基于紅外熱成像檢測(cè)技術(shù)的變電設(shè)備異常發(fā)熱故障檢測(cè)

張瑞強(qiáng)，徐 貴，經(jīng) 權(quán)，馮艷陽(yáng)，楊星盟

（1.內(nèi)蒙古電力（集團(tuán)）有限責(zé)任公司包頭供電分公司，包頭 014030；2.內(nèi)蒙古電力（集團(tuán)）有限責(zé)任公司，呼和浩特 010000）

0 引言

電力設(shè)備的長(zhǎng)時(shí)間使用極易導(dǎo)致設(shè)備發(fā)生故障或異常，其故障原因大多為變電設(shè)備局部或整體發(fā)熱，溫度分布異常等問(wèn)題[1,2]。人們?yōu)榱四軌蜷L(zhǎng)時(shí)間檢測(cè)變電設(shè)備熱狀態(tài)，通常使用紅外熱成像技術(shù)對(duì)變電設(shè)備的熱輻射實(shí)行掃描[3]，從而檢測(cè)變電設(shè)備是否存在故障。為了能夠有效檢測(cè)出變電設(shè)備異常發(fā)熱故障，需要對(duì)變電設(shè)備異常發(fā)熱故障檢測(cè)方法展開研究。

周劍飛[4]等人提出基于LSTM的設(shè)備故障在線檢測(cè)方法，該方法首先提取了設(shè)備傳感器的特征，并構(gòu)建了故障檢測(cè)模型，利用故障檢測(cè)模型與滑動(dòng)窗口技術(shù)的結(jié)合，在線檢測(cè)設(shè)備故障，該方法建立的模型不夠完善，存在檢測(cè)效果差的問(wèn)題。金濤[5]等人提出基于DWT-PNN的柔性直流輸電系統(tǒng)故障檢測(cè)方法，該方法優(yōu)先對(duì)輸電系統(tǒng)的電壓特性展開了詳細(xì)分析，根據(jù)小波變換計(jì)算出的能量特性，利用離線數(shù)據(jù)訓(xùn)練PNN，通過(guò)訓(xùn)練結(jié)果判斷障位置，從而實(shí)現(xiàn)最終檢測(cè)，該方法的分析效率差，存在不同情況下的檢測(cè)準(zhǔn)確率低的問(wèn)題。趙洪山[6]等人提出基于振動(dòng)特征估計(jì)的GIS設(shè)備故障檢測(cè)與分析方法，該方法優(yōu)先對(duì)設(shè)備產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)特征實(shí)行提取，并對(duì)提取的特征實(shí)行估計(jì)，將估計(jì)值與實(shí)際值兩者間的差值用作故障檢測(cè)指標(biāo)，通過(guò)自適應(yīng)閾值方法對(duì)設(shè)備故障實(shí)行檢測(cè)，最終依據(jù)設(shè)備振動(dòng)特征變化隔離機(jī)械故障及設(shè)備放電故障，并利用多種設(shè)備獲取故障前、故障后的實(shí)時(shí)振動(dòng)數(shù)據(jù)，經(jīng)分析后完成對(duì)設(shè)備故障的檢測(cè)，該方法提取的特征不夠全面，導(dǎo)致該方法存在與實(shí)際故障檢測(cè)結(jié)果不一致的問(wèn)題。

為了解決上述方法中存在的問(wèn)題，提出基于紅外熱成像檢測(cè)技術(shù)的變電設(shè)備異常發(fā)熱故障檢測(cè)方法。通過(guò)紅外熱成像技術(shù)，掃描變電設(shè)備圖像的紅外信號(hào)實(shí)行轉(zhuǎn)換，以此獲取電信號(hào)，得到變電設(shè)備異常發(fā)熱圖像，采用中值濾波算法對(duì)紅外熱圖像去噪。分析紅外熱圖像得知變電設(shè)備異常發(fā)熱區(qū)域的灰度值更高，為此采用模糊C均值算法對(duì)圖像分割，將設(shè)備區(qū)域及非設(shè)備區(qū)域劃分開，提升變電設(shè)備異常發(fā)熱故障檢測(cè)的準(zhǔn)確性，將取得的溫度點(diǎn)與環(huán)境溫度信息相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)變電設(shè)備異常發(fā)熱故障檢測(cè)。

1 基于紅外熱成像技術(shù)的變電設(shè)備

1.1 基于紅外熱成像技術(shù)的變電設(shè)備圖像采集

目標(biāo)紅外輻射及溫度分布信息是紅外圖像形成的主要因素，紅外成像技術(shù)的質(zhì)量取決于目標(biāo)紅外輻射的采集情況。紅外熱像儀掃描到設(shè)備的紅外輻射后，將其轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，這時(shí)就會(huì)自動(dòng)生成出紅外圖像。因此在對(duì)變電設(shè)備異常發(fā)熱故障檢測(cè)時(shí)，首先需要利用紅外熱成像技術(shù)獲取變電設(shè)備異常發(fā)熱圖像。

對(duì)變電設(shè)備掃描前，選取線陣列紅外探測(cè)器對(duì)變電設(shè)備不同的掃描空間實(shí)行不同的掃描方式[7,8]。假設(shè)線陣列紅外探測(cè)器在掃描時(shí)把掃描空間劃分成x個(gè)面元，按照順序依次對(duì)變電設(shè)備各個(gè)面元實(shí)行幀圖像掃描時(shí)，其掃描時(shí)間用下述方程表達(dá)式描述：

式(1)中，τd描述的是單元掃描時(shí)間，fp描述的是幀頻，Tp描述的是周期。

紅外掃描儀利用紅外探測(cè)器掃描變電設(shè)備時(shí)，會(huì)取得變電設(shè)備的紅外輻射信息，從而將信息轉(zhuǎn)換成電信號(hào)。通過(guò)yv元線對(duì)掃描空間中每個(gè)單元實(shí)行掃描，且在每組單元中都有一個(gè)列組合，包含yv個(gè)單元器件。若利用相同的周期時(shí)間速度對(duì)元面掃描，就會(huì)增強(qiáng)信號(hào)信噪比，達(dá)到倍。式中，y描述的是y個(gè)單元探測(cè)器。平面中的單元探測(cè)器越多，對(duì)變電設(shè)備各個(gè)元面掃描的時(shí)間就會(huì)越長(zhǎng)，故障檢測(cè)效果也會(huì)提升。

根據(jù)掃描到的數(shù)據(jù)，利用固體攝像器件對(duì)掃描到的紅外信號(hào)實(shí)行轉(zhuǎn)換，以此獲取電信號(hào)，得出變電設(shè)備異常發(fā)熱圖像，完成對(duì)變電設(shè)備發(fā)熱紅外圖像的采集。

2.2 變電設(shè)備紅外圖像預(yù)處理

對(duì)變電設(shè)備紅外熱圖像采集期間，大氣環(huán)境的溫度會(huì)對(duì)紅外熱圖像的質(zhì)量造成影響，導(dǎo)致圖像中含有噪聲，以致于不能有效的提取到變電設(shè)備紅外圖像有用數(shù)據(jù)信息，所以需要對(duì)變電設(shè)備紅外熱圖像實(shí)行去噪處理[9,10]。

中值濾波算法[11]屬于一種非線性平滑濾波算法，能夠有效對(duì)紅外熱圖像去噪，有著很強(qiáng)的濾波效果。假設(shè)采集的變電站紅外熱圖像灰度圖位數(shù)為6位，那么圖像像素點(diǎn)就為0或255。通過(guò)概率密度函數(shù)方程表達(dá)式定義如式(2)所示：

式(2)中，p(m)描述的是概率密度函數(shù)，a描述的是黑噪點(diǎn)，即a=0；b描述的是白噪點(diǎn)，即b=255。pa描述的是與a相對(duì)應(yīng)的概率，pb描述的是與b相對(duì)應(yīng)的概率。

利用中值濾波對(duì)變電設(shè)備紅外熱圖像窗口范圍點(diǎn)排序，而圖像的灰度值[12,13]就是序列中心中間值，用方程表達(dá)式標(biāo)記為：I(i,j)=median(n(k))。式中，k描述的是像素點(diǎn)數(shù)量，n描述的是灰度值序列，I(i,j)描述的是灰度值。

由于LevelR與LevelW是自適應(yīng)中值濾波的組成部分，表示為：

式(3)中，Zmin描述的是灰度最小值，Zmax描述的是灰度最大值，Zmed描述的是中值。

LevelW定義如下：

式中，Zxy描述的是坐標(biāo)灰度值。

當(dāng)R1＞0、R2＜0時(shí)，就需要轉(zhuǎn)換到LevelW，反之則需要擴(kuò)大濾波窗Sxy的尺寸。若Sxy的尺寸達(dá)到Smax，就說(shuō)明Smax是Sxy的輸出值。當(dāng)R1＞0、R2＜0時(shí)，就要將Zxy用作輸出值，反之輸出值為Zmed。

那么中值濾波算法對(duì)變電設(shè)備紅外熱成像的濾波流程如圖1所示。

圖1 濾波流程圖

3 變電設(shè)備異常發(fā)熱圖像分割及故障檢測(cè)

變電設(shè)備紅外熱成像濾波后更能顯現(xiàn)出成像信息數(shù)據(jù)，根據(jù)獲取的紅外熱圖像得知，變電設(shè)備異常發(fā)熱區(qū)域的灰度值更高，為了能有效的檢測(cè)出異常發(fā)熱故障，需要采用模糊C均值算法[14,15]對(duì)圖像分割，將其劃分成設(shè)備區(qū)域及非設(shè)備區(qū)域。具體分割流程如下所示：

1）根據(jù)圖像的灰度值，將灰度值相同的子集輸入計(jì)算，以此達(dá)到減少數(shù)據(jù)集計(jì)算量，提升分割效率的目的。

2）以像素?cái)?shù)量相同為主對(duì)圖像直方圖實(shí)行劃分[16,17]，劃分后所對(duì)應(yīng)的圖像灰度級(jí)就標(biāo)記為e，那么此時(shí)圖像聚類中心的目標(biāo)函數(shù)定義如下：

式(4)中，f描述的是目標(biāo)函數(shù)，i、j描述的是圖像像素灰度級(jí)，ei、ej描述的是像素?cái)?shù)，H1、H2描述的是劃分后的像素總數(shù)量，x描述的是灰度級(jí)最大值，α與β均描述的是權(quán)值。

當(dāng)f的值為最大時(shí)，使i、j的原始聚類中心與灰度級(jí)相對(duì)應(yīng)，達(dá)到對(duì)聚類中心優(yōu)化的目的。

3）采用高斯函數(shù)對(duì)變電設(shè)備紅外熱圖像領(lǐng)域賦予像素權(quán)值，再利用加權(quán)平均法加權(quán)變電設(shè)備圖像隸屬度[18～20]，標(biāo)記為，用下述方程描述為：。式中，m描述的是圖像像素點(diǎn)的橫坐標(biāo)，n描述的是縱坐標(biāo)，k描述的是類別，x、y、h描述的是高斯核函數(shù)。依據(jù)加權(quán)后的設(shè)備圖像，設(shè)定圖像領(lǐng)域?yàn)?×3。

根據(jù)分割后的變電設(shè)備異常發(fā)熱紅外圖像，需要對(duì)圖像灰度值實(shí)行訪問(wèn)，通過(guò)映射表取得變電設(shè)備紅外圖像像素溫度點(diǎn)，將取得的溫度點(diǎn)與環(huán)境溫度信息相結(jié)合，以此對(duì)變電設(shè)備異常發(fā)熱區(qū)域?qū)嵭袡z測(cè)，得到變電設(shè)備異常區(qū)域的定位坐標(biāo)，實(shí)現(xiàn)變電設(shè)備異常發(fā)熱故障檢測(cè)。

4 實(shí)驗(yàn)與分析

為了驗(yàn)證基于紅外熱成像檢測(cè)技術(shù)的變電設(shè)備異常發(fā)熱故障檢測(cè)方法，需要對(duì)該方法實(shí)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比測(cè)試。

采用基于紅外熱成像檢測(cè)技術(shù)的變電設(shè)備異常發(fā)熱故障檢測(cè)方法（所提方法）、基于LSTM的設(shè)備故障在線檢測(cè)方法（文獻(xiàn)[4]方法）和基于DWT-PNN的柔性直流輸電系統(tǒng)故障檢測(cè)方法（文獻(xiàn)[5]方法）實(shí)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試。

展開測(cè)試前，選取一個(gè)變電設(shè)備用作本次實(shí)驗(yàn)環(huán)境，針對(duì)變電設(shè)備中異常發(fā)熱的情況實(shí)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試，選取的變電設(shè)備如圖2所示。

圖2 變電設(shè)備實(shí)驗(yàn)測(cè)試圖

1）變電設(shè)備時(shí)常因?yàn)楫惓０l(fā)熱而導(dǎo)致自身發(fā)生故障，為了能夠有效檢測(cè)存儲(chǔ)變電設(shè)備異常發(fā)熱故障，以紅外熱成像技術(shù)為主，采用所提方法、文獻(xiàn)[4]方法和文獻(xiàn)[5]方法獲取變電設(shè)備異常發(fā)熱故障熱成像，將獲取結(jié)果與實(shí)際結(jié)果比較，從而驗(yàn)證三種方法的故障定位效果，具體測(cè)試結(jié)果如圖3所示。

圖3 變電設(shè)備異常發(fā)熱故障定位測(cè)試

分析圖3中的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，變電設(shè)備實(shí)際檢測(cè)故障共有三處，而所提方法的定位結(jié)果與實(shí)際定位結(jié)果相同，同時(shí)故障定位位置一致，說(shuō)明所提方法的故障定位效果強(qiáng)。文獻(xiàn)[4]方法檢測(cè)時(shí)，共定位出兩處故障，與實(shí)際結(jié)果相比文獻(xiàn)[4]方法的故障定位結(jié)果不夠全面，存有缺失，但其余定位結(jié)果與實(shí)際值相同，可見(jiàn)文獻(xiàn)[4]方法的故障定位準(zhǔn)確率要低于所提方法。文獻(xiàn)[5]方法在測(cè)試期間共定位出3處故障，與實(shí)際值對(duì)比發(fā)現(xiàn)，文獻(xiàn)[5]方法僅有一處故障定位結(jié)果與實(shí)際值相同，其余均定位錯(cuò)誤。根據(jù)上述測(cè)試可知，所提方法的故障定位效果最強(qiáng)、文獻(xiàn)[5]方法的故障定位效果最差。

2）在變電設(shè)備電信號(hào)中引入一組噪聲數(shù)據(jù)，采用所提方法、文獻(xiàn)[4]方法和文獻(xiàn)[5]方法分別對(duì)加入噪聲數(shù)據(jù)及未加入噪聲數(shù)據(jù)的變電設(shè)備信號(hào)實(shí)行故障檢測(cè)，根據(jù)檢測(cè)結(jié)果測(cè)試三種方法的準(zhǔn)確性，具體測(cè)試結(jié)果如圖4所示。

圖4 故障檢測(cè)準(zhǔn)確率測(cè)試

從圖4中可以看出，加入噪聲數(shù)據(jù)和未加入噪聲數(shù)據(jù)后的故障檢測(cè)準(zhǔn)確率都不相同，但從整體上看，加入噪聲數(shù)據(jù)后所提方法的故障檢測(cè)率下降較小，說(shuō)明噪聲數(shù)據(jù)給所提方法的故障檢測(cè)準(zhǔn)確率帶來(lái)的影響??；而文獻(xiàn)[4]方法加入噪聲數(shù)據(jù)后整體檢測(cè)率下降效果明顯，表明噪聲數(shù)據(jù)為文獻(xiàn)[4]方法造成的影響較大。根據(jù)圖4中的數(shù)據(jù)可以判定出，所提方法在兩種情況下的故障檢測(cè)準(zhǔn)確率均高于其余兩種方法，這主要是以為所提方法對(duì)變電設(shè)備圖像實(shí)行了預(yù)處理，以此提升了檢測(cè)效率，增強(qiáng)了故障檢測(cè)效果。

5 結(jié)語(yǔ)

變電設(shè)備發(fā)熱異常會(huì)導(dǎo)致變電設(shè)備發(fā)生故障，為了解決這種問(wèn)題，提出基于紅外熱成像檢測(cè)技術(shù)的變電設(shè)備異常發(fā)熱故障檢測(cè)方法，該方法首先獲取了變電設(shè)備熱成像圖像，對(duì)圖像實(shí)行預(yù)處理后將其分割，依據(jù)圖像灰度值取得像素溫度點(diǎn)，將其與環(huán)境溫度結(jié)合后完成對(duì)變電設(shè)備異常發(fā)熱區(qū)域的檢測(cè)。該方法在變電設(shè)備異常發(fā)熱故障檢測(cè)方法中發(fā)揮著重要作用，在日后故障檢測(cè)領(lǐng)域中有著長(zhǎng)遠(yuǎn)的發(fā)展前景。