烟气在线监测精选(九篇)
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第1篇：烟气在线监测范文
中图分类号：TM764 文献标识码：A 文章编号：1671－7597（2011）1210110－01
国家统计局2009年1～9月电力供给结构数据显示，火电占整个电力供给的80.35%。火力发电过程中会排放出巨量的二氧化硫，二氧化硫是主要的大气污染源，可加速酸雨形成，加重污染。因此，国家环保部通知，要求各火电机组必须安装二氧化硫及烟尘等污染物监测装置，并接受各地督查中心核查。这就需要一套火电厂在线监测系统对各火电机组运行状况、脱硫设备进行实时监测，该系统的运行无疑对国家节能减排具有重大意义。
火电厂的烟气监测参数繁多，涉及的系统设备复杂，若操作不慎易导致发电主机停机等影响电网的重大事故。因此必须建立满足火电厂自身业务需求的烟气在线监测系统。本文设计并实现了一个基于.NET技术架构的在线监测信息系统，该系统应用于火电厂的烟气在线远程监控，也是环保部门进行环境监察的有效工具。
火电厂烟气在线远程监控管理系统通过实时采集火电厂各项烟气数据和脱硫装置的运行数据，分析环保设施的健康水平，实现对烟气排放指标和脱硫装置运行情况的在线远程监控和分析。针对中电投下属约180台火电机组，每台机组考虑100个数据量，主要监控各电厂入口和出口CEMS数据、脱硫主要设备运行状态（包括FGD出入口烟气参数、烟气挡板状态、增压风机、GGH、循环泵运行状态以及其它参数）。
通过本系统的建设，实现对整个集团电厂脱硫装置主要设备的监视和主要参数排量分析，真实掌握各电厂脱硫装置的实时生产信息，加强对电厂的监管力度和分析，同时为集团领导决策提供更有效的依据。
1 系统工作流程
系统按数据采集、数据存储、分析应用（含GIS应用）三个步骤进行工作。首先从火电厂脱硫装置或CEMS获取烟气监测数据，通过网络和接口系统上传，存储到SCADA数据库，完成数据采集工作，从SCADA数据库将数据处理后转储到SQL SERVER数据库，同时建立GIS数据库，完成数据存储工作，在SQL SERVER数据库、GIS数据库以及SCADA提供的实时数据的支持下，实现曲线分析、工艺流程图，运行报警、统计报表、地图导航、污染扩散分析等功能，完成数据分析应用工作。
2 系统网络结构
如图1所示，系统网络结构可划分为电厂无线接入网络，电厂有线接入网络，监控中心局域网，InterNet接入网四个部分。电厂到监控中心之间不采用InterNet，是为了保证电厂监控系统不受干扰。
2.1 电厂无线接入网络电厂到监控中心之间如果无有线专网互联，采用CDMA/GPRS无线网方式实现互联，电厂端安装CDMA无线数传终端，数据通过CDMA/GPRS网络传输到电信信息中心，电信信息中心与烟气监控中心之间以专线连接，为保证安全，中间以防火墙进行隔离。CDMA网络采用TCP/IP协议通信，永久在线，速度在80-120K/S，完全满足本系统连续数据采集传输的要求。
2.2 电厂有线接入网络
电厂到监控中心之间存在有线专网，只需将监控中心接入专网即可，中间以防火墙隔离，数据传输通过有线专网完成。
2.3 监控中心局域网
设计为1000M局域网，配置与无线、有线专网以及InterNet互联的路由器和防火墙，配置两台实时数据采集服务器，供安装监控组态软件、实时/历史数据库和应用数据库，二者互相备份，配置GIS服务器，供安装GIS平台软件，配置域名服务器，提供域名解分析服务，配置防病毒服务器，实现局域网病毒监控，配置Web应用服务器，通过Internet向终端用户烟气在线监控服务的各项功能。配置GIS和SCADA工作站终端，供系统的管理维护。
2.4 InterNet接入网
监控中心局域网与InterNet之间采用专线连接，中间以防火墙隔离，并为Web服务器申请互联网IP地址。
图1 火电厂烟气在线远程监控系统网络结构
3 系统设计与实现中解决的核心问题
3.1 .NET平台上多个独立系统的集成
火电厂远程在线监控系统的特点是需要从多个火电厂采集烟气监控实时数据，进行集中管理，分析应用，是SCADA，GIS，关系数据库技术在.NET平台上的集成应用。SCADA完成远程数据采集和存储，为系统分析提供实时数据源，GIS和AERMOD系统完成基于地图的数据分析展示、污染扩散分析，关系数据库则二次存储SCADA的实时/历史数据，完成更高层次的分析统计。
3.2 便于扩展和维护的系统架构
系统严格按模块化结构设计，使用配置文件、错误日志、提高数据库
设计通用性、减少第三方插件使用等措施，提高系统的可扩展性和可维护性。
3.3 系统的可用性和安全性
系统采用多种性能优化措施提高人机交互性能，缩短响应时间，提高可用性。从软件、硬件多个角度采取措施保证系统数据安全，提高安全性。
3.4 完善的监控及分析功能，较强的实用性
针对脱硫监控和环保督察业务，开发了曲线分析、工艺流程图，实时参数监测、统计报表、专题图、扩散分析等模块，对电力和环保部门都有很大的实用价值。
参考文献：
[1]曾登高，Net系统架构与开发[M].2003.
[2]吴志强，基于.NET架构的人力资源管理信息系统[D].西南交通大学，2005.
[3]王振明等，SCADA（监控与数据采集）软件系统的设计与开发[M].北京：机械工业出版社，2009.
第2篇：烟气在线监测范文
凝汽器是火力发电厂的大型换热设备，其作用是将汽轮机做功后的低温蒸汽凝结为水，以提高热力循环的效率。图1为表面式凝汽器的结构示意图。
凝汽器运行时，冷却水从前水室的下半部分进来，通过冷却水管（换热管）进入后水室，向上折转，再经上半部分冷却水管流向前水室，最后排出。低温蒸汽则由进汽口进来，经过冷却水管之间的缝隙往下流动，向管壁放热后凝结为水。在此工作过程中，由于冷却水质的不洁净，致使铜管内壁积聚了一些不利于传热的固态混合物（称之为污垢）。污垢的存在降低了换热面的传热能力，从而降低了汽轮机效率，因此必须对其进行清洗。如何定量地测定凝汽器的污脏程度，以便为凝汽器的合理清洗提供依据，是许多学者都在探讨的问题。归纳起来，已提出的方法大致有以下几种：
（1）通过测量污垢热阻来判断凝汽器污脏程度。
（2）通过测量凝汽器出口、入口水室之间的水流阻力来判断凝汽器污脏程度。
（3）通过计算传热系数来判断凝汽器污脏程度。
热阻法能较准确地测定凝汽器的污脏程度，但需在换热管上埋设铠装热以检测管壁温度，凝汽器换热管数量众多，在工程上较难实现；水流阻力可反映污垢的数量，但不能体现出污垢的导热性质，用该方法确定凝汽器污脏程度显示不够准确；传热系数体现了凝汽器的换热性能，但目前计算传热系数均采用传统的经验公式，而且未考虑蒸汽中不凝结气体（空气）对传热效果的影响，因而当凝汽器变工况运行时，存在较大误差。
传热端差是反映凝汽器热交换状况的重要性能指标，与传热系数相比，该参数容易测量，能够连续观察其变化而积累数据，因而本文选用它来体现凝汽器的污脏状态。但传热端差除了主要取决于换热面的污脏程度外，还与凝汽器的工况参数如蒸汽流量、冷却水量等密切相关，因此，如何从众多参数中分离出换热面污脏对端差的影响，成为准确测定凝汽器污脏程度的关键。
1 测量原理
传热端差定义为：
δt=ts-two （1）
式中，δt——凝汽器的传热端差
ts——凝汽器压力所对应的饱和蒸汽温度
two——冷却水出口温度
分析换热过程可知，当冷凝器的冷却面积一定时，δt可表示为：
δt=f(Dc,Dw,c,ε，twi) （2）
式中，Dc——蒸汽流量
Dw——冷却水流量
c——凝汽器的污脏系数
ε——蒸汽中不凝结气体（空气）的含量
twi——冷却水入口温度
设凝汽器被彻底清洗后，在某一给定的蒸汽流量Dc、冷却水流量Dw、冷却水入口温度twi、空气含量ε下测得的端差为δtd（δtd可看作清洁状态下该工况对应的端差），改变工况并运行一段时间后测得的端差为δtf，显然，δtd与δtf之间的差值Δδ既有因换热面污脏引起的，也有因工况参数变化而引起的，可表示为：
Δδ=Δδc+Δδg （3）
式中，Δδc——换热面污脏引起的端差变化，称之为污垢端差
Δδg——变工况引起的端差变化，称之为变工况端差定义污脏系数为：
c=(Δδc)/δtd=(Δδ-Δδg)/δtd (4)
由上式可看出，要确定c，需求出Δδg。由于Δδg=f(ΔDs,ΔDw,Δtwi，Δε)描述的是一非常复杂的传热过程，其精确数学模型很难获取，为此本文根据输入、输出测量数据，采用神经网络建立变工况端差模型，实现了凝汽器污脏程度的准确测量。
2 神经网络建模
变工况端差Δδg=f(ΔDs,ΔDw,Δtwi,Δε)可由三层前馈神经网络来逼近，如图2所示。
选择Sigmoid函数作为隐层神经元的激励函数：
式中，a=1.716
b=2/3
以凝汽器在清洁状态下不同工况的试验数据作为训练数据，采用BP算法训练神经网络。学习的目标函数为：
式中，n——样本个数
yi——模型输出
di——期望输出
神经网络的权值修正采用速梯度下降法。神经网络训练好后即可投入应用。根据由神经网络求得的变工况端差及（4）式，即可计算出污脏系数。
3 仪器结构
3.1 硬件设计
在线监测仪以DSP为核心，实时采集各有关参数，计算出污脏系数并作动态显示。其硬件结构如图3所示。
图中，tp为汽气混合物在测量处的温度；p为汽气混合物在测量温度处的压力。空气含量由如下方法求得：
在凝汽器抽气设备的出口处测量汽水混合物的压力，并同是测出汽水混合物的温度，测汽水混合物中的空气含量由下式得出：
ε=(p-ps)/(p-0.378ps) （7）
其中，ps——汽气混合物出口温度所对应的水蒸气饱和压力，可通过查表求得。
DSP选用TMS320F240，其结构为：（1）32位CPU；（2）554字的双口RAM，16K字的FLASH EEPROM；（3）两个10位的A/D转换器；（4）串行通讯接口。该芯片通过串行通讯接口可与控制室主机交换数据。
3.2 软件设计
软件设计采用模块化结构，主要包括：（1）数据采集、处理模块；（2）神经网络计算模块；（3）显示模块；（4）通信模块。
4 试验结果
4.1 神经网络模型的获取
现场试验在湘潭电厂N-3500-2型凝汽器上进行。
在保证凝汽器清洁的情况下，以Dc=135t/h、Dw=9400t/h、twi=15℃、ε=0.015%作为设定工况，获取凝汽器在不同工况下的试验数据来训练神经网络。表1为在凝汽器清洁时部分工况下神经网络的输出与实测数据的比较结果。从比较的结果可以看出，神经网络输出与实测端差基本一致，表明基于神经网络的建模方法能够获得具有较高精度的变工况端差模型。
表1 不同工况下的神经网络模型输出与实测数据的比较结果
蒸汽流量Dc(t/h)冷却水量Dw（t/h）入口水温tsi(℃)空气漏入量ε（%）实测端差
(℃)模型输出端差(℃)误差
(℃)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 污脏程度的在线监测
神经网络模型确定后，即可进行在线监测。为了验证该方法的准确性，在凝汽器的不同位置埋设了16只铠装热偶，以便与热阻法进行比较。试验分为两个部分：
（1）将凝汽器彻底清洗，测取清洗后24小时内的污脏系数变化。
（2）重新投运清洗装置，测取清洗时的污脏系数变化。
试验结果如表2、表3所示。其中，表2为停运清洗装置后，冷凝器的污脏系数变化情况；表3为重新投运清洗装置后，冷凝器的污脏系数变化情况。Dw=9400/h及ε=0.015%在试验过程中保持不变。清洁状态时，在设定工况下测得的端差为δtd=6.1℃。
表2 停运情况装置后冷凝器的污脏系数变化情况
距清洗后时间(h)蒸汽流量Dc(t/h)入口水温twi(℃）出口水温two(℃)蒸汽温度ts(℃)端差δtf(℃)污垢端差Δδ（℃）污脏系数
本文方法 热阻法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 重瓣投运清洗装置后凝汽器的污脏系数变化情况
清洗时间（h）蒸汽流量
Dc(t/h)入口水温twi(℃)出口水温two(℃)蒸汽温度ts（℃）端差δtf(℃)污垢端差Δδc（℃）污脏系数
本文方法 热阻法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：烟气在线监测范文
长期以来，电力变压器一直受到电力部门、专家学者的普遍重视，针对变压器的研究也取得了一定的成果，随着大型变压器制造水平的不断提高，变压器的可靠性也越来越高，同时对电网运行单位的生产效率和经济效益的要求不断提高。在我国电力系统变电设备的定期维修制度是以时间为基础的，定期维修制度不管设备的实际状况如何，到期必修，缺乏对设备的综合分析，往往不是维修过量，就是维修不足。由此造成大量人力和物力的浪费，还降低了供电可靠性。鉴于传统的设备定期维修所暴露出来的问题，即一方面盲目地对多数完好设备定期维修，造成人力物力浪费，而且这种过度维修还可能引入新的故障隐患;另一方面还存在因一些产品性能缺陷包括绝缘缺陷未能得到及时发现检修而发展成为重大故障的可能。因此，人们开始关注变压器状态维修的研究和应用，基于设备实际状态或其预测的试验和维护，即状态维修并认为通过以在线监测为主，离线试验为辅的监测手段的结合，逐步实现由定期维修到状态维修的转变。
二、变压器状态监测与故障诊断系统整体结构
系统以微处理器技术为核心，由数据采集、数据通讯和故障诊断三大模块组成，如下图所示。传感器将采集到的振动、噪音、电压等被动信号经数据采集模块处理后，通过以太网上传到上位机中央监控站，其上的分析软件采用windows事件驱动方式对数据进行读取、存储、分析、做出诊断。
图2.1 系统整体结构
三、变压器状态监测与故障诊断相关技术
电力设备状态监测与故障诊断研究所涉及的学科领域种类繁多，并在不断丰富。各种新技术的使用，为状态监测与故障诊断提供了有力的技术支持，使其功能更加强大，使用更加方便。
(一)传感器技术：作为故障诊断的基础，首先要获取被监测设备的各种状态信息。很多情况下，状态信号如果不是电信号就很难进行分析处理，这就需要采用传感器，把非电信号转换成为电信号以供分析。
(二)数据通讯技术：一般来讲，由于处理器速度和功能的限制，故障诊断都是通过基于PC机开发的软件来实现，这就需要把这种状态信息传送到PC机。传统的通讯手段有RS－232、RS－485，这些通讯方式传输速度慢、通讯距离近、抗干扰能力差，难以满足实时高速的数据通讯要求。近年来，各种现场总线、USB、以太网等通讯技术日益成熟，它们传输速度快、抗干扰能力强，被人们越来越多的应用到数据通讯中。
(三)故障诊断技术：故障诊断技术属于信息技术范畴。其诊断依据是被诊断对象的一切有用的状态信息。没有状态信息，故障诊断就无从谈起。对设备进行自动在线监测，通过传感器来采集信息是获取状态信息的必要手段。传感器采集获得的信息往往是杂乱无章的，其特征不明显、不直观，很难加以判别。故障诊断技术就是对状态信号进行分析处理，做出正确的诊断结论。变压器的状态信号有振动、电压、电流、温度、油中气体含量、局部放电等。变压器状态监测与故障诊断系统就是对这些信号进行加工、变换，提出对诊断有用的敏感征兆。频谱分析、相关分析、传递函数分析、时间序列分析、傅立叶变换等信号处理方法在故障诊断中发挥了巨大的作用。近年来，小波变换理论引起了广大研究人员的兴趣。小波变换是一种新的时频分析方法，它通过一个变尺度滑动窗沿时间轴对信号进行分段截取与分析，小波变换中的滑动窗是随尺度因子而变化的。在高频段具有高的时间分辨率，在低频段具有高的频率分辨率。由于有良好的时频局部化特性，小波变换可以准确地抓住瞬变信号的特征，不仅能对信号中的短时高频成分进行准确定位，也能对信号中的低频变化趋势进行估计。
四、参数辨识在变压器故障诊断中的应用
变压器在正常运行、外部故障和发生励磁涌流时，变压器绕组的匝数和漏磁通所经过磁路均未发生变化，变压器绕组的漏感亦不会发生变化。但变压器绕组发生单相接地故障、各相绕组之间发生相间短路或单相绕组部分线匝之间发生匝间短路时，绕组电流通过的绕组匝数会发生变化，漏感定会发生变化;若绕组中的某一或某一些股发生了断股故障，则该绕组的电阻值会发生明显的变化。
基于以上所述特性，可把变压器绕组的漏感和电阻值是否发生变化作为区分变压器绕组故障和非故障、外部故障、励磁涌流的判据。因此，现在的任务是要辨识出电阻和漏感值。
电阻和漏感值参数的辨识最小二乘辨识应用于变压器绕组参数辨识，就是根据测量得到的一组输入输出量，通过一系列的矩阵运算，最后得出参数的最优解。
以星型接地的双绕组变压器为例，待辨识向量即待求的参数向量为：
取一定数量的电流电压的测量值系列，求得Y和φ，然后利用式(2.1)，即得到估计值θ。
递推最小二乘辨识法应用于变压器绕组参数辨识，就是通过基本最小二乘辨识法得到变压器绕组的各参数后(由n+N个量测系列辨识得到)，通过增加一个新的测量值(第n+N+1)，来改进已有的参数估计，并且通过这个新的量测值来估计出参数的变化情况。
递推最小二乘辨识法的过程实际上就是解式(2.5)的过程。仍以星型接地的双绕组变压器为例。待辨识向量即待求的参数向量仍然为：
就可以得到新的估计值θ。
五、结语
以变压器、发电设备等为内容的电力设备的状态维修维修在我国也有十几年的历史了，并在国内部分企业取得的成功经验。随着电力事业的发展，作为电力系统生产中的重要一环，变压器的安全运行越来越重要。变压器的状态维修已经越来越为人们所重视。
第4篇：烟气在线监测范文
关键词：缺陷检测 机器视觉 BP神经网络 识别分类
中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）04-0000-0
随着计算机技术的不断发展，机器视觉技术也逐渐成熟起来。由于玻璃制品的使用数量是很大的，每天要是人工检测避免不了会出现纰漏，为了提高玻璃制品的检测效率和质量，很多企业都采用机器视觉的玻璃在线检测系统进行检测[1]。
传统的玻璃质量检测方法主要是采取人工在线肉眼监视的方法，人在疲劳的时候就会放松检查的力度，这样就会导致不合格的产品流入市场，为了解决这个问题，引入了机器视觉在线检测系统，这个系统的引入极大的提高了检测的效率和投入市场产品的质量。机器视觉技术就是利用生物宏观视觉功能和技术的科学技术[1]。
本文研究一种基于机器视觉的玻璃缺陷在线检测系统，该系统可以对玻璃缺陷进行高效准确的检测，以确保玻璃制品的品质。
1 机器视觉检验系统
基于机器视觉的玻璃表面缺陷在线检测系统由光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械执行模块等几个部分组成，如图1所示。其工作流程是：首先用CCD摄像机拍摄生产线上运动的玻璃图像，得到模拟的视频信号。然后模拟视频信号再进入图像采集卡，图像采集卡把模拟信号转换成计算机能够处理的数字信号。由前向通道的信号采集部分送来的外部触发信号送入计算机，计算机接收
到此信号后随即向图像采集卡发出命令，图像采集卡截取视频流生成位图图像。计算机对得到的位图进行检测识别，当发现异样位图，也就是检测到不合格物品时，立即发出信号给后向执行机构，采取相应的剔除或其它执行动作。
2 图像的获取与处理
2.1 光源照明系统与图像传感器
系统采用显色性强、发光强、功耗低、散热小、光谱范围及寿命高的LED光作为光源。根据波长越长，光的投射能力越强的特点，为了尽可能的增大透射光线的强度，我们采用红色作为照明光源。采用背面照明，与正面照明相比较，它的优点是能获得高对比度，可得到被测物比较清晰的整体轮廓[2]。常见的图像传感器有 CCD 图像传感器和 CMOS 图像传感器。在像素尺寸一致的情况下，CCD传感器的灵敏度和分辨率都会高于 CMOS 传感器，在应用中为了减少检测的延迟时间我们选用CCD传感器。具体照明方式如图2。
2.2 图像预处理
在获取图像以后需要对图像进行预处理，其目的是将图像中无关的信息消除，将真实有用的信息进行恢复，使有关信息得到增强，以增强图像的可检测性和将数据进行简化，从而为后续的特征提取，缺陷识别与处理提供保证。图像预处理过程如下图3所示。
3 缺陷特征提取及识别分类
玻璃在生产过程中会出现气泡，结石，光畸变等各种缺陷，我们检测的对象就是玻璃制品上的缺陷，在检测过程中，提取他们的位置，面积，灰度等特征参数组成的特征向量，然后将这些可能带有缺陷的玻璃所具有的特征向量与已知的缺陷的特征向量进行比对[3]。这样我们就可以判断缺陷的类型。
第5篇：烟气在线监测范文
随着高压输电工程的迅速发展，输电线路运行的状态与电网之间的联系更为紧密，对其产生的影响也愈加明显。当前通过对输电线路的运行实施在线装置监测，通过监测的数据反映出输电线路是否在安全有序运行，对于日常维护输电线路、对输电装备开展有效评估等方面意义重大。目前输电线路在线装置已经在电网的运行中得到了应用和推广，并且发挥着重要的作用。尤其是输电线路在线监测装置与通信网两者的有效结合，其取得的成就是非常显著的，有数据可以证实：装置在3 000 m范围内的数据平均传输速率为12.1 Mb/s，且数据传输速率均不低于10.8 Mb/s.这两者的有效结合，为实现分散监测主机间的相互关联、监测数据共享及信息整合，形成光纤、北斗、全球定位系统及无线通信方式组合的通信网络相互契合，为快速反馈输电线路实时数据和命令提供了可能。
1 输电线路在线监测装置研制的相关概述
1.1 输电线路在线监测装置的产生
现代电力时代，人们生活和工作已经离不开电力供应，不仅要求及时供电，对供电质量与安全也提出新的要求。由于在日常电网中，输电线路所处的环境差异很大，如何确保输电线路。安全有序的运行，成为衡量我国电网安全可靠运行的重要指标。由于输电线路纵横分布，且布局十分广泛，而自身受环境、气候的影响较大，从而会导致每年有诸多电的事故发生，其主要原因在于输电线路出现问题。以前，对于输电线路的监测主要依靠运行维护人员的周期性巡视，虽然维护人员能够通过观察发现输电线路故障，但由于自身能力有限，无法对其展开及时维修，从而无法从根本上解决输电线路产生的故障问题，也无法降低输电线路因为存在故障隐患而产生的线路事故。因此，输电线路在线监测装置便随着科学技术的发展和进步，被应用到日常的输电线路监测中，通过无线（GSM/GPRS/CDMA）传输方式，对输电线路周围环境、具体的施工情况和杆塔倾斜等参数进行实时监测，有效的提供了输电线路异常状况的预警，对于提高输电线路安全经济运行起到了保驾护航的作用，同时也提升了电路运输技术的管理水平，为输电线路的状态检修工作带来了便利。
1.2 输电线路监测装置的系统构成
面对高压输电线路在日常生活中遇到的森林树木成长对线路的威胁、积雪无法巡线的威胁、塔基挖沙的威胁、塔基被盗等一系列威胁，输电线路在线监测装置主要是为了应对这些威胁而设计的。输电线路在线监测装置是紧紧依托于无线3G-EVDO、CDMA1X、GPRS和EDGE的数据通道为传输阶段，从而实现对高压输变电线路/塔基情况进行在线实时监测。输电线路在线监测装置主要由终端部分和监控管理中心两大部分构成，终端设备包括一个防水、防尘、防电磁干扰、满足IP65防护等级的机箱、太阳能供电板，一体化智能匀速球等装置组成。而监控中心则包括图像监控服务器和图像监护客户端两部分构成。
1.3 输电线路监测装置的主要功能
输电线路监测装置的功能比较强大，它有效的对输电线路的日常安全运行进行有效监测，来更好地确保我国电网的整体运行情况，它的主要功能体现在：（1）它具备远程视频搜集、处理和传输功能：视频监控装置能定时或按远程指令采集工程现场视频信号，经压缩编码等视频信号处理后，通过无线网络传输给监控管理站；（2）它还具备对摄影机及云台的可控加热功能：对摄影机外壳具有自动控制和远程控制加热功能；（3）它同时也对电源具有远程控制的功能，可以实现在预设的条件或者是接受远程指令的情况下，启动或者关闭装置前端的供电电源；（4）它还具备远程设置视频采集时间间隔功能、具备断线自动连接功能、电源管理功能等其他功能。
2 输电线路在线监测装置通信组网应用
随着光纤通信技术的发展，基于电力专网的EPON/工业以太网交换机技术/WIFI技术也逐渐成为输电线路状态监测系统的重要数据通信方式。装置在3 000 m范围内的数据平均传输速率为12.1 Mb/s，且数据传输速率均不低于10.8 Mb/s.这两者的有效结合，为实现分散监测主机间的相互关联、监测数据共享及信息整合，形成光纤、北斗、全球定位系统及无线通信方式组合的通信网络相互契合[1]，该文在输电线路在线监测装置研制形成的基础之上，通过对示范线路进行实地调研和考察，并结合自身工作经验，选取精确的监测点和中继点，对其输电线路在线监测装置通信组网的实际应用成效进行研究。
在输电线路在线监测系统装置中，通信组网的应用需要先进的科学技术作为重要依托，也是组成输电线路在线监测装置系统中必不可少的部分。在输电线路在线监测装置中渗入通信组网技术，在很大程度上提高了监测装置对输电线路监测的精确度和广泛度，使其更好地确保我国输电线路安全、降低输电线路出现安全事故的发生率起到重要的促进作用。
在我们日常的输电线路监测装置中，已经逐步应用到了通信组网络技术，而且多数采用的是光纤通信技术，相比较其他通信技术，光纤技术在我国基本上趋于成熟，并在日常输电电路在线监测装置中发挥着自己不可替代的作用。光纤通信技术目前已经摆脱了其他自然因素，如气候、温度、地理环境等因素对它的干扰和限制，而已经逐渐从主干网络的数据传输环节向接入环节迈进；同时，作为以太网技术的关键特征技术，分组交换技术也在从局域网向城域网甚至是广域网的方面进行延伸，这就在一定程度上拓展了输电线路监测系统装置对于我国输电线路在更宽、更广的领域实现有效检测，对传输电路中出现的故障问题能够及时的向电力监督管理部门发出警报，而且传播速度已经得到了人们的高度认可，其有具体数据可以证实：输电线路监测装置在3 000 m范围内利用光纤通网技术，其对监测数据的平均传输速率为12.1 Mb/s，且数据传输速率均不低于10.8 Mb/s[2]。这就能够实现分散监测主机间的相互关联、监测数据共享及信息整合，形成光纤、北斗、全球定位系统及无线通信方式组合的通信网络相互契合，有效的确保了我国线路在线装置在日常生活中对输电线路的有效监测。或者即使有输电线路出了问题，监测装置会借助先进的通信组网技术将有效信息传递给电力管理部门，及时采取有效措施排除输电线路出现的安全隐患问题，从根本上确保了我国电网安全有效的日常运行。
第6篇：烟气在线监测范文
近年来，随着我国电网规模的不断扩大和电力体制改革的不断深入，新拓展的电力厂站配置都体现了电压等级的提高，网络规模的扩大，自动化程度的加强等特点。为了实现电力供应的可靠性，满足人们越来越高的用电质量要求，需加强对电气设备的实时监测，以保证电气系统设备的运行质量，提高电厂的市场竞争能力[1]。
电力网络的不断扩展给设备的日常监测和维护带来了挑战，针对此问题我国提出了部分电力设备要逐步实现无人值守，以技术升级换取人力精简，这就需要一套行之有效的电力设备在线监测系统。
虚拟仪器是在传统计算机平台之上配备专用的硬件装置及自行开发的软件系统来实现一定功能的专用仪器。虚拟仪器凭借其针对性强、连接方便、扩展开放、配置灵活、开放实用、性价比高等特点，已广泛应用在电力设备的在线监测系统当中。
本文从电力设备的局部放电、过电压、外绝缘泄漏电流三方面着手，分别设计对应的基于虚拟仪器的在线监测系统，用于实现这三方面故障的实时在线监测，有效提高电气设备运行质量。
1 局部放电在线监测系统
1.1 局部放电在线监测综述[2]
未贯穿导体的绝缘体局部区域发生放电现象称为局部放电。在大型高压电力设备运行过程中，复杂的电、磁、热作用和设备损耗将导致其中的绝缘体出现薄弱部位产生局部放电，久而久之会导致绝缘击穿。对局部放电进行监测可有效评估绝缘质量，及时发现薄弱环节并作出对应处理措施。
结合现有同类检测系统，本文提出一种基于超声法和虚拟仪器的局部放电在线实时监测系统，实现相关故障的诊断。
1.2 局部放电信号采集方法
高压电气设备危险点的局部放电呈周期性，并同时产生光、声波等，本节采用非电测法中的超声波法，选用灵敏度高、响应性好、性价比高的VS150-RI型声发射传感器。该方法可以在屏蔽电磁干扰的情况下对处在超声频段的放电信号进行实时分析，定位检测。
1.3 系统硬件结构
本系统采用德国华伦公司生产的VS150-RI声发射传感器，美国PAC公司生产的PCI-DSP-4数据采集卡，并配置数据库监测系统平台。
1.4 系统软件结构
本系统的软件部分由LabVIEW，SQL共同编制来实现。主要用于控制程控放大器、多路开关、电源，并对放电信号进行处理分析，最后在后处理中得出所需要的数据和图表。
1.5 系统功能实现
监测系统通过VS150-RI声发射传感器采集接收局部放电超声信号，信号经转换并传输至分析处理环节，结合HMI收到的用户配置和策略对放电情况给出对策并传达给设备执行，每次的监测情况可通过数据库存储以作参照分析只用。
本系统采用LabVIEW中的LabSQL实现数据库访问，通过在操作系统中的创建数据源名（DSN），将其作为枢纽完成LabSQL与数据库间的连接；利用LabVIEW中基于FFT的频谱计算实现对局部放电信号的频谱分析，根据得到的频谱图中放电超声信号的幅值及主频判定其对电气设备运行的影响。
2 过电压在线监测系统
2.1 过电压在线监测综述
电力系统运行中，电气设备电压高于额定工作电压的现象称为过电压，根据产生的原因分为两类：内部（包括因操作、工频、谐振引起的）过电压；外部（包括大气、雷电引起的）过电压。
2.2 过电压类型及其信号采集
电力系统中常用的获取信号的方法包括以下3种：
1）电压互感器法采用电磁式电压互感器为核心设备，但因其工作频率、磁导率、分布电容等方面问题的影响，容易导致过电压信号失真，因此，一般情况下不采取此方法；2）电流传感器方法以电流传感器为核心设备，该方法适用幅值大、变化快的脉冲电流测量，但不可兼有工频和脉冲的环境中使用。将其与电压互感器联用可以弥补频带不足，但不能用于雷电过电压测量；3）阻容分压器方法以专用分压器为核心设备，该方法简便易行、测量精度高，但实际操作中需考虑分压器、测量设备、测量人员的安全。
2.3 过电压信号测量原理
本文采用分压器进行过电压信号采集，其系统原理同如图1所示。
2.4 系统硬件结构
硬件部分按照功能分为几个模块，具体情况如表1所示。
2.5 系统软件结构
本系统的过电压采集存储程序软件采用LabVIEW平台编写，其目标功能中数据采集部分主要完成对数据采集卡的设置，采集软件根据设定参数进行数据采集。并送到数字滤波和数据压缩软件进行处理。
3 外绝缘泄露电流在线监测系统
变电站外绝缘的污秽网络是影响其安全运行的重要环节，通过变电站电力设备外绝缘泄漏电流的在线监测可及时发现故障并作出应对，从而保证变电站设备的安全稳定运行。
3.1 系统硬件结构
电力设备外绝缘表面泄漏电流是非常微弱（为μA级），须在普通电流传感器上设置放大电路，以提高被测信号的信噪比并降低外界干扰，从而实现传感器对微弱的信号的采集。
前置信号调理单元设置中，由于所需监测的设备多，因此采用多路选择开关以降低成本；因泄漏电流幅值大，所以采用可变增益的放大电路；因监测现场干扰信号多，所以采用低通滤波来防止外界干扰；因需电流传输以抗干扰，所以采用电压/电流转换电路；另外要实现整个信号调理单元的屏蔽，以防止电磁干扰。
本系统采用美国PAC公司生产的PCI-DSP-16数据采集卡，利用其配套软件可实现数据采集、控制、分析、处理等功能。
3.2 系统软件结构
本系统的软件部分由Lab VIEW，SQL Server 2000共同编制来实现。主要用于实现监测、查询、远程访问等功能，最后在后处理中得出所需要的数据和图表。
本系统采用Lab VIEW中的Lab SQL实现数据库访问，通过在操作系统中创建数据源 (OBDC)，将其作为枢纽完成Lab VIEW与SQL Server的连接。
4 结论
本文从电力设备的局部放电、过电压、外绝缘泄露电流三个方面的故障监测入手，分别从信号采集、软硬件结构、功能实现详细阐述了各个故障在线监测系统，并分析了对应信号采集、传输，数据分析、处理，频谱图生成、显示，信息存储、查询等功能的实现途径。
另外，文中所述的在线监测系统均可以作为普通的数字存储示波器使用，充分体现了微机应用与Lab VIEW在仪器开发方面的优势。
参考文献
第7篇：烟气在线监测范文
关键词：信息素；蚁群路由算法；无线传感器网络；农田数据监测
中图分类号：TB
文献标识码：A
doi：10.19311/ki.1672 3198.2016.22.088
0 引言
我国是农业大国，农业的发展对国民经济的发展具有重要作用。农业生产依赖于环境因素的影响，因此及时检测农业生产环境，准确的检测数据是现代化农业生产的重要研究内容。随着信息技术的蓬勃发展，无线传感器网络技术的引入，为农业生产数据的检测提供了有效手段。
无线传感器网络融合了微电子、嵌入式计算、分布式信息通信及处理等先进技术，在智能家居、环境监测、大型建筑和设备维护等众多领域中有很高的应用价值。无线传感器网络技术应用于农田环境监测中，可以弥补传统农田中获取数据难度大、传输不及时、资源投入高等缺点。借助无线传感器网络，工作人员能够实时对农田地面信息（光照强度、CO2浓度等）、土壤信息（土壤温湿度、墒情等）、营养信息（氮、磷、钾、PH值、离子浓度等）等生长参数进行监控，使设施农田的空间立体化信息监控网络得以实现。传感器网络由传感器和汇聚节点构成。传感器节点的能量十分有限，一旦部署，难以再次进行能量的补充。而由于农田面积大、分布不规则等原因，设施农田中无线传感器网络的布局需要合理安排，此外还要考虑农田的水塘、土坡、碎石和过度密集植被等区域中无法放置传感器节点的问题。当无线传感器网络中的节点需要将获取到的感测数据传送到诊断决策中心时，我们需要考虑如何能够快速绕过障碍物、高效的寻找到一条最优的路径实现无线传感器网络节点中信息向诊断决策中心传输，这一问题已经成为现代设施农田无线传感器网络研究领域要解决的重要问题之一。
1 改进的蚁群路由算法
1.1 蚁群算法简介
蚁群算法ACA（Ant Colony Algorithm）是根据蚂蚁群体的智能觅食行为得到的一种仿生优化算法，具有多样性和正反馈的特点。蚁群移动的路径主要由两点之间的信息素和距离决定。蚂蚁在经过的路径上会加强信息素，后面的蚂蚁会根据残留信息素的强弱逐渐找出一条最优路径，所以蚁群算法在解决无线传感器网络的路径寻找问题中有其优越性。
1.2 改进的蚁群路由算法
基本蚁群路由算法ACR（Ant Colony Routing）解决的是寻找最优路径问题。在无线传感器网络中，传感器节点造价高昂、节点能量补充困难、信号强度易受障碍物影响。由于基本蚁群路由算法只考虑寻找最优路径，而没有考虑传感器节点的能耗问题，所以这种算法在农田无线传感器布局中应用会导致多条传输路径向一条路径上汇聚，这条路径被称为“热路径”。“热路径”不仅会因为传输大量的数据包而导致网络传输延迟，而且也会由于路径上节点耗能过多造成网络中出现空白区域，此时传感器网络中的大多数节点虽然依旧能够工作，但是网络已经无法满足一些必要的需求，甚至最终会造成整个网络崩溃。改进的蚁群路由算法在基本蚁群路由算法的概率选择公式中加入了限制参量。一旦一条最优路径被选中，依靠限制参量该算法可以降低此路径下一次被选中的几率，使多条传输路径不在汇聚于一条“热路径”上，即使有发生汇聚的现象，也尽量减少“热路径”的长度。
1.3 改进的概率选择公式
1.6 算法实现过程
（1）确定农田中障碍物区域、传感器节点和诊断决策中心的位置，初始化传感器节点之间的信息素浓度，限制参量和其他影响参数的默认值，找出每个节点的可通讯节点。
（2）将蚁群放置在需要获取数据信息的位置。
（3）蚁群中的蚂蚁逐个被放出，根据公式（1）搜寻下一跳的节点，直到到达诊断决策中心的位置。当m个蚂蚁被全部释放后，选出优秀路径，根据公式（4）更新信息素。
（4）重新执行步骤（2）、（3）的过程直到迭代结束。
（5）从优秀路径中选出一条最优的路径，利用限制参量降低最优路径上的信息素浓度。
（6）将蚁群放置在另一个需要获取信息的位置。重复执行（2）、（3）、（5）的过程，直到将所有需要的信息获取后结束。
2 仿真实验
在改进蚁群路由算法中空间距离和障碍物都会对传输路径产生影响，因此，仿真中会参考实际的网络情况构建一些障碍物，设定一些无法放置传感器节点的，来模拟实际农田中的一些水池、山坡等的地理位置，这些区域都会对蚁群中蚂蚁的通过造成阻碍。为了使网络的监控数据具有一定的精度和足够的连通度，传感器节点的覆盖采取了确定式的部署方式，在非障碍物的区域都放置了传感器节点，这些节点既负责信息的监控工作也承担数据的传输工作。当监控区域需要上报感测数据时，区域内的传感器执行改进蚁群路由算法，找出一条到诊断决策中心的最优路径。
2.1 仿真模型
利用matlab对算法进行仿真实验，仿真环境建立在32*32的网格范围内，每个格子由左至右，从上到下进行编号，编号设定为1号、2号直到1023号、1024号。设置四个需要获取信息的位置，编号分别是63号、70号、86号、897号，诊断决策中心的编号是1024号：α=1，β=20，θ=0.7。
格子内的传感器节点只能与其相邻和对角的节点进行通信，如图2所示。
节点1的可通信节点是节点2、节点4和节点5。节点2的可通信节点是节点1、节点3、节点4、节点5和节点6。节点5的可通信节点是节点1、节点2、节点3、节点4、节点6、节点7、节点8和节点9。
2.2 仿真效果
黑色区域为障碍物，表示诊断决策中心位置，・表示蚁群路由算法找到的优化路径。
3 结果比较
仿真结果中可以看出“热路径”只集中需要获取信息的63号和86号的路径上，所以只对这两条路径上的“热路径”进行分析和比较。通过比较，基本蚁群路由算法中的“热路径”由768号、800号、832号、864号、896号、928号、960号和992号组成，长度是8个单位。改进蚁群路由算法中“热路径”由960号和992号组成，长度是2个单位。仿真12次的统计结果如表1。
4 结论
本文针对设施农田无线传感器网络的特点，提出了一种改进的蚁群路由算法。通过在概率选择公式中引入限制参量，降低了蚁群路由算法下最优路径的信息素浓度，最终避免了多条传输路径的汇聚。仿真结果表明：改进的蚁群路由算法能够有效的缩短热路径的长度，动态优化的选择无线传感器信息传输路径。算法增强了设施农田监测网络的传输可靠性，延长了无线传感器网络的生存时间。
参考文献
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第8篇：烟气在线监测范文
【关键词】MOA；在线监测装置；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
金属氧化物避雷器（MOA）是20世纪70年代初期出现的新型过电压保护电器。MOA以其优异的非线性、大的通流能力以及更高的运行可靠性逐渐成为电力系统过电压保护的主要装置[1]。为减少因MOA老化、受潮等因素造成的电力事故，通常采用MOA监测装置进行在线监测，来预防因MOA故障而造成的电力事故。
但传统的做法具有一定的局限性，如在对老站进行智能化改造时，需要电缆布线，必然会破坏现场环境等，因此采用无线通信技术的避雷器在线监测系统将可大大降低现场施工强度。
1 MOA在线监测原理
图1为MOA阀片在单相小电流下的电路等效模型，它是由一个非线性电阻R与线性电容C并联而成，设U为设备运行电压，I为避雷器总泄漏电流，其中IR为阻性电流，IC为容性电流。容性电流分量产生的无功损耗并不会使避雷器阀片发热，导致避雷器阀片发热的是阻性分量产生的有功损耗[2]。
图1 MOA等效电路
MOA在正常运行时，阻性电流分量很小，占泄漏全电流的5%～20%，此时的泄漏电流以容性电流分量为主导。但当避雷器老化、受潮、过电压时，其泄漏电流在幅值和波形上会有很大变化，研究表明该变化主要是由于阻性电流分量的非线性快速增长造成的，因此监测阻性电流变化才能真正反映出MOA的运行状态。[3]
目前从全电流中分离出阻性电流的方法比较多，其中基波分析法可排除MOA两端电压所含谐波对测量阻性电流基波分量的影响。[4-5]其基本原理是监测装置采集一定周期内的MOA泄漏电流，经快速傅里叶变换（FFT）算法提取泄露电流中基波电流幅值和相角，同时采集避雷器母线电压信号，经FFT得到电压信号的相角，进而得出全电流与电压之间的相角差，从而得到避雷器的阻性电流。[6]
2 基于无线通信网络的MOA在线监测系统结构
基于无线通信的MOA在线监测系统由MOA监测装置、协调器、MOA监测IED及后台系统组成，如图2所示。其中MOA监测装置在协调器和IED的统一调度下完成MOA泄漏电流及PT输出电压信号的采集。IED完成阻性电流、容性电流、阻容比等参量的计算处理以及IEC61850协议转换等功能。
图2 MOA在线监测系统结构示意图
3 MOA在线监测系统硬件设计
根据图2 MOA在线监测系统结构示意图，该系统的硬件主要包括MOA监视装置、协调器、避雷器监测IED三部分。
3.1 MOA监测装置硬件设计
在进行MOA泄露电流采集时，要求无失真地将泄漏电流幅值信号及相位信号引入MOA监测装置，同时为保证系统绝缘性能不受影响，要求采集装置与被测系统之间保持有效的电气隔离，因此系统选用高精度穿芯式零磁通电流互感器对总泄漏电流进行采集。电压互感器（PT）是将一次侧的高电压转换为二次侧的低电压的电力设备，通过采集PT输出电压信号即可获知系统电压的相位信息。由于PT输出为高电压信号，无法直接输入AD采集，且需要高精度采集，因此首先选用无感电阻网络进行压流转换，得到电流信号后，通过零磁通电流互感器采集该电流信号，进一步获取系统电压的相位信息。
为保证得到MOA泄露电流精准的幅值和相位信息，采用ADI公司出品的250kSPS、6通道、双极性16bit同步采样模数转换芯片AD7656对传感器的输出信号进行高速高精度采集。由于需要对采集到的信号进行FFT变换等数字信号处理计算得到泄漏电流和系统电压的幅值和相位信息，因此选用TI的DSP芯片TMS28335作为主控制器。
CC2520是针对2.4GHz ISM频带的第二代ZigBee RF收发器，该器件可实现最佳的连接性、共存性与优异的链路预算，可满足各种应用对于ZigBee与专有无线系统的要求。因此本监测装置选用TI的CC2520作为ZigBee无线通信收发芯片，其与TMS28335之间采用SPI通信方式。
为捕捉到避雷器的放电信号，采用电流互感器采集避雷器放电时泄放的电流信号，电流互感器与TMS28335之间采用光耦隔离，并在电流互感器输出端加压敏电阻和TVS管保护。由于需要精确记录避雷器放电时间，因此需要选择高精度的RTC时钟芯片，美信公司出品的DS3231时钟芯片内部集成温补晶体振荡器（TCXO）和晶体，其时钟精度达到±3.5ppm，快速（400kHz）I2C接口，完全满足记录避雷器放电时间的要求。
图3 MOA监测装置结构框图
3.2 协调器硬件设计
ZigBee中的协调器是整个网络的开始，具有网络的最高权限，是整个网络的维护者，还可以保持间接寻址用的表格绑定，同时还可以设计安全中心和执行其他动作，保持网络其他设备的通信。本系统选用TI的CC2538作为协调器的硬件芯片，CC2538是一款针对高性能Zigbee 应用的理想片上系统（SoC）。它包含一个强大的基于ARM Cortex M3的微控制器（MCU）系统，此系统具有高达32K片载RAM和512K片载Flash，这使得它能够处理具有安全性、包含要求严格的应用以及无线下载的复杂网络堆栈。与德州仪器（TI） 提供的免费使用Z-Stack PRO或Zigbee IP堆栈组合在一起，CC2538提供市面上功能最强大且可靠耐用的Zigbee 解决方案。
3.3 避雷器监测IED
为简化设计，提高系统可靠性，避雷器监测IED选用成熟的工控机产品，如研华科技推出的UNO-4671无风扇电力专用嵌入式工控机。
4 MOA无线监测系统软件设计
4.1 MOA监测装置软件设计
主程序首先对系统进行初始化，包括系统时钟、I/O口、嵌套向量中断控制器、外部中断、CC2520无线收发模块等。初始化完毕后，CC2520和TMS28335即进入低功耗休眠模式。
TMS28335的中断处理主要包括AD采集中断、CC2520唤醒中断和雷击计数中断等。其中雷击计数中断和CC2520唤醒中断都可以将TMS28335从停机模式唤醒。当CC2520侦听到有效电磁波时将触发唤醒中断，唤醒TMS28335。TMS28335根据协调器发送的指令完成相应操作，如数据采集、数据发送、对时、参数修改等，并通过CC2520向协调器返回监测数据或执行状态。
4.2 协调器软件设计
协调器的软件设计主要是结合TI提供的Zigbee SDK协议栈，完成与各MOA监测装置（节点）的通信链路建立、指令及数据收发，并将各节点上传的监测数据以RS-485 Modbus通信协议的方式发送给MOA监测IED。
5 结束语
基于无线通信网络的MOA在线监测系统采用ZigBee无线通信技术和大容量电池或太阳能板供电，使系统结构简单、施工方便、抗干扰能力强。同时MOA监测装置与MOA以及变电站电源间没有任何直接电气联系，提高了整个监测系统的安全性和电气可靠性。
【参考文献】
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第9篇：烟气在线监测范文
关键词：手机检测；尺寸测量；边缘检测；视觉检测；图像处理；测量系统
中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）08-0188-04
随着计算机视觉理论基础的逐渐成熟，机器视觉检得到了快速的发展，以其自动化、高效、非接触、精度适中等优点在工业产品检测得到了广泛应用。虽然国内的自动化视觉检测行业仍处于发展阶段，但机器视觉检测应用在各行业中的成功案例已经非常多，大大提升了国内生产效益。
F下，数码产品发展速度飞快，特别是手机，更新换代的时间十分短，而人们对其需求量庞大，因此在手机生产过程中，对其各部位的尺寸检测是否符合规格至关重要，也已经有许多科研工作者把机器视觉检测技术应用于手机尺寸测量上，并取得一定成果。由于在手机的生产过程中，需要测量的部位多，如手机内外壳长宽、按键宽度、听筒宽度、玻璃屏到外壳之间间隙宽度，装饰边宽度、手机内壳部件位置度等方面，且要求精度较高，采用人工检测存在速度慢、精度低、成本高、长时间检测使检测人员疲劳造成的误差等因素，所以采用检测技术来对手机进行检测具有极大的优越性。目前，大部分的手机检测工序仍使用显微测量器材进行精确测量，但这种传统的测量方法具有成本高、效率低、局限性大等缺点。针对手机二维尺寸测量，我们开发了相应的机器视觉检测系统。本文主要针对手机玻璃屏幕与外壳之间间隙、听筒宽度、装饰件宽度测量进行了算法的研究、实现及应用，提出了一种基于HSV颜色通道中H与S通道图像灰度分布特征，自动匹配目标边缘区域，利用canny算子、辅助线及最小二乘法提取目标边缘的方法，提高了目标边缘提取的准确性，从而使测量结果更加精准。系统的精度达到10μm，重复性测试精度达到10μm，操作简便，可通过调整电脑软件中的参数设置对不同类型的手机进行测量，也可以应用于其他类似的场合，如平板电脑、mp3等电子产品的尺寸测量，本系统已经在线上使用。
1测量系统技术要求
1）屏幕与外壳间隙为0.15±0.01mm；
2）听筒宽度为1.2mm±0.01mm；
3j装饰边宽度为0.5mm±0.01mm。
被检测手机及其测量位置分布如图1所（装饰边在手机背面），其中测量尺寸精度要求达到0.01mm，重复性测试精度要求达到0.01mm。
2系统结构
手机尺寸视觉检测系统由图像采集、图像处理、运动控制三大模块组成。系统首先通过运动控制模块与图像采集模块对待测成品手机进行采图，后经图像处理软件系统进行分析处理，接着根据处理结果判断产品是否符合规格要求，再进行分拣、分类。系统工作流程图如图2。
2.1运动控制模块
本模块由运动控制卡、伺服电机和运动轴组成。本系统采用了4轴的固高控制卡GTS-400-PV-PCI-G，通过pc软件中集成控制卡的驱动程序，把CCD相机、镜头及led光源固定在运动轴上。运动控制卡不断检测I/O端口控制信号控制伺服电机X、Y、Z方向的运动，把相机移动至测量点位进行图像采集。
2.2图像采集模块
图像采集模块是视觉测量系统实现测量的主要模块，图像的质量直接影响到整个测量系统功能的实现及精度，属于视觉测量系统的最前端。当运动轴将相机移动到待测点位时，测量软件会通过接口发送采集信号给相机。本系统的图像采集模块如图3所示。图像采集模块主要分为以下两部分：
1）工业相机
在工业相机的选取上，我们选用了德国basler的aeA2440-20gc，该相机分辨率为2448*2048，接口为GigE，便于快速传输图像。
2）镜头选用的是8mm焦距的定焦镜头。
3）可控制光源
在检测过程中，我们需要提取指定的边缘对手机尺寸进行测量，因此针对不同点位的图像采集，需要有对应的打光方案，所以我们选用了OPT的AP1024F-4光源控制器及四个条形光源围绕在待测手机四周、一个环形光源安置在相机与镜头下，把驱动集成在图像处理软件中，实现了在不同点位测量中自动切换到对应的打光方案，为图像处理模块提供了质量更好的原始图像。光源具体分布情况如图3所示。
2.3图像处理模块
本系统的图像处理软件以vs2012作为开发平台，结合图像处理算法对图像进行分析处理，算法研究过程中通过MATLAB仿真验证，最终利用C++将所研究算法实现与测量系统中。
3视觉检测算法分析与实现
视觉尺寸测量中，针对线性尺寸测量，本文采用基于HSV颜色通道中H与S通道图像的灰度分布特征，自动匹配目标边缘区域，并利用辅助直线相交的方法提取边缘特征点位，经过最小二乘筛选并拟合最优目标直线，用于计算尺寸。图像处理过程如图4所示。
