成像技术

声成像技术：基千高灵敏度麦克风阵列测量技术，将采集的声音以彩色等高线图谱的方式呈现在屏幕上，可有效测量声场分布，并将声像图与可见光的视频图像叠加，形成类似于红外热像仪的检测效果，可对稳态、瞬态以及运动声源进行快速识别定位。其主要原理是通过测量一定空间内的声波到达各麦克风的信号相位差异，依据相控阵原理确定声源的位置及幅值，并以图像的方式显示声源在空间的分布，即空间声场分布云图一声像图。

国网山东公司根据配网一线局放检测需求，通过智能公司整合局放成像技术和无人机平台，创新使用AI降噪技术解决无人机及环境噪声干扰难题，开发机载局放成像检测装置，切实解决现场局放检测“找不准、找得慢”难题，变革配网局放检测模式，降低一线作业人员劳动强度，提升配网设备运维管理水平。

任何有一定温度的物体，都会以电磁波的形式向外界辐射能量。辐射能量的大小与该物体热力学温度的四次方成正比。利用这个原理制成的红外测温仪，无需与物体接触属于非接触式测量。红外测温技术是利用红外探测技术获取设备辐射状态的热信息，转换成温度后进行显示的技术。 红外热成像技术可在设备不停电的情况下，检测设备的表面温度状况。通过对电气设备表面温度及其分布的测试、分析和判断，准确地发现电气设备运行中问题。红外成像仪可实现设备运行状态时远距离、不停电、不接触、不取样、不解体的情况下，检测出设备故障引起的异常红外辐射和温度，有效的判断设备存在的外部缺陷和内部缺陷从而实现故障隐患的提早发现并及时进行处理。 由于正常运行的蓄电池组处于浮充状态下，充电电流很小，电流路径中的电缆、连接片、接线板出现接触不良的故障是发现不了的。蓄电池在核对充电过程中会有l的电流流过电流路径中的电缆、连接片、接线板。红外成像测温技术能及发现蓄电池组电流回路电阻过大发热的隐患通过监视蓄电池外壳的温度能有效的防止蓄电池充放电过程中的热失控故障。 红外成像测温技术可实现设备运行状态时远距离、不停电、不接触、不取样、不解体的情况下，检测出设备故障引起的异常红外辐射和温度，有效的判断设备存在的外部缺陷和内部缺陷，从而实现故障隐患的提早发现并及时进行处理红外成像测温技术是一项十分有效的故障诊断方法，通过蓄电池组核对性放电过程中的温度监控，能及发现蓄电池发现存在的发热故障，并能有效的防止蓄电池热失控而导致的起火和爆炸。

火电厂输煤系统检修、故障处理及设备备品备件等管理大都借助于表格或者采用自主开发的软件+数据库等方式，缺乏有效的科学手段实现设备定检提醒、设备运行状态在线分析及预警、设备故障自动诊断及分析等功能，输煤系统设备因检修及维护不及时、故障处理不及时造成的设备故障及损坏每年给电厂造成了一定的经济损失。 一、系统应用了大量自主设计的先进的控制策略及算法，以及部分自主设计并研发的设备国内首个实现基于三维激光成像技术并应用于圆形煤场的智能化煤场管控系统，针对圆形煤场研发了恒流量控制、V型区屏蔽、边界取料、定位保护等多个先进的控制策略及控制方案，设计并开发了刮板机链条少油润滑系统、多功能防碰撞保护开关等多个具有自主知识产权的设备。 二、系统功能强大，具有较强的可扩展性，对提升电厂输煤系统运行效率及燃料管理水平具有较大意义 智能化煤场管控系统采用标准的B/S架构，主体软件采用java语言进行开发，系统功能强大，主要分为堆取料机全自动无人值守、燃料数字化管控及分析、煤场环境在线监测、设备状况在线分析及预警、输煤生产智能化考核管理、混配橡烧智能化控制等六大模块，系统预留接口，具有较强的可扩展性，基本上解决了电厂燃料管理水平落后的问题。 三、系统投入运行大大提升了电厂输煤系统自动化水平通过采用总线控制、RFID、网络通讯、大数据分析及计算等大量先进技术的运行实现了电厂输煤系统设备上位机集中监控及智能化控制，彻底解决了电厂输煤系统自动化水平低的问题。

本项目主要关注大型发电机的早期绝缘缺陷问题。针对前文所介绍的定子绕组放电缺陷，转子绕组重间短路故障和定子端部绕组微渗漏问题等三种典型的早期绝缘缺陷的诊断技术展开了研究工作，针对定子绕组放电缺陷缺乏综合诊断评估手段的现状，本项目研究了基于介损测量数据，局放检测数据和紫外电晕数据的发电机定子绕组放电缺陷联合诊断技术。在紫外电晕查找方面，本项目首次将紫外成像技术应用于发电机定子端部绕组表面电晕查找工作，并通过提出计及观测距离，观测增益，湿度和海拔高度等因素的紫外成像仪光子数标定方法以及基于紫外成像法的发电机端部绕组电晕标准化检测方法，实现了电晕严重程度的量化评判。针对放电缺陷联合诊断技术，项目建立了放电缺陷评价指数用以综合评估定子绕组放电缺陷的总体严重程度，构建了基于三类检测数据的决策树，用以判断放电类型。项目所研究的联合诊断技术在托克托电厂5号机和京西燃气热电3号机上进行了应用，所研究的紫外电晕查找技术在国华北京热电2号机等40余台机组上进行了应用。针对RSO技术在理论研究方面尚无精确转子模型的问题，本项目基于多导体传输线（MTL）理论建立了转子绕组分析模型，为RSO技术的理论研究和设备研制奠定基础。针对RSO检测设备检测精度差，缺乏自主知识产权的问题，项目基于虚拟仪器技术自主研发了双模式输出，且具有阻抗匹配功能的RSO检测设备。针对RSO技术应用时缺乏一套详尽的流程规范，评判标准既无理论指导也无大量历史数据支撑的问题，项目提出了基于RSO法的转子绝缘缺陷标准化诊断流程和“两库一系统”的诊断方案。项目所研究的RSO技术在张家口电厂7号机和托克托电厂1、2、5号机上等近40台机组上进行了实际应用，并在京能京桥热电厂3号机上首次实现转子绕组动态一点接地故障检测与定位。针对电容分布谱技术实际应用时定子线棒局部电容测量精度低，微渗漏缺陷检测灵敏度和准确度有待进一步提高的问题，本项目提出采用中压变频方法的电容分布谱技术，实现了定子线棒微渗漏缺陷的诊断，建立了正态分布和四分位差互补的数据分析及判别准则和基于频谱分析的幅值相位校正算法，研发了采用柔性气动电极的电容分布谱测绘仪。所研究的电容分布谱技术在实验室进行了测试并在石景山热电厂2号机上进行了微渗漏缺陷的实地检测。

整合局放成像技术和无人机平台，创新使用AI降噪技术解决无人机及环境噪声干扰难题，开发机载局放成像检测装置，切实解决现场局放检测“找不准、找得慢”难题，变革配网局放检测模式，通过内置算法研判放电类型并自动报警、拍照，成像定位“找的准”，机动巡检“找的快”，实现“省时省力、高质高效” 局放成像检测，填补机巡技术空白，推动电力机巡行业技术进步。

项目属于电力设备检测技术及故障诊断领域。目前，在电力行业广泛应用的X射线平面成像技术受到检测环境、影像重叠和边界效应等限制，难以检测出设备内部的微小缺陷（如金属颗粒）、材料和结构的空间分布，导致大量设备缺陷不能被及时发现、定位和预警，影响了电力设备的安全运行。因此，急需一种新的技术手段，实现对电力设备内部微小缺陷、材料及结构的准确测量及定位。 项目组历时7年，攻克了电力设备高精度层析成像技术（CT技术）、基于层析成像的精确分析技术和现场X射线影像三维重构技术，研制了针对实验室及现场的检测系统，形成了电力设备X射线三维影像重构与层析成像技术、装备、标准体系，实现了电力设备内部结构和材质的“切片”分析。 项目成果在云南、陕西等20余座变电站开展了应用，成功确诊多起平面成像检测难以诊断的设备缺陷，检测精度由0.4mm提升至0.14mm，应用效果良好。项目申请发明专利14项（授权发明专利6项），授权实用新型专利8项，登记软件著作权1项，发表论文10篇，发布电力行业标准1项。以李立浧院士为组长的鉴定委员会认为，本项目技术难度高、创新性强、推广应用价值大。整体技术达到国际领先水平。

异常振动和声响是设备故障的重要表征之一，尤其针对特高压高抗、换流变等高负荷运行设备，异常振动和声响更为频繁，但是当前针对异常声响的检测判断主要通过人耳完成，存在辩识准确度低、可靠性差等问题，难以满足现场运维检测要求。而声学成像系统通过非接触式声学阵列传感器同步采集多个传声器的噪声信号，运用麦克风阵列成像算法获得不同频率噪声的空间位置，进而获得异响信号的空间位置和信号特征，并可形成视频信号，从而快速有效地判断异常声响的来源和性质，协助评估异常故障的危害和设备运行风险。

海康微影以红外热成像技术为核心，面向全球提供物联网机芯、模组、红外热像仪产品及解决方案，公司产品及方案广泛应用于安防监控、工业测温、医疗检疫、灾难预防、消费电子、辅助驾驶等多个领域。公司致力于推动核心元器件成本的实质性下降和应用场景的扩展与丰富，引领热成像从小众走向大众。 我司核心产品mini云台和微型云台，采用超轻量小体积设计，设备更轻盈。采用高度集成化设计，内置拾音器，扬声器，距离传感器于一体，产品更智能。采用编码器闭环控制设计，预置位不偏移，云台精度更精准。搭载智能测温算法，测温距离免配置，产品功能更易用。

输电线路微气象视频监测5G装置（AI智能型），主要用于输电线路、变配电站及电缆终端塔/场等场景，可实现视频、图像、测温及微气象等多维度监测，满足输电线路通道状态、杆塔本体安全及变压器套管等智能化监测，并可替代人为现场巡检。产品采用太阳能电池板采集、蓄电池供电方式：结合蜗轮蜗杆、齿轮结构设计，具有轻度覆冰防护能力；通过低功耗休眼设计，满足长时间续航使用要求；具备七维微气象监测功能，可采集温度、湿度、风速、风向、气压、降雨量及太阳光辐射等参数，实现环境状态的实时感知；通过双目协同功能，既能以广角镜头实现全局图像视频监测，又能通过变倍镜头实现细节图像视频监测：内置AI芯片，融合智能分析技术，实现输电现场隐患的快速识别：结合热成像技术，可对金具、绝缘子等关键设备及周边烟火等进行温度监测并对异常状态及时预警报告。