CN104833386A - 一种弓网***监测方法及*** - Google Patents
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Abstract
本申请公开一种弓网***监测方法及***,应用于数据终端,并且所述数据终端分别与各种类型的监测装置相连接。在该弓网***监测方法中,所述数据终端首先获取与自身相连接的各种类型的监测装置传输的监测信息,然后解析所述监测信息,从而能够确定弓网***在各采集地点内是否存在缺陷。与传统技术相比,本申请公开的弓网***监测方法不需要工作人员前往各个不同的安装位置,而是通过数据终端即可获取到各个监测装置采集到的参数,并能够确定弓网***在各个采集地点内是否存在缺陷,从而提高监测速度,节省了监测时间,并能够节省人力。
Description
技术领域
本公开涉及铁路交通技术领域,尤其涉及一种弓网***监测方法及***。
背景技术
随着铁路电气化的快速发展和对运营品质的追求的不断提升,对铁路牵引供电设备的安全运行提出了更高的要求。其中,弓网***是牵引供电***中的重要组成部分。为了提高弓网***的可靠性,通常需要为弓网***配置监测装置,通过监测装置获取弓网***的健康状况。
目前,所述弓网***的监测装置通常包括多种类型,如高速弓网综合监测装置(Comprehensive Pantograph and Catenary Monitor Device,简称1C监测装置)、接触网安全巡检装置(Catenary-Checking Video Monitor Device,简称2C监测装置)、车载接触网运行状态监测装置(Catenary-Checking On-line Monitor Device,简称3C监测装置)、车载接触网悬挂状态检测监测装置(High-precision Catenary-CheckingMonitor Device,简称4C监测装置)、受电弓滑板监测装置(Pantograph Video CheckingDevice,简称5C监测装置)、接触网及供电设备地面监测装置(Ground Monitor Devicefor Catenary and Power Supply Equipment,简称6C监测装置)。各个监测装置能够采集到弓网***的不同参数,以便根据该参数确定弓网***是否存在缺陷。
但是,发明人在本申请的研究过程中发现,根据监测需求的不同,不同类型的监测装置分别安装在不同的位置,当需要获取弓网***的各种参数,根据该参数确定弓网***是否存在缺陷时,往往需要工作人员前往不同的安装位置,才能获取到各个监测装置采集到的参数,耗时长,且会耗费大量人力。
发明内容
本发明实施例提供了一种弓网***监测方法及***,以解决传统技术中,在获取弓网***的各种参数,根据该参数确定弓网***是否存在缺陷时,所存在的耗时长,并且耗费大量人力的问题。
为了解决上述技术问题,本发明实施例公开了如下技术方案:
根据本公开实施例的第一方面,提供一种弓网***监测方法,应用于数据终端,所述数据终端分别与各种类型的监测装置相连接,所述弓网***监测方法包括:
获取所述各种类型的监测装置传输的监测信息,所述监测信息包括:所述监测装置采集的监测参数,以及所述监测参数的采集地点;
解析所述监测信息,根据解析结果确定弓网***在各采集地点内是否存在缺陷。
优选的,所述解析所述监测信息,根据解析结果确定弓网***在各采集地点内是否存在缺陷,包括:
若所述监测信息中的监测参数为数值信息,将所述数值信息与预设的参数范围相对比;
若所述数值信息不在所述预设的参数范围内,确定所述弓网***在所述监测信息包含的采集地点内存在缺陷,若所述数值信息在所述预设的参数范围内,则确定所述弓网***在所述监测信息包含的采集地点内不存在缺陷;
和/或,
若所述监测信息为图像数据,对所述图像数据进行图像处理,获取所述图像数据中包含的采集地点,并根据所述图像数据创建相应的弓网***模型;
通过所述弓网***模型,确定所述弓网***在所述图像数据中包含的采集地点内是否存在缺陷;
和/或,
若所述监测信息为图像数据,对所述图像数据进行图像处理,获取所述图像数据中包含的采集地点,并对比所述图像数据和历史图像数据;
根据对比结果,确定所述弓网***在所述图像数据中包含的采集地点内是否存在缺陷。
优选的,所述弓网***监测方法还包括:
在确定所述弓网***存在缺陷后,根据所述监测参数,确定所述缺陷的缺陷类型,和/或缺陷等级。
优选的,所述弓网***监测方法还包括:
在确定所述弓网***在不同的采集地点内存在同一类型的缺陷后,根据所述监测参数的采集时间,确定所述缺陷的产生时间;
统计所述同一类型的缺陷的采集地点和产生时间,确定该类型的所述缺陷的易发区域和易发时间。
优选的,所述弓网***监测方法还包括:
在根据所述监测参数,确定所述缺陷的缺陷类型,和/或缺陷等级后,根据所述缺陷的缺陷类型,和/或缺陷等级,对所述弓网***进行健康趋势预测。
根据本公开实施例的第二方面,提供一种弓网***监测***,应用于数据终端,所述数据终端分别与各种类型的监测装置相连接,所述弓网***监测***包括:
获取模块,用于获取所述各种类型的监测装置传输的监测信息,所述监测信息包括:所述监测装置采集的监测参数,以及所述监测参数的采集地点;
确定模块,用于解析所述监测信息,根据解析结果确定弓网***在各采集地点内是否存在缺陷。
优选的,所述确定模块包括:
对比单元,用于若所述监测信息中的监测参数为数值信息,将所述数值信息与预设的参数范围相对比;
第一确定单元,用于若所述数值信息不在所述预设的参数范围内,确定所述弓网***在所述监测信息包含的采集地点内存在缺陷,若所述数值信息在所述预设的参数范围内,则确定所述弓网***在所述监测信息包含的采集地点内不存在缺陷;
和/或,
第一图像处理单元,用于若所述监测信息为图像数据,对所述图像数据进行图像处理,获取所述图像数据中包含的采集地点,并根据所述图像数据创建相应的弓网***模型;
第二确定单元,用于通过所述弓网***模型,确定所述弓网***在所述图像数据中包含的采集地点内是否存在缺陷;
和/或,
第二图像处理单元,用于若所述监测信息为图像数据,对所述图像数据进行图像处理,获取所述图像数据中包含的采集地点,并对比所述图像数据和历史图像数据;
第三确定单元,用于根据对比结果,确定所述弓网***在所述图像数据中包含的采集地点内是否存在缺陷。
优选的,所述弓网***监测***还包括:
缺陷分类模块,用于在确定所述弓网***存在缺陷后,根据所述监测参数,确定所述缺陷的缺陷类型,和/或缺陷等级。
优选的,所述弓网***监测***还包括:
时间确定模块,用于在确定所述弓网***在不同的采集地点内存在同一类型的缺陷后,根据所述监测参数的采集时间,确定所述缺陷的产生时间;
统计模块,用于统计所述同一类型的缺陷的采集地点和产生时间,确定该类型的所述缺陷的易发区域和易发时间。
优选的,所述弓网***监测***还包括:
健康预测模块,用于在根据所述监测参数,确定所述缺陷的缺陷类型,和/或缺陷等级后,根据所述缺陷的缺陷类型,和/或缺陷等级,对所述弓网***进行健康趋势预测。
本申请具有以下有益效果:
本申请公开一种弓网***监测方法及***,应用于数据终端,并且所述数据终端分别与各种类型的监测装置相连接。在该弓网***监测方法中,所述数据终端首先获取与自身相连接的各种类型的监测装置传输的监测信息,然后解析所述监测信息,从而能够确定弓网***在各采集地点内是否存在缺陷。与传统技术相比,本申请公开的弓网***监测方法不需要工作人员前往各个不同的安装位置,而是通过数据终端即可获取到各个监测装置采集到的参数,并能够确定弓网***在各个采集地点内是否存在缺陷,从而提高监测速度,节省了监测时间,并能够节省人力。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明公开的一种弓网***监测方法中,数据终端的连接关系示意图;
图2为本发明公开的一种弓网***监测方法的工作流程示意图;
图3为本发明公开的一种弓网***监测***的结构示意图。
具体实施方式
本申请实施例提供一种弓网***监测方法及***,以解决传统技术中,在获取弓网***的各种参数,根据该参数确定弓网***是否存在缺陷时,所存在的耗时长,并且耗费大量人力的问题。
为了使本领域的技术人员更好地理解本发明实施例中的技术方案,并使本发明实施例的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图对本发明实施例中技术方案作进一步详细的说明。
本申请一示例性实施例中,公开一种弓网***监测方法,该方法应用于数据终端,所述数据终端分别与各种类型的监测装置相连接。
其中,与所述数据终端相连接的各种类型的监测装置至少包括1C监测装置、2C监测装置、3C监测装置、4C监测装置、5C监测装置和6C监测装置中的两种监测装置,并且与所述数据终端相连接的监测装置能够将获取到的监测信息传输至数据终端。参见图1所示的连接关系示意图,该图中,与所述数据终端相连接的监测装置包括1C监测装置、2C监测装置、3C监测装置、4C监测装置、5C监测装置和6C监测装置。
参见图2所示的工作流程示意图,本申请公开的弓网***监测方法包括:
步骤S11、获取所述各种类型的监测装置传输的监测信息,所述监测信息包括:所述监测装置采集的监测参数,以及所述监测参数的采集地点。
其中,根据监测装置监测区域的不同,所述监测信息中包含的采集地点可以为:线路、行别、站台/区间、公里标或杆号等,本申请对此不作限定。另外,数据终端在接收到监测信息后,还可以通过设置的显示屏显示所述监测信息。
步骤S12、解析所述监测信息,根据解析结果确定弓网***在各采集地点内是否存在缺陷。
在本申请中,监测信息可以为多种形式。在其中一种形式中,所述监测信息中包含的监测参数为数值信息,采集地点为文字信息,这种情况下,可预先对监测装置进行设置,使其产生的监测信息按照预设格式传输至数据终端中,其中,所述预设格式可以为“监测参数+采集地点”的形式。在解析过程中,数据终端首先会根据监测信息的格式判断接收到的监测信息是否有效,若所述监测信息符合预设格式,则说明该监测信息有效,再根据所述监测信息中包含的监测参数和采集地点,确定弓网***在各采集地点内是否存在缺陷。另外,若所述监测信息不符合预设格式,则说明该监测信息无效,可将该无效的监测信息舍弃,以节省数据终端的存储空间。
数据终端在接收到所述监测信息后,还可以将所述监测信息中包含的采集地点作为分类索引,对获取到的监测信息进行分类存储。例如,若不同监测装置的采集地点分别为线路、行别、站台/区间、公里标和杆号等,则同一线路的监测信息则存储为一组数据,同一行别的监测信息存储为一组数据。
在存储过程中,还可以根据采集地点确定监测信息的关联性,并根据该关联性进行存储。例如,若A组数据的采集地点为某一轨道上的第一个站台,B组数据的采集地点为该轨道上与所述第一个站台相邻的第二个站台,则将A组数据和B组数据存储在存储队列的相邻位置,从而便于工作人员的查看。
上述步骤S11至步骤S12公开一种弓网***监测方法,该方法应用于数据终端,并且所述数据终端分别与各种类型的监测装置相连接。在该弓网***监测方法中,所述数据终端首先获取与自身相连接的各种类型的监测装置传输的监测信息,然后解析所述监测信息,从而能够确定弓网***在各采集地点内是否存在缺陷。与传统技术相比,本申请公开的弓网***监测方法不需要工作人员前往各个不同的安装位置,而是通过数据终端即可获取到各个监测装置采集到的参数,并能够确定弓网***在各个采集地点内是否存在缺陷,从而提高监测速度,节省了监测时间,并能够节省人力。
本申请所公开的弓网***监测方法中,数据终端接收到的监测信息能够以多种形式呈现。
若所述监测信息中的监测参数为数值信息,步骤S12中的所述解析所述监测信息,根据解析结果确定所述弓网***在各采集地点内是否存在缺陷,包括:
首先,将所述数值信息与预设的参数范围相对比。
然后,在获取对比结果后,若所述数值信息不在所述预设的参数范围内,确定所述弓网***在所述监测信息包含的采集地点内存在缺陷,若所述数值信息在所述预设的参数范围内,则确定所述弓网***在所述监测信息包含的采集地点内不存在缺陷。
上述方法中,需要预先在数据终端中存储各类型的监测参数对应的参数范围。这种情况下,若数据终端获取的监测参数在所述预设的参数范围内,则说明监测参数在正常范围内,弓网***在监测参数对应的采集地点内不存在缺陷;若数据终端获取的监测参数不在所述预设的参数范围内,则说明监测参数不在正常范围内,弓网***在该采集地点内存在缺陷。
其中,根据监测参数类型的不同,预设的参数范围也不相同。例如,若监测参数为接触线高度,则预设的接触线高度参数为5100mm~6600mm,若数据终端获取到的监测信息中,接触线高度不在5100mm~6600mm的范围内,则可以确定弓网***的接触线高度需要调整;若监测参数为接触线拉出值,则预设的接触线拉出值参数为-600mm~600mm,若数据终端获取到的监测信息中,接触线高度不在-600mm~600mm的范围内,则可以确定弓网***中接触线拉出值需要调整。
另外,若所述监测信息为图像数据,步骤S12中的所述解析所述监测信息,根据解析结果确定所述弓网***在各采集地点内是否存在缺陷,包括:
首先,对所述图像数据进行图像处理,获取所述图像数据中包含的采集地点,并根据所述图像数据创建相应的弓网***模型。
然后,通过所述弓网***模型,确定所述弓网***在所述图像数据中包含的采集地点内是否存在缺陷。
上述方法中,监测信息以图像数据的形式呈现,这种情况下,图像数据中包含有相应的采集地点,如杆号等。数据终端在获取到与自身相连接的监测装置传输的图像数据后,对所述图像数据进行图像处理,识别图像数据中的采集地点,并通过图像建模技术,创建相应的弓网***模型,从而识别出弓网***中是否存在缺陷。例如,可根据图像数据创建接触网模型,对接触网模型进行建模分析,从而能够识别出接触网中是否存在异物、结构异常等问题;或者,还可以根据图像数据创建受电弓滑板模型,对该受电弓滑板模型进行建模分析,从而能够识别出受电弓滑板中是否存在偏磨和断裂等问题。
另外,若所述监测信息为图像数据,步骤S12中的所述解析所述监测信息,根据解析结果确定所述弓网***在各采集地点内是否存在缺陷,包括:
首先,对所述图像数据进行图像处理,获取所述图像数据中包含的采集地点,并对比所述图像数据和历史图像数据。
然后,根据对比结果,确定所述弓网***在所述图像数据中包含的采集地点内是否存在缺陷。
其中,所述历史图像数据可以为同一类型监测装置在之前采集到的同一列车在该采集地点的图像数据,也可以为其他类型的监测装置在之前采集到的同一列车在该采集地点的图像数据。
通过对比所述图像数据和历史图像数据,能够识别该图像数据与历史图像数据之间的区别,并据此确定弓网***在所述图像数据中包含的采集地点内是否存在缺陷。例如,若历史图像数据与当前的图像数据相对比,多包含有一个螺钉,则可确定当前的图像数据所对应的弓网***存在螺钉脱落的问题。
另外,在获取监测信息后,还可以创建相应的波形图,以便根据该波形图确定监测参数的变化情况。例如,若监测参数为导高,则可根据不同采集地点的导高数值创建相应的波形图,从而能够根据该波形图,确定导高在不同采集地点的变化趋势。
进一步的,还可以将同一采集地点的当前波形图与历史波形图进行对比分析,若当前波形图与历史波形图之间的差距超过预设的差距阈值,也就是说,当前波形图的变化较大,则可确定该采集地点存在缺陷。
另外,所述监测信息还可以为视频的形式,这种情况下,数据终端接收到视频后,可每隔预设时间段从所述视频中提取一帧图像数据,并对图像数据进行图像处理,获取所述图像数据中包含的采集地点,并根据所述图像数据创建相应的弓网***模型,从而根据该弓网***模型,确定所述弓网***在所述图像数据中包含的采集地点内是否存在缺陷;和/或,每隔预设时间段从所述视频中提取一帧图像数据后,对所述图像数据进行图像处理,获取所述图像数据中包含的采集地点,并对比所述图像数据和历史图像数据,根据对比结果,确定所述弓网***在所述图像数据中包含的采集地点内是否存在缺陷。其中,所述预设时间段根据监测精度设定,例如,可将其设置为30分钟,或者设置为其他值,本申请对此不做限定。
进一步的,本申请公开的弓网***监测方法还包括:
在确定所述弓网***存在缺陷后,根据所述监测参数,确定所述缺陷的缺陷类型,和/或缺陷等级。
其中,所述缺陷类型通常包括多种,例如,可包括设备松脱、零部件缺失以及滑板磨耗过快等。另外,根据缺陷的严重性,可划分相应的缺陷等级,例如,缺陷等级可划分为三级,分别为:一级:对应严重的缺陷;二级:对应一般的缺陷;三级:对应轻微的缺陷。
工作人员能够根据划分的缺陷类型,和/或缺陷等级,制定相应的补救措施,从而保障弓网***的稳定运行。
进一步的,本申请公开的所述弓网***监测方法还包括:
首先,在确定所述弓网***在不同的采集地点内存在同一类型的缺陷后,根据所述监测参数的采集时间,确定所述缺陷的产生时间。
然后,统计所述同一类型的缺陷的采集地点和产生时间,确定该类型的所述缺陷的易发区域和易发时间。
通过上述步骤,能够通过对监测参数的分析处理,确定缺陷的易发区域和易发时间,以便工作人员能够有针对性的进行处理。例如,鸟类经常在接触网上搭建鸟窝,从而导致接触网产生故障,这种情况下,数据终端在获取监测信息后,确定在不同的采集地点均存在鸟窝后,会将所述监测参数的采集时间作为该缺陷的产生时间,即鸟窝的搭建时间,并根据该监测参数的采集地点和产生时间,确定鸟类喜欢在接触网的哪些区域搭建鸟窝,以及搭建鸟窝的季节,从而有针对性的对鸟类搭建鸟窝这一缺陷进行处理。
另外,本申请公开的弓网***监测方法还包括:
在根据所述监测参数,确定所述缺陷的缺陷类型,和/或缺陷等级后,根据所述缺陷的缺陷类型,和/或缺陷等级,对所述弓网***进行健康趋势预测。
其中,在进行健康趋势预测时,其参考因素可以包括各类型缺陷的数量、缺陷等级、和/或解决该缺陷所花费的工时等。例如,若通过监测信息确定弓网***中存在的缺陷的数量较多,缺陷等级较高,并且解决该缺陷所费工时较长的话,则说明弓网***存在安全隐患,通过健康趋势预测,可预测出弓网***出现故障,无法正常运行的时间,从而使工作人员在弓网***无法正常运行的时间之前,及时采取相应措施,消除安全隐患,保障弓网***的安全运行。另外,若通过监测信息,确定弓网***中没有缺陷,或缺陷数量较少,缺陷等级低,并且解决该缺陷所费工时短的话,则通过健康趋势预测,可预测出弓网***在较长的时间内都会平稳运行。
相应的,本申请还公开一种弓网***监测***,该弓网***监测***应用于数据终端,所述数据终端分别与各种类型的监测装置相连接,参见图3所示的结构示意图,所述弓网***监测***包括:获取模块100和确定模块200。
其中,所述获取模块100,用于获取所述各种类型的监测装置传输的监测信息,所述监测信息包括:所述监测装置采集的监测参数,以及所述监测参数的采集地点;
所述确定模块200,用于解析所述监测信息,根据解析结果确定弓网***在各采集地点内是否存在缺陷。
进一步的,所述确定模块200包括:对比单元和第一确定单元,和/或,第一图像处理单元和第二确定单元,和/或,第二图像处理单元和第三确定单元。
其中,所述对比单元,用于若所述监测信息中的监测参数为数值信息,将所述数值信息与预设的参数范围相对比;
所述第一确定单元,用于若所述数值信息不在所述预设的参数范围内,确定所述弓网***在所述监测信息包含的采集地点内存在缺陷,若所述数值信息在所述预设的参数范围内,则确定所述弓网***在所述监测信息包含的采集地点内不存在缺陷;
另外,所述第一图像处理单元,用于若所述监测信息为图像数据,对所述图像数据进行图像处理,获取所述图像数据中包含的采集地点,并根据所述图像数据创建相应的弓网***模型;
所述第二确定单元,用于通过所述弓网***模型,确定所述弓网***在所述图像数据中包含的采集地点内是否存在缺陷;
另外,所述第二图像处理单元,用于若所述监测信息为图像数据,对所述图像数据进行图像处理,获取所述图像数据中包含的采集地点,并对比所述图像数据和历史图像数据;
所述第三确定单元,用于根据对比结果,确定所述弓网***在所述图像数据中包含的采集地点内是否存在缺陷。
进一步的,所述弓网***监测***还包括:
缺陷分类模块,用于在确定所述弓网***存在缺陷后,根据所述监测参数,确定所述缺陷的缺陷类型,和/或缺陷等级。
进一步的,所述弓网***监测***还包括:
时间确定模块,用于在确定所述弓网***在不同的采集地点内存在同一类型的缺陷后,根据所述监测参数的采集时间,确定所述缺陷的产生时间;
统计模块,用于统计所述同一类型的缺陷的采集地点和产生时间,确定该类型的所述缺陷的易发区域和易发时间。
进一步的,所述弓网***监测***还包括:
健康预测模块,用于在根据所述监测参数,确定所述缺陷的缺陷类型,和/或缺陷等级后,根据所述缺陷的缺陷类型,和/或缺陷等级,对所述弓网***进行健康趋势预测。
本申请公开一种弓网***监测***,该弓网监测装置设置在数据终端中,并且该数据终端分别与各种类型的监测装置相连接。通过该装置监测弓网***时,首先通过获取模块获取与自身相连接的各种类型的监测装置传输的监测信息,然后通过确定模块解析所述监测信息,从而能够确定弓网***在各采集地点内是否存在缺陷。与传统技术相比,本申请公开的弓网***监测***不需要工作人员前往各个不同的安装位置,而是通过数据终端即可获取到各个监测装置采集到的参数,并能够确定弓网***在各个采集地点内是否存在缺陷,从而提高监测速度,节省了监测时间,并能够节省人力。
本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明实施例中的技术可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解,本发明实施例中的技术方案可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在存储介质中,如只读存储器(英文:read-only memory,缩写:ROM)、随机存取存储器(英文:random access memory,缩写:RAM)、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得处理器执行本发明实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处。尤其,对于***实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
应当理解的是,本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (10)
1.一种弓网***监测方法,其特征在于,应用于数据终端,所述数据终端分别与各种类型的监测装置相连接,所述弓网***监测方法包括:
获取所述各种类型的监测装置传输的监测信息,所述监测信息包括:所述监测装置采集的监测参数,以及所述监测参数的采集地点;
解析所述监测信息,根据解析结果确定弓网***在各采集地点内是否存在缺陷。
2.根据权利要求1所述的弓网***监测方法,其特征在于,所述解析所述监测信息,根据解析结果确定弓网***在各采集地点内是否存在缺陷,包括:
若所述监测信息中的监测参数为数值信息,将所述数值信息与预设的参数范围相对比;
若所述数值信息不在所述预设的参数范围内,确定所述弓网***在所述监测信息包含的采集地点内存在缺陷,若所述数值信息在所述预设的参数范围内,则确定所述弓网***在所述监测信息包含的采集地点内不存在缺陷;
和/或,
若所述监测信息为图像数据,对所述图像数据进行图像处理,获取所述图像数据中包含的采集地点,并根据所述图像数据创建相应的弓网***模型;
通过所述弓网***模型,确定所述弓网***在所述图像数据中包含的采集地点内是否存在缺陷;
和/或,
若所述监测信息为图像数据,对所述图像数据进行图像处理,获取所述图像数据中包含的采集地点,并对比所述图像数据和历史图像数据;
根据对比结果,确定所述弓网***在所述图像数据中包含的采集地点内是否存在缺陷。
3.根据权利要求1或2所述的弓网***监测方法,其特征在于,所述弓网***监测方法还包括:
在确定所述弓网***存在缺陷后,根据所述监测参数,确定所述缺陷的缺陷类型,和/或缺陷等级。
4.根据权利要求1所述的弓网***监测方法,其特征在于,所述弓网***监测方法还包括:
在确定所述弓网***在不同的采集地点内存在同一类型的缺陷后,根据所述监测参数的采集时间,确定所述缺陷的产生时间;
统计所述同一类型的缺陷的采集地点和产生时间,确定该类型的所述缺陷的易发区域和易发时间。
5.根据权利要求3所述的弓网***监测方法,其特征在于,所述弓网***监测方法还包括:
在根据所述监测参数,确定所述缺陷的缺陷类型,和/或缺陷等级后,根据所述缺陷的缺陷类型,和/或缺陷等级,对所述弓网***进行健康趋势预测。
6.一种弓网***监测***,其特征在于,应用于数据终端,所述数据终端分别与各种类型的监测装置相连接,所述弓网***监测***包括:
获取模块,用于获取所述各种类型的监测装置传输的监测信息,所述监测信息包括:所述监测装置采集的监测参数,以及所述监测参数的采集地点;
确定模块,用于解析所述监测信息,根据解析结果确定弓网***在各采集地点内是否存在缺陷。
7.根据权利要求6所述的弓网***监测***,其特征在于,所述确定模块包括:
对比单元,用于若所述监测信息中的监测参数为数值信息,将所述数值信息与预设的参数范围相对比;
第一确定单元,用于若所述数值信息不在所述预设的参数范围内,确定所述弓网***在所述监测信息包含的采集地点内存在缺陷,若所述数值信息在所述预设的参数范围内,则确定所述弓网***在所述监测信息包含的采集地点内不存在缺陷;
和/或,
第一图像处理单元,用于若所述监测信息为图像数据,对所述图像数据进行图像处理,获取所述图像数据中包含的采集地点,并根据所述图像数据创建相应的弓网***模型;
第二确定单元,用于通过所述弓网***模型,确定所述弓网***在所述图像数据中包含的采集地点内是否存在缺陷;
和/或,
第二图像处理单元,用于若所述监测信息为图像数据,对所述图像数据进行图像处理,获取所述图像数据中包含的采集地点,并对比所述图像数据和历史图像数据;
第三确定单元,用于根据对比结果,确定所述弓网***在所述图像数据中包含的采集地点内是否存在缺陷。
8.根据权利要求6或7所述的弓网***监测***,其特征在于,所述弓网***监测***还包括:
缺陷分类模块,用于在确定所述弓网***存在缺陷后,根据所述监测参数,确定所述缺陷的缺陷类型,和/或缺陷等级。
9.根据权利要求6所述的弓网***监测***,其特征在于,所述弓网***监测***还包括:
时间确定模块,用于在确定所述弓网***在不同的采集地点内存在同一类型的缺陷后,根据所述监测参数的采集时间,确定所述缺陷的产生时间;
统计模块,用于统计所述同一类型的缺陷的采集地点和产生时间,确定该类型的所述缺陷的易发区域和易发时间。
10.根据权利要求6所述的弓网***监测***,其特征在于,所述弓网***监测***还包括:
健康预测模块,用于在根据所述监测参数,确定所述缺陷的缺陷类型,和/或缺陷等级后,根据所述缺陷的缺陷类型,和/或缺陷等级,对所述弓网***进行健康趋势预测。
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- 2015-04-03 CN CN201510158409.0A patent/CN104833386A/zh active Pending
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