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    基于連續(xù)波SAR成像模型的輸電線路懸垂絕緣子風(fēng)偏角識別方法

    2024-02-02 14:54:20
    測試技術(shù)學(xué)報 2024年1期
    關(guān)鍵詞:風(fēng)偏偏角絕緣子

    李 萍

    (黑龍江工程學(xué)院 電氣與信息工程學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150001)

    0 引言

    輸電線路風(fēng)偏閃絡(luò)事故是目前電網(wǎng)異常事故中出現(xiàn)頻率較高的一種。輸電線路在風(fēng)載荷的影響下,會導(dǎo)致導(dǎo)線和桿塔之間空氣間隙不滿足安全電氣距離標(biāo)準(zhǔn),此時導(dǎo)線電氣強度不足,在線路高電壓工況中會呈現(xiàn)放電狀態(tài),即風(fēng)偏閃絡(luò)問題[1-3]。風(fēng)偏閃絡(luò)會導(dǎo)致電能出現(xiàn)異常損耗,且風(fēng)偏工況中,線路跳閘重合難度較大,直接威脅電網(wǎng)系統(tǒng)的正常工作。

    在電網(wǎng)建設(shè)中,懸垂絕緣子串的需求量顯著,風(fēng)載荷影響下,絕緣子串的風(fēng)偏角信息是分析輸電線路工作狀態(tài)的核心指標(biāo)。針對輸電線路,懸垂絕緣子風(fēng)偏角識別是塔頭尺寸設(shè)置和結(jié)構(gòu)設(shè)計的必要環(huán)節(jié)。為了防止線路出現(xiàn)風(fēng)偏閃絡(luò)問題,需要識別輸電線路懸垂絕緣子風(fēng)偏角[4]。目前針對輸電線路懸垂絕緣子風(fēng)偏角識別的研究很少,結(jié)合已有研究資料可知,胡鑫等[5]根據(jù)導(dǎo)線風(fēng)偏擺動固有頻率不變構(gòu)建了絕緣子串動態(tài)風(fēng)偏計算模型,雖然此模型能夠在坡型風(fēng)攻角條件中有效分析風(fēng)偏角變化特性,但并不能把全部影響因素均分析周全,且操作過程復(fù)雜,風(fēng)偏角分析結(jié)果存在一定誤差;沈龍等[6]使用傾角傳感器采集絕緣子串偏角的變化數(shù)據(jù)完成偏角監(jiān)測,但傳感器在惡劣環(huán)境中采集的數(shù)據(jù)誤差較大,在識別風(fēng)偏角度時會存在識別誤差。

    合成孔徑雷達(簡稱SAR)是目前常用的探測工具,具備24 h 運行的優(yōu)勢,在軍事與民事領(lǐng)域都較為常用。調(diào)頻連續(xù)波SAR 使用成本低且體積小,相比普通的SAR 更適用于輸電線路懸垂絕緣子風(fēng)偏角識別,而惡劣環(huán)境的SAR 成像質(zhì)量較差,極易出現(xiàn)失焦問題,為此,本文提出了基于連續(xù)波SAR 成像模型的輸電線路懸垂絕緣子風(fēng)偏角識別方法,創(chuàng)新性地使用多普勒頻移校正與頻率變標(biāo),校正殘余時頻相位,逆頻率變標(biāo)和距離壓縮,進行連續(xù)波SAR 定位數(shù)據(jù)校正,保證回波包絡(luò)穩(wěn)定,像素擬合效果較好,為輸電線路的安全運行提供參考方法。

    1 輸電線路懸垂絕緣子風(fēng)偏角識別方法

    連續(xù)波SAR成像模型結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

    圖1 連續(xù)波SAR成像模型結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of continuous wave SAR imaging model

    圖1 中,MCU 為單片機,上位機PC 是連續(xù)波SAR 成像模型的核心結(jié)構(gòu),能夠操控步進電機的移動方向,此移動方向僅為橫向移動[6]。在風(fēng)載荷動態(tài)變化下,步進電機移動位置采集輸電線路懸垂絕緣子的SAR 圖像,且上位機可以使用單片機操控收發(fā)器天線陣列,以此掃描絕緣子縱向位置信息;并通過單片機驅(qū)動電壓控制器,以此產(chǎn)生頻率存在差異的脈沖信號,然后使用數(shù)據(jù)采集卡把信號發(fā)生器傳輸?shù)闹蓄l脈沖參考信號和電壓控制器處理后的中頻脈沖信號發(fā)送至上位機。

    1.1 基于U-net 的懸垂絕緣子SAR 圖像分割算法

    U-net 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)屬于全卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的改進網(wǎng)絡(luò),主要分為收縮路徑、擴展路徑兩種對稱結(jié)構(gòu)。收縮路徑網(wǎng)絡(luò)和常規(guī)卷積網(wǎng)絡(luò)一致,主要引入了卷積與池化下采樣操作,用于獲取懸垂絕緣子SAR 圖像淺層特征與深層特征,并以級聯(lián)的模式將淺層特征與深層特征融合,以特征分類的方式提取絕緣子目標(biāo)特征,完成懸垂絕緣子SAR 圖像分割[7-8],獲取懸垂絕緣子目標(biāo)區(qū)域特征。圖2 為U-net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖。

    圖2 U-net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.2 U-net network structure

    為了保證U-net 網(wǎng)絡(luò)具備精準(zhǔn)分割懸垂絕緣子的能力,本文設(shè)置U-net網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的損失函數(shù)

    式中:M為懸垂絕緣子SAR 圖像像素的數(shù)量;h為分割次數(shù);λ為分割偏移度;T為分割維度;針對而言,其像素j和j所屬類型(背景、絕緣子)的種類標(biāo)記為(ζj,ξj)。

    將已知分割結(jié)果的懸垂絕緣子SAR圖像作為訓(xùn)練樣本,輸入至U-net網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行圖像分割,運算Unet網(wǎng)絡(luò)對懸垂絕緣子SAR圖像分割結(jié)構(gòu)的損失函數(shù),以此分析網(wǎng)絡(luò)對懸垂絕緣子SAR圖像分割的能力是否可滿足高精度要求。

    1.2 基于位置標(biāo)定的絕緣子風(fēng)偏角識別方法

    設(shè)置連續(xù)波SAR 成像模型坐標(biāo)系為Q1(x1,y1,z1),絕緣子坐標(biāo)系為(x2,y2,z2),連續(xù)波SAR成像坐標(biāo)系(x1,y1,z1)和的平面屬于平行關(guān)系。連續(xù)波SAR標(biāo)定關(guān)系如圖3 所示。

    圖3 連續(xù)波SAR標(biāo)定關(guān)系Fig.3 Calibration relationship of continuous wave SAR

    圖3 中,設(shè)置平面原點為O,成像平面與Z軸的交點為O(φo,φo),此點能夠體現(xiàn)和連續(xù)波SAR 成像坐標(biāo)系之間的透視投影關(guān)系。絕緣子構(gòu)件的像素圖像坐標(biāo)系為(φ,φ),在(φ,φ)中確定絕緣子串兩個端點坐標(biāo),結(jié)合“兩點確定一條直線”可知,斜率角即為絕緣子串的風(fēng)偏角,設(shè)置風(fēng)偏角為α,風(fēng)偏度為?。

    式中:絕緣子串兩個端點的像素位置坐標(biāo)為(x′,y′)、(x″,y″)。

    式中:?為已知的絕緣子串長度。

    1.3 連續(xù)波SAR定位數(shù)據(jù)校正

    因調(diào)頻連續(xù)波SAR 成像是在某脈沖重復(fù)間隔中多次連續(xù)的發(fā)射信號,在此過程中并不需要耗費較高的峰值功率。但在成像過程中,調(diào)頻連續(xù)波SAR 持續(xù)發(fā)射脈沖,在收發(fā)天線分離的狀態(tài)下,掃頻時間過多會導(dǎo)致雷達發(fā)射信號時,懸垂絕緣子目標(biāo)和雷達平臺之間距離存在動態(tài)變化問題,此問題屬于距離徙動空變性問題,雷達的持續(xù)運動會導(dǎo)致距離向發(fā)生多普勒頻移問題[9-11],此時多普勒頻移會導(dǎo)致目標(biāo)的回波包絡(luò)出現(xiàn)異常變化,使SAR 成像的目標(biāo)信息存在失焦?fàn)顟B(tài),從而造成圖像失真。

    為此,上位機通過基于改進頻率變標(biāo)算法的連續(xù)波SAR成像處理方法,在校正多普勒頻移與頻率變標(biāo)、殘余時頻相位之后,通過逆頻率變標(biāo)、距離壓縮操作,保證成像結(jié)果不存在異常問題。

    連續(xù)波SAR成像模型中,雷達發(fā)射信號設(shè)為

    式中:B(tc),ge為雷達發(fā)射的脈沖信號包絡(luò)、載頻;hc,tc為調(diào)頻信號的調(diào)頻率、距離維快時間;α(tc)為連續(xù)波SAR 成像時,因多普勒頻移問題而出現(xiàn)的非線性成像誤差。雷達回波信號的延遲時間

    式中:u,d分別為載機飛行速度和光速;tn為方位慢時間;S0為雷達波速中心線掃描懸垂絕緣子的最近斜距。連續(xù)發(fā)射信號時,避免tc,tn出現(xiàn)耦合效應(yīng),將ε(tc,tn)執(zhí)行泰勒展開處理,然后執(zhí)行方位傅里葉轉(zhuǎn)換獲取差頻信號Rjg(tc,ge)。

    式中:δ為距離變化的尺度因子;src(tc,ge,S0)為距離壓縮項。

    基于改進頻率變標(biāo)算法的連續(xù)波SAR 成像處理方法步驟為:

    1)多普勒頻移校正與頻率變標(biāo)

    頻率變標(biāo)也稱為校正懸垂絕緣子SAR 成像時的距離徙動空變性,將懸垂絕緣子SAR 成像時,雷達脈沖信號的距離時域、方位頻域和相位函數(shù)KFS(tc,ge)相乘,便可去除連續(xù)波SAR 成像時脈沖信號的多普勒頻移項,完成頻率變標(biāo)[13]。

    我國的清潔服務(wù)落后西方20年~30年,其中一個重要原因就是清潔劑的落后。國外發(fā)達國家的清潔劑早就實現(xiàn)了專區(qū)專用,且十分環(huán)保。而傳統(tǒng)使用的強酸強堿清潔劑,不光對物對環(huán)境有傷害,時間久了,產(chǎn)生的毒素也會對員工的健康造成很大的傷害,這也是部分員工不能長久做下去的一個重要原因。

    式中:η為距離向調(diào)頻率;式中首相與尾相依次為校正多普勒頻移的相位項與頻率變標(biāo)相位項[14]。

    2)校正殘余時頻相位

    將步驟1)校正后的脈沖信號轉(zhuǎn)換至距離頻率域,和相位函數(shù)KRVP(tc,ge)相乘,校正SAR成像的脈沖信號殘余時頻相位。

    3)逆頻率變標(biāo)

    在距離時域、方位頻域和參考函數(shù)KIFS(tc,gb)相乘,執(zhí)行逆頻率變標(biāo)處理。

    4)距離壓縮

    使用式(7)所示的參考函數(shù)KSRC(tc,gb,S0),執(zhí)行懸垂絕緣子和雷達之間距離壓縮。

    5)校正距離徙動

    設(shè)置距離徙動校正相位函數(shù)為

    校正完畢的數(shù)據(jù)需轉(zhuǎn)換至二維頻率域,和相位保持函數(shù)KRPC(tc,gb)相乘。

    此時,信號在距離多普勒域的表達模式為

    式中:方向匹配函數(shù)為

    方位壓縮需要將rt′(tc)和KAZC(gb;S0)相乘,再執(zhí)行方位向的逆傅里葉轉(zhuǎn)換[15],轉(zhuǎn)換至方位時域,便可獲取聚焦的絕緣子SAR圖像

    式中:Δgb為方位向多普勒帶寬。

    2 實驗分析

    為分析本文方法是否適用于輸電線路懸垂絕緣子風(fēng)偏角識別問題,以某區(qū)域的輸電線路巡檢工作為實驗內(nèi)容。此輸電線路巡檢時主要將SAR設(shè)置在無人機底部,實驗中將此巡檢工作中的雷達信號設(shè)為450 MHz,脈沖寬度設(shè)為17 μs,SAR圖像包括0.5 m 地面距離分辨率和0.5 m 方位角分辨率。實驗中連續(xù)波SAR 成像模型的具體信息如表1 所示。本文方法在識別絕緣子風(fēng)偏角信息時,天氣情況惡劣,在此條件下測試本文方法具體應(yīng)用效果。實驗中絕緣子材料的彈性模量為5 MPa,泊松比為0.4,絕緣子詳情如表2 所示。

    表1 連續(xù)波SAR成像模型的具體信息Tab.1 Specific information of continuous wave SAR imaging model

    表2 實驗中絕緣子詳情Tab.2 Details of insulators in the test

    本文方法采用基于改進頻率變標(biāo)算法的連續(xù)波SAR成像模型,采集輸電線路懸垂絕緣子的SAR圖像時,絕緣子目標(biāo)信息和成像信息如圖4 所示。

    圖4 連續(xù)波SAR成像效果Fig.4 Continuous wave SAR imaging effect

    以懸垂絕緣子一個端點為例,使用改進頻率變標(biāo)算法前后的SAR圖像詳情如圖5 所示。

    圖5 改進頻率變標(biāo)算法使用前后SAR圖像詳情Fig.5 SAR image details before and after the use of the improved frequency scaling algorithm

    由圖4 可知,實際絕緣子目標(biāo)點信息和本文方法成像結(jié)果相符,說明本文方法對輸電線路懸垂絕緣子成像時,對絕緣子目標(biāo)信息的聚焦能力較好,能夠有效聚焦目標(biāo)信息,完成連續(xù)波SAR成像。且圖5 顯示,本文方法能夠在成像過程中,以頻率變標(biāo)的方式保證成像結(jié)果不存在多普勒頻移問題。

    本文方法在獲取輸電線路懸垂絕緣子的連續(xù)波SAR 圖像后,使用基于U-net 的懸垂絕緣子SAR 圖像分割算法,分割輸電線路懸垂絕緣子的連續(xù)波SAR 圖像,提取絕緣子目標(biāo)區(qū)域,測試分割效果,本文方法分割結(jié)果和實際絕緣子區(qū)域的像素擬合效果如圖6 所示。

    圖6 分割結(jié)果和實際絕緣子區(qū)域的像素擬合效果Fig.6 Pixel fitting effect of segmentation result and actual insulator area

    由圖6 可知,本文方法分割結(jié)果和實際絕緣子區(qū)域的像素擬合效果極好,分割的絕緣子區(qū)域像素處于基準(zhǔn)線上。

    輸電線路懸垂絕緣子區(qū)域分割后,本文通過基于位置標(biāo)定的絕緣子風(fēng)偏角識別方法識別的風(fēng)偏角信息如圖7所示。

    圖7 輸電線路懸垂絕緣子風(fēng)偏角識別效果Fig.7 Identification effect of wind deflection angle of suspension insulator of transmission line

    由圖7 可見,本文方法識別的輸電線路懸垂絕緣子風(fēng)偏角信息誤差極小,和實際風(fēng)偏角的風(fēng)偏度信息高度匹配。

    3 結(jié)論

    為了識別輸電線路懸垂絕緣子風(fēng)偏角,研究了一種基于連續(xù)波SAR 成像模型的輸電線路懸垂絕緣子風(fēng)偏角識別方法,此方法的創(chuàng)新之處在于:

    1)有效采集輸電線路懸垂絕緣子的SAR 圖像,并在成像時使用基于改進頻率變標(biāo)算法的連續(xù)波SAR 成像處理方法,保證輸電線路懸垂絕緣子SAR圖像的聚焦效果。

    2)使用U-net 網(wǎng)絡(luò)分割SAR 圖像,應(yīng)用基于位置標(biāo)定的絕緣子風(fēng)偏角識別方法,結(jié)合絕緣子目標(biāo)區(qū)域中像素的坐標(biāo)信息,提取絕緣子目標(biāo)區(qū)域,快速識別輸電線路懸垂絕緣子風(fēng)偏角,以此減少后續(xù)風(fēng)偏角識別的工作量。

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