專利名稱：基于高光譜的復(fù)合絕緣子運行狀態(tài)分類方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種復(fù)合絕緣子運行狀態(tài)分類方法，屬于輸變電設(shè)備運行狀態(tài)檢修領(lǐng)域，尤其涉及一種基于高光譜的復(fù)合絕緣子運行狀態(tài)分類方法，可用于現(xiàn)場帶電檢測復(fù)合絕緣子的運行狀態(tài)。
背景技術(shù)：
復(fù)合絕緣子有優(yōu)良的防污閃性能，不容易被擊穿，且不會出現(xiàn)瓷絕緣子的零值、低值和玻璃絕緣子的傘群自爆等問題。20世紀(jì)80年代，我國專家學(xué)者在吸取國外經(jīng)驗的基礎(chǔ)上展開了對復(fù)合絕緣子的研發(fā)，中期樣品于80年代末期投入試運行。90年代初，各地相繼出現(xiàn)污閃事故，由于耐污性能好，復(fù)合絕緣子被投入掛網(wǎng)使用。到1994年底，掛網(wǎng)運行的復(fù)合絕緣子達(dá)5萬支。自此，復(fù)合絕緣子入網(wǎng)數(shù)量迅猛增加1995年為10萬支，1998年為46 萬支，2001年為160萬支，2005年掛網(wǎng)運行已達(dá)300萬支。截止2010年12月，國家電網(wǎng)公司管轄的66kV及以上電壓等級線路在運復(fù)合絕緣子支數(shù)占同種電壓等級線路所有類型在運絕緣子支數(shù)的37. 02%。
從目前的運行情況來看，復(fù)合絕緣子的可靠性比瓷絕緣子和玻璃絕緣子好。但是， 隨著運行年限的增加，傘套材料脆化、硬化、粉化、開裂，芯棒暴露，絕緣表面出現(xiàn)局部放電現(xiàn)象，憎水性能減弱等問題逐漸凸顯。絕緣子對電氣設(shè)備或?qū)w不僅要起絕緣作用，還要起固定懸掛作用，劣化的絕緣子將威脅電網(wǎng)的安全運行。
國內(nèi)外專家學(xué)者對絕緣子的檢測方法展開了大量研究，現(xiàn)有的復(fù)合絕緣子檢測方法有接觸式、非接觸式，其中接觸式檢測法包括電壓分布法、短路叉法、火花間隙法、光電式檢測桿法、聲脈沖檢測法、泄露電流測量法，非接觸式檢測法包括超聲波檢測法、激光多普勒振動法、紅外測溫法、電暈攝像機(jī)法、聲波檢測及無線電波檢測法。接觸式檢測法需要人工登塔操作，不適合現(xiàn)場檢測。非接觸式檢測法中多數(shù)方法只對某一種或某幾種的故障檢測效果明顯，但是對其他類型的故障難以檢測，而且所需設(shè)備昂貴，檢測效果不是很理想。
由于復(fù)合絕緣子為棒型結(jié)構(gòu)，一旦失效，對輸電線路的影響將大于由多個絕緣子組成的絕緣子串?，F(xiàn)有的復(fù)合絕緣子檢測方法大多只適合在實驗室進(jìn)行，成本高，工作量大，不適合現(xiàn)場帶電檢測，復(fù)合絕緣子缺乏合適的現(xiàn)場檢測方法及裝置。因此，有必要研究帶電檢測復(fù)合絕緣子運行狀態(tài)新技術(shù)，以便及時發(fā)現(xiàn)并劣化的復(fù)合絕緣子，保證輸電線路的安全運行。
有關(guān)這方面的文獻(xiàn)報道例如申請?zhí)枮?00520006400. X的名為液晶圖形顯示高壓輸電線路復(fù)合絕緣子帶電檢測儀的實用新型專利，公開了一種帶電檢測高壓輸電線路復(fù)合絕緣子缺陷的裝置，能夠識別帶電復(fù)合絕緣子的導(dǎo)通性缺陷、內(nèi)部脫空和復(fù)合絕緣子串中的低零值絕緣。然而，上述專利并沒有涉及現(xiàn)場帶電檢測復(fù)合絕緣子的運行狀態(tài)的檢測方法。
有鑒于此，有必要提供一種基于高光譜的復(fù)合絕緣子運行狀態(tài)分類方法，可以現(xiàn)場帶電檢測復(fù)合絕緣子的運行狀態(tài)。發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是針對現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，提供一種復(fù)合絕緣子運行狀態(tài)的檢測方法，采用高光譜成像儀對復(fù)合絕緣子成像，通過高光譜影像判斷復(fù)合絕緣子的運行狀態(tài)。
本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是一種基于高光譜的復(fù)合絕緣子運行狀態(tài)分類方法， 其特征在于，包括以下步驟
1)用高光譜成像儀對復(fù)合絕緣子成像，獲取復(fù)合絕緣子的高光譜影像；
2)影像預(yù)處理對復(fù)合絕緣子的影像進(jìn)行預(yù)處理，包括幾何校正、濾波去噪、輻射校正，以獲得較為精確的光譜信息；
3)選取訓(xùn)練樣本先確定狀態(tài)數(shù)，然后將已知狀態(tài)的像素作為樣本，選取每種狀態(tài)的樣本；
4)構(gòu)建光譜特征空間對選取的訓(xùn)練樣本進(jìn)行特征選擇，先求標(biāo)準(zhǔn)化距離，選取標(biāo)準(zhǔn)化距離最大的波段作為特征波段；然后由訓(xùn)練樣本和特征波段構(gòu)建光譜特征空間；
5)狀態(tài)分類對目標(biāo)復(fù)合絕緣子光譜信息，采用最大似然分類法對各個像素逐個分類，最后，匯集各個像素的狀態(tài)信息，獲取目標(biāo)復(fù)合絕緣子整體狀態(tài)信息。
如上所述的基于高光譜的復(fù)合絕緣子運行狀態(tài)分類方法，其特征在于，步驟3)中選取全新、運行良好、C級污穢、重度粉化共4種狀態(tài)。
如上所述的基于高光譜的復(fù)合絕緣子運行狀態(tài)分類方法，其特征在于，步驟4)中的不同狀態(tài)均值間的標(biāo)準(zhǔn)化距離公式為
dnorm = 'aI1 ？‘
式中μ μ 2分別為狀態(tài)1和狀態(tài)2的均值；
δ17 δ2分別為狀態(tài)1和狀態(tài)2的標(biāo)準(zhǔn)差；
標(biāo)準(zhǔn)化距離由選取的訓(xùn)練樣本來計算均值和標(biāo)準(zhǔn)差后確定。
如上所述的基于高光譜的復(fù)合絕緣子運行狀態(tài)分類方法，其特征在于，步驟5)中最大似然分類法是采用概率判別函數(shù)和貝葉斯判別規(guī)則進(jìn)行的分類，把某特征矢量X落入某類集群Wi的條件概率當(dāng)成分類判別函數(shù)，把X落入某集群的條件概率最大的類作為X 的類別，假設(shè)同類復(fù)合絕緣子在光譜特征空間服從正態(tài)分布，則類別Wi的概率密度函數(shù)式為
根據(jù)貝葉斯公式，可得條件概率1P(X)式中P(Wi/X)_某特征矢量X落入某狀態(tài)Wi的條件概率； P(Wi)-Wi類出現(xiàn)的概率； P(XzVi)-為在Wi類中出現(xiàn)X的條件概率。根據(jù)貝葉斯判決規(guī)則，若存在P (WiA) > P (Wj/X)，則目標(biāo)屬于Wi類。
本發(fā)明的有益效果是基于高光譜的復(fù)合絕緣子運行狀態(tài)分類方法，用高光譜成像儀進(jìn)行非接觸式檢測，操作簡單，適合現(xiàn)場帶電檢測，對運行狀態(tài)識別的效果較好；同時， 本分類方法能夠直接從影像上識別復(fù)合絕緣子的運行狀態(tài)，不必拆卸復(fù)合絕緣子，不必停運線路，為大范圍復(fù)合絕緣子狀態(tài)檢修提供基礎(chǔ)，滿足我國復(fù)合絕緣子運行狀態(tài)檢測的需求。


圖1為本發(fā)明實施例的基于高光譜的復(fù)合絕緣子運行狀態(tài)分類方法的技術(shù)路線圖。
圖2為圖1中復(fù)合絕緣子高光譜影像獲取的實施例框圖。
圖3為圖1中預(yù)處理的流程圖。
圖4為圖1中訓(xùn)練樣本選取的實施例框圖。
圖5為本發(fā)明實施例的基于高光譜的復(fù)合絕緣子運行狀態(tài)分類方法的光譜特征空間構(gòu)建框圖。
圖6為本發(fā)明實施例的基于高光譜的復(fù)合絕緣子運行狀態(tài)分類方法的狀態(tài)分類框圖。
具體實施方式
為了更好地理解本發(fā)明，下面結(jié)合實施例進(jìn)一步闡明本發(fā)明的內(nèi)容，但本發(fā)明的內(nèi)容不僅僅局限于下面的實施例。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以對本發(fā)明作各種改動或修改，這些等價形式同樣在本申請所列權(quán)利要求書限定范圍之內(nèi)。
附圖中的標(biāo)記說明1-復(fù)合絕緣子高光譜影像獲取，2-預(yù)處理，3-訓(xùn)練樣本選取， 4-光譜特征空間構(gòu)建，5-狀態(tài)分類，1. 1-復(fù)合絕緣子，1. 2-高光譜成像儀，2. 1-幾何校正， 2. 2-去噪，2. 3-輻射校正，3. 1-確定狀態(tài)數(shù)，3. 2-選取每種狀態(tài)的樣本，4. 1-任意選取兩個狀態(tài)，4. 2-計算標(biāo)準(zhǔn)化距離，4. 3-選取特征波段，5. 1-光譜特征空間，5. 2-目標(biāo)光譜， 5. 3-貝葉斯判定規(guī)則，5. 4-分類結(jié)果。
本發(fā)明的工作原理不同運行狀態(tài)復(fù)合絕緣子的光譜特性不同，高光譜成像儀可以獲取復(fù)合絕緣子的光譜特征。通過對復(fù)合絕緣子的高光譜影像進(jìn)行分析可知，不同運行狀態(tài)的復(fù)合絕緣子與其光譜曲線一一對應(yīng)，因此，對光譜特征進(jìn)行分析可以識別復(fù)合絕緣子的運行狀態(tài)。
圖1為本發(fā)明的技術(shù)路線圖。首先獲取復(fù)合絕緣子高光譜影像1，對高光譜影像進(jìn)行預(yù)處理2。然后將已知狀態(tài)的像素作為樣本，選取訓(xùn)練樣本，針對每種狀態(tài)提取光譜特征，構(gòu)建光譜特征空間。最后，用貝葉斯判別規(guī)則分類，識別未知復(fù)合絕緣子像素的狀態(tài)。
本發(fā)明提供的基于高光譜的復(fù)合絕緣子運行狀態(tài)分類方法，首先要用高光譜成像儀對復(fù)合絕緣子成像，實施例框圖如圖2所示。然后對獲取的高光譜影像進(jìn)行如圖3所示的預(yù)處理。高光譜成像儀對復(fù)合絕緣子成像時，由于各種因素的影響，影像本身的幾何形狀與其對應(yīng)復(fù)合絕緣子的形狀有差別，需要用多項式的方法對高光譜影像進(jìn)行粗略的幾何校正。成像過程復(fù)雜導(dǎo)致高光譜成像儀接收的電磁波能量與復(fù)合絕緣子本身輻射的能量不一致，因此，還需要進(jìn)行輻射處理。先用濾波的方法對高光譜影像進(jìn)行去噪處理，然后再用輔助數(shù)據(jù)對復(fù)合絕緣子高光譜影像進(jìn)行輻射校正。
本發(fā)明提供的分類方法屬于監(jiān)督分類，即對每種狀態(tài)的復(fù)合絕緣子有一定的先驗知識。根據(jù)先驗知識，有目的地選取已知狀態(tài)的訓(xùn)練樣區(qū)，利用訓(xùn)練樣區(qū)去建立分類器，然后按照分類器對未知區(qū)域進(jìn)行狀態(tài)判定。圖4為圖1中訓(xùn)練樣本選取的實施例框圖。首先確定狀態(tài)的數(shù)目，本實施例選取全新、運行良好、C級污穢、重度粉化共4種狀態(tài)。對每種狀態(tài)，分別在高光譜影像上對應(yīng)復(fù)合絕緣子的區(qū)域內(nèi)選取大量純凈像素作為該狀態(tài)的訓(xùn)練樣本。
高光譜影像通常由幾百個波段組成，數(shù)據(jù)量大。雖然每一波段的影像都包含了豐富的信息，但對復(fù)合絕緣子來說，并不是全部獲取的數(shù)據(jù)都有效。若將原始的高光譜影像全部用于復(fù)合絕緣子運行狀態(tài)分類，數(shù)據(jù)量大、計算復(fù)雜，而且分類的效果不一定好，所以要進(jìn)行特征選擇，以減少參加分類的特征影像數(shù)目。圖5為本發(fā)明光譜特征空間構(gòu)建框圖， 對選取的訓(xùn)練樣本進(jìn)行特征選擇，先求標(biāo)準(zhǔn)化距離，選取標(biāo)準(zhǔn)化距離最大的波段作為特征波段；然后由訓(xùn)練樣本和特征波段構(gòu)建光譜特征空間。不同狀態(tài)均值間的標(biāo)準(zhǔn)化距離公式為
權(quán)利要求
1.一種基于高光譜的復(fù)合絕緣子運行狀態(tài)分類方法，其特征在于，包括以下步驟1)用高光譜成像儀對復(fù)合絕緣子成像，獲取復(fù)合絕緣子的高光譜影像；2)影像預(yù)處理對復(fù)合絕緣子的影像進(jìn)行預(yù)處理，包括幾何校正、濾波去噪、輻射校正，以獲得較為精確的光譜信息；3)選取訓(xùn)練樣本先確定狀態(tài)數(shù)，然后將已知狀態(tài)的像素作為樣本，選取每種狀態(tài)的樣本；4)構(gòu)建光譜特征空間對選取的訓(xùn)練樣本進(jìn)行特征選擇，先求標(biāo)準(zhǔn)化距離，選取標(biāo)準(zhǔn)化距離最大的波段作為特征波段；然后由訓(xùn)練樣本和特征波段構(gòu)建光譜特征空間；5)狀態(tài)分類對目標(biāo)復(fù)合絕緣子光譜信息，采用最大似然分類法對各個像素逐個分類，最后，匯集各個像素的狀態(tài)信息，獲取目標(biāo)復(fù)合絕緣子整體狀態(tài)信息。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于高光譜的復(fù)合絕緣子運行狀態(tài)分類方法，其特征在于， 步驟幻中選取全新、運行良好、C級污穢、重度粉化共4種狀態(tài)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于高光譜的復(fù)合絕緣子運行狀態(tài)分類方法，其特征在于，步驟4)中的不同狀態(tài)均值間的標(biāo)準(zhǔn)化距離公式為 = \μχ-μ2\normr* r*S1+δ2式中μ ” μ 2分別為狀態(tài)1和狀態(tài)2的均值； δ1 δ2分別為狀態(tài)1和狀態(tài)2的標(biāo)準(zhǔn)差； 標(biāo)準(zhǔn)化距離由選取的訓(xùn)練樣本來計算均值和標(biāo)準(zhǔn)差后確定。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于高光譜的復(fù)合絕緣子運行狀態(tài)分類方法，其特征在于，步驟幻中最大似然分類法是采用概率判別函數(shù)和貝葉斯判別規(guī)則進(jìn)行的分類，把某特征矢量X落入某類集群Wi的條件概率當(dāng)成分類判別函數(shù)，把X落入某集群的條件概率最大的類作為X的類別，假設(shè)同類復(fù)合絕緣子在光譜特征空間服從正態(tài)分布，則類別Wi的概率密度函數(shù)式為ι y r1/2 ι\ιπ)L根據(jù)貝葉斯公式，可得條件概率1P(X)式中P (WiA)-某特征矢量X落入某狀態(tài)Wi的條件概率； P(Wi)-Wi類出現(xiàn)的概率； P(XzVi)-為在Wi類中出現(xiàn)X的條件概率。根據(jù)貝葉斯判決規(guī)則，若存在P (W1ZX) > P (Wj/X)，則目標(biāo)屬于Wi類。
全文摘要
本發(fā)明提供一種基于高光譜的復(fù)合絕緣子運行狀態(tài)分類方法，首先獲取復(fù)合絕緣子高光譜影像，對高光譜影像進(jìn)行預(yù)處理，然后將已知狀態(tài)的像素作為樣本，選取訓(xùn)練樣本，針對每種狀態(tài)提取光譜特征，構(gòu)建光譜特征空間，最后，采用最大似然分類法分類，識別未知復(fù)合絕緣子像素的狀態(tài)。本發(fā)明基于高光譜的復(fù)合絕緣子運行狀態(tài)分類方法，用高光譜成像儀進(jìn)行非接觸式檢測，操作簡單，適合現(xiàn)場帶電檢測，對運行狀態(tài)識別的效果較好；同時，本分類方法能夠直接從影像上識別復(fù)合絕緣子的運行狀態(tài)，不必拆卸復(fù)合絕緣子，不必停運線路，為大范圍復(fù)合絕緣子狀態(tài)檢修提供基礎(chǔ)，滿足我國復(fù)合絕緣子運行狀態(tài)檢測的需求。
文檔編號G01N21/25GK102520286SQ20111041962
公開日2012年6月27日 申請日期2011年12月15日 優(yōu)先權(quán)日2011年12月15日
發(fā)明者付晶, 蔡煥青, 邵瑰瑋, 陳怡 申請人:國網(wǎng)電力科學(xué)研究院