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    基于圖像處理技術(shù)的輸電線路的故障診斷

    2016-11-10 10:39:31
    電子測試 2016年19期
    關(guān)鍵詞:圖像處理絕緣子故障診斷

    劉 曾

    (南京工程學(xué)院,211100)

    基于圖像處理技術(shù)的輸電線路的故障診斷

    劉 曾

    (南京工程學(xué)院,211100)

    文章將從圖像處理技術(shù)概念入手,分析其對輸電線路故障檢測的重要意義,最后結(jié)合當(dāng)前輸電線路特點,深入探討技術(shù)在故障檢測工作中的應(yīng)用,以期為我國電力事業(yè)持續(xù)發(fā)展提供更多參考和支持。

    圖像處理技術(shù);輸電線路;故障診斷

    1 圖像處理技術(shù)概述及其對輸電線路故障檢測的重要性

    圖像處理技術(shù),建立在計算機(jī)技術(shù)基礎(chǔ)之上,運(yùn)用工業(yè)相機(jī)、攝像機(jī)等設(shè)備經(jīng)過拍攝獲取二維數(shù)組,計算機(jī)軟件對數(shù)組進(jìn)行系統(tǒng)地分析和研究,最終獲取、表達(dá)信息的一種非常重要的技術(shù)。該項技術(shù)最早開始于上個世紀(jì)二十年代。當(dāng)時通過海底電纜從英國倫敦至美國紐約傳輸了一幅圖片,至此該項技術(shù)誕生。利用該項技術(shù),能夠幫助人們更加客觀、近距離地認(rèn)識世界。

    對于輸電線路故障檢測工作來說,該項技術(shù)在直升機(jī)、機(jī)器人巡檢中能夠發(fā)揮非常積極的作用。具體來說:

    第一,相比較傳統(tǒng)人工目視檢測方法,借助圖像處理技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)自動檢測和診斷,有效節(jié)省了更多人力資源,且較人工檢測準(zhǔn)確性更高。即便是一些人力難至的巡檢死角也能夠輕松完成巡檢。

    第二,借助紅外、紫外圖像我們能夠確定輸電線路是否存在過熱、電暈等現(xiàn)象,但卻不能夠判斷具體哪個位置發(fā)生了故障。而可見光圖像能夠?qū)⒕€路部件進(jìn)行精確化分割及識別,并與紅外、紫外圖像結(jié)合到一起,最終判斷出故障部件,為線路檢修工作提供科學(xué)依據(jù)。

    第三,利用無人機(jī)等航拍方式,對于獲取圖像中不清晰的位置,我們可以進(jìn)行放大、近距離等圖像采集,與人工直接接觸具有同樣的效果,且能夠突破時空限制,使得線路故障診斷工作得以順利進(jìn)行,保證線路運(yùn)行始終保持在最佳狀態(tài)當(dāng)中??梢?,將圖像處理技術(shù)應(yīng)用于輸電線路故障檢修工作中非常必要,不僅符合當(dāng)前電力產(chǎn)業(yè)“三集五大”改革需求,且能夠順應(yīng)智能電網(wǎng)構(gòu)建趨勢。

    2 基于圖像處理技術(shù)的輸電線路故障診斷策略

    對于圖像處理技術(shù)在輸電線路故障中的應(yīng)用,我們結(jié)合輸電線路分布廣、線路復(fù)雜等特點,可以從以下幾個方面入手:

    2.1輸電線路圖像信息獲取。獲取線路圖像信息是故障診斷的基礎(chǔ)與依據(jù)。目前,電力系統(tǒng)輸電線路現(xiàn)場多采用公網(wǎng)方式。我們在實踐中,可以利用直升機(jī)、無人機(jī)等對線路進(jìn)行航拍,及時獲取高圖像、視頻等,并按照既定的方位將采集的原始圖像信息上傳至服務(wù)器當(dāng)中。經(jīng)過壓縮編碼處理后,將圖像信息通過公網(wǎng)傳遞給統(tǒng)一平臺,幫助工作人員了解遠(yuǎn)程線路運(yùn)行狀態(tài)。如果在圖像中發(fā)現(xiàn)某段線路存在故障表征,可以采取拉近、放大或者延時等方法對疑似故障位置進(jìn)行具體性、針對性拍攝,從而進(jìn)一步明確可能存在的故障細(xì)節(jié)。

    2.2監(jiān)測圖像處理。近年來,我國電力系統(tǒng)服務(wù)范圍呈現(xiàn)規(guī)?;较虬l(fā)展,朝著鄉(xiāng)鎮(zhèn)、農(nóng)村等更加復(fù)雜的區(qū)域拓展,使得輸電線路與地表中復(fù)雜的自然背景相互混雜。且遇到山丘地區(qū),線路還會被周圍的樹木遮擋。加之?dāng)z像設(shè)備自身性能的影響,在圖像采集時,極有可能混入噪聲,對線路自身特定的提取產(chǎn)生了消極影響。對此,出于降噪、增強(qiáng)圖像特征等方面的考慮,加強(qiáng)對監(jiān)測圖像的處理非常必要。如采取灰度變換的方式,將攝像頭采集的彩色圖像轉(zhuǎn)變?yōu)榛叶葓D像,以此來優(yōu)化圖像的成像效果,促使圖像動態(tài)范圍進(jìn)一步擴(kuò)大,使得圖像更加清晰,幫助工作人員實現(xiàn)對線路的細(xì)致觀察。或者采取小波包去燥方法,對圖像低頻、高頻部分進(jìn)行分割處理后,提升局部分析能力,以此來獲得更高質(zhì)量的圖像信息。

    2.3提取特征量。一般來說,對于常規(guī)線路圖像特征提取,主要針對某個特定的測量點圖像即可。但該方法適用范圍較小。如適用于絕緣子串的方法,卻無法應(yīng)用于導(dǎo)線特征提取?;诖?,考慮到各個測點狀態(tài)的不同,會對圖像的分布產(chǎn)生影響。因此可以在邊緣提取基礎(chǔ)之上,將圖像劃分為多個不同的圖像,將獲取的一維向量作為特征量。采取該種方式,不僅能夠滿足不同情況的需求,且能夠進(jìn)行歸一化處理,有利于故障診斷工作順利開展。在實踐中,我們可以采取Ratio算法,作為一種統(tǒng)計模型邊緣檢測算法,航拍圖像中的電力線接近直線,具體算法如下:

    給定一個包含ni個像素點的區(qū)域Ri,其中每個像素的灰度值為Pk,其中平均灰度值為:

    按照水平方向來看,算子如圖1所示。

    圖1 水平方向Ratio算子模板

    通過對中心像素的觀察,我們能夠看到5*5像素矩形窗,并劃分為三個區(qū)域,確定檢測方向為d。通過比較來看,如果兩兩之間存在邊緣線,那么即可確認(rèn)為直線上的點。具體步驟如下:

    第一,計算出三個區(qū)域的像素均值,分別為μ1、μ2、μ3,則有

    第二,Ratio算子線特征檢測響應(yīng)函數(shù)為r,有

    r=min(r12,r13)

    最后判斷中心像素x0為直線上的像素點。

    2.4智能識別線路故障。識別輸電線路故障是圖像處理技術(shù)應(yīng)用達(dá)到的目標(biāo)。如對絕緣子故障的識別,可以對圖像中各個部件圖像進(jìn)行識別,對比數(shù)據(jù)庫中固有的圖像特征,如形狀、材料及紋理等,形成部件特定提取算法,然后進(jìn)行智能故障識別,從而在短時間內(nèi)確定出輸電線路是否存在不穩(wěn)定因素。建立在人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上的故障識別,能夠提高識別準(zhǔn)確率,具有非常重要的推廣和應(yīng)用價值。隨著科學(xué)技術(shù)不斷發(fā)展,我們還應(yīng)加大研究力度,不斷完善圖像處理技術(shù),促使其能夠為線路故障診斷工作提供更多幫助。在實踐中,我們可以采用維納濾波復(fù)原算法對絕緣子進(jìn)行計算。維納濾波是指通過將圖像信號假設(shè)成可以在平穩(wěn)隨機(jī)的前提條件下,將復(fù)原圖像f2(u,v)和原圖像f(u,v)兩者的均方誤差降到最低標(biāo)準(zhǔn)的函數(shù)來對圖像進(jìn)行恢復(fù)的方法。

    其中E{*}為數(shù)學(xué)期望算子。而具有二維傳遞函數(shù)的維納濾波器可以表示為。

    其中H*(u,v)可作為退化系統(tǒng)退化函數(shù)H(u,v)的復(fù)共軛,Sn(u,v)則是噪聲,Sr(u,v)則是原始圖像功率譜。籍此,相關(guān)技術(shù)人員可以按照均方誤差獲得到原始圖像,并利用計算機(jī)軟件對絕緣子模糊圖像進(jìn)行處理,以此來提高絕緣子圖像效果,更加準(zhǔn)確地判斷出線路故障位置。

    結(jié)論:根據(jù)上文所述,輸電線路是電力系統(tǒng)得以運(yùn)行的基礎(chǔ),保障輸電線路安全、可靠是電力企業(yè)主要工作之一。不同于以往,當(dāng)前電力系統(tǒng)具有規(guī)模化、復(fù)雜性特點,無形中增加了輸電線路故障診斷難度?;诖耍谖磥砉ぷ髦?,我們要積極引入圖像處理技術(shù),充分利用該項技術(shù)自身具有的靈活性等優(yōu)勢,實現(xiàn)對輸電線路的實時監(jiān)督和控制,及時獲取線路圖像,并對圖像進(jìn)行處理,提取線路圖像特征量,最終實現(xiàn)對線路故障的智能化識別,不斷提高線路管理水平,從而促進(jìn)我國電力產(chǎn)業(yè)綜合效益的有效發(fā)揮。

    [1]任玲輝,劉凱,張海燕.基于圖像處理技術(shù)的機(jī)械故障診斷研究進(jìn)展[J].機(jī)械設(shè)計與研究,2011,(05):21-24.

    Fault diagnosis of transmission line based on image processing technology

    Liu Ceng
    (Nanjing Institute of Technology,211100)

    This article from the concept of image processing technology,analysis of the significance of the transmission line fault detection,combining with the characteristics of transmission line,in-depth study of application technology in fault detection work,in order to provide more reference and support for the sustainable development of the electric power industry in china.

    image processing technology;transmission line;fault diagnosis

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