基于蚁群算法的绝缘子憎水性等级判别方法

憎水性是衡量绝缘材料电性能的一个重要指标,也是确保绝缘子安全运行的重要保证,且对绝缘子憎水性等级进行判决的关键是准确地分割出水珠(或水迹)区域,因此将蚁群算法引入到憎水性图像处理中,该方法首先采用自适应局部灰度均衡对图像进行增强,以减小水珠的透明性导致的目标与背景的相似度;然后采用蚁群算法建立憎水性图像的知觉图表,利用图表信息实现对图像边缘信息的提取,从而获取水珠(或水迹)的轮廓信息。最后采用改进的形状因子法对处理后的图像进行憎水性等级的判别。实验结果表明,该算法能够较好地提取污秽绝缘子憎水性图像的水珠(或水迹)的轮廓信息,并能够通过合适的判别方法准确地判别出憎水性等级。     

基于模糊数学的绝缘子憎水性图像边缘检测算法

绝缘子表面憎水性检测是判断绝缘子性能的主要手段,也是确保绝缘子安全运行的重要保证。笔者结合模糊数学理论,提出了基于统计间隙隶属度函数和关联熵系数分类判定的图像模糊边缘检测模型。该模型较好解决了水珠图像的阴影对面一侧由于水珠透明性造成的边界部分缺失问题,从一定程度上克服了经典的边缘检测方法获取水珠(或水迹)的大致形状信息方面存在的困难,实验结果表明,该算法能够有效地提取出水珠(或水迹)的形状信息,并能够提高后续憎水性图像等级评定的准确率。     

基于信息测度和Hausdorff距离的复合绝缘子憎水性等级判定

把图像处理技术应用到复合绝缘子憎水性的测量中,通过对绝缘子图像的对比度增强、图像的灰度、梯度及度的信息测度的综合考虑,结合Hausdorff距离(HD)和形态学对憎水性图像进行边缘提取,获取大水珠(或水迹)边缘信息,最后用改进形状因子法判定绝缘子的憎水性等级.试验结果表明,该方法能准确地测量绝缘子的憎水性,其准确性满足测量的要求.     

绝缘子憎水性图像水珠/水迹形状提取算法

绝缘子表面憎水性检测是判别绝缘子性能优劣的主要手段.传统的检测方法具有其主观性,图像处理技术的引入为憎水性检测提供了更为客观的方法.考虑到绝缘子所处环境的复杂性(污秽、光照等)以及憎水性图像本身的特殊性(水的透明性),本文首先对绝缘子憎水性图像进行自适应直方图均衡和基于模糊逻辑的滤波,以达到增强图像的效果;然后通过基于模糊熵的自动阈值分割方法来获取水珠(水迹)的形状信息,最后用数学形态学的二值重构开运算来去除由于分割引入的噪声.实验统计结果表明,该方法能够对各级憎水性图像进行有效地分割.     

基于MATLAB平台的复合绝缘子憎水性分析软件开发

复合绝缘子憎水性状况对于电力系统的安全稳定运行具有重要影响。为了准确、快捷、方便地识别复合绝缘子憎水性,借助MATLAB图像处理工具和GUI图形用户界面功能开发了一款复合绝缘子憎水性分析软件。该软件开发运用了模块化思想,建立了图像处理、水珠特征量提取、憎水性检测方法和数据库管理等功能模块;采用改进的Canny算子对图像进行分割,提取了水珠(或水迹)的特征;最后利用改进径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络对绝缘子憎水性进行分级。实验结果表明,该软件能够准确、客观地识别绝缘子憎水性等级,准确识别率高达92%。避免了人为因素的影响,提高了工作效率,为现场运行人员提供了数据支持和参考。     

基于改进的Canny算子的憎水性图像分割方法的研究

绝缘子表面憎水性检测是判断绝缘子性能的主要手段,对于电力系统的安全运行有着重要的意义。传统的分割算法分割效果不理想,从而影响憎水性分级的准确性。为此提出了基于改进的Canny算子的憎水性图像分割方法。考虑到绝缘子背景的复杂性,首先,利用自适应直方图均衡对图像进行增强,然后利用改进的Canny算子提取图像中水珠(或水迹)的边缘,最后利用数学形态学中的区域填充、膨胀、腐蚀、移除对象等操作对图像进行处理。实验结果表明:该方法能够对憎水性图像进行有效地分割,为后续绝缘子性能的判定提供依据。     

基于改进的Canny算子的憎水性图像分割方法的研究

绝缘子表面憎水性检测是判断绝缘子性能的主要手段,对于电力系统的安全运行有着重要的意义。传统的分割算法分割效果不理想,从而影响憎水性分级的准确性。为此提出了基于改进的Canny算子的憎水性图像分割方法。考虑到绝缘子背景的复杂性,首先,利用自适应直方图均衡对图像进行增强,然后利用改进的Canny算子提取图像中水珠(或水迹)的边缘,最后利用数学形态学中的区域填充、膨胀、腐蚀、移除对象等操作对图像进行处理。实验结果表明:该方法能够对憎水性图像进行有效地分割,为后续绝缘子性能的判定提供依据。     

基于图像特征提取与BP神经网络的绝缘子憎水性识别方法

为了方便、快捷、准确地识别运行中绝缘子表面的憎水性等级,提出了基于图像特征提取与BP神经网络的绝缘子憎水性识别方法。首先,利用同态滤波和直方图均衡对憎水性图像进行增强预处理,然后利用改进的Canny算子提取了图像中水珠(或水迹)的边缘,并利用数学形态学对其进行修正得到最终的分割图像;提取图像中与憎水性相关的4个特征量,最后建立了基于BP神经网络的憎水性识别模型,并对测试样本的憎水性等级进行了识别。实验结果表明,该方法克服了人为因素的影响,能够有效识别绝缘子7种典型憎水性等级,总识别率达90%,为在线检测绝缘子憎水性提供一种新的有效方法。     

基于S-L模型的憎水性图像水珠形状提取

憎水性图像水珠形状提取是绝缘子憎水性等级评价的重要前提。Snake模型在提取边界轮廓时存在着对初始轮廓敏感、边界信息捕捉能力较差等问题,为此笔者在S-L模型的基础上,利用水珠图像的先验信息来改进S-L模型对水珠形状的提取过程,在一定程度上克服了Snake模型的缺点,提高了轮廓形变过程中的拓扑能力,提高了形状提取的精确度。实验结果表明,该方法有效地实现了水珠形状的提取,为后续绝缘子性能的等级评价提供依据。     

基于纹理对比度的复合绝缘子表面水珠区域检测算法

在复合绝缘子憎水性的喷水分级检测中,提取复合绝缘子表面的水珠信息是判断憎水性级别的关键。为了提高水珠信息提取的准确性,本文提出了一种基于纹理特征的水珠区域检测算法,并对影响因素进行了分析。该算法利用检测窗提取出各窗口中纹理对比度特征量,通过自适应的对比度最小方差法,判断检测窗中是否含有水珠边缘,从而识别出图像中的水珠区域。最后通过实验验证,该算法能够有效识别出复合绝缘子表面水珠区域。     

运行多年RTV涂料绝缘子防污性能的研究

室温硫化硅橡胶(RTV)涂料具有优异的憎水性和憎水迁移性,可显著提高瓷和玻璃绝缘子的污闪电压,目前已在电力系统广泛应用。通过以挂网运行多年后的RTV涂料绝缘子为试品,对RTV涂层表面的积污状况、憎水性、憎水迁移性和憎水性丧失后的恢复能力及试品在长时间饱和受潮条件下的耐污闪能力进行研究,研究结果对RTV涂料在输电线路绝缘子上的使用提供了有力的技术支持。     

局部自适应复合绝缘子检测与憎水性分类网络

憎水性等级(Hydrophobicity Class,HC)是衡量绝缘子性能的重要指标之一。在实际环境的多种因素作用下绝缘子伞裙表面存在局部憎水性差异,为了准确识别绝缘子的性能,本文提出了一种基于深度学习的局部自适应绝缘子检测与憎水性分类模型。首先,通过绝缘子分割模块分离绝缘子与背景区域,为后续针对绝缘子区域的操作提供分割信息;然后将绝缘子区域划分为固定大小的图像块,在缩小分辨率减小运算难度的同时保留了绝缘子表面的细节信息;最后通过憎水性分类模块分析图像块内绝缘子的憎水性。实验使用巡检维护现场的绝缘子图片作为样本集,分阶段构建模型,分别对分割阶段和憎水性分类阶段的准确性进行评估。实验结果显示分割阶段模块能有效识别绝缘子和背景区域,交叉验证的测试集准确率均大于97.21%,并且憎水性分类阶段模块能准确分析绝缘子憎水性,对140幅测试图片的识别准确率达到98.65%。经过实验证明本文提出的模型在复杂自然环境中检测绝缘子性能是一种有效的解决方案。     

现场运行复合绝缘子憎水性的研究

为及时发现长期运行复合绝缘子伞裙护套材料的憎水性下降,测试了现场运行复合绝缘子的憎水性迁移、丧失和恢复特性,并利用傅立叶变换红外光谱法(FTIR)分析了伞裙材料表面成分。结果发现复合绝缘子所用生胶PDMS主链增长是其憎水性下降的原因之一。应做好复合绝缘子运行状态检测工作,以充分发挥其优异性能。     

基于带电检测的复合绝缘子憎水性评价

研究了复合绝缘子憎水性带电检测技术及其应用。基于喷水分级法和数字图像处理技术,提出一种改进形状因子法的憎水性等级判断方法,研制了由电动式自动喷水装置、微型数码摄像机和憎水性分析软件等组成的憎水性带电检测装置。利用所设计的装置在北方重污秽地区进行长达一年半的现场试验,发现了运行复合绝缘子憎水性的季节变化特性,并通过户外模拟试验验证了现场试验所发现规律的普遍性,从而提出了基于冬季憎水性下降特性测量和夏季憎水性恢复特性测量的运行复合绝缘子憎水性动态检测诊断新方法。应用扫描电镜技术和红外光谱分析技术,研究了运行复合绝缘子憎水性下降的原因,指出污秽在不同季节对复合绝缘子憎水性下降所造成的重要影响。最后,综合上述研究,探讨了基于憎水性带电检测的复合绝缘子运行维护方法。     

特殊工业粉尘地区复合绝缘子腐蚀失效过程研究

硅橡胶复合绝缘子因其优异的憎水性及憎水迁移性而具备较好的防污闪能力,往往作为应对污闪事故的首选方案。但在部分特殊工业粉尘地区,复合绝缘子在短时间运行后会出现爬电及蚀损现象,并发展为绝缘失效。为研究特殊工业粉尘地区复合绝缘子的腐蚀失效过程,测试了某特殊工业园区内运行的复合绝缘子的表面污秽度及污秽成分、污闪电压梯度、憎水性能及微观性能,并分析了其腐蚀失效过程。主要结论如下:绝缘子表面等值盐密为0.1~0.2 mg/cm²,其污秽成分与化工污源类似;存在自然污秽时绝缘子表面憎水性良好,但其憎水性的减弱、恢复及迁移特性均不能满足运行要求;绝缘失效的起因是电晕放电导致憎水性降低,进而导致伞裙电蚀损,最后发展为绝缘失效。     

基于图像增强的瓷质绝缘子灰密程度检测方法

由于雾天、光线较暗等恶劣现场条件下采集到的绝缘子图像清晰度与可读性较低,绝缘子目标及盘面区域色彩特征的提取较难,导致现有的可见光图像污秽检测方法不具备通用性,为此提出了一种基于图像增强的瓷质绝缘子灰密程度检测方法。先用改进的带颜色恢复的多尺度Retinex(MSRCR)算法对采集到的绝缘子图像进行增强,提高图像的清晰度和对比度;然后,采用二维最小误差法结合形态学滤波分割提取出绝缘子盘面区域,分别提取6个通道的均值、最大值、最小值等7个特征量并用Fisher准则函数筛选出分类能力较强的特征Smean,Smax,Svar作为灰密程度判别特征;最后,用思维进化算法(MEA)优化反向传播(BP)神经网络进行仿真预测。实验结果表明,概率神经网络和粒子群优化算法优化BP神经网络的判别准确率分别为88.00%和93.00%,而所提方法的准确率可达95.00%,可以准确判别恶劣条件下的绝缘子灰密程度。     

合成绝缘子材料的TSC试验研究

通过采用热刺激电流法对合成绝缘子材料进行热刺激电流(TSC)的探索性对比测试,力图探索热刺激电流法在评价合成绝缘子特性中的应用可能性.文中对比了同一厂家的两批合成绝缘子试样的TSC特性,初步的试验发现,新旧合成绝缘子之间的TSC测试结果是明显不同的,结合试样的憎水性试验以及微观结构的分析,表明TSC测试结果在一定程度上能够与合成绝缘子材料的老化联系起来.通过深入系统的研究合成绝缘子的TSC特性和合成绝缘子材料的老化特性之间的关系,将能够为合成绝缘子老化特性及老化程度的评价提供新的方法.     

超高压直流线路复合绝缘子检测方法的研究

介绍了超高压线路交流复合绝缘子带电检测方法,如红外测温法、电场法和憎水性分级法等,并结合直流输电线路复合绝缘子的特殊问题,分析了这些方法应用于直流复合绝缘子时的不足和困难,指出在直流复合绝缘子异常发热机理、直流电场测量和憎水性测量等方面均需深入研究。