(國(guó)網(wǎng)浙江省電力有限公司杭州供電公司,杭州 310009)
電力電纜因其不占用地面空間、市容市貌友好、隱蔽性高和可靠性高等優(yōu)點(diǎn)而在城市電力網(wǎng)建設(shè)中逐漸取代架空線(xiàn),扮演著越來(lái)越重要的角色。目前杭州主城區(qū)35 kV 及以上電壓等級(jí)電纜體量已達(dá)到1 100 km,遍布市區(qū)大街小巷。而城市快速發(fā)展過(guò)程中大型市政建設(shè)全面鋪開(kāi),涉及大量電纜通道周邊開(kāi)挖、打樁等多種形式施工,對(duì)電纜安全運(yùn)行帶來(lái)極大的外破壓力。據(jù)統(tǒng)計(jì),南方電網(wǎng)有限責(zé)任公司2006—2016 年間高壓電纜本體故障75 起,其中盲目施工引起的外力破壞占比高達(dá)70.67%,為故障主要原因[1];杭州供電公司電纜運(yùn)維數(shù)據(jù)也表明,在2014—2018 年電纜外破事件中,未經(jīng)備案的臨時(shí)性施工占比84.21%,為外破事件的主要原因。傳統(tǒng)以人巡和發(fā)放保護(hù)告知書(shū)為主的運(yùn)維方式在空間和時(shí)間上存在盲區(qū),無(wú)法實(shí)現(xiàn)24 h 不間斷監(jiān)測(cè),因此研究自動(dòng)化防外破監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)具有重大意義。
目前,電纜防外破監(jiān)測(cè)裝置主要通過(guò)捕捉振動(dòng)信號(hào)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)源的識(shí)別,信號(hào)捕捉有基于壓電傳感器[2]、聲音傳感器[3-4]和光纖傳感器等不同方式。光纖傳感器相對(duì)于其他電學(xué)傳感器具有無(wú)源、測(cè)量精度高、抗電磁干擾強(qiáng)、長(zhǎng)距離、連續(xù)分布式等優(yōu)點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于管道監(jiān)測(cè)、周界安防等領(lǐng)域[5]。而工程中常見(jiàn)的分布式光纖傳感系統(tǒng)按原理主要分為OTDR(光時(shí)域反射)[5-8]、馬赫澤德干涉[9-12]和邁克爾遜干涉[13-15]3 種類(lèi)型,其中OTDR 型定位精度高,但頻率響應(yīng)較低且系統(tǒng)噪聲大;而干涉型具有光路簡(jiǎn)單、高頻率響應(yīng)等特點(diǎn),特別適用于振動(dòng)信號(hào)的傳感,但無(wú)法實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確定位。
另一方面,在高壓電纜通道上采用視頻監(jiān)控的方法可以通過(guò)圖像識(shí)別、視覺(jué)定位有效彌補(bǔ)干涉型光纖傳感系統(tǒng)無(wú)法定位的不足。目前,電力系統(tǒng)中圖像識(shí)別技術(shù)主要應(yīng)用于架空線(xiàn)巡檢[16-17]和防外破監(jiān)測(cè)[18]領(lǐng)域,而電纜防外破和架空線(xiàn)防外破在施工機(jī)具的圖像識(shí)別上類(lèi)似,具有一定的通用性。
本文基于邁克爾遜干涉原理和圖像識(shí)別技術(shù)設(shè)計(jì)并搭建一套光纖振動(dòng)源防外破監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)。系統(tǒng)以長(zhǎng)約500 m 的電纜段為一個(gè)防區(qū),隨電纜通道敷設(shè)光纖,防區(qū)兩側(cè)利用智能接地箱安裝光纖監(jiān)測(cè)主機(jī)和立桿式監(jiān)控球機(jī)。利用光纖的高靈敏傳感特性探測(cè)防區(qū)內(nèi)施工機(jī)具入侵事件,同時(shí)聯(lián)動(dòng)球機(jī)進(jìn)行監(jiān)控并通過(guò)圖像識(shí)別機(jī)具類(lèi)型,實(shí)現(xiàn)高壓電纜通道潛在外破源的高靈敏度、低誤判率的外破預(yù)警和視覺(jué)定位。
邁克爾遜干涉光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)中,光纖既是信號(hào)傳輸裝置又是傳感器,其結(jié)構(gòu)如圖1 所示。其工作原理為:窄線(xiàn)寬激光器發(fā)出強(qiáng)干涉光,首先經(jīng)過(guò)隔離器避免回波反射對(duì)激光器造成影響;然后經(jīng)過(guò)3 dB 耦合器被分成等光強(qiáng)的2 束光分別進(jìn)入傳感臂和參考臂,光纖末端安裝有法拉第旋轉(zhuǎn)鏡,光信號(hào)經(jīng)反射后原路返回至3 dB耦合器中發(fā)生干涉。當(dāng)振動(dòng)信號(hào)發(fā)生時(shí),相當(dāng)于施加應(yīng)力于傳感光纖,傳感臂的折射率和幾何形狀被改變,進(jìn)而導(dǎo)致2 路光纖的光程差不斷變化,而干涉光強(qiáng)隨之同步變化,這一步相當(dāng)于信號(hào)調(diào)制。監(jiān)測(cè)主機(jī)正是通過(guò)光電探測(cè)器探測(cè)干涉光強(qiáng),然后通過(guò)信號(hào)采集和處理系統(tǒng)解調(diào)出原始振動(dòng)信號(hào)以實(shí)現(xiàn)對(duì)防區(qū)內(nèi)振動(dòng)源的監(jiān)測(cè)識(shí)別。
光纖對(duì)振動(dòng)信號(hào)的傳感實(shí)質(zhì)上是對(duì)機(jī)械應(yīng)力的傳感,光程差的變化來(lái)源于機(jī)械應(yīng)力產(chǎn)生的光彈效應(yīng)和光纖幾何應(yīng)變。光程差引起的相位變化可表示為:
圖1 邁克爾遜干涉光纖傳感系統(tǒng)
式中:λ0為真空光波波長(zhǎng);n 為光纖折射率;Δn為光纖折射率變化量;L 為光纖長(zhǎng)度;ΔL 為光纖長(zhǎng)度變化量;λ 為光波在光纖中傳輸?shù)牟ㄩL(zhǎng);d為光纖直徑[15];Δd 為光纖直徑變化量。
式(1)右邊三項(xiàng)分別代表光彈效應(yīng)、光纖應(yīng)力應(yīng)變效應(yīng)和泊松效應(yīng)對(duì)傳輸光信號(hào)所產(chǎn)生的相位變化??梢钥闯觯鈴椥?yīng)通過(guò)影響光纖折射率進(jìn)而產(chǎn)生相位變化,而應(yīng)力應(yīng)變效應(yīng)和泊松效應(yīng)分別影響光纖長(zhǎng)度和光纖直徑。在光纖中前兩項(xiàng)的影響占據(jù)主導(dǎo),泊松效應(yīng)的影響通常忽略不計(jì)。
進(jìn)一步的,相位變化同機(jī)械應(yīng)力f(t)的關(guān)系可表示為:
式中:μ 為光纖泊松比;E 為光纖楊氏模量;P11和P12為光纖的彈光系數(shù)[14]。
當(dāng)光纖敷設(shè)完畢后,光纖的各項(xiàng)參數(shù)都確定了,則式(2)右邊可以用一個(gè)常數(shù)表示,即相位變化和機(jī)械應(yīng)力成正比。
通過(guò)光的干涉原理,可以得到輸出干涉光強(qiáng)為:
式中:I0為初始入射光強(qiáng);K 為光衰減系數(shù);φ(t)為外界振動(dòng)信號(hào)產(chǎn)生的相位變化。
光纖監(jiān)測(cè)主機(jī)通過(guò)測(cè)量輸出干涉光強(qiáng)并采樣轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)電纜通道保護(hù)區(qū)范圍振動(dòng)信號(hào)的監(jiān)測(cè)。
邁克爾遜干涉振動(dòng)傳感系統(tǒng)雖然具有靈敏度高、響應(yīng)頻率高等優(yōu)點(diǎn),但受其原理限制,無(wú)法實(shí)現(xiàn)高分辨率的振動(dòng)源定位功能。本文在光纖振動(dòng)傳感技術(shù)的基礎(chǔ)上,結(jié)合圖像識(shí)別技術(shù),當(dāng)光纖檢測(cè)到振動(dòng)信號(hào)后,根據(jù)信號(hào)特征識(shí)別入侵類(lèi)型,同時(shí)聯(lián)動(dòng)攝像頭進(jìn)行施工捕捉,應(yīng)用圖像識(shí)別技術(shù)再次確認(rèn)是否存在可疑人員、機(jī)械作業(yè),將捕捉到的圖像推送至運(yùn)維人員,及時(shí)制止外破事件的發(fā)生,以確保電力電纜安全運(yùn)行。
設(shè)備安裝如圖2 所示,單模光纖隨電纜同通道敷設(shè),以長(zhǎng)約500 m 的電纜段長(zhǎng)為一個(gè)防區(qū),利用防區(qū)兩端的智能接地箱安裝光纖監(jiān)測(cè)主機(jī)和邊緣計(jì)算主機(jī),解調(diào)出的振動(dòng)信號(hào)送入邊緣計(jì)算主機(jī)以分析判斷振動(dòng)類(lèi)型和施工機(jī)具,同時(shí)根據(jù)判斷結(jié)果調(diào)用監(jiān)控球機(jī)靶向拍照識(shí)別。
兩部主機(jī)采用模塊化設(shè)計(jì),與其他在線(xiàn)監(jiān)測(cè)類(lèi)裝置共享通信單元,采用雙太陽(yáng)能板(智能接地箱加太陽(yáng)能立桿)結(jié)合蓄電池的方式取電。振動(dòng)信號(hào)分析處理和圖像識(shí)別均利用邊緣計(jì)算主機(jī)就地完成,只需將結(jié)果上傳至服務(wù)器,降低占用帶寬,提高系統(tǒng)響應(yīng)速度。
圖2 設(shè)備安裝示意
防外破監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)高度智能化、集成化,系統(tǒng)服務(wù)器集成為高壓電纜精益化管理平臺(tái)中一監(jiān)測(cè)子模塊,并配套人性化的人機(jī)交互界面。對(duì)于被監(jiān)測(cè)區(qū)域無(wú)需人工巡查,通過(guò)監(jiān)控大廳屏幕即可顯示監(jiān)測(cè)區(qū)域電纜整條線(xiàn)路的振動(dòng)信息,并能夠通過(guò)綜合分析監(jiān)測(cè)振動(dòng)信號(hào)在時(shí)間、空間和頻率上的特征,與特征數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì),可對(duì)電纜受到外力破壞情況進(jìn)行準(zhǔn)確的識(shí)別和定位報(bào)警,結(jié)合圖像識(shí)別更加直觀科學(xué)地呈現(xiàn)外破行為。系統(tǒng)架構(gòu)如圖3 所示。振動(dòng)信號(hào)和監(jiān)控圖像經(jīng)識(shí)別處理后通過(guò)4G/5G 方式傳入采集服務(wù)器,進(jìn)而通過(guò)監(jiān)控大屏展示。為方便運(yùn)維人員查看,同時(shí)開(kāi)發(fā)了電腦和手機(jī)客戶(hù)端,客戶(hù)端軟件主界面分在線(xiàn)監(jiān)控展示和信息分析區(qū),可以電子地圖形式展示各防區(qū)的報(bào)警狀態(tài),以列表形式展示報(bào)警信息歷史記錄,還可查看實(shí)時(shí)監(jiān)控視頻。
圖3 系統(tǒng)架構(gòu)
振動(dòng)信號(hào)采集環(huán)節(jié)通過(guò)設(shè)置數(shù)據(jù)采集的門(mén)限閾值來(lái)判定對(duì)電纜及通道外力入侵破壞事件進(jìn)行持續(xù)采集并存儲(chǔ)。信號(hào)識(shí)別算法流程如圖4 所示,算法針對(duì)典型施工機(jī)具各自的特點(diǎn)設(shè)計(jì)了相應(yīng)的分類(lèi)器,每種施工機(jī)具具有不同特點(diǎn),如電鎬和液壓沖擊錘信號(hào)具有明顯的周期性,挖掘機(jī)信號(hào)具有不規(guī)則性,切割機(jī)信號(hào)具有持續(xù)穩(wěn)定性。振動(dòng)信號(hào)識(shí)別算法設(shè)計(jì)了3 層分類(lèi)器,通過(guò)對(duì)一秒信號(hào)的有效采樣點(diǎn)數(shù)占比分類(lèi)出噪聲和施工機(jī)具,通過(guò)時(shí)域信號(hào)分類(lèi)為持續(xù)信號(hào)和脈沖信號(hào),最后通過(guò)頻譜特征分類(lèi)器識(shí)別出施工機(jī)具類(lèi)型,共可識(shí)別汽車(chē)、切割機(jī)、手鎬、液壓沖擊錘、挖掘機(jī)5 種典型施工機(jī)具。
圖4 識(shí)別算法流程
圖5—7 分別為切割機(jī)距離電纜通道10 m 施工時(shí)、挖掘機(jī)50 m 施工時(shí)和液壓沖擊錘18 m 施工時(shí)的時(shí)域信號(hào)和頻譜圖。可以看出,切割機(jī)信號(hào)與白噪聲相似,不具備周期性,頻譜圖中幅值在7 500 Hz 以?xún)?nèi)相差不大;挖掘機(jī)信號(hào)沒(méi)有周期性,信號(hào)波形很大程度上與操作人員的操作有關(guān),其每個(gè)時(shí)刻的頻譜有的相似,而有的又差別很大;液壓沖擊錘信號(hào)具有明顯周期性,但每一周期間頻譜有不同程度的差別,且頻譜很寬,屬于帶寬信號(hào),因此液壓沖擊錘的振動(dòng)信號(hào)是非平穩(wěn)的周期性帶寬信號(hào)。
振動(dòng)波形只能通過(guò)分類(lèi)器識(shí)別有限的5 種施工機(jī)具,且振動(dòng)信號(hào)受外界多種因素干擾,邁克爾遜干涉原理上也難以實(shí)現(xiàn)對(duì)振動(dòng)源的準(zhǔn)確定位和距離判別,因此需結(jié)合圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)振動(dòng)源進(jìn)行視覺(jué)定位和圖像識(shí)別。圖像識(shí)別技術(shù)采用開(kāi)源神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法YOLOv2,該算法的模型訓(xùn)練如圖8 所示。首先將ImageNet 分類(lèi)數(shù)據(jù)集用于分類(lèi)模型的預(yù)訓(xùn)練;接著利用Pascal VOC 和Ms COCO 物體檢測(cè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行微調(diào)完成檢測(cè)模型預(yù)訓(xùn)練,將訓(xùn)練好的模型遷移至施工機(jī)具識(shí)別問(wèn)題上進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)。遷移學(xué)習(xí)采用自建的施工機(jī)械圖像識(shí)別庫(kù),現(xiàn)場(chǎng)采集1.1 萬(wàn)張各類(lèi)施工機(jī)械圖片,其中1 萬(wàn)張圖片用于訓(xùn)練集,1 千張用于測(cè)試集。為了使模型更具魯棒性,訓(xùn)練集的圖片經(jīng)縮放、裁剪、旋轉(zhuǎn)等操作使其具有更高分辨率和更多角度。
圖5 切割機(jī)10 m 信號(hào)波形
圖6 挖掘機(jī)50 m 信號(hào)波形
圖7 液壓沖擊錘18 m 信號(hào)波形
圖8 圖像識(shí)別算法訓(xùn)練流程
圖像識(shí)別模型經(jīng)多次訓(xùn)練后準(zhǔn)確率高達(dá)96.6%,與光纖振動(dòng)監(jiān)測(cè)識(shí)別模塊高度融合,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別效果如圖9 所示。
圖9 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別效果
運(yùn)維人員在施工沿線(xiàn)涉及的一回220 kV 電纜通道上試點(diǎn)部署了該系統(tǒng),設(shè)置500 m 通道范圍防區(qū)(如圖10 所示),以驗(yàn)證系統(tǒng)監(jiān)測(cè)效果。
在該系統(tǒng)試點(diǎn)運(yùn)行的5 個(gè)月內(nèi),共收到23起光纖外破報(bào)警,統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)見(jiàn)表1。經(jīng)圖像識(shí)別和人工驗(yàn)證后發(fā)現(xiàn),汽車(chē)和手鎬信號(hào)報(bào)警各出現(xiàn)3 次誤警,光纖振動(dòng)報(bào)警準(zhǔn)確率達(dá)74%,而圖像識(shí)別結(jié)果與人工判別結(jié)果均一致。某日傍晚,監(jiān)測(cè)裝置收到入侵報(bào)警信號(hào),通過(guò)平臺(tái)推送的系統(tǒng)監(jiān)測(cè)振動(dòng)信號(hào)波形和對(duì)應(yīng)圖像識(shí)別結(jié)果分別如圖11、圖12 所示,發(fā)現(xiàn)在電纜通道保護(hù)區(qū)存在挖掘機(jī)施工和可疑人員入侵,經(jīng)與施工單位現(xiàn)場(chǎng)對(duì)接,成功阻止了一起外破事件,確保了線(xiàn)路安全運(yùn)行。
圖10 系統(tǒng)安裝示意
表1 試點(diǎn)應(yīng)用5 個(gè)月內(nèi)報(bào)警情況統(tǒng)計(jì)
圖11 客戶(hù)端振動(dòng)波形
圖12 觸發(fā)報(bào)警球機(jī)圖像識(shí)別
本文介紹了邁克爾遜干涉光纖振動(dòng)傳感原理,并基于傳感原理結(jié)合圖像識(shí)別技術(shù)設(shè)計(jì)搭建了一套光纖振動(dòng)源防外破監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)。該系統(tǒng)以光纖作為傳感器監(jiān)測(cè)振動(dòng)信號(hào),同時(shí)聯(lián)動(dòng)監(jiān)控球機(jī)拍攝現(xiàn)場(chǎng)照片進(jìn)行圖像識(shí)別,實(shí)現(xiàn)了對(duì)電纜通道保護(hù)范圍振動(dòng)源的高靈敏度、高準(zhǔn)確率外破預(yù)警和視覺(jué)定位。該系統(tǒng)已在電纜生產(chǎn)運(yùn)維中試點(diǎn)應(yīng)用并取得良好效果。
(1)該系統(tǒng)以長(zhǎng)約500 m 的電纜段作為一個(gè)防區(qū),光纖隨通道敷設(shè),結(jié)合智能接地箱安裝監(jiān)測(cè)主機(jī)等設(shè)備,使用邊緣計(jì)算設(shè)備提高系統(tǒng)響應(yīng),監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)接入電纜精益化管理平臺(tái)。
(2)振動(dòng)信號(hào)監(jiān)測(cè)識(shí)別模塊針對(duì)施工機(jī)具特點(diǎn)設(shè)計(jì)3 層分類(lèi)器,可實(shí)現(xiàn)對(duì)汽車(chē)、切割機(jī)、手鎬、液壓沖擊錘、挖掘機(jī)5 種典型施工機(jī)具的監(jiān)測(cè)識(shí)別。
(3)圖像識(shí)別模塊采用YOLOv2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,經(jīng)訓(xùn)練后可準(zhǔn)確識(shí)別人和機(jī)械等多種常見(jiàn)可疑對(duì)象,準(zhǔn)確率達(dá)96.6%。