[发明专利]一种变电设备发热故障的诊断方法

说明书

本发明提供一种变电设备发热故障的诊断方法，包括，采集待诊断的变电设备的红外图像数据，并将所述红外图像数据转化为对应的灰度图像；对所述灰度图像进行识别确定各区域对应的灰度值，根据所述灰度值对疑似发热故障区域进行分割；对所述疑似发热故障区域做灰度处理计算该区域对应的梯度幅值；通过预设的灰度共生矩阵确定所述疑似发热故障区域对应的纹理特征值；将所述纹理特征值输入到预设的MLP神经网络对所有的疑似发热故障区域进行标注，并输出各疑似发热故障区域对应的故障等级，作为最终的变电设备发热故障的诊断结果。本发明利用图像处理对变电站设备的红外图像进行识别并判断发热故障等级。

技术领域

本发明涉及电力设备识别技术领域，特别是涉及一种变电设备发热故障的诊断方法。

背景技术

电力系统设备运行的过程中，变电设备因为各种原因出现发热故障，影响了变电设备正常安全运行，严重时会引起重大事故的发生，如爆炸火灾等事故，所以需要对各设备进行温度的实时监测。

红外图像监测是常用的温度检测方式，常用的人工诊断故障耗时耗力，所以目前常采用目标检测算法如SSD和YOLO等对红外图像进行故障发热区域识别，识别效率远高于人工识别。但目标检测神经网络算法体积较为庞大，不利于布置在边缘终端等轻量级设备中，在边缘端装置中的运行速度和加载速度较慢，为了使边缘端轻量级设备能够快速设备判断故障等级，故本发明。

发明内容

本发明的目的在于，提出一种变电设备发热故障的诊断方法，解决如何利用图像处理对变电站设备的红外图像进行识别并判断发热故障等级的技术问题。

一方面，提供一种变电设备发热故障的诊断方法，包括：

采集待诊断的变电设备的红外图像数据，并将所述红外图像数据转化为对应的灰度图像；

对所述灰度图像进行识别确定各区域对应的灰度值，将对应灰度值大于预设阈值的区域判定为疑似发热故障区域，并根据所述灰度值对疑似发热故障区域进行分割；

提取出所述疑似发热故障区域，对所述疑似发热故障区域做灰度处理计算该区域对应的梯度幅值；

通过预设的灰度共生矩阵确定所述疑似发热故障区域对应的纹理特征值，其中，所述纹理特征值至少包括对比度、熵、角二阶矩、反差分矩阵；

将所述纹理特征值作为输入量输入到预设的MLP神经网络对所有的疑似发热故障区域进行标注，并输出各疑似发热故障区域对应的故障等级，作为最终的变电设备发热故障的诊断结果。

优选地，所述将所述红外图像数据转化为对应的灰度图像包括：

获取所述红外图像数据中的多个颜色通道在对应的取值范围内的取值参数，其中，所述颜色通道至少包括红、绿及蓝；

将颜色通道在对应的取值范围内的取值参数转化为对应的灰度值，并将所有转化后的灰度值组合成对应的灰度图像。

优选地，通过以下公式计算对应的灰度值：

I＝0.299R+0.587G+0.114B

其中，I为像素点的灰度值，R、G、B分别为红颜色通道、绿颜色通道及蓝颜色通道。

优选地，所述根据所述灰度值对疑似发热故障区域进行分割包括：

随机选择多个灰度值中心点，每个中心点即为每个簇对应的中心点；

将图像中所有的灰度值分别对多个灰度值中心点进行距离计算，并将各像素点归划到与其距离值最小的中心点的簇；

重复取每个簇中的平均值，生成一个新的中心点，将各像素点归划到与其距离值最小的中心点的簇，直到所有的像素点不再被分配或达到最大的迭代次数为止，输出聚类图像。

优选地，还包括：