JP5749060B2

JP5749060B2 - 碍子の劣化診断装置

Info

Publication number: JP5749060B2
Application number: JP2011090248A
Authority: JP
Inventors: 弘山中; 大脇　雅直; 雅直大脇; 財満　健史; 健史財満
Original assignee: Chubu Electric Power Co Inc; Kumagai Gumi Co Ltd
Current assignee: Chubu Electric Power Co Inc; Kumagai Gumi Co Ltd
Priority date: 2011-04-14
Filing date: 2011-04-14
Publication date: 2015-07-15
Anticipated expiration: 2031-04-14
Also published as: JP2012221926A

Description

本発明は、高圧電線を支持する碍子の絶縁劣化を診断する装置に関するものである。

架空送電線などの高圧電線と鉄塔や電柱とを絶縁する碍子として磁器製の碍子が多く用いられているが、海岸部などでは、塩害により碍子が劣化して碍子に漏れ電流が流れる、いわゆる絶縁不良が生じる。
従来は、定期的に碍子の漏れ電流を測定して碍子の劣化状態を診断していた（例えば、特許文献１参照）。
また、碍子に温度不可逆特性を有する変色部位を設け、この変色部位を目視すること碍子の絶縁劣化を診断する方法も提案されている（例えば、特許文献２参照）。変色部位は、碍子の焼結前に碍子に変色部材を塗布したり、テープ状の変色部材を碍子表面に貼付けることで形成される。変色部位は碍子が電線からリークした電流により加熱されて温度が上昇した時に変色するが一度変色すると色が変わらないので、検査員が変色部位が変色しているか否かを目視し、変色している場合に、碍子に絶縁劣化（ひび割れ）が発生していると判定する。

特開平７−６５６５８号公報特開２００６−４８０１号公報

しかしながら、前記漏れ電流を測定する方法では、高圧電線を停電状態にして行う必要があるだけでなく、碍子の数が少ない場合には劣化した碍子を特定することは容易であるが、変電施設などのように碍子が多数設置されている場合には、どの碍子が劣化しているかを特定するためには多くの時間と労力が必要であった。
また、碍子に変色部位を設ける方法は手間がかかるだけでなく、殆どの碍子が室外にあるため表面が汚れしまうので、検査員が誤判定するおそれがあった。また、碍子を１個ずつ目視検査するため、碍子が多数設置されている場合には誤判定する確率も高くなってしまっていた。

本発明は、従来の問題点に鑑みてなされたもので、検査する碍子の数が多い場合でも、短時間でかつ確実に劣化した碍子を特定することのできる碍子の劣化診断装置を提供することを目的とする。

本願の請求項１に記載の発明は、互いに交わる２つの直線上にそれぞれ所定の間隔で配置された２組のマイクロフォン対と前記２組のマイクロフォン対の作る平面上にない第５のマイクロフォンとを有する音採取手段と撮影手段とを備え、通電状態にある電線を支持する碍子の発生する音の音圧信号を採取するとともに前記碍子を含む画像を採取し、前記音圧信号のデータと前記画像のデータとを用いて前記碍子が劣化しているか否かを診断する碍子の劣化診断装置であって、前記音採取手段で採取した音圧信号から、予め設定された碍子の劣化診断に使用する周波数帯域である診断帯域の音圧信号を抽出する帯域データ抽出手段と、前記抽出された音圧信号から音源方向と音圧信号の大きさ（以下、音圧レベルという）とを含む音源データを周波数毎に検出する音源データ検出手段と、前記音源データと前記撮影手段で撮影された画像のデータとを合成し、劣化診断する碍子が映っている画像上に前記音源方向を示す図形が描画された診断用画像を作成する診断用画像作成手段と、前記診断用画像を用いて前記劣化診断する碍子が劣化しているか否かを診断する診断手段とを備え、前記診断帯域が、２０００Ｈｚ以上の周波数成分を有する碍子発生音のうちの、４０００Ｈｚ〜８０００Ｈｚ帯域であることを特徴とする。
これにより、碍子が劣化しているか否かを容易に診断できるので、検査する碍子の数が多い場合でも、短時間でかつ確実に劣化した碍子を特定することができる。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の碍子の劣化診断装置であって、前記診断手段は、前記撮影された画像に映っている碍子の中心を中心とした領域内に存在する前記診断帯域の音圧信号を合成して前記診断帯域内の音圧レベルである帯域値を算出する帯域値算出部と、前記帯域値と予め設定された閾値とを比較して前記領域内の碍子が劣化しているか否かを診断する診断部とを備えたことを特徴とする。
このように、領域内の音圧レベルを代表する値である帯域値を用いて劣化診断すれば、碍子の劣化診断精度を更に向上させることができる。

なお、前記発明の概要は、本発明の必要な全ての特徴を列挙したものではなく、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となり得る。

本発明の実施の形態に係る碍子の劣化診断装置の構成を示す図である。マイクロフォンの配置を示す図である。劣化診断する複数の碍子を含む架空送電線路の模式図である。診断用画像の一例を示す図である。帯域値の算出方法を説明するための図である。診断帯域の設定実験の概要を示す図である。診断帯域の設定実験の結果を示す図である。本発明による碍子の劣化診断方法を示すフローチャートである。

以下、実施の形態を通じて本発明を詳説するが、以下の実施の形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものでなく、また、実施の形態の中で説明される特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１は、碍子の劣化診断装置の構成を示す図で、碍子の劣化診断装置１は、音・映像採取ユニット１０と、データ処理部２０と、記憶・演算部３０と、表示手段４０とを備える。
音・映像採取ユニット１０は、音採取手段１１と、撮影手段としてのＣＣＤカメラ（以下、カメラという）１２と、マイクロフォン固定部１３と、カメラ支持台１４と、支柱１５と、支持脚１６とを備える。
音採取手段１１は複数のマイクロフォンＭ１〜Ｍ５を備える。
マイクロフォンＭ１〜Ｍ５の配置は、図２に示すように、４個のマイクロフォンＭ１〜Ｍ４を、互いに直交する２直線（ここでは、ｘ軸とｙ軸）上にそれぞれ所定の間隔Ｌで配置された２組のマイクロフォン対（Ｍ１，Ｍ３）及びマイクロフォン対（Ｍ２，Ｍ４）を構成するように配置するとともに、第５のマイクロフォンＭ５を前記マイクロフォンＭ１〜Ｍ４の作る平面上にない位置（ここでは、ｚ軸上）に配置する。本例では、マイクロフォンＭ５を、マイクロフォンＭ１〜Ｍ４の作る正方形を底面とする四角錐の頂点の位置に配置した。これにより、更に４組のマイクロフォン対（Ｍ５, Ｍ１）〜（Ｍ５, Ｍ４）が構成される。
カメラ１２の撮影対象は、図３に示すような架空送電線路で、カメラ１２の撮影方向を、図１の白抜きの矢印に示すように、前記直交する２直線の交点を通り前記２直線とほぼ４５°をなす方向に設定して、劣化診断する複数の碍子Ｉが配置されている架空送電線路を撮影する。なお、図３において、Ｆはカメラ１２のフレーム枠で、本例では、カメラ１２の撮影範囲を水平角θで±６０°、仰角φで０°〜６０°の範囲とした。

マイクロフォン固定部１３にはマイクロフォンＭ１〜Ｍ５が設置され、カメラ支持台１４にはカメラ１２が設置され、マイクロフォン固定部１３とカメラ支持台１４とは、３本の支柱１５によって連結されている。つまり、音採取手段１１とカメラ１２とは一体化されている。なお、マイクロフォンＭ１〜Ｍ５は、カメラ１２の上部に配置される。
支持脚１６はいわゆる三脚で、音採取手段１１とカメラ１２とを計測箇所に支持する。
マイクロフォンＭ１〜Ｍ５は、音源である碍子Ｉから伝播される音の音圧信号をそれぞれ採取する。

データ処理部２０は、増幅器２１と、Ａ/Ｄ変換器２２と、映像入出力手段２３とを備える。
増幅器２１はローパスフィルタを備え、マイクロフォンＭ１〜Ｍ５で採取した音の音圧信号から高周波ノイズ成分を除去するとともに、前記各音圧信号を増幅してＡ/Ｄ変換器２２に出力する。
Ａ/Ｄ変換器２２は、前記音圧信号をＡ/Ｄ変換して得られた音圧波形データを記憶・演算部３０のデータ記憶手段３１に送る。
映像入出力手段２３は、カメラ１２で連続的に撮影された映像信号を入力し、この映像信号をＡ/Ｄ変換して得られた画像のデータをデータ記憶手段３１に送る。
記憶・演算部３０は、データ記憶手段３１と、帯域データ抽出手段３２と、音源方向推定手段３３と、診断用画像作成手段３４と、診断手段３５とを備える。
記憶・演算部３０を構成する各手段は、例えば、パーソナルコンピュータのソフトウェアとメモリーとにより構成される。

データ記憶手段３１は音圧波形データと画像のデータとを記憶する。
帯域データ抽出手段３２は、例えば、バンドパスフィルターなどで構成され、Ａ/Ｄ変換器２２でＡ/Ｄ変換された音圧波形データから、予め設定しておいた碍子の劣化診断に使用する周波数帯域（以下、診断帯域という。ここでは、６０００Ｈｚ〜８０００Ｈｚ）の音圧信号のデータである音圧波形データを抽出して、音源方向推定手段３３に送る。なお、帯域データ抽出手段３２はＡ/Ｄ変換器２２の前段に配置してもよいが、Ａ/Ｄ変換された音圧波形データをデジタルバンドパス処理する方が高い精度が得られる。
音源方向推定手段３３は、前記診断帯域の音圧信号を用いて、音源方向である水平角θと仰角φとを算出するとともに音圧レベルを計測する。
なお、水平角θと仰角φの算出方法については後述する。

診断用画像作成手段３４は、音源方向推定手段３３で算出された周波数毎の音源データである音源方向のデータ（水平角θと仰角φ）及び音圧レベルと、データ記憶手段３１に記憶された画像のデータとを合成し、図４に示すような、画像中に音源の方向を示す図形（ここでは、丸とした）が描画された診断用画像Ｇを作成して表示手段４０に出力する。診断用画像Ｇは表示手段４０の表示画面４０Ｍに表示させる。
図４において、丸の中心座標は、（θ，φ）で、丸の大きさが音圧レベル、丸の模様が周波数を表す。また、診断用画像Ｇ中の符号Ｉ_k（ｋ＝１〜ｎ）劣化診断の対象となる碍子で、本例では、碍子の数をｎ＝６とした。
診断手段３５は、帯域値算出部３５ａと診断部３５ｂとを備える。
帯域値算出部３５ａは、図５の一点鎖線で示す、前記診断用画像Ｇに映っている碍子Ｉ_k（ｋ＝１〜６）の中心を中心とした領域Ｒ_k内に存在する診断帯域の複数の周波数（例えば、６０００Ｈｚ，６２００Ｈｚ，６４００Ｈｚ，……，７８００Ｈｚ，８０００Ｈｚなど）の音の音圧レベルを合成して領域Ｒ_k内の音の音圧レベルである帯域値Ｐ_kを算出する。
診断部３５ｂは、帯域値Ｐ_kと予め設定された閾値Ｋとを比較して碍子Ｉ_kが劣化しているか否かを診断する。ここでは、Ｐ_kが閾値Ｋを超えた場合に碍子Ｉ_kが劣化していると診断する。
表示手段４０は、表示画面４０Ｍを備え、診断用画像作成手段３４で作成された診断用画像Ｇを表示する。

ここで、診断帯域の設定方法について説明する。
図６は診断帯域の設定実験の概要を示す図で、まず、実験台５１に実験対象となる３個のピン碍子Ｉ_A，Ｉ_B，Ｉ_Cを載せ、これらの碍子Ｉ_A，Ｉ_B，Ｉ_Cを、送電電と同じ構造の電線５２を用いて電気的に直列に接続するとともに、電線５２と碍子Ｉ_A，Ｉ_B，Ｉ_Cのピンの端部との間に高圧発生装置５３を用いて６６００Ｖの高電圧を印加した後、音・映像採取ユニット１０を用いて碍子Ｉ_A，Ｉ_B，Ｉ_Cから発生する音と碍子Ｉ_A，Ｉ_B，Ｉ_Cの映像とを採取する。そして、マイクロフォンで採取した音の音圧信号から音源の方向と音圧レベルとを周波数毎に推定して診断用画像Ｇを作成し、音源となっているピン碍子を特定する。
図６において、左右のピン碍子Ｉ_A，Ｉ_Cは劣化していない碍子で、中央のピン碍子Ｉ_Bが劣化が確認されている碍子である。
実験の結果、劣化している碍子である中央のピン碍子Ｉ_Bを特定するのに適した周波数帯域を求め、この周波数帯域を診断帯域に設定した。
碍子の発生音は２０００Ｈｚ以上の高い周波数成分が主であるであるため、周波数範囲を２０００Ｈｚ〜３０００Ｈｚ、３０００Ｈｚ〜４０００Ｈｚ、４０００Ｈｚ〜５０００Ｈｚ、５０００Ｈｚ〜６０００Ｈｚ、６０００Ｈｚ〜７０００Ｈｚ、７０００Ｈｚ〜８０００Ｈｚの６つの周波数帯域に区分して分析した。
実験は野外にて行ったため、音源としては車の騒音やその反射音等も観測される。そのため、図７（ａ），（ｂ）に示すように、２０００Ｈｚ〜３０００Ｈｚ帯域、及び、３０００Ｈｚ〜４０００Ｈｚ帯域では、音源の方向がばらついているが、図７（ｅ），（ｆ）に示すように、６０００Ｈｚ〜７０００Ｈｚ帯域、及び、７０００Ｈｚ〜８０００Ｈｚ帯域では、音源の方向が中央のピン碍子Ｉ_B近傍に集中していることがわかる。なお、４０００Ｈｚ〜６０００Ｈｚ帯域では、図７（ｃ），（ｄ）に示すように、２０００Ｈｚ〜４０００Ｈｚ帯域と６０００Ｈｚ〜８０００Ｈｚ帯域の中間よりも、６０００Ｈｚ〜８０００Ｈｚ帯域に近い状態にある。
したがって、診断帯域を４０００Ｈｚ〜８０００Ｈｚ帯域内に設定すれば、碍子の劣化診断が可能であることがわかった。また、診断帯域を６０００Ｈｚ〜８０００Ｈｚ帯域内に設定すれば、碍子の劣化診断精度は更に向上する。

次に、本発明による碍子の劣化診断装置１を用いて架空送電線路に配置された碍子Ｉを劣化診断する方法について、図８のフローチャートを参照して説明する。
なお、劣化診断は、カメラ１２で撮影された碍子がｎ個の場合には、各碍子Ｉ_k（ｋ＝１〜ｎ）について行う。
まず、音・映像採取ユニット１０を計測点にセットし、カメラ１２の撮影方向を架空送電線路に配置された複数の碍子Ｉ_k（ｋ＝１〜ｎ）に向け、マイクロフォンＭ１〜Ｍ５にて碍子Ｉ_kの発生する音の音圧信号を採取すると同時に、カメラ１２にて測定予定場所の画像を採取する（ステップＳ１０）。
次に、マイクロフォンＭ１〜Ｍ５の出力信号である音圧信号を増幅してＡ/Ｄ変換して得られた音圧波形データをデータ記憶手段３１に保存するとともに、カメラ１２の映像信号をＡ/Ｄ変換して得られた画像のデータをデータ記憶手段３１に保存する（ステップＳ１１）。
次に、データ記憶手段３１に保存された音圧波形データから碍子の劣化診断に使用する周波数帯域である診断帯域の音圧波形データを抽出して、音源方向推定手段３３に送る（ステップＳ１２）。本例では、診断帯域を６０００Ｈｚ〜８０００Ｈｚとした。
ステップＳ１３では、診断帯域の音圧波形データを用いて音源データである音源方向と音圧レベルとを算出する。
音源方向は、音圧波形データをＦＦＴにて周波数解析し、各周波数毎にマイクロフォンＭ１〜Ｍ５間のそれぞれの位相差を求め、この求められた位相差から各周波数毎に音源の方向を推定する。なお、本例では、位相差に代えて、位相差に比例する物理量である到達時間差Ｄ_ijを用いて音源方向である水平角θ及び仰角φを求めている。
具体的には、各マイクロフォン対（Ｍｉ, Ｍｊ）の位相差（到達時間差Ｄ_ij）から、当該観測点から見た音源方向を推定する。
水平角θと仰角φとは以下の式（１）及び式（２）で表わせる。

ここで、到達時間差Ｄ_ijは、マイクロフォンＭ_iに到達する音圧信号と、このマイクロフォンＭ_iに対して対となるマイクロフォンＭ_jに到達する音圧信号との時間差であり、この対となる２つのマイクロフォンＭ_i及びＭ_jに入力される信号のクロススペクトルＰ_ij（ｆ）を求め、更に、対象とする前記周波数ｆの位相角情報Ψ（ｒａｄ）を用いて、以下の式（３）により算出される。

なお、音源方向と音圧レベルとは周波数毎に計測する。
また、マイクロフォンＭ５に入力される信号の大きさを、観測される音の音圧信号の大きさとする。

次に、横軸が水平角θで縦軸を仰角φであるマップ上に、音源方向（θ，φ）と音圧信号の周波数及び大きさａ_f（θ，φ）とを表示した円Ｃが表示された診断用画像Ｇを作成する（ステップＳ１４）。円Ｃの径が音圧レベルａ_f（θ，φ）を表し、円の模様もしくは色が音圧信号の周波数を表す。診断用画像Ｇの具体例については図４に示した通りである。
次に、図５に示すように、碍子Ｉ_kの中心を中心とした領域Ｒ_kを設定し、この領域Ｒ_k内に存在する診断帯域の複数の周波数の音圧レベルを合成して前記診断帯域内の音圧レベルである帯域値Ｐ_kを算出する（ステップＳ１５）。
領域Ｒ_kの設定は、予め領域Ｒ_kの形と大きさとを設定しておき、例えば、マウスなどで碍子Ｉ_kの中心をクリックすることで設定することができる。
また、帯域値Ｐ_kは、領域Ｒ_k内の円Ｃの径ａ_f（θ，φ）の合計値もしくは二乗平均値を算出することで求められる。
最後に、帯域値Ｐ_kと予め設定された閾値Ｋとを比較し、帯域値Ｐ_kが閾値Ｋを超えた場合に碍子Ｉ_kが劣化していると診断する（ステップＳ１６）。
碍子Ｉ_kが複数個の場合には、劣化診断する全ての碍子Ｉ_k（ｋ＝１〜ｎ）が終了したかどうかを判定し（ステップＳ１７）、終了していない場合には、ステップＳ１５に戻って次の碍子Ｉ_k+1の劣化診断を行い、全ての碍子Ｉ_kの劣化診断が終了した時点で診断を終了する。別な場所で碍子の劣化診断を行う場合や、同じ箇所で計測点を変更して再診断する場合には、碍子の劣化診断装置１を移動させて、前記ステップＳ１０〜ステップＳ１７までの操作を行って劣化診断を行う。
なお、ステップＳ１６における診断には、図４に示したような診断用画像Ｇを表示手段４０の表示画面４０Ｍ上に表示し、作業員が診断用画像Ｇから劣化している碍子を目視にて特定することも可能である。

このように、本実施の形態では、音・映像採取ユニット１０を用いて通電状態にある電線を支持する碍子の発生する音の音圧信号のデータと碍子を含む画像のデータとを採取した後、帯域データ抽出手段３２にて、前記採取した音圧信号から予め設定された周波数帯域である診断帯域の音圧信号を抽出し、音源方向推定手段３３にて、抽出された音の音圧信号のデータから音源方向（θ，φ）と音圧レベルとを含む音源データを周波数毎に検出した後、診断用画像作成手段３４にて作成した音源方向及び音圧レベルと画像のデータとを合成した診断用画像Ｇを用いて碍子の劣化診断を行うようにしたので、碍子が劣化しているか否かを容易に診断できる。したがって、検査する碍子の数が多い場合でも、短時間でかつ確実に劣化した碍子を特定することができるので、碍子の劣化診断を効率よく行うことができる。

なお、前記実施の形態では、架空送電線路に配置された複数の碍子の劣化診断を行う場合について説明したが、本発明はこれに限るものではなく、変電施設などのように多数の碍子が用いられている施設の碍子の劣化診断にも適用可能である。
また、前記例では、帯域データ抽出手段３２を用いて音源方向を推定する音圧波形データを抽出したが、帯域データ抽出手段３２を省略することも可能である。但し、この場合には、ＦＦＴ周波数解析する周波数が多くなり計算時間がかかるので、本例のように、音源方向を推定する音圧波形データを診断帯域に限定する方が効率がよい。
また、前記例では、診断帯域を６０００Ｈｚ〜８０００Ｈｚとしたが、これに限るものではない。診断帯域の下限周波数を４０００Ｈｚ以上とすれば、音源の方向がほぼ碍子近傍に集中するので、このような条件下であれば、診断帯域を変更してもよい。また、診断帯域幅についても２０００Ｈｚよりも狭くしてもよい。
また、前記例では、帯域値Ｐ_kと閾値Ｋとを比較して劣化診断したが、診断帯域内にある１つの周波数の音圧レベル、もしくは、２つ以上の周波数の音圧レベルの平均値と予め設定した閾値とを比較して劣化診断してもよい。
また、前記例では、ピン碍子を用いた実験から診断帯域を設定したが、ピン碍子とは形状が大きく異なる長幹碍子などの劣化診断する場合には、予め実験を行って診断帯域を設定する必要がある。

以上説明したように、本発明によれば、検査する碍子の数が多い場合でも、短時間で劣化した碍子を特定することができるので、碍子の劣化診断作業を効率よくかつ確実に行うことができる。

１碍子の劣化診断装置、
１０音・映像採取ユニット、１１音採取手段、１２ＣＣＤカメラ、
１３マイクロフォン固定部、１４カメラ支持台、１５支柱、１６支持脚、
２０データ処理部、２１増幅器、２２Ａ/Ｄ変換器、２３映像入出力手段、
３０記憶・演算部、３１データ記憶手段、３２帯域データ抽出手段、
３３音源方向推定手段、３４診断用画像作成手段、３５診断手段、
３５ａ帯域値算出部、３５ｂ診断部、４０表示手段、４０Ｍ表示画面、
Ｍ１〜Ｍ５マイクロフォン。

Claims

互いに交わる２つの直線上にそれぞれ所定の間隔で配置された２組のマイクロフォン対と前記２組のマイクロフォン対の作る平面上にない第５のマイクロフォンとを有する音採取手段と撮影手段とを備え、通電状態にある電線を支持する碍子の発生する音の音圧信号を採取するとともに前記碍子を含む画像を採取し、前記音圧信号のデータと前記画像のデータとを用いて前記碍子が劣化しているか否かを診断する碍子の劣化診断装置であって、
前記音採取手段で採取した音圧信号から、予め設定された碍子の劣化診断に使用する周波数帯域である診断帯域の音圧信号を抽出する帯域データ抽出手段と、
前記抽出された音圧信号から音源方向と音圧信号の大きさとを含む音源データを周波数毎に検出する音源データ検出手段と、
前記音源データと前記撮影手段で撮影された画像のデータとを合成し、劣化診断する碍子が映っている画像上に前記音源方向を示す図形が描画された診断用画像を作成する診断用画像作成手段と、
前記診断用画像を用いて前記劣化診断する碍子が劣化しているか否かを診断する診断手段とを備え、
前記診断帯域が、２０００Ｈｚ以上の周波数成分を有する碍子発生音のうちの、４０００Ｈｚ〜８０００Ｈｚ帯域であることを特徴とする碍子の劣化診断装置。
前記診断手段は、
前記撮影された画像に映っている碍子の中心を中心とした領域内に存在する前記診断帯域の音圧信号を合成して前記診断帯域内の音圧信号の大きさである帯域値を算出する帯域値算出部と、前記帯域値と予め設定された閾値とを比較して前記領域内の碍子が劣化しているか否かを診断する診断部とを備えたことを特徴とする請求項１に記載の碍子の劣化診断装置。