基于機器視覺的火力發電廠鍋爐風機葉片故障診斷方法

[摘 要]當前火力發電廠鍋爐風機葉片故障診斷結果與實際故障數目差異較大，為此研究基于機器視覺的火力發電廠鍋爐風機葉片故障診斷方法。首先，對葉片振動信號進行分析，確定故障特征的信息，以此為基礎來提取葉片故障特征。然后消除圖像噪聲，保留圖像細節特征并構建基于機器視覺的火力發電廠鍋爐風機葉片故障診斷模型，利用損失函數對生成的診斷結果展開優化。實驗結果顯示，與基于紅外熱成像技術的火力發電廠鍋爐風機葉片故障診斷方法和基于聲發射技術的火力發電廠鍋爐風機葉片故障診斷方法相比，基于機器視覺的火力發電廠鍋爐風機葉片故障診斷損失值最低，維持在0.2左右。這表明基于機器視覺的火力發電廠鍋爐風機葉片故障診斷方法的效果更好，在實際應用中具有更大的優勢。

[關鍵詞]機器視角；火力發電廠；鍋爐風機葉片；葉片故障診斷；風機葉片故障診斷

[中圖分類號]TM621.2 [文獻標志碼]A [文章編號]2095–6487（2024）06–0099–03

Machine Vision Based Fault Diagnosis Method For Boiler Fan Blades in Thermal Power Plants

LI Yang

[Abstract]The current fault diagnosis results of boiler fan blades in thermal power plants differ significantly from the actual number of faults. To study a machine vision based fault diagnosis method for boiler fan blades in thermal power plants. Firstly， analyze the vibration signals of the blades to determine the information of fault characteristics， and based on this， extract the fault characteristics of the blades. Then， image noise is eliminated， image detail features are retained， and a machine vision based fault diagnosis model for boiler fan blades in thermal power plants is constructed. The generated diagnostic results are optimized using a loss function. The experimental results show that compared with the infrared thermal imaging technology and the acoustic emission technology for diagnosing faults in boiler fan blades in thermal power plants， the machine vision based method has the lowest loss value for diagnosing faults in boiler fan blades in thermal power plants， with a loss value maintained at around 0.2. This indicates that the machine vision based fault diagnosis method for boiler fan blades in thermal power plants is more effective and has greater advantages in pracical applications.

[Keywords]machine perspective； thermal power plants； boiler fan blades； blade fault diagnosis； fault diagnosis of fan blades

風機葉片是火力發電廠鍋爐風機的關鍵部件，是確保機組正常排風的重要組成部分。風機葉片的轉動過程存在一定程度的振動，但異常振動會影響鍋爐風機的工作效率。在鍋爐風機的具體工作過程中，當火力發電廠鍋爐工作產生的含有雜質的煙塵進入鍋爐風機后，會使葉片磨損、積灰。這些磨損和灰塵的積累，直接影響到火力發電廠鍋爐風機的正常運轉，從而降低風機的工作效率。本文提出基于機器視覺的火力發電廠鍋爐風機葉片故障診斷方法，借助相機代替人眼獲取風機葉片圖像，將所獲得的圖像信息應用于葉片的檢測過程，通過對圖像信息的分析，對風機葉片進行故障診斷。

1 基于機器視覺的火力發電廠鍋爐風機葉片故障診斷流程

1.1 葉片振動信號分析

2 實驗

結合實際情況，對本文提出的故障診斷方法的效果進行驗證。從實驗結果的真實性與可靠性角度出發，將基于機器視覺的火力發電廠鍋爐風機葉片故障診斷方法與基于紅外熱成像技術的火力發電廠鍋爐風機葉片故障診斷方法和基于聲發射技術的火力發電廠鍋爐風機葉片故障診斷方法進行比較。

2.1 實驗準備

此次實驗以鍋爐風機轉速為1 800 r/min、鍋爐電機功率為600 W、鍋爐風機的額定流量為61 000 m3/h的某火力發電廠鍋爐風機葉片為例。選取該鍋爐風機葉片某一時間段內的運行數據，在該運行時段內，風機葉片的纖維布出現了褶皺現象，導致變槳系統載荷電流超出限定值并引發了報警，最終葉片的主梁發生了斷裂故障。本次實驗共使用1 500條信號，單個信號包含11 000個數據點，初始數據在原火力發電廠數據中心。初始數據中故障數目共140個。

對風機葉片進行故障診斷時，設置的實驗環境如圖1所示，包括葉片、直流電動機、CCD攝像機、光電傳感器、西門子57-200 PLC、圖像采集卡、PC機等。光電傳感器通過西門子57-200 PLC為CCD攝像機提供觸發信號，以此為基礎進行實驗操作。

2.2 實驗結果與分析

為了突出基于機器視覺的火力發電廠鍋爐風機葉片的故障診斷效果，將其與基于紅外熱成像技術的火力發電廠鍋爐風機葉片故障診斷方法和基于聲發射技術的火力發電廠鍋爐風機葉片故障診斷方法的損失值進行比較，損失值越低，表明效果越好。3種方法的損失值如圖2所示。

由圖2可知，基于機器視覺的火力發電廠鍋爐風機葉片故障診斷方法的效果最好。綜上所述，基于機器視覺的火力發電廠鍋爐風機葉片診斷方法提供了有效的手段來進行火力發電廠鍋爐風機葉片的故障診斷，也為類似設備的診斷帶來了參考。

3 結束語

隨著我國制造鍋爐風機工藝水平的飛速發展，風機的運行效率得到了較大改善。但是鍋爐風機在實際運行中，仍有各個部位的故障未能及時發現，因此將機器視覺技術應用于工廠設備生產是新的研究方向。本文對火力發電廠鍋爐風機葉片故障診斷方法進行研究，提出基于機器視覺的火力發電廠風機葉片故障診斷方法，并針對該方法設計實驗進行驗證，效果較好。但受時間和現實條件限制，本研究無法在故障發生初期及時檢測出故障，為此還需繼續研究。

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