基于图像识别的电厂顺控方法研究与应用

马 进，李红宇，刘 文，赵雨秋

（华北电力大学 控制与计算机工程学院，保定071003）

目前火电厂集控运行的相关操作运行由值长和集控值班员等人共同进行管理操作[1]，该方法存在人员配置问题，在机组启停、机组检修时，因设备操作量大，为按时完成任务，需要多个操作人配合；但在机组稳况下运行时，实际需要的操作人员较少[2]。

目前国内各类发电企业均配备了自动控制系统、监控信息系统以及管理信息系统等，但其与智能化仍存在较大距离，在DCS 人机界面信息的读取、传递、处理等操作过程中，大部分是靠人工操作完成。操作员执行大量的重复性工作，作业效率低，人员过剩。电厂的DCS 系统一般是封闭的，需通过操作员进行人工识别与操作，点击画面中相应模块实现DCS 控制。本文利用新形势下的图像识别相关技术，设计出一个适用于电厂DCS 的顺序控制程序，该程序可以代替值长、 操作员、 监护人等完成对DCS 系统的操作、设备的状态及其相关参数的图像识别，提高变电站工作人员的工作效率，实现减员增效的目的[3]。

1 电厂顺控模型

1.1 集控值班员顺序操作流程

火电机组运行相关操作涉及设备启停、检修与正常运行调整，并且严格遵循“两票三制”，即工作票、操作票、交接班制、巡回检查制、设备定期实验轮换制的管理制度，集控值班员按照职能分为值长、班长、监护人等，其日常工作包含两个方面：日常常规设备操作与定期设备切换，机组检修重启操作与重要辅机启动操作等[1，4]。

集控值班室工作人员基本任务流程：值长下达操作任务，操作人编写操作票，监护人与值长等人共同审核，在监护人的监护下，操作员按照操作票的具体内容，完成相应操作，每完成一项操作，操作人与监护人共同确认操作是否正确，继续操作，上交操作票[5-6]。

1.2 顺控方法模型

每个操作票都有多项设备操作和其对应操作条件，操作人按照顺序，一项一项地完成具体的操作，并与值长或监护人等共同判断操作条件。针对操作员完成每一项的操作以及监护人等人的行为，假设操作票已知，在此建立了顺序控制方法模型[7]。

基本顺控模型分为5 个部分：①值长下达操作任务；②接收指令部分，指令为单步设备操作，如操作员接收打开锅炉上水中电泵系统中的电泵；③执行操作部分；④反馈信息，操作员上交操作票的行为；⑤值长等人对反馈信息进行条件判断，并从步骤①开始重复执行。

1.3 基于图像识别的顺控方法模型

为了实现无人化操作，对值长、监护人、操作人的行为进行抽象，利用研究的获取操作软件，代替集控值班员完成单一操作任务[4]；利用图像识别技术，进行设备状态和设备相关参数的识别，代替值长等人的条件判断，根据判断结果，按操作票顺序进行设备操作[8]。

基于图像识别的顺控模型假设：

（1）设备本身、执行机构、反馈指示机构等状态正常。

（2）操作票的设备操作顺序已知，设备操作条件已知。

（3）模型仅执行在DCS 上的操作。

（4）模拟的单步操作可以完成正确的设备操作。

基于图像识别的顺控模型分为7 个部分：①值长发布操作任务；②接受操作命令部分，该指令为大项操作命令，如操作人启动某个系统；③执行操作部分；④设备及参数图像采集；⑤设备状态及参数识别；⑥条件判断识别结果；⑦执行操作票下一步，并从步骤③开始反复执行。

2 基于图像识别的顺控程序

2.1 顺控程序功能

（1）记录操作动作，操作复现

由操作捕捉程序实现记录操作动作，并完成单步设备操作的复现。

（2）接收指令

利用SAPI 实现语音识别功能，接收操作指令，每个大项操作指令对象多个设备操作。

（3）设备及参数图像采集

由图像采集程序，实现指定设备或参数图像的获取。每步单项设备操作，都对应指定的设备或参数。

（4）设备状态及参数识别

单步设备操作完成后，对指定设备运行状态进行识别，或对指定参数进行数字识别。

（5）条件判断识别结果

由指定的识别结果与对应的设备操作条件进行比较判断，根据判断结果自动执行下一步。

2.2 顺控程序流程

以某火电厂机组启动操作规程中的锅炉上水中电泵系统为例，操作员按照下面顺序流程完成设备操作：①启动电泵；②提高电泵转速到10；③开启电泵出口电动阀。

按照该操作流程，顺控流程可分为发布指令、接收指令、设备操作、设备状态及参数识别、条件判断等环节。顺控程序流程如图1 所示。

图1 顺控程序流程Fig.1 Sequence control program flow chart

值长或操作员唤醒顺控程序，唤醒程序后，发布需要执行的指令，程序按照事先的顺序流程依次完成单步设备操作，判断设备状态及参数，按条件执行下一步 （下一步的设备操作）。如按照本次流程，首先启动电泵，识别电泵状态，若电泵运行，则执行提高电泵转速，识别转速，若转速为10 则继续下一步，直到结束。

3 顺控方法程序实现

3.1 语音识别

以Vistual Studio 2017 作为开发环境，使用微软SAPI 语音开发包，采用语音识别引擎（Speech Recognition），命令模式，实现语音识别[9]。

语音识别开发步骤：①初始化COM 端口；②创建语音识别引擎；③创建识别上下文；④设置感兴趣的事件，设置识别消息；⑤创建XML 语法规则；⑥激活语法规则，语音识别；⑦获取识别消息，进行处理[10]。

3.2 获取操作动作

利用C++实现在Windows 系统中获取鼠标位置、键盘动作状态，实现操作捕捉功能。获取操作界面如图2 所示。

3.3 设备状态识别

实验使用的DCS 仿真平台界面如图3 所示。在仿真平台中设备处于运行状态表现为红色；设备停运状态表现为绿色。将获取的RGB 设备图像转化为HSV 格式的图像[11]，进行红、绿颜色识别。

图2 获取操作界面Fig.2 Get operation interface diagram

图3 仿真平台界面图Fig.3 Simulation platform interface diagram

3.4 数字识别

首先创建二值化的数字模板，获取参数图像，将RGB 图像转化为灰度图像，再进行二值化，得到二值化的参数图像[12]。将参数图像进行图像分割，经分割后的每一个数字图像，都与模板进行匹配，从而识别出数字。

将数字图像由像素空间转化为极坐标空间[13]，并将图像进行归一化处理，防止因数字图像大小导致识别结果出错。将图像提取30 个方向的特征点，构成一个30 维的特征向量。使用余弦相似度算法，进行特征匹配。将数字识别的结果在源图像中显示，参数识别结果如图4 所示，右侧数字为识别结果。

图4 数字识别结果Fig.4 Number recognition result

3.5 程序实验

基于图像识别的顺控方法设计的程序的操作流程界面如图5 所示。顺控程序可以正确识别值长等人发布的指令，可以正确识别设备状态、设备参数，并在DCS 仿真系统中逐步完成指令需要的操作。

图5 顺控操作流程界面图Fig.5 Sequence control operation flow interface diagram

4 结语

通过研究集控值长、操作员等人的行为，分析了值长、操作员等人的顺序操作任务流程和具体行为，提出了一种新的基于图像识别的顺控方法模型，并基于该模型，开发了顺控程序。程序实现了接收语音指令，进行对应的设备操作，采集操作设备或其参数的图像，对设备状态或参数进行识别，判断是否满足下一个设备操作的条件，顺序执行对应设备操作。程序实现代替真实操作员的操作，代替值长等人对设备操作的判断，为减员增效提供了技术手段。