基于侧点接入的发电机三维模型数据处理

摘 要：本文针对发电机性能优化中数据获取与处理的高精度、实时性需求，提出了一种基于侧点接入的三维模型数据获取与处理方法。该方法在发电机侧面或非正面接入点布置传感器，实时采集发电机的运行状态和性能参数，并采用三维激光扫描技术和边缘检测算法对采集的原始数据进行预处理，以确保数据的准确性。同时运用参数化建模技术构建发电机的三维模型，并通过高低阶模型转换，实现模型的轻量化和性能优化。该方法不仅提高了数据处理效率，还为发电机的设计和性能分析提供了精确的模型基础，对电力系统的稳定运行和能源效率提升具有重要作用。

关键词：侧点接入；发电机；三维模型；数据处理

中图分类号：TM 303" " 文献标志码：A

作为现代工业的基础设施，发电机性能的优化对提高能源利用效率和保证电力供应稳定性至关重要[1]。由于传统的数据获取方法在精度和处理效率上往往无法满足高标准的工程需求，传统的二维模型数据难以准确捕捉发电机的复杂几何特征和内部结构，这在一定程度上限制了设计人员对发电机性能的深入理解和优化。因此，探索一种新的、基于侧点接入的数据获取与处理方法成为迫切需要解决的问题。而基于侧点接入技术能够为发电机的设计和性能分析提供更精确、直观的数据支持。为此，本文将提出一种基于侧点接入的发电机三维模型数据获取与处理方法，能够直接从发电机的实际运行环境中获取实时的三维模型数据。这些数据不仅包括发电机的几何信息，还包括其运行状态和性能参数，从而为后续的分析和优化提供了丰富的信息基础。

1 侧点接入流程

基于侧点接入的发电机三维模型数据获取与处理是一个涉及数据采集、传输、处理和可视化的复杂过程[2]。具体步骤如下所示。1）确定接入点。对发电机的侧面或非正面接入点进行评估，根据发动机的设计和需要模拟特定部分，确定数据采集的最佳位置，为布置传感器的测试点提供所需数据接口。2）准备接入设备。选择合适的数据采集设备，确保数据采集设备能够适应发动机的侧点接入。3）建立物理连接。将数据采集设备物理连接到发动机的侧点接入位置，识别发动机上的侧点接入位置。4）配置网络设置。在接入设备上配置IP地址、DNS服务器等子网络设置，并使用AES加密算法对数据进行加密传输，保护数据的安全性。5）验证接入。通过ping测试工具验证接入设备是否能够成功连接网络，并与网络中的其他设备进行通信。同时，检查数据传输的稳定性和延迟，确保数据采集设备与网络间的连接质量符合要求。通过以上步骤，确保数据采集设备与发电机的侧点接入位置间的连接稳定可靠，为后续数据采集和处理打下良好基础。

2 发电机三维模型数据获取

2.1 三维模型数据获取流程

基于侧点接入的发电机三维模型数据获取与处理主要利用三维激光扫描技术，通过现场扫描、数据处理和模型验证等环节，得出一个精确、可靠的三维模型数据[3]。具体流程如图1所示。

首先，利用激光扫描等方法从现实世界中的物体获得最全面、准确的数据集，对采集的原始数据进行初步预处理，校正其中的噪声和不准确的部分。其次，在数据预处理之后进行边缘检测，边缘是三维模型中的关键特征，主要定义了模型的轮廓和结构，通过算法来识别数据中的边缘和侧面。常见的边缘检测算法有Sobel边缘检测算法，主要通过计算图像在水平和垂直方向的一阶导数来检测边缘。Sobel算法的主要步骤包括水平方向梯度、垂直方向梯度（Gy）计算和边缘幅度（G）计算。具体Sobel边缘检测算法如下所示。

水平方向梯度（Gx）如公式（1）所示。

（1）

式中：Gx为水平方向上的梯度；为图像I在x方向上的梯度，表示图像在水平方向上的变化率。

垂直方向梯度（Gy）如公式（2）所示。

（2）

式中：Gy为水平方向上的梯度；为图像I在y方向上的梯度，表示图像在垂直方向上的变化率。

边缘幅度（G）如公式（3）所示。

（3）

式中：G为边缘的幅度，表示图像在（x，y）处的边缘强度。

在Sobel边缘检测器的描述中，水平方向和垂直方向的梯度Gx和Gy通常使用Sobel算子来计算，主要通过对图像进行差分来近似计算梯度。识别出边缘和侧面后，为提高模型的真实感和细节精度，采用插值方法在这些区域添加额外的数据点。常见的插值方法是线性插值，该计算方法假设2个已知点间的函数值是线性变化的，并给定2个点（x1，y1）和（x2，y2），线性插值可以找到这2个点间任意点（x，y）的值，具体如公式（4）所示。

（4）

公式（4）计算的目的是为了在只有4个离散点的情况下，估计矩形区域内任意一点的值，创建更平滑的曲面，减少图像或模型中的锯齿状边缘，提高视觉真实感。三维模型数据获取流程的最后一步是数据融合，将添加的新数据点与原有的数据点相结合，形成一个完整并优化的三维模型数据集。保证模型的连贯性和完整性，对后续的三维建模和渲染非常重要。

2.2 三维模型数据预处理

获取发电机的三维模型数据后，通常需要进行一系列发电机三维模型数据预处理步骤来确保数据质量和后续处理的准确性。具体预处理如图2所示。

首先，在三维模型数据预处理中，去噪是数据预处理的第一步，目的是移除由环境因素（如电磁干扰）导致的噪声点，主要通过小波变换将信号分解为不同的频率成分，识别并去除噪声相关成分。该技术可在保持信号重要特征的同时去除噪声。去噪后需要进行滤波，可通过高斯滤波方式减少数据的尖锐变化，使模型表面更平滑，同时保留重要的几何特征。

其次，对数据进行几何校正，消除由设备误差、环境因素或操作条件因素引起的模型偏差，可以通过标定算法中的最小二乘法进行校正，具体如公式（5）所示。

AX=b （5）

式中：A为系数矩阵；X为未知数向量；b为观测向量。

最小二乘法的目标是找到X的值，使残差向量r的平方和最小，最小二乘法能确保模型与实际物理对象的一致性，具体如公式（6）所示。

rTr=（b-AX）T（b-AX） （6）

再次，进行数据点间的插值动作，填补数据空白区域，形成连续的表面，这对那些因遮挡或其他原因此缺失数据点的模型尤为重要。插值方法可通过简单的线性插值生成更完整、连续的模型表面，从而平滑模型数据，并在数据点间创建一个连续的模型表面，具体如公式（7）所示。

y=y0+m（x-x0） （7）

式中：y为要估计的未知数据点对应的值；x为未知数据点；m为2个已知数据点间的斜率；y0、x0分别为第一个已知数据点的y值和x值。

最后，进行分幅，将大型模型数据分割成较小的数据块，便于并行处理和优化。这些预处理步骤相互关联，共同确保发电机三维模型数据的准确性和可靠性，使三维模型能更有效地应用于模拟、分析和可视化。

3 发电机三维模型数据处理

3.1 参数化三维模型

在基于侧点接入的发电机三维模型数据获取与处理中，使用参数化三维模型是为了更好地理解和操作发电机的几何结构。该模型的优势是能够通过调整关键参数来精确控制模型的形状和尺寸，从而快速修改和优化发电机的复杂结构。参数化三维模型的具体建立步骤如下所示。1）定义参数。该步骤是模型建立的基础，需要确定模型的关键尺寸参数，并确保每个参数都有明确的定义和命名，使用参数来定义模型的曲线和曲面基本几何形状，最终通过参数调整来精确控制模型的每个部分。2）构建模型。在三维建模软件中创建参数化的模型草图，使用参数来控制模型的几何形状，并基于草图构建模型。3）驱动参数化。参数化的核心是参数能够驱动模型的动态变化，并通过改变参数值并观察模型是否如预期那样更新来进行验证，确保模型的每个部分都能正确地响应参数变化。4）验证和优化模型参数。验证模型的参数化是否正确时，需要手动更改参数值并观察模型的几何形状是否能按照预期进行更新。如果模型的几何形状能够如预期那样随参数值的变化而变化，那么可以认为模型的参数化是正确的。此外，还需要对模型进行模拟分析，并利用有限元分析（FEA）计算模型的变形量。在计算过程中将连续的模型表面分割成有限数量的小元素，这些元素通常被称为单元。每个单元都有其特定的形状和尺寸，并与模型表面上的节点相连。节点是模型上用于施加位移、力和约束的点，也是单元的顶点，具体如公式（8）所示。

（8）

式中：e为应变张量；∆u为移场u的梯度。

通过求解节点位移，可以得到每个单元的应变。应变是一个矢量量，包括线应变和剪应变。线应变被定义为沿单元长度方向的形变量与原始长度的比值，剪应变被定义为在单元横截面上的形变量与原始横截面面积的比值。线应变与剪应变的计算过程分别如公式（9）、公式（10）所示。

（9）

（10）

式中：el为沿材料长度方向上的线形变；∆L为小元素在长度方向上的形变；L0为小元素的原始长度；es为材料横截面上的剪形变；∆A为小元素在横截面上的形变（面积差）；A0为小元素的原始横截面积。

通过这种方式，可以对发电机三维模型的参数化进行详细的应力分析，以确保模型在实际工作条件下的性能符合设计要求。如果分析结果显示模型在某些条件下应力过大或过小，可以对这些参数进行调整和优化，以取得更好的设计效果。

3.2 高、低阶模型转换

在发电机三维模型数据处理中，高阶模型包括大量几何细节和复杂的拓扑结构，占用大量的存储空间，导致模型实时渲染或模拟时的计算量巨大，通过高、低阶模型转换，可以减少顶点和面的数量，简化几何结构，从而提高渲染和计算的效率。具体转换步骤如图3所示。

进行高、低阶模型转换时，首先，使用3Ds MAX工具分析模型的顶点数、面片数等信息，评估原始高阶模型，确定模型的复杂度和数据量。评估完成后，根据模型的特点和应用需求，采用曲面离散化算法中的Delaunay三角化计算将高阶曲面转换为低阶面片。其次，继续利用OBJ技术将高阶模型的格式转换为通用格式ob。转换过程中需要正确处理模型的拓扑结构和纹理信息，以保证模型的真实感和视觉效果。再次，将模型旋转30°，观察模型是否能适应新的坐标系或满足特定的应用需求。从次，使用纹理合并技术对转换后的低阶模型进行轻量化处理，减少模型的数据量，提高数据处理时的加载和渲染效率。最后，在模型中添加渲染光照、阴影和反射等后处理效果，并根据应用需求进行模型切割、拼接等操作。将处理后的模型集成到目标平台或应用程序中进行测试与验证，确保模型在各种条件下都能正常运行，满足性能要求。并根据验证结果对模型进行必要的优化，调整相应的离散化参数、优化纹理映射等，以进一步提高模型质量和性能。

4 结语

本文深入研究了基于侧点接入的发电机三维模型数据的获取与处理技术，成功进行了模型的高效获取和精确处理。优化了侧点接入流程，提高了数据获取的效率和质量。在数据处理阶段，通过构建参数化模型、模型转换以及数据优化压缩，提高了数据处理的质量和效率。这些成果可为发电机行业提供有力的技术支持，期待在未来的研究和应用中继续优化和改进这些技术，为我国发电机行业的发展做出更大贡献。

参考文献

[1]梅兴育.风电集成式传动链中齿轮箱与发电机接口处的压力平衡装置[J].上海大中型电机，2023（4）：1-4.

[2]徐超.风力发电机风轮叶片三维模型构建[J].装备制造技术，2023（1）：89-92.

[3]冯麟，周志祥，唐亮，等.基于三维扫描点云数据的模型桥形变获取[J].实验室研究与探索，2021，40（8）：5-8，18.