[發明專利]輸電線路絕緣子等值灰密在線監測系統及監測方法

有效

• 申請號: 201410503367.5
• 申請日: 2014-09-26
• 公開（公告）號: CN104266634B
• 公開（公告）日: 2017-01-25
• 發明（設計）人: 黃新波;陳小雄;張燁;張斌;張菲;唐書霞
• 申請（專利權）人: 西安工程大學
• 主分類號: G01C11/00
• 分類號: G01C11/00
• 代理公司: 西安弘理專利事務所61214
• 代理人: 羅笛

1.輸電線路絕緣子等值灰密在線監測系統，其特征在于，包括控制主板(1)，控制主板(1)上分別連接有模擬攝像機(9)、電源控制電路(11)、GPRS模塊(4)、485接口(5)、調試串口(6)、濕度傳感器(19)、光照強度傳感器(20)，GPRS模塊(4)通過無線方式與監控中心(21)連接。

2.根據權利要求1所述的輸電線路絕緣子等值灰密在線監測系統，其特征在于，所述控制主板(1)包括微控制器(2)，微控制器(2)上連接有視頻解碼芯片(13)、Flash存儲器(3)、DDR內存(14)，微控制器(2)與所述濕度傳感器(19)、所述光照強度傳感器(20)連接，視頻解碼芯片(13)與所述模擬攝像機(9)連接。

3.根據權利要求2所述的輸電線路絕緣子等值灰密在線監測系統，其特征在于，所述微控制器(2)采用TI公司的雙核芯片TMS320DM6446。

4.根據權利要求2所述的輸電線路絕緣子等值灰密在線監測系統，其特征在于，所述視頻解碼芯片(13)采用TI公司的TVP5147。

5.根據權利要求1所述的輸電線路絕緣子等值灰密在線監測系統，其特征在于，所述電源控制電路(11)分別連接有蓄電池(10)、太陽能電池板(12)。

6.根據權利要求1所述的輸電線路絕緣子等值灰密在線監測系統，其特征在于，所述控制主板(1)上連接有USB接口(7)。

7.根據權利要求1所述的輸電線路絕緣子等值灰密在線監測系統，其特征在于，所述控制主板(1)上連接有網口(8)。

8.輸電線路絕緣子等值灰密在線監測方法，其特征在于，采用輸電線路絕緣子等值灰密在線監測系統，其結構為：

包括控制主板(1)，控制主板(1)上分別連接有模擬攝像機(9)、電源控制電路(11)、GPRS模塊(4)、485接口(5)、調試串口(6)、濕度傳感器(19)、光照強度傳感器(20)，GPRS模塊(4)通過無線方式與監控中心(21)連接；

所述控制主板(1)包括微控制器(2)，微控制器(2)上連接有視頻解碼芯片(13)、Flash存儲器(3)、DDR內存(14)，微控制器(2)與所述濕度傳感器(19)、所述光照強度傳感器(20)連接，視頻解碼芯片(13)與所述模擬攝像機(9)連接；

所述微控制器(2)采用TI公司的雙核芯片TMS320DM6446；

所述視頻解碼芯片(13)采用TI公司的TVP5147；

所述電源控制電路(11)分別連接有蓄電池(10)、太陽能電池板(12)；

所述控制主板(1)上連接有USB接口(7)；

所述控制主板(1)上連接有網口(8)；

具體按照以下步驟實施：

步驟1、模擬攝像機(9)對被測試污穢絕緣子片(17)進行現場拍攝，得到被測試污穢絕緣子片(17)的圖片，將得到的圖片傳遞給視頻解碼芯片(13)進行解碼，將解碼后的圖片傳遞到微控制器(2)；

步驟2、微控制器(2)對步驟1中解碼后的被測試污穢絕緣子片(17)的圖片進行圖像分析處理，識別出被測試污穢絕緣子片(17)表面的污穢區域數量，利用微控制器(2)中的圖像處理程序計算得到被測試污穢絕緣子片(17)背景圖像灰度值、每塊污穢區的圖像灰度值、每塊污穢區的面積；

同時，微控制器(2)結合濕度傳感器(19)、光照強度傳感器(20)分別測得環境濕度、光照強度；

步驟3、根據步驟2中得到的被測試污穢絕緣子片(17)背景圖像灰度值、被測試污穢絕緣子片(17)圖像灰度值以及得到的環境濕度、光照強度，再利用人工神經網絡模型計算得出被測試污穢絕緣子片(17)表面污穢的厚度h；

步驟4、根據步驟2中得到的被測試污穢絕緣子片(17)表面的污穢區域數量、每塊污穢區的面積、被測試污穢絕緣子片(17)的總的面積以及步驟3中得到的被測試污穢絕緣子片(17)的厚度h再結合被測試污穢絕緣子片(17)表面污穢的密度ρ，計算得出NSDD，計算公式為：

其中，m_i為絕緣子片表面第i塊污穢的質量，V_i為絕緣子片表面第i塊污穢的體積，S_i為絕緣子片表面第i塊污穢的面積，S_總為絕緣子片測量區域的面積，n為絕緣子片測量區域污穢塊的總數，ρ為絕緣子片表面污穢的密度；

步驟5、將步驟4得到的NSDD通過GPRS模塊(4)發送到監控中心(21)，同時將NSDD備份到Flash存儲器(3)中。

9.根據權利要求8所述的輸電線路絕緣子等值灰密在線監測系統的監測方法，其特征在于，所述步驟3中人工神經網絡模型具體按照以下步驟訓練得到：給絕緣子片噴涂污穢，采集絕緣子片和背景的圖像，利用圖像處理算法求出絕緣子片圖像灰度值、背景圖像灰度值，利用濕度傳感器和光照強度傳感器測出絕緣子片所在環境的環境濕度值和光照強度值，人工測出絕緣子片表面污穢的厚度，經過多次這樣的實驗獲取大量的實驗數據，利用這些數據對人工神經網絡模型進行訓練。