B/S架構下的電廠設備智能識別系統設計

李彬華 於立峰

(浙江浙能蘭溪發電有限責任公司,浙江金華 321100)

0 引言

當前互聯網技術的快速發展,使得傳統電廠設備管理當中的C/S客戶端與服務器架構模式主要受到新興技術B/S瀏覽器與服務器架構模式的挑戰。隨著電廠的智能化發展,電廠當中的設備逐漸增加,因此造成了相關的信息量增加,項目類別逐漸繁多[1]。若采用傳統的C/S架構模式,在應用中已經無法滿足電廠發展的需要。更進一步造成多部門間溝通困難,工作效率低、自動化管理水平無法提高的問題。B/S架構模式是在C/S架構模式的基礎上,發展出的全新的Web結構模式,將原本統一集成的表示層、應用層和數據層,分布到不同的單元當中,以此實現對運行效率的提升[2]。基于B/S架構模式的優勢,針對電廠設備管理當中存在的問題,開展B/S架構下的電廠設備智能識別系統設計研究。

1 系統硬件設計

1.1 Web服務器選型

B/S架構是一種從傳統兩層架構模式發展而來的新型Web架構模式。因此,為滿足B/S架構需要,本文在設計電廠設備智能識別系統的硬件時,首先對其Web服務器進行選型[3]。選用微軟公司生產的IIS854-G5420型號Web服務器作為本文系統的核心硬件結構。該型號Web服務器在實際應用過程中,具有安全性高、可建立強大、靈活的安全瀏覽器站點。IIS854-G5420型號Web服務器的各項規格參數如表1所示。

IIS854-G5420型號Web服務器還支持HTTP超文本傳輸協議和FTP文件傳輸協議,在實現高度擴展,并且支持與語言無關的腳本編寫以及組件,通過該型號Web服務器對本文系統進行開發能夠開發新一代動態Web站點[4]。結合Web服務器快速響應優勢,可以進一步降低本文系統中的資源消耗,為本文系統運行提供更加便利的條件。

1.2 系統電源電路設計

為滿足電廠設備智能識別需要,本文設計的智能識別設備的移動終端,采用5.5V紐扣電池為其提供運行所需的電量,并在電廠基站端采用5C外界電源為其提供電量。根據本文系統當中,其他硬件設備的用電需要,繪制如圖1所示的電源電路圖。

根據本文設計系統的運行電源需要,構建如圖1所示的穩壓電源連接結構,以此為本文系統當中各個不同硬件設備提供電壓。除圖1中電源電路連接以外,本文系統當中需要進行連接的電路還包括對電廠設備運行參數采集電路和數據接收、傳輸電路。其中,采集電路主要用于對電廠設備在實際運行過程中產生的各類參數數據進行采集。接收和傳輸電路主要用于對數據采集獲取的各類數據進行采集,并傳輸到數據通信接口,并通過無線傳輸的方式與上位機形成遠程數據傳輸。

表1 IIS854-G5420型號Web服務器規格參數Tab.1 IIS854-G5420 Web server specifications

圖1 本文系統電源電路示意圖Fig.1 Schematic diagram of the system power circuit in this article

接收電路主要用于接收從采集電路發送的各項足球弧線球運動數據,并將接收到的數據通過串口上交到上位機當中。

2 系統軟件設計

2.1 電廠設備識別目標數據采集與處理

為實現對電廠設備的智能識別,首先需要通過本文系統當中引入的多光譜相機和傳感器裝置,對電廠中不同區域的設備進行拍攝,根據智能識別需要,對上述硬件采集到的各類設備參數數據進行濾波處理[5]。由于電廠周圍環境相對復雜,系統在識別過程中會受到多種干擾因素的影響,因此會造成采集到的數據含有大量噪聲,影響最終系統識別精度。結合這一問題得出目標數據濾波處理的表達式為:

公式(1)中,x表示含有噪聲的目標數據;H表示退化算子;y表示在理想狀態下不含有噪聲干擾的目標數據;v表示干擾噪聲量化數值。根據上述公式(1)對采集到的數據進行濾波處理,最終得到的結果即為系統識別所需的目標數據。

2.2 電廠設備智能識別

通過上述操作獲取到的電廠設備識別目標數據,實現對設備的智能識別,其具體識別流程為:

首先,本文系統在未獲取到目標數據時,保持等待狀態。當系統用戶執行連接相機操作后,由用戶自行確認相機是否正常連接,并開始獲取并訪問B/S架構中的瀏覽器地址;

其次,在成功訪問到相應的地址后,系統還需要通過相應的HTTP超文本傳輸協議和FTP文件傳輸協議獲取硬件設備采集到的電廠設備識別目標數據,再利用上述操作完成對數據的處理后,將最終目標數據顯示在軟件界面當中;

表2 兩種識別系統實驗結果對比表Tab.2 Comparison table of experimental results of two recognition systems

再次,系統通過對電廠設備上的銘牌文本進行識別方式,判斷被識別設備上是否存在銘牌文本,若存在則進行下一步操作,否則結束操作;

最后,顯示識別到的電廠設備銘牌文本區域,并通過識別算法對該區域進行全面識別,最后查詢在電廠數據庫當中是否存在該設備類型,若存在則通過系統軟件界面將識別結果顯示。根據上述操作步驟,完成對電廠設備的智能識別。

3 對比實驗

為進一步驗證本文提出的基于B/S架構的電廠設備智能識別系統在實際應用中的優勢,本文選擇在某發電廠真實環境作為實驗環境,完成對本文系統與傳統系統的應用性能對比。分別向兩種識別系統提供相同的IP地址,并在確定連接狀態顯示下,對電廠中常見的5組設備進行識別,每組當中包含20個不同的運行設備。將兩種系統的識別時間控制在8:00～13:00范圍內,每個1h完成對5組設備的兩次識別,以此獲取到相應的實驗記錄。由于時間范圍較大,因此在實驗過程中電廠周圍的光照條件多變,并且存在復雜背景的干擾。在上述條件下完成實驗,并將實驗結果進行記錄繪制成如表2所示的實驗結果對比表。

由表2中的實驗結果可以看出,本文識別系統正確識別設備臺數在18臺～20臺范圍內,而傳統識別系統正確識別設備臺數在15臺～17臺范圍內。因此通過實驗證明,本文設計的基于B/S架構的電廠設備智能識別系統具有更高的識別準確率,在實際應用中不會受到復雜電廠周圍環境的影響,保持更高的魯棒性,進一步提高電廠設備管理質量。

4 結語

針對傳統識別系統在環境復雜的電廠環境下對設備識別存在的問題,提出一種全新的智能識別系統,并通過實驗證明了該系統的有效性。將本文設計的智能識別系統應用于實際能夠有效提高電廠設備管理效率,實現電廠整體的智能化發展。