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基于紫外圖像中電暈放電的故障檢測

發(fā)布時(shí)間:2020-10-19 11:04
   電網(wǎng)及鐵路的高壓設(shè)備在長期的電熱損耗以及表面裂紋、污染損傷下,產(chǎn)生擊穿電壓,形成表面電暈放電,導(dǎo)致其絕緣性能顯著下降,造成巨大的電力損耗。電暈放電產(chǎn)生的紫外光信號(hào),是及時(shí)發(fā)現(xiàn)絕緣劣化和電暈放電的重要參數(shù),分析紫外信號(hào)對(duì)預(yù)防事故和維護(hù)設(shè)備具有重大意義。本文首先分析了紫外成像儀雙光路的工作原理,給出了一種利用紫外成像儀輸出圖像中的相關(guān)參數(shù)解決放電檢測的檢測方法,針對(duì)目前基于日全盲紫外成像技術(shù)的雙通道紫外成像儀的放電檢測的方法中,只使用光子數(shù)一個(gè)參數(shù)來量化放電強(qiáng)度,不能有效判斷外絕緣與發(fā)生閃絡(luò)間裕度的問題。因此給出運(yùn)用紫外成像技術(shù)來選擇可用的特征參數(shù),輔助對(duì)放電強(qiáng)度進(jìn)行量化的紫外成像檢測方法。本文通過將常規(guī)的圖像灰度化,得到灰度直方圖,并基于雙峰法對(duì)灰度直方圖進(jìn)行閾值選擇,得到理想閾值,進(jìn)而得到了理想二值化的光斑圖像。本文采用了直接開運(yùn)算進(jìn)行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾除天空、設(shè)備白色背景以及取景框和時(shí)間等信息造成的噪聲,此方法能夠過濾遠(yuǎn)小于構(gòu)造元素的噪聲點(diǎn),從而讓圖像更加平滑。最后通過建立遺傳算法優(yōu)化反向傳播(Genetic Algorithm-Back Propagatio)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)高壓設(shè)備的紫外圖像中的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行了研究,計(jì)算不同距離不同增益下的光斑面積大小,解決了模型預(yù)測光斑面積與實(shí)際光斑面積誤差較大的問題,為故障判斷提供了依據(jù)。實(shí)驗(yàn)證明:模型設(shè)備的設(shè)備狀況與實(shí)際設(shè)備相符合,證明了使用灰度直方圖分析來確定閾值并分割圖像,再運(yùn)用開運(yùn)算執(zhí)行數(shù)字形態(tài)學(xué)濾波,最后計(jì)算電暈放電光斑的面積大小并進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的方法,對(duì)于電暈放電的故障檢測有著重要的作用。
【學(xué)位單位】:華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:TP391.41;TN23;TM855
【部分圖文】:

流程圖,紫外圖像,流程圖,紫外


圖 2-1 紫外圖像分割流程圖本章首先介紹了紫外成像儀的工作原理,從紫外成像儀輸出的紫外視頻截取紫外圖像,然后對(duì)紫外圖像進(jìn)行預(yù)處理,預(yù)處理包括灰度處理以及二值化處理,后針對(duì)獲得的二值圖像進(jìn)行基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的濾波去噪,獲得直觀可靠的光斑像。實(shí)際研究表明,光斑面積作為電暈放電量化參數(shù)更加直觀可靠,并且光斑

紫外,太陽,紫外線波長,波段


圖 2-2 紫外成像儀輸出圖像的波長范圍是 10~400nm,地球表面太陽福射由紫外區(qū)的 28nm 構(gòu)成,其中 200-280nm 波段的紫外光信號(hào)幾乎全部被大因此將低于的波長區(qū)間稱為太陽“盲區(qū)”,也即該波段地面24]。在大氣層中輻射出的紫外線波長范圍大多在 280nm~400

可見光圖像,雙光路,成像原理


圖 2-3 雙光路成像原理圖外成像儀采用了雙光路成像技術(shù),如圖 2-3 所示,其中的一路探測紫外放電發(fā)光區(qū)域進(jìn)行成像,看不到設(shè)備本體,為了能定位放電位置,儀器了圖像融合算法將紫外圖像疊加到了可見光圖像上,從而顯示出放電位見光信號(hào)對(duì)設(shè)備本體進(jìn)行成像,而另一路則是 240~280nm 波段的紫
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本文編號(hào):2847115

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