基于邊緣計(jì)算的大中型泵站電氣設(shè)備故障紅外圖像識(shí)別

闞永庚，邵 莉，孫明權(quán)，闞建業(yè)

(1.江蘇省江都水利工程管理處，江蘇 揚(yáng)州 225200；2.江蘇水利投資開發(fā)有限公司，江蘇 南京 210029；3.江蘇省水利科教中心，江蘇 南京 210029；4.揚(yáng)州職業(yè)大學(xué)，江蘇 揚(yáng)州 225009)

電氣設(shè)備作為動(dòng)力能源的主要載體，在日常的生產(chǎn)生活中起到了較為重要的作用，設(shè)備的持續(xù)運(yùn)行是人們生活的重要保證。但隨著電氣設(shè)備工作年限問題以及工作環(huán)境條件較差等因素的影響，使得電氣設(shè)備在運(yùn)行的過程中存在一定的故障隱患，如果這些問題沒有被及時(shí)發(fā)現(xiàn)都會(huì)導(dǎo)致電氣設(shè)備出現(xiàn)過熱的問題，危害設(shè)備運(yùn)行安全[1]。嚴(yán)重故障將導(dǎo)致整個(gè)電力系統(tǒng)出現(xiàn)癱瘓，造成經(jīng)濟(jì)損失，并提高電氣設(shè)備日常運(yùn)維的費(fèi)用，甚至危害工作人員的人身安全。因此，對(duì)電氣設(shè)備進(jìn)行定期檢測(cè)是避免大中型泵站產(chǎn)生不必要損失的主要途徑。

隨著科學(xué)技術(shù)的高速發(fā)展，紅外線技術(shù)逐漸應(yīng)用到各類設(shè)備的故障診斷工作中，彰顯著其巨大的應(yīng)用潛力。紅外技術(shù)能夠在設(shè)備不停運(yùn)、正常運(yùn)行的條件下快速的完成設(shè)備檢測(cè)。在以往的研究中，大量的專家學(xué)者提出了一系列大中型泵站電氣設(shè)備故障紅外圖像識(shí)別方法，部分方法在一定程度上提升了電氣設(shè)備故障的識(shí)別效果，但此部分方法存在大中型號(hào)變壓器以及電動(dòng)機(jī)碳刷等設(shè)備故障識(shí)別精度較差，導(dǎo)致故障識(shí)別準(zhǔn)確性不佳的問題[2-3]。針對(duì)此問題，本研究中提出基于邊緣計(jì)算的大中型泵站電氣設(shè)備故障紅外圖像識(shí)別方法，力求改善當(dāng)前電氣設(shè)備故障識(shí)別中的問題。

1 大中型泵站電氣設(shè)備故障邊緣計(jì)算環(huán)節(jié)設(shè)定

1.1 電氣設(shè)備故障邊緣計(jì)算設(shè)備優(yōu)化

通過文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)，邊緣計(jì)算是一種分散式運(yùn)算，通過獲取物理數(shù)據(jù)邊緣的方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算、傳輸以及分析，使圖像或數(shù)據(jù)處理過程更為便捷，進(jìn)一步節(jié)約計(jì)算資源。常見的紅外圖像采集設(shè)備均為單一設(shè)備圖像采集較為分散，在故障識(shí)別過程中存在相應(yīng)的難度。文獻(xiàn)研究結(jié)果表明，電氣設(shè)備故障紅外圖像識(shí)別的基礎(chǔ)為高質(zhì)量的紅外圖像。如果想提升識(shí)別準(zhǔn)確性與精度，需要從根源解決圖像質(zhì)量問題[4]。在比對(duì)多種紅外圖像采集設(shè)備后，此次研究中將構(gòu)建針對(duì)大中型泵站電氣設(shè)備的紅外成像系統(tǒng)，使用其獲取原始圖像以供后續(xù)圖像處理分析。

根據(jù)熱力學(xué)基本定律，完成電氣設(shè)備紅外圖像采集環(huán)節(jié)。根據(jù)大中型泵站電氣設(shè)備工作環(huán)境與運(yùn)行特征，構(gòu)建紅外成像系統(tǒng)應(yīng)用到此次研究中。在對(duì)大量紅外設(shè)備進(jìn)行分析后，將此系統(tǒng)的組成部分設(shè)定為紅外光學(xué)系統(tǒng)、紅外探測(cè)器以及信號(hào)處理器3部分。使用下述2類成像技術(shù)獲取電氣設(shè)備的紅外圖像。

(1)近焦平面探測(cè)器成像技術(shù)，以光機(jī)掃描設(shè)備作為基礎(chǔ)，直接獲取設(shè)備圖像；

(2)遠(yuǎn)焦平面探測(cè)器成像技術(shù)，以探測(cè)器前端設(shè)備作為基礎(chǔ)，分別獲取設(shè)備元件圖像，并將其組合成全景圖像。

按照普朗克定律，對(duì)電氣設(shè)備進(jìn)行紅外圖像采集，圖像紅外圖像生成定律設(shè)定如下：

(1)

式中，D—電氣設(shè)備發(fā)射的電磁輻射率；q1D—普朗克第一輻射常數(shù)；q2D—普朗克第二輻射常數(shù)；βD—電磁輻射發(fā)射角度。

對(duì)上述內(nèi)容進(jìn)行整理，將公式(1)應(yīng)用到紅外成像系統(tǒng)中，并使用其獲取原始電氣設(shè)備紅外圖像。

1.2 構(gòu)建電氣設(shè)備故障邊緣計(jì)算模型

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展，電氣設(shè)備紅外診斷逐漸智能化發(fā)展，紅外圖像采集設(shè)備每天都會(huì)產(chǎn)生大量的圖像信息。應(yīng)用云計(jì)算對(duì)此部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行分析遇到了困難，因此在此次研究中使用邊緣計(jì)算環(huán)節(jié)完成圖形的計(jì)算處理過程。通過構(gòu)建邊緣計(jì)算模型，在紅外圖像采集系統(tǒng)搭建新的軟件環(huán)境，使其可以直接對(duì)部分紅外圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。與此同時(shí)，在其中增加云計(jì)算模塊，對(duì)此系統(tǒng)終端產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。將邊緣計(jì)算模型結(jié)構(gòu)設(shè)定如圖1所示。

圖1 邊緣計(jì)算模型基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)示意圖

在此模型的基礎(chǔ)上，對(duì)采集到的紅外圖像進(jìn)行調(diào)用，并應(yīng)用紅外圖像處理結(jié)果，完成故障的識(shí)別與分析。根據(jù)邊緣計(jì)算要求，將電氣設(shè)備故障診斷過程設(shè)定如下。

假設(shè)紅外圖像的采樣時(shí)間間隔為T，紅外圖像采樣總數(shù)為N，連續(xù)紅外信號(hào)d(t)的離散采樣序列d(ηt)，則連續(xù)紅外信號(hào)d(t)的傅立葉變換可表示為：

(2)

式中，n—采樣點(diǎn)序號(hào)。

應(yīng)用公式(2)完成傅立葉變換循環(huán)計(jì)算，直至獲取故障紅外圖像分量。對(duì)上述設(shè)定內(nèi)容進(jìn)行整理，將其作為此次電氣設(shè)備故障紅外圖像識(shí)別的基礎(chǔ)。

2 大中型泵站電氣設(shè)備故障紅外圖像識(shí)別方法設(shè)計(jì)

2.1 電氣設(shè)備紅外圖像增強(qiáng)處理

電氣設(shè)備紅外圖像在生成、傳輸以及處理的過程中，不可避免地會(huì)受到設(shè)備以及外界因素的干擾，導(dǎo)致圖像中夾帶著大量的噪聲，出現(xiàn)圖像模糊、質(zhì)量下降的問題[5]。因此需要對(duì)采集得到的原始圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。對(duì)比多種圖像增強(qiáng)方法后，此次研究中選擇高密度脈沖噪聲圖像去噪方法完成圖像增強(qiáng)處理。經(jīng)過大量的圖像分析發(fā)現(xiàn)，離散脈沖噪聲是影響圖像質(zhì)量最為嚴(yán)重的因素之一。脈沖噪聲多為下述形式：

(3)

如果e>f，灰度值e將以亮點(diǎn)的形式在紅外圖像中出現(xiàn)，同時(shí)f將成為圖像的暗點(diǎn)。當(dāng)ae取值為0且af取值為0時(shí)，此時(shí)的脈沖噪聲被稱為單極脈沖噪聲。但當(dāng)上述2數(shù)據(jù)取值結(jié)果較為接近且不相同時(shí)，圖像中的脈沖噪聲被稱為雙極脈沖噪聲。利用像素同齡組平均原理實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)，針對(duì)灰度值位于0～255之間的可能為脈沖的像素點(diǎn)進(jìn)行處理。當(dāng)脈沖過大時(shí)，借鑒PGA思想，對(duì)圖像中全部在指定區(qū)間內(nèi)的像素點(diǎn)進(jìn)行檢索。選擇合適的像素點(diǎn)作為中心點(diǎn)，構(gòu)建像素點(diǎn)分析窗口。在此窗口對(duì)像素點(diǎn)進(jìn)行判別，確定像素點(diǎn)是否為噪聲點(diǎn)，若此點(diǎn)為噪聲點(diǎn)，則剔除此像素點(diǎn)，完成圖像增強(qiáng)工作。上述圖像處理環(huán)節(jié)完成后，對(duì)圖像進(jìn)行小波變換處理，進(jìn)一步去除圖像中的噪聲。完成上述圖像處理環(huán)節(jié)后，匯總電氣設(shè)備圖像，將其作為后續(xù)處理環(huán)節(jié)的圖像基礎(chǔ)。

2.2 電氣設(shè)備故障識(shí)別與分析

在上文設(shè)定環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)上，應(yīng)用處理后的圖像實(shí)現(xiàn)電氣設(shè)備故障紅外圖像的識(shí)別。但實(shí)際的電氣設(shè)備故障分為多種類型，采用一種識(shí)別方法是無法對(duì)全部設(shè)備故障進(jìn)行識(shí)別分析的[6]，為此，在此環(huán)節(jié)中對(duì)不同類型的電氣設(shè)備故障進(jìn)行細(xì)化分析。將邊緣計(jì)算模型作為基礎(chǔ)，利用云計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)多種數(shù)據(jù)的同期處理，并將處理結(jié)果與紅外圖像分析結(jié)果融合處理，有效檢測(cè)出不同種類的故障。在此次研究中，將不同類型的電氣設(shè)備故障識(shí)別流程設(shè)定如圖2所示。

圖2 不同類型電氣設(shè)備故障識(shí)別流程

根據(jù)圖2所示內(nèi)容，將電氣設(shè)備故障識(shí)別結(jié)構(gòu)的節(jié)點(diǎn)設(shè)定為星形拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，在每個(gè)節(jié)點(diǎn)中安裝不同的檢測(cè)設(shè)備與識(shí)別設(shè)備，應(yīng)用此部分設(shè)備獲取電氣設(shè)備運(yùn)行信息，按照文中設(shè)定方法完成故障識(shí)別工作。為保證故障識(shí)別具有較高的可靠性，此次研究中增加識(shí)別結(jié)果修正環(huán)節(jié)，以此提取高質(zhì)量識(shí)別結(jié)果。對(duì)上文中內(nèi)容進(jìn)行整理，將各個(gè)環(huán)節(jié)有序連接，至此，基于邊緣計(jì)算的大中型泵站電氣設(shè)備故障紅外圖像識(shí)別方法設(shè)計(jì)完成。

3 實(shí)驗(yàn)論證分析

為驗(yàn)證此次研究中提出的基于邊緣計(jì)算的大中型泵站電氣設(shè)備故障紅外圖像識(shí)別方法對(duì)紅外圖像的識(shí)別效果，選取1080×1080的大中型泵站故障電氣設(shè)備CT圖像，在Matlab環(huán)境中進(jìn)行識(shí)別實(shí)驗(yàn)，確定文中方法的圖像識(shí)別能力。

3.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

此次實(shí)驗(yàn)中，選擇大中型號(hào)變壓器及其電動(dòng)機(jī)碳刷作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象。根據(jù)當(dāng)前實(shí)驗(yàn)要求，選定三相干式隔離變壓器作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象。此設(shè)備運(yùn)行參數(shù)設(shè)定如下：電壓比：380/220；工作溫度：-15～+45℃；輸入電壓：380V；額定電壓：380V；輸入頻率：50Hz。應(yīng)用紅外成像系統(tǒng)獲取此設(shè)備運(yùn)行圖像。在獲取真實(shí)運(yùn)行圖像后，在此部分圖像中增加1組大中型號(hào)變壓器故障紅外圖像(故障1)以及電動(dòng)機(jī)碳刷故障紅外圖像(故障2)，并將此部分圖像劃分為7組，每組中均含有故障圖像，具體圖像劃分結(jié)果見表1。

表1 電氣設(shè)備實(shí)驗(yàn)圖像劃分 單位：張

選取文中方法、機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別方法以及機(jī)器視覺識(shí)別方法對(duì)實(shí)驗(yàn)圖像組中的圖像進(jìn)行識(shí)別分析，以此獲取不同方法的應(yīng)用效果，實(shí)現(xiàn)對(duì)文中方法應(yīng)用效果的判定。

3.2 電氣設(shè)備故障識(shí)別精度實(shí)驗(yàn)分析

對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析可以看出，文中方法的故障識(shí)別精度相對(duì)較高，應(yīng)用其可得到較為準(zhǔn)確的電氣設(shè)備故障識(shí)別結(jié)果，見表2。與文中方法相比，剩余2種實(shí)驗(yàn)方法的應(yīng)用效果相對(duì)較差。此實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：文中方法在應(yīng)用邊緣技術(shù)后進(jìn)一步提升了故障識(shí)別精度，此紅外圖像識(shí)別結(jié)果可為電氣故障的診斷與維護(hù)提供有效信息，縮短故障搶修時(shí)間。

表2 電氣設(shè)備故障識(shí)別精度實(shí)驗(yàn)結(jié)果 單位：%

3.3 電氣設(shè)備故障類型識(shí)別準(zhǔn)確性實(shí)驗(yàn)分析

文中方法與其他兩種識(shí)別方法對(duì)不同類型的電氣設(shè)備故障識(shí)別準(zhǔn)確性存在較大的差異，見表3。文中方法對(duì)2種故障識(shí)別的準(zhǔn)確率均高于機(jī)器學(xué)習(xí)方法與機(jī)器視覺方法。說明此方法對(duì)于不同類型故障的敏感性相對(duì)較高，應(yīng)用此方法可對(duì)電氣設(shè)備故障進(jìn)行針對(duì)性控制。整理上述2部分實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，文中方法的故障診斷能力與故障分析能力均優(yōu)于其他兩種方法。

表3 電氣設(shè)備故障類型識(shí)別準(zhǔn)確性實(shí)驗(yàn)結(jié)果 單位：%

4 結(jié)語

針對(duì)當(dāng)前大中型泵站電氣設(shè)備故障紅外圖像識(shí)別過程中存在的問題，此次研究中對(duì)故障類別識(shí)別準(zhǔn)確性不佳的問題進(jìn)行了優(yōu)化。將邊緣計(jì)算應(yīng)用到故障識(shí)別中，進(jìn)一步提升了識(shí)別結(jié)果的可靠性。在日后的研究中，應(yīng)將云計(jì)算技術(shù)等其他技術(shù)應(yīng)用到電氣設(shè)備的運(yùn)維管理中，以此保證大中型泵站運(yùn)行的安全性。