[发明专利]基于红外图像的发电机碳刷温度监测系统及温度预测方法

权利要求书

1.基于红外图像的发电机碳刷温度监测系统，其特征在于，包括有设在发电机集电环(3)上的碳刷组(1)；在发电机平台(2)上设有环形固定支架(5)，两台红外热像仪(4)通过环形固定支架固定于发电机两侧，红外热像仪(4)的视角覆盖发电机的所有碳刷；红外热像仪(4)通过双绞线与工业4G路由器(6)的LAN口相连；工业4G路由器(6)通过4G基站(7)将现场的数据上传至云服务器(8)；远程控制端设有工控机(9)，工控机(9)中安装有发电机碳刷温度在线监测软件，处理现场的数据并将数据存储在本地数据库(10)中；移动端(11)通过访问本地数据库(10)来监测现场情况。

2.根据权利要求1所述的基于红外图像的发电机碳刷温度监测系统，其特征在于，所述的红外热像仪采用非制冷焦平面的红外探测器，像素值规格为160*120，每幅红外图像含有19200个像素点，测温范围为-20℃～150℃；红外热像仪用于采集现场的红外图像，并通过网络将图像传输到云服务器；红外热像仪包括红外热像仪一和红外热像仪二。

3.根据权利要求1所述的基于红外图像的发电机碳刷温度监测系统，其特征在于，所述的云服务器将红外热像仪的红外图像数据通过装载4G物联卡的工业路由器接入网络，通过固定的IP地址和红外热像仪的编号与云服务器无线连接。

4.根据权利要求1所述的基于红外图像的发电机碳刷温度监测系统，其特征在于，所述的发电机碳刷温度在线监测软件包括上位机软件和数据库管理软件，将工业现场测得的红外图像和碳刷温度数据远程实时显示在工控机中，发电机碳刷温度在线监测软件具有超温报警，数据记录，图像记录，温度曲线绘制，温度参数修正，故障诊断的功能，运行人员的移动端检测系统以固定的IP地址与数据管理系统进行无线连接。

5.基于红外图像的发电机碳刷温度预测方法，其特征在于，包含以下步骤：

步骤1，基于红外图像的发电机碳刷温度监测系统，现场监测端通过红外热像仪(4)采集现场碳刷组(1)的红外图像数据并通过工业路由器(6)和4G基站(7)上传至云服务器(8)，远程工控机端(9)通过上位机软件处理得到温度数据并存储至本地数据库(10)，再随机选取一段时间的本地数据库中的红外图像数据和碳刷温度数据；

步骤2，对步骤1中的红外图像数据，用sobel算子进行边缘检测并提取红外图像数据中碳刷轮廓，使用发电机碳刷温度数据与发热碳刷的红外图像面积的对应关系，进行缺失值填充；

步骤3，使用步骤2中缺失值填充后的数据，针对发电机碳刷温度数据的时序特征，以及发电机碳刷温度数据具有的非线性、受多因素影响的特点，发挥长短时记忆网络的时序预测优点，结合前馈神经网络非线性特征，构建并训练长短时记忆-前馈神经网络组合模型；

步骤4，使用长短时记忆-前馈神经网络组合模型进行发电机碳刷温度数据的趋势预测，通过发电机碳刷温度数据趋势来分析碳刷运行状况以及励磁系统负荷状态，使用步骤1中温度数据绘制实际温度曲线图和预测结果比较，从绝对平均误差、平均绝对百分比误差和均方根误差验证预测的精度。

6.根据权利要求5所述的基于红外图像的发电机碳刷温度预测方法，其特征在于，步骤1所述的红外图像数据和温度数据为发电机碳刷温度在线监测系统采集并存储到本地数据库中，在远程工控机端访问本地数据库并随机选取电厂连续采集10天的发电机碳刷红外图像数据和温度数据，共539个，其中训练集为485个，占发电机碳刷红外图像数据和温度数据总数的90％，测试集为54个，占发电机碳刷红外图像数据和温度数据总数的10％。