本發(fā)明涉及爐膛檢測(cè)領(lǐng)域，特別是涉及一種自適應(yīng)冷卻、可視化爐膛熱成像智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
1、已經(jīng)公開(kāi)的專利中，爐膛結(jié)焦探測(cè)系統(tǒng)(cn220932801?u)，或爐膛火焰監(jiān)測(cè)設(shè)備(cn215982664u)，專利公開(kāi)了不同類型的傳統(tǒng)爐膛監(jiān)測(cè)裝置，它們能夠在一定程度上提供熱成像監(jiān)測(cè)功能，但在系統(tǒng)冷卻控制方面，均僅設(shè)置有冷卻氣壓力傳感器，或溫度傳感器，當(dāng)溫度超高時(shí)，或冷卻氣壓過(guò)低時(shí)，及時(shí)退出攝像鏡管，實(shí)現(xiàn)保護(hù)功能。但這種冷卻保護(hù)方式不可自動(dòng)調(diào)節(jié)，且常受到氣壓不穩(wěn)造成停機(jī)退出的問(wèn)題，不能保證長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本發(fā)明的目的在于提供一種自適應(yīng)冷卻、可視化爐膛熱成像智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)
2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：
3、一種自適應(yīng)冷卻、可視化爐膛熱成像智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于：包括攝像鏡管系統(tǒng)、冷卻氣源以及流量調(diào)節(jié)閥；
4、攝像鏡管系統(tǒng)包括紅外熱成像相機(jī)、鏡管冷卻防護(hù)罩、冷卻風(fēng)串聯(lián)管道、鏡片組以及溫度變送器；
5、冷卻氣源經(jīng)過(guò)冷卻氣管道連接至冷卻風(fēng)串聯(lián)管道，溫度變送器安裝在鏡管冷卻防護(hù)罩內(nèi)；
6、還包括控制器，當(dāng)攝像鏡管系統(tǒng)伸入爐內(nèi)進(jìn)行監(jiān)測(cè)時(shí)，溫度變送器采集鏡管冷卻防護(hù)罩內(nèi)的溫度，控制器根據(jù)溫度變送器反饋的溫度，實(shí)時(shí)調(diào)整流量調(diào)節(jié)閥的開(kāi)度，從而控制冷卻風(fēng)強(qiáng)度。
7、優(yōu)選的，還包括氣源壓力變送器、流量傳感器，氣源壓力變送器以及流量傳感器被安裝在冷卻氣源與鏡管冷卻防護(hù)罩之間的冷卻氣管道內(nèi)。
8、優(yōu)選的，還包括進(jìn)退機(jī)構(gòu)，進(jìn)退機(jī)構(gòu)用于驅(qū)動(dòng)攝像鏡管系統(tǒng)出入爐膛，進(jìn)退機(jī)構(gòu)包括驅(qū)動(dòng)電機(jī)、輸送鏈條以及輸送葫蘆。。
9、優(yōu)選的，攝像鏡管系統(tǒng)通過(guò)紅外熱成像相機(jī)采集火焰圖片，系統(tǒng)預(yù)設(shè)火焰模型，實(shí)時(shí)分析火焰圖片，進(jìn)行火焰狀態(tài)判斷，用于結(jié)焦檢測(cè)。
10、優(yōu)選的，火焰模型使用多層感知機(jī)提取燃燒器工況數(shù)據(jù)的特征，使用visiontransformer對(duì)圖像的全局特征進(jìn)行提取，使用canny邊緣檢測(cè)并切分火焰區(qū)域后使用vit對(duì)圖像的局部特征進(jìn)行提取；將上述特征拼接后形成多模態(tài)融合特征，輸入長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時(shí)序特征分析，最后利用softmax層進(jìn)行分類。
11、優(yōu)選的，模型使用標(biāo)注數(shù)據(jù)對(duì)mlp模型、vit模型和分類器進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練，訓(xùn)練過(guò)程中采用交叉熵?fù)p失函數(shù)，通過(guò)反向傳播算法更新模型參數(shù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，以確保模型的泛化能力，訓(xùn)練過(guò)程中還采用了數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、縮放、翻轉(zhuǎn)等，以增加數(shù)據(jù)的多樣性；
12、火焰模型輸入的數(shù)據(jù)為連續(xù)獲取的燃燒器工況數(shù)據(jù)和火焰形態(tài)圖像。
13、優(yōu)選的，火焰模型的訓(xùn)練過(guò)程包括如下步驟：
14、數(shù)據(jù)采集：火焰圖像數(shù)據(jù)：采用高分辨率工業(yè)相機(jī)以不低于30fps幀率采集火焰圖像，覆蓋可見(jiàn)光與近紅外光譜范圍，確?；鹧嫘螒B(tài)細(xì)節(jié)的清晰捕捉。每幀圖像通過(guò)時(shí)間戳標(biāo)記，并同步標(biāo)注火焰狀態(tài)標(biāo)簽，即正常、不完全燃燒、火焰消失、結(jié)焦遮擋；
15、工況參數(shù)：通過(guò)工業(yè)級(jí)傳感器實(shí)時(shí)采集7類燃燒器工況參數(shù)，數(shù)據(jù)采樣頻率為1hz，并且根據(jù)圖象的幀率進(jìn)行線性插值，與圖像數(shù)據(jù)時(shí)間戳對(duì)齊；
16、特征提?。狠斎牍r數(shù)據(jù)利用mlp模塊進(jìn)行特征提取，mlp模塊為3層全連接網(wǎng)絡(luò)，隱藏層采用relu激活函數(shù)，輸出32維工況特征向量；
17、圖像全局特征提取，輸入圖像數(shù)據(jù)，利用vit-global進(jìn)行特征提??；
18、圖像局部特征提取：利用canny邊緣檢測(cè)提取火焰區(qū)域，裁剪為112×112局部圖像，利用vit-local進(jìn)行局部特征提取。
19、優(yōu)選的，火焰模型還包括特征融合與時(shí)序建模步驟：
20、特征拼接方式：將mlp提取的工況特征、vit-global全局圖像特征及vit-local局部圖像特征拼接為1184維融合特征；
21、采用基于長(zhǎng)短時(shí)記憶(lstm)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征建模和模式分類。
22、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：通過(guò)溫度傳感器監(jiān)測(cè)工作溫度，并將數(shù)據(jù)傳輸至控制器，控制器通過(guò)預(yù)設(shè)冷卻策略調(diào)節(jié)風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速或風(fēng)閥開(kāi)度，從而實(shí)現(xiàn)冷卻風(fēng)強(qiáng)度的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)。通過(guò)實(shí)時(shí)反饋，系統(tǒng)能確保溫度在安全范圍內(nèi)，從而有效保護(hù)爐膛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和使用壽命。
1.一種自適應(yīng)冷卻、可視化爐膛熱成像智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于：包括攝像鏡管系統(tǒng)、冷卻氣源以及流量調(diào)節(jié)閥；
2.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種自適應(yīng)冷卻、可視化爐膛熱成像智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于：還包括氣源壓力變送器、流量傳感器，氣源壓力變送器以及流量傳感器被安裝在冷卻氣源與鏡管冷卻防護(hù)罩之間的冷卻氣管道內(nèi)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種自適應(yīng)冷卻、可視化爐膛熱成像智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于：還包括進(jìn)退機(jī)構(gòu)，進(jìn)退機(jī)構(gòu)用于驅(qū)動(dòng)攝像鏡管系統(tǒng)出入爐膛，進(jìn)退機(jī)構(gòu)包括驅(qū)動(dòng)電機(jī)、輸送鏈條以及輸送葫蘆。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種自適應(yīng)冷卻、可視化爐膛熱成像智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于：攝像鏡管系統(tǒng)通過(guò)紅外熱成像相機(jī)采集火焰圖片，系統(tǒng)預(yù)設(shè)火焰模型，實(shí)時(shí)分析火焰圖片，進(jìn)行火焰狀態(tài)判斷，用于結(jié)焦檢測(cè)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種自適應(yīng)冷卻、可視化爐膛熱成像智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于：火焰模型使用多層感知機(jī)提取燃燒器工況數(shù)據(jù)的特征，使用vision?transformer對(duì)圖像的全局特征進(jìn)行提取，使用canny邊緣檢測(cè)并切分火焰區(qū)域后使用vit對(duì)圖像的局部特征進(jìn)行提??；將上述特征拼接后形成多模態(tài)融合特征，輸入長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時(shí)序特征分析，最后利用softmax層進(jìn)行分類。
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種自適應(yīng)冷卻、可視化爐膛熱成像智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于：模型使用標(biāo)注數(shù)據(jù)對(duì)mlp模型、vit模型和分類器進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練，訓(xùn)練過(guò)程中采用交叉熵?fù)p失函數(shù)，通過(guò)反向傳播算法更新模型參數(shù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，以確保模型的泛化能力，訓(xùn)練過(guò)程中還采用了數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、縮放、翻轉(zhuǎn)等，以增加數(shù)據(jù)的多樣性；
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種自適應(yīng)冷卻、可視化爐膛熱成像智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于：火焰模型的訓(xùn)練過(guò)程包括如下步驟：
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種自適應(yīng)冷卻、可視化爐膛熱成像智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于：火焰模型還包括特征融合與時(shí)序建模步驟：