一种基于大数据的电容器分析方法及系统技术方案

本申请公开了一种基于大数据的电容器分析方法及系统，包括以下步骤：基于大数据获取电容器周长，并将测试斜面以倾斜方向依次划分为检测区、验证区和测试区，其中，测试斜面设置有若干出风洞，检验区与测试区长度均为单个电容器周长，验证区长度为n个电容器周长；使检测区内出风洞动力相同，并测试电容器在检测区内的动态平衡。本申请可以无需人工快速对表面存在凹形缺陷的电容器进行分析，能够得到其凹陷种类和凹陷部位；通过对电容器进行多次验证，具有较高的分析准确度且能够在分析完成后自动根据分析情况对电容器进行分类，大大提高了对电容器凹形缺陷分析的效率，降低了人力成本。本。本。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的电容器分析方法及系统


[0001]本申请涉及电容器分析的领域，尤其是涉及一种基于大数据的电容器分析方法及系统。

技术介绍

[0002]电容器是电力系统中常见的电气元件，用于储存电能、平衡电压和电流等。在电力系统中，电容器的状态对系统的稳定性和安全性有重要影响；而圆柱形电容器是一种常见的电容器类型，其结构为两个球面或圆盘状的电极板，之间有一层绝缘介质，通常为空气、蜡纸、塑料薄片等。该电容器的特点是结构简单，制造和安装方便，使用范围广泛；由于圆柱形电容器的工作稳定性和可靠性较高，在电子电路、通讯系统和电力系统中具有广泛应用。
[0003]目前，随着大数据技术的发展，基于大数据的电容器分析方法逐渐被引入，并具有更高的准确性和可靠性，通过对大量电容器的数据分析和处理，可以获取更加全面的电容器信息和性能表现，提高电容器故障检测和预测的能力。
[0004]在相关技术中，对于圆柱形电容器的外观缺陷检测主要是基于大数据获取常规数据，然后通过人工进行测量和实验，在对圆柱形电容器进行人工检测时，只能对凸出状缺陷具有良好检测效果，由于一些缺陷的形态为凹陷状，并不容易被发现。
[0005]如何对表面存在凹形缺陷的电容器进行快速分析，提高整个检测过程的效率，是在电容器分析中亟待解决优化的问题。

技术实现思路

[0006]为了对表面存在凹形缺陷的电容器进行快速分析，提高整个检测过程的效率，本申请提供基于大数据的电容器分析方法及系统。
[0007]本申请提供的基于大数据的电容器分析方法及系统采用如下的技术方案：第一方面，一种基于大数据的电容器分析方法，包括以下步骤：基于大数据获取电容器周长，并将测试斜面以倾斜方向依次划分为检测区、验证区和测试区，其中，测试斜面设置有若干出风洞，检验区与测试区长度均为单个电容器周长，验证区长度为n个电容器周长；使检测区内出风洞动力相同，并测试电容器在检测区内的动态平衡；若测定检测区内的电容器动态不平衡，则根据电容器不平衡程度确定凹型缺陷信息及对应出风洞组列；将验证区以电容器周长划分为n组子验证区域，并依据检测区确定的风出洞组列对n组子验证区域的出风洞匹配动力；以凹型缺陷信息为初始验证对象，测试电容器在n组子验证区域的动态平衡，得到动态平衡结果集，并分析动态平衡结果集生成验证后的凹形缺陷信息；根据验证后的凹形缺陷信息对测试区内出风洞动力进行分配，并对电容器预测试停留点区域；
测量电容器实际停留区域，若与预测试停留点区域相同，则输出验证后的凹形缺陷信息，并收集各停留点区域的电容器。
[0008]在上述任一方案中优选的是，所述使检测区内出风洞动力相同，并测试电容器在检测区内的动态平衡，包括以下步骤：根据电容器表面对检测区内出风洞进行编码，并为出风洞分配相同气压；实时采集电容器在检测区内的运动图像，并通过相关技术对运动图像进行预处理及提取电容器轮廓；选取两针运动图像中的每个像素，在下一帧图像中找到对应的像素，并通过像素点平移计算相邻两帧运动图像中电容器的位移；根据对连续帧的位移变量进行建模，得到电流器的运动模型。
[0009]在上述任一方案中优选的是，所述选取两针运动图像中的每个像素，在下一帧图像中找到对应的像素，并通过像素点平移计算相邻两帧运动图像中电容器的位移，包括以下步骤：通过相关技术提取电容器特征点，设第t帧图像的特征点像素坐标为(x,y)，并通过光流向量表征特征点(x,y)从t帧图像至t+1帧图像中的位移；通过公式：对光流向量进行求解，其中，A为矩阵形式的系数矩阵，为特征点的像素坐标，和分别为特征点像素位置上的梯度。
[0010]在上述任一方案中优选的是，所述根据对连续帧的位移变量进行建模，得到电流器的运动模型，包括以下步骤：对于每个时刻t，设电容器在相机坐标系下的位置为(x
t
,y
t
,z
t
)，得到相邻两帧的电容器运动模型：，其中、和为电容器在相邻两针图像中在相机坐标系下的位移向量；将相邻两帧的运动模型推广至整个时间序列，得到整个时间序列的运动模型：其中，第t行的矩阵为相邻两帧之间的运动模型，为前t帧图像中电容器在相机坐标系下的位移向量之和；将电容器在相机坐标系下的位置初始化为(x0,y0,z0)，设定初始时间戳为t0，并对于每个后续的时刻t
i
，设与之前的时刻t
i
‑1之间的光流向量为根据整个时间序列的运动模型，在相机坐标系下计算电容器的位移向量：
，并将作为特征向量，将t
i
‑
t0作为特征值，将所有的组成特征集合D；通过回归算法对D进行回归，得到电容器在相机坐标系下的运动模型，其中，为电容器在时间时的预测位置，为电容器在时间的运动模型。
[0011]在上述任一方案中优选的是，所述若测定检测区内的电容器动态不平衡，则根据电容器不平衡程度确定凹型缺陷信息及对应出风洞组列，包括以下步骤：获得电容器在同一时刻下的预测位置和实际位置，并通过公式：计算差值，其中，为欧式距离；若差值大于差值阈值e，则判断电容器在t时刻出现了动态不平衡；将时刻t下电容器经历的出风洞组列所匹配的电容器部位输出为凹陷部位，并根据凹陷种类差值区间判断差值所属的凹陷种类，其中，凹形缺陷信息包括凹陷种类和凹陷部位。
[0012]在上述任一方案中优选的是，所述将验证区以电容器周长划分为n组子验证区域，并依据检测区确定的风出洞组列对n组子验证区域的出风洞匹配动力，包括以下步骤：将凹陷部位所对应的出风洞与n组子验证区域内的出风洞进行配对，以将电容器的凹陷部位映射于每组子验证区域的出风洞上；控制n组子验证区域内的对应出风洞气压与检测区内的出风洞气压相同，以对电容器的凹陷种类进行n次验证。
[0013]在上述任一方案中优选的是，所述以凹型缺陷信息为初始验证对象，测试电容器在n组子验证区域的动态平衡，得到动态平衡结果集，并分析动态平衡结果集生成验证后的凹形缺陷信息，包括以下步骤：以凹陷种类为验证对象，凹陷部位对应的出风洞气压为验证参数，并构建电容器在每组子验证区域的运动模型；通过每个子验证区域的运动模型，计算在对应出风洞处电容器实际位置与预测位置的差值；对n个验证子区域的差值进行统计，计算验证区的差值平均值，并以验证区的差值平均值所属的凹陷种类为验证后的凹陷种类。
[0014]在上述任一方案中优选的是，所述根据验证后的凹形缺陷信息对测试区内出风洞动力进行分配，并对电容器预测试停留点区域，包括以下步骤：预设置电容器停留区，并以凹陷种类类别对电容器停留区进行标记；在测试区出风洞无气压下构建电容器在测试区的运动模型，并预测电容器通过测试区的最终位置；
对测试区内出风洞气压进行分配，使预测电容器通过测试区的最终位置更改至满足验证后的凹陷种类的电容器停留区。
[0015]在上述任一方案中优选的是，所述测量电容器实际停留区域，若与预测试停留点区域相同，则输出验证后的凹形缺陷信息，并收集各停留点区域的电容器，包括以下步骤：获取电容器实际通本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的电容器分析方法，其特征在于：包括以下步骤：基于大数据获取电容器周长，并将测试斜面以倾斜方向依次划分为检测区、验证区和测试区，其中，测试斜面设置有若干出风洞，检验区与测试区长度均为单个电容器周长，验证区长度为n个电容器周长；使检测区内出风洞动力相同，并测试电容器在检测区内的动态平衡；若测定检测区内的电容器动态不平衡，则根据电容器不平衡程度确定凹型缺陷信息及对应出风洞组列；将验证区以电容器周长划分为n组子验证区域，并依据检测区确定的风出洞组列对n组子验证区域的出风洞匹配动力；以凹型缺陷信息为初始验证对象，测试电容器在n组子验证区域的动态平衡，得到动态平衡结果集，并分析动态平衡结果集生成验证后的凹形缺陷信息；根据验证后的凹形缺陷信息对测试区内出风洞动力进行分配，并对电容器预测试停留点区域；测量电容器实际停留区域，若与预测试停留点区域相同，则输出验证后的凹形缺陷信息，并收集各停留点区域的电容器。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电容器分析方法，其特征在于：所述使检测区内出风洞动力相同，并测试电容器在检测区内的动态平衡，包括以下步骤：根据电容器表面对检测区内出风洞进行编码，并为出风洞分配相同气压；实时采集电容器在检测区内的运动图像，并通过相关技术对运动图像进行预处理及提取电容器轮廓；选取两针运动图像中的每个像素，在下一帧图像中找到对应的像素，并通过像素点平移计算相邻两帧运动图像中电容器的位移；根据对连续帧的位移变量进行建模，得到电流器的运动模型。3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的电容器分析方法，其特征在于：所述选取两针运动图像中的每个像素，在下一帧图像中找到对应的像素，并通过像素点平移计算相邻两帧运动图像中电容器的位移，包括以下步骤：通过相关技术提取电容器特征点，设第t帧图像的特征点像素坐标为(x,y)，并通过光流向量表征特征点(x,y)从t帧图像至t+1帧图像中的位移；通过公式：对光流向量进行求解，其中，A为矩阵形式的系数矩阵，为特征点的像素坐标，和分别为特征点像素位置上的梯度。4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的电容器分析方法，其特征在于：所述根据对连续帧的位移变量进行建模，得到电流器的运动模型，包括以下步骤：对于每个时刻t，设电容器在相机坐标系下的位置为(x
t
,y
t
,z
t
)，得到相邻两帧的电容器运动模型：，其中其中和为电容器在相邻两针图像中在相机坐标系下的位移向量；
将相邻两帧的运动模型推广至整个时间序列，得到整个时间序列的运动模型：其中，第t行的矩阵为相邻两帧之间的运动模型，为前t帧图像中电容器在相机坐标系下的位移向量之和；将电容器在相机坐标系下的位置初始化为(x0,y0,z0)，设定初始时间戳为t0，并对于每个后续的时刻t
i
，设与之前的时刻t
i
‑1之间的光流向量为；根据整个时间序列的运动模型，在相机坐标系下计算电容器的位移向量：并将作为特征向量，将t
i
‑
t0作为特征值，将所有的组成特征集合D；通过回归算法对D进行回归，得到电容器在相机坐标系下的运动模型，其中，为电容器在时间时的预测位置，为电容器在时间的运动模型。5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的电容器分析方法，其特征在于：所述若测定检测区内的电容器动态不平衡，则根据电容器不平衡程度确定凹型缺陷信息及对应出风洞组列，包括以下步骤：获...

【专利技术属性】
技术研发人员：王燕，于海洋，
申请(专利权)人：南通三喜电子有限公司，
类型：发明
国别省市：