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申请/专利权人：中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司

摘要：本发明公开的面向水电站水轮机顶盖螺栓松动非接触检测方法，具体步骤如下：S1，对顶盖螺栓振动状态进行视频监控，获取视频图像；S2，对视频图像进行处理，获取光流信息；S3，基于结构光流信息与结构振动响应信息间的关系，获取多个螺栓振动响应信息；S4，根据多个螺栓振动响应信息，获取螺栓振动频率，构建顶盖螺栓频率矩阵；S5，获取频率矩阵的频率熵，进行螺栓松动判断；S6，构建顶盖不同螺栓频率的圆形热力图，对存在松动的螺栓位置进行定位。本发明公开的面向水电站水轮机顶盖螺栓松动非接触检测方法，通过图像处理方法实时计算不同位置螺栓振动信号，进而通过螺栓振动信号的变化实现顶盖螺栓定位及状态实时监测。

主权项：1.面向水电站水轮机顶盖螺栓松动非接触检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1，对顶盖螺栓振动状态进行视频监控，获取视频图像；S2，利用稀疏光流算法对S1得到的视频图像进行处理，获取螺栓结构的光流信息；S3，基于结构光流信息与结构振动响应信息间的关系，获取多个螺栓振动响应信息；S4，根据多个螺栓振动响应信息，获取多个螺栓振动频率，并构建顶盖螺栓频率矩阵；S5，通过顶盖螺栓频率矩阵，获取频率矩阵的频率熵，并通过实时对比螺栓振动前后频率熵的大小，对螺栓中是否存在松动进行判断；S6，构建顶盖不同螺栓频率的圆形热力图，对存在松动的螺栓位置进行定位，完成螺栓松动检测；所述S2具体为：采用稀疏光流算法对螺栓的光流信息进行计算，具体公式为： （1）；式中：和分别为螺栓振动视频图像像素在水平和竖直方向上的亮度梯度，为图像像素亮度关于时间t的导数，u和v分别为图像像素在水平和竖直方向上的光流；由于公式（1）中光流u和v为未知量，无法直接求解，假设目标像素点P（Px，Py）与其邻域W（Wx，Wy）内的k个像素具有相似的运动，即有k个方程满足公式（1）；从而，公式（1）可以表述为： （2）；式中，p1，p2，，pk为目标像素P邻域W内的像素，k为邻域K内像素的数目，和分别为邻域像素pk在水平和竖直方向上的亮度梯度，为邻域像素pk亮度关于时间t的导数，u和v分别为图像像素在水平和竖直方向上的光流；定义： ， （3）；式中，A为邻域W内所有像素（共计k个）在水平和竖直方向上的亮度梯度组成的矩阵，b为邻域W内所有像素（共计k个）亮度关于时间t的导数组成的矩阵；此时，公式（2）可以表述为： （4）；式中，A为邻域W内所有像素（共计k个）在水平和竖直方向上的亮度梯度组成的矩阵，b为邻域W内所有像素（共计k个）亮度关于时间t的导数组成的矩阵；u和v分别为图像像素在水平和竖直方向上的光流；公式（4）中有k个方程，两个未知量u和v，采用最小二乘法对其进行求解，则目标像素在水平和竖直方向上的光流公式可以表示为： 5；式中，AT为矩阵A的转置矩阵，T为转置符号，u和v分别为图像像素在水平和竖直方向上的光流，b为邻域W内所有像素（共计k个）亮度关于时间t的导数组成的矩阵；从公式（5）可以看出，目标像素光流计算的准确性取决于目标梯度矩阵，当矩阵可逆性较强时，则该像素对应的特征点容易跟踪，精度较高； （6）； （7）；式（6）中，为图像像素在水平方向上的方向梯度，I代表图像内像素亮度值，代表卷积运算，为水平方向上的梯度算子；式（7）中，为图像像素在竖直方向上的方向梯度，I代表图像内像素亮度值，代表卷积运算，为竖直方向上的梯度算子；其中，为： （8）；式中，为水平方向上的梯度算子，通过与图像亮度矩阵I进行卷积运算，可得到图像像素亮度在水平方向上的亮度梯度； 为： （9）；式中，为竖直方向上的梯度算子，通过与图像亮度矩阵I进行卷积运算，可得到图像像素亮度在竖直方向上的亮度梯度；根据不同像素在水平和竖直方向上的方向梯度大小，对其梯度幅值进行计算，具体表示为： （10）；式中，为图像像素的梯度幅值，为图像像素在水平方向上的方向梯度，为图像像素在竖直方向上的方向梯度；对每一个螺栓上的所有像素梯度幅值进行计算，筛选梯度幅值最大的5个像素作为目标像素，得到目标像素的光流，并对5个目标像素的光流值进行平均，获得螺栓结构的光流信息，具体表示为： （11）；式中：ut和vt分别为螺栓在t时刻水平和竖直方向上的光流，uit和vit分别表示编号为i的像素在t时刻的光流；S3具体为：根据螺栓在不同时刻的光流，结合光流与振动响应间的对应关系，螺栓结构在t时刻的振动响应信息可以表示为： （12）；式中：和分别为螺栓结构的振动响应信息，为相邻两帧时间间隔，k为相机采用频率，ut和vt分别为螺栓在t时刻水平和竖直方向上的光流；S4具体为：考虑水轮机顶盖螺栓松动后，其振动特性会发生变化，即螺栓的频率发生变化，首先对水轮机顶盖螺栓进行编号，编号为1、2、…、n；其次，根据不同螺栓的振动响应信息，采用傅里叶变换可以得到不同螺栓的振动频率，记为： （13）；式中：Sn为编号为n的螺栓振动响应信息，fn为编号为n的螺栓振动频率；最后，通过不同螺栓振动频率计算结构构建顶盖螺栓频率矩阵，可以表示为： （14）；S5具体为：构建的频率矩阵为对角矩阵，其对角线元素，即矩阵的奇异值为不同位置螺栓的振动频率，通过频率矩阵，可以得到矩阵奇异值分布概率，记为： （15）；式中：Eq为编号为q的螺栓奇异值分布概率，fq为编号为q的螺栓的频率；根据螺栓奇异值分布概率，螺栓振动的频率熵H可以计算为： （16）；式中，Eq为编号为q的螺栓奇异值分布概率，H为螺栓振动的频率熵；其中，以初始顶盖螺栓未松动时的振动频率熵为基准，通过实时对比初始频率熵与当前频率熵间的大小关系，对顶盖螺栓是否有松动现象进行判别，并对螺栓异常松动的状态进行报警。

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