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基于红外热像和权值直接确定神经网络的零值绝缘子识别方法

放大字体  缩小字体 发布日期:2014-01-11  浏览次数:276
核心提示:李唐兵1,龚磊2,姚建刚2(1.江西省电力科学研究院,江西南昌330006;2.湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082)摘要:提
 李唐兵1,龚磊 2,姚建刚2

1.江西省电力科学研究院,江西南昌 3300062.湖南大学电气与信息工程学院,湖南 长沙 410082

 

摘要:提出一种利用红外图像和神经网络权值直接确定法进行现场零值绝缘子识别的方法。识别的基本过程为:对红外图像进行图像增强、去噪、分割,在绝缘子串内截取矩形作为目标图像;鉴于红外热像的灰度值与物体表面温度的关系,直接提取了灰度标准偏差值、绝对偏差、四分差以及极个特征参数;将这个参数作为权值直接确定法神经网络的输入来训练模型,并用于现场零值绝缘子的识别。该方法有效剔除了现场识别时输电线路的干扰,且能满足现场识别实时性要求。实验结果验证了该方法的可行性与有效性。

 

关键词:零值绝缘子;红外热像;图像分割;权值直接确定法

 

0 前言

 

瓷绝缘子在长期运行中,受环境、电气作用等因素影响,易出现裂纹,导致绝缘性能降低,产生零值绝缘子,直接引起绝缘子断串、导线落地以及母线失压等事故发生[1]。因此,零值绝缘子的检测显得十分必要。目前普遍使用短路叉、火花间隙放电叉等人工登杆塔方法检测劳动强度大、安全性差,且易造成误检或漏检[2]。为寻找更有效的零值绝缘子识别方法,广大学者提出了许多新方法,通过检测绝缘子运行时的特征量来判断其运行状态,常见的特征量有绝缘子表面电压、电晕脉冲、泄露电流等[3-10],尽管如此,目前仍缺少一种非接触式、简单、经济且能用于现场的检测方法。

 

文献[6]提出的红外成像法具有简单、经济的特点,但未考虑现场检测时可能存在线路等干扰的情况,现场适用性尚待验证。本文在文献[6]的基础上做了改进,提出一种红外图像与神经网络权值直接确定法相结合的方法:先对现场拍摄的红外图像进行一系列图像处理,然后从处理完成后的图像提取特征参数,再将这些特征参数作为权值直接确定神经网络的输入,从而实现零值绝缘子的识别。本文的改进之处主要有:①截取目标区域及特征提取时,避开了除绝缘子串的其余部分,从而可以避开输电线路等干扰,满足现场要求,当利用文献[6]中的分割算法去对含有输电线路干扰的红外图像分割时,会将输电线路和绝缘子串作为目标区域,如图1(b)1(c)所示,将输电线路作为目标区域的一部分是不被允许的;②图像分割占了整个识别流程的大部分时间,本文将图像分割结合智能算法,缩短运行时间,提高检测效率;③分类器的优劣会影响训练耗时的长短以及识别的精度,本文采用神经网络权值直接确定法,不仅学习过程快,且识别精度高。

 

 
 
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