基于方差分析的绝缘子红外热像特征选择方法

利用红外成像技术检测绝缘子污秽等级的关键在于获取分类性能优异的红外热像特征,文章提出了基于方差分析的红外热像特征选择方法。利用直方图均衡化增强原始热像图对比度,人工截取绝缘子盘面图像区域;通过平滑后的图像直方图包络线提取分割阈值,对阈值分割后的二值图像进行形态学滤波,得到绝缘子盘面图像和背景图像,提取2者的最高温度、最低温度、平均温度、温度分布方差以及盘面相对于背景的最大温升和平均温升共10个红外热像特征;应用单因素方差分析甄别特征优劣,实现特征选择。瓷绝缘子人工污秽试验结果表明：文中提出的红外热像特征选择方法和图像分割算法简单有效。     

利用径向温度分布特征检测绝缘子污秽等级

为了实现绝缘子污秽状况的红外热像在线测量,提出一种基于径向温度分布特征的绝缘子污秽等级检测新方法.人工截取绝缘子图像区域,采用复小波广义交叉确认GCV阈值去噪方法抑制白噪声干扰,通过直方图包络线提取阈值分割图像,利用二值图像水平扫描采样绝缘子盘面边缘点,应用最小二乘拟合盘面边缘椭圆方程,获得椭圆内长轴以上图像区域,并提取径向温度分布特征表征绝缘子污秽程度,采用最近邻湿度条件下的最小距离分类器评定待检测绝缘子的污秽等级.试验结果验证了该方法的可行性和有效性.     

应用绝缘子红外热像处理的现场污秽等级检测方法

针对绝缘子表面热场分布与湿污条件的紧密联系,提出一种基于绝缘子红外热像处理的现场污秽等级检测新方法。污秽检测的基本过程为:对红外图像进行平稳小波域局部自适应去噪抑制成像过程中的白噪声干扰;在对数变换的基础上利用最大类间方差法进行图像分割;利用以二值图像重心坐标为起点的不同角度散射直线来采样绝缘子盘面边缘点;应用最小二乘拟合盘面边缘椭圆方程;提取椭圆内长轴以上图像区域;规格化,统计灰度直方图。按上述过程建立不同湿度条件下各污秽等级绝缘子热像灰度直方图特征库,采用与最近邻湿度样本的灰色综合关联度最大相似准则评定现场污秽等级。实验结果表明了该方法用于绝缘子现场污秽等级检测的可行性和有效性。     

基于支持向量机的高压绝缘子污秽等级红外热像检测

提出了一种红外热像处理与支持向量机多值分类器相结合的新方法对高压绝缘子污秽等级进行检测.采用基于梯度信息的自适应平滑滤波方法对原始图像进行了滤波处理;利用OTSU图像分割方法对滤波后的图像进行分割,获取绝缘子盘面区域,并从绝缘子盘面区域提取了最高温度、最高温度与最低温度的比值、盘面温度的标准偏差、部分最高温度像素点个数与目标总像素点个数的比值共4个反映污秽程度的红外特征量;设计了支持向量机多值分类器对绝缘子污秽等级进行分级.试验结果表明,文中所选取的绝缘子红外特征量可有效表征绝缘子的污秽等级,所采用的支持向量机多值分类器是一个小样本、高效率的分类器,所提出的绝缘子污秽等级检测新方法是可行的.     

利用红外图像特征和径向基概率神经网络识别不同湿度条件下绝缘子的污秽等级

提出一种利用污秽绝缘子红外图像特征和径向基概率神经网络(RBPNN)来检测不同湿度条件下自然污秽绝缘子污秽等级的新方法。采用修正后的阿尔法滤波器和基于波谷的图像分割方法对绝缘子红外图像进行预处理。提取了不同湿度条件下的图像背景(周围环境)的平均温度、绝缘子盘面区域的最高温度、绝缘子盘面区域的平均温度、绝缘子盘面温度分布的方差值作为反映污秽等级的4个特征量。通过RBPNN建立了湿度及污秽特征与污秽等级之间的映射关系,并利用训练好的RBPNN识别绝缘子污秽等级;另外提出一种梯度算法与随机性方法相结合的算法来确定RBPNN的隐中心、宽度控制参数及权值矩阵。实验结果证明该方法能有效识别不同湿度条件下绝缘子的污秽等级。     

基于红外与可见光图像信息融合的绝缘子污秽等级识别

绝缘子污秽等级的准确识别是污闪防治的有效途径。红外和可见光图像分别表征了污秽绝缘子的表面温度和色彩分布,可从不同角度反映绝缘子的污秽状态,该文提出了基于红外和可见光图像信息融合的绝缘子污秽等级识别方法。建立并求解了湿污绝缘子发热数学模型,得到了绝缘子表面温度分布;通过实验获取绝缘子红外及可见光图像,经图像分割后,提取了绝缘子盘面红外与可见光特征并用Fisher判别法进行选择;将选出的特征与环境湿度、照度组合成为特征向量,并使用贝叶斯决策理论对其进行特征级信息融合,识别绝缘子污秽等级;最后对现场样本进行了识别。实验结果显示,图像信息融合提高了绝缘子污秽等级识别准确率,现场测试结果准确,为准确识别现场绝缘子污秽等级提供了新方法。     

可见光图像颜色特征与支持向量机相结合的绝缘子污秽状态识别方法

绝缘子污闪事故严重威胁着电力系统的安全运行,高压绝缘子污秽等级的准确识别是防污闪的重要研究内容。笔者提出了一种基于绝缘子可见光图像颜色特征和支持向量机技术,通过建立污秽等级与可见光图像颜色特征值的映射关系,实现绝缘子污秽状态识别的方法。以深圳供电局多个变电站不同污秽度红色陶瓷绝缘子数据为基础,采用改进种子区域生长法分割得到绝缘子盘面区域,提取RGB和HSV颜色空间36种特征,依据Fisher判据,筛选得到能表征绝缘子盘面污秽程度的S均值和S中值;设计支持向量机多值分类器,进行污秽等级划分。实验结果表明,该方法的绝缘子污秽等级准确率达96.67%,实现污秽状态的准确监测,为绝缘子污秽等级识别提供新思路。     

基于紫外图像的接触网棒瓷绝缘子污秽状态检测

为了检测接触网绝缘子的污秽状态,采用紫外成像检测技术对接触网常用的棒瓷绝缘子进行研究。对绝缘子人工涂污并对污秽绝缘子在人工气候室内进行了放电试验,拍摄紫外图像和视频,对图像进行处理,提出用阈值滤波对二值图像去噪的方法,提取并定义了"光斑面积百分比"这一图像特征。通过对不同相对湿度下不同污秽等级绝缘子的污秽放电试验,得出湿度和污秽等级对绝缘子放电的影响规律,并将此作为污秽状态评估的依据。建立以光斑面积百分比、相对湿度为输入,绝缘子污秽程度为输出的模糊推理模型,并将其与视频图像处理部分融合,构建基于紫外视频图像的外绝缘污秽状态检测系统。     

基于深度学习的红外图像中劣化绝缘子片的分割方法

红外成像作技术为绝缘子在线检测的重要手段已日趋成熟,而当前对于电气设备红外图像的分析仍依靠大多依赖人工经验,缺乏智能化。传统的红外图像中劣化绝缘子的分割方法需要复杂的图像预处理和人工提取目标特征,因而存在着泛化能力差、复杂背景下识别精度低等缺陷。基于以上问题,文中提出一种基于深度学习的红外图像中劣化绝缘子的分割方法。首先搭建实验平台,获得绝缘子串在复杂背景(有其他设备和发热源干扰)下的红外图像。为了保证红外图像的多样性,拍摄在多种污秽等级下进行,选取了多种阻值的劣化绝缘子片放置在了多种位置,并不断改变了拍摄的角度。然后构建多尺度的方法实现全卷积神经网络(FCN)的3种子模型架构：FCN-32s、FCN-16s和FCN-8s,使用随机梯度下降的训练方法对模型进行端到端的训练,最终实现了红外图像中的劣化绝缘子片的自主分割提取。通过对三种子模型训练测试对比后,得出以下结果：FCN-8s模型为劣化绝缘子片分割提取最佳模型,对于验证测试数据集像素分类准确率为89.23%。结果表明文中所描述的智能化红外劣化绝缘子片分割方法,为绝缘子和其他高压电气设备的红外在线监测诊断打下了坚实基础。     

基于红外成像技术的零值绝缘子检测

提出使用绝缘子红外图像和支持向量机相结合的方法对不同污秽程度、空气湿度和空气温度下的零值绝缘子进行自动检测。首先对现场得到的绝缘子串红外图像进行预处理操作。在对绝缘子串红外图像进行预处理后,利用二维Otsu算法对红外图像进行分割,得到标记了绝缘子串的二值图像。利用边缘检测算法提取出绝缘子串的边缘图像。采用最小二乘法对绝缘子盘面边缘图像进行拟合,得到盘面椭圆方程,利用椭圆方程提取出单个绝缘子盘面。对单个绝缘子盘面进行温度特征提取,利用三因素方差分析方法对特征参数进行显著性检验,挑选受绝缘子污秽程度、环境湿度和环境温度影响较小的参数作为特征参数。选取径向基核函数作为支持向量机的核函数,利用Lib VSM工具中基于交叉验证的网格搜索的参数选择方法和训练集数据进行实验确定核函数参数γ和错误代价C。最后,使用测试数据对整个识别模型进行测试,识别率较高,满足预设要求。     

基于高光谱技术的陶瓷绝缘子污秽等级检测

陶瓷绝缘子污秽等级检测主要采用等值盐密法、表面污层电导法、泄漏电流法等传统方法,检测过程耗时长、效率低。高光谱技术能够非接触地获取目标图谱信息且信息量丰富,在绝缘子污秽检测方面有较大应用潜力。由于陶瓷绝缘子材质原因,采集高光谱图像时存在反光现象。因此,本文提出基于高光谱技术的陶瓷绝缘子污秽等级检测方法。首先,本文采用直方图均衡化对高光谱图像进行处理,去除反光干扰,然后,对高光谱图像进行预处理,去除噪声干扰。再采用连续投影特征提取算法对样品谱线进行特征提取,去除冗余信息。最后,根据特征谱线建立支持向量机分类模型,实现了陶瓷样品污秽等级划分,其准确率为95%。关键词：陶瓷绝缘子;高光谱技术;直方图均衡化;连续投影算法;污秽等级检测;支持向量机 中图分类号：TM855     

相对温度分布特征与人工神经网络相结合的零值绝缘子识别方法

提出利用绝缘子串相对温度分布特征和人工神经网络模型相结合的方法识别不同污秽等级、不同湿度条件下的零值绝缘子。试验获取模拟110 kV线路悬式绝缘子的红外运行图像,经图像去噪、分割等预处理后,提取绝缘子串区域相对温度分布特征参数作为识别零值绝缘子的温度信息特征量,并结合环境相对湿度、等值附盐密度作为识别模型的输入向量,将实际测定绝缘子串是否含零值的状态分类信息作为输出向量,通过训练得到优化的识别模型,并用于零值绝缘子识别。试验结果验证该方法准确性高,可为输电线路瓷绝缘设备的故障检修提供参考和方法借鉴。     

基于红外成像技术的硅橡胶材料热特性的研究

利用红外成像技术在实验室和现场对不同的外绝缘材料温度变化特性进行了测量、分析和比较研究。研究结果表明,材料的热物性参数、环境温度和太阳辐射是外绝缘材料表面温度变化特性的主要影响因素。材料设计可以改善绝缘子的温度变化特性,提高其防污能力。凌晨,绝缘子表面温度可能低于环境温度。空气相对湿度高,绝缘子表面温度低是凌晨容易发生污闪的两个重要原因。     

基于BOA-SVM的劣化绝缘子红外图谱诊断方法

线路绝缘子是电力系统运行中的重要设备之一,准确判断绝缘子是否有缺陷问题,关系到整个电网的运行安全,为了提高故障诊断的准确率,本文提出了一种二进制支持向量机(SVM)分类器和贝叶斯优化(BOA)相结合的线路绝缘子故障诊断方法,用于绝缘子闪络过程中红外图谱的分类识别,通过提取绝缘子红外图谱中的方向梯度直方图特征,利用贝叶斯优化算法获得诊断模型的最优超参数来提高分类算法的准确率,并采用主成分分析法对提取特征进行降维来提高分类算法的效率。结果表明,采用贝叶斯优化支持向量机可以准确、有效地对绝缘子进行故障诊断,得到的分类模型比常用的网格搜索算法(GS)、随机搜索算法(RS)等算法准确率更高。     

基于放电紫外成像参量的绝缘子污秽状态评估

污秽绝缘子在一定的湿度条件下会形成放电并辐射出紫外光信号,本文提出了一种基于日盲紫外成像的污秽状态评估方法。首先在人工气候室中研究了几种不同污秽度的绝缘子在不同湿度下的放电现象,通过对放电视频信号的分析并结合图像处理算法提取了平稳紫外光斑面积、间歇性紫外光斑面积以及间歇性紫外光斑重复次数三个特征参数。由于污秽放电具有一定的随机性,而基于视频和图像分析法提取的特征参数具有模糊性,论文采用了模糊逻辑推理的方法建立了绝缘子的污秽状态评估模型,测试表明该推理模型具有较高的准确性和稳定性。     

平稳小波域局部自适应绝缘子的红外热像去噪

为从强白噪声干扰的红外热像中提取真实的绝缘子盘面温度场信息,提出了一种平稳小波域局部自适应绝缘子红外热像去噪方法。该法假设平稳小波变换子带系数服从拉普拉斯分布,利用最精细分解层子带系数估计噪声方差,使用待估计点圆形邻域系数估计信号方差,根据图像噪信比自适应调整邻域窗口大小,采用最大后验估计器局部自适应估计各高频子带小波系数,最后对处理后的小波系数进行平稳小波反变换得到去噪后图像。实验结果表明,该方法比传统的Wiener滤波法、基于离散小波变换和平稳小波变换的贝叶斯阈值去噪法的信噪比更高,在有效去除图像噪声的同时,图像细节信息保留更完好。     

绝缘子污秽在线监测技术与系统构成

分析了目前电力系统的“防污”工作措施和绝缘子污秽的测量方法,提出了测量绝缘子表面泄漏电流监测系统结构,以此为基础研制了一种新型变电站绝缘子在线监测系统。论述了监测系统的构成、技术特点和污秽判断依据。以陕西秦岭电厂现场运行的历史数据和污秽报警前2S绝缘子表面泄漏电流的实时波形为例,验证了该系统可正确判断绝缘子的运行状况。运行检修人员通过污秽在线监测系统对温湿度、电流、脉冲的监测,借助专家诊断软件的分析对比,就可以结合实际的运行经验,判断出绝缘子的积污状况。     

±500 kV兴安直流线路复合绝缘子积污特性

受静电吸尘效应等影响,直流输电线路绝缘子积污相比交流输电线路的绝缘子较严重,污闪风险较大。测量、研究实际运行的直流线路绝缘子积污特性,有利于电力系统开展外绝缘配置、污闪防治工作,保障系统安全稳定运行。通过人工上塔擦拭的方法,采集±500 kV兴安直流线路实际运行的复合绝缘子表面污秽,测量其等值盐密,研究线路绝缘子积污特性。研究结果表明：±500 kV兴安直流线路复合绝缘子表面积污较轻,等值盐密都在0.025 mg/cm2以下,表面积污受污染源影响,2个直流极积污情况基本一致。复合绝缘子污秽沿串呈现两端大中间小的U形曲线分布,63%的取样样品上表面积污重于下表面,不同插花型式中小伞裙积污最严重。直流线路复合绝缘子积污特性与交流线路存在明显差异。