船载电气设备红外故障诊断应用技术研究

杨 洋，孙朝斌，柏永斌，韩 璐



船载电气设备红外故障诊断应用技术研究

杨 洋，孙朝斌，柏永斌，韩 璐

（中国卫星海上测控部 江苏 江阴 214431）

通过分析红外检测各影响因素对热像图拍摄准确性的影响程度，提出了通过设计使用热像图采集点位置控制图和温度补偿算法对热像图拍摄准确性进行校正的方法。同时，结合船载电气设备工作特点设计热像图区域分割方法，通过使用热像数据分区域比对的方法来对设备故障进行诊断，通过验证实验表明该方法适用性强，通过调整比例参数能够满足大部分船载电气设备热像图故障诊断分析需求。

红外热像仪；故障诊断；船载电气设备

0 引言

红外热成像技术作为一种无损检测手段，由于其非接触、无损伤、适合于大面积检测等独特优势在电气设备故障诊断领域取得了非常广泛的应用[1]。红外诊断技术主要是依据获取的被测设备热像数据，通过设计热像数据分析方法和被测设备状态判定依据，对设备工作状态是否正常，故障点存在位置和故障严重程度进行诊断判别的方法。

由于红外辐射信号在传播过程中容易受环境温度、传播距离等因素影响，使用热像仪对设备状态进行检测时，红外探测的准确性和一致性难以保证。同时，船载电气设备由于工作舱室封闭狭窄，高温、高噪的工作环境增加了使用红外手段准确检测设备故障的难度。

本文通过研究被测设备各影响因素对热像图拍摄准确性的影响程度，结合船载电气设备工作特点，设计了一种能够简便、有效获取被测设备热像数据、通过热像数据进行故障诊断的方法，并通过软件对该方法进行了应用实现。

1 红外检测误差因素分析

热像仪红外辐射信号的接收受多种因素的干扰，红外探测的准确性难以保证，研究确定各影响因素对热像图拍摄准确性的影响程度是提高热像图测量准确性的关键。

1.1 被测物体发射率影响误差分析

发射率是描述被测物体相对于黑体辐射能量大小的物理量，不同物体的发射率由于自身材质的不同，存在一定程度的差异。物体发射率不同，其红外辐射信号的表现形式则存在差异[2]。本文以船载柴油发电机轴承盖进行测试试验，获取由于对设备发射率判断失误造成测试结果误差的数据资料，由此评判被测物发射率对测量结果的影响程度。

被测设备为钢（强氧化材质），标称发射率为0.88，轴承端盖上方水银温度计显示32℃。热像仪使用不同发射率参数的测试数据误差如表1所示。

试验表明发射率判断失误对测量结果会产生较大的误差影响，热像仪在进行热像数据采集过程前应根据被测物体的发射率选择合适的测量参数，以获取被测设备准确的热像数据。

1.2 环境温度影响误差分析

船载电气设备由于工作舱室较为封闭、狭窄，船舶航行期间，设备工作环境一直处于高温状态。在进行红外检测时，红外辐射信号受周围环境温度影响，表现为热像图背景噪声增大，关注故障点热像数据飘移的现象[3]。

在不同环境温度下，对低于40℃的柴油机轴承盖进行测温试验，通过表2测试试验发现低于40℃的轴承端盖温度明显受环境温度的影响，并随环境温度的上升而上升。

环境温度对热像数据准确性存在较大程度的影响，本文通过测试、积累被测设备实际温度与在工作舱室不同环境温度下获取热像数据的差异值，研究拟制了温度补偿算法，使经过补偿处理后的热像数据更加接近关注故障点实际温度值。

1.3 热像图拍摄相对位置影响误差分析

在进行红外检测时，被测物体辐射的红外能量会被环境因素吸收，从而产生衰减。物体红外辐射传播距离越远，能量衰减值则越大，当被测物体总辐射能量一定时，红外探测设备接收的物体辐射能量与探测距离成反比，即探测设备与被测物体距离越远，获取的被测设备温度值越低。此外，被测物体与热像仪镜头相对位置的变化也会对获取热像数据的准确性造成影响。

图1所示为热像仪与被测设备（某船用柴油机轴承端盖）垂直距离保持2m、水平高度固定不变，拍摄者分别向左、右两个方向移动3m，其中每隔75cm获取6组被测设备热像数据，计算设备在每一测量点的最高温度、最低温度及平均温度。

分析图1数据，以热像仪与被测设备垂直距离2m时拍摄温度为参考，当热像仪垂直距离保持不变、分别在左、右两个方向3m移动距离内所测得热像温度均接近参考值，对测量误差产生的影响可以忽略，计算此时的水平偏移角：

式中：为热像仪向左、右两个方向偏移的距离；为热像仪与被测设备的垂直距离。计算最大偏移角：

表1 不同发射率参数对测量值影响对照表

表2 环境温度对测试值的影响

图1 不同拍摄角度下船用柴油机轴承端盖温度数据对比

通过拍摄相对位置测试实验发现，当热像仪与被测设备垂直距离固定，拍摄相对角度小于56°的情况下，获取的热像数据误差可以忽略。考虑到由于拍摄相对角度的变化，被测物体各部位在热像图中的分布中会产生一定程度的漂移，因此本文对被测设备热像图的拍摄位置选择在垂直距离保持2m，偏移角度小于50°的一个重复位置进行，从而保证获取最佳热像数据[4-5]。

1.4 热像仪量程及水平跨度影响误差分析

图2所示是热像仪设置不同量程及水平跨度，获取的两幅热像图。

图2 热像仪量程校准范围不同时的比较

分析左图发现热像图右上角热像区域出现灰度模糊，该区域热像信息无法正常表征。分析误差原因可以发现，在左图拍摄时，热像仪量程设置范围为－20.0℃～110.0℃，被测物体最高温度大于量程设置范围，无法对大于量程设置范围的温度进行热像元素表征；同时由于对被测设备的温度范围估计不够准确，热像仪水平跨度设置范围较大，热像图不同温度色阶表现能力较差，造成热像图测温出现误差。

右图热像仪量程范围设置为－20.0℃～350.0℃，水平跨度设置为30℃，热像区域温度最高值272.9℃小于热像仪量程设置范围，热像仪能够准确获取被测设备整体温度数据，被测设备局部温度范围变化小于30℃，热像图根据各部位温度变化色阶表现明显，热像数据清晰、准确，为后期进行热像信息处理、分析工作提供准确热像数据。

热像图拍摄前对被测设备进行准确的温度预估，合理设置热像仪量程范围，对准确获取热像数据，排查热像数据中由于背景噪声、温度识别分辨力对测量结果造成的影响，确保获取数据准确性具有重要意义。

2 热像数据获取及故障诊断方法研究

通过对红外检测误差因素的分析发现，被测物体发射率对误差的影响、热像图拍摄相对位置对误差的影响、热像仪量程校准范围不当对误差的影响可以通过规范热像图拍摄方法来消除；环境温度对误差的影响可以通过温度补偿算法进行消除。

2.1 热像图标准化采集方法设计

为避免各项因素对热像图拍摄准确性的影响，保证图像的正确采集，本文设计建立热像图采集点位置控制图，通过固定热像仪及操作人员拍摄元素的方法，标准化热像图拍摄工作，从而有效解决由于人员设备操作及认识因素造成的热像图数据误差，确保数据准确、统一。

图3所示为热像图采集点位置控制图，控制图标注了被测设备准确发射率、拍摄者与被测设备固定相对位置、设备温度量程范围，规范热像图采集方法，避免各因素对热像图数据采集准确性的影响。

图3 热像图采集点位置控制图

2.2 热像数据温度补偿算法设计

船舶机舱为封闭环境，机舱环境温度受机组开机数量、工作负荷、外界环境温度、散热系统效率影响决定。当设备开机数量、工作负荷、外界温度、散热效率等影响因素改变时，机舱环境温度会发生一定程度的变化。设计热像数据温度补偿算法，根据被测设备实际环境温度将获取的热像数据归一化处理，使热像数据更加趋近于设备真实温度，并增加同一设备不同时期热像图的比对有效性。

根据文献[6]、[7]提供的理论基础及测试验证试验，可通过下式获取被测设备热像数据的归一化值：

式中：0为被测设备真实温度值；r为热像仪获取的被测设备测试温度；u为测试环境温度；为被测设备发射率；为常数。对于接收波段为8～12mm的探测器，取＝4。

对同一被测设备，在不同工作时段进行6组测试试验，记录设备的水银温度计示值、环境温度值、热像仪平均温度值，使用公式(1)计算该设备归一化温度值，通过计算结果发现设备归一化温度值更加接近设备真实温度，温度补偿算法能够在一定程度消除环境温度对测量结果误差带来的影响。测试验证试验数据如表3所示。

2.3 设备故障诊断方法研究

基于热像数据实现对被测设备故障定位和故障严重程度判断，是红外故障诊断技术应用发展的方向。本文实现的故障诊断方法是基于热像数据区域分割、数据计算，与标准热像数据进行比对来实现的。

标准热像数据的采集严格按照规范化的采集方法进行，对热像数据进行温度补偿后，以设备正常运行时温度最高的热像图作为基准，在关注的部件上调整水平跨度，使其呈现出颜色梯度分布，作为设备隐患预警的计算机参照比较基准。

热像数据的区域分割思想是将图像划分成若干互不相交的小区域，小区域的选择通常是具有共同特征属性的区域，或是重点关注部件所在的区域。故障判别方法是先对各特征区域的数据进行计算，获取该特征区域热像数据的最大值、最小值、平均值等信息，再通过将各特征区域热像数据与标准值进行对比，根据对比结果及其所占权重判断设备故障状态。

针对图像的分割识别目前有较多的研究方法，但现有方法需要基于被测设备进行数学建模，通过分析设备特点对图像进行特征部位精确分割，由于本文研究对象为各类船载电气设备，种类、结构方式较为多样，直接使用现有方法需要对每个被测对象进行建模，工程应用难度大，适用对象不广泛。通过研究热像图拍摄行为，被测设备热传导规律，本文设计了以热像图中心区域为重点，环形逐级分割的区域分割方法，如图4所示。

图4 热像图区域分割示意图（n＝4）

表3 温度补偿算法测试试验

图5 热像图处理及比对分析界面

由于本文研究目标是为船载各类电气设备提供一套通用的热像图区域分割方法，方法的实现效果较之通过数学建模设计的专用图像识别方法在数据处理精度上还有一定差距，这也将是本文后期的研究重点。

3 小结

红外检测技术作为一种简便、有效的在线监测手段，不但可以实时发现运行设备存在的故障隐患，还可以通过与其他试验方法相结合进行故障定位、故障状态判断，为电气设备的运行维护、故障检修提供了良好的技术手段[8]。本文根据船载电气设备工作实际，通过克服红外检测各影响因素对热像图拍摄准确性的影响，设计了一套能够获取被测设备准确热像数据，通过热像数据进行故障诊断的工程应用方法，通过工程实践表明，基于该方法设计的船载电气设备红外故障诊断系统在船载电气设备的日常维护保养、故障预警、抢修中发挥了积极的作用，经济效益明显。

[1] 张树军, 魏汝祥, 范春利. 电气设备红外故障诊断中的影响因素分析[J]. 激光与红外, 2007, 37(2): 140-146.

[2] 韩金龙. 基于红外检测技术的输电接头热故障诊断[D].哈尔滨: 哈尔滨工业大学, 2010.

[3] 韩金龙, 齐超. 一种基于小波阈值去噪的输电接头热像局部均衡化增强算法[J]. 红外与激光工程,2010, 30(5): 4-8.

[4] 孙朝斌, 石明华, 马卫明,等. 红外热像仪舱室设备数据采集方法应用研究[J]. 测控技术, 2011, 30(10): 19-25.

[5] 孙朝斌, 石明华, 马卫明, 等. 红外热像仪船用数据采集方法应用[J]. 舰船科学技术, 2011, 33(9): 109-112.

[6] 杨立. 红外热像仪测温计算与误差分析[J]. 红外技术, 1999, 21(4): 20-24.

[7] 邓荣, 饶炯辉, 张晓晖. 环境辐射对红外辐射温差的影响[J]. 红外技术, 2010, 32(7): 411-414..

[8] 唐雯聃, 宋书雅, 赵俊学, 等. 利用红外热像仪判断21CrMo10钢铸锭缺陷的研究[J]. 红外技术, 2013, 35(10): 665-668.

The Research and Application of Infrared Fault Diagnosis for Shipboard Electrical Equipment

YANG Yang，SUN Chao-bin，BAI Yong-bin，HAN Lu

(,214431,)

By analyzing the affecting degree of each factor on thermal image accuracy in infrared detection, the method is proposed to adjust thermal image shooting accuracy by acquisition position control chart and temperature compensation algorithm in thermal image.And, thermal image segmentation method is designed being combined with working characteristics of shipboard electrical equipment, to diagnose equipment failures by the thermal image data sub-regional comparison methods. Verification experiments show that the method is applicable, which can meet most of the shipboard electrical equipment heat map fault diagnosis image analysis needs by adjusting the parameters ratio.

infrared thermal imager，fault diagnosis，shipboard electrical equipment

TN219

A

1001-8891(2014)02-0166-05

2014-05-05；

2014-09-08.

杨洋，（1983-）男，工程师，主要研究方向：无线电计量、电气工程与自动化技术。E-mail：yy1167@163.com。