基于红外图像识别的调相机故障监测方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于红外图像识别的调相机故障监测方法，包括：S1：实时采集调相机的红外图像；S2：判断采集到的红外图像中是否存在异常发热部位，如果存在，采用红外热温仪对该异常发热部位进行测温，并确定环境温度，生成对应的红外图像，进入步骤S3，否则，进入步骤S1；S3：获取异常发热部位对应的电气设备的实时运行数据；S4：结合红外图像和实时运行数据，确定故障点和对应的故障程度，生成故障报警信号。本发明专利技术通过采集调相机运行时的红外图像，利用案例诊断数据库、图像识别的关联分析方法，对输入的系统数据、监测数据、与过往的案例诊断数据进行计算和预判断，从而获取调相机的实时状态信息，对可能出现的故障作出预判与报警。

Fault monitoring method and system of the camera based on infrared image recognition

【技术实现步骤摘要】
基于红外图像识别的调相机故障监测方法和系统
本专利技术涉及调相机故障监测
，具体而言涉及一种基于红外图像识别的调相机故障监测方法和系统。
技术介绍
调相机作为一种无功补偿设备，具有跟踪速度快，补偿范围广，故障率低等优点，能有效支撑电网电压和提高电网的稳定性，大容量调相机在当今日趋负载的电力系统中具有良好的应用前景。调相机系统中的核心功能部分是其本体机械结构，因而保证调相机本体的正常运行尤为重要。传统的定期检修方法必然影响调相机工作效率，且不能及时发现问题。而在线状态监测系统可以对电气设备的实时状态进行评估，在设备故障前施行对应的措施，排除安全隐患，避免事故。目前，调相机故障检测多采用噪声、振动等物理传感检测手段进行检测，数据量和计算量大，且容易出现误判、漏判。另外，对于某些特定区域，难以安装传感设备，使其经常成为检测盲点。
技术实现思路
本专利技术目的在于提供一种基于红外图像识别的调相机故障监测方法和系统，以调相机本体配置为基础，根据调相机本体故障发生时会异常发热的特点，通过采集调相机运行时的红外图像，利用案例诊断数据库、图像识别的关联分析方法，对输入的系统数据、监测数据、与过往的案例诊断数据进行计算和预判断，从而获取调相机的实时状态信息，对可能出现的故障作出预判与报警。为达成上述目的，结合图1，本专利技术提出一种基于红外图像识别的调相机故障监测方法，所述调相机故障监测方法包括：S1：实时采集调相机的红外图像；S2：判断采集到的红外图像中是否存在异常发热部位，如果存在，采用红外热温仪对该异常发热部位进行测温，并确定环境温度，生成对应的红外图像，进入步骤S3，否则，进入步骤S1；S3：获取异常发热部位对应的电气设备的实时运行数据；S4：结合红外图像和实时运行数据，确定故障点和对应的故障程度，生成故障报警信号。进一步的实施例中，步骤S1中，所述实时采集调相机的红外图像的过程包括以下步骤：对电气设备和线路进行等级划分，包括一般等级和重点等级两类；采用红外热电视或热像仪对一般等级的电气设备和线路进行全面扫描，对重点等级的电气设备和线路的发热部位摄取热像图。进一步的实施例中，步骤S2中，所述采用红外热温仪对该异常发热部位进行测温，并确定环境温度，生成对应的红外图像的过程包括以下步骤：计算被测物体的表面发射率，根据被测物体的表面发射率确定参照物，获取参照物的温度作为环境温度；输入补偿参数并设定正常工作状态对应的温度范围；针对同一测量对象，从多个不同的方位进行测温，找出最高发热点的温度值，采用补偿参数对测量值进行补偿；其中，对不同的测量对象，测温时的距离和方位一致。进一步的实施例中，所述补偿参数包括环境温度、相对湿度和测量距离。进一步的实施例中，步骤S4中，所述结合红外图像和实时运行数据，确定故障点和对应的故障程度，生成故障报警信号的过程包括以下步骤：S41：接收红外图像和实时运行数据；S42：将红外图像转换成灰度图像，判断是否存在异常灰度值，如果存在，进入步骤S43，否则，返回步骤S41；S43：判断异常灰度值对应的范围是否达到了器件尺寸程度，如果达到，将此区域设定成异常发热点，进入步骤S44，否则，返回步骤S41；S44：将包含有异常发热点的红外图像以及对应的实时运行数据导入基于故障数据库创建的故障诊断模型，计算得到故障点位置信息和对应的故障程度。进一步的实施例中，步骤S42中，所述将红外图像转换成灰度图像是指，根据温度和灰度的相关性，结合相关设备的正常工作温度，将红外图像转换成灰度图像。进一步的实施例中，步骤S44中，所述计算得到故障点位置信息和对应的故障程度的过程包括以下步骤：S441：采用灰度阈值对灰度图像进行分割，确定红外图像上的故障点位置信息；S442：计算得到异常发热点的热斑温度、温升范围、相间温差、相对温差，其中，相对温差δ的计算公式为：式中，T1为故障相发热点的温度，℃；T2为正常相对应点的温度，℃；T0为环境温度或环境参照体温度，℃；S443：将计算结果与各自对应的限定值做比对，得到故障点对应的发热等级：(1)当热斑温度>50℃，温升范围在10℃～40℃之间、或相间温差超过10℃、或δ≥35％时，将对应的发热等级判定成一般热缺陷；(2)当热斑温度>80℃，温升范围在40℃～70℃之间、相间温差超过30℃、或δ≥80％时，将对应的发热等级判定成严重热缺陷；(3)当热斑温度>110℃,温升超70℃，相间温差超过60℃或δ≥95％时，将对应的发热等级判定成危险热缺陷；S444：结合发热等级和实时运行数据，生成故障报警信号。进一步的实施例中，所述结合红外图像和实时运行数据，确定故障点和对应的故障程度，生成故障报警信号的过程还包括以下步骤将包含有异常发热点的红外图像、对应的实时运行数据、以及计算结果、排障方案存储至故障数据库。基于前述调相机故障监测方法，本专利技术还提及一种基于红外图像识别的调相机故障监测系统，所述调相机故障监测系统包括红外图像识别子系统、故障数据库、故障诊断子系统；所述红外图像识别子系统用于实时采集调相机的红外图像，判断采集到的红外图像中是否存在异常发热部位，如果存在，对该异常发热部位进行测温，并确定环境温度，对热像图的温度场进行分析处理后，发送至故障诊断子系统；所述故障数据库用于存储所有电气设备和线路的故障记录；所述故障诊断子系统用于接收红外图像识别子系统发送的包含有异常发热部位的红外图像，调取对应电气设备的实时运行数据，基于故障数据库，结合红外图像和实时运行数据，确定故障点和对应的故障程度，生成故障报警信号。进一步的实施例中，所述红外图像识别子系统采用光纤测温在线监测装置。以上本专利技术的技术方案，与现有相比，其显著的有益效果在于：(1)以调相机本体配置为基础，根据调相机本体故障发生时会异常发热的特点，通过采集调相机运行时的红外图像，利用案例诊断数据库、图像识别的关联分析方法，对输入的系统数据、监测数据、与过往的案例诊断数据进行计算和预判断，从而获取调相机的实时状态信息，对可能出现的故障作出预判与报警(2)相较于传统的噪声、振动等物理传感检测手段，基于调相机温度的红外监测手段具有方便、快捷、不受场地局限、易操作性强、误差小等特点，通过监测温度的变化情况，可以及时发现调相机的异常情况。(3)随着模式识别技术的进步，图像识别技术能够提供大量故障图像，使其反复进行机器学习，能够不断提高其故障识别能力，具有广阔的应用前景。(4)结合红外图像和实际运行数据，对故障程度进行判断，达到更高的准确性和识别率。(5)采用灰度值和温度值的对应关系，将红外图像转换成灰度图像进行分析，简化和加快了图像处理过程，能够精确定位到故障点和发热等级；灰度值和温度值的对应关系虽然在不同本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于红外图像识别的调相机故障监测方法，其特征在于，所述调相机故障监测方法包括：/nS1：实时采集调相机的红外图像；/nS2：判断采集到的红外图像中是否存在异常发热部位，如果存在，采用红外热温仪对该异常发热部位进行测温，并确定环境温度，生成对应的红外图像，进入步骤S3，否则，进入步骤S1；/nS3：获取异常发热部位对应的电气设备的实时运行数据；/nS4：结合红外图像和实时运行数据，确定故障点和对应的故障程度，生成故障报警信号。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于红外图像识别的调相机故障监测方法，其特征在于，所述调相机故障监测方法包括：
S1：实时采集调相机的红外图像；
S2：判断采集到的红外图像中是否存在异常发热部位，如果存在，采用红外热温仪对该异常发热部位进行测温，并确定环境温度，生成对应的红外图像，进入步骤S3，否则，进入步骤S1；
S3：获取异常发热部位对应的电气设备的实时运行数据；
S4：结合红外图像和实时运行数据，确定故障点和对应的故障程度，生成故障报警信号。


2.根据权利要求1所述的基于红外图像识别的调相机故障监测方法，其特征在于，步骤S1中，所述实时采集调相机的红外图像的过程包括以下步骤：
对电气设备和线路进行等级划分，包括一般等级和重点等级两类；
采用红外热电视或热像仪对一般等级的电气设备和线路进行全面扫描，对重点等级的电气设备和线路的发热部位摄取热像图。


3.根据权利要求1所述的基于红外图像识别的调相机故障监测方法，其特征在于，步骤S2中，所述采用红外热温仪对该异常发热部位进行测温，并确定环境温度，生成对应的红外图像的过程包括以下步骤：
计算被测物体的表面发射率，根据被测物体的表面发射率确定参照物，获取参照物的温度作为环境温度；
输入补偿参数并设定正常工作状态对应的温度范围；
针对同一测量对象，从多个不同的方位进行测温，找出最高发热点的温度值，采用补偿参数对测量值进行补偿；
其中，对不同的测量对象，测温时的距离和方位一致。


4.根据权利要求3所述的基于红外图像识别的调相机故障监测方法，其特征在于，所述补偿参数包括环境温度、相对湿度和测量距离。


5.根据权利要求1所述的基于红外图像识别的调相机故障监测方法，其特征在于，步骤S4中，所述结合红外图像和实时运行数据，确定故障点和对应的故障程度，生成故障报警信号的过程包括以下步骤：
S41：接收红外图像和实时运行数据；
S42：将红外图像转换成灰度图像，判断是否存在异常灰度值，如果存在，进入步骤S43，否则，返回步骤S41；
S43：判断异常灰度值对应的范围是否达到了器件尺寸程度，如果达到，将此区域设定成异常发热点，进入步骤S44，否则，返回步骤S41；
S44：将包含有异常发热点的红外图像以及对应的实时运行数据导入基于故障数据库创建的故障诊断模型，计算得到故障点位置信息和对应的故障程度。


6.根据权利要求5所述的基于红外图像识别的调相机故障监测方法，其特征在于，步骤S42中，所述将红外图...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁超，封建宝，梅睿，刘全，夏潮，刘磊，高磊，仝宁，
申请(专利权)人：江苏方天电力技术有限公司，中国电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32