CN106650787A - 一种隔离开关故障自动判断方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种隔离开关故障自动判断方法,包括以下步骤:采集隔离开关辅助触头状态信息，该辅助触头状态信息包括打开状态和关闭状态；对隔离开关的各个方位分别采集可见光图像信息和红外图像信息；分别对隔离开关的可见光图像、红外检测图像和模板图像进行图像处理；利用边缘检测的方法对隔离开关四个方向的红外融合图像中的隔离开关的边缘及触头边缘进行检测，从而得到边缘点的坐标；将边缘点的坐标与模板图像进行对比，从而判断隔离开关是否有故障，并且判断其故障类型，将其故障情况上报，从而达到隔离开关故障的自动判断。本发明所述的方法简单，检测方便准确，降低了隔离开关的故障率。

Description

一种隔离开关故障自动判断方法
技术领域
本发明涉及隔离开关技术领域，具体涉及一种隔离开关故障自动判断方法。
背景技术
隔离开关是电力设备中常用高压保护设备，其主要作用是优化配置电路上各种高压设备的运行工况。如当电力系统中高压设备发生故障时，隔离开关可以将故障明显隔离，从而使电力设备能够继续运行。随着高压电器设备的发展，对隔离开关分/合闸动作的准确性和可靠性要求越来越高。现有技术中，电力设备依据收到的隔离开关的辅助触头反馈的分/合闸信号，判断隔离开关的分/合闸动作。但这种判断隔离开关动作的方式存在如下问题：当隔离开关的主触头未动作到位时，电力设备依然认为隔离开关已完成动作，这无疑会给电力设备的安全运行带来重大隐患。
发明内容
本发明的目的在于提供一种隔离开关故障自动判断方法，该方法能够提高隔离开关动作的精准检测，避免电力设备误操作带来的安全隐患。
为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：
一种隔离开关故障自动判断方法，包括以下步骤：
（1）采集隔离开关辅助触头状态信息，该辅助触头状态信息包括打开状态和关闭状态；
（2）对隔离开关的各个方位分别采集可见光图像信息和红外图像信息；
（3）分别对隔离开关的可见光图像、红外检测图像和模板图像进行图像灰度化；
（4）运用改进的形态学算法对红外检测图像及模板图像进行处理，完成去噪的过程，并对隔离开关的可见图像、红外检测图像和模板图像进行对比度增强工作；
（5）将隔离开关的红外检测图像和可见光图像采用改进形态学算法进行算法融合；
（6）利用边缘检测的方法对隔离开关四个方向的红外融合图像中的隔离开关的边缘及触头边缘进行检测，从而得到边缘点的坐标；
（7）将边缘点的坐标与模板图像进行对比，从而判断隔离开关是否有故障，并且判断其故障类型，将其故障情况上报，从而达到隔离开关故障的自动判断。
所述的隔离开关故障自动判断方法，步骤（5），具体包括以下步骤：
（51）以高分辨率的可见光图像信息为背景，以红外图像的热敏感信息为目标，以改进的形态学滤波对红外检测图像预处理，除去红外图像中的冗余信息；
（52）将剩余的红外目标轮廓信息与可见光图像进行融合，并且利用人眼对红色与绿色目标较为敏感的特性进行彩色融合。
由上述技术方案可知，本发明解决了目前隔离开关故障检测技术中的缺陷，该方法间的、准确，具有非接触式精准识别、隔离开关部件全方位识别、全自动故障检测识别等优点。
具体实施方式
本实施例的一种隔离开关故障自动判断方法，包括以下步骤：
S1：采集隔离开关辅助触头状态信息，该辅助触头状态信息包括打开状态和关闭状态；
S2：对隔离开关的各个方位分别采集可见光图像信息和红外图像信息；
S3：分别对隔离开关的可见光图像、红外检测图像和模板图像进行图像灰度化；
S4：运用改进的形态学算法对红外检测图像及模板图像进行处理，完成去噪的过程，并对隔离开关的可见图像、红外检测图像和模板图像进行对比度增强工作；
S5：将隔离开关的红外检测图像和可见光图像采用改进形态学算法进行算法融合；该步骤，具体包括以下步骤：
S51:以高分辨率的可见光图像信息为背景，以红外图像的热敏感信息为目标，以改进的形态学滤波对红外检测图像预处理，除去红外图像中的冗余信息；
S52:将剩余的红外目标轮廓信息与可见光图像进行融合，并且利用人眼对红色与绿色目标较为敏感的特性进行彩色融合。
S6：利用边缘检测的方法对隔离开关四个方向的红外融合图像中的隔离开关的边缘及触头边缘进行检测，从而得到边缘点的坐标；
S7：将边缘点的坐标与模板图像进行对比，从而判断隔离开关是否有故障，并且判断其故障类型，将其故障情况上报，从而达到隔离开关故障的自动判断。
以上所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

Claims (2)

1.一种隔离开关故障自动判断方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）采集隔离开关辅助触头状态信息，该辅助触头状态信息包括打开状态和关闭状态；
（2）对隔离开关的各个方位分别采集可见光图像信息和红外图像信息；
（3）分别对隔离开关的可见光图像、红外检测图像和模板图像进行图像灰度化；
（4）运用改进的形态学算法对红外检测图像及模板图像进行处理，完成去噪的过程，并对隔离开关的可见图像、红外检测图像和模板图像进行对比度增强工作；
（5）将隔离开关的红外检测图像和可见光图像采用改进形态学算法进行算法融合；
（6）利用边缘检测的方法对隔离开关四个方向的红外融合图像中的隔离开关的边缘及触头边缘进行检测，从而得到边缘点的坐标；
（7）将边缘点的坐标与模板图像进行对比，从而判断隔离开关是否有故障，并且判断其故障类型，将其故障情况上报，从而达到隔离开关故障的自动判断。
2.根据权利要求1所述的隔离开关故障自动判断方法，其特征在于：步骤（5），具体包括以下步骤：
（51）以高分辨率的可见光图像信息为背景，以红外图像的热敏感信息为目标，以改进的形态学滤波对红外检测图像预处理，除去红外图像中的冗余信息；
（52）将剩余的红外目标轮廓信息与可见光图像进行融合，并且利用人眼对红色与绿色目标较为敏感的特性进行彩色融合。
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