一种化工设备故障诊断系统的制作方法

本发明涉及故障诊断，尤其涉及一种化工设备故障诊断系统。

背景技术：

1、故障诊断技术领域致力于通过多种监测、分析和预测手段，识别机械、电气、化学等各类设备中潜在或已出现的故障特征。该技术领域的核心在于精准捕捉设备运行过程中的异常信号，如振动、温度、压力等特征值变化，通过实时监测和数据分析模型，深入挖掘和分析设备故障的起因、模式及发展趋势。而化工设备故障诊断系统，旨在对化工设备的健康状态进行智能监测和故障识别，捕捉设备的异常信号并进行故障模式分析。

2、但是现有故障诊断技术在低光照、高噪声等条件下容易出现误报或漏报，影响诊断的可靠性。且主要依赖单一或少量物理参数，例如设备运行过程中的振动和温度变化，容易忽略图像数据中丰富的表面纹理、曲率变化等关键信息，无法全面呈现设备的运行状态。此外，当前故障检测往往基于静态数据模式匹配，难以实现趋势预测，难以及时捕捉动态变化的潜在故障特征。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种化工设备故障诊断系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种化工设备故障诊断系统包括：

3、图像采集模块，安装化工设备监控摄像头，获取监控区域中每个化工设备的实时图像信号，对采集的图像信号进行采样分区，提取图像的灰度分布、边缘强度和纹理细节，对提取的每项参数进行时间轴排列，获取图像时序信息，对所述图像时序信息进行像素值标定和调整，生成标定图像数据；

4、图像增强模块，基于所述标定图像数据，对包含的灰度分布参数进行归一化，对低光照环境下采集的灰度像素值进行亮度调增，对干扰区域的像素信号强度进行去噪计算，获取图像去噪数据，对所述图像去噪数据中的化工设备关键区域进行边缘卷积运算，将卷积结果与去噪后的灰度参数进行融合，获取高清关键区域图像；

5、特征提取模块，基于所述高清关键区域图像，对图像中的化工设备表面特征进行区域划分，分别计算每个区域内的纹理差异值、形态曲率变化值及灰度梯度值，将计算结果进行聚类运算，获取关键形态特征，对所述关键形态特征与历史数据库中的设备故障数据进行比对，建立形态特征比对结果；

6、故障诊断模块，基于所述形态特征比对结果，提取比对匹配程度高的区域特征，计算匹配区域中形态变化的时间趋势，对趋势曲线进行偏移动态预测，再对异常偏移的区域进行动态标注，建立设备故障预警信息。

7、较佳的，所述图像时序信息的获取步骤为：

8、对监控区域内每个化工设备的实时图像信号采样分区，提取图像的灰度分布参数、边缘强度参数及纹理细节参数，得到图像信号初始参数集；

9、将所述图像信号初始参数集中的每项参数按时间轴排列，生成时间轴排列的图像信号参数序列，并对时间轴排列的图像信号参数序列中的像素值进行分层对比，建立图像时序排列参数；

10、对所述图像时序排列参数中的像素值进行标定和动态调整，采用公式：

11、生成标定图像时序信息；其中，代表调整后的图像时序信息，为分区内的像素强度值，为权重因子，依据灰度、边缘及纹理的特征权重调整，为前一时间点的像素时序值，为偏移系数。

12、较佳的，所述标定图像数据的获取步骤为：

13、基于所述标定图像时序信息，对图像中的灰度分布参数进行归一化，得到归一化灰度分布参数；

14、对低光照环境下采集的所述归一化灰度分布参数进行亮度调整，使用图像采集中的像素强度进行动态修正，生成亮度调整后的灰度分布参数；

15、对所述亮度调整后的灰度分布参数进行干扰区域像素信号强度的去噪计算，采用公式：

16、生成去噪后的标定图像数据；其中，表示去噪后的标定图像数据，为图像中的亮度调增后的灰度像素值，为干扰区域的噪声强度，为像素所在区域的亮度参数，为噪声衰减系数。

17、较佳的，所述图像去噪数据的获取步骤为：

18、基于所述标定图像数据，提取化工设备的关键区域灰度分布参数，并对灰度分布参数进行细分分层，得到分层关键区域灰度参数；

19、对所述分层关键区域灰度参数执行边缘卷积运算，将分层灰度参数的边缘信息与纹理特征结合，生成卷积边缘特征参数；

20、将所述卷积边缘特征参数与所述标定图像数据中的灰度参数进行融合，采用公式：

21、生成图像去噪数据；其中，表示图像去噪数据，为卷积边缘特征中的灰度分布值，为去噪后的标定灰度参数，为融合区域的灰度特征总数。

22、较佳的，所述高清关键区域图像的获取步骤为：

23、基于所述图像去噪数据，提取化工设备区域的灰度分布和边缘卷积信息，对关键区域的图像边缘特征进行增强处理，得到增强边缘特征参数；

24、将所述增强边缘特征参数与图像去噪数据中的关键区域纹理特征进行融合，通过特征匹配度筛选高匹配度的区域，生成融合匹配特征参数；

25、在所述融合匹配特征参数的基础上，执行纹理平滑处理，采用公式：

26、生成高清关键区域图像；其中，为高清关键区域图像，表示匹配的纹理平滑度参数，为增强边缘特征的灰度卷积结果，为匹配区域的总数量，表示关键区域像素数量。

27、较佳的，所述关键形态特征的获取步骤为：

28、基于所述高清关键区域图像，对化工设备表面进行区域划分，识别并提取每个区域的纹理差异值、形态曲率变化值及灰度梯度值，形成特征参数集；

29、对所述特征参数集中的纹理差异值、形态曲率变化值及灰度梯度值进行聚类分析，生成分类特征簇；

30、对所述分类特征簇进行比对分析，采用公式：

31、生成关键形态特征；其中，表示关键形态特征，为聚类特征中的纹理差异值，为形态曲率变化值，为参与聚类的特征总数，为权重调整系数，反映每个特征对关键形态特征的重要性。

32、较佳的，所述形态特征比对结果的获取步骤为：

33、将所述关键形态特征与历史数据库中的设备故障数据逐项进行匹配，对比每个关键形态特征与故障数据中的对应特征，生成初步比对匹配参数；

34、基于所述初步比对匹配参数，对匹配区域的形态特征进行筛选，将匹配程度高于预设阈值的区域提取出来，得到高匹配度区域特征集；

35、对所述高匹配度区域特征集执行动态匹配评估，采用公式：

36、生成形态特征比对结果；其中，为形态特征比对结果，为高匹配度区域中的关键特征值，为历史故障特征的对应值，为高匹配度区域的总特征数，为匹配特征的重要性权重，为动态调整系数。

37、较佳的，所述设备故障预警信息的获取步骤为：

38、基于所述形态特征比对结果，将高匹配度的区域特征集与设备正常状态下的特征参数进行差异分析，识别预估的故障特征，生成初步故障预警参数；

39、对所述初步故障预警参数执行动态趋势分析，通过对特征差异值随时间的变化率进行评估，筛选具有异常趋势的特征，形成动态预警特征集；

40、基于所述动态预警特征集，对预警参数进行时序预测，采用公式：

41、生成设备故障预警信息；其中，表示设备故障预警信息，为动态预警特征中的差异参数，为时间序列中的特征变化率，为预警特征的总数量，为时间衰减系数。

42、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

43、本发明中，通过多层次的数据采集、图像处理和特征提取流程，实现了更精确的化工设备故障诊断。通过实时获取监控区域图像，并对图像进行分区采样，提取灰度分布、边缘强度和纹理细节，将这些参数整合为时间轴排列的图像时序信息，对图像数据进行标定和亮度调整，确保在多种光照环境下的数据一致性。而采用去噪和卷积运算融合，显著提升了关键区域图像的清晰度，优化了图像细节分辨力，保证设备表面特征的完整展现。通过与历史故障数据的对比，进一步定位高匹配度区域特征，并在此基础上开展趋势预测和异常标注，对设备的故障变化趋势作出及时预警。为提升化工设备运行的安全性和故障检测的灵敏度提供了有效支撑。

技术特征：

1.一种化工设备故障诊断系统，其特征在于，所述系统包括：

2.根据权利要求1所述的化工设备故障诊断系统，其特征在于，所述图像时序信息的获取步骤为：

3.根据权利要求1所述的化工设备故障诊断系统，其特征在于，所述标定图像数据的获取步骤为：

4.根据权利要求1所述的化工设备故障诊断系统，其特征在于，所述图像去噪数据的获取步骤为：

5.根据权利要求1所述的化工设备故障诊断系统，其特征在于，所述高清关键区域图像的获取步骤为：

6.根据权利要求1所述的化工设备故障诊断系统，其特征在于，所述关键形态特征的获取步骤为：

7.根据权利要求1所述的化工设备故障诊断系统，其特征在于，所述形态特征比对结果的获取步骤为：

8.根据权利要求1所述的化工设备故障诊断系统，其特征在于，所述设备故障预警信息的获取步骤为：

技术总结
本发明涉及故障诊断技术领域，具体为一种化工设备故障诊断系统，系统包括：图像采集模块，安装化工设备监控摄像头，获取监控区域中每个化工设备的实时图像信号，对采集的图像信号进行采样分区，提取图像的灰度分布、边缘强度和纹理细节，对提取的每项参数进行时间轴排列，获取图像时序信息。本发明中，通过多层次的数据采集、图像处理和特征提取流程，实现了更精确的化工设备故障诊断。通过实时获取监控区域图像，并对图像进行分区采样，提取灰度分布、边缘强度和纹理细节，将这些参数整合为时间轴排列的图像时序信息，对图像数据进行标定和亮度调整，确保在多种光照环境下的数据一致性。

技术研发人员：孙希宝,邵文祖,于海,于良,于彩霞
受保护的技术使用者：大连高佳化工有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5