發(fā)布時間：2017-08-03 19:12

  本文關鍵詞：基于視頻圖像分析的風電機組故障自動識別技術研究

  更多相關文章： 風電機組 視頻監(jiān)控 故障監(jiān)測 圖像自動識別

【摘要】：隨著各國對清潔能源、可再生能源發(fā)電關注度的日益提高,我國風能發(fā)電產(chǎn)業(yè)近年來也得到了飛速發(fā)展。一般情況下,風電機組設備價值昂貴,故障發(fā)生率較高,且風電場一般位于地理位置偏遠、環(huán)境惡劣的地方,運維人員較少,需要遠程實時監(jiān)控風電場運行狀況,并對風電機組是否發(fā)生故障進行自動識別。采用視頻監(jiān)控技術和圖像自動識別技術,建立遠程實時監(jiān)控識別系統(tǒng),能實現(xiàn)自動化無人值守,解決人員勞動強度大的問題,提高運維管理水平。本文利用視頻監(jiān)控系統(tǒng)獲取的塔筒入口、機艙內(nèi)、齒輪箱底部、紐纜保護套等部位的監(jiān)測圖像,研究通過圖像分析技術獲取異常狀態(tài)信息,實現(xiàn)自動報警的方法。主要研究工作及結果如下：(1)針對塔筒門禁監(jiān)測圖像,采用基于差圖像法的入侵自動報警方法,即在異物入侵檢測時先用Surendra法來實時地更新背景模型,再用背景差分法獲得運動區(qū)域,最后獲取較為精確的運動區(qū)域圖像特征,根據(jù)閾值判別法將正常狀態(tài)異常狀態(tài)區(qū)分出來,當為異常狀態(tài)時進行自動報警,此功能基本實現(xiàn)。(2)針對機艙內(nèi)微弱火焰監(jiān)測圖像,首先利用顏色特征分割出圖像中具有疑似微弱火焰的區(qū)域,然后用火焰增長性特征進行初步判斷,最后采用紋理特征對微弱火焰進行驗證。(3)針對齒輪箱底部漏油監(jiān)測圖像,通常齒輪箱油為黃褐色,則齒輪箱滲漏油處圖像的顏色往往會呈現(xiàn)黃褐色,采用一種基于顏色特征的齒輪箱滲漏油檢測方法,對異常區(qū)域提取H-S顏色直方圖,并比較一系列待測圖片,當顏色直方圖中灰褐色部分變化較大時認為存在漏油異常,經(jīng)多次證明與實際情況一致。(4)針對紐纜保護套裂縫監(jiān)測圖像,由于裂縫相對于保護套背景具有極低的對比度,需要在裂縫檢測前加入一系列的預處理,大大地改善了圖像質(zhì)量,為裂縫檢測和識別做了充分的準備,進而基于形狀等幾何特征進行判斷。
【關鍵詞】：風電機組 視頻監(jiān)控 故障監(jiān)測 圖像自動識別
【學位授予單位】：華北電力大學(北京)
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TM614;TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 概述10-15
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 風電機組狀態(tài)監(jiān)測的現(xiàn)狀11-13
• 1.2.2 智能視頻監(jiān)控技術研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 論文主要研究內(nèi)容14-15
• 1.3.1 主要研究內(nèi)容14
• 1.3.2 本文結構14-15
• 第2章 風力發(fā)電機組及視頻監(jiān)控系統(tǒng)綜述15-20
• 2.1 風力發(fā)電機組基本組成結構15
• 2.2 風電場智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)組成15-16
• 2.3 風力發(fā)電機組視頻監(jiān)控點描述16-20
• 第3章 智能視頻監(jiān)控識別技術算法20-38
• 3.1 圖像預處理20-32
• 3.1.1 顏色變換21-25
• 3.1.2 形態(tài)學處理25-26
• 3.1.3 圖像增強26-31
• 3.1.4 運動目標分割31-32
• 3.2 特征提取32-36
• 3.2.1 顏色統(tǒng)計特征提取32-33
• 3.2.2 幾何形狀特征提取33-34
• 3.2.3 紋理特征提取34-36
• 3.3 判斷識別36-37
• 3.3.1 閾值判斷法36-37
• 3.3.2 模板匹配法37
• 3.4 本章小結37-38
• 第4章 基于差分圖法的塔筒入侵檢測38-47
• 4.1 圖像預處理38-41
• 4.1.1 灰度化39
• 4.1.2 二值化39-40
• 4.1.3 形態(tài)學處理40-41
• 4.2 目標檢測41-46
• 4.2.1 更新背景模型41-44
• 4.2.2 背景差分法獲取入侵異物44-46
• 4.3 特征提取及識別報警46
• 4.4 本章小結46-47
• 第5章 基于紋理特征的機艙微弱火焰檢測47-54
• 5.1 風電機組火災現(xiàn)狀47
• 5.2 風電消防技術應用現(xiàn)狀47-48
• 5.3 基于圖像識別的微弱火焰自動檢測48-53
• 5.3.1 基于顏色特征提取火焰48-50
• 5.3.2 火焰特征提取50-53
• 5.4 本章小結53-54
• 第6章 基于顏色直方圖的齒輪箱漏油檢測54-58
• 6.1 現(xiàn)存齒輪箱漏油檢測裝置及其局限性54-55
• 6.2 基于顏色特征的齒輪箱漏油檢測55-57
• 6.3 本章小結57-58
• 第7章 基于形狀特征的紐纜保護套裂縫檢測58-66
• 7.1 紐纜保護套裂紋58-59
• 7.2 圖象預處理59-64
• 7.2.1 灰度化60
• 7.2.2 圖像均衡化60-61
• 7.2.3 圖像濾波61-62
• 7.2.4 圖像增強62-63
• 7.2.5 圖像二值化63-64
• 7.3 裂縫檢測64-65
• 7.4 本章小結65-66
• 第8章 結論與展望66-67
• 8.1 結論66
• 8.2 展望66-67
• 參考文獻67-72
• 攻讀碩士期間發(fā)表論文及參與的科研工作72-73
• 致謝73

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