CN113156274A - 基于无人机的劣化绝缘子非接触式检测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于无人机的劣化绝缘子非接触式检测系统及方法，包括无人机、电场探测器和后台检测系统；无人机用于携带电场探测器飞至架空线路绝缘子附近；电场探测器用于探测绝缘子周围合成电场强度，并将探测数据发送至后台检测系统；后台检测系统用于操控无人机飞行，并分析处理探测数据，得到劣化绝缘子的检测结果。以免登塔、非接触的方式实现劣化绝缘子检测；通过无人机飞行检测，与传统登塔手动检测相比，安全性高，效率高；以空间电场分布作为特征参量进行劣化绝缘子识别，科学性强，可靠性高。
Description
技术领域
本发明涉及高电压与绝缘技术、电磁场理论、单片机技术领域，尤其涉及基于无人机的劣化绝缘子非接触式检测系统及方法。
背景技术
随着中国电力行业的不断发展，输电走廊不断延伸，绝缘子在架空线路、变电站等起到不可或缺的作用。但随着运行年限的增加以及局部地区不利气候条件的发生，致使绝缘子的运行环境复杂多变，且长期经受外力、冷热变换等作用，导致绝缘子逐渐劣化，绝缘、机械性能大幅下降，产生劣化绝缘子。在架空线路中，由于劣化绝缘子的存在而导致放电、污闪现象时有发生，严重影响电力系统的正常运行。
虽然国内外相关研究机构对劣化绝缘子的检测进行了大量研究，提出了一系列包括红外成像法、紫外成像法、激光振动检测、泄漏电流法、超声波检测法、电晕脉冲电流法等检测手段，但上述检测手段受环境、气候等因素影响，在实际工程的运用中可靠性不高。因此，目前运维人员仍主要采用传统接触式登塔作业的方法来检测劣化绝缘子。接触式检测方法工作量大、工作性质危险，需登塔作业。
发明内容
本发明的目的是提供基于无人机的劣化绝缘子非接触式检测系统及方法，其运用在架空线路带电巡检工作中，可使得运检人员在带电工况下进行劣化绝缘子检测，并做到非接触、免登塔、高效率，从而保障了电力系统的安全稳定运行。
本发明为实现上述发明目的采用如下技术方案：
本发明提供了基于无人机的劣化绝缘子非接触式检测系统，包括无人机、电场探测器和后台检测系统；
所述无人机用于携带所述电场探测器飞至架空线路绝缘子附近；
所述电场探测器用于探测绝缘子周围合成电场强度，并将探测数据发送至后台检测系统；
所述后台检测系统用于操控无人机飞行，并分析处理探测数据，得到劣化绝缘子的检测结果。
进一步地，所述电场探测器包括检测天线、放大滤波模块、无线透传模块、MCU模块、及逆变模块；
所述检测天线用于探测工频电场信号，将工频电场信号转换为电压信号；
所述放大滤波模块将微弱电压信号放大，并滤除高频电磁干扰分量，输出至所述MCU模块的ADC端口；
所述MCU模块采集ADC端口工频电场信号，并采取软件滤波的方式消除外部干扰，将滤波处理后的ADC端口工频电场信号传送至所述无线透传模块；
所述无线透传模块用于接收MCU模块传送的工频电场信号并发送至所述后台检测系统，形成电场分布曲线，通过电场分布曲线进行劣化绝缘子位置识别；
所述逆变模块用于与无人机的电源连接，并给所述放大滤波模块、无线透传模块、MCU模块供电。
进一步地，所述后台检测系统具有劣化绝缘子检测界面，所述后台检测系统具有能够在所述劣化绝缘子检测界面上显示的端口设置模块、数据显示模块、曲线分析模块；所述端口设置模块用于设置波特率、数据传输位数、通讯端口参数，与下位机通讯连接；所述数据显示模块用于接收下位机传送的数据并实时显示，以及电场曲线实时显示；所述曲线分析模块内含劣化绝缘子检测算法，用于显示经过算法处理后的电场曲线，得到劣化绝缘子识别结果。
本发明提供了基于无人机的劣化绝缘子非接触式检测方法，包括：
通过携带电场探测器的无人机探测架空线路绝缘子周围合成电场强度，并将探测数据发送至后台检测系统；
后台检测系统根据接收到的探测数据进行分析处理得到劣化绝缘子的检测结果。
进一步地，后台检测系统根据接收到的探测数据进行分析处理得到劣化绝缘子的检测结果的方法包括：
当无人机飞至绝缘子串高压端时通过电场传感器向后台检测系统传输数据，后台检测系统接收数据并进行存储；
当无人机飞至绝缘子串低压端时数据传输完毕，后台检测系统停止存储；
接收完毕后，后台检测系统对数据依次进行插值变换、小波去噪、特征量提取，得到劣化绝缘子的识别结果。
进一步地，所述插值变换的方法包括：
后台检测系统得到电场检测数据数组E[n]，其数据个数为n，则将1到N*30均分成n个点，记为xi，i＝1,2,...n，其中x1＝1，xn＝N*30，每个xi对应一个相应的数值E[i]，然后对xi-E[n]进行三次样条插值法求解，其边界条件为：
将i＝0、1...n-1代入依次求解得到样条函数Si(x)，分别对应[1,x2]、[x2,x3]...、[xn-1,N*30]一共n-1个自变量区间；
继而，将x＝1,2...N*30代入到样条函数中，得到N*30个数值，形成E’[n]，n＝1,2...N*30，其中N表示绝缘子片数。
进一步地，所述小波去噪的方法包括：
将E’[t](t＝1,2,3...N*30)通过DB5基函数在不同尺度度量空间j上进行分解，得到尺度度量空间j-1下的两个系数A1(k)和D1(k)；
设Φj,k(t)为基函数，Φj-1,k(t)为第一层分解后的尺度函数，ωj-1,k(t)为第一层分解后的小波函数，即：
其中k为位置指标，由小波基的滤波器系数决定，对式(1)进行多层分解后，得到最终的尺度函数，剔去小波分量；对插值变换后得到的数组E’[n]进行四层分解，则有：
继而求解系数A4(k)，根据尺度函数的MRA方程，有：
式中：φj-1,n(t)为j-1尺度下的尺度函数，φj,k(t)为j-1尺度下的尺度函数，h0[n]为低通滤波系数，其由DB5小波基函数得到，继而可得：
通过上式迭代计算得到A4(k)，然后代入到式(2)中，从而得到小波去噪后、消除毛刺数据的电场结果E”[n]。
进一步地，所述特征量的提取的方法包括：
经过小波去噪后，消除毛刺后得到的数组Ei"[n]，将E"[n]分为N段，求每段平均值得到
为每片绝缘子的特征量，公式如下：
进一步地，得到劣化绝缘子的识别结果的方法包括：
经过特征量的提取后，共有N个数据点的信息，无劣化情况下，该N个数据点为U型分布，而存在劣化绝缘子时，在相应数据点位置出现类似尖点的畸变特征，以此判断是否出现劣化绝缘子以及劣化绝缘子位置。
本发明的有益效果如下：
以免登塔、非接触的方式实现劣化绝缘子检测；通过无人机飞行检测，与传统登塔手动检测相比，安全性高，效率高；以空间电场分布作为特征参量进行劣化绝缘子识别，科学性强，可靠性高。
附图说明
图1为根据本发明实施例提供的基于无人机的劣化绝缘子非接触式检测系统的结构示意图；
图2为根据本发明实施例提供的基于无人机的劣化绝缘子非接触式检测方法的流程图；
图3为根据本发明实施例提供的基于无人机的劣化绝缘子非接触式检测系统、方法中的电场传感器的组成示意图；
图4为根据本发明实施例提供的基于无人机的劣化绝缘子非接触式检测方法中的劣化绝缘子检测界面图；
图5为根据本发明实施例提供的基于无人机的劣化绝缘子非接触式检测方法中的插值变换图；
图6为根据本发明实施例提供的基于无人机的劣化绝缘子非接触式检测方法中的小波去噪图；
图7为根据本发明实施例提供的基于无人机的劣化绝缘子非接触式检测方法中的劣化绝缘子特征图。
图8为根据本发明实施例提供的基于无人机的劣化绝缘子非接触式检测方法中的劣化绝缘子检测流程图。
具体实施方式
如图1所示，本发明提供的一种基于无人机的劣化绝缘子非接触式检测系统，其包括无人机1、电场传感器2和后台检测系统3。所述无人机为多旋翼无人机可载物1kg以上，其作用为装配电场传感器，飞至距离架空线路绝缘子串中轴一米左右；电场传感器实时探测绝缘子串周围电场强度，并将数据发送至后台检测系统；后台检测系统作用为操控无人机飞行；接收、分析处理空间电场数据；劣化绝缘子及其位置识别。
如图2所示，劣化绝缘子检测系统的工作流程为：操作员切换无人机视角进行无人机操控，使其逐步靠近绝缘子串高压端，距绝缘子串中轴一米左右保持悬停；操作员点击接收数据按钮，此时电场传感器开始探测并进行数据传输；操作员操控无人机从绝缘子串高压端直线飞至低压端；当飞至低压端后，停止检测，无人机返航，电场传感器停止数据传输；检测完毕时，后台检测系统生成沿绝缘子串分布的空间电场曲线，输出劣化检测结果，即通过后台系统的劣化检测算法，进行劣化特征提取，从而识别劣化绝缘子及其位置。
如图3所示，所述电场传感器包括检测天线、放大滤波模块、无线透传模块、MCU模块以及逆变模块。所述检测天线用于探测工频电场强度。电场传感器的工作原理为：检测天线将工频电场信号转换为毫伏级电压信号；通过放大滤波模块将信号放大，并滤除干扰，并输出至MCU模块的ADC端口；MCU模块采集ADC端口工频电场信号、并再次消除外部干扰，然后将信号输出至无线透传模块。所述电场传感器由无人机供电，无人机电池接入电场传感器的逆变模块，分别给放大滤波模块、无线透传模块、MCU模块供电。
如图4所示，所述劣化绝缘子检测界面包括端口设置、数据显示、曲线分析模块。所述端口设置模块用于设置波特率、数据传输位数、通讯端口参数，与下位机通讯连接；所述数据显示模块用于接收下位机传送的数据并实时显示，以及电场曲线实时显示；所述曲线分析模块内含劣化绝缘子检测算法，用于显示经过算法处理后的电场曲线，得到劣化绝缘子识别结果。
如图8所示，本发明提供的一种基于无人机的劣化绝缘子非接触式检测方法，包括：当无人机飞至绝缘子串高压端时电场传感器向后台检测系统传输数据并存储；当无人机飞至绝缘子串低压端时数据传输完毕，后台检测系统停止存储。设后台检测系统内部存储的数据为数组E[n]，其中E表示电场，n表示接收到数据的个数。接收完毕后对数据依次进行插值变换、小波去噪、特征量提取，最后得到劣化绝缘子识别结果，具体方法如下：
1.插值变换
由于飞行路径、速率等因素的影响，可能会出现从绝缘子高压端至低压端直线飞行距离不同的情况，导致后台检测系统每次接收的数据个数不等，为实现数据长度的统一，从而定位劣化绝缘子的位置，通过三次样条插值法(spline)对数据进行插值，本发明统一到N*30个数据点，其中N表示绝缘子片数。
例如，后台检测系统得到电场检测数据数组E[n]，其数据个数为n，则将1到N*30均分成n个点，记为xi，i＝1,2,...n，其中x1＝1，xn＝N*30，每个xi对应一个相应的数值E[i]，然后对xi-E[n]进行三次样条插值法求解，其边界条件为：
将i＝0、1...n-1代入依次求解可得到样条函数Si(x)，分别对应[1,x2]、[x2,x3]...、[xn-1,N*30]一共n-1个自变量区间。继而，将x＝1,2...N*30代入到样条函数中，得到N*30个数值，形成E’[n]，n＝1,2...N*30。
2.小波去噪
为使得到的数据曲线平滑、滤除外部环境干扰引起的毛刺，采用离散小波(DWT)分解与重构算法对监测数据的数组进行分解与重构，滤除高频分量使曲线平滑。以将插值变换后的电场检测数据数组为例，以DB5小波基为小波函数，对数组进行分解。
将E’[t](t＝1,2,3...N*30)通过DB5基函数在不同尺度度量空间j上进行分解，得到尺度度量空间j-1下的两个系数A1(k)和D1(k)。设Φj,k(t)为基函数，Φj-1,k(t)为第一层分解后的尺度函数，ωj-1,k(t)为第一层分解后的小波函数，即：
其中k为位置指标，由小波基的滤波器系数决定。对式(1)进行多层分解后，得到最终的尺度函数，剔去小波分量，从而保留监测数据的主要信息，而滤除外部环境干扰引起的毛刺。为消除曲线毛刺同时保留劣化绝缘子特征，对插值变换后得到的数组E’[n]采取四层分解，则有：
继而求解系数A4(k)。根据尺度函数的MRA方程，有：
式中：φj-1,n(t)为j-1尺度下的尺度函数，φj,k(t)为j-1尺度下的尺度函数，h0[n]为低通滤波系数，其由DB5小波基函数得到，继而可得：
通过上式迭代计算可以得到A4(k)，然后代入到式(2)中，从而可以得到小波去噪后、消除毛刺数据的电场结果E”[n]。
3.特征量的提取
经过小波去噪后，消除毛刺后得到的数组Ei"[n]，将E"[n]分为N段，求每段平均值得到
为每片绝缘子的特征量，公式如下：
4.劣化识别
经过特征量的提取后，共有N个数据点的信息，无劣化情况下，该N个数据点为U型分布，而存在劣化绝缘子时，在相应数据点位置出现类似尖点的畸变特征，以此判断是否出现劣化绝缘子以及劣化绝缘子位置。
下面举例说明：
对220kV线路下的运行绝缘子进行劣化检测作为实施例来阐述本发明内容。该线路下绝缘子型号为XP-160瓷绝缘子，绝缘子片数为13。
采用本文所述发明方法来检测劣化绝缘子。首先打开劣化绝缘子检测界面进行后台检测系统初始化、端口设置，其中包括波特率、数据位数、端口选择以及数据点、绝缘子片数设置。本实例中，波特率设置为9600、数据位数设置为8、com端根据数据通讯端口选择、绝缘子片数设置为13、数据点个数设置为390，如图4所示。
上述参数设置完毕后，操作员操作无人机飞至绝缘子串高压端附近，且距绝缘子串中轴1m左右保持悬停，电场传感器开始进行电场检测；操作员点击检测界面上的接收数据、生成曲线按钮，开始进行数据传输并进行数据、曲线的实时显示。
当操作员操作无人机飞至绝缘子串低压端时，数据接收完毕，后台检测系统通过劣化检测算法对数据进行处理。即首先利用三次样条插值法(spline)对接收到的数据进行插值变换，使数据长度统一，本实例中统一到13*30＝390个数据，如图5所示。
其次，对接收到的数据进行去噪、排除异常数据点以及滤除由外部环境干扰引起的毛刺，使曲线光滑，如图6所示。
操作员操控无人机飞至绝缘子串低压端时，操作员切换界面至曲线分析界面，点击检测界面上的劣化检测按钮，后台检测系统通过劣化检测算法进行劣化绝缘子识别，得到劣化绝缘子特征信息，继而反映劣化绝缘子位置信息，如图7所示。
根据后台检测系统输出的结果可知，图7中在第2片绝缘子位置处有明显畸变，因此判断第2片绝缘子为劣化绝缘子。点击检测界面的检测完毕按钮，终止检测，操作员操作无人机返航。由图7可以看出本发明基于无人机的劣化绝缘子非接触式检测系统及方法，可以有效识别劣化绝缘子，从而为数字化巡检、精细化巡检、智能运维提供重要技术支持。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (9)
1.基于无人机的劣化绝缘子非接触式检测系统，其特征在于，包括无人机、电场探测器和后台检测系统；
所述无人机用于携带所述电场探测器飞至架空线路绝缘子附近；
所述电场探测器用于探测绝缘子周围合成电场强度，并将探测数据发送至后台检测系统；
所述后台检测系统用于操控无人机飞行，并分析处理探测数据，得到劣化绝缘子的检测结果。
2.根据权利要求1所述的基于无人机的劣化绝缘子非接触式检测系统，其特征在于，所述电场探测器包括检测天线、放大滤波模块、无线透传模块、MCU模块、及逆变模块；
所述检测天线用于探测工频电场信号，将工频电场信号转换为电压信号；
所述放大滤波模块将微弱电压信号放大，并滤除高频电磁干扰分量，输出至所述MCU模块的ADC端口；
所述MCU模块采集ADC端口工频电场信号，并采取软件滤波的方式消除外部干扰，将滤波处理后的ADC端口工频电场信号传送至所述无线透传模块；
所述无线透传模块用于接收MCU模块传送的工频电场信号并发送至所述后台检测系统，形成电场分布曲线，通过电场分布曲线进行劣化绝缘子位置识别；
所述逆变模块用于与无人机的电源连接，并给所述放大滤波模块、无线透传模块、MCU模块供电。
3.根据权利要求1所述的基于无人机的劣化绝缘子非接触式检测系统，其特征在于，所述后台检测系统具有劣化绝缘子检测界面，所述后台检测系统具有能够在所述劣化绝缘子检测界面上显示的端口设置模块、数据显示模块、曲线分析模块；所述端口设置模块用于设置波特率、数据传输位数、通讯端口参数，与下位机通讯连接；所述数据显示模块用于接收下位机传送的数据并实时显示，以及电场曲线实时显示；所述曲线分析模块内含劣化绝缘子检测算法，用于显示经过算法处理后的电场曲线，得到劣化绝缘子识别结果。
4.基于无人机的劣化绝缘子非接触式检测方法，其特征在于，包括：
通过携带电场探测器的无人机探测架空线路绝缘子周围合成电场强度，并将探测数据发送至后台检测系统；
后台检测系统根据接收到的探测数据进行分析处理得到劣化绝缘子的检测结果。
5.根据权利要求4所述的基于无人机的劣化绝缘子非接触式检测方法，其特征在于，后台检测系统根据接收到的探测数据进行分析处理得到劣化绝缘子的检测结果的方法包括：
当无人机飞至绝缘子串高压端时通过电场传感器向后台检测系统传输数据，后台检测系统接收数据并进行存储；
当无人机飞至绝缘子串低压端时数据传输完毕，后台检测系统停止存储；
接收完毕后，后台检测系统对数据依次进行插值变换、小波去噪、特征量提取，得到劣化绝缘子的识别结果。
6.根据权利要求5所述的基于无人机的劣化绝缘子非接触式检测方法，其特征在于，所述插值变换的方法包括：
后台检测系统得到电场检测数据数组E[n]，其数据个数为n，则将1到N*30均分成n个点，记为xi，i＝1,2,...n，其中x1＝1，xn＝N*30，每个xi对应一个相应的数值E[i]，然后对xi-E[n]进行三次样条插值法求解，其边界条件为：
将i＝0、1...n-1代入依次求解得到样条函数Si(x)，分别对应[1,x2]、[x2,x3]...、[xn-1,N*30]一共n-1个自变量区间；
继而，将x＝1,2...N*30代入到样条函数中，得到N*30个数值，形成E’[n]，n＝1,2...N*30，其中N表示绝缘子片数。
7.根据权利要求6所述的基于无人机的劣化绝缘子非接触式检测方法，其特征在于，所述小波去噪的方法包括：
将E’[t](t＝1,2,3...N*30)通过DB5基函数在不同尺度度量空间j上进行分解，得到尺度度量空间j-1下的两个系数A1(k)和D1(k)；
设Φj,k(t)为基函数，Φj-1,k(t)为第一层分解后的尺度函数，ωj-1,k(t)为第一层分解后的小波函数，即：
其中k为位置指标，由小波基的滤波器系数决定，对式(1)进行多层分解后，得到最终的尺度函数，剔去小波分量；对插值变换后得到的数组E’[n]进行四层分解，则有：
继而求解系数A4(k)，根据尺度函数的MRA方程，有：
式中：φj-1,n(t)为j-1尺度下的尺度函数，φj,k(t)为j-1尺度下的尺度函数，h0[n]为低通滤波系数，其由DB5小波基函数得到，继而可得：
通过上式迭代计算得到A4(k)，然后代入到式(2)中，从而得到小波去噪后、消除毛刺数据的电场结果E”[n]。
8.根据权利要求7所述的基于无人机的劣化绝缘子非接触式检测方法，其特征在于，所述特征量的提取的方法包括：
经过小波去噪后，消除毛刺后得到的数组Ei"[n]，将E"[n]分为N段，求每段平均值得到
为每片绝缘子的特征量，公式如下：
9.根据权利要求8所述的基于无人机的劣化绝缘子非接触式检测方法，其特征在于，得到劣化绝缘子的识别结果的方法包括：
经过特征量的提取后，共有N个数据点的信息，无劣化情况下，该N个数据点为U型分布，而存在劣化绝缘子时，在相应数据点位置出现类似尖点的畸变特征，以此判断是否出现劣化绝缘子以及劣化绝缘子位置。
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