基於信息融合技術的飛行器電網巡線故障診斷

《基於信息融合技術的飛行器電網巡線故障診斷》是依託同濟大學，由金立軍擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：基於信息融合技術的飛行器電網巡線故障診斷
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：金立軍
• 依託單位：同濟大學

中文摘要

高壓輸電線路的安全運行是遠距離傳送電能的保障，探索新的輸電線路巡線方法是智慧型電網建設的一項重要內容。採用飛行器做為運載工具，裝載多種檢測設備對110kV-1000kV高壓輸電線走廊進行巡檢是一項前沿交叉課題，而線路的各種運行狀況評估及故障診斷又是研究內容的基礎與核心，體現了多學科集成和套用，涉及信息處理、模式識別、估計理論、最最佳化技術、人工智慧、電力系統、檢測與診斷技術等。.本項目藉助飛行器機載圖像獲取設備（可見光相機、紅外熱像儀、紫外成像儀），可獲得不同光源圖像，從多方面體現電網運行的實際工況（包括：鐵塔變形、絕緣子破損、防震錘脫落或移位、導線斷裂或斷股、線路走廊植被過高、設備結點過熱、電暈放電等），通過信息融合技術，綜合處理機載設備拍攝的海量信息，提取圖像特徵，模式識別，根據標準樣本進行輸變電線路故障診斷，為智慧型電網狀態維修決策提供理論依據。

結題摘要

輸電線路擔負著電能輸送和調配的重要任務，是整個電力系統安全穩定運行的基礎。檢測輸電線路的運行狀態，及早發現和排除輸電線路的故障及缺陷，對保證電力系統的正常、穩定、高效運行，有著十分重要的意義。基於飛行器航拍的智慧型巡檢，逐漸代替落後的人工巡檢方式，但也帶來了大量圖像信息處理難題。本項目圍繞輸電線路中常見的異物、間隔棒斷裂、防震錘移位以及線路走廊發生變化等多種故障問題，針對航拍圖像的預處理、分割、特徵提取、目標識別和故障決策等方面展開了系統性的研究。 1. 研究了航拍圖像預處理技術。分析了輸電線路電力設備及航拍圖像的特點；針對航拍輸電線路的噪聲和模糊，研究了基於中值濾波、維納濾波和二維傅立葉變換的圖像復原技術。2. 研究了複雜背景下輸電線路及線上異物的自動識別技術。提出了基於改進開運算和OTSU算法的背景分割方法，從複雜背景中有效提取輸電線路；給出了基於直線幾何特徵的濾波算法，對分割後的輸電線進一步濾除背景；最後基於Hough變換進行邊緣檢測，實現了輸電線路的識別，並給出了線上包含異物的有效識別方法。3. 研究了輸電線路間隔棒的識別和斷裂診斷方法。分析了間隔棒的主要故障類型，提出了間隔棒斷裂故障屬幾何形體對稱結構破壞的診斷思路，採用基於骨架提取和不變矩的故障判別方法。4. 研究了輸電線路上防震錘的自動識別和故障診斷方法。為實現複雜背景下的防震錘識別，採用了級聯AdaBoost算法，提取防震錘的類Haar特徵作為訓練樣本，並使用分類與回歸樹(CART)作為AdaBoost算法的分類器，給出了自動識別算法的框架和訓練流程。5. 研究了輸電線路走廊變化的檢測與診斷方法。採用SIFT算法對待檢測圖像和模板圖像進行匹配，選用FMT算法對誤差進行了校正，較好的解決了航拍圖像中的旋轉、縮放等問題，提出了運用聚類Hough變換和腐蝕算法對差值圖像進行後處理，提高了檢測的精度。6.提出了基於紅外與紫外圖像信息融合的絕緣子污穢狀態識別方法。利用核主元分析（KPCA）提取紅外與紫外特徵，實現兩類信息的特徵級融合。