近年來，重要設施的設備維修和保養(yǎng)一直是人們關(guān)注的主要領域。在這些設施中，輸電設施的設備維修和保養(yǎng)被列為最優(yōu)先的任務。因為能否繼續(xù)享受現(xiàn)在的生活質(zhì)量，完全取決于未來這些設備的持續(xù)運行。電力設備通常位于小村莊和大城市的每個角落。這是因為必須向消費者進行室內(nèi)或室外活動的任何地方提供電力，從而導致成千上萬個這樣的設施。對這些設施中的許多設備提供適當?shù)木S護一直是每個電力公司的重要目標，但這一目標始終是具有挑戰(zhàn)性的目標。

設施的維修和保養(yǎng)可分為三類：設備故障，基于時間的維護和基于狀態(tài)的維護。最受歡迎的一種是基于狀態(tài)的維護，也稱為預防性維護。紅外熱成像技術(shù)被廣泛用于預防性維護，其優(yōu)點是可以通過遙測技術(shù)進行快速，準確和廣域的檢查。使用這種技術(shù)，可以通過簡單地觀察紅外圖像來檢測出有缺陷的部件，而無需關(guān)閉設備的運行以查看設備內(nèi)部以進行檢查。

許多電力設備需要大量人力來進行檢查的事實，大多數(shù)電力公司通常會委派外部承包商對其進行電氣檢查。外部承包商提交檢查報告后，電力公司將對檢查結(jié)果進行進一步評估，以確認其有效性并批準維修。經(jīng)驗豐富的人員仍然需要花費大量時間來完成評估的艱巨工作。因此，提出一種稱為紅外熱成像異常檢測算法的系統(tǒng)至關(guān)重要。

圖為電容器

該計算機系統(tǒng)結(jié)合人工智能技術(shù)和數(shù)字圖像處理技術(shù)，因此，在對它們進行自動檢查之前，該系統(tǒng)可以接收任意數(shù)量的紅外熱圖像作為輸入數(shù)據(jù)。通過確定紅外熱圖像上這些區(qū)域中哪些區(qū)域的溫度高于正常規(guī)定水平，可以檢測出有缺陷的部件。檢查結(jié)果根據(jù)檢測到的溫度水平分為不同類別，這些溫度告訴電力公司在每個區(qū)域中每種情況的嚴重性。該系統(tǒng)的優(yōu)點是使電力公司能夠及時，經(jīng)濟地進行維修。

紅外熱成像技術(shù)是一種在構(gòu)造的電路中使用紅外傳感器和光學透鏡以根據(jù)溫度變化捕獲熱物體圖像的技術(shù)。紅外熱像儀將熱物體的紅外圖像存儲為人類可以看到的熱圖像，以了解物體的內(nèi)部條件。借助圖像，檢查人員可以分析熱物體的溫度變化，以查找有缺陷的零件。

紅外熱成像技術(shù)是一種無損檢測技術(shù)。通過與被檢查設備保持一定距離可以有效地進行檢查。在進行檢查時，無需停止設備操作。由于通過遙測收集檢查信息，因此可以避免危險操作。由于這些原因，紅外熱成像技術(shù)被廣泛用于涉及預防性維護的許多應用中。

使用紅外熱像儀檢查電氣設備并為電氣檢查員提供紅外熱像儀報告的結(jié)果細分顯示大約91％的準確性和9％的錯誤，包括8％的過度謹慎和1％的謹慎程度。診斷是通過電容器，變壓器和其他輸電設備進行的。如果警告電氣警告檢查員不當捕獲的熱圖像，則紅外信息將對他們更有用。對于未來的發(fā)展，將使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡或模式識別技術(shù)來改善診斷結(jié)果。

參考文獻

Ying-Chieh Chou, Leehter Yao, et al. Automatic Diagnosis System of Electrical Equipment using Infrared Thermography. International Conference of Soft Computing and Pattern Recognition.