一种GIS设备底座焊缝缺陷在线识别方法与流程

本发明涉及电力设备无损检测，尤其涉及一种gis设备底座焊缝缺陷在线识别方法。

背景技术：

1、气体绝缘开关设备（gis）为电力输配系统核心关键设备，其底座焊缝结构完整性直接决定设备运行可靠性与电网供电稳定性。设备长期承受自重载荷、系统投切振动、环境交变应力耦合作用，底座焊缝易萌生、扩展疲劳裂纹；裂纹发展至临界尺寸后将引发底座断裂，造成设备损毁、大面积停电等恶性电力安全事故。因此，需要对gis 底座焊缝进行缺陷检测。

2、现有gis底座焊缝缺陷检测手段主要分为人工目视检测、常规超声探伤、单频涡流检测三类，但是，这三种检测手段均存在显著技术缺陷：其中，人工目视检测仅可识别焊缝表面宏观裂纹，无法检出焊缝内部、次表层早期微裂纹，丧失缺陷早期预警窗口；常规超声探伤需停机拆解gis设备方可实施检测，中断电网连续供电，运维成本高、检测效率低；单频涡流检测所发射交变磁场的涡流渗透深度固定，仅能覆盖单一材料深度区间：焊缝浅表微裂纹产生的微弱感应信号易被环境背景噪声淹没，深埋内部裂纹则超出涡流穿透范围，形成永久性检测盲区。例如，某变电站采用单频涡流仪对投运5年的gis底座焊缝扫查，检测结果判定焊缝无异常，而设备3个月后突发底座断裂故障，解剖溯源确认断裂根源为深度4mm的内部疲劳裂纹，该裂纹完全处于单频涡流探测盲区。另外，传统检测方案不具备缺陷三维空间定位能力，无法区分缺陷属于焊缝浅表微缺陷或内部深层裂纹，亦不能量化裂纹沿焊缝走向、厚度方向的延伸尺寸，难以定量评估缺陷失效风险。

3、综上所述，现有技术无法在不停机在线工况下同步采集焊缝不同埋深层次的缺陷感应信号，难以将多深度维度缺陷响应特征与焊缝平面二维坐标精准关联，无法构建融合深度信息的三维立体缺陷图谱，制约gis底座焊缝全深度在线监测技术落地。因此，亟需提出一种全新识别方案，解决现有技术存在的上述短板。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种gis设备底座焊缝缺陷在线识别方法，基于多频交变磁场涡流检测结合傅里叶频域解析、卷积神经网络深度特征映射、三维重建技术，实现不停电在线检测、深浅层裂纹分层辨识、缺陷三维立体建模、深层裂纹高密度风险自动预警，提升 gis 设备运行安全预判能力。

2、为了达到上述目的，本发明的技术方案是：

3、一种gis设备底座焊缝缺陷在线识别方法，该方法包括：

4、获取多频交变磁场扫描气体绝缘开关设备底座焊缝产生的原始感应信号，对原始感应信号进行频域解析得到不同频段的频域特征序列；

5、根据频域特征序列提取对应不同渗透深度的第一缺陷响应特征，当所述第一缺陷响应特征的幅值高于预设幅值阈值时，判定对应区域为疑似裂纹区域，并采集所述疑似裂纹区域的二维空间坐标；

6、对所述疑似裂纹区域对应的第一缺陷响应特征开展特征映射，生成携带缺陷埋深层次信息的第二缺陷响应特征，依托第二缺陷响应特征，计算各埋深层次下疑似裂纹区域对应的疲劳裂纹延伸长度；

7、若所述疲劳裂纹延伸长度大于预设长度阈值，则将对应第二缺陷响应特征划定为深层缺陷特征，并提取该深层缺陷特征的深度坐标；

8、若所述疲劳裂纹延伸长度小于或等于预设长度阈值，则将对应第二缺陷响应特征划定为浅表缺陷特征，并提取该浅表缺陷特征的深度坐标；

9、采用三维重建算法融合深层缺陷特征、浅表缺陷特征对应的二维空间坐标与深度坐标完成空间映射，构建全深度立体缺陷分布图谱；

10、当所述全深度立体缺陷分布图谱内深层缺陷特征的空间分布密度大于预设密度阈值时，输出疲劳裂纹预警指令。

11、本发明的技术效果和优点：

12、1、本申请提供的一种gis设备底座焊缝缺陷在线识别方法，通过采用多频交变磁场涡流扫查技术，从而无需拆解gis设备或中断供电，即可在线获取焊缝缺陷信号；结合独立成分分析、小波变换等多级降噪算法，有效滤除设备振动、探头提离等现场强干扰，使微弱缺陷信号稳定提取，大幅降低电网停电损失与运维成本。

13、2、本申请提供的一种gis设备底座焊缝缺陷在线识别方法，通过多频磁场差异化渗透深度配合fft频域解析，可同时区分浅表微裂纹（零点几毫米）与深层贯穿裂纹（数毫米至数十毫米），突破单频涡流仅能探测单一深度的技术局限；结合cnn深度特征映射与声速-飞行时间换算，精确定量裂纹延伸长度，避免深层裂纹漏检引发的断裂事故。

14、3、本申请提供的一种gis设备底座焊缝缺陷在线识别方法，融合缺陷二维平面坐标与分层深度坐标，通过三维重建算法生成全深度立体缺陷分布图谱，直观展示裂纹在焊缝表层及内部的空间形态、尺寸与埋深；自动统计深层缺陷空间密度，当密度超过预设阈值时即时下发预警指令，为运维人员提供量化失效风险判据，实现早期预判与精准检修。

1.一种gis设备底座焊缝缺陷在线识别方法，其特征在于，该方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种gis设备底座焊缝缺陷在线识别方法，其特征在于，所述对原始感应信号进行频域解析得到不同频段的频域特征序列，包括：

3.根据权利要求1所述的一种gis设备底座焊缝缺陷在线识别方法，其特征在于，所述根据频域特征序列提取对应不同渗透深度的第一缺陷响应特征，包括：

4.根据权利要求1所述的一种gis设备底座焊缝缺陷在线识别方法，其特征在于，所述当所述第一缺陷响应特征的幅值高于预设幅值阈值时，判定对应区域为疑似裂纹区域，并采集所述疑似裂纹区域的二维空间坐标，包括：

5.根据权利要求1所述的一种gis设备底座焊缝缺陷在线识别方法，其特征在于，所述对所述疑似裂纹区域对应的第一缺陷响应特征开展特征映射，生成携带缺陷埋深层次信息的第二缺陷响应特征，包括：

6.根据权利要求1所述的一种gis设备底座焊缝缺陷在线识别方法，其特征在于，所述依托第二缺陷响应特征，计算各埋深层次下疑似裂纹区域对应的疲劳裂纹延伸长度，包括：

7.根据权利要求1所述的一种gis设备底座焊缝缺陷在线识别方法，其特征在于，若所述疲劳裂纹延伸长度大于预设长度阈值，则将对应第二缺陷响应特征划定为深层缺陷特征，并提取该深层缺陷特征的深度坐标，包括：

8.根据权利要求1所述的一种gis设备底座焊缝缺陷在线识别方法，其特征在于，若所述疲劳裂纹延伸长度小于或等于预设长度阈值，则将对应第二缺陷响应特征划定为浅表缺陷特征，并提取该浅表缺陷特征的深度坐标，包括：

9.根据权利要求1所述的一种gis设备底座焊缝缺陷在线识别方法，其特征在于，所述采用三维重建算法融合深层缺陷特征、浅表缺陷特征对应的二维空间坐标与深度坐标完成空间映射，构建全深度立体缺陷分布图谱，包括：

10.根据权利要求1所述的一种gis设备底座焊缝缺陷在线识别方法，其特征在于，当所述全深度立体缺陷分布图谱内深层缺陷特征的空间分布密度大于预设密度阈值时，输出疲劳裂纹预警指令，包括：