[发明专利]风机叶片覆冰厚度的识别方法、设备及存储介质

说明书

本发明提供一种风机叶片覆冰厚度的识别方法、设备及存储介质，该方法包括：采集包含覆冰风机叶片的第一图像，并对第一图像进行降噪处理，得到第二图像；基于最大类间方差阈值分割算法，对第二图像进行边缘特征提取，得到覆冰风机叶片的第一边缘轮廓；基于最大类间方差阈值分割算法及改进权重的粒子群算法的耦合算法，对第二图像进行边缘特征提取，得到覆冰风机叶片的第二边缘轮廓；对第一边缘轮廓和第二边缘轮廓进行整合处理，得到覆冰风机叶片的边缘轮廓；根据覆冰风机叶片的边缘轮廓和未覆冰风机叶片的边缘轮廓，确定风机叶片的覆冰厚度。本发明可以得到空冷岛风机叶片表面覆冰的准确厚度。

技术领域

本发明涉及输配电技术领域，尤其涉及一种风机叶片覆冰厚度的识别方法、 设备及存储介质。

背景技术

空冷岛风机叶片是一种为高温蒸汽降温的装置，已被广泛应用于发电厂的 空冷系统。

在冬季极端环境条件下，空冷岛风机叶片上将会覆冰，当覆冰厚度过厚时， 将会严重影响其正常工作，并可能发生安全事故。目前，主要通过在空冷岛风 机叶片上增加热阻的方式来延缓结冰速率，然后根据经验定期由人工对风机叶 片表面查看，根据经验判断是否需要停机除冰。

然而，仅仅通过人工经验定期停机除冰，无法得到风机叶片表面覆冰的准 确厚度，可能会出现过早除冰或除冰过晚的情况；而采用传统的数值模拟法却 无法模拟风机叶片覆冰的情况，无法得到风机叶片表面覆冰的厚度。而如何得 到空冷岛风机叶片表面覆冰的准确厚度，成为目前亟需解决的技术问题。

发明内容

本发明实施例提供了一种风机叶片覆冰厚度的识别方法、设备及存储介质， 以解决目前无法得到空冷岛风机叶片表面覆冰的准确厚度的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种风机叶片覆冰厚度的识别方法，包括：

采集包含覆冰风机叶片的第一图像，并对第一图像进行降噪处理，得到第 二图像；其中，覆冰风机叶片为表面覆冰的风机叶片；

基于最大类间方差阈值分割算法，对第二图像进行边缘特征提取，得到覆 冰风机叶片的第一边缘轮廓；基于最大类间方差阈值分割算法及改进权重的粒 子群算法的耦合算法，对第二图像进行边缘特征提取，得到覆冰风机叶片的第 二边缘轮廓；对第一边缘轮廓和第二边缘轮廓进行整合处理，得到覆冰风机叶 片的边缘轮廓；

根据覆冰风机叶片的边缘轮廓和未覆冰风机叶片的边缘轮廓，确定风机叶 片的覆冰厚度。

在一种可能的实现方式中，在基于最大类间方差阈值分割算法及改进权重 的粒子群算法的耦合算法，对第二图像进行边缘特征提取，得到覆冰风机叶片 的第二边缘轮廓之前，方法还包括：

将第二图像输入至预先训练好的叶片覆冰预测模型中，得到第二图像各像 素点的覆冰概率；

基于最大类间方差阈值分割算法及改进权重的粒子群算法的耦合算法，对 第二图像进行边缘特征提取，得到覆冰风机叶片的第二边缘轮廓，包括：

基于各像素点的覆冰概率、最大类间方差阈值分割算法及改进权重的粒子 群算法的耦合算法，对第二图像进行边缘特征提取，得到覆冰风机叶片的第二 边缘轮廓。

在一种可能的实现方式中，基于各像素点的覆冰概率、最大类间方差阈值 分割算法及改进权重的粒子群算法的耦合算法，对第二图像进行边缘特征提取， 得到覆冰风机叶片的第二边缘轮廓，包括：

当目标像素点的覆冰概率大于预设阈值时，将目标像素点的迭代惯性权重 值的小数位数设为第一预设位数，基于最大类间方差阈值分割算法以及第一预 设位数的改进权重的粒子群算法，对第二图像的边缘进行边缘特征提取，得到 覆冰风机叶片的第二边缘轮廓；其中，目标像素点为第二图像的边缘的任意像 素点；