[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

说明书

基于红外图像的发电机碳刷温度监测系统，基于工控机端和移动端平台开发监测软件，利用4G网络，实现多平台远程温度监测；利用云服务器和本地数据管理系统，将数据接入云数据库和本地数据库实现数据的存储与管理；发电机碳刷温度预测方法，包含以下步骤：利用发电机碳刷温度在线监测系统采集现场的红外图像数据，处理后得到碳刷温度数据，采用长短时记忆‑前馈LSTM‑BP神经网络组合模型预测分析碳刷温度数据发展趋势，利用红外图像特征信息与碳刷温度信息融合，通过长短时记忆‑前馈神经网络组合模型提升碳刷温度数据预测精度，实现碳刷温度发展趋势预测。

技术领域

本发明属于市政公共设施监测技术领域，具体涉及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。

背景技术

电力关乎国计民生，2018年，我国火电机组装机容量已达11亿千瓦，火电机组占到总容量的70％。预计到2019年底，我国发电装机容量有望首次突破20亿千瓦，总装机容量稳居世界第一。随着装机容量的日益增长，系统的安全问题得到密切关注，而发电机作为火电机组的三大主机之一，其设备可靠性对机组的运行有着重大影响。其中，励磁系统更是发电机组安全稳定运行的关键。

碳刷和滑环作为同步发电机励磁系统的重要组成部分，也是发电机运行的薄弱环节。发电机的故障统计表明：碳刷、滑环故障属于多发性故障，当发生碳刷跳动故障时，其接触电阻增大，碳刷间电流分配的不均匀度变大，当碳刷中的电流超过80A时，会产生励磁电压和电流不稳、系统功率波动等一系列问题，电流的热效应还可能进一步烧损碳刷，使得发电机碳刷和滑环温度异常升高，严重时，甚至会引起环火，进而烧坏发电机滑环。因此，碳刷的好坏直接影响发电机的生产安全，研究出一套碳刷温度监测系统，对提升发电厂经济效益有着重大意义。

目前，国内外测量碳刷温度主要有“点温枪测温法”和“红外温度传感器测温”两种方法，点温枪测温法步骤繁琐，效率低，易于出错，同时，现场环境存在危险性。红外温度传感器测温法是一种非接触测量，省去复杂接线和繁琐的人工巡检，其缺点是大多采用单点或者矩阵式传感器测温，覆盖面积有限，像素低，采集数据量少，同时，精度差，不能满足大型电厂的需求。因此可以通过红外热像仪研究出一套温度监测系统，既可以红外成像，像素高，覆盖面积大，又可以将温度数据收集并处理。

大量实验数据表明，电厂碳刷在不同季节，其呈现的温度变化趋势是不同的。同时，其温度变化不是跃变的，而是缓步增长。电厂一般采用绘制碳刷温度曲线，通过趋势来判断碳刷温度的变化，通过一定周期的历史数据，分析来预测整个事件总体未来的走向。但是，这种通过规律预测的方法误差较大，且只能获得温度的大致趋势，不能做到很好的定量分析。通过发电机碳刷温度数据趋势预测，既可以有效减少发电机集电环、碳刷故障引发的机组非计划停运事故，同时，通过分析，可以为运维人员对发电厂碳刷运行状态以及励磁系统负荷分析提供指导意义。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供基于红外图像的发电机碳刷温度监测系统及温度数据趋势预测方法，可实现多设备远程实时监测、数据库数据存储、温度数据分析预测，在提高检测效率的基础上还可以为运维人员对发电厂碳刷运行状态以及励磁系统负荷分析提供指导意义。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：基于红外图像的发电机碳刷温度在线监测系统，包括有设在发电机集电环上的碳刷组；在发电机平台上设有环形固定支架，两台红外热像仪通过环形固定支架固定于发电机两侧，红外热像仪的视角覆盖发电机的所有碳刷；红外热像仪通过双绞线与工业4G路由器的LAN口相连；工业4G路由器通过4G基站将现场的数据上传至云服务器；远程控制端设有工控机，工控机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中；移动端通过访问本地数据库来监测现场情况。

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。