CN107103598A - 一种基于红外图像聚类处理的电力电缆热故障诊断方法 - Google Patents

一种基于红外图像聚类处理的电力电缆热故障诊断方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于红外图像聚类处理的电力电缆热故障诊断方法，该方法包括以下步骤：1)获取待诊断的电力电缆设备的红外图像，并进行预处理；2)对预处理后的红外图像通过K‑means聚类算法提取目标设备，并对聚类结果进行标识，获取仅包含目标设备的红外图像；3)获取仅包含目标设备的红外图像对应的RGB向量，获取仅包含目标设备的红外图像中每一点的温度，并结合聚类结果，并对目标设备的发热区域进行标识，形成目标设备各个区域的温度分布；4)根据目标设备各个区域的温度分布获取相对温差，根据相对温差对目标设备进行热故障诊断，判断故障的类型和性质，并进行记录。与现有技术相比，本发明具有分离背景、提高诊断精度等优点。

Description

一种基于红外图像聚类处理的电力电缆热故障诊断方法
技术领域
本发明涉及，尤其是涉及一种基于红外图像聚类处理的电力电缆热故障诊断方法。
背景技术
红外热成像技术具有快速、实时、非接触性等优点，多年来应用于电力电缆运行管理领域。借助便携式红外热成像仪或在线红外测温系统，对运行状态下的电缆设备进行温度数据采集，能够及时发现、诊断出大多数的过热故障，有效减少设备损坏和由此导致的电网大面积停电事故发生的次数。通常设备运行人员依据自身的经验知识，借助辅助的红外分析软件对图像进行人工分析、诊断，因采集的图像数量众多，且需要基于历史温度数据进行综合判断，故需要耗费巨大的人力。因此，实现对红外图像自动分析、设备故障诊断的智能化，正成为电力电缆运行管理的一种趋势。
目前，电气设备热缺陷分析判定方法主要有以下6种：(1)表面温度判断法；(2)同类比较法；(3)图像特征判断法；(4)相对温差法；(5)档案分析法；(6)实时分析法。其中除了方法(1)实质上都要基于进行比较的策略，需要同组三相设备、同相设备及同类设备对应部位的温差进行比较，建立电气设备红外档案或基于长时间连续观测。
FLIR公司的专业分析软件ThermaCAM Reporter Pro能够对红外图谱中选取的区域、点、线温度进行分析，作为诊断缺陷的参考。但此类软件也有不足之处：(1)没有对图像中的设备主体和背景进行分离，降低了数据分析的精度；(2)没有自动建立红外档案等功能，不利于后续对故障诊断的自动化处理。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种分离背景、提高诊断精度的基于红外图像聚类处理的电力电缆热故障诊断方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于红外图像聚类处理的电力电缆热故障诊断方法，该方法包括以下步骤：
1)获取待诊断的电力电缆设备的红外图像，并进行预处理；
2)对预处理后的红外图像通过K-means聚类算法提取目标设备，并对聚类结果进行标识，获取仅包含目标设备的红外图像；
3)获取仅包含目标设备的红外图像对应的RGB向量，根据RGB向量的欧氏距离与温差的关系获取仅包含目标设备的红外图像中每一点的温度，并结合聚类结果，并对目标设备的发热区域进行标识，形成目标设备各个区域的温度分布；
4)根据目标设备各个区域的温度分布获取相对温差，根据相对温差对目标设备进行热故障诊断，判断故障的类型和性质，并进行记录。
所述的步骤1)中，采用中值滤波对红外图像进行预处理，去除红外图像中的文字和图标。
所述的步骤2)中，通过K-means聚类算法提取目标设备时，选择的聚类结果为：
平均灰度值大小在前75％且聚类中心距离红外图像的竖直中轴线1/4图像宽度内。
所述的步骤3)中，所述的RGB向量的欧氏距离与温差的关系为线性关系。
所述的步骤3)具体包括以下步骤：
31)获取仅包含目标设备的红外图像对应的RGB向量的欧氏距离；
32)根据比色条获取仅包含目标设备的红外图像的最高温度和最低温度，并将最高温度与最低温度分别与RGB向量[255,255,255]和[0,0,0]对应；
33)结合线性关系获取仅包含目标设备的红外图像中每一点的温度；
34)根据通过K-means聚类算法提取目标设备时产生的聚类结果对目标设备的发热区域进行标识。
所述的步骤2)中，在仅包含目标设备的红外图像中包括目标设备的轮廓以及轮廓内部包含的红外图像和聚类结果。
所述的步骤4)中，故障的类型包括电流致热型和电压致热型，故障的性质包括一般缺陷、重要缺陷和紧急缺陷。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
本发明通过采用K-means算法先对电力电缆的红外图像进行聚类，将目标设备与背景分离并提取出来，提高了技术分析的精度，并且将红外图像的RGB向量的欧氏距离与温度看做是线性关系，对红外图像上所有点的温度进行精确获取，有利于提高故障诊断的准确度。
附图说明
图1为本发明的方法流程图。
图2为主变110kV电缆终端红外图像。
图3为聚类结果用不同色彩标识后的图像。
图4为从红外图像中提取的仅包含目标设备的图像。
图5为35kV接地变电缆发热缺陷的红外图像。
图6为中值滤波后的红外图像。
图7为各聚类结果用不同色彩标识后的图像。
图8为分离背景后的接地变红外图像。
图9为接地变发热部位识别图像。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
实施例
本文首先应用K-means聚类算法对红外图像中的目标设备进行提取，克服了图像背景引起的误差，然后对目标设备的温度场进行了数据分析，初步实现了红外图像的自动分析。后续可以结合红外图像特征的识别和缺陷的诊断判据，理论上可以确定缺陷类型及性质，最终的目标是生成合适的消缺建议。整个红外图像的故障诊断流程如图1所示。
使用K-means聚类算法对红外图像中的目标设备进行提取是分析的基础。K-means聚类算法是一种使用最广泛的聚类算法。该算法的主要思想是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点。通过迭代过程把数据集划分为不同的类别，使评价聚类性能的准则函数达到最优，从而划分的每个聚类最为紧凑。输入聚类的数目K和包含N个数据样本(设p为数据对象)，输出K个聚类Xi(i＝1～K)。算法步骤如下：
(1)为每个聚类确定一个初始聚类中心mi(i＝1～K)；
(2)将各个样本按照与聚类中心的最小距离原则分配到最为邻近的聚类，此处使用欧式距离作为计算数据样本之间的距离，见式(1)。欧式距离反映了数据样本间的相似性度量。对于红外图像而言，样本xi、xj为任意两个像素点的RGB向量，故d＝3，xik、xjk为R、G或B值。
(3)重新计算每个聚类的样本均值作为新的聚类中心；
(4)迭代过程，重复步骤(2)、步骤(3)直到准则函数最小化，此处采用平方误差和作为准则函数，见式(2)；
(5)获得K个聚类。
该算法的难点在于：(1)聚类数目K的选取；(2)初始聚类中心的选取；(3)选取哪些聚类作为目标设备、哪些作为背景分离。
如图2所示为两张典型的110kV电缆室内终端的红外图像，通过MATLAB软件应用K-means算法进行图像分割试验。选取初始聚类中心使其在图像上均匀分布，设置K＝13时对背景的分离效果较好，处理后的各聚类用不同色彩标识出来，如图3所示。红外图像中目标设备通常温度高于环境温度，同时运行人员拍摄时会使目标设备尽量位于图像的中央，基于以上两个事实，选取满足平均灰度值排序前9(优先选取代表温度较高区域的聚类)、聚类中心距离竖直中轴线1/4图像宽度内的聚类，作为目标设备提取出来，如图4所示，背景基本被分离，证明该算法对目标和背景对比度较高的图像有很好的分割效果。
电气设备红外图谱的缺陷诊断主要依据《带电设备红外诊断应用规范(DL/T_664-2008)》(以下简称规范)以及《电力设备红外检测作业指导书》。电气设备的热缺陷类型可分为电流致热、电压致热、综合致热和电磁致热缺陷，前文所述的6种热缺陷分析判定方法针对不同类型的缺陷各有优劣。现将《规范》中与超高压电力电缆有关的电流致热型、电压致热型设备缺陷诊断判据列于表1和表2。
由表可知，对缺陷性质(一般、重要、紧急缺陷)的判定通常要依据温差和相对温差，相对温差δ反映了两个对应测点之间的温差与其中较热点的温升之比的百分数，即：
式中：τ1，T1——发热点的温升和温度；τ2，T2——正常相对应点的温升和温度；T0——环境参照体的温度。环境温度参照体是用来采集环境温度的物体，它不一定具有当时的真实环境温度，但具有与被测物相似的物理属性，并与被测物处于相似的环境之中。
表1电流致热型设备缺陷诊断判据
表2电压致热型设备缺陷诊断判据
上述步骤通过MATLAB验证了K-means算法对于红外图像的目标设备提取的可行性，并介绍了红外诊断依据，下面通过一个缺陷案例来讲解温度数据分析、诊断的整个流程。图5为某35kV接地变电缆发热缺陷的红外图像。首先将图像进行预处理，对图像进行了中值滤波(如图6所示)，主要是为了减少图像上文字及图标的干扰。运行MATLAB K-means聚类算法程序，得到的各聚类用不同色彩标识(如图7所示)，分离背景后即为接地变的主体部分(如图8所示)，图9标识了温度最高的一类聚类，它对应接地变的发热部位。
温度计算过程：将RGB向量的欧氏距离(式2)与温差近似视为线性关系，已知比色条(如图5右侧所示)的最高温度(34.6℃，RGB向量＝[255,255,255])和最低温度(30.5℃，RGB向量＝[0,0,0])，便可以求得图像上处在温宽范围内任意一点的温度。通过程序搜索出最高温度点，容易得到目标设备的最高温度Tmax＝33.7℃，发热部位(深颜色区域)的平均温度为Tmax＝33.2℃，还可以做出各温度区间的点数统计以辅助分析。
如果知道正常相对应点的温度和环境参照体的温度，进而计算出相对温差，结合表1及表2，便可以诊断出故障的类型与性质。实际该设备为电压致热型缺陷，是由于上方电缆接头与支架距离过短，趴电距离不足，导致放电造成的。

Claims (7)

1.一种基于红外图像聚类处理的电力电缆热故障诊断方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
1)获取待诊断的电力电缆设备的红外图像，并进行预处理；
2)对预处理后的红外图像通过K-means聚类算法提取目标设备，并对聚类结果进行标识，获取仅包含目标设备的红外图像；
3)获取仅包含目标设备的红外图像对应的RGB向量，根据RGB向量的欧氏距离与温差的关系获取仅包含目标设备的红外图像中每一点的温度，并结合聚类结果，并对目标设备的发热区域进行标识，形成目标设备各个区域的温度分布；
4)根据目标设备各个区域的温度分布获取相对温差，根据相对温差对目标设备进行热故障诊断，判断故障的类型和性质，并进行记录。
2.根据权利要求1所述的一种基于红外图像聚类处理的电力电缆热故障诊断方法，其特征在于，所述的步骤1)中，采用中值滤波对红外图像进行预处理，去除红外图像中的文字和图标。
3.根据权利要求1所述的一种基于红外图像聚类处理的电力电缆热故障诊断方法，其特征在于，所述的步骤2)中，通过K-means聚类算法提取目标设备时，选择的聚类结果为：
平均灰度值大小在前75％且聚类中心距离红外图像的竖直中轴线1/4图像宽度内。
4.根据权利要求1所述的一种基于红外图像聚类处理的电力电缆热故障诊断方法，其特征在于，所述的步骤3)中，所述的RGB向量的欧氏距离与温差的关系为线性关系。
5.根据权利要求4所述的一种基于红外图像聚类处理的电力电缆热故障诊断方法，其特征在于，所述的步骤3)具体包括以下步骤：
31)获取仅包含目标设备的红外图像对应的RGB向量的欧氏距离；
32)根据比色条获取仅包含目标设备的红外图像的最高温度和最低温度，并将最高温度与最低温度分别与RGB向量[255,255,255]和[0,0,0]对应；
33)结合线性关系获取仅包含目标设备的红外图像中每一点的温度；
34)根据通过K-means聚类算法提取目标设备时产生的聚类结果对目标设备的发热区域进行标识。
6.根据权利要求1所述的一种基于红外图像聚类处理的电力电缆热故障诊断方法，其特征在于，所述的步骤2)中，在仅包含目标设备的红外图像中包括目标设备的轮廓以及轮廓内部包含的红外图像和聚类结果。
7.根据权利要求1所述的一种基于红外图像聚类处理的电力电缆热故障诊断方法，其特征在于，所述的步骤4)中，故障的类型包括电流致热型和电压致热型，故障的性质包括一般缺陷、重要缺陷和紧急缺陷。
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