[發明專利]一種基于紅外圖像聚類處理的電力電纜熱故障診斷方法在審
| 申請號: | 201710193166.3 | 申請日: | 2017-03-28 |
| 公開(公告)號: | CN107103598A | 公開(公告)日: | 2017-08-29 |
| 發明(設計)人: | 楊月仲;陳佳;蔣曉娟;程黎;何磊;徐偉;宋琳;何晨虹;徐紀恩;任琪;周明;王和杰 | 申請(專利權)人: | 國網上海市電力公司 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/90 |
| 代理公司: | 上海科盛知識產權代理有限公司31225 | 代理人: | 宣慧蘭 |
| 地址: | 200002 *** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 紅外 圖像 處理 電力電纜 故障診斷 方法 | ||
技術領域
本發明涉及,尤其是涉及一種基于紅外圖像聚類處理的電力電纜熱故障診斷方法。
背景技術
紅外熱成像技術具有快速、實時、非接觸性等優點,多年來應用于電力電纜運行管理領域。借助便攜式紅外熱成像儀或在線紅外測溫系統,對運行狀態下的電纜設備進行溫度數據采集,能夠及時發現、診斷出大多數的過熱故障,有效減少設備損壞和由此導致的電網大面積停電事故發生的次數。通常設備運行人員依據自身的經驗知識,借助輔助的紅外分析軟件對圖像進行人工分析、診斷,因采集的圖像數量眾多,且需要基于歷史溫度數據進行綜合判斷,故需要耗費巨大的人力。因此,實現對紅外圖像自動分析、設備故障診斷的智能化,正成為電力電纜運行管理的一種趨勢。
目前,電氣設備熱缺陷分析判定方法主要有以下6種:(1)表面溫度判斷法;(2)同類比較法;(3)圖像特征判斷法;(4)相對溫差法;(5)檔案分析法;(6)實時分析法。其中除了方法(1)實質上都要基于進行比較的策略,需要同組三相設備、同相設備及同類設備對應部位的溫差進行比較,建立電氣設備紅外檔案或基于長時間連續觀測。
FLIR公司的專業分析軟件ThermaCAM Reporter Pro能夠對紅外圖譜中選取的區域、點、線溫度進行分析,作為診斷缺陷的參考。但此類軟件也有不足之處:(1)沒有對圖像中的設備主體和背景進行分離,降低了數據分析的精度;(2)沒有自動建立紅外檔案等功能,不利于后續對故障診斷的自動化處理。
發明內容
本發明的目的就是為了克服上述現有技術存在的缺陷而提供一種分離背景、提高診斷精度的基于紅外圖像聚類處理的電力電纜熱故障診斷方法。
本發明的目的可以通過以下技術方案來實現:
一種基于紅外圖像聚類處理的電力電纜熱故障診斷方法,該方法包括以下步驟:
1)獲取待診斷的電力電纜設備的紅外圖像,并進行預處理;
2)對預處理后的紅外圖像通過K-means聚類算法提取目標設備,并對聚類結果進行標識,獲取僅包含目標設備的紅外圖像;
3)獲取僅包含目標設備的紅外圖像對應的RGB向量,根據RGB向量的歐氏距離與溫差的關系獲取僅包含目標設備的紅外圖像中每一點的溫度,并結合聚類結果,并對目標設備的發熱區域進行標識,形成目標設備各個區域的溫度分布;
4)根據目標設備各個區域的溫度分布獲取相對溫差,根據相對溫差對目標設備進行熱故障診斷,判斷故障的類型和性質,并進行記錄。
所述的步驟1)中,采用中值濾波對紅外圖像進行預處理,去除紅外圖像中的文字和圖標。
所述的步驟2)中,通過K-means聚類算法提取目標設備時,選擇的聚類結果為:
平均灰度值大小在前75%且聚類中心距離紅外圖像的豎直中軸線1/4圖像寬度內。
所述的步驟3)中,所述的RGB向量的歐氏距離與溫差的關系為線性關系。
所述的步驟3)具體包括以下步驟:
31)獲取僅包含目標設備的紅外圖像對應的RGB向量的歐氏距離;
32)根據比色條獲取僅包含目標設備的紅外圖像的最高溫度和最低溫度,并將最高溫度與最低溫度分別與RGB向量[255,255,255]和[0,0,0]對應;
33)結合線性關系獲取僅包含目標設備的紅外圖像中每一點的溫度;
34)根據通過K-means聚類算法提取目標設備時產生的聚類結果對目標設備的發熱區域進行標識。
所述的步驟2)中,在僅包含目標設備的紅外圖像中包括目標設備的輪廓以及輪廓內部包含的紅外圖像和聚類結果。
所述的步驟4)中,故障的類型包括電流致熱型和電壓致熱型,故障的性質包括一般缺陷、重要缺陷和緊急缺陷。
與現有技術相比,本發明具有以下優點:
本發明通過采用K-means算法先對電力電纜的紅外圖像進行聚類,將目標設備與背景分離并提取出來,提高了技術分析的精度,并且將紅外圖像的RGB向量的歐氏距離與溫度看做是線性關系,對紅外圖像上所有點的溫度進行精確獲取,有利于提高故障診斷的準確度。
附圖說明
圖1為本發明的方法流程圖。
圖2為主變110kV電纜終端紅外圖像。
圖3為聚類結果用不同色彩標識后的圖像。
圖4為從紅外圖像中提取的僅包含目標設備的圖像。
圖5為35kV接地變電纜發熱缺陷的紅外圖像。
圖6為中值濾波后的紅外圖像。
圖7為各聚類結果用不同色彩標識后的圖像。
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