基于深度学习的发电厂设备智能巡检系统设计

范厚良

（江苏大唐国际吕四港发电有限责任公司，江苏南通 226200）

发电厂设备的安全稳定运行是保证火力发电厂生产可靠性的重要基础，近几年来，随着我国电力生产规模的不断扩大，电厂设备的复杂度和数量呈指数级增长，这就要求电厂检测部门的工作更加细致[1]。对电力工业来说，监测信息的普及程度是远远不够的。个人和机构之间的交流能力依然薄弱，信息孤岛效应是管理体制的突出问题，缺乏部门间的沟通和信息共享，许多数据不能精确还原真实情况[2]。常规电厂检验多采用人工检测方法，该方法在实施过程中往往需要消耗过多的人力，效率不高。相对于电子检测工具，纸质检测记录常常不便于记录和查询，这一进程效率低下，由于信息传递过程中易出错，检查信息不能及时上报，无法达到工作效率的要求；无人机巡检方法是根据最新的模式识别分析技术对采集到的现场图像数据进行分析。但从目前的技术条件来看，模式识别算法还有待改进。针对这一问题，提出了一种基于深度学习的发电厂设备智能巡检系统。采用无监督学习方法提取输入特征，对深度输入进行深度结构化处理，并对大规模数据进行处理。

1 智能巡检系统架构

电力设备智能检测移动端是整个深度学习检测系统中的一个子系统，该系统以网络服务器为基础，服务器负责收发数据，对移动端数据请求进行响应，接收移动端上传的检测数据[3]。分析和汇总服务器端数据，并在一系列逻辑结构中向管理端提供数据，管理端每天都要根据服务器要求的数据制定检查计划[4]。

1.1 服务器控制系统

服务器控制系统包括一台主机和一个小型基站，主机负责将交互信息、操作员协议识别、协议指令发送给检测机器人系统和门禁系统[5]。主机主要包括紧急情况处理模块、检测算法模块、小型基站负责控制地图数据模块、协议指令模块、图像识别模块等。主机中的数据主要通过小型基站网络进行处理，并向机器检测系统和门禁系统发送数据，从而实现对突发事件的高效处理[6]。

1.2 巡检机器人系统构成

内置视频采集装置，红外采集装置及人体控制装置。检测机器人系统与服务器系统通过WiFi 形成网络通信链路。通过WiFi 网络，检测机器人能够将检测过程中拍摄的图像和视频反馈给服务器，并能将定位信息实时反馈给服务器[7-9]。中央处理器控制检测机器人的检测路径算法，机器人根据算法进行检测。巡检机器人系统构成如图1 所示。

1.3 RFID读卡器

RFID 读卡器能快速识别电子标签数据信号，采用调制器和限幅器，克服了实际工作环境中的读数偏差[10]。读卡器结构如图2 所示。

图2 RFID读卡器结构

如图2 所示，当电源电压整流效应引起共振时，电路电压升高，限幅器开始工作，确保供电电压具有稳定的作用，并为其他模块提供稳定的电压[11]。上电复位电路由片外感应和片内电容组成，启动时发出复位信号，保证数字快速复位。

1.4 转速传感器

变磁阻式转速传感器是利用磁电阻作为感测元件，把旋转物体的速度转换成电输出量[12]。这是一个间接的测量装置，以磁阻为核心元件，采用磁电阻作为检测元件，并采用了新型的信号处理电路，如图3所示。

图3 变磁阻式转速传感器

由图3 可知，当被测物体为凸（或凹）磁或磁性材料时，被测物体转动时，传感器输出与转动频率相关的脉冲信号，用于速度测量或检测和传递位移[13]。感应式速度传感器被广泛使用，通过磁通量的变化产生感应电势，磁通量的变化率决定了电位的大小。根据其结构，该传感器可分为开式和闭式两种类型[14]。磁路式开路速度传感器结构比较简单，输出信号较小，不适用于高振动场合。封闭磁路式速度传感器是由外轮、内轮、线圈以及安装在转轴上的永久磁铁组成。内齿与外齿具有相同的齿数，由于内、外齿轮的相对运动，当转轴与被测轴相连并一起转动时，磁电阻发生变化，线圈内产生交流感应电势[15]。测得电位的大小即可得到相应的速度值，从而检测线圈中故障位置的磁阻变化。

2 智能巡检系统软件部分设计

2.1 基于深度学习的巡检原理

深度学习模型是经典的目标检测模型，相对于其他前沿的目标，其准确性和效率明显不足，深度学习模型是其他许多算法的基础[16]。图4 为深度学习巡检原理。

图4 深度学习巡检原理图

巡检原理主要由以下4 个步骤组成：

2012、2013、2014和2015年11月1～30日温室内的气象数据如图5a～c所示,温室内各年日总辐射、平均温度和平均相对湿度均表现出一定的差异,其中,2012、2013、2014年11月日总辐射均值分别为5.54、6.07和4.29 MJ/m2/d,相比2015年分别增大了132.93%、155.22%和80.23%;日平均温度分别为15、17.41和16.05 ℃,比2015年分别增加了11.06%、29.53%和19.42%;日平均相对湿度分别为84.09%、85.77%和80.92%,相比2015年分别减小了11.17%、9.4%和14.52%。

1）原图输入：用原图输入深度学习模型。

2）产生目标候选区域：通过选择搜索从原始图像产生一个候选区域。根据巡检特征分量权重，对识别出的候选区域图像进行灰度化处理，并确定关键设备图像特征：

式（1）中，ωr、ωg、ωb分别表示图像颜色红、绿、黄权值。

该方法先将图像分割成若干小区域，然后对这些小区域进行搜索，然后根据下面的4 条规则对最大概率区域进行合并。

规则1：基于颜色直方图分布，将颜色相似的小区域合并。

规则2：通过梯度直方图的分布，合并纹理相似的小区域。

规则4：合并任何一个小区域后，合并区域的总面积不会超过目标对应的边界面积，这就保证了合并区域的形状更加规则。反复进行合并操作，直到没有区域可合并，最后输出所有区域，也就是目标候选区域。

3）抽取特征：利用卷积网抽取出候选区域的特征，指定区域建议框的尺寸，然后抽取卷积特征。

4）类别和回归：每一个类别的目标都会被相应的SVM 分类器分类，该算法只需确定自己是否属于目标类别，然后用返回值对目标候选帧进行校正。

2.2 机器人的巡检流程

根据基于深度学习巡检原理，设计机器人巡检流程如下：

step1：在遥测平台界面设置机器人的全面检查模式，并进行全面检查区域和设备状态标识识别，监控平台指令分析由单片机控制系统完成。单片机9针MCU 输出综合检测信号到数模转换器，控制电机的运转。根据单片机设置的路线，检测机器人进入检测区域，监测平台界面能控制机械手的伸缩和转动；配备了可视化摄像机，将采集到的图像通过网络电缆或光纤传输回监测平台。根据显示状态，平台可以检查设备运行是否异常。

step2：在遥控平台的界面设定机器人的定点检测模式，进行定点检测和超声波局部放电区域的检测。监控平台指令分析由单片机控制系统完成，通过数模转换器对数字检测信号进行转换，以控制电机运行。根据MCU 设置路径，检测机器人进入检测区域。监测平台界面可控制机械手的下拉和前进范围，并可将PD 检测装置置于待测装置上。在此情况下，局部放电检测设备通过网络电缆或光纤传输回监测平台，监测平台可以实时监测电厂是否有局部放电。

step3：在遥控平台界面设定机器人的手动检测模式，进行开关状态识别。手动将检测信号输入数模转换器，控制电机运行。根据单片机设置的路线，检测机器人进入检测区域，监测平台界面能够控制机械臂的伸展和旋转角度。在控制摄像探头前进、获取摄像开关状态的同时，操作手柄打开和切换摄像开关柜，并通过网络电缆或光纤平台将采集的信息反馈给监控。该平台能实时查看开关的详细情况及开关状态。

step4：在遥控监测平台界面设置机器人的自定义检测模式，并进行自定义检测，读取仪器数据。通过分析监控平台的指令，12 针单片机输出自定义检测信号至数模转换器，实现对电机运行的控制。根据MCU 设置路径，检测机器人是否进入检测区域，监控台接口可控制机器人的转动，并将收集的仪器数据反馈给监控台，获取仪器的实时数据。

3 巡检系统应用情况

3.1 检测实例

冷却机是保证电厂设备稳定运行的重要辅助系统，双极电机可用于电厂冷却机组的电机转子。电子转子的速度一般为3 000 r/min，测试系统以十分钟为时间间隔计算平均速度，将通过测试得到的实际转速与理想转速比较。速度误差应该在3%以内，若超过3%，机器人就会发出警告，拍下真实情况，向服务器报告。机器人把捕捉到的图像和视频传送给服务器，用于图像分析和语音识别，伺服器发出指令，确认机组设备无损坏、漏水及振动噪音。内置红外探测器，可对温度进行检测和分析，一旦发现异常，立即向机器人报告。

3.2 测试工具

由于在测试服务器上安装的系统都是Linux 系统，因此有两个Linux命令被选中，即top和nvidia-smi命令。Linux 下的top 命令与Windows 系统的浏览器相似，主要用来监控Linux系统的运行状态。另外，运行top命令可以显示系统中所有正在运行的进程的资源消耗。图5显示了Linux系统下top命令执行情况。

图5 Linux系统下top命令执行情况

在图5 所示执行情况下，分析测试用例，如表1所示。

表1 测试用例

3.3 测试结果与分析

以测试用例为基础，分别使用传统人工巡检方法R1、无人机巡检方法R2 和基于深度学习巡检系统R3 对测试结果分析，如表2 所示。

表2 不同方法用例测试结果对比分析

由表2 可知，使用传统人工巡检方法、无人机巡检方法无法全部达到预期执行效果，而使用基于深度学习巡检系统与预期执行效果一致。

4 结束语

常规仓库检查耗时，无法保证检验员的安全。相对于传统的仓库检测方法，基于深度学习技术的火电厂设备智能检测系统可以随时关注仓库的实际情况，快速应对突发事件。有针对性地采取措施，防止仓库发生事故。采用深度学习方法，大大减少了手工特征提取的误差，操作简便。深度学习在电力设备中的应用，为人工智能电网发展奠定了基础。

尽管对电厂设备运行状态的识别方法已有较大进展，但仍存在一些问题，有待于进一步研究，如无法确定在复杂情况下该巡检方法是否继续适用，因此，在今后研究中，将优化不同场景下基于深度学习的发电厂设备智能巡检系统的应用效果。