[發明專利]一種高壓隔離開關分合狀態判斷與故障診斷裝置及方法有效
| 申請號: | 201810961353.6 | 申請日: | 2018-08-22 |
| 公開(公告)號: | CN109271872B | 公開(公告)日: | 2021-01-15 |
| 發明(設計)人: | 周盟;程林;周文;張靜;于春來;張杰;肖黎;梁建權 | 申請(專利權)人: | 國網黑龍江省電力有限公司電力科學研究院;國網電力科學研究院武漢南瑞有限責任公司;國網黑龍江省電力有限公司;南瑞集團有限公司;國家電網公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/62;G01R31/327 |
| 代理公司: | 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102 | 代理人: | 張惠玲 |
| 地址: | 150030 黑龍*** | 國省代碼: | 黑龍江;23 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 高壓 隔離 開關 分合 狀態 判斷 故障診斷 裝置 方法 | ||
本發明公開了一種高壓隔離開關分合狀態判斷與故障診斷裝置及方法,該方法先采用攝像機拍攝高壓隔離開關分合狀態的視頻圖像,采用基于方向梯度直方圖HOG和SVM支持向量機的方法識別出一組高壓隔離開關分閘、合閘原始視頻圖像;然后采用Canny算法和Hough變換得到高壓臂外輪廓的直線形態;接著先判斷待檢測圖像是否含有特定型號的高壓隔離開關,然后根據高壓臂外輪廓的夾角與分閘到位判定角N2和合閘到位判定角N1的大小關系判斷高壓隔離開關分合狀態。本發明無需對高壓隔離開關運動進行精確建模,不局限于特定型號隔離開關,具有廣泛地適用性;目標追蹤能力強,穩定可靠,抗干擾能力突出,能廣泛適應各類現場環境。
技術領域
本發明涉及變電站隔離開關狀態在線監測技術領域,更具體地說,涉及一種高壓隔離開關分合狀態判斷與故障診斷裝置及方法。
背景技術
高壓隔離開關主要用于高壓線路的關合開斷,起到隔離電壓的作用,是保證電力系統安全運行的重要設備。雖然高壓隔離開關一般具備基于機械原理的輔助開關定位功能,但是這一功能在機械本身出現銹蝕、磨損等情況時容易出現定位偏差,往往需要線路維護人員到隔離開關現場確認開關狀態。為此需要采用遠程視頻監控手段來節約人力成本,提高維護效率。
盡管視頻監控系統已經被廣泛應用于電力設備監控中,但就對隔離開關分合狀態進行自動識別來說,現有監測方法中基于霍夫森林的識別方法計算量較大,難以實時捕捉開關狀態;基于模態分析法的狀態識別方法成本較高,難以廣泛應用且需要定時檢測。
發明內容
本發明所要解決的技術問題是,提出一種高壓隔離開關分合狀態判斷與故障診斷裝置及方法,該方法采用攝像機拍攝隔離開關視頻圖像,通過計算機視覺技術實現隔離開關狀態的在線識別和故障診斷,實時性強、應用范圍廣、魯棒性強。
本發明的目的是通過以下技術方案來實現的:設計一種高壓隔離開關分合狀態判斷與故障診斷裝置,包括搭載支架云臺設備的機器人、通過支架云臺設備固定在龍門支架上的攝像機和LED補光設備、數據處理與分析模塊;所述攝像機具有紅外夜視功能,配有防護罩,可錄制出清晰度為1080P的視頻圖像,用于監測高壓隔離開關的分合狀態,設置有接口連接外部數字儲存設備進行數據存儲,采用485通訊協議接收通過信號線傳入的攝像頭信號;所述Led補光設備以及支架云臺設備根據高壓隔離開關現場情況調整攝像機位置和優化監測環境光線;所述數據處理模塊用于處理采集到的視頻圖像,完成特征量的提取與識別、故障狀態的判斷以及嚴重程度的預警。
本發明還提供一種高壓隔離開關分合狀態判斷與故障診斷方法,這種方法主要是以高壓隔離開關分合過程視頻為對象,將目標識別和運動目標檢測結合對高壓隔離開關的位置和運動軌跡進行捕捉來判斷高壓隔離開關的分合狀態。該方法包括以下步驟:
Step1,搭載攝像機的機器人在變電站實時拍攝變電站內的圖像,采用基于方向梯度直方圖HOG和SVM支持向量機的方法識別出一組高壓隔離開關分閘、合閘原始視頻圖像;
Step2,采用Canny算法提取高壓隔離開關的高壓臂外輪廓,再經Hough變換處理后,得到幾何形態明顯的高壓臂輪廓曲線,然后準確地識別高壓臂外輪廓的直線形態;
Step3,定義高壓臂外輪廓的夾角為分合閘夾角N,高壓隔離開關處于正常分、合閘狀態的分合閘夾角分別稱作分閘到位判定角N2和合閘到位判定角N1,對圖像進行判斷,判斷圖像是正樣本還是負樣本,正樣本是指圖像中含有高壓隔離開關,負樣本是指圖像中不含有高壓隔離開關;如果圖像是負樣本,則計算結束;如果圖像為正樣本,則判斷分合閘角度N是否介于預先設定的合閘到位判定角N1與分閘到位判定角N2之間,如果分合閘角度N不在所述兩個角度之間,則判斷結果為分合閘已到位;如果分合閘角度N在所述兩個角度之間,則判斷結果為分合閘不到位并發出報警信號。
優選地,在所述步驟Step1中,基于方向梯度直方圖HOG和SVM支持向量機的方法包括以下步驟:
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