本發(fā)明涉及智能巡檢，尤其涉及一種火電廠5g專網(wǎng)與智能感知融合的安全巡檢系統(tǒng)。
背景技術：
1、火電廠作為重要的能源基礎設施，其設備運行狀態(tài)直接關系到電力供應的安全性和穩(wěn)定性，現(xiàn)有的火電廠普遍采用工作人員巡檢與固定式傳感器監(jiān)測相結合的方式，對鍋爐、汽輪機與輸煤系統(tǒng)等關鍵設備進行定期檢查，部分先進的電廠已嘗試引入機器人巡檢和無線傳感網(wǎng)絡技術，以提高巡檢效率和覆蓋范圍。
2、現(xiàn)有巡檢系統(tǒng)的多源感知數(shù)據(jù)與通信網(wǎng)絡的協(xié)同能力較差，傳統(tǒng)無線網(wǎng)絡在火電廠復雜環(huán)境中易受電磁干擾，導致巡檢機器人控制指令延遲高且傳感器數(shù)據(jù)回傳不穩(wěn)定，從而難以滿足實時性要求，同時，各類智能感知終端采集的數(shù)據(jù)缺乏高效融合機制，邊緣計算能力不足，導致故障預警準確率低，誤報、漏報頻發(fā)，嚴重影響運維效率。
3、因此，針對上述問題，本發(fā)明提出一種火電廠5g專網(wǎng)與智能感知融合的安全巡檢系統(tǒng)，通過構建高可靠和低時延的本地化5g網(wǎng)絡，結合邊緣計算與云端智能分析，從而實現(xiàn)設備狀態(tài)的精準感知、實時傳輸與智能診斷，從而提升了火電廠安全巡檢的自動化水平和故障預警能力。
技術實現(xiàn)思路
1、為了克服現(xiàn)有系統(tǒng)實時性差的問題，本發(fā)明提出一種火電廠5g專網(wǎng)與智能感知融合的安全巡檢系統(tǒng)。
2、本發(fā)明的技術方案為：一種火電廠5g專網(wǎng)與智能感知融合的安全巡檢系統(tǒng)，包括有：
3、5g專網(wǎng)通信模塊，用于構建火電廠內(nèi)低時延和高可靠的本地化網(wǎng)絡；
4、多源智能感知終端，包括紅外熱成像儀、聲學傳感器陣列、振動傳感器、氣體傳感器與高清攝像頭，實時采集設備狀態(tài)與環(huán)境數(shù)據(jù)；
5、邊緣計算節(jié)點，部署于廠區(qū)關鍵區(qū)域，用于數(shù)據(jù)預處理與實時分析；
6、云端智能分析平臺，通過5g專網(wǎng)接收數(shù)據(jù)，實現(xiàn)設備故障預測與安全預警。
7、作為優(yōu)選，所述5g專網(wǎng)使用網(wǎng)絡切片技術，劃分為巡檢控制切片、數(shù)據(jù)回傳切片和應急通信切片，其中巡檢控制切片專用于保障巡檢機器人與無人機控制指令的毫秒級低時延傳輸，數(shù)據(jù)回傳切片根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)的優(yōu)先級對差異化帶寬進行分配，應急通信切片在電力中斷或火災等突發(fā)事故時激活，通過預配置的冗余信道維持關鍵通信，且各切片之間使用虛擬隔離技術。
8、作為優(yōu)選，所述智能感知終端內(nèi)置ai芯片，通過紅外熱成像數(shù)據(jù)與歷史溫度曲線對比識別設備過熱異常區(qū)域，利用聲學傳感器陣列采集的聲紋信號結合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡判斷鍋爐管道的微小泄漏點，同時集成氣體傳感器與機器學習模型，當檢測到危險氣體濃度超標時觸發(fā)燃爆風險等級評估算法，并在本地完成數(shù)據(jù)壓縮后通過5g專網(wǎng)傳輸至云端。
9、作為優(yōu)選，所述系統(tǒng)還包括自主巡檢機器人搭載5g與uwb融合定位模塊，在衛(wèi)星信號屏蔽的廠房內(nèi)自動切換至uwb基站定位，其機械臂末端配備可快速更換的工具頭，并通過5g網(wǎng)絡接收云端下發(fā)的操作指令包，機器人的內(nèi)部冷卻系統(tǒng)可在150℃環(huán)境下持續(xù)工作2小時以上。
10、作為優(yōu)選，所述邊緣計算節(jié)點部署輕量化故障診斷模型，其中l(wèi)stm模型以10ms為間隔分析汽輪機軸承振動時序數(shù)據(jù)，提前30分鐘預測異常振動趨勢，yolov5模型對攝像頭拍攝的壓力表盤圖像進行實時識別，誤差小于±0.5%量程，邊緣節(jié)點每6小時通過5g專網(wǎng)與云端平臺同步一次模型參數(shù)更新，并在網(wǎng)絡中斷時啟用本地緩存模式維持基礎分析功能。
11、作為優(yōu)選，所述云端智能分析平臺通過bim模型構建火電廠三維虛擬映射，實時接入5g回傳的傳感器數(shù)據(jù)驅(qū)動孿生體狀態(tài)更新，使用流體動力學仿真模擬蒸汽管道破裂后的高溫蒸汽擴散路徑，并基于dijkstra算法生成避開危險區(qū)域的最優(yōu)巡檢路線，巡檢人員可通過移動終端ar界面查看疊加在實景中的路線導航箭頭與設備健康評分。
12、作為優(yōu)選，所述系統(tǒng)設置有安全防護機制，該機制中的5g專網(wǎng)使用量子密鑰分發(fā)技術對機器人的控制指令和傳感器數(shù)據(jù)加密，密鑰更新頻率達1次/分鐘，智能感知終端外殼內(nèi)嵌壓力感應薄膜，當檢測到非法拆解時自動擦除flash存儲器數(shù)據(jù)，云端平臺通過區(qū)塊鏈存證模塊將巡檢記錄與告警事件的數(shù)據(jù)以時間戳方式寫入以太坊測試鏈。
13、作為優(yōu)選，所述自主巡檢機器人的調(diào)度方法基于設備實時風險評估結果動態(tài)調(diào)整任務隊列，當某區(qū)域溫度傳感器連續(xù)3次超閾值時自動提升該區(qū)域巡檢頻率至每15分鐘1次，突發(fā)告警時機器人通過5g專網(wǎng)向廠區(qū)門禁系統(tǒng)發(fā)送電子通行證請求，中央控制器協(xié)調(diào)多機器人任務交接，并在電量剩余15%時觸發(fā)回充指令，同時啟動500米內(nèi)備用機器人接替任務。
14、作為優(yōu)選，所述系統(tǒng)包括有ar輔助巡檢功能，所述ar輔助巡檢功能通過5g專網(wǎng)將云端設備檔案實時疊加至巡檢人員ar眼鏡視野，支持專家遠程標注異常設備區(qū)域并生成三維箭頭指引，巡檢人員手勢操作即可調(diào)取設備三維拆解圖，ar系統(tǒng)同步記錄巡檢過程中的語音備注與重點關注區(qū)域截圖，自動關聯(lián)至智能數(shù)字分析平臺的工單系統(tǒng)。
15、作為優(yōu)選，所述系統(tǒng)還包括有自適應學習模塊，該模塊通過分析歷史誤報數(shù)據(jù)優(yōu)化多傳感器數(shù)據(jù)融合權重系數(shù)，當維修工單反饋某風機軸承實際故障與預測結果不符時，自動觸發(fā)故障預測模型的在線增量訓練，同時基于巡檢機器人信號強度熱力圖，調(diào)整廠區(qū)5g微型基站的發(fā)射功率。
16、本發(fā)明的有益效果：
17、1.通過紅外熱成像儀、聲學傳感器陣列、氣體傳感器、振動傳感器與高清攝像頭等多源智能感知終端的協(xié)同工作，結合邊緣計算節(jié)點的本地預處理能力，實現(xiàn)了對設備狀態(tài)與環(huán)境數(shù)據(jù)的實時采集與初步分析，減少了冗余數(shù)據(jù)傳輸，提高故障檢測效率，同時5g專網(wǎng)為火電廠巡檢系統(tǒng)提供穩(wěn)定的本地化通信保障，確保了機器人控制指令與傳感器數(shù)據(jù)的毫秒級傳輸，避免了傳統(tǒng)無線網(wǎng)絡因干擾導致的信號延遲或中斷問題，顯著提升了系統(tǒng)響應速度與可靠性。
18、2.云端智能分析平臺基于5g專網(wǎng)回傳的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)分析與人工智能算法，實現(xiàn)設備異常狀態(tài)的早期識別與故障趨勢預測，有效降低了誤報率和漏報率，從而提升了火電廠運維的安全性與經(jīng)濟性，系統(tǒng)采用模塊化設計，可根據(jù)火電廠不同區(qū)域的巡檢需求靈活部署智能感知終端與邊緣計算節(jié)點，并通過5g專網(wǎng)的網(wǎng)絡切片技術適配多樣化業(yè)務場景，滿足復雜工業(yè)環(huán)境下的定制化需求。
1.一種火電廠5g專網(wǎng)與智能感知融合的安全巡檢系統(tǒng)，其特征在于，包括有：
2.根據(jù)權利要求1所述的一種火電廠5g專網(wǎng)與智能感知融合的安全巡檢系統(tǒng)，其特征在于：所述5g專網(wǎng)使用網(wǎng)絡切片技術，劃分為巡檢控制切片、數(shù)據(jù)回傳切片和應急通信切片，其中巡檢控制切片專用于保障巡檢機器人與無人機控制指令的毫秒級低時延傳輸，數(shù)據(jù)回傳切片根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)的優(yōu)先級對差異化帶寬進行分配，應急通信切片在電力中斷或火災等突發(fā)事故時激活，通過預配置的冗余信道維持關鍵通信，且各切片之間使用虛擬隔離技術。
3.根據(jù)權利要求1所述的一種火電廠5g專網(wǎng)與智能感知融合的安全巡檢系統(tǒng)，其特征在于：所述多源智能感知終端內(nèi)置ai芯片，通過紅外熱成像數(shù)據(jù)與歷史溫度曲線對比識別設備過熱異常區(qū)域，利用聲學傳感器陣列采集的聲紋信號結合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡判斷鍋爐管道的微小泄漏點，同時集成氣體傳感器與機器學習模型，當檢測到危險氣體濃度超標時觸發(fā)燃爆風險等級評估算法，并在本地完成數(shù)據(jù)壓縮后通過5g專網(wǎng)傳輸至云端。
4.根據(jù)權利要求1所述的一種火電廠5g專網(wǎng)與智能感知融合的安全巡檢系統(tǒng)，其特征在于：所述系統(tǒng)還包括自主巡檢機器人搭載5g與uwb融合定位模塊，在衛(wèi)星信號屏蔽的廠房內(nèi)自動切換至uwb基站定位，其機械臂末端配備可快速更換的工具頭，并通過5g網(wǎng)絡接收云端下發(fā)的操作指令包，機器人的內(nèi)部冷卻系統(tǒng)可在150℃環(huán)境下持續(xù)工作2小時以上。
5.根據(jù)權利要求1所述的一種火電廠5g專網(wǎng)與智能感知融合的安全巡檢系統(tǒng)，其特征在于：所述邊緣計算節(jié)點部署輕量化故障診斷模型，其中l(wèi)stm模型以10ms為間隔分析汽輪機軸承振動時序數(shù)據(jù)，提前30分鐘預測異常振動趨勢，yolov5模型對攝像頭拍攝的壓力表盤圖像進行實時識別，誤差小于±0.5%量程，邊緣節(jié)點每6小時通過5g專網(wǎng)與云端平臺同步一次模型參數(shù)更新，并在網(wǎng)絡中斷時啟用本地緩存模式維持基礎分析功能。
6.根據(jù)權利要求1所述的一種火電廠5g專網(wǎng)與智能感知融合的安全巡檢系統(tǒng)，其特征在于：所述云端智能分析平臺通過bim模型構建火電廠三維虛擬映射，實時接入5g回傳的傳感器數(shù)據(jù)驅(qū)動孿生體狀態(tài)更新，使用流體動力學仿真模擬蒸汽管道破裂后的高溫蒸汽擴散路徑，并基于dijkstra算法生成避開危險區(qū)域的最優(yōu)巡檢路線，巡檢人員可通過移動終端ar界面查看疊加在實景中的路線導航箭頭與設備健康評分。
7.根據(jù)權利要求1所述的一種火電廠5g專網(wǎng)與智能感知融合的安全巡檢系統(tǒng)，其特征在于：所述系統(tǒng)設置有安全防護機制，該機制中的5g專網(wǎng)使用量子密鑰分發(fā)技術對機器人的控制指令和傳感器數(shù)據(jù)加密，密鑰更新頻率達1次/分鐘，智能感知終端外殼內(nèi)嵌壓力感應薄膜，當檢測到非法拆解時自動擦除flash存儲器數(shù)據(jù)，云端平臺通過區(qū)塊鏈存證模塊將巡檢記錄與告警事件的數(shù)據(jù)以時間戳方式寫入以太坊測試鏈。
8.根據(jù)權利要求4所述的一種火電廠5g專網(wǎng)與智能感知融合的安全巡檢系統(tǒng)，其特征在于：所述自主巡檢機器人的調(diào)度方法基于設備實時風險評估結果動態(tài)調(diào)整任務隊列，當某區(qū)域溫度傳感器連續(xù)3次超閾值時自動提升該區(qū)域巡檢頻率至每15分鐘1次，突發(fā)告警時機器人通過5g專網(wǎng)向廠區(qū)門禁系統(tǒng)發(fā)送電子通行證請求，中央控制器協(xié)調(diào)多機器人任務交接，并在電量剩余15%時觸發(fā)回充指令，同時啟動500米內(nèi)備用機器人接替任務。
9.根據(jù)權利要求1所述的一種火電廠5g專網(wǎng)與智能感知融合的安全巡檢系統(tǒng)，其特征在于：所述系統(tǒng)包括有ar輔助巡檢功能，所述ar輔助巡檢功能通過5g專網(wǎng)將云端設備檔案實時疊加至巡檢人員ar眼鏡視野，支持專家遠程標注異常設備區(qū)域并生成三維箭頭指引，巡檢人員手勢操作即可調(diào)取設備三維拆解圖，ar系統(tǒng)同步記錄巡檢過程中的語音備注與重點關注區(qū)域截圖，自動關聯(lián)至智能數(shù)字分析平臺的工單系統(tǒng)。
10.根據(jù)權利要求1所述的一種火電廠5g專網(wǎng)與智能感知融合的安全巡檢系統(tǒng)，其特征在于：所述系統(tǒng)還包括有自適應學習模塊，該模塊通過分析歷史誤報數(shù)據(jù)優(yōu)化多傳感器數(shù)據(jù)融合權重系數(shù)，當維修工單反饋某風機軸承實際故障與預測結果不符時，自動觸發(fā)故障預測模型的在線增量訓練，同時基于巡檢機器人信號強度熱力圖，調(diào)整廠區(qū)5g微型基站的發(fā)射功率。