紅外成像檢測自動識別系統(tǒng)研究及應用

夏德分，鄭小革，李卓，劉曉，覃其婷，賀詩文，殷瓊琪

(國網湖南省電力公司衡陽供電分公司，湖南 衡陽 421008)

紅外成像檢測自動識別系統(tǒng)研究及應用

夏德分，鄭小革，李卓，劉曉，覃其婷，賀詩文，殷瓊琪

(國網湖南省電力公司衡陽供電分公司，湖南 衡陽 421008)

紅外成像技術具有非接觸、不停電等優(yōu)點，廣泛應用于電氣設備故障檢測，然而目前紅外成像檢測大多還停留在人工判斷技術層面上。本系統(tǒng)將發(fā)熱性質進行分類，采用相對溫差法、表面溫度法等對圖像進行分析判斷，并自動導出用戶所需的測溫報告。

紅外成像檢測；發(fā)熱類型；自動識別

紅外成像檢測技術具有非接觸、遠距離、不停電等優(yōu)勢，廣泛運用于電力設備故障檢測〔1〕。文獻 〔2〕利用紅外攝像儀拍攝輸電線路設備紅外圖片，通過圖像處理技術，實現(xiàn)故障準確識別。文獻〔3〕建立了紅外診斷變壓器故障的專家系統(tǒng)。文獻 〔4－5〕將紅外成像技術應用于絕緣子污穢等級識別，取得較好的效果。文獻 〔6〕將紅外診斷技術應用于電器設備故障檢測并開發(fā)了軟件系統(tǒng)，但該軟件系統(tǒng)計算復雜，未對發(fā)熱形式進行分類，應用推廣受到限制。目前紅外成像檢測電氣設備大多還停留在人工判斷技術層面上，技術人員根據(jù)紅外導則計算設備溫升、相對溫差等數(shù)據(jù)，判斷發(fā)熱設備的缺陷性質，填寫紅外測溫報告。這種方式費時費力，而且判斷方法較為復雜，影響了紅外檢測的準確性和應用普及，亟待一種系統(tǒng)能夠自動對紅外圖像進行缺陷判斷并生成紅外測溫報告，便于后續(xù)的技術分析。

目前紅外成像儀廠家提供的測溫軟件帶有一定的圖片分析和生成報告的功能，但不能實現(xiàn)缺陷分析判斷，導出的報告格式與實際要求有較大的差距。本系統(tǒng)將發(fā)熱性質進行分類，采用相對溫差法、表面溫度法等對圖像進行分析判斷，并自動導出用戶所需的測溫報告。系統(tǒng)應用效果良好，有效提高紅外檢測的準確性和效率。

1 設備發(fā)熱分類及紅外檢測原理

電力設備的主要發(fā)熱形式歸納如下〔7〕:

1)電流致熱型

電力系統(tǒng)導電回路中的金屬導體都存在相應的電阻，當通過負荷電流時，由此產生的發(fā)熱功率為

式中 P為發(fā)熱功率 (W)；Kf為附加損耗系數(shù)，表示在交流電路中計及集膚效應和鄰近效應時使電阻增大的系數(shù)；I為通過的負荷電流 (A)；R為載流導體的直流電阻 (Ω)。

2)電壓致熱型

電氣設備絕緣材料在交變電壓作用下會引起能量損耗，通常稱為介質損耗，損耗發(fā)熱功率為

式中 U為施加的電壓 (V)；ω為交變電壓的角頻率；C為介質的等值電容 (F)；tanθ為介質損耗角正切值。

3)綜合致熱型

鐵芯結構設備如變壓器、油浸式互感器等因設計不合理、運行不正常，或者由于鐵芯材質不良，鐵芯片間絕緣受損，出現(xiàn)局部或多點短路，可分別引起回路磁滯或磁飽和，或在鐵芯片間短路處產生短路環(huán)流，增大鐵損并導致局部過熱。

紅外成像是通過非接觸探測紅外熱量，并將其轉換生成熱圖像和溫度值，進而顯示在顯示器上，并可以對溫度值進行計算的一種檢測設備〔8〕，如圖1所示。它的基本原理是將被物體的紅外輻射經光學系統(tǒng)匯聚、濾波、聚焦后，再通過機械掃面系統(tǒng)將聚焦后的紅外輻射按照時間先后順序排列，輸送到紅外探測器上轉換為相應的電信號，再經過信號處理后送至顯示器或儲存器中存儲。

圖1 紅外成像檢測基本原理

2 紅外檢測自動識別系統(tǒng)

2.1 系統(tǒng)總體架構

紅外成像檢測自動識別系統(tǒng)為C/S模式，采用Visual Studio2008 VB.NET為開發(fā)語言，開發(fā)了具有面向對象、操作靈活方便的紅外檢測自動識別軟件，其總體結構框架如圖2所示。該系統(tǒng)程序特點是占用空間很小、運行速度快、操作方便等特點。自動識別可實現(xiàn)對紅外圖片進行判斷，確定缺陷性質，生成報告，為用戶提供技術指導，便于安排檢修消缺處理。

圖2 紅外成像檢測系統(tǒng)結構圖

2.2 缺陷判斷方法

常見的紅外診斷方法有表面溫度法、相對溫差法、同類比較法和熱譜圖分析法等〔7〕，本系統(tǒng)主要采用相對溫差法和表面溫度法。相對溫差法是兩個對應測點之間的溫差與其中較熱點的溫升之比的百分數(shù)，相對溫差δt計算方法為

式中 τ1，T1分別為發(fā)熱點的溫升和溫度 (℃)；τ2，T2分別為正常相對應點的溫升和溫度 (℃)；T0為環(huán)境參照體的溫度 (℃)。

缺陷判斷函數(shù)Q相對溫差法按式 (4)計算:

采用相對溫差法缺陷判斷具有一定局限性，相對溫差法適用當發(fā)熱點的溫差大于15 K，因此當發(fā)熱點與正常設備溫差小于15 K時，采用表面溫度法進行判斷。對于一些綜合致熱型設備，如變壓器本體漏磁部分異常發(fā)熱，采用表面溫度法進行判斷，計算方法如式 (5):

式中 Δt1，Δt2為表面溫度定值，與發(fā)熱設備類型有關，不同的設備類型，其值不同。例如隔離開關接頭發(fā)熱大于Δt2＝120℃為危急缺陷，斷路器頂部法蘭發(fā)熱大于Δt2＝80℃時為危急缺陷。

2.3 檢測報告設計

本系統(tǒng)采用面向對象的紅外成像檢測報告設計模式，即根據(jù)用戶需求設計檢測報告模板，系統(tǒng)只需調用模板，并將系統(tǒng)計算的數(shù)據(jù)寫入模板即可。模板中設計變量參數(shù)，比如StationName為變電站名稱，LocaionName為間隔名稱等變量參數(shù)，根據(jù)用戶需求設置。該模板設計有效提高了編制紅外檢測報告的效率。

2.4 紅外檢測流程

本系統(tǒng)根據(jù)設備類型、設計缺陷判斷方法，對缺陷進行自動分析，判斷設備缺陷性質，自動生成測溫報告。檢測流程如圖3所示。

圖3 紅外成像自動檢測流程

3 紅外檢測系統(tǒng)應用

3.1 系統(tǒng)應用實例

某變電站龍柑A線5163隔離開關靠斷路器側A相接頭發(fā)熱，自動檢測流程如圖4所示。

圖4 自動檢測流程

3.2 應用效果比較

人工判斷法需要查找DL/T 664—2008《帶電設備紅外診斷應用規(guī)范》中的缺陷判斷方法，確定設備缺陷性質，并編寫測溫報告，整個時間至少0.5 h，而采用自動識別系統(tǒng)，僅需將紅外圖片導入系統(tǒng)，自動對缺陷進行判斷，輸入測溫報告基本參數(shù)，生成測溫報告，整個過程5 min可以完成，兩者效果比較如表1所示。

表1 人工與紅外系統(tǒng)檢測方法比較

4 結論

1)本系統(tǒng)實現(xiàn)發(fā)熱缺陷自動計算、缺陷性質自動判斷，提高了紅外檢測的準確性和效率。

2)根據(jù)發(fā)熱缺陷判斷結果，自動生成紅外測溫報告，大大提高了紅外成像檢測的工作效率。

3)將紅外成像技術與計算圖像處理技術有機結合，實現(xiàn)了紅外檢測的可視化判斷。

〔1〕陳永輝，蔡葵.供電設備紅外診斷技術 〔M〕.北京:中國水利水電出版社，2006.

〔2〕Ryuichi Ishino，Nonmember.Detection of a faulty power distribution apparatus by using thermal images〔J〕.IEEE Transations on Power Delivery，2002(2):1 332-1 337.

〔3〕張啟清，呂厚余，黃選發(fā)，等.電力變壓器故障紅外診斷專家系統(tǒng) 〔J〕.電網技術，2002，26(9):18-21.

〔4〕何洪英，姚建剛，蔣正龍，等.基于支持向量機的高壓絕緣子污穢等級紅外熱像檢測 〔J〕.電力系統(tǒng)自動化，2005，29 (24):70-74.

〔5〕何洪英，姚建剛，蔣正龍，等.利用紅外圖像特征和徑向基概率神經網絡識別不同濕條件下絕緣子的污穢等級 〔J〕.中國電機工程學報，2006，26(8):117-123.

〔6〕付冬梅，李曉剛，唐征花，等.電器設備故障紅外診斷技術及其軟件系統(tǒng)開發(fā) 〔J〕.電力系統(tǒng)自動化，2001，25(9): 55-57.

〔7〕DL/T 664—2008帶電設備紅外診斷技術應用導則 〔S〕.北京:中國電力出版社，2008.

〔8〕夏德分.紅外熱像檢測零值絕緣子影響因素研究 〔D〕.長沙:湖南大學，2012.

Research and application of an automatic identification system of infrared imaging detection

XIA Defen，ZHENG Xiaoge，LI Zhuo，LIU Xiao，QIN Qiting，HE Shiwen，YIN Qiongqi
(State Grid Hunan Electric Power Corporation Hengyang Power Supply Company，Hengyang 421008，China)

Infrared imaging technology without contact，power outage and other advantages，is widely used in electrical equipment fault detection.However，infrared imaging detection is implemented by manual judgment.An automatic identification system of infrared imaging detection is researched，which can classify the heating properties，analyze images by using the relative temperature difference method，surface temperature method，and automatically generate measurement reports for users’requirements.

infrared imaging detection；heating type；automatic identification

10.3969/j.issn.1008-0198.2015.04.019

TM76

A

1008-0198(2015)04-0078-03

夏德分 (1987)，男，碩士，工程師，主要從事電力系統(tǒng)在線監(jiān)測和故障診斷。

2015-06-16

鄭小革 (1970)，男，本科，高級工程師，主要從事電力系統(tǒng)及其自動化技術管理。