[发明专利]基于传感器通信网络和专家系统的智能变电站

摘要

本发明公开了基于传感器通信网络和专家系统的智能变电站，包括实时数据采集系统、健康监测系统和后台专家系统；所述实时数据采集系统用于通过传感器获取设备运行的实时数据，传感器通过通信网络与健康监测系统相通信；所述健康监测系统用于对所述实时数据进行处理、分析和显示，以实现对各设备健康状态的远程实时监测和健康评估；所述后台专家系统用于实现实时数据采集系统的高级应用、健康监测系统的智能化监控，从而实现变电站的智能化运行与巡检功能。本发明实现了对变电站的健康状况进行实时、客观的智能化监控和评估，自动化程度高。

主权项

1.基于传感器通信网络和专家系统的智能变电站，其特征是，包括实时数据采集系统、健康监测系统和后台专家系统；所述实时数据采集系统用于通过传感器获取设备运行的实时数据，传感器通过通信网络与健康监测系统相通信；所述健康监测系统用于对所述实时数据进行处理、分析和显示，以实现对各设备健康状态的远程实时监测和健康评估；所述后台专家系统用于实现实时数据采集系统的高级应用、健康监测系统的智能化监控，从而实现变电站的智能化运行与巡检功能；所述健康监测系统包括依次连接的数据预处理模块、数据分析模块、数据评估模块和数据显示模块，所述数据预处理模块用于将传感器采集到的实时数据即视频图像转化到灰度空间，并使转换后的图像通过高斯滤波器进行滤波处理；所述数据分析模块用于对预处理后的视频图像进行分析和处理，以得到跟踪目标的振动位移曲线；所述数据评估模块用于对所述振动位移曲线进行健康分析并判断跟踪目标的振动位移是否处于健康状态，输出变电站设备健康状态结果；所述数据显示模块用于显示所述变电站设备健康状态结果；所述数据分析模块包括算法选择子模块、主算法子模块、副算法子模块、位移修正子模块，具体为：(1)算法选择子模块：与主算法子模块、副算法子模块连接，用于对视频中各帧图像的位移提取算法进行选择，其遵循的选取原则为：当前帧图像与前一帧图像相比不满足亮度恒定、空间一致和帧间位移差小于设定阈值T1的任一项条件时，选取主算法子模块进行追踪目标的运动位移的提取；当前帧图像与前一帧图像相比满足亮度恒定、空间一致和帧间位移差小于设定阈值T1条件时，选取副算法子模块进行追踪目标的运动位移的提取，T1的取值范围为(0,1mm]；(2)主算法子模块：用于通过图像配准的方式来提取追踪目标的运动位移；(3)副算法子模块：用于通过模板匹配的方式来提取追踪目标的运动位移；(4)位移修正子模块,考虑到当地温度对变电站设备位移的影响，引入温度修正系数L对上述提取的运动位移进行修正，经验值L的取值范围是[0.95，1.05]：修正后的复杂运动位移：δ′j＝δj×L修正后的简单运动位移：(xi,yi)′＝(xi,yi)×L；所述通过图像配准的方式来提取追踪目标的运动位移，具体为：设视频共有n帧图像，选取视频中的第一帧中的追踪目标图像作为模板图像P(σ)，后续帧图像为Ij(σ),j＝2,...n，多次扭曲所述后续帧图像Ij(σ)，使其与模板图像P(σ)对齐，每次扭曲后所述后续帧图像Ij(σ)与模板图像P(σ)之间的增量Δδj为：其中，ψ(σ；δ_j)为模板图像P(σ)的像素坐标σ(x,y)映射到后续帧图像I_j(σ)的亚像素坐标，δ_j表示扭曲变换的参数向量，I_j(ψ(σ；δ_j))为从后续帧图像I_j(σ)中截取的扭曲部分，为扭曲部分在亚像素坐标ψ(σ；δ_j)处的梯度；所述主算法子模块通过不断迭代计算增量Δδj来更新δj，以逐渐实现图像配准，更新过程为：δj←δj+Δδj，每次更新后对变换参数δj的小数点后一位进行四舍五入取整，停止更新的条件为||Δδj||≤T2，T2为设定的阈值，T2的取值范围为[0.4,0.5]，最后更新的变换参数δj即为后续帧图像Ij(σ)中要提取的追踪目标的复杂运动位移；所述通过模板匹配的方式来提取追踪目标的运动位移，具体为：设视频共有n帧图像，选取视频中的第一帧图像为匹配图像，后续帧的有效区域为模板图像Pi,i＝2,...n,各帧图像中追踪目标的简单运动位移(xi,yi)为：其中，(x0,y0)为通过计算模板图像Pi与第一帧图像的NCC相关系数矩阵得到的最大位置点的坐标，m1,m2,m3,m4,m5为(x0,y0)周围8个坐标点(xk,yk)的相关系数，k＝1,...,8，(x0,y0)与所述相关系数的关系为c(xk,yk)＝m0+m1xk+m2yk+m3xk2+m4xkyk+m5yk2。