基于連續波SAR成像模型的輸電線路懸垂絕緣子風偏角識別方法

李 萍

（黑龍江工程學院 電氣與信息工程學院，黑龍江 哈爾濱 150001）

0 引言

輸電線路風偏閃絡事故是目前電網異常事故中出現頻率較高的一種。輸電線路在風載荷的影響下，會導致導線和桿塔之間空氣間隙不滿足安全電氣距離標準，此時導線電氣強度不足，在線路高電壓工況中會呈現放電狀態，即風偏閃絡問題［1-3］。風偏閃絡會導致電能出現異常損耗，且風偏工況中，線路跳閘重合難度較大，直接威脅電網系統的正常工作。

在電網建設中，懸垂絕緣子串的需求量顯著，風載荷影響下，絕緣子串的風偏角信息是分析輸電線路工作狀態的核心指標。針對輸電線路，懸垂絕緣子風偏角識別是塔頭尺寸設置和結構設計的必要環節。為了防止線路出現風偏閃絡問題，需要識別輸電線路懸垂絕緣子風偏角［4］。目前針對輸電線路懸垂絕緣子風偏角識別的研究很少，結合已有研究資料可知，胡鑫等［5］根據導線風偏擺動固有頻率不變構建了絕緣子串動態風偏計算模型，雖然此模型能夠在坡型風攻角條件中有效分析風偏角變化特性，但并不能把全部影響因素均分析周全，且操作過程復雜，風偏角分析結果存在一定誤差；沈龍等［6］使用傾角傳感器采集絕緣子串偏角的變化數據完成偏角監測，但傳感器在惡劣環境中采集的數據誤差較大，在識別風偏角度時會存在識別誤差。

合成孔徑雷達（簡稱SAR）是目前常用的探測工具，具備24 h 運行的優勢，在軍事與民事領域都較為常用。調頻連續波SAR 使用成本低且體積小，相比普通的SAR 更適用于輸電線路懸垂絕緣子風偏角識別，而惡劣環境的SAR 成像質量較差，極易出現失焦問題，為此，本文提出了基于連續波SAR 成像模型的輸電線路懸垂絕緣子風偏角識別方法，創新性地使用多普勒頻移校正與頻率變標，校正殘余時頻相位，逆頻率變標和距離壓縮，進行連續波SAR 定位數據校正，保證回波包絡穩定，像素擬合效果較好，為輸電線路的安全運行提供參考方法。

1 輸電線路懸垂絕緣子風偏角識別方法

連續波SAR成像模型結構如圖1 所示。

圖1 連續波SAR成像模型結構Fig.1 Structure of continuous wave SAR imaging model

圖1 中，MCU 為單片機，上位機PC 是連續波SAR 成像模型的核心結構，能夠操控步進電機的移動方向，此移動方向僅為橫向移動［6］。在風載荷動態變化下，步進電機移動位置采集輸電線路懸垂絕緣子的SAR 圖像，且上位機可以使用單片機操控收發器天線陣列，以此掃描絕緣子縱向位置信息；并通過單片機驅動電壓控制器，以此產生頻率存在差異的脈沖信號，然后使用數據采集卡把信號發生器傳輸的中頻脈沖參考信號和電壓控制器處理后的中頻脈沖信號發送至上位機。

1.1 基于U-net 的懸垂絕緣子SAR 圖像分割算法

U-net 網絡結構屬于全卷積網絡結構的改進網絡，主要分為收縮路徑、擴展路徑兩種對稱結構。收縮路徑網絡和常規卷積網絡一致，主要引入了卷積與池化下采樣操作，用于獲取懸垂絕緣子SAR 圖像淺層特征與深層特征，并以級聯的模式將淺層特征與深層特征融合，以特征分類的方式提取絕緣子目標特征，完成懸垂絕緣子SAR 圖像分割［7-8］，獲取懸垂絕緣子目標區域特征。圖2 為U-net網絡結構示意圖。

圖2 U-net網絡結構Fig.2 U-net network structure

為了保證U-net 網絡具備精準分割懸垂絕緣子的能力，本文設置U-net網絡訓練的損失函數

式中：M為懸垂絕緣子SAR 圖像像素的數量；h為分割次數；λ為分割偏移度；T為分割維度；針對而言，其像素j和j所屬類型（背景、絕緣子）的種類標記為(ζj，ξj)。

將已知分割結果的懸垂絕緣子SAR圖像作為訓練樣本，輸入至U-net網絡執行圖像分割，運算Unet網絡對懸垂絕緣子SAR圖像分割結構的損失函數，以此分析網絡對懸垂絕緣子SAR圖像分割的能力是否可滿足高精度要求。

1.2 基于位置標定的絕緣子風偏角識別方法

設置連續波SAR 成像模型坐標系為Q1(x1，y1，z1)，絕緣子坐標系為(x2，y2，z2)，連續波SAR成像坐標系(x1，y1，z1)和的平面屬于平行關系。連續波SAR標定關系如圖3 所示。

圖3 連續波SAR標定關系Fig.3 Calibration relationship of continuous wave SAR

圖3 中，設置平面原點為O，成像平面與Z軸的交點為O(φo，φo)，此點能夠體現和連續波SAR 成像坐標系之間的透視投影關系。絕緣子構件的像素圖像坐標系為(φ，φ)，在(φ，φ)中確定絕緣子串兩個端點坐標，結合“兩點確定一條直線”可知，斜率角即為絕緣子串的風偏角，設置風偏角為α，風偏度為?。

式中：絕緣子串兩個端點的像素位置坐標為(x′，y′)、(x″，y″)。

式中：?為已知的絕緣子串長度。

1.3 連續波SAR定位數據校正

因調頻連續波SAR 成像是在某脈沖重復間隔中多次連續的發射信號，在此過程中并不需要耗費較高的峰值功率。但在成像過程中，調頻連續波SAR 持續發射脈沖，在收發天線分離的狀態下，掃頻時間過多會導致雷達發射信號時，懸垂絕緣子目標和雷達平臺之間距離存在動態變化問題，此問題屬于距離徙動空變性問題，雷達的持續運動會導致距離向發生多普勒頻移問題［9-11］，此時多普勒頻移會導致目標的回波包絡出現異常變化，使SAR 成像的目標信息存在失焦狀態，從而造成圖像失真。

為此，上位機通過基于改進頻率變標算法的連續波SAR成像處理方法，在校正多普勒頻移與頻率變標、殘余時頻相位之后，通過逆頻率變標、距離壓縮操作，保證成像結果不存在異常問題。

連續波SAR成像模型中，雷達發射信號設為

式中：B(tc)，ge為雷達發射的脈沖信號包絡、載頻；hc，tc為調頻信號的調頻率、距離維快時間；α(tc)為連續波SAR 成像時，因多普勒頻移問題而出現的非線性成像誤差。雷達回波信號的延遲時間

式中：u，d分別為載機飛行速度和光速；tn為方位慢時間；S0為雷達波速中心線掃描懸垂絕緣子的最近斜距。連續發射信號時，避免tc，tn出現耦合效應，將ε(tc，tn)執行泰勒展開處理，然后執行方位傅里葉轉換獲取差頻信號Rjg(tc，ge)。

式中：δ為距離變化的尺度因子；src(tc，ge，S0)為距離壓縮項。

基于改進頻率變標算法的連續波SAR 成像處理方法步驟為：

1）多普勒頻移校正與頻率變標

頻率變標也稱為校正懸垂絕緣子SAR 成像時的距離徙動空變性，將懸垂絕緣子SAR 成像時，雷達脈沖信號的距離時域、方位頻域和相位函數KFS(tc，ge)相乘，便可去除連續波SAR 成像時脈沖信號的多普勒頻移項，完成頻率變標［13］。

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式中：η為距離向調頻率；式中首相與尾相依次為校正多普勒頻移的相位項與頻率變標相位項［14］。

2）校正殘余時頻相位

將步驟1）校正后的脈沖信號轉換至距離頻率域，和相位函數KRVP(tc，ge)相乘，校正SAR成像的脈沖信號殘余時頻相位。

3）逆頻率變標

在距離時域、方位頻域和參考函數KIFS(tc，gb)相乘，執行逆頻率變標處理。

4）距離壓縮

使用式（7）所示的參考函數KSRC(tc，gb，S0)，執行懸垂絕緣子和雷達之間距離壓縮。

5）校正距離徙動

設置距離徙動校正相位函數為

校正完畢的數據需轉換至二維頻率域，和相位保持函數KRPC(tc，gb)相乘。

此時，信號在距離多普勒域的表達模式為

式中：方向匹配函數為

方位壓縮需要將rt′(tc)和KAZC(gb；S0)相乘，再執行方位向的逆傅里葉轉換［15］，轉換至方位時域，便可獲取聚焦的絕緣子SAR圖像

式中：Δgb為方位向多普勒帶寬。

2 實驗分析

為分析本文方法是否適用于輸電線路懸垂絕緣子風偏角識別問題，以某區域的輸電線路巡檢工作為實驗內容。此輸電線路巡檢時主要將SAR設置在無人機底部，實驗中將此巡檢工作中的雷達信號設為450 MHz，脈沖寬度設為17 μs，SAR圖像包括0.5 m 地面距離分辨率和0.5 m 方位角分辨率。實驗中連續波SAR 成像模型的具體信息如表1 所示。本文方法在識別絕緣子風偏角信息時，天氣情況惡劣，在此條件下測試本文方法具體應用效果。實驗中絕緣子材料的彈性模量為5 MPa，泊松比為0.4，絕緣子詳情如表2 所示。

表1 連續波SAR成像模型的具體信息Tab.1 Specific information of continuous wave SAR imaging model

表2 實驗中絕緣子詳情Tab.2 Details of insulators in the test

本文方法采用基于改進頻率變標算法的連續波SAR成像模型，采集輸電線路懸垂絕緣子的SAR圖像時，絕緣子目標信息和成像信息如圖4 所示。

圖4 連續波SAR成像效果Fig.4 Continuous wave SAR imaging effect

以懸垂絕緣子一個端點為例，使用改進頻率變標算法前后的SAR圖像詳情如圖5 所示。

圖5 改進頻率變標算法使用前后SAR圖像詳情Fig.5 SAR image details before and after the use of the improved frequency scaling algorithm

由圖4 可知，實際絕緣子目標點信息和本文方法成像結果相符，說明本文方法對輸電線路懸垂絕緣子成像時，對絕緣子目標信息的聚焦能力較好，能夠有效聚焦目標信息，完成連續波SAR成像。且圖5 顯示，本文方法能夠在成像過程中，以頻率變標的方式保證成像結果不存在多普勒頻移問題。

本文方法在獲取輸電線路懸垂絕緣子的連續波SAR 圖像后，使用基于U-net 的懸垂絕緣子SAR 圖像分割算法，分割輸電線路懸垂絕緣子的連續波SAR 圖像，提取絕緣子目標區域，測試分割效果，本文方法分割結果和實際絕緣子區域的像素擬合效果如圖6 所示。

圖6 分割結果和實際絕緣子區域的像素擬合效果Fig.6 Pixel fitting effect of segmentation result and actual insulator area

由圖6 可知，本文方法分割結果和實際絕緣子區域的像素擬合效果極好，分割的絕緣子區域像素處于基準線上。

輸電線路懸垂絕緣子區域分割后，本文通過基于位置標定的絕緣子風偏角識別方法識別的風偏角信息如圖7所示。

圖7 輸電線路懸垂絕緣子風偏角識別效果Fig.7 Identification effect of wind deflection angle of suspension insulator of transmission line

由圖7 可見，本文方法識別的輸電線路懸垂絕緣子風偏角信息誤差極小，和實際風偏角的風偏度信息高度匹配。

3 結論

為了識別輸電線路懸垂絕緣子風偏角，研究了一種基于連續波SAR 成像模型的輸電線路懸垂絕緣子風偏角識別方法，此方法的創新之處在于：

1）有效采集輸電線路懸垂絕緣子的SAR 圖像，并在成像時使用基于改進頻率變標算法的連續波SAR 成像處理方法，保證輸電線路懸垂絕緣子SAR圖像的聚焦效果。

2）使用U-net 網絡分割SAR 圖像，應用基于位置標定的絕緣子風偏角識別方法，結合絕緣子目標區域中像素的坐標信息，提取絕緣子目標區域，快速識別輸電線路懸垂絕緣子風偏角，以此減少后續風偏角識別的工作量。