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发热是电力设备典型的故障特征之一,借助红外测温技术能够有效诊断变电站内部电力设备的早期缺陷。近几年来,孝感供电公司将红外测温技术应用于设备的状态检修,,先后发现了多起设备的严重缺陷。重点介绍一起220 kV氧化锌避雷器(MOA)异常红外测温结果的详细处理情况。对该MOA的带电检测、停电试验以及解体检查与分析表明,通过红外
手机红外热成像仪
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发热是电力设备典型的故障特征之一,借助红外测温技术能够有效诊断变电站内部电力设备的早期缺陷。近几年来,孝感供电公司将红外测温技术应用于设备的状态检修,,先后发现了多起设备的严重缺陷。重点介绍一起220 kV氧化锌避雷器(MOA)异常红外测温结果的详细处理情况。对该MOA的带电检测、停电试验以及解体检查与分析表明,通过红外测温与阻性电流测量可及时、准确发现MOA受潮故障,提高了MOA的工作可靠性。
目前,变电站人工巡检效率低,对电气设备的测温准确率不高,导致不能对潜在的异常设备进行预警.针对此现状,提出了一种基于移动式红外测温的变电站设备温度预警系统.系统以巡检机器人为移动平台,结合红外测温,WiFi通讯,远程监控显示等新技术,可对变电站设备进行测温预警.在此基础上,进一步分析导致红外测温误差的影响因素,采用BP神经网络对红外测温误差进行修正.系统结合测温预警和相对温差预式,达到理想的预警效果.该系统已在德清变电站成功投入运行,证明了系统的合理性和可靠性.
红外锁相热成像技术是一种基于 热波信号处理的主动式红外热成像技术,特别适用于复合材料及复杂结构构件的无损检测.阐述了红外锁相热成像技术的原理,采用有限元方法对正弦规律变化的热 流在构件中的传递过程进行了分析.利用正弦规律调制光源作为热激励源对不同材料的试件加载,通过Jade MWIR 550焦平面红外热像仪进行图像序列的采集,深入研究了图像序列数字滤波算法,并采用Savitzky-Golay数字平滑滤波算法消除了高频噪声的影 响,在此基础上,利用FFT算法得到了热波信号的幅值与相位图像,并采用Visual C++平台开发了基于图像序列处理的红外锁相软件检测系统.试验结果表明,通过选取适当的激励加载频率可准确获得缺陷特征.
对红外热成像技术的基本原理及其在承压设备检验中的应用状况进行了介绍,对其在氨制冷压力管道不停机检验,承压设备壁厚测量,泄漏检测/监控,液位检测,保温层检测,热弹性红外检测等方面的研究情况进行了总结,对影响测量精度的因素进行了分析,展望了红外热像无损检测技术的应用前景.红外热成像技术是一种通过外加激励获得零件表面温度场分布,并从热像图中提取零件损伤信息的无损检测技术,它具有,实时,非接触等优点,研究和应用前景广阔.综述了红外热成像无损检测技术的发展现状和应用实例,通过对比3种常用的红外热成像技术:脉冲红外热成像,超声红外热成像和锁相红外热成像,认为超声锁相红外热成像技术具有其他几种技术无法比拟的优势,并从检测工艺和信号处理等方面提出了改进此技术的具体措施.
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