[发明专利]一种变电设备红外热故障特征提取及数字化表达方法

说明书

本发明公开了一种变电设备红外热故障特征提取及数字化表达方法，具体属于电力设备状态检测和故障诊断领域。该方法在对变电设备红外故障图像进行预处理的情况下，一方面通过提取变电设备的热点温度、热点温差、发热面积来表达出三相设备的故障等级；另一方面通过提取变电设备的位置信息来定位故障位置，从而实现故障类型的表达。并将四个特征量与故障等级标签利用向量的形式表示出来，不仅实现了变电设备的热故障特征数字化表达，也还为后续利用深度学习网络识别故障提供训练数据库。

技术领域

本发明属于电力设备状态检测和故障诊断领域，具体涉及一种变电设备红外热故障特征提取及数字化表达方法。

背景技术

随着电力大数据的快速发展，从海量的红外图片中提取热故障特征数据来进行故障诊断和分析已经成为一种发展趋势，同时也带来了新的挑战。主要存在的问题是通过提取设备的热故障特征把设备运行状态精准的表达出来。目前，有学者通过提取变电设备红外图片的灰度值、全局温度、最高温度、最低温度和平均温度等信息作为特征量来对设备运行状态进行表达。虽然实现了变电设备热故障的表达，但却忽视了故障等级和故障类型与热点温度、热点温差、发热面积和发热部位位置信息有着密切的联系，因此有必要提取这几个特征量来对设备的运行状态进行表达。

发明内容

依据上述技术所存在的缺点，本发明提出了一种变电设备红外热故障特征提取及数字化表达方法。

为了克服所述问题，本发明制定了以下技术方案：一种变电设备红外热故障特征提取方法，其特征在于方法步骤如下：

第一步，对采集的变电红外图像进行预处理；

第二步，提取设备热点温度T₁、热点温差T₂、致热部位位置信息L和发热面积S热像特征。

进一步的，第一步骤中，其中图像预处理包括以下内容：

(1)使用5*5的中值滤波对三相变电设备进行滤波；

(2)使用粒子群算法PSO与Otsu全局阈值算法相结合分离背景和变电设备主体，对分割后存在的不可靠连接使用形态学的开闭运算进行处理，同时通过测量图像区域的性质判断数组元素是否为集数组成员而删除干扰联通区域。

进一步的，第二步骤中，其中提取设备热点温度T₁其步骤是：采用遍历的方法进行，经过所述图像预处理把图片转换为灰度图后，从比色条最顶端开始，提取比色条每一行的灰度值，遍历整张预处理后的灰度图，搜索是否存在和比色条所对应的灰度值，若存在则认为该点为最大灰度值点，通过灰度与温度之间的映射关系，即可求出热点温度值T₁；若不存在则提取比色条下一行灰度值，重复以上步骤直到找到最大值为止。

进一步的，第二步骤中，其中提取设备热点温差T₂包括以下步骤：

(1)通过上述方法获取热点温度T₁；

(2)把故障所在相单独分割出来；

(3)利用改进区域生长法分割出故障区域；

(4)计算除开故障区域剩余部分的平均温度T₃作为设备正常运行时的温度，两个温度做差即为热点温差T₂；计算公式如下：

T₂＝T₁-T₃ (1-1)

进一步的，第二步骤中，其中提取设备致热部位位置信息L包括以下步骤：

(1)对红外图片进行上述预处理，分割出故障区域所在相；