[1]卫永刚,张志刚,吴文平,等.考虑数字成像的 GIS 设备机械振动故障控制方法[J].机械与电子,2024,42(06):60-64.
　WEI Yonggang,ZHANG Zhigang,WU Wenping,et al.Mechanical Vibration Fault Control Method of GIS Equipment Considering Digital Imaging[J].Machinery & Electronics,2024,42(06):60-64.
点击复制

考虑数字成像的 GIS 设备机械振动故障控制方法()
分享到：

《机械与电子》[ISSN:1001-2257/CN:52-1052/TH]

卷:
42
期数:
2024年06期
页码:
60-64
栏目:
机电一体化
出版日期:
2024-06-28

文章信息/Info

Title:
Mechanical Vibration Fault Control Method of GIS Equipment Considering Digital Imaging
文章编号:
1001-2257 ( 2024 ) 06-0060-05
作者:
卫永刚; 张志刚; 吴文平; 张 岩; 马贵荣
国能朔黄铁路发展有限责任公司,山西 原平 034100
Author(s):
WEI Yonggang ;  ZHANG Zhigang ;  WU Wenping ;  ZHANG Yan ;  MA Guirong
( Guoneng Shuohuang Railway Development Co. , Ltd. , Yuanping 034100 , China )
关键词:
数字成像; X 射线;  GIS 设备; 机械振动; 故障控制
Keywords:
digital imaging ;  X-ray ;  GIS equipment ;  mechanical vibration ;  fault control
分类号:
TM595
文献标志码:
A
摘要:
GIS 设备故障控制方法由于未将机械振动故障信息与信号能量结合起来进行量化分析,导致控制灵敏度不佳,为此,结合数字成像与机械振动故障信息,通过射线能量分布矩阵对 GIS 设备机械振动故障进行控制。首先,经 X 射线透照 GIS 设备后,根据 X 射线的衰减程度,通过二维平面图转换,获取 DR 探测器上形成的射线能量分布矩阵图,通过数模软件转换,最终得到 GIS 设备数字图像,得到 GIS 设备的裂纹、气孔和缩孔等故障信息,以此对 GIS 设备机械振动故障控制分析;其次,通过中值滤波去除图像中的脉冲噪声部分,应用小波滤波去除图像中的散斑噪声部分,根据模糊增强算法对 GIS 设备数字图像进行增强处理;然后,基于神经网络构建 GIS 设备机械振动故障识别函数,将处理后的 GIS 设备数字图像输入至故障识别函数完成 GIS 设备机械振动故障类型识别,得到 GIS 设备机械振动故障类型;最后,结合 RBF 神经网络与 PID 构建故障控制模型,利用梯度下降法获得 RBF 神经网络模型的控制参数,完成 GIS 设备机械振动故障控制。实验结果表明,所提方法的 GIS 设备机械振动故障控制效果好,故障控制灵敏度高,具有较高的实际应用价值。
Abstract:
GIS equipment fault control method does not combine mechanical vibration fault information with signal energy for quantitative analysis , resulting in poor control sensitivity.Therefore , this paper will combine digital imaging and mechanical vibration fault information to control GIS equipment mechanical vibration fault through ray energy distribution matrix.First of all , after the GIS equipment is transilluminated by X-ray , according to the attenuation degree of X-ray , the ray energy distribution matrix diagram formed on DR detector is obtained through two-dimensional plan transformation , and finally the digital image of GIS equipment is obtained through digital analog software transformation so as to obtain the fault information of GIS equipment such as cracks , air holes , shrinkage holes , and so on , by which the mechanical vibration fault of GIS equipment can be controlled and analyzed ; secondly , the impulse noise in the image is removed by median filtering , and the speckle noise in the image is removed by wavelet filtering.the digital image of GIS equipment is enhanced according to the fuzzy enhancement algorithm ; then , the GIS equipment mechanical vibration fault identification function is constructed based on neural network , and the processed GIS equipment digital image is input to the fault identification function to complete the identification of the GIS equipment mechanical vibration fault type , and the GIS equipment mechanical vibration fault type is obtained ; finally , combining RBF neural network and PID , the fault control model is built , and the control parameters of RBF neural network model are obtained by gradient descent method to complete the mechanical vibration fault control of GIS equipment.The experimental results show that the proposed method has good performance in controlling mechanical vibration faults of GIS equipment , high sensitivity in fault control , and high practical application value.

参考文献/References:

[ 1 ] 臧旭,孙诚斌,张甜谨,等 .GIS 正常运行与松动故障下的振动机理[ J ] . 电机与控制应用, 2022 , 49 ( 6 ): 76-82.

[ 2 ] 苗玉龙,谢刚文,邱妮,等 .GIS 设备局部火花放电故障 SF6 分解特性[ J ] . 绝缘材料, 2020 , 53 ( 2 ): 76-83.
[ 3 ] 徐明月,李喆,孙汉文,等 . 基于改进梅尔倒谱系数的 GIS机械故障诊断方法[ J ] . 高压电器, 2020 , 56 ( 9 ): 122-128.
[ 4 ] 刘宝 稳,汤 容川,马钲 洲,等 . 基于 S 变? D-SVM AlexNet 模型的 GIS 机械故障诊断与试验分析[ J ] . 高电压技术,2021 , 47 ( 7 ): 2526-2538.
[ 5 ] 吴旭涛,赵晋飞,马云龙,等 . 基于多频激励下振动响应的 GIS 机械缺陷诊断方法[ J ] . 电力电容器与无功补偿,2022 , 43 ( 4 ): 108-115.
[ 6 ] 任江波,王汾连,何高文,等 . 深海富钴结核微区 X 射线荧光光谱分析和数据挖掘 [ J ] . 光谱学与光谱分析,2021 , 41 ( 6 ): 1834-1840.
[ 7 ] 刘三伟,谢亿,张军,等 . 高压电缆 X 射线数字影像深度处理和缓冲层缺陷智能识别技术[ J ] . 南方电网技术,2020 , 14 ( 12 ): 66-70.
[ 8 ] 刘宾,赵鹏翔,赵霞,等 . 变能量 X 射线融合图像的增强算法研究[ J ] . 光学学报, 2020 , 40 ( 18 ): 216-221.
[ 9 ] 曹富强,王明泉,张俊生,等 . 基于深度学习的铸件 X 射线图像分割研究[ J ] . 应用光学, 2021 , 42 ( 6 ): 1025-1033.
[ 10 ] 唐超,左文涛,李小飞 . 结合修剪均值与高斯加权中值滤波的图像去噪算法[ J ] . 计算机工程, 2021 , 47 ( 9 ): 210-216.
[ 11 ] 黄淑英,胡威,杨勇,等 . 基于渐进式双网络模型的低曝光图像增强方法[ J ] . 计算机学报, 2021 , 44 ( 2 ): 384-394.
[ 12 ] 袁文海,刘彪,徐浩,等 . 基于复合神经网络的 GIS 局放故障类型识别[ J ] . 电力科学与技术学报, 2021 , 36( 4 ): 157-164.
[ 13 ] 臧旭,马宏忠,吴金利,等 . 基于振动原理的 GIS 母线导电杆松动故障分析与诊断[ J ] . 电力系统保护与控制,2021 , 49 ( 9 ): 12-20.
[ 14 ] 刘伟健,罗锡文,曾山,等 . 基于模糊 PID 控制的再生稻自适应仿形割台性能试验与分析[ J ] . 农业工程学报,2022 , 38 ( 10 ): 1-9.
[ 15 ] 杨蕾,李胜男,黄伟,等 . 永磁同步发电机自适应分数阶 PID 控制设计[ J ] . 电力系统保护与控制, 2020 , 48( 9 ): 49-58.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期: 2023-04-03
基金项目:朔黄铁路公司科技创新项目( SHYP-22-12 )
作者简介:卫永刚 ( 1982- ),男,山西襄汾人,硕士,高级工程师,研究方向为铁道牵引供电;张志刚 ( 1970- ),男,山西临县人,硕士,高级工程师,研究方向为铁道牵引供电;吴文平 ( 1983- ),男,四川自贡人,工程师,研究方向为铁道牵引供电;张 岩 ( 1986- ),男,河北鹿泉人,高级工程师,研究方向为铁道牵引供电;马贵荣 ( 1981- ),男,山西山阴人,工程师,研究方向为铁道牵引供电。
更新日期/Last Update: 2024-07-03