CN107505337B - 一种复合绝缘子缺陷检测用微波反射信号特征数据库 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种复合绝缘子缺陷检测用微波反射信号特征数据库,包括频谱转换模块、去噪模块、信号还原模块、峰值比对模块、预警模块和存储模块;频谱转换模块用于将空间信号和检测信号转换为频谱形式;去噪模块用于对上述两个信号进行去噪处理;信号还原模块用于对去噪处理后的信号进行还原,并输入峰值对比模块进行识别;峰值对比模块根据初始信号和信号还原模块输出的信号进行识别;通过对回波波峰数量的识别与强度的计算,得到绝缘子各夹层的实际检测结果。本发明提供了基于频域变换技术的空间背景噪声消除方法,极大的减小了外部噪声带来的测量误差;通过去噪后进行峰值识别的方法,能够准确的判断出复合绝缘子内部的全部夹层情况。

Description

一种复合绝缘子缺陷检测用微波反射信号特征数据库
技术领域
本发明涉及复合绝缘子缺陷检测技术,特别是一种复合绝缘子缺陷检测用微波反射信号特征数据库。
背景技术
复合绝缘子的物理性能极大地影响着其挂网使用时的电气性能。一旦其护套或芯棒产生裂痕、气隙、贯穿等内部或表皮缺陷,就极易导致电网线路出现泄漏电流增大甚至闪络等情况。目前,常见的复合绝缘子缺陷检测方法分为在线法和离线法。在线法中的红外检测法与离线法中的连续波微波检测法是目前常用的两种方法。
目前常见的绝缘子相关的特征数据库均为基于图像的识别或在线识别类型,如专利CN 103149512A。该类型识别方法依赖绝缘子的挂网在线状态。一旦绝缘子被从带高压的电网线路中取下,其紫外特性/红外特性等一系列特征都将消失。
现在普遍的数据库式判别方法都是基于在线数据的检测,该类方法有几大缺陷。首先,一旦绝缘子处于离线状态,该类方法就无法进行检测,方法的使用的范围受到了较大的制约。第二,该类方法的检测判断标准是绝缘子电气状态的异常,如泄漏电流、局部放电、局部温升等,这些方法是对绝缘子缺陷导致的后果进行检出从而倒推绝缘子存在缺陷,这存在两个不足:(1)有些缺陷当前没有造成明显符合检出特征的电气异常,无法检出;(2)产生电气异常的时候往往离造成电网事故只有一步之遥,留给检出和替换的时间窗口非常短暂,容易造成事故。
发明内容
本发明的目的在于提供一种复合绝缘子缺陷检测用微波反射信号特征数据库,能够精准的判断复合绝缘子的各夹层厚度并准确找出其内部存在的各种微小缺陷。
实现本发明目的的技术方案为:一种复合绝缘子缺陷检测用微波反射信号特征数据库,包括频谱转换模块、去噪模块、信号还原模块、峰值比对模块、预警模块和存储模块;
所述频谱转换模块用于将空间信号和检测信号转换为频谱形式,得到各个频率分量的相位和幅值;空间信号是在无被测物体的情况下收集到的空间反射信号,用于对检测信号进行去噪;检测信号是信号收集模块收集到的反射信号;
所述去噪模块用于对上述两个信号进行去噪处理;
所述信号还原模块用于对去噪处理后的信号进行还原,并输入峰值对比模块进行识别;
峰值对比模块根据初始信号和信号还原模块输出的信号进行识别;通过对回波波峰数量的识别与强度的计算,得到绝缘子各夹层的实际检测结果;如果数据结果与常态绝缘子的数据特征差别大于设定阈值,预警模块进行报警;
存储模块用于对所有收集到的信号进行存储。
与现有技术相比,本发明的显著优点为:
(1)本发明采用基于频域变换技术的空间背景噪声消除方法,极大的减小了外部噪声带来的测量误差;
(2)本发明通过去噪后进行峰值识别的方法,能够准确的判断出复合绝缘子内部的全部夹层情况,这是其他所有检测手段目前都不能实现的;
(3)任何系统都会有出BUG的时候,工程测试中也常常发生意想不到的情况,本发明设置有数据库权限系统,该系统的权限管理部分对此问题提供了灵活的解决方案。
附图说明
图1为本发明复合绝缘子缺陷检测用微波反射信号特征数据库的检测流程图。
图2为权限识别模块的模块构成示意图。
具体实施方式
结合图1,一种复合绝缘子缺陷检测用微波反射信号特征数据库,包括频谱转换模块、去噪模块、信号还原模块、峰值比对模块、预警模块和存储模块;
所述频谱转换模块用于将空间信号和检测信号转换为频谱形式,得到各个频率分量的相位和幅值;空间信号是在无被测物体的情况下收集到的空间反射信号,用于对检测信号进行去噪;检测信号是信号收集模块收集到的反射信号;
所述去噪模块用于对上述两个信号进行去噪处理;
所述信号还原模块用于对去噪处理后的信号进行还原,并输入峰值对比模块进行识别;
峰值对比模块根据初始信号和信号还原模块输出的信号进行识别;通过对回波波峰数量的识别与强度的计算,得到绝缘子各夹层的实际检测结果;如果数据结果与常态绝缘子的数据特征差别大于设定阈值,预警模块进行报警;初始信号是作为对比量的飞秒激光源产生的原始检测信号,其作用在于与系统收到的反馈检测信号进行比对,从而得到检测结果。
存储模块用于对所有收集到的信号进行存储。
进一步的,去噪处理的具体过程为:
先通过频域加窗滤波消除被测信号与空间信号中的超高频毛刺部分;然后通过频域三角减法,完成对检测信号的全部去噪。
频域三角减法去噪的具体过程为:
得到被测信号与空间信号的频谱信息;
将被测信号与空间信号进行向量减法,得到消除空间噪声后的被测信号。
进一步的,峰值对比模块进行识别的具体过程为:
基于峰值识别的交界面识别方法,根据回波延迟计算出复合绝缘子内部各夹层的厚度,从而判定是否有缺陷。缺陷判定过程为:
(1)根据峰值序列的时域分布,结合微波传输速度进行计算,得到所有反射界面位置;
(2)对计算得出的反射界面位置进行信度检测,筛除误识别界面;
(3)将计算得出的界面位置与实际的理论界面位置进行比对,多出的界面即为缺陷界面,相应位置信息为缺陷深度。
进一步的,如图2所示,数据库还包括权限识别模块,所述权限识别模块包括:
保密模块,用于对当前数据库的使用者进行识别;从而保证每个层级的使用者能正确使用自己层级的功能,避免低权限人员对系统的高权限操作。
查询模块,提供给使用者数据查询功能,不同层级的使用者能够查询到不同详细程度的检测信息;
维护模块,用于对数据库系统进行参数设置和调整;
修改模块,用于对误操作数据、错误数据进行修改;
日志模块,是对特征数据库进行全操作记录的模块,供日后检修等操作时查阅。
本发明提供了基于频域变换技术的空间背景噪声消除方法,极大的减小了外部噪声带来的测量误差;通过去噪后进行峰值识别的方法,能够准确的判断出复合绝缘子内部的全部夹层情况。

Claims (3)

1.一种复合绝缘子缺陷检测用微波反射信号特征数据库,其特征在于,包括频谱转换模块、去噪模块、信号还原模块、峰值比对模块、预警模块和存储模块;
所述频谱转换模块用于将空间信号和检测信号转换为频谱形式,得到各个频率分量的相位和幅值;空间信号是在无被测物体的情况下收集到的空间反射信号,用于对检测信号进行去噪;检测信号是信号收集模块收集到的反射信号;
所述去噪模块用于对上述两个信号进行去噪处理,去噪处理的具体过程为:
通过频域加窗滤波消除检测信号与空间信号中的超高频毛刺部分;然后通过频域三角减法,完成对检测信号的全部去噪;频域三角减法去噪的具体方法为:得到检测信号与空间信号的频谱信息;将检测信号与空间信号进行向量减法,得到消除空间噪声后的检测信号;
所述信号还原模块用于对去噪处理后的信号进行还原,并输入峰值对比模块进行识别;
峰值对比模块根据初始信号和信号还原模块输出的信号进行识别;通过对回波波峰数量的识别与强度的计算,得到绝缘子各夹层的实际检测结果;如果实际检测结果与常态绝缘子的数据特征差别大于设定阈值,预警模块进行报警;
存储模块用于对所有收集到的信号进行存储。
2.根据权利要求1所述的复合绝缘子缺陷检测用微波反射信号特征数据库,其特征在于,峰值对比模块进行识别的具体过程为:
基于峰值识别的交界面识别方法,根据回波延迟计算出复合绝缘子内部各夹层的厚度,从而判定是否有缺陷;具体为:
(1)根据峰值序列的时域分布,结合微波传输速度进行计算,得到所有反射界面位置;
(2)对计算得出的反射界面位置进行信度检测,筛除误识别界面;
(3)将计算得出的反射界面位置与实际的理论界面位置进行比对,多出的界面即为缺陷界面,相应位置信息为缺陷深度。
3.根据权利要求1所述的复合绝缘子缺陷检测用微波反射信号特征数据库,其特征在于,数据库还包括权限识别模块,所述权限识别模块包括:
保密模块,用于对当前数据库的使用者进行识别;
查询模块,提供给使用者数据查询功能,不同层级的使用者能够查询到不同详细程度的检测信息;
维护模块,用于对数据库系统进行参数设置和调整;
修改模块,用于对误操作数据、错误数据进行修改;
日志模块,用于对特征数据库进行全操作记录。
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CN113720862B (zh) * 2021-08-17 2023-01-13 珠海格力电器股份有限公司 零件异常检测方法、装置、设备及存储介质

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5495062B2 (ja) * 2010-08-30 2014-05-21 学校法人金井学園 導電ケーブルにおける被覆絶縁体の劣化測定装置および劣化測定方法
CN104568991A (zh) * 2014-12-18 2015-04-29 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司天生桥局 复合绝缘子的缺陷的检测方法、设备和系统
CN106950227A (zh) * 2017-03-20 2017-07-14 国网江苏省电力公司连云港供电公司 一种复合绝缘子缺陷无损检测方法
CN106950228A (zh) * 2017-03-20 2017-07-14 国网江苏省电力公司连云港供电公司 一种复合绝缘子缺陷无损检测设备

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