罗宏建，张 杰，赵洲峰，焦敬品

（1.国网浙江省电力有限公司电力科学研究院，杭州 310014；2.北京工业大学 材料与制造学部，北京 100124）

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支柱瓷绝缘子在电网运行中主要起电气绝缘和机械支撑作用［1］，使用量巨大，安全可靠性要求高。随着服役年限的增加，受机械负荷、周期性温度荷载和天气环境等因素的影响，支柱瓷绝缘子的失效故障时有发生［2-5］。支柱瓷绝缘子的失效，轻则造成输电线路短路，严重的可造成大面积停电事故，严重影响电网的安全稳定运行。因此亟需开展支柱瓷绝缘子无损检测技术研究。

针对支柱瓷绝缘子缺陷检测问题，国内外学者开展了大量研究［6-8］。如彭子健等［9］采用红外热成像方法对高压支柱瓷绝缘子进行检测；艾建勇等［10］介绍了瓷绝缘子污秽状态的紫外图像检测方法；李晓红等［11］讨论了支柱瓷绝缘子的超声检测有效性。但是，这些检测手段均存在有检测盲区、检测设备复杂、检测准确率低等问题。

振动声学检测是一种通过分析被检测工件的振动特性来诊断其材料是否损伤［12］的技术。张广兴［13］通过理论与实验分析验证了振动声学检测法的可行性。赵飞亚［14］分析了支柱瓷绝缘子振动声学检测方法的原理并讨论了检测位置的影响。但是这些研究大多关注支柱瓷绝缘子振动声学检测在实际应用中的可行性，因检测时干扰因素多，工程适用性差，难以适应现场检测需求，无法实现缺陷自动识别。

针对目前瓷绝缘子无损检测研究现状，本文研究了一种基于变分模态分解算法和BP（反向传播）神经网络的支柱瓷绝缘子损伤自动识别方法，以期解决高压支柱瓷绝缘子损伤检测问题。……