一种通信光缆接续盒智能检测方法及其系统

郭小燕 王云霄

（国网山东信通公司，山东 济南 250001）

引言

国网山东电力有37000 余公里ADSS 通信光缆线路，承载着包括继电保护、调度数据网等多个电网业务，支撑着电网生产和公司的发展，可以说光缆的好坏直接影响电网的安全稳定运行。其中，枕式接续盒是光缆传输的一个重要因素。

枕式光缆接续盒通常放置在低压杆塔上，或电力竖井中，由于天气因素，盒内部极易进水或冰冻，导致零部件锈蚀、光纤断裂。以往想要判断接续因此，设计一种不需要打开接续盒就能判断接续盒好坏的智能检测方法就显得尤为迫切重要，盒的好坏，只能在它损坏之后进行检查和维修。

为了解决上述技术问题，设计一种通信光缆接续盒智能检测系统，利用非侵入性的电容层析成像技术，不需要打开接续盒就可以判断该接续盒是否进水，从而极大提高线路运维效率，减少线路运维成本。通过架设在接续盒外的外部传感器，快速、无损测量接续盒与盒内不同介质物体的输出电容，在不需要人工攀爬杆塔打开并查看接续盒的情况下，利用计算机图像重建算法完成接续盒内光纤及零部件锈蚀的图像重建，实现通信光缆接线盒不断电智能检测、诊断。

光缆接续盒智能检测系统主要依赖电容层析成像技术。电容层析成像(electrical capacitance tomography，ECT)是借鉴医学CT(computerized tomography)发展而来的一种新的计算机层析成像技术，它的原理利用多相介质往往具有不同的介电常数，通过电容传感器获得电容值从而得到介质分布的图像。它是一种低成本的非侵入式实时检测方法，并且具有无辐射、适用场合较多等优点，具有广泛的适用性。

利用电容层析成像技术，检测因接续盒进水引发的电容值的变化。检测时，将传感器贴近接续盒外侧，盒子里一旦进水，传感器将感知并收集到极板间的电容值的变化。通过数据采集与处理系统，变化的电容值经转化变为数字信号，传送给图像重建接收到的数字信号经过我们自己编写的算法，形成接续盒系统。图像重建系统由图像重建算法和手持成像终端组成。内部3D 图像，最终展现在手持终端上。

ECT技术的原理是如图1 所示，光缆接续盒智能检测系统由电容传感器、测量及数据采集系统、计算机图像重建系统组成。

电容传感器获取被测物场分布状况的投影信息，此时由数据采集系统将获取的电容值发送给计算机，由图像重建计算机负责根据适合的反演算法将被测体的截面进行重建，根据一定的算法重建出场域分布图像，以可视化的方式实时显示。

一、电容传感器系统

电容传感器主要由4 部分组成:检测电极、绝缘管道、屏蔽电极和接地屏蔽罩。图2 是一个12 电极ECT 传感器的剖视图。利用电容的边缘效应，传感器对具有一定介电常数的介质会产生相应的电容值。各检测电极之间的组合可提供多个电容测量值，并以此作为重建图像的投影数据。

二、电容测量和数据采集系统

电容测量和数据采集系统所完成的主要工作是高速、稳定、精确地测量不同阵列电极对间的微小电容量及其变化，并将采集到的数据传送到计算机中。它主要由3 个模块组成:电容测量模块、数据采集控制模块和通信模块。

三、计算机图像重建系统

ECT 图像系统包括硬件和软件2 部分。硬件是通用计算平台，软件则是图像重建算法。ECT 图像重建算法可描述为两大内容，即正问题的建模和逆问题的求解。正问题就是由已知的介电常数分布ε 以及边界条件，求出各电极对间的电容值 C，并得到电容值和介电常数之间的映射关系。ECT 图像重建的关键步骤就是求解逆问题，即由测得的电容值求得介电常数分布。

图像重建算法可以分为3 类:一是直接算法;二是迭代算法；三是近年来出现的新型算法，压缩感知理论框架。该理论指出：若信号是可压缩的或在某个正交基空间中是稀疏的，就可以用远低于奈奎斯特采样定理所需求的采样数据的同时保证原始信号能够精确恢复，从而大大减轻信号采集系统和数据储存传输系统的负担，提高信号处理效率，目前，压缩感知理论已经广泛应用于压缩成像、无线传感器网络、医疗成像、雷达、通信等诸多领域。此外，针对重建图像的后处理技术和评价图像质量的各项指标也值得关注。

（一）压缩感知原理

1.信号的稀疏表示

运用压缩感知理论的前提条件是信号具有稀疏性或者可压缩性，而现实中的信号往往并非稀疏信号但如果可以使用某个正交变换将信号稀疏表示，则仍然可以满足压缩感知理论的前提条件。

2.观测矩阵的设计

压缩感知理论的核心是线性测量部分。通过设计合适的观测系统，实现对原始信号x的线性观测并得到M(M<

信号重构算法：当s 为K 项稀疏向量且K

采用L1 范数代替L0 范数去度量系数向量s的稀疏度，讲凸问题，便可以使用求解线性规划问题，的方法求解CS 问题。

两相流型经DFT 基稀疏后，系数向量的稀疏度可以达到K=20，将其用作ECT 系统的稀疏基，对重建图像灰度信号进行稀疏化处理，即其中:g 为N×1 维重建图像灰度向量；为N×N 维DFT 基，其表达式为：

压缩感知理论要求观测系统对信号的观测过程为线性过程，ECT 系统线性模型如下：其中，S 为M×N 维的ECT 系统灵敏度系数矩阵，所得到：

将约束凸优化问题转化为无约束的凸优化问题，使用L1 正则化模型，引入正则化参数α：

使用L1 正则化模型可以有效克服ECT 系统病态性问题。可对图像边缘和突变进行较好地重建和监检测，从而实现图像重建。

传统传感器为传统传感器多为圆环形，不适应光缆接续盒的形状，测量灵敏度极低。自主研发的双平面传感器，有效契合接续盒的形状，消除了电路噪声，大幅提高电容值测量灵敏度、准确性。

结论：自主研发的通信光缆接续盒智能检测系统，利用非侵入性的电容层析成像技术，不需要打开接续盒就可以判断该接续盒是否进水，从而极大提高线路运维效率，减少线路运维成本。通过架设在接续盒外的外部传感器，快速、无损测量接续盒与盒内不同介质物体的输出电容，在不需要人工攀爬杆塔打开并查看接续盒的情况下，利用计算机图像重建算法完成接续盒内光纤及零部件锈蚀的图像重建，实现通信光缆接线盒不断电智能检测、诊断。