一种基于等温线绘制的电力设备故障检测方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及一种基于等溫线绘制的电力设备故障检测方法。
【背景技术】
[0002] 传统的电力设备故障检测方法为接触式检测，近年来，随着红外热成像技术的发 展，电力设备的故障检测逐渐发展为非接触式检测。检测人员利用红外成像设备近距离获 取电力设备红外图像，根据设备所示获取电力设备溫度，根据经验判断设备故障位置及原 因。运种检测方法不仅依赖于检测人员的专业水平和素质、设备的精度及运行性能，且受环 境，如光照、溫湿度等因素影响;此外，高空作业等恶劣条件下需要接近检测的情况也亟待 改善。
[0003] 目前，电力研究院(所)和省（市）电力局(供电局）的专业技术人员，通过对多种高 压电力设备内部导流回路故障及绝缘故障的模拟试验研究，并结合现场检测积累的经验， 现已掌握了各类高压电力设备内外部故障的外表红外热像特征，积累了各类设备不同内外 部故障的溫度变化规律和大量典型红外图像。实际应用中，虽然能针对红外图像进行人工 检测，但不能及时、客观地综合考虑物体的福射率、反射表观溫度、物体与热像仪之间的距 离、相对湿度、大气溫度等因素，无法自动、快速、直观地得出电力设备故障位置等信息。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的是针对现有技术的不足，提出一种基于等溫线绘制的电力设备故障 检测方法，利用该方法可在无需直接接触电力设备的情况下，自动、直观、准确地得到电力 设备故障位置、故障面积及故障处的精确溫度。
[000引本发明通过W下技术方案实现：
[0006] -种基于等溫线绘制的电力设备故障检测方法，包括如下步骤：
[0007] (1)、获取电力设备的红外图像，将所述红外图像灰度化，获得灰度图，结合溫度场 模型计算灰度图各像素点的溫度值，将各像素点的溫度值向灰度值进行映射，得到映射图；
[0008] (2)、对所述映射图进行分割，得到分割图像；
[0009] (3)、确定等溫线数量m并根据所述分割图像、等溫线数量m、映射图各像素点的灰 度值及溫度值，绘制出m条等溫线，并对所述映射图的背景像素及相邻等溫线间的区域进行 填充，得到所述红外图像的等溫线图；
[0010] (4)、根据所述等溫线图，将溫度值高于预先设置的正常最高溫度值的溫度区间判 定为故障区域，计算故障区域面积与等溫线图中每个溫度区间的面积之和的比值，根据所 述比值及故障区域最高溫度对电力设备的故障等级进行判定。
[0011] 进一步的，所述溫度场模型的输入量包括红外图像灰度值、电力设备的福射率、反 射表观溫度、电力设备与热像仪之间的距离、相对湿度、大气溫度。
[0012] 进一步的，所述步骤(2)包括W下步骤：
[0013] A、根据式(1)确定所述图像分割的分类数η:
[0014]
(1)
[0015] 其中，gradmax表示所述映射图的梯度的最大值；
[0016] B、获得映射图的灰度直方图，对所述灰度直方图进行平滑滤波后得到灰度分布矩 阵H，根据矩阵的十算所述灰度直方图的所有波峰、波谷，再结合所述波峰、波谷W及分类数 n，确定聚类分割的初始中屯、V=[viΛvn];
[0017] C、根据分类数η及初始中屯、V，采用K-means聚类方法对灰度图进行分割，得到分割 图像。
[0018]进一步的，所述步骤(3)包括W下步骤：
[0019] A、根据公式m= 2n计算得到等溫线数量m，n为分类数；
[0020] B、根据公式
计算所述分割图像的灰度间隔，根据公式
计算所述分割图像的溫度间隔，其中，graymax为所述分割图像的最高灰度 值，graymin为所述分割图像的最低灰度值；
[0021 ] C、将最低灰度值graymin的溫度作为初始溫度，找出所有灰度范围在graymin~ (graymin+Δgray)之间的像素点，使用最近邻插补规则将灰度为graymin~（graymin+ (m-1)Δ gray)的像素点平滑连接，绘制出第m条等溫线，在该等溫线上标注该区域的最低溫度值Tmin + (m-l)ΔΤ；
[0022] D、将所有背景像素填充为白色；
[0023] E、将相邻等灰度线间的区域W渐进RGB色彩中的红色进行填充，正红色[255 0 0] 至黑色[0 0 0]表示溫度由低到高，其余溫度由低到高的填充颜色为
[0024]
[0025] 进一步的，所述的溫度区间的面积为溫度区间像素点个数占整幅图像素点个数的 比重。
[0026] 进一步的，根据所述故障区域可得到电力设备的故障中屯、位置W及故障处的精确 溫度。
[0027] 本发明具有如下有益效果：
[0028] 本发明通过对电力设备的红外图像绘制等溫线来检测故障，能够自动、直观、快 速、准确地判断出电力设备的故障位置、故障等级，得到故障的面积W及故障处的精确溫 度，且本方法无需直接接触电力设备，可有效降低电网运行成本、安全隐患W及工作人员的 巧动强度。
【附图说明】
[0029] 下面结合附图对本发明做进一步详细说明。
[0030] 图1为本发明的流程图。
[0031]图2为本发明一实施例的等溫线示意图。
【具体实施方式】
[0032 ]如图1所示，本发明根据W下步骤实现：
[0033] (1)、获取电力设备的红外图像，将所述红外图像灰度化，获得灰度图，结合综合考 虑了物体的福射率、反射表观溫度、物体与热像仪之间的距离、相对湿度、大气溫度等因素 后的溫度场模型，计算出各像素点的溫度，并确定最高溫度Tmax与最低溫度Tmin，根据映射规 则
将灰度图各像素点的溫度值t向灰度值gray进行映射，灰度值更新后 的图即为映射图；
[0034] (2)、确定映射图聚类分割的分类数η、初始中屯、，根据分类数η及初始中屯、，对映射 图进行分割，得到分割图像：
[003引首先，计算映射图的梯度，并按式（1)所示根据所述梯度的最大值gracUx确定所述 灰度图聚类分割的分类数η:
[0036]
( 1 )
[0037] 其次，根据所述分类数η确定红外图像聚类分割的初始中屯、，具体步骤为:计算映 射图的灰度分布，即每个灰度对应的像素点个数，获得映射图的灰度直方图，使用窗口大小 为winsize= 5的一维数字滤波器对灰度直方图进行滤波，W平滑局部变化，获得平滑后的 灰度分布矩阵H，计算灰度直方图的所有波峰、波谷，并结合波峰、波谷W及分类数确定聚类 分割初始中屯、V=[V1ΛVn]。
[0038] 其中，计算灰度直方图波峰的方法为：
[0039] a、计算矩阵Η的相邻元素之差，根据差值的正负定义相应符号矩阵sign(-l、0、l);
[0040] b、将矩阵sign后移一位得到大小为256的一维矩阵sig吨re,W式(2)的规则计算 波峰peak:
[0041] ifsignpre(i) = 0andsignpre(i-1) = 1pos=i-l
[0042] ifsignpre(i)=_landsignpre(i_l)=0neg=i_l,peak(num) = (pos+neg)/2 (2)
[0043]ifsignpre(i) = -1andsignpre(i-l) = 1peak(num) =i-l
[0044] i=l，2，...，256。
[004引计算灰度直方图波谷的方法为：
[0046] 找出矩阵sig吨re中当前灰度小于后一灰度的i构成局部最小值矩阵localmin，即 为所有波谷的集合。
[0047] 聚类分割初始中屯、V=[viΛvn]的选取规则为：
[004引a、计算波峰个数kpeak，W式(3)的规则得出统计间隔md的值；
[0049]
( 3 )
[0050] elsemd= 10
[0051 ]b、将波