[发明专利]一种基于深度学习和多传感融合的无接触测振设备和方法

说明书

本发明公开了一种基于深度学习和多传感融合的无接触测振设备和方法，解决了对水务泵房设备基于深度学习的可视化振动测量的问题。本发明中是基于无轨自动驾驶探测移动小车，车体上带有高清摄像头、红外测温仪以及激光微振测试仪等设备。探测小车移动到被检测设备的正前方，探测摄像头、红外测温仪和激光微振测试仪都集成在探测云台上，探测云台可水平方向360°、垂直方向180转动。激光微振测试仪在探测云台的正上方，探测摄像头和红外测温仪分布在探测云台两侧，系统会根据激光微振测试仪测出的结果，若测出的结果有微小异常，基于深度学习的识别系统会被激活，结合高清视频和红外视频，进一步分析当前异常情况，达到可视化检测设备微振动检测的功能。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种基于深度学习和多传感融合的无接触测振设备和方法。

背景技术

水务中的泵房，由于其物理特性，会产生振动，现在设备振动的检测手段主要是依靠在设备表面设置振动探测器的方案，其原理是：将测振探头贴在需要检测振动的位置上，然后对设备通过各种通讯设备把信息传输出来，其施工较复杂，且前期泵房建设时最好就把通讯设备铺设完毕。后来技术的发展，无接触式的激光测试仪问世，但由于此设备价格昂贵，不能够做到每个监测点都安装，是需要运维人员手持测试仪对设备进行检测，但是由于各种原因，不能做到全面覆盖。

发明内容

本发明目的是提供了一种基于深度学习和多传感融合的无接触测振设备和方法，解决了泵房中测振可视化、全覆盖，并且可以可视化故障预测，另外对测振有异常的，可进行视频分析。

本发明为实现上述目的，通过以下技术方案实现：

一种基于深度学习和多传感融合的无接触测振设备，包括无小车、探测云台、探测摄像头、红外测温仪、激光微振测试仪、边缘计算控制器；所述探测云台设置在小车上部，所述激光微振测试仪设置在探测云台正上方，所述探测摄像头设置在探测云台左侧，所述红外测温仪设置在探测云台右侧，所述边缘计算控制器设置在小车右侧。

优选的，所述小车是基于SLAM算法可实现导航地图内任意位置移动的无轨自动驾驶小车。

优选的，所述探测云台包括连接在小车上方的连接杆、可水平方向360°和垂直方向180°转动的连接在连接杆上的云台。

一种基于深度学习和多传感融合的无接触测振方法，包括以下步骤：

1、通过任务列表，无轨自动驾驶小车，停靠在检测设备的正前方，并把探测云台位置转动到任务点的角度。

2、小车和探测云台都停靠到数据库中对应此任务的位置时，小车上搭载的多个传感器开始工作，激光微振测试仪可实时对检测设备进行振动分析，输出相应设备振动曲线状况。

3、探测摄像头和红外测温仪会对设备实时进行模型匹配，对设备进行图像视频采集，以及红外热图成像。

4、采集到各个信息后，基于深度学习算法的边缘计算控制器会对测试仪的测出异常数据设备进行视频分析，根据实时视频处理，分析出现的设备异常状况。

本发明的优点在于：解决了泵房中测振可视化和全覆盖，并且可以可视化故障预测，简化了探测难度，无需人工探测，探测装置可自行探测。另外对测振有异常的，可通过探测摄像头拍摄的视频进行分析解决。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。

图1为本发明测振设备结构示意图。

具体实施方式