基于側(cè)點接入的發(fā)電機三維模型數(shù)據(jù)處理

摘 要：本文針對發(fā)電機性能優(yōu)化中數(shù)據(jù)獲取與處理的高精度、實時性需求，提出了一種基于側(cè)點接入的三維模型數(shù)據(jù)獲取與處理方法。該方法在發(fā)電機側(cè)面或非正面接入點布置傳感器，實時采集發(fā)電機的運行狀態(tài)和性能參數(shù)，并采用三維激光掃描技術(shù)和邊緣檢測算法對采集的原始數(shù)據(jù)進行預處理，以確保數(shù)據(jù)的準確性。同時運用參數(shù)化建模技術(shù)構(gòu)建發(fā)電機的三維模型，并通過高低階模型轉(zhuǎn)換，實現(xiàn)模型的輕量化和性能優(yōu)化。該方法不僅提高了數(shù)據(jù)處理效率，還為發(fā)電機的設(shè)計和性能分析提供了精確的模型基礎(chǔ)，對電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行和能源效率提升具有重要作用。

關(guān)鍵詞：側(cè)點接入；發(fā)電機；三維模型；數(shù)據(jù)處理

中圖分類號：TM 303" " 文獻標志碼：A

作為現(xiàn)代工業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施，發(fā)電機性能的優(yōu)化對提高能源利用效率和保證電力供應(yīng)穩(wěn)定性至關(guān)重要[1]。由于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)獲取方法在精度和處理效率上往往無法滿足高標準的工程需求，傳統(tǒng)的二維模型數(shù)據(jù)難以準確捕捉發(fā)電機的復雜幾何特征和內(nèi)部結(jié)構(gòu)，這在一定程度上限制了設(shè)計人員對發(fā)電機性能的深入理解和優(yōu)化。因此，探索一種新的、基于側(cè)點接入的數(shù)據(jù)獲取與處理方法成為迫切需要解決的問題。而基于側(cè)點接入技術(shù)能夠為發(fā)電機的設(shè)計和性能分析提供更精確、直觀的數(shù)據(jù)支持。為此，本文將提出一種基于側(cè)點接入的發(fā)電機三維模型數(shù)據(jù)獲取與處理方法，能夠直接從發(fā)電機的實際運行環(huán)境中獲取實時的三維模型數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不僅包括發(fā)電機的幾何信息，還包括其運行狀態(tài)和性能參數(shù)，從而為后續(xù)的分析和優(yōu)化提供了豐富的信息基礎(chǔ)。

1 側(cè)點接入流程

基于側(cè)點接入的發(fā)電機三維模型數(shù)據(jù)獲取與處理是一個涉及數(shù)據(jù)采集、傳輸、處理和可視化的復雜過程[2]。具體步驟如下所示。1）確定接入點。對發(fā)電機的側(cè)面或非正面接入點進行評估，根據(jù)發(fā)動機的設(shè)計和需要模擬特定部分，確定數(shù)據(jù)采集的最佳位置，為布置傳感器的測試點提供所需數(shù)據(jù)接口。2）準備接入設(shè)備。選擇合適的數(shù)據(jù)采集設(shè)備，確保數(shù)據(jù)采集設(shè)備能夠適應(yīng)發(fā)動機的側(cè)點接入。3）建立物理連接。將數(shù)據(jù)采集設(shè)備物理連接到發(fā)動機的側(cè)點接入位置，識別發(fā)動機上的側(cè)點接入位置。4）配置網(wǎng)絡(luò)設(shè)置。在接入設(shè)備上配置IP地址、DNS服務(wù)器等子網(wǎng)絡(luò)設(shè)置，并使用AES加密算法對數(shù)據(jù)進行加密傳輸，保護數(shù)據(jù)的安全性。5）驗證接入。通過ping測試工具驗證接入設(shè)備是否能夠成功連接網(wǎng)絡(luò)，并與網(wǎng)絡(luò)中的其他設(shè)備進行通信。同時，檢查數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性和延遲，確保數(shù)據(jù)采集設(shè)備與網(wǎng)絡(luò)間的連接質(zhì)量符合要求。通過以上步驟，確保數(shù)據(jù)采集設(shè)備與發(fā)電機的側(cè)點接入位置間的連接穩(wěn)定可靠，為后續(xù)數(shù)據(jù)采集和處理打下良好基礎(chǔ)。

2 發(fā)電機三維模型數(shù)據(jù)獲取

2.1 三維模型數(shù)據(jù)獲取流程

基于側(cè)點接入的發(fā)電機三維模型數(shù)據(jù)獲取與處理主要利用三維激光掃描技術(shù)，通過現(xiàn)場掃描、數(shù)據(jù)處理和模型驗證等環(huán)節(jié)，得出一個精確、可靠的三維模型數(shù)據(jù)[3]。具體流程如圖1所示。

首先，利用激光掃描等方法從現(xiàn)實世界中的物體獲得最全面、準確的數(shù)據(jù)集，對采集的原始數(shù)據(jù)進行初步預處理，校正其中的噪聲和不準確的部分。其次，在數(shù)據(jù)預處理之后進行邊緣檢測，邊緣是三維模型中的關(guān)鍵特征，主要定義了模型的輪廓和結(jié)構(gòu)，通過算法來識別數(shù)據(jù)中的邊緣和側(cè)面。常見的邊緣檢測算法有Sobel邊緣檢測算法，主要通過計算圖像在水平和垂直方向的一階導數(shù)來檢測邊緣。Sobel算法的主要步驟包括水平方向梯度、垂直方向梯度（Gy）計算和邊緣幅度（G）計算。具體Sobel邊緣檢測算法如下所示。

水平方向梯度（Gx）如公式（1）所示。

（1）

式中：Gx為水平方向上的梯度；為圖像I在x方向上的梯度，表示圖像在水平方向上的變化率。

垂直方向梯度（Gy）如公式（2）所示。

（2）

式中：Gy為水平方向上的梯度；為圖像I在y方向上的梯度，表示圖像在垂直方向上的變化率。

邊緣幅度（G）如公式（3）所示。

（3）

式中：G為邊緣的幅度，表示圖像在（x，y）處的邊緣強度。

在Sobel邊緣檢測器的描述中，水平方向和垂直方向的梯度Gx和Gy通常使用Sobel算子來計算，主要通過對圖像進行差分來近似計算梯度。識別出邊緣和側(cè)面后，為提高模型的真實感和細節(jié)精度，采用插值方法在這些區(qū)域添加額外的數(shù)據(jù)點。常見的插值方法是線性插值，該計算方法假設(shè)2個已知點間的函數(shù)值是線性變化的，并給定2個點（x1，y1）和（x2，y2），線性插值可以找到這2個點間任意點（x，y）的值，具體如公式（4）所示。

（4）

公式（4）計算的目的是為了在只有4個離散點的情況下，估計矩形區(qū)域內(nèi)任意一點的值，創(chuàng)建更平滑的曲面，減少圖像或模型中的鋸齒狀邊緣，提高視覺真實感。三維模型數(shù)據(jù)獲取流程的最后一步是數(shù)據(jù)融合，將添加的新數(shù)據(jù)點與原有的數(shù)據(jù)點相結(jié)合，形成一個完整并優(yōu)化的三維模型數(shù)據(jù)集。保證模型的連貫性和完整性，對后續(xù)的三維建模和渲染非常重要。

2.2 三維模型數(shù)據(jù)預處理

獲取發(fā)電機的三維模型數(shù)據(jù)后，通常需要進行一系列發(fā)電機三維模型數(shù)據(jù)預處理步驟來確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和后續(xù)處理的準確性。具體預處理如圖2所示。

首先，在三維模型數(shù)據(jù)預處理中，去噪是數(shù)據(jù)預處理的第一步，目的是移除由環(huán)境因素（如電磁干擾）導致的噪聲點，主要通過小波變換將信號分解為不同的頻率成分，識別并去除噪聲相關(guān)成分。該技術(shù)可在保持信號重要特征的同時去除噪聲。去噪后需要進行濾波，可通過高斯濾波方式減少數(shù)據(jù)的尖銳變化，使模型表面更平滑，同時保留重要的幾何特征。

其次，對數(shù)據(jù)進行幾何校正，消除由設(shè)備誤差、環(huán)境因素或操作條件因素引起的模型偏差，可以通過標定算法中的最小二乘法進行校正，具體如公式（5）所示。

AX=b （5）

式中：A為系數(shù)矩陣；X為未知數(shù)向量；b為觀測向量。

最小二乘法的目標是找到X的值，使殘差向量r的平方和最小，最小二乘法能確保模型與實際物理對象的一致性，具體如公式（6）所示。

rTr=（b-AX）T（b-AX） （6）

再次，進行數(shù)據(jù)點間的插值動作，填補數(shù)據(jù)空白區(qū)域，形成連續(xù)的表面，這對那些因遮擋或其他原因此缺失數(shù)據(jù)點的模型尤為重要。插值方法可通過簡單的線性插值生成更完整、連續(xù)的模型表面，從而平滑模型數(shù)據(jù)，并在數(shù)據(jù)點間創(chuàng)建一個連續(xù)的模型表面，具體如公式（7）所示。

y=y0+m（x-x0） （7）

式中：y為要估計的未知數(shù)據(jù)點對應(yīng)的值；x為未知數(shù)據(jù)點；m為2個已知數(shù)據(jù)點間的斜率；y0、x0分別為第一個已知數(shù)據(jù)點的y值和x值。

最后，進行分幅，將大型模型數(shù)據(jù)分割成較小的數(shù)據(jù)塊，便于并行處理和優(yōu)化。這些預處理步驟相互關(guān)聯(lián)，共同確保發(fā)電機三維模型數(shù)據(jù)的準確性和可靠性，使三維模型能更有效地應(yīng)用于模擬、分析和可視化。

3 發(fā)電機三維模型數(shù)據(jù)處理

3.1 參數(shù)化三維模型

在基于側(cè)點接入的發(fā)電機三維模型數(shù)據(jù)獲取與處理中，使用參數(shù)化三維模型是為了更好地理解和操作發(fā)電機的幾何結(jié)構(gòu)。該模型的優(yōu)勢是能夠通過調(diào)整關(guān)鍵參數(shù)來精確控制模型的形狀和尺寸，從而快速修改和優(yōu)化發(fā)電機的復雜結(jié)構(gòu)。參數(shù)化三維模型的具體建立步驟如下所示。1）定義參數(shù)。該步驟是模型建立的基礎(chǔ)，需要確定模型的關(guān)鍵尺寸參數(shù)，并確保每個參數(shù)都有明確的定義和命名，使用參數(shù)來定義模型的曲線和曲面基本幾何形狀，最終通過參數(shù)調(diào)整來精確控制模型的每個部分。2）構(gòu)建模型。在三維建模軟件中創(chuàng)建參數(shù)化的模型草圖，使用參數(shù)來控制模型的幾何形狀，并基于草圖構(gòu)建模型。3）驅(qū)動參數(shù)化。參數(shù)化的核心是參數(shù)能夠驅(qū)動模型的動態(tài)變化，并通過改變參數(shù)值并觀察模型是否如預期那樣更新來進行驗證，確保模型的每個部分都能正確地響應(yīng)參數(shù)變化。4）驗證和優(yōu)化模型參數(shù)。驗證模型的參數(shù)化是否正確時，需要手動更改參數(shù)值并觀察模型的幾何形狀是否能按照預期進行更新。如果模型的幾何形狀能夠如預期那樣隨參數(shù)值的變化而變化，那么可以認為模型的參數(shù)化是正確的。此外，還需要對模型進行模擬分析，并利用有限元分析（FEA）計算模型的變形量。在計算過程中將連續(xù)的模型表面分割成有限數(shù)量的小元素，這些元素通常被稱為單元。每個單元都有其特定的形狀和尺寸，并與模型表面上的節(jié)點相連。節(jié)點是模型上用于施加位移、力和約束的點，也是單元的頂點，具體如公式（8）所示。

（8）

式中：e為應(yīng)變張量；?u為移場u的梯度。

通過求解節(jié)點位移，可以得到每個單元的應(yīng)變。應(yīng)變是一個矢量量，包括線應(yīng)變和剪應(yīng)變。線應(yīng)變被定義為沿單元長度方向的形變量與原始長度的比值，剪應(yīng)變被定義為在單元橫截面上的形變量與原始橫截面面積的比值。線應(yīng)變與剪應(yīng)變的計算過程分別如公式（9）、公式（10）所示。

（9）

（10）

式中：el為沿材料長度方向上的線形變；?L為小元素在長度方向上的形變；L0為小元素的原始長度；es為材料橫截面上的剪形變；?A為小元素在橫截面上的形變（面積差）；A0為小元素的原始橫截面積。

通過這種方式，可以對發(fā)電機三維模型的參數(shù)化進行詳細的應(yīng)力分析，以確保模型在實際工作條件下的性能符合設(shè)計要求。如果分析結(jié)果顯示模型在某些條件下應(yīng)力過大或過小，可以對這些參數(shù)進行調(diào)整和優(yōu)化，以取得更好的設(shè)計效果。

3.2 高、低階模型轉(zhuǎn)換

在發(fā)電機三維模型數(shù)據(jù)處理中，高階模型包括大量幾何細節(jié)和復雜的拓撲結(jié)構(gòu)，占用大量的存儲空間，導致模型實時渲染或模擬時的計算量巨大，通過高、低階模型轉(zhuǎn)換，可以減少頂點和面的數(shù)量，簡化幾何結(jié)構(gòu)，從而提高渲染和計算的效率。具體轉(zhuǎn)換步驟如圖3所示。

進行高、低階模型轉(zhuǎn)換時，首先，使用3Ds MAX工具分析模型的頂點數(shù)、面片數(shù)等信息，評估原始高階模型，確定模型的復雜度和數(shù)據(jù)量。評估完成后，根據(jù)模型的特點和應(yīng)用需求，采用曲面離散化算法中的Delaunay三角化計算將高階曲面轉(zhuǎn)換為低階面片。其次，繼續(xù)利用OBJ技術(shù)將高階模型的格式轉(zhuǎn)換為通用格式ob。轉(zhuǎn)換過程中需要正確處理模型的拓撲結(jié)構(gòu)和紋理信息，以保證模型的真實感和視覺效果。再次，將模型旋轉(zhuǎn)30°，觀察模型是否能適應(yīng)新的坐標系或滿足特定的應(yīng)用需求。從次，使用紋理合并技術(shù)對轉(zhuǎn)換后的低階模型進行輕量化處理，減少模型的數(shù)據(jù)量，提高數(shù)據(jù)處理時的加載和渲染效率。最后，在模型中添加渲染光照、陰影和反射等后處理效果，并根據(jù)應(yīng)用需求進行模型切割、拼接等操作。將處理后的模型集成到目標平臺或應(yīng)用程序中進行測試與驗證，確保模型在各種條件下都能正常運行，滿足性能要求。并根據(jù)驗證結(jié)果對模型進行必要的優(yōu)化，調(diào)整相應(yīng)的離散化參數(shù)、優(yōu)化紋理映射等，以進一步提高模型質(zhì)量和性能。

4 結(jié)語

本文深入研究了基于側(cè)點接入的發(fā)電機三維模型數(shù)據(jù)的獲取與處理技術(shù)，成功進行了模型的高效獲取和精確處理。優(yōu)化了側(cè)點接入流程，提高了數(shù)據(jù)獲取的效率和質(zhì)量。在數(shù)據(jù)處理階段，通過構(gòu)建參數(shù)化模型、模型轉(zhuǎn)換以及數(shù)據(jù)優(yōu)化壓縮，提高了數(shù)據(jù)處理的質(zhì)量和效率。這些成果可為發(fā)電機行業(yè)提供有力的技術(shù)支持，期待在未來的研究和應(yīng)用中繼續(xù)優(yōu)化和改進這些技術(shù)，為我國發(fā)電機行業(yè)的發(fā)展做出更大貢獻。

參考文獻

[1]梅興育.風電集成式傳動鏈中齒輪箱與發(fā)電機接口處的壓力平衡裝置[J].上海大中型電機，2023（4）：1-4.

[2]徐超.風力發(fā)電機風輪葉片三維模型構(gòu)建[J].裝備制造技術(shù)，2023（1）：89-92.

[3]馮麟，周志祥，唐亮，等.基于三維掃描點云數(shù)據(jù)的模型橋形變獲取[J].實驗室研究與探索，2021，40（8）：5-8，18.