高压电缆铅封附件缺陷的涡流检测.pdf

无损检测17试验研究DOI:10.11973/wsjc202309004高压电缆铅封附件缺陷的涡流检测苗，张胜利，陈垒，赵亚军，李健，李沛东，郑城市（国网河南省电力公司济源供电公司，济源459 0 0 0）摘要：高压电缆铅封附件缺陷不仅会发生在附件外部，还会发生在内部，全面检测较为困难且准确性不高。针对这一问题，研究一种高压电缆铅封附件缺陷的涡流检测方法。将涡流检测设备置于高压电缆铅封附件上方，利用涡流传感器采集电信号并对其进行滤波，去除信号中的噪声。提取电信号中的两种特征（边际谱特征和Mel倒谱系数）组成特征集。以特征为输入，利用改进随机森林算法计算每种缺陷发生的概率，确定缺陷类型。结果表明，所述方法在不同类型缺陷检测中的交并比达到最值，均在0.8 以上，检测准确率较高。关键词：涡流检测；高压电缆铅封附件；特征提取；改进随机森林算法中图分类号：TP252.32；T G 115.2 8文献标志码：A文章编号：10 0 0-6 6 56（2 0 2 3)0 9-0 0 17-0 5Eddy current testing of defects in lead sealing accessories of high-voltage cablesMIAO Kun,ZHANG Shengli,CHEN Lei,ZHAO Yajun,LI Jian,LI Peidong,ZHENG Chengshi(State Grid Henan Electric Power Company Jiyuan Power Supply Company,Jiyuan 459000,China)Abstract:The defects can appear in seal accessories of high-voltage cables not only externally but also internally.It is difficult and inaccurate to conduct full defect detection.Aiming at this problem,a defect detection method ofhigh-voltage cable lead seal accessories based on eddy current detection technology was studied.The eddy currentdefect detection equipment was placed above the lead seal accessories of high-voltage cables.The eddy current sensorwas used to collect electrical signals and filter them to remove the noise in the signals.Two kinds of features in theelectrical signals(the marginal spectrum feature and Mel cepstrum coefficient)were extracted to form a feature set.With the feature as input,the probability of each defect was calculated by using the improved random forestalgorithm,and the defect type was determined.The results showed that the intersection to union ratio of theproposed method reached its maximum in different types of defect detection,all of which were above O.8,indicatinghigh detection accuracy.Key words:eddy current detection;high-voltage cable lead seal accessory;feature extraction;improved randomforestalgorithm电缆是电力运输的载体，是电网的重要组成部分。铅封是高压电缆中的重要附件之一，其主要作用是对电缆接头进行密封，防止漏电以及潮气侵人。铅封主要由铅锡合金制造而成，大部分长期处于室外环境中，铅封附件也很容易产生变形、开裂等收稿日期：2 0 2 3-0 1-0 5基金项目：国网河南省电力公司科技项目（52 17 D0220001）作者简介：苗堃（19 8 4一），男，本科，高级工程师，从事设备运维管理研究工作通信作者：苗，g a r w w d 16 3.c o m问题。一旦该附件存在缺陷，接头就会失去保护作用。高压电缆铅封附件缺陷类型多样，如开裂、变形、表面起皮、划伤、内部层叠、砂眼等2 。这些缺陷或存在于铅封附件的内部，或存在于铅封附件表面，很容易导致电气连接不良、绝缘强度降低、电缆漏电、击穿、电缆着火等问题。因此，检测铅封附件缺陷具有重要的现实意义。方春华等3 首先利用超声探头向铅封发射超声波，采集超声波反射信号并对信号进行处理后得到声场分布图，最后根据声场分布图确定铅封内部缺陷和铅封层间缺陷。徐小冰等4首先通过红外检测2023年第45卷第9 期高压电缆铅封附件缺陷的涡流检测苗堃，等：仪拍摄铅封的红外图像，然后利用FasterRCNN算法对红外图像进行背景和目标分层，接着利用Mean-Shift算法将目标层图像分割为小的图像块，最后提取过热区域并确定温度信息，再参考标准确定电缆附件是否存在缺陷。前人研究虽然取得了一定成果，但是也存在一些局限性，例如超声检测技术不能准确检测出铅封附件内部的孔洞、砂眼等缺陷；红外穿透力比较差，对铅封附件内部较深缺陷的检测效果较差。针对上述问题，以高压电缆铅封附件缺陷为对象，设计了一种涡流检测方法。该方法利用涡流传感器采集电信号并进行滤波，提取电信号中的两种特征（边际谱特征和Mel倒谱系数)组成特征集；以特征为输人，利用改进随机森林算法计算每种缺陷发生的概率，进而确定缺陷类型。结果表明，所述方法在不同类型缺陷检测中的交并比达到最值，均在0.8 以上，检测准确率较高。1高压电缆铅封附件缺陷的涡流检测1.1采集与处理铅封附件状态信号涡流检测技术以电磁感应原理为基础，能够检测构件和金属材料的表面和内部缺陷。以该技术为核心，检测高压电缆铅封附件缺陷的具体过程为：在准备好涡流传感器后，使激励线圈靠近高压电缆铅封附件；激励线圈向高压电缆铅封附件发射交变电流激励信号，使附件表面形成涡流并伴随产生磁场；然后由涡流磁场与线圈的激励电磁场一起带动涡流传感器（检测线圈）的阻抗值发生改变；此时采集阻抗变化引起的微小信号并将其变为电信号，反馈给信号处理系统进行后续的检测研究5。高压电缆铅封附件中有缺陷时与无缺陷时的涡流场分布规律不同，导致最终采集到的电信号也存在差异6 。因此，只要利用某种检测算法将这种差异检测出来，就能实现高压电缆铅封附件缺陷检测。由于涡流检测技术无需接触就可以采集到被测目标的状态信号，故不会对被测目标造成损伤7 此外，该技术的优势还在于被测件的材料不会影响检测结果且可以实现内外检测，抗干扰性强8 在采集到电信号之后，再对其进行滤波处理，以消除其中的噪声信号。为此，离散化分解高压电缆铅封附件状态电信号，得到m段信号。+1A,=-1(1)S182023年第45卷第9 期无损检测式中：A，为第i段信号的样本熵；S+1，S,分别为第i十1,i段信号的平均相似率（i属于m）;k 为计算容忍度误差。然后，将与样本结果较为接近的信号段合并在一起，获得更少量的信号区间，再将区间内相似的信号段拟合在一起，得到响应模态区间。计算各响应模态区间的灵敏度，根据灵敏度大小确定拟合阈值所需要的两个区间，再通过曲线拟合得到交点。将该交点作为阈值，处理每段原始高压电缆铅封附件状态电信号。在此基础上，通过重构m段信号，得到去除噪声信息后的高压电缆铅封附件状态电信号。经过上述分析，完成铅封附件状态信号采集与滤波处理，为下一章节的研究提供质量良好的基础信号9 1.2铅封附件状态信号特征提取在以往的研究中多是以一种特征作为最后检测依据的，虽然也能够获得检测结果，但是单一特征所能代表的信息是有限的，因此会在一定程度上造成检测结果的误差10-1。针对这种情况，从铅封附件状态信号中提取两种特征，分别为边际谱特征和Mel倒谱系数。1.2.1边际谱特征首先假设铅封附件状态信号为B，i=1，2，n，其中t为时间，n为信号长度。利用Hilbert变换法处理B。f(B)=fB!.dt)元(2)式中：f（）为Hilbert变换函数；f（B）为B的Hilbert变换处理结果。然后建立两个函数，即D，和ED;=V(B)2+Lf(B)J?(3)F(B)E;=arctan(4)B式中：D，为时变的幅值函数；E，为时变的相位函数。接着计算瞬时频率g，计算式为dEg=(5)dt根据g和D，得到Hilbert谱G，其表达式为G=ReZDexp(g;.(6)最后得到Hilbert边际谱H，表达式为无损检测2023年第45卷第9 期19高压电缆铅封附件缺陷的涡流检测苗堃，等：H=G dt（7)81.2.2Mel倒谱系数首先利用离散傅里叶变换将铅封附件状态信号由时域转换为频域。其变换公式为n2B;exp(元rkR=力(8)n式中：R为铅封附件状态的频域信号；（）为傅里叶变换；k为采样点数；r为信号频率。计算R的能量对数和，计算式为Q=lnZq;()|R*,0lL(9)式中：Q为能量对数和；q,（1）为第个采样点第l个滤波器输出的幅值；L为滤波器个数。最后对Q进行离散余弦变换，即可得到Mel倒谱系数，计算式为Lh(l-1/2)U=ZQcos(10)LZ=1式中：U为Mel倒谱系数；h为倒频率。将上述提取的两种特征进行归一化处理，然后组成特征集合，即Y=（12,其中为归一化后的边际谱特征，y2为归一化后的Mel倒谱系数12 1.3铅封附件缺陷检测利用改进随机森林算法完成对铅封附件缺陷的识别13。首先，建立铅封附件状态信号特征集合，采用Z维滑动窗口对Y=（y 1，2)进行分割；其次，对分割后的特征进行多粒度扫描，得到输人特征的类向量141；然后，由多个随机森林与完全森林组成多层级联森林，将Y=y 1，2)作为第一层级联森林的输人，通过训练得到第一层级联森林的输出（1），再将（1）与Y相乘，得到拼接结果V为V=i(1)Y=(,(1)yi,(1)y2)(l1)将V输人到第二层级联森林，得到第二层结果，即；（2）。重复上述过程，直至得到最后一层，即第N层级联森林的结果；（N）。最后，计算每一类类向量的平均值，得到每一种铅封附件缺陷类型的发生概率，计算式为5,=(N)/(12)式中：$，为第i种铅封附件缺陷类型的发生概率；（N）为第i个类向量推断出的第i种铅封附件缺陷类型的概率；为第i个类向量推断出的第种铅封附件缺陷类型的特征量。选取，的最大值作为最终识别铅封附件缺陷类型的依据152试验与分析2.1检测试验2.1.1检测对象检测对象为高压电缆铅封附件，其外观如图1所示。检测时不拆除铅封附件包带和保护套(a)1号试件(b)2号试件(c)3号试件图1高压电缆铅封附件外观图1中1,2.3号试件分别存在开裂、划伤、表面变形缺陷，其中，开裂缺陷通常是加工过程中的砂眼、气孔、内部层叠以及安装工艺不到位导致的径向缺陷，较为普遍；划伤缺陷主要是铅封加工工艺执行不到位而产生的外部缺陷；表面变形缺陷是指铅封表面受到外力、振动等因素影响而形成的变形、凹陷等缺陷。2.1.2检测设备利用常规的EEC39-RFT型涡流检测设备在距离附件5cm处采集2 0 s的检测电信号。设备探头为放置式大功率涡流检测探头，提离高度达5mm，其含有圆柱形激励线圈，额定电流为2 A，工作频率为1 10 0 kHz。2.1.3采集检测电信号检测时使探头接触铅封附件表面，分别在有、无缺陷铅封附件边缘某点处，沿轴向单方向滑动探头至附件末端采集检测电信号，并完成滤波处理，得到的检测信号如图2 所示。2.1.4提取电信号特征从上述去噪后的电信号中提取边际谱特征和Mel倒谱系数，并组建特征数据集，提取结果如表1所示。无损检测2023年第45卷第9 期20高压电缆铅封附件缺陷的涡流检测苗堃，等：5050r50404040303030202020101010024681012 141618200246831001214 1618 20024 68101214161820时间/s时间/s时间/s(a)1号试件(b)2号试件(c)3号试件图2 高高压电缆铅封附件涡流检测信号表1各试件检测信号的边际谱特征和Mel倒谱系数1号试件2号试件3号试件时间/s边际谱Mel倒谱系数边际谱Mel倒谱系数边际谱Mel倒谱系数15.3260.3225.2140.65810.6551.52327.4520.3656.1450.72111.2551.84235.2220.3577.1510.71410.0141.62146.3380.4125.4520.6259.5821.74557.8410.3206.2150.84210.8641.65267.1240.3756.2650.72211.3861.26576.2580.3256.8520.71612.4221.85385.2110.3456.8420.84210.2551.23296.5470.4025.8640.7779.5321.865105.3660.4127.4220.6349.7421.745116.2210.3526.4280.6589.5451.200126.6660.4824.6520.7529.4401.668136.5540.5257.1200.7149.6521.864146.8420.4157.0250.82210.8711.625157.2350.4497.0020.42411.5871.745165.9520.4427.3220.52110.0211.202176.3200.4576.5320.48510.6301.845186.0470.4626.1040.36212.3601.065197.4120.5216.8450.38412.2021.894207.1650.3996.2220.37411.4521.8522.1.5检测缺陷将铅封附件状态信号特征集合输入到随机森林结构中，并采用滑动窗口分割特征集合。通过多粒度扫描算法对输人的特征分类，形成多个随机森林，再与完全森林组成多层级联森林。利用第一层级联森林的输出作为下一层级联森林的输入，直到输出最后一层的结果。每一层级的输出结果对应一种缺陷类型的发生概率，概率值最大的结果对应的缺陷类型即为最终的检测结果，试件各类型缺陷的发生概率如表2 所示。根据类别隶属最大值的原则，表2 中高压电缆表2试件各类型缺陷的发生概率项目缺陷类型1号试件2号试件3号试件开裂1.3252.2150.587变形2.0211.3630.475表面起皮1.8471.7521.523有缺陷划伤3.2522.1421.201内部层叠1.2562.8540.632砂眼0.5411.7454.622无缺陷5.2556.3320.144无损检测21高压电缆铅封附件缺陷的涡流检测苗堃，等铅封附件1号和2 号试件在无缺陷类别上的发生概率最大，因此检测结果为不存在任何缺陷，而3号试件发生概率最大对应的类别为砂眼，所以认为其内部存在砂眼缺陷。2.2对比试验为进一步验证上述设计的涡流检测方法的优越性，设计对比试验。以无缺陷和存在6 种缺陷的各30个高压电缆铅封附件（共计2 10 个）的检测信号组成测试数据集，利用基于涡流检测、基于超声检测、基于红外检测的方法进行缺陷检测，然后统计检测结果与实际结果的交并比。交并比越大，说明检测结果越接近实际结果，准确率越高16 。交并比计算式为172(13)7172式中：中为交并比；n1为检测结果；n2为实际结果。各检测方法的交并比对比结果如图3所示。1.0开裂0.8变形表面起皮划伤0.6内部层叠砂眼无缺陷0.40.20.0基于涡流基于超声基于红外检测检测检测图3各检测方法的交并比对比结果从图3可以看出，基于涡流检测的方法在不同类型缺陷检测中的交并比均在0.8 以上，明显高于基于超声和基于红外检测方法得到的交并比，由此说明所提方法的检测结果更接近实际结果，更能准确检测出电缆铅封附件的缺陷。原因在于所提方法对涡流传感器采集的电信号进行了滤波处理，得到了纯净的电信号，从根本上提高了后续特征分析的准确率和缺陷发生概率计算的准确率。3结语研究了一种高压电缆铅封附件缺陷的涡流检测方法。经试验，所提涡流检测技术不仅能检测划伤等附件外部缺陷，还能检测砂眼等内部缺陷，且检测准确率较高。该研究还有需要进一步提高的地方，主要体现在两个方面：一是研究提取更多特征是否能够进一步提高缺陷检测准确率；二是分析涡流检测设备与附件之间的距离对信号采集全面性和准确性的影响。参考文献：1滕志勇，夏鹏，刘宇杰，等.基于水冷壁热疲劳裂纹深度的多通道多线圈涡流检测法与阵列涡流检测法数据差异对比与分析J.锅炉技术，2 0 2 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