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    基于聲發(fā)射信號(hào)特征的海上風(fēng)電場(chǎng)導(dǎo)管架裂紋檢測(cè)系統(tǒng)

    2023-10-16 16:48:13銀磊張新宇趙金輝張瑞光
    中國新通信 2023年14期
    關(guān)鍵詞:深度學(xué)習(xí)

    銀磊?張新宇?趙金輝?張瑞光

    摘要:導(dǎo)管架連接上部風(fēng)機(jī)塔筒和下部主體,是海上風(fēng)機(jī)的最重要結(jié)構(gòu)之一。傳統(tǒng)裂紋檢測(cè)過程費(fèi)時(shí)費(fèi)力,在此背景下,本文闡述了一種基于聲發(fā)射信號(hào)的導(dǎo)管架水下裂紋檢測(cè)系統(tǒng)及其方法,其采用基于深度學(xué)習(xí)的人工智能檢測(cè)算法,以聲發(fā)射傳感器作用于待測(cè)導(dǎo)管架的聲發(fā)射回波信號(hào)作為輸入數(shù)據(jù),并對(duì)其進(jìn)行笛卡爾坐標(biāo)系下的時(shí)間序列遷移到極坐標(biāo)系上表示的場(chǎng)域轉(zhuǎn)化后,來提取所述聲發(fā)射回波信號(hào)中關(guān)于所述導(dǎo)管架聚焦于空間位置上以及通道內(nèi)容上的特征分布信息,并以這兩者的特征信息的融合來進(jìn)行導(dǎo)管架是否存在水下裂紋的檢測(cè)判斷,能夠?qū)崟r(shí)智能地對(duì)于海上風(fēng)電場(chǎng)導(dǎo)管架是否存在水下裂紋進(jìn)行準(zhǔn)確地檢測(cè),以保障海上風(fēng)電導(dǎo)管架的安全性,降低企業(yè)后期維修成本。

    關(guān)鍵詞:海上風(fēng)電場(chǎng);裂紋檢測(cè);聲發(fā)射信號(hào)特征;深度學(xué)習(xí)

    深圳市科技計(jì)劃項(xiàng)目“重2022022面向海上風(fēng)電場(chǎng)導(dǎo)管架的數(shù)字化監(jiān)測(cè)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)”(項(xiàng)目編號(hào):JSGG2021080215354033)。

    銀磊(1982.06-),男,重慶,碩士,研究方向:高級(jí)能源互聯(lián)網(wǎng);

    張新宇(1987.09-),女,河南,碩士,研究方向:中級(jí)能源管理控制;

    趙金輝(1983.12-),男,湖北武漢,本科,研究方向:中級(jí)智慧能源領(lǐng)域軟件平臺(tái)建設(shè);

    張瑞光(1987.09-),男,湖北宜城,本科,研究方向:智慧能源領(lǐng)域軟件平臺(tái)建設(shè)。

    一、引言

    在國家大力推進(jìn)“碳達(dá)峰”和“碳中和”的大背景下,風(fēng)電、光伏、抽水蓄能行業(yè)快速發(fā)展,海上風(fēng)電作為風(fēng)電產(chǎn)業(yè)最重要的組成部分,其發(fā)展速度不容小覷,隨著海上風(fēng)電的高速發(fā)展,海上風(fēng)機(jī)的大型化發(fā)展趨勢(shì)已是必然。導(dǎo)管架基礎(chǔ)作為海上風(fēng)機(jī)基礎(chǔ)上最穩(wěn)重可靠的基礎(chǔ)形式之一,在海上風(fēng)電的發(fā)展中占據(jù)著不可或缺的地位,而作為連接上部風(fēng)機(jī)塔筒和下部主體的過渡段結(jié)構(gòu),亦是起著承上啟下的關(guān)鍵作用。目前,由于導(dǎo)管架平臺(tái)所處地區(qū)大多為高溫高鹽、環(huán)境載荷復(fù)雜的海域,需要定期對(duì)其進(jìn)行維護(hù)及探傷裂紋檢測(cè),以確保導(dǎo)管架平臺(tái)的安全性。傳統(tǒng)的檢測(cè)技術(shù)包括磁粉檢測(cè)(MT)、超聲檢測(cè)技術(shù)(UT)、渦流檢測(cè)(ET)等技術(shù)。

    二、研究現(xiàn)狀

    目前,對(duì)于瑕疵識(shí)別的研究較為廣泛,瑕疵識(shí)別方法可歸納為人工識(shí)別方法、單一機(jī)理識(shí)別方法和機(jī)器視覺識(shí)別方法等三大類:

    1.人工識(shí)別

    人工識(shí)別在工業(yè)瑕疵檢測(cè)中是最常見的方法,這種方法通過人眼將具有瑕疵的產(chǎn)品篩選出來。雖然該方法的應(yīng)用不需要投入任何設(shè)備,但因其在工作效率低,勞動(dòng)強(qiáng)度大,產(chǎn)品成本高,易受到監(jiān)測(cè)人員的素質(zhì)、肉眼分辨率、檢測(cè)經(jīng)驗(yàn)、眼部疲勞程度、質(zhì)檢人員的主觀經(jīng)驗(yàn)及感受等諸多因素影響。

    2.單一機(jī)理識(shí)別

    單一機(jī)理識(shí)別是一種利用物質(zhì)的聲、光、磁和電等特性,通過各種高靈敏的器件,實(shí)現(xiàn)材料瑕疵識(shí)別的方法。此類方法根據(jù)其實(shí)現(xiàn)原理,可分為紅外識(shí)別、磁粉識(shí)別、渦流識(shí)別、漏磁識(shí)別,但這些方法都有各自的局限性。

    3.機(jī)器視覺識(shí)別

    機(jī)器視覺是無損的瑕疵識(shí)別技術(shù),其提出初期主要被應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域,后來由于其具有安全可靠、工作效率高等優(yōu)點(diǎn),被引入到了各個(gè)領(lǐng)域。機(jī)器視覺技術(shù)是一項(xiàng)綜合技術(shù),包括圖像的獲取技術(shù)、圖像的處理技術(shù)以及目標(biāo)的測(cè)量和識(shí)別技術(shù)。此類方法主要是由圖像采集和瑕疵識(shí)別兩個(gè)過程組成。

    三、關(guān)鍵技術(shù)與研究?jī)?nèi)容

    (一)關(guān)鍵技術(shù)

    傳統(tǒng)檢測(cè)技術(shù)的檢測(cè)過程對(duì)于人員的操作技能要求較高、產(chǎn)生的效費(fèi)比低、智能化水平低,在作業(yè)時(shí)必須要在被測(cè)導(dǎo)管架表面去除防腐層,成本較高,且只能用于檢測(cè)宏觀缺陷,并且傳統(tǒng)的檢測(cè)方案大多數(shù)需要依靠人工進(jìn)行操作,人工監(jiān)測(cè)的過程效率低、實(shí)時(shí)性差。因此,期望一種優(yōu)化的導(dǎo)管架水下裂紋檢測(cè)系統(tǒng),其能夠?qū)崟r(shí)智能地對(duì)于海上風(fēng)電場(chǎng)導(dǎo)管架是否存在水下裂紋進(jìn)行準(zhǔn)確的檢測(cè),以保障海上風(fēng)電導(dǎo)管架的安全性,降低企業(yè)后期維修成本。

    (二)主要研究?jī)?nèi)容

    在整個(gè)導(dǎo)管架水下裂紋檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)之中,主要功能模塊有聲發(fā)射回波信號(hào)采集模塊、域映射模塊、第一特征提取模塊等,各個(gè)模塊介紹如下:

    ①聲發(fā)射回波信號(hào)采集模塊,用于獲取聲發(fā)射傳感器,作用于待測(cè)導(dǎo)管架的聲發(fā)射回波信號(hào);

    ②域映射模塊,用于對(duì)所述聲發(fā)射回波信號(hào)進(jìn)行格拉姆角和場(chǎng)變換以得到格拉姆角和場(chǎng)圖像;

    ③第一特征提取模塊,用于將所述格拉姆角和場(chǎng)圖像,通過使用空間注意力的第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以得到第一聲發(fā)射檢測(cè)特征圖;

    ④第二特征提取模塊,用于將所述格拉姆角和場(chǎng)圖像,通過使用通道注意力的第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以得到第二聲發(fā)射檢測(cè)特征圖;

    ⑤特征融合模塊,用于融合所述第一聲發(fā)射檢測(cè)特征圖和所述第二聲發(fā)射檢測(cè)特征圖以得到分類特征圖;

    ⑥特征流形校正模塊,用于對(duì)所述分類特征圖進(jìn)行高維特征流形校正,以得到校正后分類特征圖;以及檢測(cè)結(jié)果生成模塊,用于將所述校正后分類特征圖通過分類器以得到分類結(jié)果,所述分類結(jié)果用于表示導(dǎo)管架是否存在水下裂紋。

    導(dǎo)管架水下裂紋檢測(cè)系統(tǒng)中第一特征提取模塊,進(jìn)一步用于:使用所述使用空間注意力的第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的卷積編碼部分,對(duì)所述格拉姆角和場(chǎng)圖像進(jìn)行深度卷積編碼,以得到第一格拉姆角和場(chǎng)卷積特征圖;將所述第一格拉姆角和場(chǎng)卷積特征圖,輸入所述使用空間注意力的第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的空間注意力部分,以得到空間注意力圖;將所述空間注意力圖通過Softmax激活函數(shù),以得到空間注意力特征圖;以及計(jì)算所述空間注意力特征圖和所述第一格拉姆角和場(chǎng)卷積特征圖的按位置點(diǎn)乘,以得到所述第一聲發(fā)射檢測(cè)特征圖。

    導(dǎo)管架水下裂紋檢測(cè)系統(tǒng)中第二特征提取模塊進(jìn)一步用于:將所述格拉姆角和場(chǎng)圖像,輸入所述使用通道注意力的第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的多層卷積層,以得到第二格拉姆角和場(chǎng)卷積特征圖;計(jì)算所述第二格拉姆角和場(chǎng)卷積特征圖的沿通道維度的各個(gè)特征矩陣的全局均值,以得到通道特征向量;將所述通道特征向量輸入所述Sigmoid激活函數(shù),以得到通道注意力權(quán)重向量;以及以所述通道注意力權(quán)重向量中各個(gè)位置的特征值作為權(quán)重,對(duì)所述第二格拉姆角和場(chǎng)卷積特征圖的沿通道維度的各個(gè)特征矩陣進(jìn)行加權(quán),以得到所述第二聲發(fā)射檢測(cè)特征圖。導(dǎo)管架水下裂紋檢測(cè)系統(tǒng)中特征融合模塊,以如下公式融合所述第一聲發(fā)射檢測(cè)特征圖和所述第二聲發(fā)射檢測(cè)特征圖,以得到分類特征圖。

    導(dǎo)管架水下裂紋檢測(cè)系統(tǒng)中特征流形校正模塊,以如下公式對(duì)所述分類特征圖進(jìn)行高維特征流形校正,以得到所述校正后分類特征圖;其中,所述公式為:

    其中,fi和fj表示所述分類特征圖的各個(gè)位置的特征值,且表示所述分類特征圖的所有特征值的均值,且N表示所述分類特征圖的尺度,exp(·)表示數(shù)值的指數(shù)運(yùn)算,所述數(shù)值的指數(shù)運(yùn)算表示以數(shù)值為冪的自然指數(shù)函數(shù)值,fi'表示所述校正后分類特征圖的各個(gè)位置的特征值。

    四、系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)

    (一)應(yīng)用場(chǎng)景分析

    在導(dǎo)管架水下裂紋檢測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用場(chǎng)景中,首先獲取聲發(fā)射傳感器作用于待測(cè)導(dǎo)管架的聲發(fā)射回波信號(hào);然后將獲取的所述聲發(fā)射回波信號(hào),輸入至部署有基于聲發(fā)射信號(hào)的導(dǎo)管架水下裂紋檢測(cè)算法的服務(wù)器中,其中,所述服務(wù)器能夠使用基于聲發(fā)射信號(hào)的導(dǎo)管架水下裂紋檢測(cè)算法,對(duì)所述聲發(fā)射回波信號(hào)進(jìn)行處理,以生成用于表示導(dǎo)管架是否存在水下裂紋。詳細(xì)應(yīng)用場(chǎng)景如圖1所示。

    (二)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    在導(dǎo)管架水下裂紋檢測(cè)系統(tǒng)之中,采用聲發(fā)射信號(hào)檢測(cè)的流程圖具體如圖2所示。

    在導(dǎo)管架水下裂紋檢測(cè)之中,具體包括:

    ①聲發(fā)射回波信號(hào)采集步驟S110:獲取聲發(fā)射傳感器作用于待測(cè)導(dǎo)管架的聲發(fā)射回波信號(hào);

    ②域映射步驟S120:對(duì)所述聲發(fā)射回波信號(hào)進(jìn)行格拉姆角和場(chǎng)變換,以得到格拉姆角和場(chǎng)圖像;

    ③第一特征提取步驟S130:將所述格拉姆角和場(chǎng)圖像通過使用空間注意力的第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以得到第一聲發(fā)射檢測(cè)特征圖;

    ④第二特征提取步驟S140:將所述格拉姆角和場(chǎng)圖像通過使用通道注意力的第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以得到第二聲發(fā)射檢測(cè)特征圖;

    ⑤特征融合步驟S150:融合所述第一聲發(fā)射檢測(cè)特征圖和所述第二聲發(fā)射檢測(cè)特征圖,以得到分類特征圖;

    ⑥特征流形校正步驟S160:對(duì)所述分類特征圖進(jìn)行高維特征流形校正,以得到校正后分類特征圖;

    ⑦檢測(cè)結(jié)果生成步驟S170:將所述校正后分類特征圖通過分類器以得到分類結(jié)果,所述分類結(jié)果用于表示導(dǎo)管架是否存在水下裂紋。

    基于聲發(fā)射信號(hào)的導(dǎo)管架水下裂紋檢測(cè)方法的系統(tǒng)架構(gòu)的示意圖如圖3所示。

    如圖3所示,在導(dǎo)管架水下裂紋檢測(cè)系統(tǒng)中,首先獲取聲發(fā)射傳感器作用于待測(cè)導(dǎo)管架的聲發(fā)射回波信號(hào);然后,對(duì)所述聲發(fā)射回波信號(hào)進(jìn)行格拉姆角和場(chǎng)變換,以得到格拉姆角和場(chǎng)圖像;接著,將所述格拉姆角和場(chǎng)圖像通過使用空間注意力的第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以得到第一聲發(fā)射檢測(cè)特征圖;然后,將所述格拉姆角和場(chǎng)圖像通過使用通道注意力的第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以得到第二聲發(fā)射檢測(cè)特征圖;接著,融合所述第一聲發(fā)射檢測(cè)特征圖和所述第二聲發(fā)射檢測(cè)特征圖,以得到分類特征圖;然后,對(duì)所述分類特征圖進(jìn)行高維特征流形校正,以得到校正后分類特征圖;最后,將所述校正后分類特征圖通過分類器,以得到分類結(jié)果,所述分類結(jié)果用于表示導(dǎo)管架是否存在水下裂紋。

    五、結(jié)束語

    海上風(fēng)電場(chǎng)導(dǎo)管架裂紋檢測(cè)系統(tǒng)主要采用深度學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行處理,將所述校正后分類特征圖按照行向量或列向量展開為分類特征向量,使用所述分類器的多個(gè)全連接層,對(duì)所述分類特征向量進(jìn)行全連接編碼以得到編碼分類特征向量;將所述編碼分類特征向量,通過所述分類器的Softmax分類函數(shù),以得到所述分類結(jié)果,以此對(duì)導(dǎo)管架的裂縫進(jìn)行快速檢測(cè),有異常狀態(tài)及時(shí)報(bào)警,從而提升整個(gè)海上風(fēng)電場(chǎng)的安全性。

    作者單位:銀磊 張新宇 趙金輝 張瑞光 深圳量云能源網(wǎng)絡(luò)科技有限公司

    參? 考? 文? 獻(xiàn)

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