多屬性融合的電力設(shè)備紅外熱特征數(shù)字化方法

趙天成，羅 呂，楊代勇，劉 赫，袁 剛，許志浩

多屬性融合的電力設(shè)備紅外熱特征數(shù)字化方法

趙天成1，羅 呂2，楊代勇1，劉 赫1，袁 剛2，許志浩2

（1. 國網(wǎng)吉林省電力有限公司電力科學(xué)研究院，吉林 長春 130021；2. 南昌工程學(xué)院電氣工程學(xué)院，江西 南昌 330099）

本文針對電力設(shè)備紅外圖像診斷中熱故障特征提取和數(shù)字化表達(dá)難題，提出一種多屬性融合的電力設(shè)備紅外熱特征數(shù)字化方法。通過對電力設(shè)備熱故障特性和相關(guān)診斷文件研究分析，在對圖像預(yù)處理的基礎(chǔ)上，提取圖像中關(guān)鍵發(fā)熱區(qū)域的熱點(diǎn)溫度、熱點(diǎn)溫差、發(fā)熱面積、位置信息以及熱點(diǎn)群聚現(xiàn)象等熱屬性值，構(gòu)建多屬性信息融合的過熱性故障特征值向量，實現(xiàn)熱故障特征數(shù)字化描述。以斷路器為例對該方法進(jìn)行了驗證分析，結(jié)果表明，該方法對典型紅外故障圖譜具有良好的描述能力，可用于后續(xù)大量復(fù)雜故障樣本情況下的設(shè)備熱故障智能分類與診斷應(yīng)用中。

多屬性融合；特征提??；特征向量；數(shù)字化描述

0 引言

紅外熱成像技術(shù)利用紅外線傳感器獲取與物體內(nèi)部或表面溫度相關(guān)的紅外光譜，從而實現(xiàn)物體溫度的檢測[1]。該技術(shù)具備圖像化和無接觸測溫等優(yōu)點(diǎn)，在20世紀(jì)60年代中期，首次被瑞典國家電力局應(yīng)用于電力設(shè)備發(fā)熱故障檢測，70年代初，中國首次引進(jìn)該技術(shù)并實現(xiàn)電力設(shè)備過熱性故障檢測[2]。隨后，國內(nèi)外電力系統(tǒng)廣泛采用紅外技術(shù)與人工識圖相結(jié)合的處理方法進(jìn)行過熱性故障診斷。近年來，電網(wǎng)設(shè)備數(shù)量不斷增多，設(shè)備運(yùn)維檢修需求持續(xù)增大[3]，紅外圖像人工識圖處理方法，已不能夠滿足電力設(shè)備大規(guī)模故障診斷的需求。且人工識圖診斷結(jié)果還根據(jù)巡檢人員的經(jīng)驗、專業(yè)素質(zhì)和疲勞程度有所差異[4]，容易導(dǎo)致誤診斷。

隨著計算機(jī)技術(shù)、人工智能技術(shù)飛速發(fā)展。運(yùn)用人工智能技術(shù)，從海量的紅外圖片中，提取熱故障特征進(jìn)行故障分析和智能診斷已經(jīng)成為趨勢，具有較好的研究價值和應(yīng)用前景[5]。但如何挖掘并提取有效的熱故障特征，把故障狀態(tài)精準(zhǔn)地表達(dá)出來是問題的關(guān)鍵，只有特征具有較強(qiáng)的描述性，利用人工智能算法才能夠?qū)崿F(xiàn)故障的精確識別。

針對這個問題，文獻(xiàn)[6-13]通過挖掘并提取電力設(shè)備紅外圖像中的像素溫度值信息以及基于溫度矩陣的多維度特征值矩陣，將其輸入到SVM（support vector machines）分類器、SOM（self organization map）深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中，實現(xiàn)電力設(shè)備的故障診斷和分類，準(zhǔn)確率最高達(dá)到85.7%。文獻(xiàn)[14]通過提取220組電力設(shè)備紅外圖像的最高溫升、最低溫升和平均溫升3個熱故障特征量，并用向量將其表示出來，輸入到SVM分類器中實現(xiàn)溫升樣本的分類，訓(xùn)練和測試分類精度分別為99.0991%和97.5%。

上述文獻(xiàn)雖然實現(xiàn)了熱故障特征提取，并用向量的形式將熱故障特征進(jìn)行表達(dá)，但對故障特征的挖掘不夠全面，忽視了故障等級和故障類型與熱點(diǎn)溫度、熱點(diǎn)溫差、發(fā)熱面積、位置信息以及熱點(diǎn)群聚現(xiàn)象等熱屬性值之間的聯(lián)系，未能挖掘出有效的特征量精準(zhǔn)描述故障類型。因此，在設(shè)備熱故障特征描述工作方面，現(xiàn)有文獻(xiàn)方法對故障特征描述不夠全面、數(shù)字化程度較低、描述性能不高。同時在特征的提取及描述方面缺少詳細(xì)、系統(tǒng)的方法。

本文在對大量紅外熱像圖進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，提出了一種多屬性融合的電力設(shè)備紅外熱特征數(shù)字化方法，充分挖掘并提取熱點(diǎn)溫度、溫差、發(fā)熱面積、位置信息和群聚現(xiàn)象等多個關(guān)鍵特征量，構(gòu)建了一個多屬性特征值向量，以此實現(xiàn)對故障等級和故障類型的全面表達(dá)，并對各特征量的提取方法進(jìn)行詳細(xì)闡述。本文方法流程如圖1所示。

圖1 多屬性信息融合特征算法流程圖

1 多屬性特征融合及數(shù)字化方法

1.1 熱故障特征分析

1.2 多屬性融合及數(shù)字化方法

根據(jù)《DL／T664-2016帶電設(shè)備紅外診斷應(yīng)用規(guī)范》[18]文件規(guī)定，電力設(shè)備的故障類型和等級判斷是通過熱點(diǎn)溫度或者相對溫差、熱點(diǎn)溫差和熱點(diǎn)位置信息特征來實現(xiàn)。通過1.1節(jié)對故障特征的分析，異常發(fā)熱是發(fā)生故障最直接的表現(xiàn)，且往往因故障點(diǎn)位置的不同而表征出不同的故障特性。因此，提取溫度值和位置信息對故障狀態(tài)進(jìn)行描述是很有必要的。同時，電力設(shè)備故障區(qū)域，在紅外圖像中呈現(xiàn)出溫度最高的點(diǎn)、條、團(tuán)、圓盤等不規(guī)則形狀的光斑[19]。當(dāng)同一個設(shè)備發(fā)生多處故障時，會有多個光斑產(chǎn)生，如圖2所示。為了對這些局部發(fā)熱“行為”所代表的熱故障特征進(jìn)行描述，本文引入了發(fā)熱面積和熱點(diǎn)群聚現(xiàn)象特征，對電力設(shè)備故障程度做進(jìn)一步描述。

圖2 設(shè)備局部呈現(xiàn)出的發(fā)熱故障光斑

為了準(zhǔn)確提取熱點(diǎn)溫度1、熱點(diǎn)溫差2、發(fā)熱面積、位置信息和熱點(diǎn)群聚現(xiàn)象屬性值，提出了一種多屬性特征融合及數(shù)字化方法。其原理是在把三相設(shè)備分割為單相設(shè)備[20]，并完成結(jié)構(gòu)劃分[21]的情況下，通過算法自動提取這些屬性值，構(gòu)建多屬性信息融合的過熱性故障特征值向量，實現(xiàn)熱故障特征數(shù)字化表達(dá)。通過提取每一相故障圖像的{1,2,,}∈4屬性值，都會構(gòu)造出一個對應(yīng)的特征值向量，如式(1)所示：

＝[1,2,,,,1] (1)

式中：為等效熱源點(diǎn)到軸的距離與設(shè)備邊緣在軸的投影絕對值的比；為等效熱源點(diǎn)到中心點(diǎn)的距離及兩點(diǎn)構(gòu)成的直線與軸的夾角；1為等效熱源點(diǎn)到中心點(diǎn)的距離。

當(dāng)同一相設(shè)備或者同一張圖像中有兩個或者多個故障點(diǎn)時，對應(yīng)有兩個或多個特征向量，說明存在熱點(diǎn)群聚的現(xiàn)象。提取個故障相或圖像，即可構(gòu)建一個維多屬性熱故障特征樣本空間，如式(2)：

2 熱故障特征提取方法

2.1 熱點(diǎn)溫度和溫差

將電力設(shè)備紅外圖像灰度化處理后，對劃分出來的各區(qū)域進(jìn)行全方位掃描，尋找出各區(qū)域的最大灰度值。對各區(qū)域中的最大值進(jìn)行比較，以最小灰度值所對應(yīng)的溫度作為設(shè)備的正常運(yùn)行溫度3，其余灰度最大值所對應(yīng)的溫度值分別與正常運(yùn)行溫度作差，根據(jù)最大值的位置信息和故障判斷標(biāo)準(zhǔn)，確定其是否為熱點(diǎn)溫度及熱點(diǎn)溫差。其中通過灰度值獲得溫度值的方法可利用灰度與溫度映射關(guān)系，如式(3)：

式中：max和min分別為紅外圖片溫度的最大值和最小值；T和g分別代表第點(diǎn)對應(yīng)的溫度和灰度值。熱點(diǎn)溫差可表示為：

2＝1－3(4)

2.2 發(fā)熱面積

故障區(qū)域的分割準(zhǔn)確性直接影響著發(fā)熱面積的計算精度。因此，故障區(qū)域分割是求解發(fā)熱面積的關(guān)鍵。文獻(xiàn)[22]提出了一種基于PCNN（PCNN-Pulse Coupled Neural Network）分層聚類迭代的故障區(qū)域自動提取方法，具有較好的分割效果。因此，本文首先采用該方法對故障區(qū)域進(jìn)行分割，然后對分割出來的故障區(qū)域進(jìn)行二值化處理，效果如圖3所示，最后采用掃描的方法逐行掃描整張圖像，并統(tǒng)計值為1的像素點(diǎn)，故障區(qū)域的發(fā)熱面積，即為像素點(diǎn)為1的總個數(shù)。計算公式如式(5)：

“我們給地方政府部門做了許多高效節(jié)水項目，但全額墊資做完項目后，地方政府部門往往回款很慢，錢大半年都回不來，經(jīng)營壓力很大?！焙紊f。

=(5)

式中：代表像素值為1的數(shù)量。

因拍攝角度等因素的影響，同類型設(shè)備在圖像中大小各不相同，導(dǎo)致發(fā)熱面積大小不一，沒有一個固有的量綱對其衡量。因此，本文采用故障區(qū)域的發(fā)熱面積除以設(shè)備本體像素高度max的平方，對發(fā)熱面積屬性值進(jìn)行歸一化，如式(6)：

2.3 熱點(diǎn)位置信息

1）在斷路器為正立的情況下，采用文獻(xiàn)[20]的方法將三相設(shè)備分割為單相設(shè)備，以圖3(a)中的斷路器為例，分割效果如圖4所示。

圖4 分割出單相設(shè)備

2）利用數(shù)字形態(tài)學(xué)處理方法，對設(shè)備進(jìn)行腐蝕、膨脹、骨架提取、細(xì)化等處理，把立體的設(shè)備轉(zhuǎn)化為一條細(xì)直線，用細(xì)線高的一半做直線的垂直平分線，交點(diǎn)處即為設(shè)備的中心點(diǎn)（0,0），以其為坐標(biāo)原點(diǎn)，建立二維坐標(biāo)系，橫軸記為，縱軸記為。以這個坐標(biāo)系為基準(zhǔn)，實現(xiàn)位置信息的提取，以圖4為例，處理效果如圖5所示。

3）使用2.2節(jié)所述的分割方法，分割出故障區(qū)域，利用灰度質(zhì)心法求解故障區(qū)域等效熱源點(diǎn)，并獲取等效熱源點(diǎn)坐標(biāo)(1,1)，以圖4(b)為例，處理效果如圖6所示?；叶荣|(zhì)心法公式為式(7)：

式中：m×n為圖片分辨率大小；G(x,y)為各像素的灰度值。

圖6 分割故障區(qū)域及查找等效熱源點(diǎn)

4）計算出等效熱源點(diǎn)到軸的距離2與設(shè)備邊緣在軸的投影絕對值3的比，計算公式為：

＝2/3(8)

為了判定故障區(qū)域?qū)儆谠O(shè)備本體內(nèi)部還是外部，本文通過計算等效熱源點(diǎn)到軸的距離與設(shè)備邊緣在軸的投影絕對值的比值來實現(xiàn)。在利用腐蝕處理去除接線端子的情況下，使用矩形框標(biāo)注截取的方式，提取設(shè)備主體，將其等效為一個外接矩形，因此，3即可看著是矩形框?qū)挼囊话耄?為采用質(zhì)心法獲取設(shè)備本體質(zhì)心(3,3)的橫坐標(biāo)與1的差，從而實現(xiàn)的求解。若＞1，判定為本體外部，若≤1，判定為本體內(nèi)部。

5）計算出等效熱源點(diǎn)到中心點(diǎn)的距離1及兩點(diǎn)構(gòu)成的直線與軸的夾角。

為了進(jìn)一步確定故障位置，本文通過計算出等效熱源點(diǎn)和中心點(diǎn)兩點(diǎn)構(gòu)成的直線與軸的夾角及兩點(diǎn)之間的距離1，分別確定故障區(qū)域在坐標(biāo)軸中的象限位置和偏離設(shè)備中心點(diǎn)的程度。當(dāng)故障區(qū)域位于設(shè)備本體外部時，若0°＜＜90°，即故障位于坐標(biāo)軸的第一象限，因只有接線端子位于設(shè)備本體外，則可以判斷故障位于設(shè)備右邊的接線端子上。若90°＜＜180°，即故障位于坐標(biāo)軸的第二象限，則可以判斷故障位于設(shè)備左邊的接線端子上，從而可以診斷出斷路器發(fā)生了電流致熱型缺陷；當(dāng)故障區(qū)域位于設(shè)備本體內(nèi)部時，若0°＜＜180°，即故障位于坐標(biāo)軸的第一或第二象限，可以得出故障位于的上半軸；若180°＜＜360°，即故障位于坐標(biāo)軸的第三或第四象限，可以得出故障位于的下半軸。得到象限位置后，再結(jié)合故障區(qū)域的質(zhì)心偏離中心點(diǎn)的距離，即可精確定位到故障的位置信息，從而根據(jù)位置信息推斷出故障類型。計算和1的公式為：

6）確定發(fā)熱點(diǎn)位置信息與1、和的關(guān)系。

通過步驟4）和步驟5）可知，描述發(fā)熱部位的位置信息由1、和三個參數(shù)共同確定，可將其關(guān)系表示為式(11)。位置信息各參量效果如圖7所示。

＝[,,1] (11)

圖7 位置信息示意圖

2.4 熱點(diǎn)群聚現(xiàn)象

當(dāng)同一相設(shè)備同時發(fā)生多個故障時，在式(2)的樣本空間中會呈現(xiàn)出多個式(1)的特征向量，本文首次提出由熱點(diǎn)溫度、熱點(diǎn)溫差、發(fā)熱面積、位置信息幾個特征共同決定的熱點(diǎn)群聚現(xiàn)象特征，對這種現(xiàn)象進(jìn)行描述。當(dāng)提取完前幾個特征后，即可得到各相設(shè)備的特征向量個數(shù)，即是熱點(diǎn)群聚現(xiàn)象特征，實現(xiàn)對設(shè)備的故障等級進(jìn)行補(bǔ)充說明。

3 實驗結(jié)果與分析

3.1 電力設(shè)備區(qū)域劃分

以圖4中(b)相斷路器為例，建立像素統(tǒng)計圖譜，如圖8所示。運(yùn)用文獻(xiàn)[21]中的方法，即可將圖4中的各相斷路器大致劃分為上、中、下3個區(qū)域，劃分效果如圖9所示。從劃分的效果圖可以看出，當(dāng)找到極小值或極大值所在的軸向位置信息后，該方法能夠精準(zhǔn)有效的實現(xiàn)設(shè)備區(qū)域的劃分。

圖8 像素統(tǒng)計圖譜

3.2 特征提取

以圖9的斷路器為例，對劃分的各區(qū)域分別進(jìn)行掃描和對比計算，得到各相設(shè)備中各區(qū)域最大灰度值與對應(yīng)的熱點(diǎn)溫度和熱點(diǎn)溫差等特征量，如表1所示。

表1中的實測值是采用本文方法自動獲取，而實際值是采用FLIR Tool工具提取。通過數(shù)據(jù)對比可以看出，雖然存在一定的誤差，但對后續(xù)的故障特征分析及描述不會造成影響，證明了本文獲取熱點(diǎn)溫度和熱點(diǎn)溫差的方法是可行的。為了對電力設(shè)備的故障程度進(jìn)一步進(jìn)行描述，運(yùn)用2.2節(jié)的方法提取電力設(shè)備的發(fā)熱面積。通過上文對電力設(shè)備熱故障特征分析可知，電壓與電流致熱故障類型特征相差較大，為了讓兩種故障特征能夠在發(fā)熱面積上較好地表達(dá)出來，本文對斷路器常見發(fā)生在接線端子上的電流致熱型故障和套管上的電壓致熱型故障，分別結(jié)合其熱點(diǎn)溫度進(jìn)行了分析和提取，提取結(jié)果如圖10所示，橫坐標(biāo)為提取的故障數(shù)量。

圖9 對圖4電力設(shè)備區(qū)域劃分效果

從圖10可以得出，本文提取的發(fā)熱面積隨著熱點(diǎn)溫度的變化而變化，上升趨勢大致相同。根據(jù)判斷故障等級的熱點(diǎn)溫度參數(shù)得到對應(yīng)的發(fā)熱面積值，即可通過發(fā)熱面積參數(shù)，對電力設(shè)備的熱故障程度進(jìn)行一定的補(bǔ)充和表達(dá)作用。

位置信息的提取，以圖4(b)和(c)中單相設(shè)備為例進(jìn)行驗證說明，首先采用質(zhì)心計算公式，獲取設(shè)備的質(zhì)心位置信息分別為（189.95, 253.95）和（245.28, 271.76），然后采用2.2節(jié)的分割方法，分割出故障區(qū)域，并使用重心法獲取質(zhì)心坐標(biāo)為（154.94, 291.34）、（218.67, 322.76），如圖6所示。最后，

表1 各區(qū)域的T1與T2對比表

圖10 熱點(diǎn)溫度與發(fā)熱面積關(guān)系圖

根據(jù)公式(8)、(9)和(10)可計算出兩相設(shè)備的、和1值分別為：1.4、－47°、51pt和1.3、－63°、58pt。根據(jù)提取的位置信息與預(yù)定的值進(jìn)行對比分析，得出兩相設(shè)備故障位置均位于設(shè)備本體外部和第三象限，再結(jié)合故障偏離設(shè)備中心位置值，可以推斷出故障在斷路器中間連接部位處的接線端子上。因此，可以得出該斷路器第二和第三相均發(fā)生電流致熱型故障。利用位置信息實現(xiàn)對故障類型進(jìn)行描述后，依據(jù)故障所處的位置，再結(jié)合提取的溫度、發(fā)熱面積特征及熱點(diǎn)群聚現(xiàn)象和文獻(xiàn)[18]中的故障程度判據(jù)，即可實現(xiàn)故障等級的描述。表2和表3分別為斷路器故障等級判斷標(biāo)準(zhǔn)和部分電力設(shè)備熱故障特征提取結(jié)果。

表2 斷路器故障等級判斷標(biāo)準(zhǔn)

表3 部分電力設(shè)備熱故障特征提取結(jié)果

3.3 特征值矩陣建立

通過算法完成特征提取后，構(gòu)建基于多屬性信息融合的過熱性故障特征值向量，實現(xiàn)電力設(shè)備熱故障特征數(shù)字化描述，如式(12)所示：

4 結(jié)論

為了實現(xiàn)電力設(shè)備紅外圖像診斷中熱故障特征提取和數(shù)字化表達(dá)，在對圖像預(yù)處理的基礎(chǔ)上，提取圖像中關(guān)鍵發(fā)熱區(qū)域的熱點(diǎn)溫度、熱點(diǎn)溫差、發(fā)熱面積、位置信息以及熱點(diǎn)群聚現(xiàn)象等熱屬性值，構(gòu)建多屬性信息融合的過熱性故障特征值向量，實現(xiàn)電力設(shè)備熱故障特征數(shù)字化描述。本文運(yùn)用該方法對150張典型斷路器紅外故障圖像進(jìn)行了特征提取和數(shù)字化描述，并對各特征量的提取方法及意義進(jìn)行了詳細(xì)分析。結(jié)果表明，本文提出的熱故障數(shù)字化方法對典型紅外故障圖譜具有良好的描述能力，對現(xiàn)有的故障特征進(jìn)行了補(bǔ)充，有效增強(qiáng)了故障的描述能力?？梢酝茝V到其他電力設(shè)備，具有較好的擴(kuò)展性。在接下來的研究中，會在故障特征描述中加入融合系數(shù)，提高表達(dá)的魯棒性和精準(zhǔn)度，用于后續(xù)大量復(fù)雜故障樣本情況下的設(shè)備熱故障智能分類與診斷應(yīng)用中。

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A Multi-Attribute Fusion Method for Digitizing Infrared Thermal Characteristics of Power Equipment

ZHAO Tiancheng1，LUO Lyu2，YANG Daiyong1，LIU He1，YUAN Gang2，XU Zhihao2

(1.,130021,;2.,,330099,)

Aiming at the complex problem of thermal fault feature extraction and digital representation in the infrared image diagnosis of power equipment, a multi-attribute fusion thermal feature digitization method for power equipment is proposed in this study. The method uses heat power equipment fault features and diagnostic files related to research analysis, based on image preprocessing, to extract the images of key areas with high temperatures, heating area, location, and thermal property values, such as hot clustering, building a multiple-attribute information fusion of overheating fault feature vectors to realize a digital description of the thermal fault characteristics. A circuit breaker is used as an example to verify and analyze the proposed method. The results show that the proposed method can effectively describe the typical infrared fault spectrum, and can be used in the intelligent classification and diagnosis of equipment faults in the case of a large number of complex fault samples.

multi-attribute fusion, feature extraction, eigen vector, digital description

TP391.41

A

1001-8891(2021)11-1097-07

2021-03-18；

2021-06-07.

趙天成（1992-），男，吉林長春人，工程師，碩士，研究方向為電力設(shè)備故障檢測與診斷。E-mail: 583107503@qq.com。

許志浩（1988-），男，武漢人，講師，博士，碩導(dǎo)，研究方向為電力設(shè)備智能檢測與人工智能應(yīng)用。E-mail: zhxuhi@whu.edu.cn。

吉林省電力科學(xué)研究院有限公司科技項目資助（KY-GS-20-01-07）。