机器学习在复合绝缘子缺陷超声检测中的应用与展望

孙洪宇, 彭丽莎, 屈凯峰, 王 珅, 赵 伟, 黄松岭

(1.清华大学 电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室，北京 100084；2.北京云道智造科技有限公司，北京 100190)

作为一种重要的输电网电气绝缘设备，绝缘子在保证电力系统安全稳定运行方面发挥着重要作用。绝缘子在实现输电线路隔离的同时，也为输电线路提供了机械支撑，使其在相对恶劣的环境中仍能安全可靠地运行[1-3]。与传统的玻璃绝缘子和瓷绝缘子不同，复合绝缘子以橡胶等聚合物为主要材料，凭借其优异的防污闪性能得到了广泛应用。其兼具高机械强度、高便携度以及高环境耐受度等优点[4],但是，复合绝缘子在使用过程中由于环境的污染和服役时间的增加，将不可避免地出现故障，影响输电线路的绝缘性能[5]，因此，对复合绝缘子进行质量检测是保障其安全运行的必要前提。目前用于复合绝缘子缺陷检测的方法有：适用于端部金具的射线检测、磁粉检测和涡流检测;适用于芯棒压接的声发射检测;适用于复合绝缘子内部缺陷的超声检测。此外，其它检测手段如喷水法、观察法、红外成像法、电晕放电法等，在复合绝缘子检测领域也具有一定的应用价值[6]。

超声检测方法由于具有高灵敏度、高检测速度以及高缺陷识别率等优点，在复合绝缘子无损检测中得到了大量的应用[7]。超声检测可以对绝缘子内部的断层、脱粘、裂纹等缺陷进行有效检测。目前主要采用常规超声、相控阵超声和超声导波技术对复合绝缘子的内部缺陷进行识别和定位。……