基于光譜分析法的輸變電線路鐵塔金屬缺陷檢測研究

譚興華，陳瑞斌，楊東，郭振華

（河南四達檢測技術有限公司，河南許昌 461000）

隨著輸變電線路規模的不斷增大，需要對電網金屬構件進行有效的監督，分析輸變電線路鐵塔金屬缺陷分布特征量，通過無損檢測和材質性能分析，進行輸變電線路鐵塔金屬缺陷定位檢測，提高輸變電線路鐵塔金屬的監督和運維管理能力，相關的輸變電線路鐵塔金屬缺陷定位檢測方法研究受到人們的極大關注[1]。

結合電氣設備材料類型，進行輸變電線路鐵塔金屬缺陷檢測，通過分析輸變電線路鐵塔金屬在輸電、轉換和配電過程中的狀態差異性特征量，進行輸電線路的運維管理、優化控制，提高輸變電線路鐵塔金屬缺陷定位監測能力[2-3]。傳統方法中，文獻[4]提出輸電線桿塔橫擔處的螺栓缺陷檢測方法，第一步利用灰度投影算法完成桿塔橫擔區域定位，第二步利用改進的霍夫變換提取精確的感興趣區域，完成目標區域提取后，利用面積閾值法去除橫擔背景，提取待檢測的螺栓信息，最后根據螺栓的特征檢測螺栓是否平帽或者松動。但是該方法對輸電線桿塔橫擔處的螺栓缺陷進行檢測時，缺陷定位誤差較大。文獻[5]提出架空輸電線路耐張線夾X 射線檢測方法，通過大量耐張線夾在線檢測，發現多種壓接缺陷，避免因壓接質量問題而引發輸電線路事故，同時對缺陷分類、匯總，并分析不同缺陷產生的原因，對進一步改進壓接工藝提供了有力的理論依據，但是該方法的漏檢率較高。

針對上述方法存在的問題，文中提出基于光譜分析法的輸變電線路鐵塔金屬缺陷檢測方法。構建輸變電線路鐵塔金屬缺陷特征分析模型，通過光譜特征挖掘的方法，進行輸變電線路鐵塔金屬缺陷光譜信息特征提取，構建電磁輻射以及電磁輻射物質參數融合模型，根據不同波長按順序進行輸變電線路鐵塔金屬缺陷特征點標定，并分析變電站金屬監督設備檢測中的材質部件，實現輸變電線路鐵塔金屬缺陷檢測。最后進行仿真測試分析，表明了文中方法在提高輸變電線路鐵塔金屬缺陷檢測能力方面的優越性能。

1 輸變電線路鐵塔金屬缺陷光譜信息特征分析

1.1 光譜信息特征提取

為了實現基于光譜分析法的輸變電線路鐵塔金屬缺陷檢測，構建輸變電線路鐵塔金屬缺陷特征分析模型，通過光譜特征挖掘的方法進行輸變電線路鐵塔金屬缺陷特征分析[6]，采用X 射線熒光光譜法，進行變電線路鐵塔金屬缺陷部位的熒光信息激發和檢測。采用X 射線熒光法檢測輸變電線路鐵塔金屬缺陷的原理如圖1 所示。

圖1 輸變電線路鐵塔金屬缺陷檢測的原理

根據圖1 所示的輸變電線路鐵塔金屬缺陷檢測模型，構建輸變電線路鐵塔金屬缺陷特征分析模型，通過光譜特征挖掘的方法[7]，得到輸變電線路鐵塔金屬缺陷特征分布模型為Z=K(λ-S)-2。其中，K和S均為常數，λ為輸變電線路鐵塔金屬缺陷的特征根?；赬RF 光譜分析技術，得到輸變電線路鐵塔金屬缺陷光譜分布的展寬為：

其中，ρ為傳播介質的密度。根據效能函數檢測結果，檢測輸變電線路鐵塔金屬缺陷光譜信號統計量[8]，得到高功率微型直板電子X 射線管、Au 或Ag靶的輸出光譜密度寬度。

通過XRF-X 射線束優化的方法，得到輸變電線路鐵塔金屬缺陷檢測的高分辨統計特征集為x，輸變電站金屬監督設備檢測輸變電線路鐵塔金屬缺陷光譜信號頻譜的特征方差為E(x)。通過大面積硅漂移探測器(SDD)接收并測量軌道電子，得到輸變電線路鐵塔金屬缺陷光譜的線搜索分布區間[m0-Δm/2,m0+Δm/2]，X 射線熒光光譜信息特征提取結果為：

式中，t為X 射線熒光光譜信息特征提取周期。通過大面積硅漂移探測器(SDD)接收輸變電線路鐵塔金屬缺陷光譜信號，得到空間譜，實現輸變電線路鐵塔金屬缺陷光譜信息特征分析[9]。

1.2 光譜信息參數融合

在上述輸變電線路鐵塔金屬缺陷光譜信息特征提取的基礎上，構建電磁輻射以及電磁輻射物質參數融合模型[10]，分析從元素周期表中的元素Be～U，并結合局部極大值估計的方法，得到不同分布的概率密度函數下的輸變電線路鐵塔金屬缺陷特征分布集。通過拉曼光譜的輸出穩態特征量，進行輸變電線路鐵塔金屬缺陷光譜信號特征檢測[11]，對輸變電線路鐵塔金屬缺陷光譜信號進行多維參數分布式融合，得到輸變電線路鐵塔金屬缺陷光譜信號融合模型[12]，其表達式為：

通過濾光片選擇有用的光束[13]，得到輸變電線路鐵塔金屬缺陷光譜模糊度分布參數M，在確定輸變電線路鐵塔金屬缺陷光譜信號的窗函數σ后，由得到的輸變電線路鐵塔金屬缺陷光譜檢測參數融合輸出為p()x，對輸變電線路鐵塔金屬缺陷光譜信號進行分段特征匹配，則金屬缺陷光譜特征分布序列為{Xv,v=1,2,…,V}，當最小時，得到金屬缺陷光譜參數融合統計量為：

綜上所述，采用多維空間回波特征檢測，得到輸變電線路鐵塔金屬缺陷光譜檢測的參數融合統計量，根據統計信息分析，完成輸變電線路鐵塔金屬缺陷光譜信息的參數融合。

2 輸變電線路鐵塔金屬缺陷檢測優化

2.1 輸變電線路鐵塔金屬缺陷定位

采用便攜式光譜特征分析的方法，進行輸變電線路鐵塔金屬缺陷光譜的特征檢測[14]，得到適應度函數為：

其中，ω為光譜檢測頻率。通過光譜成分分析法，得到輸變電線路鐵塔金屬缺陷定位的先驗定位檢測分布集為：

其中，d為待定位缺陷的特征值。采用后驗概率分布式估計的方法，獲取輸變電線路鐵塔金屬缺陷光譜的模糊度特征向量組{x1,x2,…,xn}，則輸變電線路鐵塔金屬缺陷中變電站銅部件材質屬性檢測的空間分布為：

上式稱作{ }x1,x2,…,xn的張成空間，通過提取輸變電線路鐵塔金屬缺陷光譜特征分量，得到輸變電線路鐵塔金屬缺陷光譜的學習字典集fd。假設輸變電線路鐵塔金屬缺陷光譜信號的過程噪聲為n(t)，對輸變電線路鐵塔金屬缺陷光譜信號進行頻譜檢測，分析變電站金屬監督設備檢測中的材質部件，定位輸變電線路鐵塔金屬光譜缺陷，其表達式為：

2.2 缺陷檢測輸出

采用標準曲線模型進行輸變電線路鐵塔金屬缺陷特征點標定，根據缺陷點的動態響應及參數攝動分析[15-17]，標準曲線模型為：

其中，a、b表示輸變電線路鐵塔金屬缺陷分布的關聯系數。采用激發和檢測的方法，得到輸變電線路鐵塔金屬缺陷定位的離散信號x(n)和樣本長度ds，則輸變電線路鐵塔金屬缺陷脈沖頻譜為：

在未知噪聲模型下，通過XRF-X 射線束控制，計算輸變電線路鐵塔金屬缺陷光譜的瞬時譜，計算公式為：

對任意一個m×n維的輸變電線路鐵塔金屬缺陷光譜信號的傳輸矩陣A，計算光譜特征分布的極化角度差，表達式為：

令A∈Cn×n(n×n維復數空間)為輸變電線路鐵塔金屬缺陷光譜信號的標準化參數分布矩陣，根據極化相干矩陣估計，采用聯合子空間分析的方法，得到輸變電線路鐵塔金屬缺陷檢測的輸出：

對于含有非金屬元素的鋼和其他合金，根據缺陷點的動態響應及參數攝動分析，實現輸變電線路鐵塔金屬缺陷檢測?；诠庾V分析法的輸變電線路鐵塔金屬缺陷檢測方法的具體流程如圖2 所示。

圖2 缺陷檢測具體流程

3 仿真測試分析

為了驗證文中方法在實現輸變電線路鐵塔金屬缺陷檢測的性能，進行仿真實驗分析，通過電粒子束提供0.5 μm 的束斑，穩定狀態時釋放的信號能量為150 kJ。

在上述背景下，測試輸變電線路鐵塔金屬缺陷檢測定位誤差，采用文中方法、文獻[4]提出的輸電線桿塔橫擔處的螺栓缺陷檢測方法、文獻[5]提出的架空輸電線路耐張線夾X 射線檢測方法與實際測試結果進行對比實驗，得到的對比結果如圖3 所示。

圖3 缺陷定位精度對比結果

分析圖3 得知，文中方法進行輸變電線路鐵塔金屬缺陷檢測的定位精度較高，且與實際測試的輸變電線路鐵塔金屬缺陷檢測定位結果相差較小，而文獻[4]方法和文獻[5]方法的輸變電線路鐵塔金屬缺陷檢測定位精度相對較低，實際測試的輸變電線路鐵塔金屬缺陷檢測定位結果誤差較大。說明文中方法能夠提高輸變電線路鐵塔金屬缺陷定位的靈敏度、高精度和準確性。

為了驗證文中方法的有效性，采用文中方法、文獻[4]提出的輸電線桿塔橫擔處的螺栓缺陷檢測方法和文獻[5]提出的架空輸電線路耐張線夾X 射線檢測方法，對輸變電線路鐵塔金屬缺陷檢測的漏檢率進行對比分析，對比結果如圖4 所示。

圖4 漏檢率對比結果

根據圖4 可知，3 種方法的輸變電線路鐵塔金屬缺陷檢測的漏檢率均較低，但文中方法的輸變電線路鐵塔金屬缺陷檢測的漏檢率最高只有3%，而文獻[4]方法和文獻[5]方法的輸變電線路鐵塔金屬缺陷檢測的漏檢率最高分別為7%和5%，說明文中方法的輸變電線路鐵塔金屬缺陷檢測效果較好。

4 結束語

為了提高輸變電線路鐵塔金屬的監督和運維管理能力，文中提出基于光譜分析法的輸變電線路鐵塔金屬缺陷檢測方法。構建輸變電線路鐵塔金屬缺陷特征分析模型，通過光譜特征挖掘的方法進行輸變電線路鐵塔金屬缺陷特征分析，構建電磁輻射以及電磁輻射物質參數融合模型，采用多維空間回波特征檢測，得到輸變電線路鐵塔金屬缺陷光譜檢測的統計特征量，通過光譜成分分析法，完成輸變電線路鐵塔金屬缺陷檢測。分析得知，文中方法進行輸變電線路鐵塔金屬缺陷檢測的精度較高、性能較好。