基于紅外檢測技術(shù)的輸電接頭熱故障診斷.pdf

1、紅外診斷主要是通過探測線路表面所輻射出的紅外能量，并將其轉(zhuǎn)化為人眼可視的熱像，從而獲得線路的熱狀特征，并根據(jù)這種狀態(tài)特征與適當?shù)呐袚?jù)，做出故障有無、存在位置和嚴重程度的診斷判別。輸電接頭熱故障具有發(fā)生率高，隱蔽性強，危害性大的特點，需尋求一種安全、快捷、高效的熱故障診斷方法。紅外診斷具有不接觸、被動式、高精度、易實現(xiàn)等優(yōu)點，近年來，在輸電接頭熱故障檢測中扮演著不可或缺的角色。
　　紅外診斷方法雖優(yōu)點眾多，但它本身也存在局限性，在診

2、斷標準化、診斷數(shù)學(xué)、診斷智能化這三方面的研究工作還極其欠缺。現(xiàn)場輸電接頭熱故障檢測中，紅外輻射的接收還會受多種因素干擾，紅外探測的準確性往往得不到保證。這些干擾因素將導(dǎo)致由熱像儀得到的熱像與接頭實際的熱狀特征產(chǎn)生偏差，使診斷擺脫不掉人為性及經(jīng)驗性。
　　將設(shè)計輸電接頭熱故障紅外檢測的模擬電路，定量研究探測距離和負荷狀態(tài)對紅外診斷的影響。這一工作屬于診斷標準化的范疇。首先，根據(jù)設(shè)計的模擬實驗電路，采集不同探測距離和負荷電壓下的多幅熱

3、像。然后，從拍攝的多幅熱像中，選取一幅傳輸衰減和負荷狀態(tài)影響可以忽略的熱像作為參考。最后，以每幅熱像的最高顯示溫度值為依據(jù)，作出溫度值的距離補償曲線和負荷補償曲線。
　　將提出綜合有效的熱像去噪與增強算法，該算法將把小波分析與傳統(tǒng)的空頻域分析有機結(jié)合。這一工作亦屬于診斷標準化的范疇。實際采集的熱像往往對比度差、清晰度不高，而且夾雜著各類噪聲，故熱像的去噪與增強一直是輸電接頭熱故障診斷的重要方面。小波分析的多分辨分析特性，對于去除信

4、號中的噪聲極為有效，空頻域分析能有效的增強熱像的對比度和平滑熱像，提出的去噪與增強算法將吸收不同分析域的優(yōu)點。
　　將建立輸電接頭熱故障數(shù)學(xué)判別模型，該數(shù)學(xué)模型不僅要判別故障有無，還應(yīng)判別故障嚴重程度。這一工作屬于診斷數(shù)學(xué)的范疇。要想把線路接頭熱故障判定方法從現(xiàn)有的經(jīng)驗層次提高到理論層次，就必須建立統(tǒng)一的、有效的故障判別模型。將在前述的溫度補償和對熱像的具體分析基礎(chǔ)上，建立該數(shù)學(xué)模型。
　　本文的主要貢獻體現(xiàn)在3方面：設(shè)計了