用于监测开关设备的装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种用于监测开关设备的装置。该装置包括输入单元、处理单元和输出单元。输入单元被配置为向处理单元提供开关设备的监测红外图像。处理单元被配置为实现机器学习分类器算法以分析监测红外图像并且确定开关设备中是否存在一个或多个异常热点。机器学习分类器算法已经基于多个不同训练红外图像被训练。多个训练红外图像包括从对应的多个可见光图像生成的多个合成红外图像。输出单元被配置为输出与一个或多个异常热点相关的信息。为输出与一个或多个异常热点相关的信息。为输出与一个或多个异常热点相关的信息。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于监测开关设备的装置


[0001]本专利技术涉及一种用于监测开关设备的装置和系统。

技术介绍

[0002]由高温热点引起的开关设备故障可能具有严重后果，例如几乎像爆炸一样的电弧/闪络。用于在这样的事件发生之前进行监测和预警的方法和相关系统是非常需要的，并且当前无法以负担得起的形式获取，这种形式可以作为标准而安装在每个开关设备中，并且给出有关开关设备健康情况的足够信息。此外，没有方法或系统可用于获取和传输开关设备的图像以在别处进行处理，以便提供这样的监测和早期警告。目前，使用IR传感器来检测断路器、开关设备和其他电气设备中的热点需要大量非常精确的校准以准确测量正确位置的温度。还存在标识IR图像中要监测的正确区域的相关问题。由于不同的类型和几何形状，用于所有开关设备和这样的开关设备内的所有断路器的通用解决方案是不可能的。
[0003]有必要解决这些问题。

技术实现思路

[0004]因此，具有用于监测开关设备的改进能力将是有利的。
[0005]本专利技术的目的通过独立权利要求的主题来解决，其中另外的实施例并入从属权利要求中。
[0006]在第一方面，提供了一种用于监测开关设备的装置，该装置包括：
[0007]‑
输入单元；
[0008]‑
处理单元；以及
[0009]‑
输出单元。
[0010]输入单元被配置为向处理单元提供开关设备的监测红外图像。处理单元被配置为实现机器学习分类器算法以分析监测红外图像并且确定开关设备中是否存在一个或多个异常热点。机器学习分类器算法已经基于多个不同训练红外图像被训练。多个训练红外图像包括由对应的多个可见光图像生成的多个合成红外图像。输出单元被配置为输出与一个或多个异常热点相关的信息。
[0011]以这种方式，该装置可以更准确地确定开关设备和其他电气组件中是否存在热点，因为可以基于可见图像方便地生成大型训练集，并且其中该些图像中的一些可以被操纵以提供训练数据集，训练数据集呈现出指示问题的更大部分，并且以这种方式，可以提高用于针对不同开关设备在更广泛的情况下确定是否存在热点的能力，而无需人工干预。
[0012]在一个示例中，多个合成图像的生成包括图像处理算法的使用。
[0013]在一个示例中，多个合成图像的生成包括已训练图像处理算法的使用。
[0014]在一个示例中，已训练图像处理算法是已训练样式转移算法。
[0015]在一个示例中，多个合成红外图像中的一个或多个合成红外图像的生成包括：至少一个热点向一个或多个合成红外图像的添加。
[0016]在一个示例中，多个合成红外图像中的两个或更多个合成红外图像的生成包括：至少一个热点向两个或更多个合成红外图像的添加。
[0017]在一个示例中，针对至少一个合成红外图像的至少一个热点的添加是手动执行的。
[0018]在一个示例中，针对至少一个合成红外图像的至少一个热点的添加是自动执行的。
[0019]在一个示例中，至少一个热点的添加包括边缘检测算法的使用。
[0020]在一个示例中，多个合成红外图像的生成包括色调算法的使用。
[0021]在一个示例中，多个合成红外图像的生成包括泛洪填充算法的使用。
[0022]在一个示例中，多个可见图像包括开关设备的图像数据。
[0023]在一个示例中，多个可见图像包括至少一个断路器的图像数据。
[0024]在一个示例中，监测红外图像包括至少一个断路器的图像数据。
[0025]在一个示例中，机器学习分类器算法是神经网络。
[0026]在一个示例中，神经网络是卷积神经网络。
[0027]在一个示例中，处理单元被配置为更新机器学习分类器算法的训练，该训练包括监测红外图像的使用。
[0028]在一个示例中，训练更新包括关于监测红外图像不包括异常热点的手动指示或关于监测红外图像包括一个或多个异常热点的手动指示。
[0029]在一个示例中，关于监测红外图像包括一个或多个异常热点的手动指示包括：一个或多个异常热点在监测红外图像中的一个或多个位置的手动指示。
[0030]在第二方面，提供了一种用于监测开关设备的系统，该系统包括：
[0031]‑
红外相机；以及
[0032]‑
根据第一方面的用于监测开关设备的装置。
[0033]红外相机被配置为获取开关设备的监测红外图像。
[0034]参考下文中描述的实施例，上述方面和示例将变得清楚并且被阐明。
附图说明
[0035]下面将参考以下附图描述示例性实施例：
[0036]图1示出了与机器学习训练过程相关的示意性示例；以及
[0037]图2示出了将断路器的内部的可见图像变换为对应的红外图像的示例。
具体实施方式
[0038]该装置和系统使得能够通过标识开关设备的红外图像中的热点来检测开关设备中(例如，断路器中和其他电气设备中)的热点。这是通过利用经过红外图像训练的机器学习算法来实现的，其中至少一些红外图像是合成生成的，以便训练集足够大，以使机器学习算法能够在不同设备类型中、从不同有利位置以及在不同情况下标识热点。合成生成的红外图像是从可见光图像生成的，并且由于与设备中的异常热点相关的可用真实数据有限，因此作为将某些可见光图像变换为对应红外图像的过程的一部分，热点已经被添加到图像中。
[0039]因此，这通过包括输入单元、处理单元和输出单元的装置来实现的。输入单元被配置为向处理单元提供开关设备的监测红外图像。处理单元被配置为实现机器学习分类器算法以分析监测红外图像并且确定开关设备中是否存在一个或多个异常热点。机器学习分类器算法已经基于多个不同训练红外图像而被训练。多个训练红外图像包括从对应的多个可见光图像生成的多个合成红外图像。输出单元被配置为输出与一个或多个异常热点相关的信息。
[0040]根据一个示例，多个合成图像的生成包括图像处理算法的使用。
[0041]根据一个示例，多个合成图像的生成包括已训练图像处理算法的使用。
[0042]根据一个示例，已训练图像处理算法是已训练样式转移算法。
[0043]根据一个示例，多个合成红外图像中的一幅或多个合成红外图像的生成包括：至少一个热点向一个或多个合成红外图像的添加。
[0044]根据一个示例，多个合成红外图像中的两个或更多个合成红外图像的生成包括：至少一个热点向两个或更多个合成红外图像的添加。
[0045]根据一个示例，针对至少一个合成红外图像的至少一个热点的添加是手动执行的。
[0046]根据一个示例，针对至少一个合成红外图像的至少一个热点的添加是自动执行的。
[0047]根据一个示例，至少一个热点的添加包括边缘检测算法的使用。
[0048]根据一个示例，多个合成红外图像的生成包括色调算法的使用。
[0049]根据一个示例，多个合成红外图像的生成包括本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于监测开关设备的装置，所述装置包括：
‑
输入单元；
‑
处理单元；以及
‑
输出单元；其中所述输入单元被配置为向所述处理单元提供开关设备的监测红外图像；其中所述处理单元被配置为实现机器学习分类器算法以分析所述监测红外图像并且确定所述开关设备中是否存在一个或多个异常热点；其中所述机器学习分类器算法已经基于多个不同训练红外图像被训练，其中所述多个训练红外图像包括由对应的多个可见光图像生成的多个合成红外图像；以及其中所述输出单元被配置为输出与所述一个或多个异常热点相关的信息。2.根据权利要求1所述的装置，其中所述多个合成图像的生成包括图像处理算法的使用。3.根据权利要求2所述的装置，其中所述多个合成图像的生成包括已训练图像处理算法的使用。4.根据权利要求3所述的装置，其中所述已训练图像处理算法是已训练样式转移算法。5.根据权利要求1至4中任一项所述的装置，其中所述多个合成红外图像中的一个或多个合成红外图像的生成包括：至少一个热点向所述一个或多个合成红外图像的添加。6.根据权利要求5所述的装置，其中所述多个合成红外图像中的两个或更多个合成红外图像的生成包括：至少一个热点向所述两个或更多个合成红外图像的添加。7.根据权利要求5至6中任一项所述的装置，其中针对至少一个合成红外图像的所述至少一个热点的添加是手动执行的。8.根据权利要求5至7中任一项所述的装置，其中针对至少一个合成红外图像的所述至少一个热点的添加是自动执行的。9.根据权利要求8所述的装置，其中所述至少一个热点的添加包括边...

【专利技术属性】
技术研发人员：拉尔夫，
申请(专利权)人：ABB瑞士股份有限公司，
类型：发明
国别省市：