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基于高光譜遙感技術(shù)的絕緣子表面污穢檢測(cè)方法研究

萊森光學(xué) ? 來(lái)源:萊森光學(xué) ? 作者:萊森光學(xué) ? 2023-11-20 15:21 ? 次閱讀
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?絕緣子是電力系統(tǒng)中最重要的外絕緣設(shè)備之其絕緣性能的優(yōu)劣直接影響著輸電線路能否安全穩(wěn)定運(yùn)行。發(fā)生污穢閃絡(luò)時(shí)線路重合閘概率低,易造成長(zhǎng)時(shí)間、大面積停電,會(huì)對(duì)電力系統(tǒng)造成巨大損失。污穢絕緣子在雨雪、霧露等潮濕天氣下,由于表面受潮后絕緣性能大幅下降,極易發(fā)污閃事故。為減少污閃事故發(fā)生,運(yùn)維人員通過(guò)申報(bào)停電檢修計(jì)劃,經(jīng)由人工或者無(wú)人機(jī)的方式對(duì)在運(yùn)污穢絕緣子進(jìn)行清洗。但高電壓等級(jí)的輸電線路停電清洗將帶來(lái)較大的經(jīng)濟(jì)損失。且通過(guò)清洗的方式不能確定絕緣子表面的污穢成分及污穢等級(jí),無(wú)法根據(jù)實(shí)際染污情況指導(dǎo)線路絕緣子的選型。基于高光譜成像技術(shù),通過(guò)對(duì)不同材質(zhì)絕緣子表面污穢成分進(jìn)行檢測(cè),獲取不同污穢成分下的高光譜圖像,建立絕緣子污穢識(shí)別高光譜圖庫(kù),以期為絕緣子表面污穢成分在線監(jiān)測(cè)與診斷提供理論參考。

污穢成分的高光譜分類識(shí)別原理

高光譜技術(shù)原理

高光譜技術(shù)是集信息采集、信息處理、光譜捕捉及分析等多領(lǐng)域于一體的新型綜合性影像技術(shù),能夠同時(shí)記錄目標(biāo)圖像及光譜數(shù)據(jù)。其中,成像光譜儀的光譜輻射、校準(zhǔn)和光譜信息處理是光譜成像的關(guān)鍵技術(shù)。高光譜成像的分光原理包括干涉型、濾光片型和色散型。其中,色散型光譜分辨率高、成像穩(wěn)定,可對(duì)直線上所有像素點(diǎn)同時(shí)計(jì)算,因此本實(shí)驗(yàn)選用了基于光柵色散原理的高光譜成像儀。圖1為光柵色散成像原理:光經(jīng)過(guò)光柵后,因波長(zhǎng)差異產(chǎn)生不同的衍射角,進(jìn)而使光發(fā)生色散,將同一點(diǎn)的入射光分解成不同波長(zhǎng)處的能量分布,并由傳感器像元進(jìn)行測(cè)量,同時(shí)獲得目標(biāo)物體一條線上的光譜信息,通過(guò)移動(dòng)待測(cè)樣品或鏡頭可實(shí)現(xiàn)整體成像。

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圖1光柵色散成像原理

絕緣子表面污穢成分復(fù)雜多樣,其中可溶性成分主要為CaSO4,近海地區(qū)絕緣子污穢中NaCl含量較高,不溶物則主要為Al2O3和SiO2。污穢成分的微觀結(jié)構(gòu)不同,在不同波段下對(duì)光的吸收和反射程度也不同,因此不同物質(zhì)的反射光入射到探測(cè)器后,波段之間的能量存在差異,進(jìn)而可生成該物質(zhì)獨(dú)有的“指紋”曲線,依據(jù)此特性能夠?qū)ξ镔|(zhì)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)識(shí)別。高光譜技術(shù)由于其具有廣泛波段及高分辨率特性,能夠遠(yuǎn)遠(yuǎn)距離、高精確度、無(wú)損地對(duì)污穢成分進(jìn)行識(shí)別。

1.2反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過(guò)對(duì)誤差進(jìn)行逆向傳播從而校正結(jié)果的方法,利用梯度下降法實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輸出值與真實(shí)值誤差均方差最小化,對(duì)解決非線性工程問(wèn)題有較好的效果。圖2為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖。如圖2所示,通過(guò)輸入層將原始數(shù)據(jù)讀取至系統(tǒng)內(nèi),經(jīng)隱藏層進(jìn)行計(jì)算,最后獲得對(duì)應(yīng)的輸出結(jié)果,訓(xùn)練時(shí)輸出層與實(shí)際的誤差經(jīng)過(guò)反向傳播用于提高結(jié)果精度。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算主要分為兩個(gè)過(guò)程,首先進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)初始化,而后按照規(guī)則前向計(jì)算。在建立絕緣子表面污穢成分。識(shí)別模型時(shí),可以將不同污穢成分譜線的特征波段作為輸入層信息,經(jīng)過(guò)訓(xùn)練函數(shù)得出對(duì)應(yīng)的結(jié)果,通過(guò)與標(biāo)簽進(jìn)行對(duì)比減小誤差,從而提高分類識(shí)別的精確度。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較好的非線性映射能力,并且能夠快速開(kāi)展現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè),因此本實(shí)驗(yàn)利用該算法建立污穢成分的分類識(shí)別模型。

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圖2反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖

實(shí)驗(yàn)樣品和數(shù)據(jù)

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圖3高光譜線掃描平臺(tái)

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圖4背景基材

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圖5試驗(yàn)樣品

陶瓷基材底色為較光滑的純白色,當(dāng)涂覆污穢量較少時(shí),背景基材對(duì)光線的反射效果更明顯,從而影響了實(shí)際污穢成分的光譜檢測(cè)結(jié)果。此外,部分單一污穢例如NaCl、MgCl2、KCl和Al2O3在污層干燥后會(huì)析出細(xì)小顆粒,不能完全覆蓋基材。當(dāng)基材為硅橡膠片時(shí),上述4種污穢成分受到基材背景像素的譜線影響,整體趨勢(shì)相似。而CaSO4與高嶺土呈現(xiàn)細(xì)密的白色顆粒,基材對(duì)其影響較小,此兩種污穢成分的譜線更相近;而當(dāng)基材為陶瓷片時(shí),由于NaCl、MgCl2、KCl和Al2O3的覆蓋面小,陶瓷片的反射率高,影響著整體的譜線趨勢(shì),整體均與CaSO4和高嶺土譜線接近,因此造成了識(shí)別準(zhǔn)確率的下降。為此,在對(duì)陶瓷絕緣子進(jìn)行高光譜成分檢測(cè)時(shí),需要注意污層較薄的位置數(shù)據(jù)可能與真實(shí)值存在明顯差距,檢測(cè)時(shí)應(yīng)盡量避免檢測(cè)污層較稀薄的位置。

圖7單一污穢成分標(biāo)準(zhǔn)譜線

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如圖7所示,不同物質(zhì)的標(biāo)準(zhǔn)譜線差別較大,因此可作為污穢物質(zhì)分類識(shí)別的基礎(chǔ)。此外,由于不同波段上的反射強(qiáng)度和峰谷特征不同,則需通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方式更好地捕捉細(xì)微特征,從而進(jìn)行物質(zhì)區(qū)分。

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審核編輯 黃宇

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