本发明涉及热缺陷检测，尤其涉及一种带电电缆的热缺陷检测系统及方法。
背景技术：
1、随着电力工业的快速发展，电缆作为电力传输的主要载体，其安全运行对于保障电力系统的稳定性至关重要。然而，由于电缆长期处于高电压、大电流的工作环境下，容易出现热缺陷，如接触不良、绝缘老化等问题，这些问题可能导致电缆温度升高，甚至引发火灾等安全事故。传统的电缆热缺陷检测方法主要依靠人工巡检和定期测温，存在着工作效率低、漏检率高、无法实时监测等问题。此外，随着红外技术的发展，红外热像仪等无损检测设备逐渐应用于电缆热缺陷检测中，但这些设备往往只能提供定性的温度分布信息，无法直接识别出热缺陷的类型和严重程度。因此，研发一种能够及时发现和诊断电缆热缺陷的检测系统及方法尤为重要。
2、现有技术中，通过检测物体表面辐射的红外能量来生成热图像并实时传输到监控系统；通过设定阈值或应用异常检测算法来触发警报以收集电缆温度数据和图像数据；训练出自动识别和分类热缺陷的机器学习模型；根据机器学习模型自动提取关键特征，并判断电缆是否存在热缺陷。
3、例如公告号为：cn113468841b的发明专利公告的配电电缆热缺陷检测方法、装置、计算机设备和存储介质，包括：确定配电电缆的断面温度单元并获取两个断面温度单元的热量数据以及当前时刻断面温度单元所处环境的环境温度；获取断面温度单元导体层与护层间的第一径向传热参数、第二径向传热参数和轴向传热参数；将环境温度、热量数据、第一径向传热参数、第二径向传热参数以及轴向传热数据输入至构建好断面温度单元的等效热路模型中，得到当前时刻断面温度单元中分布点温度，并确定配电电缆的热缺陷级别。
4、例如公开号为：cn117454708a的专利申请公开的一种基于热感知神经网络的钢轨内部缺陷检测方法，包括：选取已知的无缺陷试样和有缺陷试样作为实验对象，并进行实验测试获取3d ecpt实验数据和仿真数据以构建实验仿真数据集；将物理信息神经网络与热感信息相耦合构建得到热感知神经网络并进行训练和优化；根据实验参数结合标准数据库得到温度时间序列数据并输入到热感知神经网络中，得到标准试样的内部温度分布以进行定量分析。
5、但本技术在实现本技术实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：
6、现有技术中，由于红外热像仪通常只能提供定性的温度信息，导致温度信息漏报，并且在带电电缆的热缺陷检测过程中数据的处理速度缓慢，存在热缺陷检测效率低的问题。
技术实现思路
1、本技术实施例通过提供一种带电电缆的热缺陷检测系统及方法，解决了现有技术中热缺陷检测效率低的问题，实现了热缺陷检测效率的提高。
2、本技术实施例提供了一种带电电缆的热缺陷检测系统，包括：温度监测模块、数据处理模块、热成像模块和报警通信模块；其中，所述温度监测模块用于实时监测预设时间段内带电电缆的温度并将温度信号转换为数字信号，所述温度信号包括测量精度、响应速度和耐温范围；所述数据处理模块用于根据温度阈值方法将数字信号转换为温度数据并进行数据处理得到第一温度数据，所述温度阈值方法用于根据温度阈值系数识别异常温度变化情况下预设时间段内带电电缆存在的热缺陷；所述热成像模块用于根据第一温度数据生成带电电缆的热图像以获取温度分布图，所述温度分布图用于可视化带电电缆表面的温度分布情况，所述热图像用于定位预设时间段内带电电缆热缺陷的具体位置；所述报警通信模块用于在检测预设时间段内带电电缆热缺陷的具体位置时通过报警装置发出报警信号并结合通信设备进行通信，所述通信设备用于将报警信号转换为带电电缆的热缺陷信息并以通信形式输出。
3、进一步的，所述数据处理模块包括数据预处理单元、特征提取单元、异常检测单元和结果评估单元；所述数据预处理单元：用于根据温度阈值方法中的温度阈值系数将数字信号转换为温度数据并进行一次处理，所述一次处理包括去除噪声、填充缺失值、错误校对、数据打包和数据标准化，所述温度阈值系数为识别温度变化情况下预设时间段内带电电缆热缺陷的准确度指标；所述特征提取单元：用于从一次处理后的温度数据中提取出第一关键特征数据，所述第一关键特征数据包括第一温度变化数据、第一热梯度数据和第一异常温度峰值数据；所述异常检测单元：用于根据第一关键特征数据并结合异常检测算法检测热缺陷以获取第一温度数据，所述异常检测算法包括温度阈值检测算法、测温统计学算法和热缺陷学习算法；所述结果评估单元：用于根据第一温度数据对热缺陷的检测结果进行评估，并根据评估结果调整异常检测算法。
4、进一步的，所述热成像模块包括热图像生成单元、图像采集单元、图像处理单元和温度映射单元；所述热图像生成单元：用于根据第一温度数据生成预设时间段内带电电缆的热图像以获取温度分布图，并根据热成像分析法获取温度分布图中的温度变化情况；所述图像采集单元：用于将温度分布图中的温度变化情况转换为第二数字信号，所述第二数字信号用于显示温度分布图中带电电缆表面的温度；所述图像处理单元：用于对第二数字信号进行二次处理以提取第二关键特征数据并对热图像进行调整，所述二次处理包括图像增强和温度标定，所述第二关键特征数据包括第二温度变化数据、第二热梯度数据和第二异常温度峰值数据；所述温度映射单元：用于根据热成像系数将调整后的热图像中的像素值与实际温度值相对应并生成温度分布图，所述热成像系数为调整后的热图像中微温度系数变化的灵敏度指标，所述微温度系数为热图像中像素值转换为实际温度值的准确度指标。
5、进一步的，所述报警通信模块包括报警触发单元、报警信号生成单元、通信接口单元和信息格式化单元；所述报警触发单元：用于根据数据处理模块提供的预设时间段内带电电缆热状态异常并结合异常温度缩小系数以判断是否触发报警装置，所述异常温度缩小系数为热图像中像素值转换为实际温度值的影响程度；所述报警信号生成单元：用于根据报警装置触发结果生成相应的报警信号以显示预设时间段内带电电缆热缺陷的具体位置，所述报警信号包括声音、光信号和电信号；所述通信接口单元：用于将报警信号传输到通信设备中以获取通信信号；所述信息格式化单元：用于将通信信号格式化为预设格式以得到报警数据，所述报警数据包括报警时间、报警级别、报警类型和热像数据，所述热像数据用于反映预设时间段内带电电缆的热缺陷状态。
6、进一步的，所述将温度信号转换为数字信号的具体流程为：通过信号采集卡接收温度传感器采集的温度信号并进行实时监测；根据实时监测的结果将温度信号转换为可视化图像信息并进行信息处理以获取数字信号，所述信息处理表示根据异常温度缩小系数将可视化图像信息转换为数字信号。
7、进一步的，所述温度阈值系数采用以下公式进行计算：
8、，式中，为预设时间段的编号，，为预设时间段的总数量，表示第个预设时间段的温度阈值系数，为自然常数，表示基准温度值与实际温度值的参考偏差，表示参考温度值，表示第个预设时间段的实际温度值，表示实际温度值相对于温度阈值系数的权重，表示最大温度允许参考偏差，表示最大温度参考偏差，表示第个预设时间段的最大温度偏差，表示最大温度偏差相对于温度阈值系数的权重，表示温度变化速率允许参考偏差，表示温度变化参考速率，表示第个预设时间段的温度变化速率，表示温度变化速率相对于温度阈值系数的权重，表示持续时间允许参考阈值，表示持续时间参考阈值，表示第个预设时间段的持续时间阈值，表示持续时间阈值相对于温度阈值系数的权重；所述最大温度偏差为带电电缆表面温度相对于基准温度值的最大偏差值，所述温度变化速率为带电电缆表面温度在单位时间内的变化速率，所述持续时间阈值为带电电缆表面异常温度变化的参考持续时间。
9、进一步的，所述热成像系数的具体获取方法包括：根据第一关键特征数据和第二关键特征数据获取热成像系数总修正因子和热成像总系数，所述热成像系数总修正因子包括第一修正因子、第二修正因子、第三修正因子和第四修正因子，所述热成像总系数包括温度变化数据系数、热梯度数据系数和异常温度峰值数据系数，所述温度变化数据系数为温度变化数据相对偏差与第二修正因子的乘积，所述温度变化数据相对偏差为第二温度变化数据与第一温度变化数据之差的绝对值与对应参考偏差的比值，所述热梯度数据系数为热梯度数据相对偏差与第三修正因子的乘积，所述热梯度相对偏差为第二热梯度数据与第一热梯度数据之差的绝对值与对应参考偏差的比值，所述异常温度峰值数据系数为异常温度峰值数据相对偏差与第四修正因子的乘积，所述异常温度峰值数据相对偏差为第二异常温度峰值数据与第一异常温度峰值数据之差的绝对值与对应参考偏差的比值；结合获取的热成像总系数和热成像系数总修正因子得到热成像系数，所述热成像系数为热成像总系数与第一修正因子的乘积。
10、进一步的，所述微温度系数通过以下公式进行计算：
11、，式中，表示第个预设时间段的微温度系数，表示异常温度缩小系数的参考偏差，表示参考异常温度缩小系数，表示第个预设时间段的异常温度缩小系数，表示异常温度缩小系数相对于微温度系数的权重，表示温度灵敏度系数的参考偏差，表示参考温度灵敏度系数，表示第个预设时间段的温度灵敏度系数，表示温度灵敏度系数相对于微温度系数的权重，表示温度线性度系数的参考偏差，表示参考温度线性度系数，表示第个预设时间段的温度线性度系数，表示温度线性度系数相对于微温度系数的权重；所述异常温度缩小系数为热图像中像素值转换为实际温度值的影响程度，所述温度灵敏度系数为热图像中像素值转换为实际温度值的响应程度，所述温度线性度系数为衡量热图像中像素值与实际温度值之间的线性关系程度。
12、进一步的，所述异常检测单元中获取第一温度数据的具体步骤包括：从第一关键特征数据中提取出特征温度数据，所述特征温度数据包括温度分布图中温度空间分布数据、温度线性变化趋势数据以及带电电缆在预设环境中的运行数据；选择对应的异常检测算法对提取的特征温度数据进行检测，根据检测的结果识别出异常温度区域以获取热缺陷区域；从热缺陷区域中获取热缺陷温度数据并进行热缺陷处理以得到第一温度数据，所述热缺陷数据包括异常温度最值、异常环境数据和预设时间段内带电电缆异常运行数据，所述热缺陷处理用于对热缺陷区域中的热缺陷数据进行数据整合与数据分类。
13、本技术实施例提供了一种带电电缆的热缺陷检测方法，包括以下步骤：实时监测预设时间段内带电电缆的温度并将温度信号转换为数字信号，所述温度信号包括测量精度、响应速度和耐温范围；根据温度阈值方法将数字信号转换为温度数据并进行数据处理得到第一温度数据，所述温度阈值方法用于根据温度阈值系数识别异常温度变化情况下预设时间段内带电电缆存在的热缺陷；根据第一温度数据生成带电电缆的热图像以获取温度分布图，所述温度分布图用于可视化带电电缆表面的温度分布情况，所述热图像用于定位预设时间段内带电电缆热缺陷的具体位置；在检测预设时间段内带电电缆热缺陷的具体位置时通过报警装置发出报警信号并结合通信设备进行通信，所述通信设备用于将报警信号转换为带电电缆的热缺陷信息并以通信形式输出。
14、本技术实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
15、1、通过实时监测预设时间段内带电电缆的温度并将温度信号转换为数字信号，然后根据温度阈值方法将数字信号转换为温度数据并进行数据处理得到第一温度数据，再根据第一温度数据生成带电电缆的热图像以获取温度分布图，最后检测预设时间段内带电电缆热缺陷的具体位置，通过报警装置发出报警信号并结合通信设备进行通信，从而实现了热缺陷的更精准检测，进而实现了热缺陷检测效率的提高，有效解决了现有技术中热缺陷检测效率低的问题；
16、2、通过信号采集卡接收温度传感器采集的温度信号并进行实时监测，然后根据实时监测的结果将温度信号转换为可视化图像信息，最后根据异常温度缩小系数将可视化图像信息转换为数字信号，从而实现了数字信号的更精准获取，进而实现了温度信号的更精准监测；
17、3、通过从第一关键特征数据中提取出特征温度数据，并选择对应的异常检测算法对提取的特征温度数据进行检测，然后根据检测的结果识别出异常温度区域以获取热缺陷区域，最后从热缺陷区域中获取热缺陷温度数据并进行热缺陷处理以得到第一温度数据，从而实现了第一温度数据的精准获取，进而实现了特征温度数据的更精准检测。
1.一种带电电缆的热缺陷检测系统，其特征在于，包括温度监测模块、数据处理模块、热成像模块和报警通信模块；
2.如权利要求1所述一种带电电缆的热缺陷检测系统，其特征在于：所述热成像模块包括热图像生成单元、图像采集单元、图像处理单元和温度映射单元；
3.如权利要求1所述一种带电电缆的热缺陷检测系统，其特征在于：所述报警通信模块包括报警触发单元、报警信号生成单元、通信接口单元和信息格式化单元；
4.如权利要求1所述一种带电电缆的热缺陷检测系统，其特征在于，所述将温度信号转换为数字信号的具体流程为：
5.如权利要求1所述一种带电电缆的热缺陷检测系统，其特征在于，所述热成像系数的具体获取方法包括：
6.如权利要求5所述一种带电电缆的热缺陷检测系统，其特征在于，所述微温度系数通过以下公式进行计算：
7.如权利要求1所述一种带电电缆的热缺陷检测系统，其特征在于，所述异常检测单元中获取第一温度数据的具体步骤包括：
8.一种应用于如权利要求1-7中任意一项所述带电电缆的热缺陷检测系统的方法，其特征在于，包括以下步骤：
