一种基于视频识别风力发电机主轴振动的方法与流程

技术特征：
1.一种基于视频识别风力发电机主轴振动的方法，其特征在于，包括获取多组对象的风力发电机视频采集信息；将所述多组对象的风力发电机视频采集信息进行处理，建立动态分析模型以及数据检测模型；将实时视频信息与动态数据库信息进行对比，并根据所述视频采集数据标签选择位于不同位置的视频采集数据，生成实时视频信息采集样本；将所述实时视频信息采集样本与所述动态分析模型以及所述数据检测模型匹配，生成发电机主轴振动检测结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取多组对象的风力发电机视频采集信息，包括；采集位于不同区域的风力发电机视频采集装置采集的数据，以及视频采集特征数据；将所述位于不同区域的风力发电机视频采集装置采集的数据，以及所述视频采集特征数据与预设的隐私协议匹配，生成多组对象的风力发电机视频采集信息；将所述多组对象的风力发电机视频采集信息存储至云端服务器，所述多组对象的风力发电机视频采集信息包括传输设备的位置信息，时间信息，目标的尺寸数据、目标轮廓数据、目标形状数据、目标纹理数据、目标运动轨迹、目标运动速度。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述多组对象的风力发电机视频采集信息进行处理，建立动态分析模型以及数据检测模型，包括：将所述多组对象的风力发电机视频采集信息进行处理，生成视频预处理标签；将所述视频预处理标签与所述多组对象的风力发电机视频采集信息匹配，建立动态分析模型以及数据检测模型；所述数据检测模型包括齿轮啮合检测模型，轴承通过频率检测模型以及视频采集装置位置检测模型；所述动态分析模型包括正常状态特征检测模型、故障状态特征检测模型。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将实时视频信息与动态数据库信息进行对比，并根据所述视频采集数据标签选择位于不同位置的视频采集数据，生成实时视频信息采集样本，包括：提取所述实时视频信息特征数据；根据所述实时视频信息特征数据建立监测样本数据库；根据所述监测样本数据库进行筛选，去除所述监测样本数据库中的噪音数据，所述噪音数据包括影像残缺数据，影像破损数据，监测位置误差数据；将筛选后的监测样本数据存储至云服务器，生成实时视频信息采集样本。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述实时视频信息采集样本与所述动态分析模型以及所述数据检测模型匹配，生成发电机主轴振动检测结果，包括：检测所述实时视频信息采集样本，将视频信息出现异常数据筛选出，生成待检测视频信息；将所述待检测视频信息进行拆分，归纳为单一目标检测视频数据与多目标检测视频数据；将所述单一目标检测视频数据与所述多目标检测视频数据代入到所述数据检测模型，
生成发电机主轴振动检测结果。

技术总结
本发明公开一种基于视频识别风力发电机主轴振动的方法，获取多组对象的风力发电机视频采集信息，服务器采集到位于不同区域的风力发电机的主轴视频数据，将采集的风力发电机视频采集信息进行标签，然后对数据进行处理，建立动态分析模型以及数据检测模型，将检测信息数据与动态数据库信息进行对比，并根据所述视频采集数据标签选择位于不同位置的视频采集数据，通过不断地检测生成实时视频信息采集样本，提升检测样本的准确性，将所述实时视频信息采集样本与所述动态分析模型以及所述数据检测模型匹配，生成发电机主轴振动检测结果，解决不同区域多套风力发电机主轴振动监测数据量较大，无法实时进行监测分析为风电机组故障提供预警信息问题。障提供预警信息问题。障提供预警信息问题。


技术研发人员：李晓东 程施霖 提威 李金鹏 陈野 董宸希 沙少飞 刘晓平 王艳
受保护的技术使用者：北京中拓新源科技有限公司
技术研发日：2022.08.09
技术公布日：2022/12/12