，為我國發(fā)電機行業(yè)的發(fā)展做出更大貢獻。

參考文獻

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