基于神经网络的绝缘子故障诊断_仝卫国

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1、基于神经网络的绝缘子故障诊断仝卫国第30卷第9期计算机仿真2013年9月文章编号：1006-9348(2013)09-0310-04基于神经网络的绝缘子故障诊断于浩进，张秋实仝卫国，(华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制重点实验室，河北保定071003)摘要：绝缘子是高压架空输电线路的关键部件之一，受到导线自重、雷电、风力、冰雪、粉尘污染等因素的影响，易造成绝缘子掉串、断裂、污秽等故障。上述故障容易导致电网跳闸等停电事故，进而造成巨大的经济损失，因此，对输电线路中绝缘子故障诊断具冇重要意义。通过对故障绝缘子图像的特征分析，研究了基于神经网络技术实现绝缘子多种故障的自动分析与识别

2、方法。主要根据图片的特征找出特征向量，采用附加动量与自适应速率相结合的改进型BP算法建立神经网络，实验证明改进方法有较高的识别率。关键词：绝缘子；故障诊断；图像处理；改进神经网络中图分类号:TP183文献标识码：BInsulatorFaultDiagnosisBasedonNeuralNetworkTONGWei—guo,YUHao—jin,ZHANGQiu—shi(HebeiEngineeringResearchCenterofSimulation&OptimizedControlforPowerGeneration,NorthChinaElectricPowerllnivers

3、ity,BaodingHebei071003,China)ABSTRACT:Theinsulatorisoneofthekeycomponentsofthehigh—voltageoverheadtransmissionlines,leadweight,lightning,wind,snowandice,dustpollutionandotherfactors,whichcaneasilyleadtotheinsulatorstringout,broken,filthyfailure・Throughtheanalysisofthecharacteristicsoftheimageo

4、ffaultyinsulators,thispaperstudiedtheautomaticanalysisandrecognitionmethodofavarietyoffaultsofinsulatorsbasedonneuralnetworktech-nology.ThispaperidentifiedthefeaturevectorusingadditionalmomentumbasedprimarilyonthecharacteristicofthepictureandestablishedaneuralnetworkbyadoptingimprovedBPalgorit

5、hmofthecombinationofadditionalmomerrtumandadaptivespeed・Experimentsshowthatthemethodhasahigherrecognitionrate・KEYWORDS：Insulators；Faultdiagnosis；Imageprocessing；Improvedneuralnetwork1引言绝缘子在输电线路中担负着电气绝缘和机械支撑的重机器视觉技术和计算机技术的随着CCD传感器技术、发展，机器视觉系统已经成功运用于许多行业的检测环节，并拥有速度快、准确率高、节约人力成本等优势已经广泛应5］研究了绝缘子的单

6、向裂纹、用到故障检测的领域。文献[6]网状裂纹、块状裂纹；文献[涉及了基于形状数的航拍图像1,7]研究了绝缘子污秽的故障的绝缘子掉串的识别，文献[识别。这些研究都是针对绝缘子某一特定故障的识别，虽然识别结果比较好，但是识别能力有限。本文将模式识别的方法和技术应用于图像处理领域，借助神经网络完成对绝缘子三种故障的识别。结合架设在杆塔上的摄像机回传的图片，分析绝缘子故障的图片特征，利用图像处理的空间滤波技术、图像分割技术对绝缘子故障图像进行处理并提取平滑度、连通比、伞裙比等特征，依靠BP神经网络实现对绝缘子掉串、裂纹、污秽三种故障的识别。另外，本文不但实现绝缘子掉串的识别，还能就掉串严

7、重程度做一个定性的判断。[2]要作用，它长期在室外、环境下运行，不仅承受工作电压的作用，同时也要承受操作、雷电造成的过电压作用，加之导线自重、风力、冰雪、粉尘[1]以及环境温度变化的机械荷载作用，使得绝缘子的电气性能和机械强度降低，造成各种绝缘子闪络、断裂、掉串等事故。冃前，挂网绝缘子运行状状态的检测方法有：①人工观察方法，这种方法工作量大、危险性高、效率低电操作安全性差、工作效率低O②超声检测法，这种方法简便易行，灵敏度高，成本低，但由于需耍带O③激光多普勒振动法，