基于视频图像分析的风电机组故障自动识别技术研究

发布时间：2017-08-03 19:12

  本文关键词：基于视频图像分析的风电机组故障自动识别技术研究

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【摘要】：随着各国对清洁能源、可再生能源发电关注度的日益提高,我国风能发电产业近年来也得到了飞速发展。一般情况下,风电机组设备价值昂贵,故障发生率较高,且风电场一般位于地理位置偏远、环境恶劣的地方,运维人员较少,需要远程实时监控风电场运行状况,并对风电机组是否发生故障进行自动识别。采用视频监控技术和图像自动识别技术,建立远程实时监控识别系统,能实现自动化无人值守,解决人员劳动强度大的问题,提高运维管理水平。本文利用视频监控系统获取的塔筒入口、机舱内、齿轮箱底部、纽缆保护套等部位的监测图像,研究通过图像分析技术获取异常状态信息,实现自动报警的方法。主要研究工作及结果如下：(1)针对塔筒门禁监测图像,采用基于差图像法的入侵自动报警方法,即在异物入侵检测时先用Surendra法来实时地更新背景模型,再用背景差分法获得运动区域,最后获取较为精确的运动区域图像特征,根据阈值判别法将正常状态异常状态区分出来,当为异常状态时进行自动报警,此功能基本实现。(2)针对机舱内微弱火焰监测图像,首先利用颜色特征分割出图像中具有疑似微弱火焰的区域,然后用火焰增长性特征进行初步判断,最后采用纹理特征对微弱火焰进行验证。(3)针对齿轮箱底部漏油监测图像,通常齿轮箱油为黄褐色,则齿轮箱渗漏油处图像的颜色往往会呈现黄褐色,采用一种基于颜色特征的齿轮箱渗漏油检测方法,对异常区域提取H-S颜色直方图,并比较一系列待测图片,当颜色直方图中灰褐色部分变化较大时认为存在漏油异常,经多次证明与实际情况一致。(4)针对纽缆保护套裂缝监测图像,由于裂缝相对于保护套背景具有极低的对比度,需要在裂缝检测前加入一系列的预处理,大大地改善了图像质量,为裂缝检测和识别做了充分的准备,进而基于形状等几何特征进行判断。
【关键词】：风电机组 视频监控 故障监测 图像自动识别
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM614;TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 概述10-15
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-14
• 1.2.1 风电机组状态监测的现状11-13
• 1.2.2 智能视频监控技术研究现状13-14
• 1.3 论文主要研究内容14-15
• 1.3.1 主要研究内容14
• 1.3.2 本文结构14-15
• 第2章 风力发电机组及视频监控系统综述15-20
• 2.1 风力发电机组基本组成结构15
• 2.2 风电场智能视频监控系统组成15-16
• 2.3 风力发电机组视频监控点描述16-20
• 第3章 智能视频监控识别技术算法20-38
• 3.1 图像预处理20-32
• 3.1.1 颜色变换21-25
• 3.1.2 形态学处理25-26
• 3.1.3 图像增强26-31
• 3.1.4 运动目标分割31-32
• 3.2 特征提取32-36
• 3.2.1 颜色统计特征提取32-33
• 3.2.2 几何形状特征提取33-34
• 3.2.3 纹理特征提取34-36
• 3.3 判断识别36-37
• 3.3.1 阈值判断法36-37
• 3.3.2 模板匹配法37
• 3.4 本章小结37-38
• 第4章 基于差分图法的塔筒入侵检测38-47
• 4.1 图像预处理38-41
• 4.1.1 灰度化39
• 4.1.2 二值化39-40
• 4.1.3 形态学处理40-41
• 4.2 目标检测41-46
• 4.2.1 更新背景模型41-44
• 4.2.2 背景差分法获取入侵异物44-46
• 4.3 特征提取及识别报警46
• 4.4 本章小结46-47
• 第5章 基于纹理特征的机舱微弱火焰检测47-54
• 5.1 风电机组火灾现状47
• 5.2 风电消防技术应用现状47-48
• 5.3 基于图像识别的微弱火焰自动检测48-53
• 5.3.1 基于颜色特征提取火焰48-50
• 5.3.2 火焰特征提取50-53
• 5.4 本章小结53-54
• 第6章 基于颜色直方图的齿轮箱漏油检测54-58
• 6.1 现存齿轮箱漏油检测装置及其局限性54-55
• 6.2 基于颜色特征的齿轮箱漏油检测55-57
• 6.3 本章小结57-58
• 第7章 基于形状特征的纽缆保护套裂缝检测58-66
• 7.1 纽缆保护套裂纹58-59
• 7.2 图象预处理59-64
• 7.2.1 灰度化60
• 7.2.2 图像均衡化60-61
• 7.2.3 图像滤波61-62
• 7.2.4 图像增强62-63
• 7.2.5 图像二值化63-64
• 7.3 裂缝检测64-65
• 7.4 本章小结65-66
• 第8章 结论与展望66-67
• 8.1 结论66
• 8.2 展望66-67
• 参考文献67-72
• 攻读硕士期间发表论文及参与的科研工作72-73
• 致谢73

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本文编号：615883