基于视频处理的引风机静叶故障自动监控技术

doi:10.11930/j.issn.1004-9649.2016.07.102.04

中国电力 ›› 2016, Vol. 49 ›› Issue (7): 102-105.DOI: 10.11930/j.issn.1004-9649.2016.07.102.04

基于视频处理的引风机静叶故障自动监控技术

张江丰, 尹峰, 罗志浩, 陈小强, 童家麟

国网浙江省电力公司电力科学研究院,浙江杭州 310014

收稿日期:2016-02-25 出版日期:2016-07-20 发布日期:2016-07-28
作者简介:张江丰（1988—）,男,浙江浦江人,硕士,工程师,主要从事火电厂热工自动化及图像处理方面的应用研究。E-mail: zhangjiangfeng0725@163.com

Video Processing Based Auto-Monitoring Technology for Static Blade Failures of Induced Draft Fans

ZHANG Jiangfeng, YIN Feng, LUO Zhihao, CHEN Xiaoqiang, TONG Jialin

State Gird Zhejiang Electric Power Research Institute, Hangzhou 310014, China

Received:2016-02-25 Online:2016-07-20 Published:2016-07-28

摘要/Abstract

摘要： 锅炉引风机是火电厂的重要辅机设备,其运行工况对锅炉的热力循环及电厂的安全稳定运行具有重要影响。引风机工作于锅炉烟道中,环境相对比较恶劣,是电厂故障率比较高的设备之一。在视频处理的基础上,引入目标跟踪及状态补偿等前沿算法,提出了一种能够应用于电厂的引风机静叶故障自动监控技术。该技术能够替代人工巡检,主动对静叶进行监控,能够有效避免因引风机静叶拉杆断裂等故障发现不及时导致的电厂运行工况的失衡。

关键词: 锅炉, 引风机静叶, 视频监控, 目标跟踪, 状态补偿, 故障识别

Abstract: The induced draft fan of boilers is a major auxiliary equipment in coal-fired power plants, and its operation conditions are critical on the effectiveness of boiler thermodynamic cycle and the safe and stable operation of the plants. The induced draft fan is installed in the boiler flue, where the operating environment is relatively poor, therefore, it is one of the equipments with higher failure rates. On the basis of video processing and with some leading algorithms such as target tracking and state compensation being introduced, this paper proposes an auto-monitoring technology for the static blade failures of induced draft fans power plants. The technology can replace manual inspection and initiate static blade monitoring, thus can effectively avoid the imbalance of power plant operation caused by the not-timely- found static blade failures.

Key words: boiler, induced draft fan static blade, video monitoring, target tracking, state compensating, failure recognition

中图分类号:

TM621

张江丰, 尹峰, 罗志浩, 陈小强, 童家麟. 基于视频处理的引风机静叶故障自动监控技术[J]. 中国电力, 2016, 49(7): 102-105.

ZHANG Jiangfeng, YIN Feng, LUO Zhihao, CHEN Xiaoqiang, TONG Jialin. Video Processing Based Auto-Monitoring Technology for Static Blade Failures of Induced Draft Fans[J]. Electric Power, 2016, 49(7): 102-105.

导出引用管理器 EndNote|Ris|BibTeX

链接本文: https://www.electricpower.com.cn/CN/10.11930/j.issn.1004-9649.2016.07.102.04

https://www.electricpower.com.cn/CN/Y2016/V49/I7/102

参考文献

[1] 徐晖. 电力工业：持续健康发展电力消费增速将回升——《中国电力工业现状与展望》解读[J]. 电器工业,2015（4）：44-47.
[2] 郭平英,梁军林,刘宝林,等. 大型电站锅炉风机故障分析及对策[J]. 风机技术,2010（6）：69-72.
GUO Pingying, LIANG Junlin, LIU Baolin, et al . Fault analysis and countermeasures of boiler fan for large type power station[J].Compressor, Blower & Fan Technology, 2010(6): 69-72.
[3] 孙文华,何森. 静叶调节轴流式引风机抢风问题探讨[J]. 热力发电,2009,38（7）：57-59,79.
SUN Wenhua, HE Sen. An approach to problem of scrambling for air of axial I. D. Fans with stationary blade adjustment[J].Thermal Power Generation, 2009, 38(7): 57-59, 79.
[4] 赵志丹,陈志刚,王家兴,等. 汽动引风机控制策略的优化[J]. 热力发电,2012,41（9）：61-67.
ZHAO Zhidan, CHEN Zhigang, WANG Jiaxing, et al . Optimization of control strategy for steam turbine driven induced draft fan [J]. Thermal Power Generation, 2012, 41(9): 61-67.
[5] 朱虹. 数字图像处理基础[M]. 北京：科学出版社,2005.
ZHU Hong. Digital image processing basic[M]. Beijing: Science Press, 2005.
[6] 陈孟锬. 远程视频监控系统中的视频图像识别研究[D]. 福州：福州大学,2006.
CHEN Mengtan. The research on the video and image recognition in remote video monitoring system [D]. Fuzhou University, 2006.
[7] 孙凤杰,崔维新,张晋保. 远程数字视频监控与图像识别技术在电力系统中的应用[J]. 电网技术,2005,29（5）：81-84.
SUN Fengjie, CUI Weixin, ZHANG Jinbao. Application of remote digital video monitoring and image recognition technology in power system [J]. Power System Technology, 2005, 29(5): 81-84.
[8] 严严,章毓晋. 基于视频的人脸识别研究进展[J]. 计算机学报,2009,32（5）：878-886.
YAN Yan, ZHANG Yujin. State-of-the-art on video-based face recognition[J]. Chinese Journal of Computers, 2009, 32(5): 878-886.
[9] 李汉舟,潘泉,张洪才,等. 基于数字图像处理的温度检测算法研究[J]. 中国电机工程学报,2003,23（6）：195-199.
LI Hanzhou, PAN Quan, ZHANG Hongcai, et al . A study of algorithms of temperature measurement based on digital image processing [J]. Proceedings of the CSEE, 2003, 23(6): 195-199.
[10] 张江丰,樊臻,张森林. 基于核模糊聚类的机织物组织自动识别[J]. 纺织学报,2013,34（12）：131-137.
ZHANG Jiangfeng, FAN Zhen, ZHANG Senlin. Automatic identification of fabric weave patterns based on kernel fuzzy clustering [J]. Journal of Textile Research, 2013, 34(12): 131-137.
[11] 岳文辉,肖兴明,唐果宁. 图像识别技术及其在机械零件无损检测中的应用[J]. 中国安全科学学报,2007,17（3）：156-161.
YUE Wenhui, XIAO Xingming, TANG Guoning. Image recognition technology and its application in nondestructive detection in mechanical parts[J]. China Safety Science Journal, 2007, 17(3): 156-161.
[12] Illingworth J, Kittler J. A survey of the hough transform[J]. Computer Vision Graphics & Image Processing, 1988, 44(88): 87-116.
[13] Kalman R E. A new approach to linear filtering and predition problems [J]. Journal of Basic Engineering, 1960, 82(1): 167-179.

[1]	葛铭, 姜志成, 吕智嘉, 王佳杨, 仇召宏, 张守玉. 粉量分布不均对1000 MW机组对冲锅炉的影响及调整[J]. 中国电力, 2024, 57(1): 219-229.
[2]	陈家伦, 蒋欢春, 卞韶帅, 康英哲, 吴哲, 黄新. 660 MW梯级供热机组耦合电锅炉运行优化[J]. 中国电力, 2022, 55(5): 189-195.
[3]	包海龙, 邵宇鹰, 王枭, 彭鹏, 袁国刚, 庄贝妮. 基于反卷积波束形成算法的干式变压器异响故障识别技术[J]. 中国电力, 2022, 55(2): 90-97.
[4]	汤未, 于溯, 郑涛, 于欢昌, 倪钰翔, 孟令昆. 基于交直流保护协同配合的交直流碰线保护新方案[J]. 中国电力, 2022, 55(11): 41-50.
[5]	姬海民, 李文锋, 杨冬, 张冀豪, 董方奇, 周屈兰, 张一帆. 基于超低氮燃气锅炉振动控制试验研究[J]. 中国电力, 2021, 54(3): 185-190.
[6]	滕达, 李铁林, 李昂, 安连锁, 陈海平, 沈国清. 电站锅炉尾部烟气余热回收与梯级利用系统特性分析[J]. 中国电力, 2020, 53(7): 189-196.
[7]	曹丽华, 潘同洋, 司和勇, 姜铁骝, 曹兴, 赵金峰. 热电厂配置调峰电锅炉最佳容量确定方法[J]. 中国电力, 2020, 53(6): 140-146.
[8]	王卫良, 王玉召, 吕俊复, 邵文君, 迟忠君, 张戟. 大型燃煤电站锅炉能效评价与节能分析[J]. 中国电力, 2020, 53(4): 177-185.
[9]	宋崇明, 田雪沁, 徐彤, 王新雷. 配置蓄热装置对火电机组一次调频性能影响[J]. 中国电力, 2020, 53(2): 120-128.
[10]	周正雄, 夏向阳, 朱鹏, 李明德, 黄海, 陈善求, 夏君山, 王瑞琪. 高压电缆早期间歇性电弧接地故障识别方法[J]. 中国电力, 2020, 53(12): 167-176.
[11]	王洋, 朱晓昕, 陈铭, 汪华剑, 房凡, 朱伟建. 低负荷吹灰对超临界锅炉水冷壁超温影响的试验研究[J]. 中国电力, 2020, 53(11): 227-233.
[12]	许剑, 罗志, 周鑫, 李文杰, 黄少波, 常磊, 王晓冰, 牛国平, 张广才. W火焰锅炉SCR分区混合动态调平技术及应用[J]. 中国电力, 2020, 53(11): 234-242.
[13]	刘前卫. 基于鲁棒扰动观测器的弃风供暖系统[J]. 中国电力, 2019, 52(8): 120-125.
[14]	雷昳, 刘明真, 林开敏. 基于协调负荷调度模型的蓄热采暖解耦方法[J]. 中国电力, 2019, 52(7): 55-62,131.
[15]	杨晖, 段立强, 王振, 刘玉磊. 槽塔结合太阳能辅助燃煤发电机组性能分析[J]. 中国电力, 2019, 52(7): 99-107.

基于视频处理的引风机静叶故障自动监控技术

Video Processing Based Auto-Monitoring Technology for Static Blade Failures of Induced Draft Fans

PDF (PC)

可视化

被引次数

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

模态框（Modal）标题

基于视频处理的引风机静叶故障自动监控技术

Video Processing Based Auto-Monitoring Technology for Static Blade Failures of Induced Draft Fans

PDF (PC)

可视化

被引次数

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics