宮政 西日艾力·吾斯曼 羅俊 尹迪暉 閆書(shū)佳

摘要：絕緣子故障會(huì)引起表面溫度的上升，造成局部區(qū)域高溫。因此，準(zhǔn)確識(shí)別絕緣子的高溫區(qū)域是故障檢測(cè)的有效途徑。本文提出了基于灰度共生矩陣的絕緣子高溫特征提取方法。紅外圖像經(jīng)過(guò)圖像分割后，提取紋理特征，選取能量、熵、慣性矩和相關(guān)性作為特征值。試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證該方法準(zhǔn)確性高，可為絕緣子高溫區(qū)域的識(shí)別提供參考。

關(guān)鍵詞：紅外圖像；絕緣子；高溫；灰度共生矩陣

中圖分類號(hào)：G642.0 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-9324（2019）01-0104-02

針對(duì)絕緣子的故障檢測(cè)問(wèn)題，在國(guó)內(nèi)，已有不少對(duì)零值識(shí)別模型的研究。關(guān)石磊等人提出相對(duì)溫度特征與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的方法，利用單因素方差分析法篩選出對(duì)模型結(jié)果影響顯著的特征參數(shù)，測(cè)試結(jié)果表明該模型確實(shí)有效，對(duì)于今后的研究很有借鑒價(jià)值[1]；張彥等人提出一種Logistic回歸分析法，從13個(gè)紋理特征中篩選模型輸入，再結(jié)合污穢等級(jí)完成對(duì)零值情況的判別[2]。但是，對(duì)絕緣子高溫檢測(cè)的研究相對(duì)較少，只停留在對(duì)其異常發(fā)熱現(xiàn)象的探討，沒(méi)有形成系統(tǒng)的識(shí)別方法或抑制發(fā)熱的措施。但縱觀各類故障，除了零值現(xiàn)象，其他基本都會(huì)引起發(fā)熱，所以急需一種方法識(shí)別高溫絕緣子。絕緣子表面溫升與電壓分布密切相關(guān)，正常電壓分布破壞會(huì)導(dǎo)致局部溫度異常[3]。

一、絕緣子紅外圖像預(yù)處理

紅外圖像為基于RGB顏色空間的彩色圖像，為了降低數(shù)據(jù)量，提高計(jì)算速度，將RGB彩色圖像按照式（1）轉(zhuǎn)化為灰度圖像[4]，以減少數(shù)據(jù)維數(shù)。

Gray=0.299R+0.587G+0.114B （1）

式中，Gray為灰度轉(zhuǎn)化后各像素點(diǎn)的灰度值，R、G、B分別為紅色、綠色和藍(lán)色分量值。

二、絕緣子高溫特征的提取

為了能夠準(zhǔn)確識(shí)別紅外圖像中絕緣子的高溫區(qū)域，高溫特征提取是關(guān)鍵。

（一）迭代式閾值分割

選取一個(gè)合適的初始閾值，代入迭代計(jì)算公式中得出一個(gè)新閾值，通過(guò)新舊比較，若兩者差值不在誤差范圍內(nèi)，則需將新閾值代回算式重新計(jì)算，更新閾值需要符合兩點(diǎn)：第一點(diǎn)迭代結(jié)果要能迅速收斂，第二點(diǎn)是在每一次迭代后，新閾值的分割準(zhǔn)確度要比舊閾值的分割準(zhǔn)確度高，直到滿足要求。算法步驟如下。

S1：取一個(gè)初始閾值，一般選用灰度中值。

S2：采用閾值Ti將整幅圖分成兩個(gè)部分（Q1和Q2），再計(jì)算兩部分的灰度平均值μ1和μ2：

（二）圖像紋理特征提取

絕緣子高溫區(qū)域與正常區(qū)域有較大溫差，在圖像中表現(xiàn)為兩個(gè)亮度值對(duì)比明顯的區(qū)域。因此，將兩部分的邊界信息作為分類、識(shí)別的參數(shù)。本文利用灰度共生矩陣對(duì)邊界信息的靈敏性，對(duì)絕緣子紅外圖形進(jìn)行紋理提取。

三、實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為了使輸入數(shù)據(jù)之間的數(shù)值差距減小，本文統(tǒng)一選取上述四個(gè)特征的標(biāo)準(zhǔn)差，對(duì)多個(gè)紅外樣本進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，提取后的結(jié)果示例參見(jiàn)表1。

四、結(jié)論

本文采用灰度共生矩陣和紋理特征進(jìn)行絕緣子紅外圖像中高溫區(qū)域的特征研究。采用迭代閾值選擇方法來(lái)確定合適的閾值，再通過(guò)灰度共生矩陣描述分割區(qū)域內(nèi)的每個(gè)像素，計(jì)算能量、熵、慣性矩、相關(guān)性作為紋理特征值。在多張紅外樣本上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，本文提出的方法能夠體現(xiàn)絕緣子的高溫特征，證明了該方法的正確性和可靠性，可作為電力系統(tǒng)中異常高溫絕緣子識(shí)別的參考。

參考文獻(xiàn)：

[1]關(guān)石磊.基于紅外熱像的零值絕緣子識(shí)別方法研究[D].湖南大學(xué)，2012.

[2]張彥.高壓輸電線路絕緣子紅外監(jiān)測(cè)方法的研究[D].湖南大學(xué)，2013.

[3]金光熙，高壓絕緣子串分布及其表面溫升的理論研究[J].北華大學(xué)學(xué)報(bào)，2011，6（12）：733-736.

[4]李文杰，姚建剛，毛李帆，等.基于中值濾波法及小波自適應(yīng)擴(kuò)散法的絕緣子紅外熱像去噪[J].電網(wǎng)技術(shù)，2010，34（8）：160-164.

[5]徐劼.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和不變矩的絕緣子裂紋類型識(shí)別[D].江蘇大學(xué)，2008.