基于机器视觉的火力发电厂锅炉风机叶片故障诊断方法

[摘 要]当前火力发电厂锅炉风机叶片故障诊断结果与实际故障数目差异较大，为此研究基于机器视觉的火力发电厂锅炉风机叶片故障诊断方法。首先，对叶片振动信号进行分析，确定故障特征的信息，以此为基础来提取叶片故障特征。然后消除图像噪声，保留图像细节特征并构建基于机器视觉的火力发电厂锅炉风机叶片故障诊断模型，利用损失函数对生成的诊断结果展开优化。实验结果显示，与基于红外热成像技术的火力发电厂锅炉风机叶片故障诊断方法和基于声发射技术的火力发电厂锅炉风机叶片故障诊断方法相比，基于机器视觉的火力发电厂锅炉风机叶片故障诊断损失值最低，维持在0.2左右。这表明基于机器视觉的火力发电厂锅炉风机叶片故障诊断方法的效果更好，在实际应用中具有更大的优势。

[关键词]机器视角；火力发电厂；锅炉风机叶片；叶片故障诊断；风机叶片故障诊断

[中图分类号]TM621.2 [文献标志码]A [文章编号]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

风机叶片是火力发电厂锅炉风机的关键部件，是确保机组正常排风的重要组成部分。风机叶片的转动过程存在一定程度的振动，但异常振动会影响锅炉风机的工作效率。在锅炉风机的具体工作过程中，当火力发电厂锅炉工作产生的含有杂质的烟尘进入锅炉风机后，会使叶片磨损、积灰。这些磨损和灰尘的积累，直接影响到火力发电厂锅炉风机的正常运转，从而降低风机的工作效率。本文提出基于机器视觉的火力发电厂锅炉风机叶片故障诊断方法，借助相机代替人眼获取风机叶片图像，将所获得的图像信息应用于叶片的检测过程，通过对图像信息的分析，对风机叶片进行故障诊断。

1 基于机器视觉的火力发电厂锅炉风机叶片故障诊断流程

1.1 叶片振动信号分析

2 实验

结合实际情况，对本文提出的故障诊断方法的效果进行验证。从实验结果的真实性与可靠性角度出发，将基于机器视觉的火力发电厂锅炉风机叶片故障诊断方法与基于红外热成像技术的火力发电厂锅炉风机叶片故障诊断方法和基于声发射技术的火力发电厂锅炉风机叶片故障诊断方法进行比较。

2.1 实验准备

此次实验以锅炉风机转速为1 800 r/min、锅炉电机功率为600 W、锅炉风机的额定流量为61 000 m3/h的某火力发电厂锅炉风机叶片为例。选取该锅炉风机叶片某一时间段内的运行数据，在该运行时段内，风机叶片的纤维布出现了褶皱现象，导致变桨系统载荷电流超出限定值并引发了报警，最终叶片的主梁发生了断裂故障。本次实验共使用1 500条信号，单个信号包含11 000个数据点，初始数据在原火力发电厂数据中心。初始数据中故障数目共140个。

对风机叶片进行故障诊断时，设置的实验环境如图1所示，包括叶片、直流电动机、CCD摄像机、光电传感器、西门子57-200 PLC、图像采集卡、PC机等。光电传感器通过西门子57-200 PLC为CCD摄像机提供触发信号，以此为基础进行实验操作。

2.2 实验结果与分析

为了突出基于机器视觉的火力发电厂锅炉风机叶片的故障诊断效果，将其与基于红外热成像技术的火力发电厂锅炉风机叶片故障诊断方法和基于声发射技术的火力发电厂锅炉风机叶片故障诊断方法的损失值进行比较，损失值越低，表明效果越好。3种方法的损失值如图2所示。

由图2可知，基于机器视觉的火力发电厂锅炉风机叶片故障诊断方法的效果最好。综上所述，基于机器视觉的火力发电厂锅炉风机叶片诊断方法提供了有效的手段来进行火力发电厂锅炉风机叶片的故障诊断，也为类似设备的诊断带来了参考。

3 结束语

随着我国制造锅炉风机工艺水平的飞速发展，风机的运行效率得到了较大改善。但是锅炉风机在实际运行中，仍有各个部位的故障未能及时发现，因此将机器视觉技术应用于工厂设备生产是新的研究方向。本文对火力发电厂锅炉风机叶片故障诊断方法进行研究，提出基于机器视觉的火力发电厂风机叶片故障诊断方法，并针对该方法设计实验进行验证，效果较好。但受时间和现实条件限制，本研究无法在故障发生初期及时检测出故障，为此还需继续研究。

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