基于图像处理技术的电气设备故障诊断方法研究

2018-07-19武星宇

现代工业经济和信息化 2018年8期

武星宇

（山西世纪中试电力科学技术有限公司，山西太原 030001）

引言

在自动控制以及图像处理技术不断发展的时代背景之下，电气设备是否能够准确、迅速地进行故障诊断也成为日常生活以及工作之中必不可少的一个部分。在电气设备发生故障之前，如果能够借助于诊断系统及时发现其所存在的故障，就能够有效地减少电力系统出现损坏或者是崩溃的可能性，要想实现这一目的，图像处理技术在其中的有效应用就显得尤为的重要，而本文也是基于此进行了相关概述和研究。

1 电气设备故障诊断基本流程

现如今市场上所存在的红外热成像设备，大多已经具备较为完善的软件系统，但在应用这些设备进行电气设备故障诊断的过程中，依然离不开人工操作。如果要对大型电力系统进行故障检测的话，其电气设备数量会很多，能够达到数百种左右，这个时候检测的过程也就会变得十分复杂，不仅需要较多的技术人员来进行辨别诊断，还需要花费较长的时间才能真正有效地完成整个检测过程[1]。为此，要想得到较为准确且及时的检测结果，就必然要对电气设备故障诊断系统进行开发，而基于图像处理技术的电气设备故障诊断方式通常情况下有三个步骤：第一步，先借助于图像分割技术在已有的红外图像之中寻找到可能会出现的故障区域，然后将图像之中的前景区域以及背景区域有效地分割开来；第二步，在获得可能会出现故障的区域之后，操作人员可以提取热点区域相关信息，同时对这类信息进行对比，像是环境温度、参照点温度等等；第三步，将所获得的热点区域信息进行分类处理，利用已给定的标准将获得设备的故障等级进行合理的划分，假设设备检测结果优先级相对较高的话，相关技术也就会发挥警报，以此来告知检修人员需要及时进行维护和处理（详情如图1所示）。

图1 故障诊断流程图

2 图像处理技术在电气设备故障诊断中的应用

图像处理技术主要指的是借助于计算机对图像进行分析处理，以此来实现所需要达到的结果，一般情况下还可以将其称之为影像处理技术。图像处理也就是指数字图像处理，而数字图像则是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样、数字化得到一个大的二维数组，而且这个数组的元素则可以将其称之为像素，其值则称之为一整数，也就是灰度值。图像处理技术通常情况下内容就是包括了图像压缩、复原、增强、描述以及匹配、识别等部分，而常见的图像处理则包括了图像数字化、图像增强、图像编码等方面，而为了能够更好地发挥出图像处理技术在电气设备故障诊断中的价值，基于此进行了以下的分析。

2.1 1CCD图像获取技术在故障诊断中的应用

有相关研究学者设计出了一套火车故障检测系统，底箱内部还安装了数字摄像机以及补偿光源，其主要的价值就是用于抓拍车辆底部图像，然后借助于图像处理技术对图像进行预处理，对其进行灰度矫正、图像恢复、自适应阀值分割以及边缘提取等一系列操作，以此来为之后的故障诊断做好准备。CCD图像获取技术在电气设备故障诊断之中的应用，主要是借助于CCD来获取油滤磨屑数字图像，借助于二维最大的遗传算法对磨屑图像进行阈值分割，之后再提取其特征量，然后将图像所获得的特征量和反映铁磁性磨屑当量质量进行规避，以此来对发动机内部磨损情况进行明确，进而也就能够有效地掌握该电气设备所存在的问题。此外，CCD图像获取技术还能够有效的获取齿轮缺陷图像，这样就能更好地明确设备齿轮所存在的缺陷，对其进行及时且有效的鉴别，最终能够对电气设备故障进行及时的诊断和处理[2]。

2.2 谱图像在电气设备故障诊断中的应用

振动谱图也属于图像处理技术中的一种，主要指的是基于现代谱分析技术生成的一种能够反映出振动信号频率分布情况的频谱图。振动谱图像识别技术本身就是借助于提取振动谱图特征向量，借助一定的量度来对所获得到的图像特征进行向量归类，以此来实现对电气设备的故障诊断。在应用该技术进行电气设备故障处理的过程中，通常情况下有两个关键步骤，首先需要准确地提取故障特征；其次，则需要对故障特征进行准确的分类识别，在提取特征的过程中，一旦出现故障，所采集到的振动信号通常情况下都会表现出较强的非高斯性、非线性以及非平稳性等特征，所以必须要对相应的振动信号处理方式及时进行考虑，以此来生成能够反映出电气设备振动特性的谱图，进而有效地发挥出该图像处理技术在电气设备故障诊断之中的价值。

2.3 图像增强技术在电气设备故障诊断中的应用

图像增强技术主要指的是促使图像清晰，或者是将图像转换成更适合的人亦或者是机器能够分析的形式，在获取图像的时候，会受多方面因素所影响，图像质量也会受到较为显著的影响，很有可能会出现退化的现象，而图像增强技术的应用主要的价值就是为了能在最大程度上改善图像视觉效果，提高所获得图像的清晰度。图像增强的过程中，其方法主要有两种，分别是频域处理法以及空域处理法。图像增强技术并没有要求其真实地反映出原始图像，只要比所获得到的失真图像更加清晰就足够了，一般情况下，在对图像进行增强的过程中，可以使用灰度等级直方图处理技术来进行处理，这样就能够促使加工之后的图像能够在某一灰度范围之内有着更为良好的对比度；干扰抑制这一方法的使用则是借助于低通滤波、多图像平均等处理方式来实现抑制叠加，以此来在图像上进行随机性的干扰；另外边缘锐化也是图像处理技术中较为常用的一种手段，主要是借助于高通滤波、差分运算或者是其他某一种变换的方式来促使图形轮廓线得以显著增强；最后，还有伪彩色处理也是图像处理技术之中经常会使用到的电气设备故障诊断方式，主要是将黑白的图像转换成彩色的图像，这样在对故障进行诊断的过程中也会更加直观且清晰[3]。图像处理方式可以按照频域、空域的方式对其进行分类，其中空域类的图像增强技术主要有局部运算和点运算这两种方式，而在局部运算之中又存在两种运算，分别是平滑技术以及锐化技术；而在点原酸之中有四种运算，分别是原始灰值放大、自动灰度映射、二值化以及变化灰度映射。在频域图像增强技术之中主要有两种方法，其分别是低通滤波以及高通滤波。在进行电气设备故障诊断的过程中，图像增强技术能够有效地应用在电器设备热图像预处理过程之中，借助于图像增强技术能够及时有效地对电气设备热图像之中所存在的噪声以及干扰进行清除，而在电气设备故障诊断的时候还是缺乏一定的针对性，这也是弊端之一。