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基于红外成像的电气控制回路系统过载故障诊断技术研究

2025-06-08 75 上传者：管理员

摘要：本文提出了一种基于红外成像与卷积神经网络（CNN）的电气控制回路系统过载故障诊断方法，该方法适用于工业自动化、家用电器及电力系统中的关键控制环节，也适用于不同的红外热成像使用场景，固定安装式红外成像仪和便携式手持成像仪。固定式设备用于持续监控关键节点，如电力输配系统中的变压器和配电柜；便携式设备则便于技术人员巡检时快速获取数据并进行诊断。所有红外数据均传输至终端设备，由CNN模型进行实时计算与推理，以输出电气设备的过载故障状态。实验结果表明，以ResNet为骨干网络的模型分类准确率达到93.56%。本研究为电气设备的智能化监控和高效维护提供了可靠的技术支持。

关键词：
卷积神经网络
工业自动化
电气控制回路
红外成像
过载故障诊断
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电气控制回路广泛应用于工业自动化､家用电器和电力输配系统中｡这些回路中的设备由于长期运行或负载变化,容易出现如过载､接触不良或短路等故障[1]｡尽管目前已有多种故障诊断技术应用于电气控制回路系统,如热敏电阻检测､超声波检测等,但它们在实时性和覆盖范围上存在一定局限性[2-3]｡随着红外成像技术的发展,通过非接触方式采集电气控制回路的热成像数据,并结合CNN模型进行分析,有望为系统的智能化监控和维护提供新的可能性｡本文主要针对电气控制回路系统中的过载故障,提出一种基于红外成像与人工智能技术的故障诊断方法,可有效提升系统的监控能力与响应速度,旨在解决当前技术在实时性和精确性方面的不足｡

1、基于红外成像技术的过载故障检测方法架构

红外成像技术基于物体辐射的红外线能量进行成像,通过探测物体表面的温度分布[4],将温度变化以图像形式展现出来,从而实现非接触式的温度检测｡相较于传统检测技术,红外成像技术具有显著的无损检测优势[5],在不接触被测物体的前提下实现精准的温度监测实时监控设备运行状态,精准识别温度异常区域,有效预防设备故障与安全事故[6]｡

基于红外成像技术的过载故障检测方法整体架构如图1所示｡在数据层,红外成像设备实时采集电气控制回路的热成像数据,通过连续成像监测电气设备的温度变化,并将各时间点的图像数据存储与预处理｡该层不仅提供基础的数据输入,还确保数据的完整性和一致性,为故障检测奠定了坚实基础｡在此基础上,模型层利用CNN等深度学习技术对红外图像进行特征提取,通过构建神经网络模型,对数据层提供的热成像数据进行逐层分析和处理｡该模型层旨在从图像中提取出有效的温度特征与过载故障特征,以识别电气设备表面温度的微小变化及异常分布,使得过载故障检测更为精准｡最后,在分类层,通过对模型层输出的特征进行分类处理,完成故障类型识别｡分类层基于提取的温度特征,将检测到的异常状态进一步分为正常与过载故障状态,进而提供准确的故障诊断结果｡

2、故障诊断方法实现

2.1数据采集和预处理方法

固定安装的红外成像仪通常部署在电气设备的关键节点,如变压器表面､配电柜内部或高压开关处｡这些节点往往是过载故障和温升异常的高风险区域｡固定式设备能够持续监控热成像数据,并通过网络实时传输数据至中央控制系统｡手持式红外成像仪适合技术人员在现场巡检时使用｡它能快速检测局部设备的温度状态,并通过无线或有线方式将数据上传至终端设备｡

图1电气控制回路过载诊断方法框架

在数据预处理阶段,先进行数据清理,剔除因环境干扰或仪器偏差导致的噪声数据｡随后对图像数据进行归一化处理,以确保不同图像间的数值一致性,并提高模型在学习过程中对温度差异的敏感性｡为此,采用像素值归一化技术将原始图像的像素值映射至规范化区间,公式如下:

其中,Imin和Imax分别为图像中的最小和最大像素值｡归一化处理后能平滑不同图像间的对比度,使得各数据样本在输入模型时具有相同的尺度,避免因数据尺度差异引起的偏差｡归一化后的数据为后续特征提取和分类模型训练提供了更加均衡的输入,确保诊断方法在实际应用中的鲁棒性和精准度｡

2.2红外图像特征提取与故障诊断方法

在基于红外成像的电气控制回路系统过载故障诊断中,红外图像的特征提取是关键步骤之一｡为了从复杂的红外图像中提取有效特征,并实现精准的故障分类,本文采用CNN进行特征提取与诊断分析｡卷积神经网络在处理二维图像数据时表现出色,其能够通过卷积核提取不同尺度的局部特征,并通过层层深入的结构捕获红外图像中的温度变化和异常模式｡

(1)卷积层与特征提取

卷积神经网络的核心在于卷积层,卷积操作可用以下公式表示:

其中,F(i,j)为特征映射上的元素,b是偏置项｡卷积核滑动操作使模型可以逐层提取红外图像中的局部特征,如温度异常区域和边缘特征｡这些特征与电气控制回路系统的过载故障直接相关,因为过载会导致局部温度升高,从而在红外图像中形成明显的高温区域｡

(2)池化层与降维

为了降低计算复杂度,并减少模型过拟合的风险,卷积层之后通常接池化层(PoolingLayer),常用方法包括最大池化(MaxPooling)和平均池化(AveragePooling)｡池化操作公式如下:

其中,s为池化窗口的大小｡最大池化操作能够突出温度异常的局部极值,从而增强故障区域的特征,使系统更容易捕捉到因过载故障引发的高温点｡

(3)全连接层与分类

经过多层卷积和池化操作后,红外图像的特征被压缩为高维向量,输入到全连接层(FullyConnectedLayer)进行故障分类｡设经过展平后的特征向量为X∈Rn,全连接层的输出为:y=σ(W·x+b),其中,W是权重矩阵,b是偏置向量,σ()是激活函数(如ReLU或softmax)｡对于故障诊断任务,最后一层使用softmax函数输出每种故障类别的概率,公式如下:

其中,zi为第i类的线性变换结果,k为故障类别的数量｡在过载故障诊断场景中,输出类别可以定义为:正常状态､过载故障､其他异常｡

2.3模型训练和参数优化

在电气控制回路系统过载故障诊断中,CNN模型的有效训练和参数优化直接影响诊断的准确性与实时性｡由于卷积神经网络通常包含大量的参数(如卷积核的权重､偏置项等),训练过程可能需要大量计算资源和时间,因此优化方法的选择至关重要｡为了加快模型收敛速度并提升泛化能力,本文引入预训练模型,并采用合适的优化算法和正则化方法,以保证模型在有限数据上的稳定表现｡

在监督学习中,模型训练的核心是通过最小化损失函数,使模型输出尽可能接近真实标签｡对于分类任务,常用的损失函数是交叉熵损失,本文的过载故障诊断任务中,损失函数衡量的是模型在不同状态(如正常､过载､其他异常)下分类的准确性｡通过最小化损失函数模型不断调整参数,使得红外图像中的温度异常特征能更准确地映射到对应的故障类别｡

模型的参数优化基于梯度下降(GradientDescent),其核心思想是沿着损失函数的梯度反方向调整参数｡假设参数为θ,学习率为η,梯度更新公式如下:

其中,表示损失函数关于参数θt的梯度｡

为了加速收敛并减轻震荡,引入动量优化,动量项vt公式如下:

其中,β(β∈[0,1])为动量因子｡动量法能够平滑梯度更新过程,加快模型在收敛方向上的移动｡本文采用Adam优化算法,它结合了动量法和自适应学习率方法,能够更高效地进行参数更新｡

为进一步加快模型的训练速度和提高诊断性能,本文采用迁移学习策略,即基于预训练模型的权重进行微调｡预训练模型在大规模数据集(如ImageNet)上已经学习到了通用的图像特征,这些特征对于红外图像中的温度变化检测也具有一定的参考价值｡通过优化算法和预训练模型的引入,本文提出的一种高效训练与优化策略,能够快速收敛并提高过载故障诊断的准确性｡

3、实验设计与结果分析

本实验旨在验证所提出的基于卷积神经网络(CNN)的过载故障诊断模型的有效性,并通过与传统机器学习模型的性能对比,全面评估其在识别温度异常特征和故障分类中的表现｡实验在高性能硬件平台上完成,具体包括Inteli7-12700H处理器､32GB内存以及NVIDIARTX3060GPU｡在软件方面,模型的实现基于TensorFlow框架,并结合Python和scikit-learn工具进行辅助计算｡

为了全面分析不同算法的表现,本研究采用ResNet和VGG作为卷积神经网络的模型架构(用于红外图像特征的自动提取和分类),并以SVM和LDA作为对比基准模型的传统线性分类算法,这两种算法中,红外成像数据将被展开为单维向量用于模型输入,通过拟合训练数据,得到分类模型,该模型可统一用如下公式表示:

其中,xi表示展开的红外成像数据,w和b分别表示LDA和SVM模型权重和偏置项,其输出作为分类结果｡

实验中采集电气控制回路在不同工作状态下的热成像图像构建数据集,包括四种典型状态的热成像数据:正常状态､轻度过载､中度过载和严重过载｡正常状态下,设备处于常规运行模式,温度无异常;轻度过载则表现为短时间负荷增加,并伴随温度的缓慢上升;当负载持续超标时,系统进入中度过载状态,温度明显升高;若设备长时间高负荷运转,则进入严重过载状态,并导致设备温度迅速升高至过热｡实验中的5000张热成像数据,按照70%､15%和15%的比例划分为训练集､验证集和测试集,其中训练集用于模型训练,测试集用于训练过程中最优模型参数的选择,测试集用于评估模型训练结束后的实际效果｡

图2ResNet-CNN训练集和测试集上损失函数变化情况

为全面评估各模型的性能,本研究采用了准确率､召回率和F1-Score作为评价指标,准确率表示模型预测正确的样本占总样本数的比例,在过载故障诊断中,如果准确率高,说明模型能较全面地识别正常状态和故障状态｡召回率表示在所有实际存在的故障中,模型成功检测出的比例,高召回率意味着模型能够尽可能多地检测出过载故障,这对于保障设备安全非常关键｡F1-Score则综合反映模型的整体性能,高F1分数表明模型在既减少漏报(高召回率)又降低误报(高精确率)方面表现良好｡

训练集和测试集的Loss随着训练轮数的增加逐渐下降,如图2所示｡初期模型处于不稳定状态,训练和测试Loss差异较大,但随着训练的进行,Loss稳步减少并趋于收敛,表明模型逐渐学会了识别红外图像中的温度异常特征｡ResNet作为骨干网络的模型在约20个Epoch后达到收敛状态,训练Loss和测试Loss几乎重合,表明模型具有良好的泛化能力｡

表1不同模型在过载故障诊断中的表现

从表1可以看出,基于CNN的模型在所有评价指标上均取得了优异的表现｡其中,ResNet模型取得了最佳分类效果,表明通过其残差连接可有效解决深层网络的梯度消失问题,从而能捕捉到红外图像中更深层次的特征,并提升分类性能｡虽然VGG架构的CNN模型在准确率和F1分数上略逊于ResNet,但其表现依然优于其他模型,这是因为SVM和LDA等传统机器学习算法在处理非线性复杂特征方面存在一定局限性｡

4、结语

本文提出了一种基于红外成像与CNN的电气控制回路系统过载故障诊断方法,旨在解决传统诊断技术在实时性和精确性方面的不足｡利用卷积神经网络提取红外图像的温度特征,并通过预训练模型优化了模型的收敛速度和分类精度｡实验结果表明,基于红外成像与深度学习的智能诊断系统在设备安全监控中的应用潜力｡

参考文献:

[1]仲崇丽,刘华.改进卷积神经网络的热红外成像人脸识别[J].激光杂志,2022,第43卷(12):117-121.

[2]李景景,杜梅,孙滨.基于卷积神经网络的红外与可见光图像融合方法[J].激光杂志,2024,第45卷(2):135-139.

[3]张雷,沈国琛,欧冬秀.用于热成像数据的卷积神经网络特征图筛选方法[J].计算机工程,2024,第50卷(4):31-40.

[4]单巍,王江涛,陈得宝,李素文.基于深度卷积神经网络的红外图像行人检测[J].激光与红外,2020,第50卷(5):634-640.

[5]曾军,王东杰,范伟,刘滨滨,赵洪山.基于红外热成像的电气设备组件识别研究[J].红外技术,2021,第43卷(7):679-687.

[6]王昕,赵飞,蒋佐富等.迁移学习和卷积神经网络电力设备图像识别方法[J].中国测试,2020,第46卷(5):108-113.

文章来源:王学军.基于红外成像的电气控制回路系统过载故障诊断技术研究[J].家电维修,2025,(06):19-21+18.