蘆竹茂+王天正+俞華+馬麗強(qiáng)+劉永鑫

摘 要： 設(shè)計(jì)基于紅外圖像分析的電力設(shè)備熱故障檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)由圖像采集模塊和圖像檢測模塊組成。根據(jù)目標(biāo)設(shè)備的形狀特征識別熱圖像中的電力設(shè)備，計(jì)算設(shè)備區(qū)域內(nèi)的最高溫度值，并對各種影響因素進(jìn)行修正后做出診斷，取得了令人滿意的結(jié)果。在與主動(dòng)式傳感器的電力設(shè)備熱故障檢測法的對比試驗(yàn)中，證明提出的基于紅外圖像分析的電力設(shè)備熱故障檢測方法在對電力設(shè)備熱故障區(qū)域進(jìn)行檢測時(shí)是準(zhǔn)確、有效的。

關(guān)鍵詞： 輸變電設(shè)備； 在線監(jiān)測； 狀態(tài)診斷； 熱故障檢測

中圖分類號： TN219?34 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）11?0123?04

Research on electrical equipment thermal fault detection technology

based on infrared image analysis

LU Zhumao， WANG Tianzheng， YU Hua， MA Liqiang， LIU Yongxin

（Electric Power Research Institute， State Grid Shanxi Electric Power Company， Taiyuan 030001， China）

Abstract： The electrical equipment thermal fault detection system based on infrared image analysis was designed， which is composed of the image acquisition module and image detection module. The electric equipment in thermal image is recognized according to the shape feature of the target equipment. The maximum temperature in the equipment area is calculated. The various influence factors are corrected for diagnosis， which has obtained the satisfactory result. The comparative test of the proposed method with the electrical equipment thermal fault detection method of active sensor of thermal power equipment fault detection method was performed. It is proved that the electrical equipment thermal fault detection method based on infrared image analysis is accurate and effective to detect the thermal fault area of electrical equipment.

Keywords： power transmission equipment； online monitoring； condition diagnosis； thermal fault detection

0 引 言

為了確保龐大數(shù)量的電力設(shè)備能夠正?？煽康剡\(yùn)行，必須對這些設(shè)備進(jìn)行定期和經(jīng)常性的檢查和故障診斷。然而傳統(tǒng)的檢查方法必須對設(shè)備停運(yùn)，隨著設(shè)備數(shù)量的不斷增多，線路需要停運(yùn)的次數(shù)也越來越多，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。

隨著技術(shù)的發(fā)展，紅外圖像識別技術(shù)開始應(yīng)用于電力設(shè)備的過熱故障監(jiān)測中。紅外熱成像設(shè)備用于電力設(shè)備故障檢測具有靈敏度高、可進(jìn)行計(jì)算分析、檢測效率高等特點(diǎn)，其最大優(yōu)點(diǎn)在于可以對電力設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)在線狀態(tài)檢測和熱故障診斷，因此近年來在國內(nèi)外得到了非常廣泛的應(yīng)用。

1 基于紅外圖像分析的電力設(shè)備熱故障檢測技術(shù)

1.1 系統(tǒng)架構(gòu)

本文充分利用紅外圖像分析技術(shù)，設(shè)計(jì)了基于紅外圖像分析的電力設(shè)備熱故障檢測系統(tǒng)，這一系統(tǒng)主要包括兩大模塊：一是圖像采集模塊，負(fù)責(zé)電力設(shè)備紅外圖像的采集；二是圖像檢測模塊，負(fù)責(zé)依據(jù)紅外圖像進(jìn)行電力設(shè)備溫度參數(shù)的計(jì)算和分析處理。

針對紅外圖像采集，系統(tǒng)設(shè)計(jì)具有采集設(shè)備的定位功能和紅外圖像采集功能，利用定位功能對電力設(shè)備進(jìn)行現(xiàn)場的檢測和圖片采集，自動(dòng)采集設(shè)備的紅外圖像，然后存入圖像數(shù)據(jù)中。圖像檢測模塊則總控該系統(tǒng)，在整個(gè)檢測系統(tǒng)中，圖像檢測模塊在獲取圖像采集模塊的電力設(shè)備紅外圖像后，對圖像進(jìn)行自動(dòng)分析，計(jì)算獲取圖像的溫度值后，與系統(tǒng)預(yù)設(shè)的警戒溫度進(jìn)行對比，如果高于預(yù)設(shè)閾值則發(fā)出預(yù)警信息，維修人員依據(jù)預(yù)警信息組織快速維修任務(wù)。系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

1.2 電力設(shè)備熱故障紅外檢測流程

現(xiàn)場檢測完成后，給出設(shè)備故障的定性診斷，進(jìn)入故障的定量診斷階段，工作流程如圖2所示。因?yàn)榇蠖鄶?shù)電器設(shè)備的紅外診斷只憑其熱像特征給出定性診斷是很不夠的，為了能提出準(zhǔn)確的維修建議，必須對故障的定位和嚴(yán)重程度做出準(zhǔn)確的定量診斷。為了提高定量診斷的準(zhǔn)確性，必須通過計(jì)算機(jī)進(jìn)行精確的定量分析處理，并針對不同情況采取相應(yīng)的分析判別方法。

（1） 紅外圖像收集

紅外線圖像通常使用圖像采集設(shè)備收集圖像。在特殊規(guī)定的范圍內(nèi)，該設(shè)備根據(jù)電力設(shè)備熱故障的數(shù)量和類別差異，分析目標(biāo)位置，并在各個(gè)地方進(jìn)行紅外圖像的收集。由于電力設(shè)備內(nèi)存在著不同位置許多可以檢測的特征點(diǎn)，因此實(shí)際工作時(shí)需要從各個(gè)目標(biāo)位置中獲取紅外圖像，來逐一查看各個(gè)檢測點(diǎn)的溫度情況。收集圖像的采集設(shè)備可以在規(guī)定的路徑上從頭走到尾逐一從電力設(shè)備的特征點(diǎn)上實(shí)行紅外圖像采集。圖像收集過程前后銜接不間斷，使電力設(shè)備熱故障檢測過程動(dòng)態(tài)持續(xù)運(yùn)行。

（2） 紅外圖像配準(zhǔn)

采集設(shè)備作為一款硬件設(shè)施，檢測過程中不可避免的會(huì)出現(xiàn)誤差。誤差造成紅外圖像的采集位置與電力設(shè)備的原始位置不同，這樣會(huì)進(jìn)一步影響計(jì)算的過程和結(jié)果，會(huì)使得特征點(diǎn)的溫度與實(shí)際溫度出現(xiàn)很大的偏差，大大影響了準(zhǔn)確率，因此需要對這些誤差進(jìn)行配準(zhǔn)。

（3） 采集信息多方面對比

數(shù)據(jù)庫設(shè)置的位置信息，尤其是特征點(diǎn)的信息是進(jìn)行診斷的依據(jù)。系統(tǒng)會(huì)根據(jù)這些位置信息進(jìn)行紅外圖像的采集，并且獲取區(qū)域內(nèi)電力設(shè)備的溫度數(shù)據(jù)。然后，將二者進(jìn)行比較分析，同時(shí)還要將采集的溫度數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中的溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析，最后得出一個(gè)結(jié)果。

（4） 根據(jù)電力設(shè)備的溫度數(shù)據(jù)，將設(shè)備的信息相互多方面對比后，可以獲得一個(gè)準(zhǔn)確的結(jié)果。依據(jù)這一結(jié)果進(jìn)行電力設(shè)備熱故障的診斷，并且發(fā)出警報(bào)。

1.3 提高診斷準(zhǔn)確性的技術(shù)方法

1.3.1 溫度值的發(fā)射率修正

影響物體紅外輻射測溫值的重要因素是物體表面的發(fā)射率，用紅外檢測儀器（如熱像儀）測量電氣設(shè)備表面的溫度時(shí)，根據(jù)物體表面的發(fā)射值調(diào)整檢測儀器的“發(fā)射率修正”旋鈕，對被測設(shè)備的溫度輸出值進(jìn)行發(fā)射率修正。發(fā)射率分別為0.75，0.9的對比見圖3。

1.3.2 溫度值的距離修正

在大多數(shù)情況下，紅外測溫結(jié)果總是低于被測設(shè)備表面的實(shí)際溫度，這是因?yàn)楸粶y設(shè)備表面發(fā)射的紅外輻射在大氣中的傳輸受到衰減。當(dāng)檢測距離較大且需要進(jìn)行定量監(jiān)測時(shí)，則需要對溫度值的距離進(jìn)行修正。修正的方法有以下三個(gè)方面：

（1） 系數(shù)修正。該方法是基于大量的模擬實(shí)驗(yàn)獲取數(shù)據(jù)，然后根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示的熱源溫度隨距離的變化規(guī)律，在不同距離下，溫度的變化規(guī)律的細(xì)微差別就可以利用系數(shù)進(jìn)行調(diào)整，即為修正，進(jìn)而得到一組溫度隨距離變化的修正系數(shù)數(shù)據(jù)。通過模擬試驗(yàn)得到的一組溫度修正系數(shù)如表1所示。

例如：如果對某一刀閘正常檢測時(shí)，在距離2 m時(shí)，測得的溫度為35 ℃，若檢測距離是25 m，則實(shí)際溫度應(yīng)該用測得的35 ℃再乘以修正系數(shù)1.55，最后實(shí)際溫度應(yīng)該為54.25 ℃。

（2） 曲線定標(biāo)修正。首先要繪制出溫度與距離的線性圖，利用溫度穩(wěn)定且可調(diào)的熱源，使用熱像儀在不同距離處測量溫度，以距離為參數(shù)，得到的結(jié)果如圖4所示。接下來，就可以根據(jù)圖4進(jìn)行溫度修正，當(dāng)在測量現(xiàn)場使用紅外測溫獲得一個(gè)溫度值后，在圖4的縱軸上找到與溫度值對應(yīng)的刻度，然后畫出一條水平線與相應(yīng)的檢測距離定標(biāo)線相交，再從交點(diǎn)向下作一條垂線，垂線與橫軸的交點(diǎn)就是最終要測出的物體溫度。

（3） 風(fēng)速修正。依據(jù)常識，如果有風(fēng)存在，一定會(huì)影響遠(yuǎn)距離熱量的擴(kuò)散，這是因?yàn)轱L(fēng)速會(huì)直接影響設(shè)備表面的對流放熱。因此，在相同的故障情況下，檢測時(shí)有風(fēng)和無風(fēng)將會(huì)是完全不同的結(jié)果，風(fēng)速會(huì)影響檢測的結(jié)果，所以，當(dāng)風(fēng)速大于0.05 m/s時(shí)一定要對檢測的溫度結(jié)果進(jìn)行風(fēng)力修正，否則檢測結(jié)果是不準(zhǔn)確的。進(jìn)行風(fēng)速的修正，首先將零級風(fēng)時(shí)的溫升標(biāo)準(zhǔn)化：

（1）

式中：代表風(fēng)速；是風(fēng)速為時(shí)檢測到的溫度值；而指在風(fēng)速為0時(shí)的標(biāo)準(zhǔn)化溫度值；指風(fēng)速衰減系數(shù)，在本文的修正中，順風(fēng)時(shí)取0.904，背風(fēng)時(shí)取1.31。

圖5中的刀閘接頭實(shí)測溫度為43 ℃，檢測時(shí)風(fēng)速為1.5 m/s，根據(jù)式（1）進(jìn)行風(fēng)速修正，如果是背風(fēng)則修正后的溫度為135 ℃，若是順風(fēng)則修正后的溫度是225 ℃。通過前后的結(jié)果可以看出，如果沒有風(fēng)速修正會(huì)認(rèn)為刀閘接頭是正常的，但修正后應(yīng)判為緊急故障，需要立即進(jìn)行維修。這就說明，在檢測之后對得到的熱圖像進(jìn)行風(fēng)速的修正是十分必要的。

綜上所述，利用紅外圖像分析對電力設(shè)備進(jìn)行檢測時(shí)，精心準(zhǔn)備、認(rèn)真操作只是基礎(chǔ)，在這些基礎(chǔ)之上， 對測得的數(shù)據(jù)進(jìn)行各方面的修正才能保證最終結(jié)果的正確性，才能對電力設(shè)備的狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確的診斷。

2 電力設(shè)備的識別及自動(dòng)診斷

實(shí)現(xiàn)基于紅外圖像分析的電力設(shè)備熱故障檢測系統(tǒng)，還需要解決兩個(gè)主要問題：一是電力設(shè)備的識別；二是自動(dòng)診斷。

2.1 電力設(shè)備的識別

通常情況下，電力設(shè)備的紅外熱圖像與可見光圖像有很大的不同，在較遠(yuǎn)距離或是較弱的紅外輻射下獲取的設(shè)備熱圖像會(huì)很模糊，圖像的細(xì)節(jié)較少，不足以顯示一個(gè)完整的設(shè)備細(xì)節(jié)，另外，熱圖像呈現(xiàn)的復(fù)雜度、紋理等也在很大程度上受到物體表面紅外輻射場的影響，紅外圖像僅能反映出設(shè)備的邊緣信息，這就給基于紅外熱圖像實(shí)現(xiàn)電力設(shè)備的識別提出了一個(gè)難題。

為了解決這一問題，系統(tǒng)具備圖像識別的能力。圖像識別實(shí)際就是對紅外熱圖像的分類，分類的依據(jù)是從圖像中提取的各種特征信息與標(biāo)準(zhǔn)圖像特征庫進(jìn)行比對，特征匹配度越大，就會(huì)歸為某種設(shè)備。因此，首先要進(jìn)行電力設(shè)備的特征提取，在這一過程中，電力設(shè)備的幾何形狀具有平移、比例和旋轉(zhuǎn)不變性尤為重要，這樣可以保證特征的不變性，這一類的電力設(shè)備有阻波器、三相電纜頭、互感器、隔離刀閘等，選取每類設(shè)備圖像區(qū)域的形狀參數(shù)和偏心度作為分類的特征依據(jù)，建立電力設(shè)備的特征向量空間，這就是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)庫。

在模式識別系統(tǒng)中進(jìn)行分類器的訓(xùn)練。在分類器進(jìn)行判決時(shí)，要利用特征向量空間中的樣本特征。在一幅紅外熱圖像輸入系統(tǒng)后，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)計(jì)算圖像的維數(shù)，并依據(jù)每個(gè)像素的灰度值提取圖像的原始特征，然后進(jìn)一步計(jì)算，提取出少量更有意義的特征值。將紅外熱圖像的這一特征值與標(biāo)準(zhǔn)庫的特征值進(jìn)行比對，很快可以識別出紅外熱圖像屬于哪一設(shè)備。

2.2 電力設(shè)備熱故障的自動(dòng)診斷

在以上工作的基礎(chǔ)上，計(jì)算實(shí)現(xiàn)自動(dòng)診斷的一個(gè)依據(jù)就是待診斷設(shè)備區(qū)域內(nèi)的最高溫度值。溫度值是系統(tǒng)進(jìn)行診斷的惟一參數(shù)值，流程如圖6所示，首先依據(jù)紅外圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，這一方面是對目標(biāo)的識別。另一方面根據(jù)“斯蒂芬?波爾茲曼定律”進(jìn)行計(jì)算，確定紅外發(fā)射率和實(shí)際的電氣設(shè)備的溫度，然后系統(tǒng)根據(jù)之前設(shè)定的故障級別，及時(shí)輸出該熱設(shè)備的圖像數(shù)據(jù)、診斷結(jié)果以及預(yù)警信息，最后輸出診斷結(jié)果。

圖6 紅外熱圖像電力設(shè)備故障自動(dòng)診斷過程圖

3 運(yùn)行分析

為了驗(yàn)證本文提出的基于紅外圖像分析的電力設(shè)備熱故障檢測系統(tǒng)的有效性，對其進(jìn)行相關(guān)的實(shí)驗(yàn)分析。實(shí)驗(yàn)采用對比方法，參與比較的是主動(dòng)式傳感器的電力設(shè)備熱故障檢測法。

圖7是采用兩種方法對某地區(qū)的電力設(shè)備熱故障檢測后獲取的電力設(shè)備過熱區(qū)域檢測結(jié)果圖。可以看出，本文提出的基于紅外圖像分析方法檢測出的電力設(shè)備過熱區(qū)域與實(shí)際的區(qū)域更加接近，準(zhǔn)確度更高，而對比方法檢測的過熱區(qū)域明顯大于實(shí)際的過熱區(qū)域，偏差較大。

圖7 不同檢測方法檢測結(jié)果對比圖

4 結(jié) 語

本文設(shè)計(jì)的基于紅外圖像分析的電力設(shè)備熱故障檢測系統(tǒng)由圖像采集模塊和圖像檢測模塊組成?；诩t外圖像識別方法，根據(jù)目標(biāo)設(shè)備的形狀特征識別熱圖像中的電力設(shè)備，計(jì)算實(shí)現(xiàn)自動(dòng)診斷的一個(gè)依據(jù)就是待診斷設(shè)備區(qū)域內(nèi)的最高溫度值，本文詳細(xì)介紹了溫度的三個(gè)修正：系數(shù)修正、曲線定標(biāo)修正和風(fēng)速修正，通過對各種影響因素進(jìn)行修正后做出診斷，取得了令人滿意的結(jié)果。為了驗(yàn)證本文提出的基于紅外圖像分析的電力設(shè)備熱故障檢測系統(tǒng)的有效性，將其與主動(dòng)式傳感器的電力設(shè)備熱故障檢測法進(jìn)行對比試驗(yàn)，最終證明本文提出的基于紅外圖像分析的電力設(shè)備熱故障檢測方法在對電力設(shè)備熱故障區(qū)域進(jìn)行檢測時(shí)是準(zhǔn)確、有效的。

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