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基于图像分析和深度学习的复合绝缘子憎水性分级

2021-11-03汪然然娄联堂

武汉工程大学学报 2021年5期
关键词:模型

汪然然,娄联堂

中南民族大学数学与统计学学院,湖北 武汉430074

复合绝缘子是一种特殊的绝缘控件,由绝缘材料和金属附件构成[图1(a)]。复合绝缘子表面的憎水性确保了这些绝缘子具有出色的闪络性能。尽管如此,仍会有许多原因导致憎水性降低,例如污染物的积聚,老化和表面电弧。因此,必须定期检查复合绝缘子的憎水性,以确保电网的安全可靠运行[1-2]。

一般有3 种测量复合绝缘子憎水性的方法,分别为接触角法、表面张力法、喷水分级法[3-5],前两种方法需要特殊的设备和实验室条件,不便用于现场测量,而喷水分级法操作简单,被广泛用于识别复合绝缘子憎水性等级。传统的喷水分级法是由检修人员按照一定的规范,将水喷洒到被测复合绝缘子表面,拍摄一张水珠照片[图1(b)],并将其与国际标准憎水性等级图片(图2)进行比较,得到复合绝缘子憎水性等级(HC1~HC7)。这种方法虽然成本低、易于操作,但主观性强且效率低下。

图1 复合绝缘子:(a)外形图,(b)水珠图像Fig. 1 Composite insulator:(a)outline drawing,(b)water droplets image

图2 不同级别的憎水性水珠图像对应的水珠积聚状态Fig. 2 Accumulation state of water droplets corresponding to images of different levels of hydrophobic droplets

近年来,研究人员将图像分析技术[6]引入到复合绝缘子憎水性分级中,其中支持向量机(support vector machine,SVM)分级算法[7]的分级结果已满足一定的工程应用需求。但该方法也存在一定的不足,主要表现为两个方面。其一,SVM预测憎水性等级比较耗时,提取的水珠轮廓图像越多,耗时越长,主要是因为在识别水珠图像的过程中,为保证分割效果,采用了图像分块、多阈值分割子图及再融合子图水珠轮廓等方法,这一过程相当耗时;……

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