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摘要：近些年以来，信息化正在融入各个行业的日常生产，其中典型为红外热成像的信息化技术。针对各种类型的高压设备如果要实现全方位的精确诊断，那么不能缺少红外热成像为其提供根本支撑。与传统技术模式相比，建立于红外热成像前提下的设备诊断流程具备更显著的精确性特征，同时也有助于杜绝过高的误差。因此可见，针对高压电气设施如果要进行全方位的诊断，则有必要借助红外热成像作为其中的辅助手段。在开展精确判断的前提下，结合现有的设备运行状态给出可行的改进建议。
关键词：红外热成像技术；高压电气设备；诊断分析
红外热成像技术，指的是借助红外线的方式来感知特定物体散发出来的热能，然后据此判定物体本身具备的相应特性。因此可见，红外热成像借助了物体本身具备的散热特性，在红外线的配合下实现精确度更高的设备检测或者物体成像。近些年以来，高压电气设备的具体类型正在迅速增多，然而与之相应的设备复杂度也在相应提高[1]。如果不慎予以处理，那么某些电气设备将会突然出现特定类型的故障，情况严重时甚至干扰到整体性的装置运行。针对不同类型的电气设备予以全方位的精确诊断，此项举措有助于在根本上避免突然性的故障，维持正常生产运行。
一、红外热成像的原理及其优势
红外热成像，指的是针对特定类型的热辐射予以全面收集，凭借热传感器来判断并且鉴别物体辐射带来的能量。在此前提下，非接触式的热成像方式还应当包含收纳成像以及后期制作等相应的技术流程。近些年以来，电力体系更多运用了热力学涉及到的相关学科原理，技术人员也开始尝试借助热成像装置来获取实时性的热故障以及其他在线监测结论，上述举措通常适用于诊断特定类型的电力热故障[2]。相比而言，红外热成像体现为更高层次的测量精准度以及安全性，同时也体现为优良的可操作性，运用此项技术有助于获得精准的实时性分析结论。
红外热成像具备量化处理的精确性，针对特定类型的高压设备应当能够实现全方位的测量转化，确保其符合最根本的量化指标。具体在运行时，红外热成像应当遵照如下的根本原理：物体只要超出了绝对零度，那么处在特定环境中的该物体将会表现为红外辐射的状态。在判断辐射能的过程中，应当密切关注表层材料的状态、物体温度以及物体波长等各项相关要素。通过开展多层次的红外探测，针对特定的表层物体就能给出二维的温度场，然后选择特定的点用来完成相应的鉴别与处理[3]。在绘制热成像图的前提下，就能给出精确度相对更高的二维温度场，因此有助于迅速完成分析与诊断。
稳定、可靠的供电网络是经济建设和发展的基础。目前我国的供电网架正不断完善，自动化电力设备不断应用和更新，为的就是提高供电可靠性。而日常的设备巡视和维护，是为了能够及时发现设备缺陷和安全隐患，及时消除，保证设备正常运行。红外热成像技术逐渐发展，并应用于是电气设备潜在故障的诊断。红外热成像技术具有高安全性、非接触性和无需停止工作就能进行检测等许多优点。因此可见，以红外热成像技术为基础的电气设备潜在故障诊断对日常的设备巡视和维护非常有实用价值。
二、诊断高压电气设备的关键性技术
（一）滤除外界噪声
通常情况下，能够影响到红外辐射的外在要素通常包含了较多类型，其中关键在于物理环境、物体本身具备的热发射率、临近设备导致的辐射、太阳能以及其他类型的辐射等。因此可见，针对红外热成像有必要给出精确度相对更高的辐射判断结论，上述举措应当能够从源头入手杜绝过高噪声的存在。为了实现多层次的精确诊断，操作人员就要密切关注其中关键性的技术参数，对于各类仪器以及设备都要予以妥善利用。
在后期处理中，针对外界附带的噪声都要加以相应的滤除处理。具体在操作时，可以运用数据计算的措施来判断特定频域或者时域范围中的各类图像特征，在此前提下再去借助中值滤波以及邻域平均法予以详细的处理。然而实质上，滤波算法仅仅针对特定类型的噪声信号，而非针对所有的噪声。因此可见，如果要保障各项特征信息具备的精准度，应当将其限制于特定频域的限度内，对此借助小波分析加以完成[4]。
（二）特征提取与分割图像
在诊断电气设备的全过程中，各种类型的电气设施都具备各异的故障特性，而与之相应的诊断流程也体现为显著差异性。为此，如果有必要滤除外界信号或者较强的噪声，那么关键应当落实于特征提取，据此才能实现后期相应的图像分割操作。从现状来看，图像分割一般来讲涉及到遗传算法、模糊数学、小波变换以及其他典型性的算法[5]。在提取各种类型特征量的前提下，就能获得某些待测物体现有的平均温度、发热状态以及最高点温度等。
图1 高压电气设备诊断的具体流程
例如：介质损耗的微观本质是电介质在交变电压作用下将产生两种损耗，一种是电导引起的损耗，另一种是由极性电介质中偶极子的周期性转向极化和夹层介质界面极化引起的极化损耗。在直流电压作用下，由于介质中没有周期性转向极化过程存在。因此，当外加电压低于产生局部放电的电压时，介质中只有由电导引起的损耗，不需要引入介质损耗的概念。在特殊状况下，设备诊断还可能将会涉及到较大范围的降噪操作，对此通常可以凭借神经网络或者模糊数学等手段加以处理。
（三）识别电气故障
在处理某些红外图像之外，就要进入识别电气故障的流程中。通常情况下，识别电气故障应当依赖于现有的红外图像。具体在操作时，可以建立特定的连通区域，据此就能实现红外热成像的相关处理。技术人员有必要算出特征向量，将其归入连通区域的范围内并且加以详细判断。遇到特殊状况时，某些特征向量无法予以顺利的识别，对此就要借助人机交互的模式来实现处理。PC终端可以据此判定某些设备现有的各项基本特征，对此予以相应的标注与自动识别。
图2 红外热成像的操作原理
三、开展故障分析
通过运用上述的处理手段，就可以开展全方位的故障分析。从现状来看，故障分析通常都会涉及到同类图像比较、识别图像特征、判断表层温度、构建档案分析以及判断相对温差等要素。作为技术人员来讲，在综合比较某些同类电气设备之后，应当能够识别其中潜在性的电气故障差异，据此给出与之相适应的红外图谱。
带电设备的红外诊断技术是一门新兴的学科，它是利用带电设备的致热效应，采用专用仪器获取从设备表面发出的红外辐射信息，进而判断设备状况和缺陷性质的一门综合技术。红外检测技术具有不需停电、远距离、准确高效等优点，克服了定期计划检修的盲目性，具有很高的安全性和经济价值。在这其中，判断表面温度通常都要借助特定类型的待测设备加以详细判断，进而给出表面温度对应的数值。通过运用图像判断的方式，就能分辨多层次的图像特征。
除此以外，电气故障分析还可能涉及到创建技术档案，此项举措通常适用于判断相对性的电气装置温差。因此在操作时，先要创建精确度较高的技术档案，建立于原始检测信息前提下的技术档案有助于开展专家分析。与可见光的常规图像相比，建立于热成像前提下的高压设备图像具备更高层次的精准度。然而在某些操作流程中，高压设备很可能遭受过于强烈的周边干扰，因此体现为较强的模糊性以及较低的可辨识程度。与此同时，受到红外辐射场带来的某种影响，部分红外图像还将会呈现复杂度较强的纹理特征。
结束语
经过综合分析可知，高压电气设备应当能够分成较多类型。针对不同种类的电气设施而言，与之密切相关的设施诊断流程也应当体现
为多样性。红外热成像在客观上有助于杜绝相对较高的设施诊断误差，因此便于提供多层次的决策参照。截至目前，与诊断高压设备相应的技术举措仍然欠缺完善性，对此仍然有待进行多层次的优化。未来在实践中，技术人员还需不断的摸索，遵照因地制宜的根本思路来实现红外热成像的特定诊断流程，避免陷入多样化的技术诊断误区，确保为设备检修以及日常性的设备养护提供参照。
参考文献
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论文作者:钟浩彬
论文发表刊物:《电力设备》2017年第32期
论文发表时间:2018/4/13
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