申请/专利权人：安徽中盛轨道交通产业有限公司

申请日：2023-09-04

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN117309159B

主分类号：G01J5/70

分类号：G01J5/70;G01J5/80;G08B17/12;G01J5/48;G06T7/13

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2024.01.16#实质审查的生效;2023.12.29#公开

摘要：本发明公开了基于红外热成像的列车机柜火焰预警方法，包括如下步骤：通过摄像头获取测量温度；执行滤波处理以消除测量噪声；执行温度补偿处理，建立以测量误差为因变量、以环境温度和设备温度为自变量的温度补偿模型；将获取的测量温度消除测量噪声后进行温度补偿得到温度矩阵；基于温度矩阵对机柜火焰发生情况进行预警判断。本发明的方法能实现对测量温度降噪和温度补偿，尽可能保证测量温度数据的真实性，并提高对机柜火焰判断的准确性。

主权项：1.基于红外热成像的列车机柜火焰预警方法，其特征在于，包括如下步骤：通过摄像头获取测量温度；执行滤波处理以消除测量噪声；执行温度补偿处理，建立以测量误差为因变量、以环境温度和设备温度为自变量的温度补偿模型；将获取的测量温度消除测量噪声后进行温度补偿得到温度矩阵；基于温度矩阵对机柜火焰发生情况进行预警判断；所述执行滤波处理以消除测量噪声的方法为：k时刻下，确定修正关系：Tck＝Trk+βTek+dk+nk；上式中，设备真实温度为Tr，环境温度为Te，摄像头测量温度为Tc，测量噪声为n，β为影响因子，d为温度漂移常数；并假设k时刻与k-1时刻测量温度只受到测量噪声的影响，确定系统状态方程为： 上式中，Xk＝[TckTekdk]T，Wk为过程噪声，Δt为采样时间，Tck和Tek均可测得；确定观测方程为： 上式中，Zk为摄像头k时刻的测量值，H为观测矩阵，Nk为测量噪声；过程噪声W的均值为0，方差为Q；测量噪声N的均值为0，方差为R；采用卡尔曼滤波迭代算法优化：Step1.k＝0，初始化估计值Xk，即为X0；Step2.更新预测值Step3.更新预测值与真实值的协方差矩阵Pk′+1＝φPkφT+Q；Step4.更新卡尔曼增益矩阵Gk＝Pk′+1HTHPk′+1HT+R-1；Step5.进一步更新估计值Xk+1＝Xk′+1+GkZk+1-HXk′+1；Step6.更新估计值与真实值的协方差矩阵Pk+1＝I-GkHPk+1；Step7.k＝k+1，重复Step2至Step7；得到优化后的状态值Xk＝[TrkTekdk]T，即作为本系统的最终测量值；执行温度补偿处理的方法为：建立温度补偿模型：测量误差＝α1*环境温度+α2*设备温度+ε；上式中，α1和α2是线性回归模型的系数，ε是误差项；采集不同的环境温度、设备温度以及对应的实际温度数据和测量温度，训练温度补偿模型得到最优的α1和α2和ε的值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 安徽中盛轨道交通产业有限公司 基于红外热成像的列车机柜火焰预警方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD