基于高光谱技术的绝缘子污秽成分识别方法

• 作者: 邱彦 郭裕钧 张血琴 刘凯 刘毅杰 吴广宁
• 来源期刊: 高电压技术
• 关键词: 高光谱技术 绝缘子 污秽成分 竞争性自适应重加权采样 随机森林
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 电介质与电气绝缘|Dielectric and Electrical Insulation
• 页码范围: 4023-4030
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13336/j.1003-6520.hve.20200402001

摘要

输电线路绝缘子污秽成分差异会对其闪络电压造成影响,因此绝缘子污秽成分的在线识别对污闪防治具有重要意义.为此提出了一种基于高光谱技术的绝缘子污秽成分识别方法.通过采集不同成分污秽样品的高光谱图像,提取黑白校正后标签样本935～1 725 nm的高光谱谱线,经竞争性自适应重加权采样算法提取不同污秽成分谱线特征波长,分别建立了基于训练数据特征谱段和基于全波段训练数据的随机森林分类模型以实现待测污秽成分的识别.结果 表明:同种污秽其高光谱谱线仅在总体反射率值上稍有差异,不同污秽其高光谱谱线在总体反射率值、峰值以及变化趋势上具有明显差异;基于训练数据特征谱段和基于全波段训练数据的随机森林分类模型可对污秽成分进行识别,对单一污秽成分的识别准确率分别达到91.7％和93.3％,对混合污秽的识别准确率分别达到90％和75％.因此,该方法能够应用于绝缘子污秽成分的快速、准确在线识别,为绝缘子污秽成分现场检测提供了技术参考.