CN113030671B - 一种电气设备局部放电故障现场检测与定位装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电气设备局部放电故障现场检测与定位装置及方法，涉及电气设备的局部放电检测及定位技术领域。该装置包括：用于采集超声信号的超声波接收阵列，用于对超声波接收阵列采集的超声信号进行滤波、放大处理的信号调理模块，用于对信号调理模块发送的脉冲电信号进行模数转换的A/D转换模块，用于实时采集电气设备视频图像信号的置于超声波接收阵列的中心行中心位置处的图像采集模块，用于对该装置的空间角进行测量的双轴倾角传感器以及包括信号处理模块和信息融合模块的中央处理器。使用时，该装置无需正对故障部位，只要放置在检测对象的前方即可现场快速检测并准确定位出不同类型电气设备的局部放电故障位置，并进行可视化显示。

Description

一种电气设备局部放电故障现场检测与定位装置及方法

技术领域

本发明涉及电气设备的局部放电检测及定位技术领域，具体涉及一种电气设备局部放电故障现场检测与定位装置及方法。

背景技术

局部放电(Partial Discharge，PD，简称局放)是电气设备中绝缘介质的局部区域因老化、机械损伤造成绝缘性能下降而导致的放电现象。与击穿或者闪络不同，局部放电是绝缘介质局部区域的微小击穿，是绝缘劣化的初始现象。局放多由绝缘介质老化、电场分布不均匀等原因造成，若不能早期检测预警，会对电气设备造成严重危害，致使电气设备故障或电气火灾等严重后果。然而局部放电与外加电压的类型、绝缘介质本身的材料特性、缺陷处的电场分布及放电所产生的空间电荷有着密切的关系，其产生的原因较为复杂。因而，快速检测并准确定位电气设备局部放电的位置，对于电气设备的故障识别及危险评估都有重要价值。

电气设备局放故障检测的常用方法有红外检测、超声检测及暂态地电压测试法等。其中暂态地电压测试法通过测量地电波来判断电气设备是否存在局放故障，因其测量对象为电信号，在测试过程中受背景干扰较大，存在检测精度较低等问题。红外检测是通过检测因局放导致电气设备局部温度变化来判断是否存在局放故障，检测时间节点较晚，难以检测早期局放故障。因此考虑上述问题，多采用超声检测的方法开展电气设备局放故障检测。通过声学传感器采集局放部位产生的声信号实现对局放的检测及定位，同时声学传感器本身具有较高的抗电磁干扰能力，对场所适用性较强。然而，现有超声检测一般采用单个超声模块开展检测，因局放产生的超声波信号受故障类型、产生部位及发生时间影响频率变化较大，单一超声换能模块其中心频率固定难以对不同类型电气设备的局放故障进行检测。同时检测操作较为复杂，一般现场检测操作工作量大，仅当超声检测装置正对故障部位才能检测到故障，难以快速定位故障方位，易发生漏检等问题，不利于早期发现局放故障。

发明内容

鉴于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种电气设备局部放电故障现场检测与定位装置及方法，旨在解决现有电气设备局放故障检测技术存在的检测精度不高、时效性差及难以定位故障点等问题。

本发明的技术方案是：

一种电气设备局部放电故障现场检测与定位装置，包括：

超声波接收阵列，用于采集超声信号，由不少于7行、每行不少于6个且总数M不少于50个的MEMS超声传感器组成，各传感器按照其各自中心频率的不同呈对称分布；并将该M个MEMS超声传感器记为超声波接收阵列的M个阵元，将超声波接收阵列所在的坐标平面定义为该装置的空间坐标系(x,y)；

信号调理模块，由滤波电路和信号放大器构成，用于对超声波接收阵列获取的超声信号进行滤波、放大处理，并将滤波和放大处理后的电信号送至A/D转换模块；

A/D转换模块，用于将从信号调理模块接收到的脉冲电信号进行模数转换，并将转换后的数字信号传送至中央处理器；

图像采集模块，为分辨率不低于200万像素且帧率不低于25FPS的视频摄像头，置于所述超声波接收阵列的中心行的中心位置处，即该装置的中心点，用于实时采集电气设备的视频图像信号并将其同时发送给中央处理器；

双轴倾角传感器，用于对该装置的空间角(θ，ψ)进行测量并将测量值发送给中央处理器；所述θ为该装置的中心点与被测电气设备的中心点的连线与x轴间的夹角；所述ψ为该装置的中心点与被测电气设备的中心点的连线与水平面间的夹角；

中央处理器，包括信号处理模块和信息融合模块；

所述信号处理模块，用于：a)接收A/D转换模块发送的数字信号、图像采集模块发送的视频图像信号和双轴倾角传感器发送的该装置的空间角信息；b)从接收的数字信号中筛出大于预设频率阈值的信号，并将其视为被测电气设备局放故障点产生的超声信号，即故障点信号，并计算出这些信号各自对应的声强和声波频率；根据故障点信号，计算该装置与被测电气设备之间的距离d；利用波束形成算法对故障点信号进行波束形成得到窄带波束，再对窄带波束进行宽带波束形成，根据窄带波束和宽频波束确定故障点相对于该装置的方向，得到故障点方位信号；c)根据视频图像信号,计算出被测电气设备在视频图像中的对应位置的初始值；d)根据该装置的空间角信息，对被测电气设备在图像中的对应位置的初始值进行修正，最终得到被测电气设备在视频图像中的对应位置信息；

所述信息融合模块，用于将视频图像信号和故障点方位信号进行融合处理，实现检测结果的可视化显示：根据该装置与被测电气设备之间的距离d以及故障点方位信号，在对应的视频图像上确定被测电气设备局放故障点相对于被测电气设备的位置；根据故障点信号的声强和声波频率，在被测电气设备所在图像的坐标系(x′,y′)中绘制与故障点信号对应的热图，从而将超声波接收阵列获取的被测电气设备局放故障点的相应信息显示到对应的图像上，进而实现被测电气设备局放故障点的检测定位结果的显示。

进一步地，根据所述的电气设备局部放电故现场检测与定位装置，所述超声波接收阵列，由7行中心频率分别为40KHz，60KHz和80KHz的MEMS超声传感器组成：其中第1行由均匀分布的中心频率均为40KHz的6个MEMS超声传感器组成；第2行由均匀分布的中心频率均为80KHz的7个MEMS超声传感器组成；第3行由均匀分布的中心频率均为60KHz的8个MEMS超声传感器组成；第4行为中心行，由中心频率均为40KHz的8个MEMS超声传感器组成，均匀分布在该行中心位置的两侧，该行的中心位置处放置的是图像采集模块，即在该图像采集模块的两侧分别均匀分布4个MEMS超声传感器；第5行由均匀分布的中心频率均为60KHz的8个MEMS超声传感器组成；第6行由均匀分布的中心频率均为80KHz的7个MEMS超声传感器组成；第7行由均匀分布的中心频率均为40KHz的6个MEMS超声传感器组成。

一种采用上述电气设备局部放电故障现场检测与定位装置的电气设备局部放电故障现场检测与定位方法，包括以下步骤：

步骤1：将该装置放置在被测电气设备前方，进行超声信号采集、视频图像信号采集与该装置的空间角(θ，ψ)的测量；

在超声信号采集的同时，利用该装置上的图像采集模块对被测电气设备进行视频图像的实时采集，且将摄像头上方定义为+y轴方向，摄像头右侧定义为+x轴方向，建立该装置的坐标空间R，对应该装置的空间坐标系(x,y)，则视频摄像头所在的位置正是该装置的空间坐标系(x,y)的原点位置，也是该装置的中心点；

步骤2：对采集的超声信号进行滤波、放大与模数转换预处理，得到所需的数字信号；

步骤3：从得到的数字信号中筛出大于预设频率阈值的信号，将其视为该被测电气设备局放故障点产生的超声信号，即故障点信号，并计算故障点信号所对应的声强和声波频率，并根据故障点信号，求解出该装置与被测电气设备之间的距离d；

步骤4：根据视频图像信号,计算出被测电气设备在视频图像上的对应位置的初始值；

步骤5：根据该装置空间角(θ,ψ)的测量值，对被测电气设备在视频图像上对应位置的初始值进行修正，最终得到被测电气设备在视频图像上的对应位置信息；

步骤6：利用波束形成算法对故障点信号进行波束形成得到窄带波束，再对窄带波束进行宽带波束形成，根据窄带波束和宽带波束确定故障点相对于该装置的方向，即得到故障点方位信号；

步骤7：将图像信号和故障点方位信号进行融合处理，实现检测结果的可视化显示；

根据该装置与被测电气设备之间的距离d以及故障点方位信号，在对应的视频图像上确定被测电气设备局放故障点相对于被测电气设备的位置；根据故障点信号的声强和声波频率，在被测电气设备所在图像的坐标系(x′,y′)中绘制与故障点信号对应的热图，从而将超声波接收阵列获取的被测电气设备局放故障点的相应信息显示到对应的图像上，进而实现被测电气设备局放故障点的定位与定位结果的显示。

与现有技术相比较，本发明具有如下有益效果：本发明考虑电压范围为220V～800kV的电气设备的局部放电故障的快速检测和定位，使用本发明装置及方法可以对不同类型电气设备的局部放电故障进行检测，并定位局部放电的位置，且检测时无需正对故障部位，只要放置在检测对象的前方即可现场快速检测并准确定位出严重缺陷位置，从而可更好地防止这些早期故障引发灾难性的后果。

附图说明

图1为本发明电气设备局部放电故障现场检测与定位装置的结构框图；

图2(a)和(b)均为本发明实施例的超声波接收阵列的结构示意图；

图3为本发明实施例的包含OPA690型信号放大器的信号调理单元电路图；

图4为本发明实施例的超声波接收阵列中不同中心频率的MEMS超声传感器与信号调理模块中信号调理单元的对应关系示意图；

图5为本发明电气设备局部放电故障现场检测与定位方法流程图；

图6为本发明装置与被检测电气设备空间位置布置图。

具体实施方式

为了便于理解本申请，下面将参照相关附图对本申请进行更全面的描述。

图1是本发明电气设备局部放电故障现场检测与定位装置的结构框图，所述电气设备局部放电故障的现场检测与定位装置(以下简称为“该装置”)，包括超声波接收阵列、信号调理模块、A/D转换模块、图像采集模块和中央处理器。该装置为手持便携式或者固定安装式，使用时只需将该装置放置在被测电气设备前方，无须正对故障部位。

所述超声波接收阵列，用于采集超声波信号；所述超声波接收阵列是由单行不少于6个、行数不少于7行、总数M不少于50个的MEMS超声传感器按照一定空间位置布置构成的，在超声波接收阵列中MEMS超声传感器按照其中心频率不同，呈对称分布。将组成超声波接收阵列的M个MEMS超声传感器记为超声波接收阵列的M个阵元(M≥50)，将超声波接收阵列所在的坐标平面定义为该装置的空间坐标系(x,y)。

图2是优选实施例的超声波接收阵列的结构示意图，考虑到电气设备局部放电故障部位所发出的超声波信号的频率范围通常为[20KHz,100KHz]，因此，如图2所示，优选实施例的超声波接收阵列中包括了中心频率为40KHz，60KHz和80KHz的MEMS超声传感器。如图2所示，优选实施例的超声波接收阵列由7行MEMS超声传感器组成：其中第1行由6个均匀分布的MEMS超声传感器组成，该行上各MEMS超声传感器的中心频率均为40KHz；第2行由7个均匀分布的MEMS超声传感器组成，该行上各MEMS超声传感器的中心频率均为80KHz；第3行由8个均匀分布的MEMS超声传感器组成，该行上各MEMS超声传感器的中心频率均为60KHz；第4行为中心行，由8个MEMS超声传感器组成，均匀分布在该行中心位置的两侧，如图2所示，该行的中心位置处放置的是图像采集模块中的视频摄像头，在该视频摄像头的两侧分别均匀分布4个MEMS超声传感器，该行上各MEMS超声传感器的中心频率均为40KHz；第5行由8个均匀分布的MEMS超声传感器组成，该行上各MEMS超声传感器的中心频率均为60KHz；第6行由7个均匀分布的MEMS超声传感器组成，该行上各MEMS超声传感器的中心频率均为80KHz；第7行由6个均匀分布的MEMS超声传感器组成，该行上各MEMS超声传感器的中心频率均为40KHz。

所述信号调理模块，由滤波电路和信号放大器构成，用于对超声波接收阵列获取的超声信号进行滤波、放大处理，并将滤波和放大处理后的电信号送至A/D转换模块；由于超声波接收阵列中不同中心频率的MEMS超声传感器所获取的超声信号在传播过程中的衰减速率不同，因此所述信号调理模块中包含不同放大比例系数的信号放大器，对不同中心频率的MEMS超声传感器所获取的超声信号进行放大处理。

在优选实施例中，由于超声波接收阵列由具有三种不同中心频率的MEMS超声传感器构成，因此根据三种不同中心频率的MEMS超声传感器所采集的超声信号在传播过程中的衰减速率，优选实施例的信号调理模块包含三个不同放大比例系数的OPA690型的信号放大器。具体地，优选实施例的信号调理模块由第一信号调理单元、第二信号调理单元、第三信号调理单元组成：所述第一信号调理单元包括滤波电路和放大比例系数为10的OPA690型信号放大器；所述第二信号调理单元包括滤波电路和放大比例系数为20的OPA690型信号放大器；所述第三信号调理单元包括滤波电路和放大比例系数为40的OPA690型信号放大器。图3是优选实施例的包含OPA690型信号放大器的信号调理单元电路图。图4是优选实施例的超声波接收阵列中不同中心频率的MEMS超声传感器与信号调理模块中信号调理单元的对应关系示意图，如图所示，中心频率分别为40KHz、60KHz和80KHz的MEMS超声传感器采集的超声信号分别通过放大比例系数为10、20、40的OPA690型信号放大器进行放大处理。

所述A/D转换模块，用于在中央处理器中的时钟晶振产生的时钟信号的控制下，将从信号调理模块接收到的脉冲电信号进行模数转换，以保证从不同MEMS超声传感器接收到的信号的起止时间一致，并将转换后的数字信号传送至中央处理器的信号处理模块。优选实施例的A/D转换模块采用的是型号为ADS7844的模数转换器，是8通道的单端输入A/D转换器，用于对超声波接收阵列采集的超声信号进行模数转换处理，使用时将超声波接收阵列的每一行MEMS超声传感器作为一组，按组依次进行A/D转换。若超声波接收阵列中单行的MEMS超声传感器数量大于8，则需选取其他型号的模数转换器。

所述图像采集模块，为分辨率不低于200万像素且帧率不低于25FPS的视频摄像头，置于所述超声波接收阵列的中心行的中心位置处，即该装置的中心点，用于实时采集电气设备的视频图像信号并将其同时发送给中央处理器中的信号处理模块和信息融合模块。

所述双轴倾角传感器，其精度不低于0.01°，用于对该装置的空间角(θ,ψ)进行测量并将测量值同时发送给中央处理器的信号处理模块和信息融合模块；所述θ为该装置的中心点与被测电气设备的中心点的连线与x轴间的夹角；所述ψ为该装置的中心点与被测电气设备的中心点的连线与水平面间的夹角。

所述中央处理器，包括信号处理模块和信息融合模块。优选实施例的中央处理器采用的是型号为STM32G431CBT6的处理器。

所述信号处理模块，用于：a)接收A/D转换模块发送的数字信号、图像采集模块发送的视频图像信号和双轴倾角传感器发送的该装置的空间角信息；b)从接收的数字信号中筛出大于预设频率阈值的信号，并将其视为被测电气设备局放故障点产生的超声信号，即故障点信号，并计算出这些信号各自对应的声强和声波频率；根据故障点信号，计算该装置与被测电气设备之间的距离d；利用波束形成算法对故障点信号进行波束形成得到窄带波束，再对窄带波束进行宽带波束形成，根据窄带波束和宽频波束确定故障点相对于该装置的方向，得到故障点方位信号；c)根据视频图像信号,计算出被测电气设备在图像中的对应位置的初始值；d)根据该装置的空间角信息，对被测电气设备在图像中对应位置的初始值进行修正，最终得到被测电气设备在视频图像中的对应位置信息。

所述信息融合模块，用于将视频图像信号和故障点方位信号进行融合处理，实现检测结果的可视化显示：根据该装置与被测电气设备之间的距离d以及故障点方位信号，在对应的视频图像上确定被测电气设备局放故障点相对于被测电气设备的位置；根据故障点信号的声强和声波频率，在被测电气设备所在图像的坐标系(x′,y′)中绘制与故障点信号对应的热图，从而将超声波接收阵列获取的被测电气设备局放故障点的相应信息显示到对应的图像上，进而实现被测电气设备局放故障点的检测定位结果的显示。

图5是本发明电气设备局部放电故障现场检测与定位方法流程图，所述电气设备局部放电故障现场检测与定位方法包括如下步骤：

步骤1：将该装置放置在被测电气设备前方，进行超声信号采集、视频图像信号采集与该装置的空间角(θ，ψ)的测量。

根据优选实施例中该装置中的超声波接收阵列的结构可以得知，优选实施例中该装置的基本设计思路是将待采集的超声波频段划分为三个子带窄带分量40KHz、60KHz和80KHz进行超声信号的同步采样。由于对应不同频率的MEMS超声传感器在相同时间内采集超声波波段的周期数不同，因此，超声信号采集过程中以超声波接收阵列中处于同一行的相同频率MEMS超声传感器为一组进行采集，则优选实施例中超声波接收阵列共获取3组40KHz的MEMS超声传感器所采集的超声数据、2组60KHz的MEMS超声传感器所采集的超声数据和2组80KHz的MEMS超声传感器所采集的超声数据。

在超声信号采集的同时，利用该装置上的图像采集模块即视频摄像头对被测电气设备进行视频图像的实时采集，且将摄像头上方定义为+y轴方向，摄像头右侧定义为+x轴方向，建立该装置的坐标空间R，对应该装置的空间坐标系(x,y)，则视频摄像头所在的位置正是该装置的空间坐标系(x,y)的原点位置，也是该装置的中心点。

步骤2：对采集的超声信号进行滤波、放大与模数转换预处理，得到所需的数字信号。

利用信号调理模块和A/D转换模块对超声波接收阵列中MEMS超声传感器采集到的超声信号进行滤波、放大与模数转换处理。在处理过程中，将超声波接收阵列中同一行的相同频率MEMS超声传感器为一组，依次对每组MEMS超声传感器所采集的超声信号进行滤波、放大与模数转换处理，从而得到经过预处理的40KHz的MEMS超声传感器所采集的超声信号数据3组、60KHz的MEMS超声传感器所采集的超声信号数据和80KHz的MEMS超声传感器所采集的超声信号数据各2组。

步骤3：从得到的数字信号中筛出大于预设阈值的信号，将其视为该被测电气设备局放故障点发出的超声信号，即故障点信号，计算故障点信号所对应的声强和声波频率，并根据故障点信号，求解出该装置与被测电气设备之间的距离d。

根据预设的频率阈值，分别从3组40KHz的MEMS超声传感器所采集的超声信号对应的数字信号、2组60KHz的MEMS超声传感器所采集的超声信号对应的数字信号和2组80KHz的MEMS超声传感器所采集的超声信号对应的数字信号中筛出大于预设阈值的信号，视为该被测电气设备局放故障点发出的超声信号，即故障点信号，并按照超声波接收阵列中从上到下的行顺序，依次记为S₄₁、S₄₂、S₄₃、S₆₁、S₆₂、S₈₁和S₈₂。。

步骤4：根据视频图像信号,计算出被测电气设备在图像中的对应位置的初始值。

步骤5：根据该装置空间角(θ,ψ)的测量值，对被测电气设备在图像中对应位置的初始值进行修正，最终得到被测电气设备在视频图像中的对应位置信息。

所述θ为该装置的中心点与被测电气设备的中心点的连线与x轴间的夹角；所述ψ为该装置的中心点与被测电气设备的中心点的连线与水平面间的夹角，如图6所示。

所述被测电气设备的中心点为被测电气设备所在的实时的视频图像中坐标系的原点。

步骤6：利用波束形成算法对故障点信号进行波束形成得到窄带波束，再对窄带波束进行宽带波束形成，根据窄带波束和宽带波束确定故障点相对于该装置的方向。

在信号处理模块中，首先将故障点信号S₄₁、S₄₂、S₄₃、S₆₁、S₆₂、S₈₁、S₈₂这七组信号进行离散傅里叶变换，把信号从时间域变换到频率域，对应的频域信号依次为F₄₁、F₄₂、F₄₃、F₆₁、F₆₂、F₈₁、F₈₂；然后将每组频域信号作为窄带波束，利用波束形成算法进行波束形成处理；最后对全部窄带波束进行宽频波束形成，并利用波束形成算法计算出被测电气设备局放故障点相对于该装置的方向角信息；

对于窄带波束形成，这里以超声波接收阵列中第一行的6个40KHz的MEMS超声传感器所采集的超声信号为例说明窄带波束形成过程：

(1)由待测电气设备局放故障点发出的超声信号到达不同的MEMS超声传感器会经过不同的传播路径，因此可通过计算待测电气设备局放故障点发出的超声信号到达不同MEMS超声传感器的时延值，判断出待测电气设备局放故障点相对于该装置的方向。

将超声波接收阵列的第一行中第i个MEMS超声传感器的传输函数记为Hⁱ ₄₁，将S₄₁中分别与各MEMS超声传感器对应的信号编号为Sⁱ ₄₁，i＝1,2,3,4,5,6，通过式(1)可计算出与第一行MEMS超声传感器对应的波束输出为：

其中传输函数Hⁱ ₄₁按照式(2)进行计算：

上式中，ω为信号的角频率，

为待测电气设备局放故障点相对于该装置的方向角，并将通过第一行MEMS超声传感器采集的故障点信号S₄₁所对应的故障点的方向角记为

以此类推，按照相同的方法，得到其他六行MEMS超声传感器采集的故障点信号S₄₂、S₄₃、S₆₁、S₆₂、S₈₁、S₈₂所对应的故障点的方向角，依次记为

和

(2)对于电气设备局部放电故障点产生的超声信号为宽带超声信号的，由于有多个频点，阵元间的相位差不再恒定，不能使各阵元空间指向统一，不同的频点会存在偏移，因而采用单一的窄带波束形成算法得到的合成波束指向会存在偏移不能准确定位电气设备局部放电故障位置。在故障点方向角

和频域信号为F₄₁，F₄₂，F₄₃，F₆₁，F₆₂，F₈₁，F₈₂的基础上，本实施例通过宽带波束形成算法对与每行MEMS超声传感器对应的窄带波束进行宽频波束形成，最终确定故障点相对于该装置的方向，具体内容为：首先通过式(3)将故障点方向角

和频域信号F₄₁，F₄₂，F₄₃，F₆₁，F₆₂，F₈₁，F₈₂进行加权处理，得到窄带波束形成的加权值。

其中，频域信号F_i为在频域中对应频率的声强信息，通过信号加权处理，获取故障点方向角的强度及故障点发出的声波频率信息；ε为调节因子，通过引入调节因子ε，使得不同频率的信号能够加权到同一信号序列中，通过加权处理，使得故障点相对于该设备方向角的信号被增强形成主瓣信号，则主瓣信号的指向就是故障点的方向，实现对电气设备局部放电故障检测及定位。

假设超声阵列中任一MEMS超声传感器m所采集的频率为f的超声信号经过离散傅里叶变换后输出的声强值为d(f)_m(f∈[20KHz,100KHz],m＝1,2,……,M)，则超声阵列中M个阵元接收到该超声信号时的声强值向量表示为：

d(f)＝[d(f)₁,d(f)₂,…,d(f)_M]^T,f∈[20KHz,100KHz] (4)

对于本实施案例中，将MEMS超声传感器m所采集的超声信号中声强值最大点对应的频率f记为f_max，并将MEMS超声传感器m对应的声强值为d(f_max)_m，同理，每个MEMS超声传感器均对应一个频率值f_max。将窄带波束形成中获取的故障点方向角

的加权值进行宽带转换，通过式(5)计算宽带信号的加权值。

则将y_宽带作为超声波接收阵列输出的角度值，并将y_宽带的最大值作为故障点的最终方向。

步骤7：将图像信号和故障点方位信号进行融合处理：根据该装置与被测电气设备之间的距离d、以及被测电气设备局放故障点相对于该装置的角度信息，在对应的图像上确定被测电气设备局放故障点相对于被测电气设备的位置；根据故障点信号的声强和声波频率，在被测电气设备所在图像的坐标系(x′,y′)中绘制与故障点信号对应的热图，从而将超声波接收阵列获取的被测电气设备局放故障点的相应信息显示到对应的图像上，进而实现被测电气设备局放故障点的定位。

首先将发出超声波信号的坐标空间所对应的坐标系和摄像头拍摄视频图像信号的坐标空间所对应的坐标系进行配准转换，将所获取的电气设备局放故障点方向角

映射到对应的被测电气设备所在的图像的坐标系(x′,y′)上。

然后将超声波接收阵列所采集的超声信号中的低频信号设置为0，在被测电气设备所在图像的坐标系(x′,y′)中绘制超声信号的热图，将超声信号的强度值作为热图的透明度[0,100]，0为完全透明，100为完全不透明。然后将超声阵列信号的热图叠加到视频图像信号中，完成对电气设备局部放电故障的检测及定位。

应当理解的是，本领域技术人员在本发明技术构思的启发下，在不脱离本发明内容的基础上，还可以根据上述内容作出各种改进或变换，这仍落在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种电气设备局部放电故障现场检测与定位装置，其特征在于，包括：

超声波接收阵列，用于采集超声信号，由不少于7行、每行不少于6个且总数M不少于50个的MEMS超声传感器组成，各传感器按照其各自中心频率的不同呈对称分布；并将该M个MEMS超声传感器记为超声波接收阵列的M个阵元，将超声波接收阵列所在的坐标平面定义为该装置的空间坐标系(x,y)；

信号调理模块，由滤波电路和信号放大器构成，用于对超声波接收阵列获取的超声信号进行滤波、放大处理，并将滤波和放大处理后的电信号送至A/D转换模块；

A/D转换模块，用于将从信号调理模块接收到的脉冲电信号进行模数转换，并将转换后的数字信号传送至中央处理器；

图像采集模块，为分辨率不低于200万像素且帧率不低于25FPS的视频摄像头，置于所述超声波接收阵列的中心行的中心位置处，即该装置的中心点，用于实时采集电气设备的视频图像信号并将其同时发送给中央处理器；

双轴倾角传感器，用于对该装置的空间角(θ，ψ)进行测量并将测量值发送给中央处理器；所述θ为该装置的中心点与被测电气设备的中心点的连线与x轴间的夹角；所述ψ为该装置的中心点与被测电气设备的中心点的连线与水平面间的夹角；

中央处理器，包括信号处理模块和信息融合模块；

所述信号处理模块，用于：a)接收A/D转换模块发送的数字信号、图像采集模块发送的视频图像信号和双轴倾角传感器发送的该装置的空间角信息；b)从接收的数字信号中筛出大于预设频率阈值的信号，并将其视为被测电气设备局放故障点产生的超声信号，即故障点信号，并计算出这些信号各自对应的声强和声波频率；根据故障点信号，计算该装置与被测电气设备之间的距离d；利用波束形成算法对故障点信号进行波束形成得到窄带波束，再对窄带波束进行宽带波束形成，根据窄带波束和宽带波束确定故障点相对于该装置的方向，得到故障点方位信号；c)根据视频图像信号,计算出被测电气设备在视频图像中的对应位置的初始值；d)根据该装置的空间角信息，对被测电气设备在图像中的对应位置的初始值进行修正，最终得到被测电气设备在视频图像中的对应位置信息；

所述信息融合模块，用于将视频图像信号和故障点方位信号进行融合处理，实现检测结果的可视化显示：根据该装置与被测电气设备之间的距离d以及故障点方位信号，在对应的视频图像上确定被测电气设备局放故障点相对于被测电气设备的位置；根据故障点信号的声强和声波频率，在被测电气设备所在图像的坐标系(x′,y′)中绘制与故障点信号对应的热图，从而将超声波接收阵列获取的被测电气设备局放故障点的相应信息显示到对应的图像上，进而实现被测电气设备局放故障点的检测定位结果的显示。

2.根据权利要求1所述的电气设备局部放电故障现场检测与定位装置，其特征在于，所述超声波接收阵列，由7行中心频率分别为40KHz，60KHz和80KHz的MEMS超声传感器组成：其中第1行由均匀分布的中心频率均为40KHz的6个MEMS超声传感器组成；第2行由均匀分布的中心频率均为80KHz的7个MEMS超声传感器组成；第3行由均匀分布的中心频率均为60KHz的8个MEMS超声传感器组成；第4行为中心行，由中心频率均为40KHz的8个MEMS超声传感器组成，均匀分布在该行中心位置的两侧，该行的中心位置处放置的是图像采集模块，即在该图像采集模块的两侧分别均匀分布4个MEMS超声传感器；第5行由均匀分布的中心频率均为60KHz的8个MEMS超声传感器组成；第6行由均匀分布的中心频率均为80KHz的7个MEMS超声传感器组成；第7行由均匀分布的中心频率均为40KHz的6个MEMS超声传感器组成。

3.一种采用权利要求1或2所述的电气设备局部放电故障现场检测与定位装置的电气设备局部放电故障现场检测与定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：将该装置放置在被测电气设备前方，进行超声信号采集、视频图像信号采集与该装置的空间角(θ，ψ)的测量；

在超声信号采集的同时，利用该装置上的图像采集模块对被测电气设备进行视频图像的实时采集，且将摄像头上方定义为+y轴方向，摄像头右侧定义为+x轴方向，建立该装置的坐标空间R，对应该装置的空间坐标系(x,y)，则视频摄像头所在的位置正是该装置的空间坐标系(x,y)的原点位置，也是该装置的中心点；

步骤2：对采集的超声信号进行滤波、放大与模数转换预处理，得到所需的数字信号；

步骤3：从得到的数字信号中筛出大于预设频率阈值的信号，将其视为该被测电气设备局放故障点产生的超声信号，即故障点信号，并计算故障点信号所对应的声强和声波频率，并根据故障点信号，求解出该装置与被测电气设备之间的距离d；

步骤4：根据视频图像信号,计算出被测电气设备在视频图像上的对应位置的初始值；

步骤5：根据该装置空间角(θ,ψ)的测量值，对被测电气设备在视频图像上对应位置的初始值进行修正，最终得到被测电气设备在视频图像上的对应位置信息；

步骤6：利用波束形成算法对故障点信号进行波束形成得到窄带波束，再对窄带波束进行宽带波束形成，根据窄带波束和宽带波束确定故障点相对于该装置的方向，即得到故障点方位信号；

步骤7：将图像信号和故障点方位信号进行融合处理，实现检测结果的可视化显示；

根据该装置与被测电气设备之间的距离d以及故障点方位信号，在对应的视频图像上确定被测电气设备局放故障点相对于被测电气设备的位置；根据故障点信号的声强和声波频率，在被测电气设备所在图像的坐标系(x′,y′)中绘制与故障点信号对应的热图，从而将超声波接收阵列获取的被测电气设备局放故障点的相应信息显示到对应的图像上，进而实现被测电气设备局放故障点的定位与定位结果的显示。

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