【技术实现步骤摘要】
本申请涉及紫外成像检测，更具体地说，涉及一种日盲紫外成像光斑分析方法和系统。
技术介绍
1、高压电气设备在长期的运行环境下,会出现绝缘性能下降、结构损坏和表面积污等问题,引起电场集中从而发生电晕放电,影响设备的带电安全运行。
2、公告号为cn102305903b的专利技术专利公开了带电运行单相一体gis上的脉冲电流局部放电检测方法。采用脉冲电流测试法对带电运行的单相一体gis进行不停电拆接线的局部放电检测。基于脉冲电流的放电检测方法，其设备内部的局部放电信号体现在检测阻抗的电压变化v上，通过测量电压的变化量来确定设备的放电量。但是，由于实际变电站现场存在较多的电磁脉冲干扰，这些脉冲信号会对最终的测量结果产生影响。
3、对设备放电现象的光谱分析表明，其波长范围为230nm～405nm,紫外线的波长范围是40nm～400nm,太阳光中也含有紫外线,由于地球的臭氧层吸收了一部分波长的分量,其中240nm～280nm的光谱段称为太阳盲区,该段内太阳发射的紫外光量极低。根据这一特性,研制开发了用于日间检测电晕的紫外成像仪,通过接收电晕放电产生的信号,经处理后成像并于可见光图像叠加,确定电晕位置和放电强度,为设备的状态检测提供依据。电晕放电会产生紫外线,即使较为微弱的放电,也可以用紫外成像仪器观测到,紫外成像技术已广泛应用于电力系统对高压电气设备电晕放电的检测试验、带电运行维护中,利用紫外光谱范围的光来获取图像,根据紫外成像图谱来确定放电的位置以及判断放电的强度等。
4、公告号为cn117607636b的
5、因此，如何提供一种放电检测方法，能够不受变电站现场存在的电磁脉冲干扰，且不忽略周围较小光斑，实现高压电气设备运行状态的可视化精确识别，成为需要解决的技术问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请提供一种日盲紫外成像光斑分析方法和系统，综合考虑放电辐射区域、放电量、观察距离和成像仪增益等因素，能够适用于不同场景和设备的电晕放电分析，实现对电气设备光斑的精确分析。
2、本申请提供的技术方案如下：
3、第一方面，本申请提供一种日盲紫外成像光斑分析方法，包括：
4、s1、获取日盲式成像仪采集的电气设备表面的光斑图像；
5、s2、对光斑图像进行特征提取，确定光斑图像的发射辐射面积s和观测距离d；
6、s3、基于所述日盲式成像仪对应的增益，将提取到的发射辐射面积s和观测距离d输入对应增益的anfis评估模型，用于评估电气设备表面的预测放电量q。
7、其中一种可能的实现方式中，s1之前所述方法还包括：基于所述日盲式成像仪的多个增益，预先建立各个增益对应的自适应神经模糊推理系统anfis评估模型，包括：
8、获取训练样本数据，建立各个增益对应的观测距离d、发射辐射面积s和放电强度q的数据集；
9、确定要建立的anfis评估模型的每个输入变量的模糊子集个数，并选择高斯函数作为隶属函数；其中，所述输入变量包括观测距离d、发射辐射面积s；
10、基于所述输入变量，采用网格分割法自动建立初始模糊推理，设置规则数为100，得到输入变量与一个常数项的线性组合，每个规则的计算公式表示为：
11、yi＝a0i+a1ix1+…+arixr
12、式中，yi是第i条规则的输出；x是输入变量；а为系数；
13、基于每个规则的计算公式，得到最终输出表达式，表示为：
14、
15、式中，oi为最终输出，wi为每条规则的触发权重，由t-范数算子计算得到。
16、其中一种可能的实现方式中，获取训练样本数据之后，所述方法还包括：
17、基于所述训练样本数据，确定相同放电强度下发射辐射面积s与观测距离d的关系；
18、分别建立不同放电强度下观测距离、发射辐射面积和放电强度的数据集，表示为(d，s，q)。
19、其中一种可能的实现方式中，得到最终输出表达式之后，所述方法还包括：
20、采用混合训练算法，对anfis评估模型进行重复训练，以调整隶属函数的形参。
21、其中一种可能的实现方式中，建立观测距离d、发射辐射面积s和放电强度q的数据集之后，所述方法还包括：
22、按照预设比例，将所述数据集划分为训练数据和检验数据；所述训练数据用于训练anfis评估模型，所述检验数据用于输入至训练完成的anfis评估模型，得到检验数据的均方根误差，验证anfis评估模型的预测精度。
23、其中一种可能的实现方式中，日盲式成像仪的增益设置为固定增益50％、60％、70％、80％，分别建立固定增益50％、60％、70％、80％对应的anfis评估模型，用于评估电气设备表面的放电强度。
24、其中一种可能的实现方式中，s1中获取光斑图像之后，所述方法还包括：
25、基于图像处理技术对光斑图像进行增强、去噪、分割处理，用于提取光斑信息。
26、其中一种可能的实现方式中，所述s2中对光斑图像进行特征提取包括：
27、对所述光斑图像进行边缘检测、分割和形状描述，获取光斑的大小、形状和位置特征，用于确定光斑的发射辐射面积s和观测距离d。
28、其中一种可能的实现方式中，在所述s3之后，所述方法还包括：
29、获取电气设备的历史故障样本和相关特征参数，建立故障分类模型；所述相关特征参数包括电气设备表面的光斑特征参数和对应的放电量；所述光斑特征参数包括发射辐射面积s和观测距离d；
30、根据电气设备表面当前的光斑图像和评估得到的预测放电量，基于所述故障评估模型，确定电气设备的故障类型，包括热故障、接触不良和绝缘损伤。
31、第二方面，本申请提供一种日盲紫外成像光斑分析系统，用于执行如第一方面所述的日盲紫外成像光斑的分析方法，包括：
32、日盲式成像仪，包括传感器、镜头和成像模块，用于采集240-280纳米的紫外信号，获取电气设备表面的光斑图像；
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【技术保护点】
1.一种日盲紫外成像光斑分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种日盲紫外成像光斑分析方法，其特征在于，步骤S1之前，所述方法还包括：基于所述日盲式成像仪的多个增益，预先建立各个增益对应的自适应神经模糊推理系统ANFIS评估模型，包括：
3.根据权利要求2所述的一种日盲紫外成像光斑分析方法，其特征在于，获取训练样本数据之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的一种日盲紫外成像光斑分析方法，其特征在于，得到最终输出表达式之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求2所述的一种日盲紫外成像光斑分析方法，其特征在于，建立观测距离d、发射辐射面积s和放电强度q的数据集之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的一种日盲紫外成像光斑分析方法，其特征在于，日盲式成像仪的增益设置为固定增益50％、60％、70％、80％，分别建立固定增益50％、60％、70％、80％对应的ANFIS评估模型，用于评估电气设备表面的放电强度。
7.根据权利要求1所述的一种日盲紫外成像光斑分析方法，其特征在于，S1
8.根据权利要求1所述的一种日盲紫外成像光斑分析方法，其特征在于，所述S2中对光斑图像进行特征提取包括：
9.根据权利要求1所述的一种日盲紫外成像光斑分析方法，其特征在于，在所述S3之后，所述方法还包括：
10.一种日盲紫外成像光斑分析系统，用于执行权利要求1～9任一项所述的日盲紫外成像光斑分析方法，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种日盲紫外成像光斑分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种日盲紫外成像光斑分析方法，其特征在于，步骤s1之前，所述方法还包括：基于所述日盲式成像仪的多个增益，预先建立各个增益对应的自适应神经模糊推理系统anfis评估模型，包括：
3.根据权利要求2所述的一种日盲紫外成像光斑分析方法，其特征在于，获取训练样本数据之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的一种日盲紫外成像光斑分析方法，其特征在于，得到最终输出表达式之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求2所述的一种日盲紫外成像光斑分析方法，其特征在于，建立观测距离d、发射辐射面积s和放电强度q的数据集之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：池城，杨阳，刘子豪，赵冀宁，祖树涛，孟荣，赵智龙，孟延辉，杨世博，常浩，张宁，范晓丹，裴少通，吴佩遥，杨晓梦，
申请(专利权)人：国网河北省电力有限公司超高压分公司，
类型：发明
国别省市：
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