煙氣在線監測精選(九篇)
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第1篇：煙氣在線監測范文
中圖分類號：TM764 文獻標識碼：A 文章編號：1671－7597（2011）1210110－01
國家統計局2009年1～9月電力供給結構數據顯示，火電占整個電力供給的80.35%。火力發電過程中會排放出巨量的二氧化硫，二氧化硫是主要的大氣污染源，可加速酸雨形成，加重污染。因此，國家環保部通知，要求各火電機組必須安裝二氧化硫及煙塵等污染物監測裝置，并接受各地督查中心核查。這就需要一套火電廠在線監測系統對各火電機組運行狀況、脫硫設備進行實時監測，該系統的運行無疑對國家節能減排具有重大意義。
火電廠的煙氣監測參數繁多，涉及的系統設備復雜，若操作不慎易導致發電主機停機等影響電網的重大事故。因此必須建立滿足火電廠自身業務需求的煙氣在線監測系統。本文設計并實現了一個基于.NET技術架構的在線監測信息系統，該系統應用于火電廠的煙氣在線遠程監控，也是環保部門進行環境監察的有效工具。
火電廠煙氣在線遠程監控管理系統通過實時采集火電廠各項煙氣數據和脫硫裝置的運行數據，分析環保設施的健康水平，實現對煙氣排放指標和脫硫裝置運行情況的在線遠程監控和分析。針對中電投下屬約180臺火電機組，每臺機組考慮100個數據量，主要監控各電廠入口和出口CEMS數據、脫硫主要設備運行狀態（包括FGD出入口煙氣參數、煙氣擋板狀態、增壓風機、GGH、循環泵運行狀態以及其它參數）。
通過本系統的建設，實現對整個集團電廠脫硫裝置主要設備的監視和主要參數排量分析，真實掌握各電廠脫硫裝置的實時生產信息，加強對電廠的監管力度和分析，同時為集團領導決策提供更有效的依據。
1 系統工作流程
系統按數據采集、數據存儲、分析應用（含GIS應用）三個步驟進行工作。首先從火電廠脫硫裝置或CEMS獲取煙氣監測數據，通過網絡和接口系統上傳，存儲到SCADA數據庫，完成數據采集工作，從SCADA數據庫將數據處理后轉儲到SQL SERVER數據庫，同時建立GIS數據庫，完成數據存儲工作，在SQL SERVER數據庫、GIS數據庫以及SCADA提供的實時數據的支持下，實現曲線分析、工藝流程圖，運行報警、統計報表、地圖導航、污染擴散分析等功能，完成數據分析應用工作。
2 系統網絡結構
如圖1所示，系統網絡結構可劃分為電廠無線接入網絡，電廠有線接入網絡，監控中心局域網，InterNet接入網四個部分。電廠到監控中心之間不采用InterNet，是為了保證電廠監控系統不受干擾。
2.1 電廠無線接入網絡電廠到監控中心之間如果無有線專網互聯，采用CDMA/GPRS無線網方式實現互聯，電廠端安裝CDMA無線數傳終端，數據通過CDMA/GPRS網絡傳輸到電信信息中心，電信信息中心與煙氣監控中心之間以專線連接，為保證安全，中間以防火墻進行隔離。CDMA網絡采用TCP/IP協議通信，永久在線，速度在80-120K/S，完全滿足本系統連續數據采集傳輸的要求。
2.2 電廠有線接入網絡
電廠到監控中心之間存在有線專網，只需將監控中心接入專網即可，中間以防火墻隔離，數據傳輸通過有線專網完成。
2.3 監控中心局域網
設計為1000M局域網，配置與無線、有線專網以及InterNet互聯的路由器和防火墻，配置兩臺實時數據采集服務器，供安裝監控組態軟件、實時/歷史數據庫和應用數據庫，二者互相備份，配置GIS服務器，供安裝GIS平臺軟件，配置域名服務器，提供域名解分析服務，配置防病毒服務器，實現局域網病毒監控，配置Web應用服務器，通過Internet向終端用戶煙氣在線監控服務的各項功能。配置GIS和SCADA工作站終端，供系統的管理維護。
2.4 InterNet接入網
監控中心局域網與InterNet之間采用專線連接，中間以防火墻隔離，并為Web服務器申請互聯網IP地址。
圖1 火電廠煙氣在線遠程監控系統網絡結構
3 系統設計與實現中解決的核心問題
3.1 .NET平臺上多個獨立系統的集成
火電廠遠程在線監控系統的特點是需要從多個火電廠采集煙氣監控實時數據，進行集中管理，分析應用，是SCADA，GIS，關系數據庫技術在.NET平臺上的集成應用。SCADA完成遠程數據采集和存儲，為系統分析提供實時數據源，GIS和AERMOD系統完成基于地圖的數據分析展示、污染擴散分析，關系數據庫則二次存儲SCADA的實時/歷史數據，完成更高層次的分析統計。
3.2 便于擴展和維護的系統架構
系統嚴格按模塊化結構設計，使用配置文件、錯誤日志、提高數據庫
設計通用性、減少第三方插件使用等措施，提高系統的可擴展性和可維護性。
3.3 系統的可用性和安全性
系統采用多種性能優化措施提高人機交互性能，縮短響應時間，提高可用性。從軟件、硬件多個角度采取措施保證系統數據安全，提高安全性。
3.4 完善的監控及分析功能，較強的實用性
針對脫硫監控和環保督察業務，開發了曲線分析、工藝流程圖，實時參數監測、統計報表、專題圖、擴散分析等模塊，對電力和環保部門都有很大的實用價值。
參考文獻：
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第2篇：煙氣在線監測范文
凝汽器是火力發電廠的大型換熱設備，其作用是將汽輪機做功后的低溫蒸汽凝結為水，以提高熱力循環的效率。圖1為表面式凝汽器的結構示意圖。
凝汽器運行時，冷卻水從前水室的下半部分進來，通過冷卻水管（換熱管）進入后水室，向上折轉，再經上半部分冷卻水管流向前水室，最后排出。低溫蒸汽則由進汽口進來，經過冷卻水管之間的縫隙往下流動，向管壁放熱后凝結為水。在此工作過程中，由于冷卻水質的不潔凈，致使銅管內壁積聚了一些不利于傳熱的固態混合物（稱之為污垢）。污垢的存在降低了換熱面的傳熱能力，從而降低了汽輪機效率，因此必須對其進行清洗。如何定量地測定凝汽器的污臟程度，以便為凝汽器的合理清洗提供依據，是許多學者都在探討的問題。歸納起來，已提出的方法大致有以下幾種：
（1）通過測量污垢熱阻來判斷凝汽器污臟程度。
（2）通過測量凝汽器出口、入口水室之間的水流阻力來判斷凝汽器污臟程度。
（3）通過計算傳熱系數來判斷凝汽器污臟程度。
熱阻法能較準確地測定凝汽器的污臟程度，但需在換熱管上埋設鎧裝熱以檢測管壁溫度，凝汽器換熱管數量眾多，在工程上較難實現；水流阻力可反映污垢的數量，但不能體現出污垢的導熱性質，用該方法確定凝汽器污臟程度顯示不夠準確；傳熱系數體現了凝汽器的換熱性能，但目前計算傳熱系數均采用傳統的經驗公式，而且未考慮蒸汽中不凝結氣體（空氣）對傳熱效果的影響，因而當凝汽器變工況運行時，存在較大誤差。
傳熱端差是反映凝汽器熱交換狀況的重要性能指標，與傳熱系數相比，該參數容易測量，能夠連續觀察其變化而積累數據，因而本文選用它來體現凝汽器的污臟狀態。但傳熱端差除了主要取決于換熱面的污臟程度外，還與凝汽器的工況參數如蒸汽流量、冷卻水量等密切相關，因此，如何從眾多參數中分離出換熱面污臟對端差的影響，成為準確測定凝汽器污臟程度的關鍵。
1 測量原理
傳熱端差定義為：
δt=ts-two （1）
式中，δt——凝汽器的傳熱端差
ts——凝汽器壓力所對應的飽和蒸汽溫度
two——冷卻水出口溫度
分析換熱過程可知，當冷凝器的冷卻面積一定時，δt可表示為：
δt=f(Dc,Dw,c,ε，twi) （2）
式中，Dc——蒸汽流量
Dw——冷卻水流量
c——凝汽器的污臟系數
ε——蒸汽中不凝結氣體（空氣）的含量
twi——冷卻水入口溫度
設凝汽器被徹底清洗后，在某一給定的蒸汽流量Dc、冷卻水流量Dw、冷卻水入口溫度twi、空氣含量ε下測得的端差為δtd（δtd可看作清潔狀態下該工況對應的端差），改變工況并運行一段時間后測得的端差為δtf，顯然，δtd與δtf之間的差值Δδ既有因換熱面污臟引起的，也有因工況參數變化而引起的，可表示為：
Δδ=Δδc+Δδg （3）
式中，Δδc——換熱面污臟引起的端差變化，稱之為污垢端差
Δδg——變工況引起的端差變化，稱之為變工況端差定義污臟系數為：
c=(Δδc)/δtd=(Δδ-Δδg)/δtd (4)
由上式可看出，要確定c，需求出Δδg。由于Δδg=f(ΔDs,ΔDw,Δtwi，Δε)描述的是一非常復雜的傳熱過程，其精確數學模型很難獲取，為此本文根據輸入、輸出測量數據，采用神經網絡建立變工況端差模型，實現了凝汽器污臟程度的準確測量。
2 神經網絡建模
變工況端差Δδg=f(ΔDs,ΔDw,Δtwi,Δε)可由三層前饋神經網絡來逼近，如圖2所示。
選擇Sigmoid函數作為隱層神經元的激勵函數：
式中，a=1.716
b=2/3
以凝汽器在清潔狀態下不同工況的試驗數據作為訓練數據，采用BP算法訓練神經網絡。學習的目標函數為：
式中，n——樣本個數
yi——模型輸出
di——期望輸出
神經網絡的權值修正采用速梯度下降法。神經網絡訓練好后即可投入應用。根據由神經網絡求得的變工況端差及（4）式，即可計算出污臟系數。
3 儀器結構
3.1 硬件設計
在線監測儀以DSP為核心，實時采集各有關參數，計算出污臟系數并作動態顯示。其硬件結構如圖3所示。
圖中，tp為汽氣混合物在測量處的溫度；p為汽氣混合物在測量溫度處的壓力。空氣含量由如下方法求得：
在凝汽器抽氣設備的出口處測量汽水混合物的壓力，并同是測出汽水混合物的溫度，測汽水混合物中的空氣含量由下式得出：
ε=(p-ps)/(p-0.378ps) （7）
其中，ps——汽氣混合物出口溫度所對應的水蒸氣飽和壓力，可通過查表求得。
DSP選用TMS320F240，其結構為：（1）32位CPU；（2）554字的雙口RAM，16K字的FLASH EEPROM；（3）兩個10位的A/D轉換器；（4）串行通訊接口。該芯片通過串行通訊接口可與控制室主機交換數據。
3.2 軟件設計
軟件設計采用模塊化結構，主要包括：（1）數據采集、處理模塊；（2）神經網絡計算模塊；（3）顯示模塊；（4）通信模塊。
4 試驗結果
4.1 神經網絡模型的獲取
現場試驗在湘潭電廠N-3500-2型凝汽器上進行。
在保證凝汽器清潔的情況下，以Dc=135t/h、Dw=9400t/h、twi=15℃、ε=0.015%作為設定工況，獲取凝汽器在不同工況下的試驗數據來訓練神經網絡。表1為在凝汽器清潔時部分工況下神經網絡的輸出與實測數據的比較結果。從比較的結果可以看出，神經網絡輸出與實測端差基本一致，表明基于神經網絡的建模方法能夠獲得具有較高精度的變工況端差模型。
表1 不同工況下的神經網絡模型輸出與實測數據的比較結果
蒸汽流量Dc(t/h)冷卻水量Dw（t/h）入口水溫tsi(℃)空氣漏入量ε（%）實測端差
(℃)模型輸出端差(℃)誤差
(℃)135
81.6
54.1
188.5
108.2
108.2
81.6
161.39400
9400
9400
9400
12350
12350
6800
680015.0
10.2
5.5
20.8
22.2
17.4
7.8
13.30.015
0.015
0.015
0.054
0.033
0.075
0.015
0.0156.1
4.8
4.4
10.3
6.8
12.1
5.0
6.36.1
4.7
4.4
10.4
6.9
11.9
5.0
6.20
-0.1
0.1
0.1
-0.2
-0.14.2 污臟程度的在線監測
神經網絡模型確定后，即可進行在線監測。為了驗證該方法的準確性，在凝汽器的不同位置埋設了16只鎧裝熱偶，以便與熱阻法進行比較。試驗分為兩個部分：
（1）將凝汽器徹底清洗，測取清洗后24小時內的污臟系數變化。
（2）重新投運清洗裝置，測取清洗時的污臟系數變化。
試驗結果如表2、表3所示。其中，表2為停運清洗裝置后，冷凝器的污臟系數變化情況；表3為重新投運清洗裝置后，冷凝器的污臟系數變化情況。Dw=9400/h及ε=0.015%在試驗過程中保持不變。清潔狀態時，在設定工況下測得的端差為δtd=6.1℃。
表2 停運情況裝置后冷凝器的污臟系數變化情況
距清洗后時間(h)蒸汽流量Dc(t/h)入口水溫twi(℃）出口水溫two(℃)蒸汽溫度ts(℃)端差δtf(℃)污垢端差Δδ（℃）污臟系數
本文方法 熱阻法0
2
4
6
8
10
12
14
16
20
24108.2
108.2
108.2
108.2
108.2
108.2
108.2
108.2
108.2
135.0
135.013.5
13.5
12.8
12.3
12.0
11.6
11.1
11.1
10.9
12.3
14.223.5
23.5
22.6
22.1
21.7
21.3
20.7
20.6
20.4
23.7
25.529.0
29.4
29.3
29.1
29.0
28.8
28.4
28.3
28.3
32.3
33.85.5
5.9
6.7
7.0
7.3
7.5
7.7
7.7
7.9
8.6
8.30.00
0.48
1.02
1.44
1.52
1.71
1.78
1.84
1.93
1.99
2.150.00
0.079
0.167
0.236
0.25
0.28
0.291
0.302
0.316
0.326
0.3520.000
0.063
0.164
0.225
0.265
0.282
0.288
0.318
0.327
0.339
0.341表3 重瓣投運清洗裝置后凝汽器的污臟系數變化情況
清洗時間（h）蒸汽流量
Dc(t/h)入口水溫twi(℃)出口水溫two(℃)蒸汽溫度ts（℃）端差δtf(℃)污垢端差Δδc（℃）污臟系數
本文方法 熱阻法0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
3.5135.0
135.0
135.0
135.0
135.0
135.0
135.0
135.014.2
14.3
14.2
14.1
14.0
14.0
13.8
13.725.5
25.8
25.9
25.9
25.8
25.8
25.6
25.533.8
33.3
32.9
32.5
32.2
32.2
32.0
32.08.3
7.5
7.0
6.6
6.4
6.4
6.4
6.52.15
1.22
0.71
0.29
0.11
0.06
0.03
0.030.352
0.2
0.20.116
0.047
0.018
0.01
0.005
0.0050.341
0.223
0.116
0.053
0.027
0.005
0.004
第3篇：煙氣在線監測范文
【關鍵詞】變壓器；局部放電；除噪技術
1.引言
大型電力變壓器是電力系統的核心設備，其運行狀態的好壞直接影響著電網的安全可靠運行，在電網設備整個壽命周期的管理中，及時了解設備的運行情況是至關重要的。電力變壓器絕緣狀態的逐漸惡化是由電氣，化學和機械應力所引起的局部放電（PD）導致的。目前，人們正加強對變壓器在線監測技術的研究，而變壓器局部放電監測就是在線監測的方法之一。局部放電在線監測系統主要包括傳感器以及實現控制和通信功能的軟件，可對變壓器內部的絕緣狀態和發展趨勢實時監控，具有靈敏度高并同時可對變壓器內部局部放電進行定位的特點，為變壓器實現定期檢修向狀態檢修的過渡提供了有利條件。
由于變壓器運行現場有大量的干擾信號，這將會影響監測系統的可信度，因此我們要對變壓器局部放電進行除噪。現今已出現不少的除噪技術，都有一定的可行性，但是也有局限性，我們還需要進一步探尋更有效的除噪方法來滿足要求。
2.局部放電機理
局部放電是在電場的作用下，變壓器中的局部區域發生放電，但沒有造成整個擊穿的現象。造成變壓器局部放電的根本原因是材料組成的不同，電介質分布的不均勻及電場分布的不均勻，這種情況下易導致變壓器部分區域超過其平均擊穿場強，發生擊穿放電現象，而此時其它區域仍然保持絕緣特性，于是就形成了局部放電的現象。
變壓器局部放電檢測有電監測法和非電監測法兩類，變壓器局部放電監測系統主要由：傳感器、高速數據采集器、信號濾波處理器、通信系統構成。在線監測系統圖見圖1。
3.局部放電在線監測方法和定位
變壓器局部放電在線監測方法主要有以下幾種。
（1）脈沖電流法。脈沖電流法是開始最早、應用最廣泛的局放檢測方法。當有局部放電時，產生的高頻脈沖電流可用羅可夫斯基線圈通過檢測變壓器中性點、外殼接地線或套管末屏接地線處的脈沖電流來測量，或用監測器捕獲變壓器高壓套管抽頭連接處的脈沖電流。
（2）超聲波檢測法。當變壓器內部發生局部放電時，不僅產生電脈沖信號，同時還產生超聲波信號，可通過同時產生的超聲波信號和電信號判斷變壓器內部的絕緣狀況。
（3）光測法。在變壓器油中，放電產生脈沖電流同時伴隨發光發熱現象。光測法是利用光電探測器捕獲局部放電產生的光輻射信號，將截取的光輻射信號轉化為電信號經放大處理送到監測系統。
（4）化學法。化學法通過分析變壓器油分解產生的各種氣體的組分和濃度來確定故障（電性故障、熱性故障）狀態，當變壓器內部局部放電時，變壓器油會分解出C2H6， C2H4，C2H2，CH4，CO，H2等特征氣體。不同的故障類型產生氣體的種類及各組分的濃度不同。
（5）超高頻檢測法。鑒于傳統的局部放電檢測方法還存在一些存在不足，現今又出現了一種新的檢測方法—超高頻檢測法。它通過檢測局部放電產生的超高頻電信號，實現局部放電的檢測和定位，并具有抗干擾的功能。
基于目前常用到的監測方法是脈沖電流法、超聲波檢測法和超高頻檢測法。本文研究了以局部放電測量技術為核心，利用電脈沖、超聲波、超高頻綜合檢測方法的局部放電在線監測系統，它可對變壓器局部放電進行在線監測并完成數據記錄，當變壓器內局部放電信號超過預定值時，自動發出報警信號。
局部放電在線監測除了要檢測局部放電量，還需判斷放電的位置，以方便做出決策。常用的局部放電定位方法有以下三種。
（1）超聲定位法。可通過測量超聲波的大小及超聲波傳播的時延來確定局放源的位置。
（2）電—聲聯合定位法。根據電信號和超聲波信號到達監測器的時差大小，推測變壓器內部局部放電的位置。
（3）電氣定位法。通過測量變壓器繞組首末端電壓，可判斷出放電位置。
4.局部放電除噪技術
在變壓器局部放電監測過程中，局部放電去噪是重要的環節之一。干擾按時域信號特征可分為窄帶周期性干擾、白噪聲干擾和脈沖型干擾三種。帶有混合干擾的局部放電信號就如圖2所示，難以給變壓器故障診斷提供數據支持。有人提出可用非線性的數學形態濾波器抑制窄帶周期性干擾；用小波分析來抑制白噪聲干擾；用時域開窗法、聚類分析法來識別和抑制周期型脈沖干擾。利用除噪技術將混合干擾移除后，局部放電信號便清晰可見，經過對此數據的處理，送入智能診斷系統，最后可得出故障診斷結果。理想的局部放電信號如圖3所示。
5.軟件設計
最后，本文通過C#編程設計了監測系統軟件，通過登陸軟件可以完成通信和數據的處理。系統可實時顯示數據、可實現報警設置、故障診斷以及歷史查詢等功能，下列舉采樣界面如圖4所示。
6.結語
脈沖電流法是目前唯一一個有國際標準的局放監測方法，而超聲波法和超高頻法在局部放電監測的定位中占有優勢，這三種方法是目前應用最多的方法。但是它們各自仍然存在一些問題，故利用超聲波、脈沖電流法、超高頻綜合檢測的方法可揚長避短。局部放電在線監測系統將朝著采用多通道數據采集，對放電電信號、超聲波信號、天線信號等多種類型的信號進行綜合處理的方向發展，并可通過電話網、手機網、Internet網實現異地數據傳輸、異地設備操控，進行遠程在線監測、運行狀態分析和診斷，實現隨時隨地了解設備的運行狀態。
近年來，國內在局部放電工程研究方面做了很多工作，但在基礎理論方面的研究還較少，與國外相比還存有很大差距，所以仍待于發展完善。
參考文獻
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第4篇：煙氣在線監測范文
[關鍵詞]在線監測；煙塵；影響因素
中圖分類號：X705 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2014）20-0021-01
《國家危險廢物名錄》中有49類危險廢物，其中可經高溫去除毒性并減量的一系列廢物均能通過焚燒系統進行最終的無害化處置。由于各種廢物成分復雜的特性，對焚燒尾氣的控制是至關重要的。《危險廢物焚燒污染控制標準》（GB18484-2001）中對煙塵的排放控制在80mg/m3內（焚燒容量為300～2500（kg/h）時），《危險廢物焚燒大氣污染物排放標準》（DB11/503-2007）中對煙塵的排放控制在30 mg/m3內。我國環境保護主管部門要求，對危險廢物焚燒處置系統實行煙氣排放的實時在線監測，并將監測數據上傳到環保主管部門。
本文針對北京生態島科技有限責任公司焚燒系統使用的西克麥哈克公司提供的在線監測系統進行討論。該在線監測系統可以監測到煙氣中的煙塵、二氧化硫、氮氧化合物、氧氣、一氧化碳、氯化氫、二氧化碳，同時還能監測到煙氣的溫度和壓力等參數。
1 在線監測設備的組成及工作原理
1.1 在線監測設備的組成
本系統主要由MCS100EHW氣態組分監測系統和FW300煙塵儀組成，分別監測非煙塵組分和煙塵組分含量。本系統除上述兩個子系統外，還包括煙氣排放參數監測子系統和數據采集與處理子系統。分析系統的主要組件如下：加熱探頭、加熱樣氣管路、復合管線、過濾器組件、高溫加熱膜片泵、MCS100E分析儀器、閥組、針閥、電源開關、PLC、機柜照明燈、維護開關、狀態指示燈、機柜風扇、固態繼電器組。
1.2 各子系統的工作原理
1.2.1 MCS100E氣態組分監測子系統工作原理
MCS100E是單光束雙波長紅外多組分光度計，裝有兩個濾光氣室輪，一般情況下使用一個測量氣室和一個參比氣室可測量一個組分。在結果處理上，可以測量可能的干擾組分濃度并把這種干擾在最終的測量結果中補償掉。
1.2.2 煙氣排放參數監測子系統工作原理
采用壓差法流量原理來測量氣體流量，壓力測量為壓力傳感器直接測量煙道的絕對壓力。
2 煙塵的監測原理
FW300應用光透射的測量原理，用一個發光二極管（測量距離小于2米時）或用一個激光二極管（測量距離最大可到15米）作為光源，光線在可見光的范圍（波長大約為650nm），光線發射到反射器上并經反射器反射回到接收器，光線兩次通過含有煙塵的煙道（見下圖1），衰減后的光線信號被檢測器接受（光電二極管），信號經放大后傳送到微處理器上進行處理，微處理器是測量、控制和分析系統的主要部件。
發射器二極管的發射能量被不斷地監測使之保持恒定，發射/接收裝置的分光鏡將光線分光，分光后的光線在光電二極管上進行監測，同時經過反射后的光線也在同一個光電二極管上進行監測，即使光線強度有微弱的變化也會被檢測出來，光線強度的變化通過微處理器處理后，并根據要求將信號輸出。
透光度是光線強弱的變化，其定義為接收光強度比發射光強度。如果光線強度沒有減弱，則接收光強度等于發射光強度。由于顆粒的吸收和散射，使得光線強度衰減，與含塵量的關系符合朗伯比爾定律。通過公式推導，得出含塵量與透光度成反比。
3 煙塵超標原因分析
發現在線監測煙塵超標后，首先采用人工手動采樣檢測與在線監測數據對比的方法，確定了煙氣排放并非真正的超標，是在線監測設備出現了故障；后又對監測設備返廠檢修、及校準，發現監測數據仍超標；通過查找在線監測的歷史數據發現，當煙氣溫度高于100℃時，煙塵數據均為正常值，當煙氣溫度低于100℃時，煙塵數據大部分超標。因此得出初步結論是，水分的存在影響了煙塵的數值。設備人員排查位于焚燒系統的煙氣再加熱裝置時發現，煙氣再加熱設備已經腐蝕老化，未能起到對煙氣再加熱的作用。經設備人員的檢修及維護，恢復了煙氣再加熱器的使用，結果煙氣中的煙塵指標又恢復了正常，未超標。為了進一步驗證，采用人工手動采樣檢測與在線監測數據對比，最終可以判斷在線監測系統又恢復了正常。
通過FW300的測量原理可知，光線發射到反射器上并經反射器反射回到接收器，光線兩次通過含有煙塵的煙道。當煙氣再加熱器沒有正常工作時，煙氣的溫度低于100℃，煙氣中的水分以液態水分子形式存在。在光通過煙道時，液態水分子會使接收器接收的光強度比正常的沒有液態水分子時減弱，因此透光率會減小，導致煙塵數據變大。而是用煙氣再加熱器后，將煙氣的溫度加熱到100℃以上，使煙氣中的水分子變成水蒸氣，消除了水分子對發射光的影響。因此可以得出結論，當煙氣中的水分以液態形式存在時，會對在線監測的煙塵數據產生影響，使煙塵數據變大，而最終導致超標。
4 結論
為保證危險廢物焚燒系統煙氣達標排放，必須要經過多級凈化，通常最終煙氣溫度會降至70℃左右。當使用西克麥哈克公司的在線監測系統時，要在煙氣最終排放前進行煙氣再加熱，以保證煙氣溫度大于100℃，進而保證在線監測系統不受水分子影響而導致煙塵含量的數據異常。
第5篇：煙氣在線監測范文
隨著高壓輸電工程的迅速發展，輸電線路運行的狀態與電網之間的聯系更為緊密，對其產生的影響也愈加明顯。當前通過對輸電線路的運行實施在線裝置監測，通過監測的數據反映出輸電線路是否在安全有序運行，對于日常維護輸電線路、對輸電裝備開展有效評估等方面意義重大。目前輸電線路在線裝置已經在電網的運行中得到了應用和推廣，并且發揮著重要的作用。尤其是輸電線路在線監測裝置與通信網兩者的有效結合，其取得的成就是非常顯著的，有數據可以證實：裝置在3 000 m范圍內的數據平均傳輸速率為12.1 Mb/s，且數據傳輸速率均不低于10.8 Mb/s.這兩者的有效結合，為實現分散監測主機間的相互關聯、監測數據共享及信息整合，形成光纖、北斗、全球定位系統及無線通信方式組合的通信網絡相互契合，為快速反饋輸電線路實時數據和命令提供了可能。
1 輸電線路在線監測裝置研制的相關概述
1.1 輸電線路在線監測裝置的產生
現代電力時代，人們生活和工作已經離不開電力供應，不僅要求及時供電，對供電質量與安全也提出新的要求。由于在日常電網中，輸電線路所處的環境差異很大，如何確保輸電線路。安全有序的運行，成為衡量我國電網安全可靠運行的重要指標。由于輸電線路縱橫分布，且布局十分廣泛，而自身受環境、氣候的影響較大，從而會導致每年有諸多電的事故發生，其主要原因在于輸電線路出現問題。以前，對于輸電線路的監測主要依靠運行維護人員的周期性巡視，雖然維護人員能夠通過觀察發現輸電線路故障，但由于自身能力有限，無法對其展開及時維修，從而無法從根本上解決輸電線路產生的故障問題，也無法降低輸電線路因為存在故障隱患而產生的線路事故。因此，輸電線路在線監測裝置便隨著科學技術的發展和進步，被應用到日常的輸電線路監測中，通過無線（GSM/GPRS/CDMA）傳輸方式，對輸電線路周圍環境、具體的施工情況和桿塔傾斜等參數進行實時監測，有效的提供了輸電線路異常狀況的預警，對于提高輸電線路安全經濟運行起到了保駕護航的作用，同時也提升了電路運輸技術的管理水平，為輸電線路的狀態檢修工作帶來了便利。
1.2 輸電線路監測裝置的系統構成
面對高壓輸電線路在日常生活中遇到的森林樹木成長對線路的威脅、積雪無法巡線的威脅、塔基挖沙的威脅、塔基被盜等一系列威脅，輸電線路在線監測裝置主要是為了應對這些威脅而設計的。輸電線路在線監測裝置是緊緊依托于無線3G-EVDO、CDMA1X、GPRS和EDGE的數據通道為傳輸階段，從而實現對高壓輸變電線路/塔基情況進行在線實時監測。輸電線路在線監測裝置主要由終端部分和監控管理中心兩大部分構成，終端設備包括一個防水、防塵、防電磁干擾、滿足IP65防護等級的機箱、太陽能供電板，一體化智能勻速球等裝置組成。而監控中心則包括圖像監控服務器和圖像監護客戶端兩部分構成。
1.3 輸電線路監測裝置的主要功能
輸電線路監測裝置的功能比較強大，它有效的對輸電線路的日常安全運行進行有效監測，來更好地確保我國電網的整體運行情況，它的主要功能體現在：（1）它具備遠程視頻搜集、處理和傳輸功能：視頻監控裝置能定時或按遠程指令采集工程現場視頻信號，經壓縮編碼等視頻信號處理后，通過無線網絡傳輸給監控管理站；（2）它還具備對攝影機及云臺的可控加熱功能：對攝影機外殼具有自動控制和遠程控制加熱功能；（3）它同時也對電源具有遠程控制的功能，可以實現在預設的條件或者是接受遠程指令的情況下，啟動或者關閉裝置前端的供電電源；（4）它還具備遠程設置視頻采集時間間隔功能、具備斷線自動連接功能、電源管理功能等其他功能。
2 輸電線路在線監測裝置通信組網應用
隨著光纖通信技術的發展，基于電力專網的EPON/工業以太網交換機技術/WIFI技術也逐漸成為輸電線路狀態監測系統的重要數據通信方式。裝置在3 000 m范圍內的數據平均傳輸速率為12.1 Mb/s，且數據傳輸速率均不低于10.8 Mb/s.這兩者的有效結合，為實現分散監測主機間的相互關聯、監測數據共享及信息整合，形成光纖、北斗、全球定位系統及無線通信方式組合的通信網絡相互契合[1]，該文在輸電線路在線監測裝置研制形成的基礎之上，通過對示范線路進行實地調研和考察，并結合自身工作經驗，選取精確的監測點和中繼點，對其輸電線路在線監測裝置通信組網的實際應用成效進行研究。
在輸電線路在線監測系統裝置中，通信組網的應用需要先進的科學技術作為重要依托，也是組成輸電線路在線監測裝置系統中必不可少的部分。在輸電線路在線監測裝置中滲入通信組網技術，在很大程度上提高了監測裝置對輸電線路監測的精確度和廣泛度，使其更好地確保我國輸電線路安全、降低輸電線路出現安全事故的發生率起到重要的促進作用。
在我們日常的輸電線路監測裝置中，已經逐步應用到了通信組網絡技術，而且多數采用的是光纖通信技術，相比較其他通信技術，光纖技術在我國基本上趨于成熟，并在日常輸電電路在線監測裝置中發揮著自己不可替代的作用。光纖通信技術目前已經擺脫了其他自然因素，如氣候、溫度、地理環境等因素對它的干擾和限制，而已經逐漸從主干網絡的數據傳輸環節向接入環節邁進；同時，作為以太網技術的關鍵特征技術，分組交換技術也在從局域網向城域網甚至是廣域網的方面進行延伸，這就在一定程度上拓展了輸電線路監測系統裝置對于我國輸電線路在更寬、更廣的領域實現有效檢測，對傳輸電路中出現的故障問題能夠及時的向電力監督管理部門發出警報，而且傳播速度已經得到了人們的高度認可，其有具體數據可以證實：輸電線路監測裝置在3 000 m范圍內利用光纖通網技術，其對監測數據的平均傳輸速率為12.1 Mb/s，且數據傳輸速率均不低于10.8 Mb/s[2]。這就能夠實現分散監測主機間的相互關聯、監測數據共享及信息整合，形成光纖、北斗、全球定位系統及無線通信方式組合的通信網絡相互契合，有效的確保了我國線路在線裝置在日常生活中對輸電線路的有效監測。或者即使有輸電線路出了問題，監測裝置會借助先進的通信組網技術將有效信息傳遞給電力管理部門，及時采取有效措施排除輸電線路出現的安全隱患問題，從根本上確保了我國電網安全有效的日常運行。
第6篇：煙氣在線監測范文
近年來，隨著我國電網規模的不斷擴大和電力體制改革的不斷深入，新拓展的電力廠站配置都體現了電壓等級的提高，網絡規模的擴大，自動化程度的加強等特點。為了實現電力供應的可靠性，滿足人們越來越高的用電質量要求，需加強對電氣設備的實時監測，以保證電氣系統設備的運行質量，提高電廠的市場競爭能力[1]。
電力網絡的不斷擴展給設備的日常監測和維護帶來了挑戰，針對此問題我國提出了部分電力設備要逐步實現無人值守，以技術升級換取人力精簡，這就需要一套行之有效的電力設備在線監測系統。
虛擬儀器是在傳統計算機平臺之上配備專用的硬件裝置及自行開發的軟件系統來實現一定功能的專用儀器。虛擬儀器憑借其針對性強、連接方便、擴展開放、配置靈活、開放實用、性價比高等特點，已廣泛應用在電力設備的在線監測系統當中。
本文從電力設備的局部放電、過電壓、外絕緣泄漏電流三方面著手，分別設計對應的基于虛擬儀器的在線監測系統，用于實現這三方面故障的實時在線監測，有效提高電氣設備運行質量。
1 局部放電在線監測系統
1.1 局部放電在線監測綜述[2]
未貫穿導體的絕緣體局部區域發生放電現象稱為局部放電。在大型高壓電力設備運行過程中，復雜的電、磁、熱作用和設備損耗將導致其中的絕緣體出現薄弱部位產生局部放電，久而久之會導致絕緣擊穿。對局部放電進行監測可有效評估絕緣質量，及時發現薄弱環節并作出對應處理措施。
結合現有同類檢測系統，本文提出一種基于超聲法和虛擬儀器的局部放電在線實時監測系統，實現相關故障的診斷。
1.2 局部放電信號采集方法
高壓電氣設備危險點的局部放電呈周期性，并同時產生光、聲波等，本節采用非電測法中的超聲波法，選用靈敏度高、響應性好、性價比高的VS150-RI型聲發射傳感器。該方法可以在屏蔽電磁干擾的情況下對處在超聲頻段的放電信號進行實時分析，定位檢測。
1.3 系統硬件結構
本系統采用德國華倫公司生產的VS150-RI聲發射傳感器，美國PAC公司生產的PCI-DSP-4數據采集卡，并配置數據庫監測系統平臺。
1.4 系統軟件結構
本系統的軟件部分由LabVIEW，SQL共同編制來實現。主要用于控制程控放大器、多路開關、電源，并對放電信號進行處理分析，最后在后處理中得出所需要的數據和圖表。
1.5 系統功能實現
監測系統通過VS150-RI聲發射傳感器采集接收局部放電超聲信號，信號經轉換并傳輸至分析處理環節，結合HMI收到的用戶配置和策略對放電情況給出對策并傳達給設備執行，每次的監測情況可通過數據庫存儲以作參照分析只用。
本系統采用LabVIEW中的LabSQL實現數據庫訪問，通過在操作系統中的創建數據源名（DSN），將其作為樞紐完成LabSQL與數據庫間的連接；利用LabVIEW中基于FFT的頻譜計算實現對局部放電信號的頻譜分析，根據得到的頻譜圖中放電超聲信號的幅值及主頻判定其對電氣設備運行的影響。
2 過電壓在線監測系統
2.1 過電壓在線監測綜述
電力系統運行中，電氣設備電壓高于額定工作電壓的現象稱為過電壓，根據產生的原因分為兩類：內部（包括因操作、工頻、諧振引起的）過電壓；外部（包括大氣、雷電引起的）過電壓。
2.2 過電壓類型及其信號采集
電力系統中常用的獲取信號的方法包括以下3種：
1）電壓互感器法采用電磁式電壓互感器為核心設備，但因其工作頻率、磁導率、分布電容等方面問題的影響，容易導致過電壓信號失真，因此，一般情況下不采取此方法；2）電流傳感器方法以電流傳感器為核心設備，該方法適用幅值大、變化快的脈沖電流測量，但不可兼有工頻和脈沖的環境中使用。將其與電壓互感器聯用可以彌補頻帶不足，但不能用于雷電過電壓測量；3）阻容分壓器方法以專用分壓器為核心設備，該方法簡便易行、測量精度高，但實際操作中需考慮分壓器、測量設備、測量人員的安全。
2.3 過電壓信號測量原理
本文采用分壓器進行過電壓信號采集，其系統原理同如圖1所示。
2.4 系統硬件結構
硬件部分按照功能分為幾個模塊，具體情況如表1所示。
2.5 系統軟件結構
本系統的過電壓采集存儲程序軟件采用LabVIEW平臺編寫，其目標功能中數據采集部分主要完成對數據采集卡的設置，采集軟件根據設定參數進行數據采集。并送到數字濾波和數據壓縮軟件進行處理。
3 外絕緣泄露電流在線監測系統
變電站外絕緣的污穢網絡是影響其安全運行的重要環節，通過變電站電力設備外絕緣泄漏電流的在線監測可及時發現故障并作出應對，從而保證變電站設備的安全穩定運行。
3.1 系統硬件結構
電力設備外絕緣表面泄漏電流是非常微弱（為μA級），須在普通電流傳感器上設置放大電路，以提高被測信號的信噪比并降低外界干擾，從而實現傳感器對微弱的信號的采集。
前置信號調理單元設置中，由于所需監測的設備多，因此采用多路選擇開關以降低成本；因泄漏電流幅值大，所以采用可變增益的放大電路；因監測現場干擾信號多，所以采用低通濾波來防止外界干擾；因需電流傳輸以抗干擾，所以采用電壓/電流轉換電路；另外要實現整個信號調理單元的屏蔽，以防止電磁干擾。
本系統采用美國PAC公司生產的PCI-DSP-16數據采集卡，利用其配套軟件可實現數據采集、控制、分析、處理等功能。
3.2 系統軟件結構
本系統的軟件部分由Lab VIEW，SQL Server 2000共同編制來實現。主要用于實現監測、查詢、遠程訪問等功能，最后在后處理中得出所需要的數據和圖表。
本系統采用Lab VIEW中的Lab SQL實現數據庫訪問，通過在操作系統中創建數據源 (OBDC)，將其作為樞紐完成Lab VIEW與SQL Server的連接。
4 結論
本文從電力設備的局部放電、過電壓、外絕緣泄露電流三個方面的故障監測入手，分別從信號采集、軟硬件結構、功能實現詳細闡述了各個故障在線監測系統，并分析了對應信號采集、傳輸，數據分析、處理，頻譜圖生成、顯示，信息存儲、查詢等功能的實現途徑。
另外，文中所述的在線監測系統均可以作為普通的數字存儲示波器使用，充分體現了微機應用與Lab VIEW在儀器開發方面的優勢。
參考文獻
第7篇：煙氣在線監測范文
關鍵詞：信息素；蟻群路由算法；無線傳感器網絡；農田數據監測
中圖分類號：TB
文獻標識碼：A
doi：10.19311/ki.1672 3198.2016.22.088
0 引言
我國是農業大國，農業的發展對國民經濟的發展具有重要作用。農業生產依賴于環境因素的影響，因此及時檢測農業生產環境，準確的檢測數據是現代化農業生產的重要研究內容。隨著信息技術的蓬勃發展，無線傳感器網絡技術的引入，為農業生產數據的檢測提供了有效手段。
無線傳感器網絡融合了微電子、嵌入式計算、分布式信息通信及處理等先進技術，在智能家居、環境監測、大型建筑和設備維護等眾多領域中有很高的應用價值。無線傳感器網絡技術應用于農田環境監測中，可以彌補傳統農田中獲取數據難度大、傳輸不及時、資源投入高等缺點。借助無線傳感器網絡，工作人員能夠實時對農田地面信息（光照強度、CO2濃度等）、土壤信息（土壤溫濕度、墑情等）、營養信息（氮、磷、鉀、PH值、離子濃度等）等生長參數進行監控，使設施農田的空間立體化信息監控網絡得以實現。傳感器網絡由傳感器和匯聚節點構成。傳感器節點的能量十分有限，一旦部署，難以再次進行能量的補充。而由于農田面積大、分布不規則等原因，設施農田中無線傳感器網絡的布局需要合理安排，此外還要考慮農田的水塘、土坡、碎石和過度密集植被等區域中無法放置傳感器節點的問題。當無線傳感器網絡中的節點需要將獲取到的感測數據傳送到診斷決策中心時，我們需要考慮如何能夠快速繞過障礙物、高效的尋找到一條最優的路徑實現無線傳感器網絡節點中信息向診斷決策中心傳輸，這一問題已經成為現代設施農田無線傳感器網絡研究領域要解決的重要問題之一。
1 改進的蟻群路由算法
1.1 蟻群算法簡介
蟻群算法ACA（Ant Colony Algorithm）是根據螞蟻群體的智能覓食行為得到的一種仿生優化算法，具有多樣性和正反饋的特點。蟻群移動的路徑主要由兩點之間的信息素和距離決定。螞蟻在經過的路徑上會加強信息素，后面的螞蟻會根據殘留信息素的強弱逐漸找出一條最優路徑，所以蟻群算法在解決無線傳感器網絡的路徑尋找問題中有其優越性。
1.2 改進的蟻群路由算法
基本蟻群路由算法ACR（Ant Colony Routing）解決的是尋找最優路徑問題。在無線傳感器網絡中，傳感器節點造價高昂、節點能量補充困難、信號強度易受障礙物影響。由于基本蟻群路由算法只考慮尋找最優路徑，而沒有考慮傳感器節點的能耗問題，所以這種算法在農田無線傳感器布局中應用會導致多條傳輸路徑向一條路徑上匯聚，這條路徑被稱為“熱路徑”。“熱路徑”不僅會因為傳輸大量的數據包而導致網絡傳輸延遲，而且也會由于路徑上節點耗能過多造成網絡中出現空白區域，此時傳感器網絡中的大多數節點雖然依舊能夠工作，但是網絡已經無法滿足一些必要的需求，甚至最終會造成整個網絡崩潰。改進的蟻群路由算法在基本蟻群路由算法的概率選擇公式中加入了限制參量。一旦一條最優路徑被選中，依靠限制參量該算法可以降低此路徑下一次被選中的幾率，使多條傳輸路徑不在匯聚于一條“熱路徑”上，即使有發生匯聚的現象，也盡量減少“熱路徑”的長度。
1.3 改進的概率選擇公式
1.6 算法實現過程
（1）確定農田中障礙物區域、傳感器節點和診斷決策中心的位置，初始化傳感器節點之間的信息素濃度，限制參量和其他影響參數的默認值，找出每個節點的可通訊節點。
（2）將蟻群放置在需要獲取數據信息的位置。
（3）蟻群中的螞蟻逐個被放出，根據公式（1）搜尋下一跳的節點，直到到達診斷決策中心的位置。當m個螞蟻被全部釋放后，選出優秀路徑，根據公式（4）更新信息素。
（4）重新執行步驟（2）、（3）的過程直到迭代結束。
（5）從優秀路徑中選出一條最優的路徑，利用限制參量降低最優路徑上的信息素濃度。
（6）將蟻群放置在另一個需要獲取信息的位置。重復執行（2）、（3）、（5）的過程，直到將所有需要的信息獲取后結束。
2 仿真實驗
在改進蟻群路由算法中空間距離和障礙物都會對傳輸路徑產生影響，因此，仿真中會參考實際的網絡情況構建一些障礙物，設定一些無法放置傳感器節點的，來模擬實際農田中的一些水池、山坡等的地理位置，這些區域都會對蟻群中螞蟻的通過造成阻礙。為了使網絡的監控數據具有一定的精度和足夠的連通度，傳感器節點的覆蓋采取了確定式的部署方式，在非障礙物的區域都放置了傳感器節點，這些節點既負責信息的監控工作也承擔數據的傳輸工作。當監控區域需要上報感測數據時，區域內的傳感器執行改進蟻群路由算法，找出一條到診斷決策中心的最優路徑。
2.1 仿真模型
利用matlab對算法進行仿真實驗，仿真環境建立在32*32的網格范圍內，每個格子由左至右，從上到下進行編號，編號設定為1號、2號直到1023號、1024號。設置四個需要獲取信息的位置，編號分別是63號、70號、86號、897號，診斷決策中心的編號是1024號：α=1，β=20，θ=0.7。
格子內的傳感器節點只能與其相鄰和對角的節點進行通信，如圖2所示。
節點1的可通信節點是節點2、節點4和節點5。節點2的可通信節點是節點1、節點3、節點4、節點5和節點6。節點5的可通信節點是節點1、節點2、節點3、節點4、節點6、節點7、節點8和節點9。
2.2 仿真效果
黑色區域為障礙物，表示診斷決策中心位置，?表示蟻群路由算法找到的優化路徑。
3 結果比較
仿真結果中可以看出“熱路徑”只集中需要獲取信息的63號和86號的路徑上，所以只對這兩條路徑上的“熱路徑”進行分析和比較。通過比較，基本蟻群路由算法中的“熱路徑”由768號、800號、832號、864號、896號、928號、960號和992號組成，長度是8個單位。改進蟻群路由算法中“熱路徑”由960號和992號組成，長度是2個單位。仿真12次的統計結果如表1。
4 結論
本文針對設施農田無線傳感器網絡的特點，提出了一種改進的蟻群路由算法。通過在概率選擇公式中引入限制參量，降低了蟻群路由算法下最優路徑的信息素濃度，最終避免了多條傳輸路徑的匯聚。仿真結果表明：改進的蟻群路由算法能夠有效的縮短熱路徑的長度，動態優化的選擇無線傳感器信息傳輸路徑。算法增強了設施農田監測網絡的傳輸可靠性，延長了無線傳感器網絡的生存時間。
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第8篇：煙氣在線監測范文
【關鍵詞】MOA；在線監測裝置；ZigBee
Development of the On-line Monitoring system of MOA based on wireless communicating network
MA Dong-ling1 KOU Xin-min1 MAO Zhi-kuan1 XU Dian2
（1.Henan Pinggao Eletric Co.，Ltd，Pingdingshan Henan 467001，China；2.Pingdingshan Quality Supervision and Testing Center，Pingdingshan Henan 467001，China）
【Abstract】Based on analyzing the principle and the method of On-line Monitoring of Metal Oxide Surge Arrester（MOA）， the author designed a MOA monitoring system using ZigBee wireless communicating network. The system uses TMS28335 as the main chip，and ZigBee Communication Network is adopted between the Monitor and the Coordinator. IEC61850 protocol is used between the MOA monitor IED and the background system. The whole system meet the requirements of the Intelligent substation.
【Key words】MOA；On-line Monitoring device；ZigBee
0 引言
金屬氧化物避雷器（MOA）是20世紀70年代初期出現的新型過電壓保護電器。MOA以其優異的非線性、大的通流能力以及更高的運行可靠性逐漸成為電力系統過電壓保護的主要裝置[1]。為減少因MOA老化、受潮等因素造成的電力事故，通常采用MOA監測裝置進行在線監測，來預防因MOA故障而造成的電力事故。
但傳統的做法具有一定的局限性，如在對老站進行智能化改造時，需要電纜布線，必然會破壞現場環境等，因此采用無線通信技術的避雷器在線監測系統將可大大降低現場施工強度。
1 MOA在線監測原理
圖1為MOA閥片在單相小電流下的電路等效模型，它是由一個非線性電阻R與線性電容C并聯而成，設U為設備運行電壓，I為避雷器總泄漏電流，其中IR為阻性電流，IC為容性電流。容性電流分量產生的無功損耗并不會使避雷器閥片發熱，導致避雷器閥片發熱的是阻性分量產生的有功損耗[2]。
圖1 MOA等效電路
MOA在正常運行時，阻性電流分量很小，占泄漏全電流的5%～20%，此時的泄漏電流以容性電流分量為主導。但當避雷器老化、受潮、過電壓時，其泄漏電流在幅值和波形上會有很大變化，研究表明該變化主要是由于阻性電流分量的非線性快速增長造成的，因此監測阻性電流變化才能真正反映出MOA的運行狀態。[3]
目前從全電流中分離出阻性電流的方法比較多，其中基波分析法可排除MOA兩端電壓所含諧波對測量阻性電流基波分量的影響。[4-5]其基本原理是監測裝置采集一定周期內的MOA泄漏電流，經快速傅里葉變換（FFT）算法提取泄露電流中基波電流幅值和相角，同時采集避雷器母線電壓信號，經FFT得到電壓信號的相角，進而得出全電流與電壓之間的相角差，從而得到避雷器的阻性電流。[6]
2 基于無線通信網絡的MOA在線監測系統結構
基于無線通信的MOA在線監測系統由MOA監測裝置、協調器、MOA監測IED及后臺系統組成，如圖2所示。其中MOA監測裝置在協調器和IED的統一調度下完成MOA泄漏電流及PT輸出電壓信號的采集。IED完成阻性電流、容性電流、阻容比等參量的計算處理以及IEC61850協議轉換等功能。
圖2 MOA在線監測系統結構示意圖
3 MOA在線監測系統硬件設計
根據圖2 MOA在線監測系統結構示意圖，該系統的硬件主要包括MOA監視裝置、協調器、避雷器監測IED三部分。
3.1 MOA監測裝置硬件設計
在進行MOA泄露電流采集時，要求無失真地將泄漏電流幅值信號及相位信號引入MOA監測裝置，同時為保證系統絕緣性能不受影響，要求采集裝置與被測系統之間保持有效的電氣隔離，因此系統選用高精度穿芯式零磁通電流互感器對總泄漏電流進行采集。電壓互感器（PT）是將一次側的高電壓轉換為二次側的低電壓的電力設備，通過采集PT輸出電壓信號即可獲知系統電壓的相位信息。由于PT輸出為高電壓信號，無法直接輸入AD采集，且需要高精度采集，因此首先選用無感電阻網絡進行壓流轉換，得到電流信號后，通過零磁通電流互感器采集該電流信號，進一步獲取系統電壓的相位信息。
為保證得到MOA泄露電流精準的幅值和相位信息，采用ADI公司出品的250kSPS、6通道、雙極性16bit同步采樣模數轉換芯片AD7656對傳感器的輸出信號進行高速高精度采集。由于需要對采集到的信號進行FFT變換等數字信號處理計算得到泄漏電流和系統電壓的幅值和相位信息，因此選用TI的DSP芯片TMS28335作為主控制器。
CC2520是針對2.4GHz ISM頻帶的第二代ZigBee RF收發器，該器件可實現最佳的連接性、共存性與優異的鏈路預算，可滿足各種應用對于ZigBee與專有無線系統的要求。因此本監測裝置選用TI的CC2520作為ZigBee無線通信收發芯片，其與TMS28335之間采用SPI通信方式。
為捕捉到避雷器的放電信號，采用電流互感器采集避雷器放電時泄放的電流信號，電流互感器與TMS28335之間采用光耦隔離，并在電流互感器輸出端加壓敏電阻和TVS管保護。由于需要精確記錄避雷器放電時間，因此需要選擇高精度的RTC時鐘芯片，美信公司出品的DS3231時鐘芯片內部集成溫補晶體振蕩器（TCXO）和晶體，其時鐘精度達到±3.5ppm，快速（400kHz）I2C接口，完全滿足記錄避雷器放電時間的要求。
圖3 MOA監測裝置結構框圖
3.2 協調器硬件設計
ZigBee中的協調器是整個網絡的開始，具有網絡的最高權限，是整個網絡的維護者，還可以保持間接尋址用的表格綁定，同時還可以設計安全中心和執行其他動作，保持網絡其他設備的通信。本系統選用TI的CC2538作為協調器的硬件芯片，CC2538是一款針對高性能Zigbee 應用的理想片上系統（SoC）。它包含一個強大的基于ARM Cortex M3的微控制器（MCU）系統，此系統具有高達32K片載RAM和512K片載Flash，這使得它能夠處理具有安全性、包含要求嚴格的應用以及無線下載的復雜網絡堆棧。與德州儀器（TI） 提供的免費使用Z-Stack PRO或Zigbee IP堆棧組合在一起，CC2538提供市面上功能最強大且可靠耐用的Zigbee 解決方案。
3.3 避雷器監測IED
為簡化設計，提高系統可靠性，避雷器監測IED選用成熟的工控機產品，如研華科技推出的UNO-4671無風扇電力專用嵌入式工控機。
4 MOA無線監測系統軟件設計
4.1 MOA監測裝置軟件設計
主程序首先對系統進行初始化，包括系統時鐘、I/O口、嵌套向量中斷控制器、外部中斷、CC2520無線收發模塊等。初始化完畢后，CC2520和TMS28335即進入低功耗休眠模式。
TMS28335的中斷處理主要包括AD采集中斷、CC2520喚醒中斷和雷擊計數中斷等。其中雷擊計數中斷和CC2520喚醒中斷都可以將TMS28335從停機模式喚醒。當CC2520偵聽到有效電磁波時將觸發喚醒中斷，喚醒TMS28335。TMS28335根據協調器發送的指令完成相應操作，如數據采集、數據發送、對時、參數修改等，并通過CC2520向協調器返回監測數據或執行狀態。
4.2 協調器軟件設計
協調器的軟件設計主要是結合TI提供的Zigbee SDK協議棧，完成與各MOA監測裝置（節點）的通信鏈路建立、指令及數據收發，并將各節點上傳的監測數據以RS-485 Modbus通信協議的方式發送給MOA監測IED。
5 結束語
基于無線通信網絡的MOA在線監測系統采用ZigBee無線通信技術和大容量電池或太陽能板供電，使系統結構簡單、施工方便、抗干擾能力強。同時MOA監測裝置與MOA以及變電站電源間沒有任何直接電氣聯系，提高了整個監測系統的安全性和電氣可靠性。
【參考文獻】
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[6]陳孔陽.變電站電氣設備絕緣性能在線監測數據處理算法的研究[D].中南大學，2011.
第9篇：煙氣在線監測范文
關鍵詞：手機檢測；尺寸測量；邊緣檢測；視覺檢測；圖像處理；測量系統
中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2017）08-0188-04
隨著計算機視覺理論基礎的逐漸成熟，機器視覺檢得到了快速的發展，以其自動化、高效、非接觸、精度適中等優點在工業產品檢測得到了廣泛應用。雖然國內的自動化視覺檢測行業仍處于發展階段，但機器視覺檢測應用在各行業中的成功案例已經非常多，大大提升了國內生產效益。
F下，數碼產品發展速度飛快，特別是手機，更新換代的時間十分短，而人們對其需求量龐大，因此在手機生產過程中，對其各部位的尺寸檢測是否符合規格至關重要，也已經有許多科研工作者把機器視覺檢測技術應用于手機尺寸測量上，并取得一定成果。由于在手機的生產過程中，需要測量的部位多，如手機內外殼長寬、按鍵寬度、聽筒寬度、玻璃屏到外殼之間間隙寬度，裝飾邊寬度、手機內殼部件位置度等方面，且要求精度較高，采用人工檢測存在速度慢、精度低、成本高、長時間檢測使檢測人員疲勞造成的誤差等因素，所以采用檢測技術來對手機進行檢測具有極大的優越性。目前，大部分的手機檢測工序仍使用顯微測量器材進行精確測量，但這種傳統的測量方法具有成本高、效率低、局限性大等缺點。針對手機二維尺寸測量，我們開發了相應的機器視覺檢測系統。本文主要針對手機玻璃屏幕與外殼之間間隙、聽筒寬度、裝飾件寬度測量進行了算法的研究、實現及應用，提出了一種基于HSV顏色通道中H與S通道圖像灰度分布特征，自動匹配目標邊緣區域，利用canny算子、輔助線及最小二乘法提取目標邊緣的方法，提高了目標邊緣提取的準確性，從而使測量結果更加精準。系統的精度達到10μm，重復性測試精度達到10μm，操作簡便，可通過調整電腦軟件中的參數設置對不同類型的手機進行測量，也可以應用于其他類似的場合，如平板電腦、mp3等電子產品的尺寸測量，本系統已經在線上使用。
1測量系統技術要求
1）屏幕與外殼間隙為0.15±0.01mm；
2）聽筒寬度為1.2mm±0.01mm；
3j裝飾邊寬度為0.5mm±0.01mm。
被檢測手機及其測量位置分布如圖1所（裝飾邊在手機背面），其中測量尺寸精度要求達到0.01mm，重復性測試精度要求達到0.01mm。
2系統結構
手機尺寸視覺檢測系統由圖像采集、圖像處理、運動控制三大模塊組成。系統首先通過運動控制模塊與圖像采集模塊對待測成品手機進行采圖，后經圖像處理軟件系統進行分析處理，接著根據處理結果判斷產品是否符合規格要求，再進行分揀、分類。系統工作流程圖如圖2。
2.1運動控制模塊
本模塊由運動控制卡、伺服電機和運動軸組成。本系統采用了4軸的固高控制卡GTS-400-PV-PCI-G，通過pc軟件中集成控制卡的驅動程序，把CCD相機、鏡頭及led光源固定在運動軸上。運動控制卡不斷檢測I/O端口控制信號控制伺服電機X、Y、Z方向的運動，把相機移動至測量點位進行圖像采集。
2.2圖像采集模塊
圖像采集模塊是視覺測量系統實現測量的主要模塊，圖像的質量直接影響到整個測量系統功能的實現及精度，屬于視覺測量系統的最前端。當運動軸將相機移動到待測點位時，測量軟件會通過接口發送采集信號給相機。本系統的圖像采集模塊如圖3所示。圖像采集模塊主要分為以下兩部分：
1）工業相機
在工業相機的選取上，我們選用了德國basler的aeA2440-20gc，該相機分辨率為2448*2048，接口為GigE，便于快速傳輸圖像。
2）鏡頭選用的是8mm焦距的定焦鏡頭。
3）可控制光源
在檢測過程中，我們需要提取指定的邊緣對手機尺寸進行測量，因此針對不同點位的圖像采集，需要有對應的打光方案，所以我們選用了OPT的AP1024F-4光源控制器及四個條形光源圍繞在待測手機四周、一個環形光源安置在相機與鏡頭下，把驅動集成在圖像處理軟件中，實現了在不同點位測量中自動切換到對應的打光方案，為圖像處理模塊提供了質量更好的原始圖像。光源具體分布情況如圖3所示。
2.3圖像處理模塊
本系統的圖像處理軟件以vs2012作為開發平臺，結合圖像處理算法對圖像進行分析處理，算法研究過程中通過MATLAB仿真驗證，最終利用C++將所研究算法實現與測量系統中。
3視覺檢測算法分析與實現
視覺尺寸測量中，針對線性尺寸測量，本文采用基于HSV顏色通道中H與S通道圖像的灰度分布特征，自動匹配目標邊緣區域，并利用輔助直線相交的方法提取邊緣特征點位，經過最小二乘篩選并擬合最優目標直線，用于計算尺寸。圖像處理過程如圖4所示。
