[发明专利]一种设备故障的定位方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种设备故障的定位方法，以解决现有技术中无法对设备中发生打火故障的区域进行精确定位的问题。方法包括：通过训练后的卷积神经网络模型对待分析的监测图像进行分析，以判断目标设备是否发生打火故障，卷积神经网络模型基于目标设备的历史监测图像训练得到，待分析的监测图像和历史检测图像通过对目标设备进行监测得到；若是，则确定发生打火故障的区域相对于预设参考点的距离和方向，基于距离和方向，确定发生打火故障的区域的相对位置。本申请还公开一种设备故障的定位装置、设备及计算机可读存储介质。

技术领域

本申请涉及故障定位技术领域，尤其涉及一种设备故障的定位方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

广播发射机是一种可以将调幅广播电台的语音和音乐节目以无线方式发射出去的设备。通常，广播发射机长期工作在大功率、强电流或强电磁的环境下，容易引起射频打火故障。

在广播发射机使用过程中，为了避免射频打火故障，降低维护成本，通常可以采用弧光检测器、发射机门上的门镜或光电传感器对广播发射机的状态进行实时监测，从而根据监测结果实时地确定广播发射机是否发生射频打火故障，以便工作人员可以对广播发射机进行维护，进而防止广播故障的发生。

然而，由于广播发射机倒频次数的增加，广播发射机内部结构比较复杂等原因，造成广播发射机故障的因素也错综复杂(往往是多因素的耦合)，使得采用上述几种检测方式对广播发射机的状态进行监测时，虽然能够判断出广播发射机是否发生打火故障，但是却无法对发生打火故障的区域进行精确定位，从而导致广播发射机的故障不能得到紧急处理，使得广播发射机长时间处于停播状态，影响广播发射系统的安全稳定运行。

发明内容

本申请实施例提供一种设备故障的定位方法，用以解决现有技术中无法对打火故障进行精确定位，从而导致设备故障不能得到紧急处理，长时间处于停播状态，影响广播发射系统的安全稳定运行的问题。

本申请实施例还提供一种设备故障的定位装置，一种设备故障的定位设备以及一种计算机可读存储介质。

本申请实施例采用下述技术方案：

第一方面，本申请实施例提供了一种设备故障的定位方法，所述方法包括：

通过训练后的卷积神经网络模型对待分析的监测图像进行分析，以判断目标设备是否发生打火故障，所述卷积神经网络模型基于所述目标设备的历史监测图像训练得到，所述待分析的监测图像和所述历史检测图像通过对所述目标设备进行监测得到；

若是，则确定所述发生打火故障的区域相对于预设参考点的距离和方向，基于所述距离和方向，确定所述发生打火故障的区域的相对位置。

第二方面，本申请实施例提供了一种设备故障的定位装置，所述装置包括判断模块和确定模块，其中：

判断模块，用于通过训练后的卷积神经网络模型对待分析的监测图像进行分析，以判断目标设备是否发生打火故障，所述卷积神经网络模型基于所述目标设备的历史监测图像训练得到，所述待分析的监测图像和所述历史检测图像通过对所述目标设备进行监测得到；

确定模块，用于当所述设备发生打火故障时，则确定所述发生打火故障的区域相对于预设参考点的距离和方向，基于所述距离和方向，确定所述发生打火故障的区域的相对位置。

第三方面，本申请实施例提供了一种设备故障的定位设备，包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述计算机可执行指令在被执行时使所述处理器实现上述权利要求1至7任一项所述的设备故障的定位方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器执行时实现上述权利要求1至7任一项所述的设备故障的定位方法。

本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：