(19)國家知識產(chǎn)權(quán)局(10)授權(quán)公告號CN118898475B(65)同一申請的已公布的文獻號(73)專利權(quán)人廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司茂名供電局地址525000廣東省茂名市官山四路二號大院(72)發(fā)明人何錦雄劉海濤鄧劉毅許建遠陳閱吳茂育楊仁利邱飛龍王春洋黃子千麥遠輝楊東燦楊政黎志瑞余永林莫鴻業(yè)蕭大林劉同斌武燕如(74)專利代理機構(gòu)廣州名揚高玥專利代理事務(wù)所(普通合伙)44738GO6N5/01(2023.01)審查員鐘嘉欣(54)發(fā)明名稱本發(fā)明公開了一種啟發(fā)式算法的配電網(wǎng)檢修策略生成方法，包括配電網(wǎng)中絕緣子表面的老和溫度分布等多維健康狀態(tài)指標(biāo)，評估涂層的老化程度并判斷是否需要更換涂層或修復(fù)釉層，通過分析絕緣子所在桿塔的地理位置、周圍植被覆蓋情況和電磁干擾水平，劃分檢修區(qū)域并確定最佳檢修路徑；在地面巡視過程中，獲取輸電線路的三維點云數(shù)據(jù)，判斷絕緣子是否存在破損或污穢；測量表面裂紋的寬度和長度，預(yù)測裂紋擴展趨勢和剩余壽命，制定檢修時間窗口和調(diào)度檢修資源；在絕緣子更換或修復(fù)完成后，檢測其溫度分布以判斷安裝質(zhì)量；最終，通過多維度數(shù)據(jù)分21.一種啟發(fā)式算法的配電網(wǎng)檢修策略生成方法，其特征在于：S101、分析配電網(wǎng)中絕緣子表面的涂層的老化程度，包括采用傅里葉變換紅外光譜分析技術(shù)獲取涂層材料的化學(xué)鍵振動特征數(shù)據(jù)，構(gòu)建老化程度的評估模型，判斷絕緣子的老化程度是否大于閾值，若是則識別為需要更換涂層，將絕緣子的編號和位置信息錄入故障維修數(shù)據(jù)庫，并根據(jù)涂層的老化程度確定檢修優(yōu)先級；S102、采用X射線衍射儀對絕緣子的釉層進行物相組成分析，獲取關(guān)于釉層的晶體結(jié)構(gòu)的衍射譜數(shù)據(jù)，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對衍射譜數(shù)據(jù)進行特征提取和分類，判斷釉層是否發(fā)生畸變，若識別為發(fā)生畸變則將絕緣子編號和位置信息錄入故障維修數(shù)據(jù)庫，根據(jù)畸變的類型確定釉層修復(fù)或更換方案；S103、針對故障維修數(shù)據(jù)庫中的每個待檢修的絕緣子，通過分析所處桿塔的地理位置、電磁干擾水平，通過模糊C均值聚類模塊在待檢修的絕緣子上劃分為多個檢修區(qū)域，并確定各檢修區(qū)域的最佳檢修路徑，將最佳檢修路徑發(fā)送至檢修人員的終端中，并通過位置感知模塊對檢修人員進行實時定位和軌跡跟蹤；S104、在檢修過程中，采用攝影測量模塊獲取輸電線路的圖像數(shù)據(jù)，提取絕緣子的幾何模型，并判斷絕緣子是否存在缺陷，包括破損或污穢，若存在則將缺陷類型和位置坐標(biāo)上傳至故障維修數(shù)據(jù)庫，并觸發(fā)局部清潔或更換流程；S105、針對存在缺陷的絕緣子，測量絕緣子表面的裂紋的寬度和長度，通過蟻群搜索模塊確定裂紋的擴展路徑，預(yù)測裂紋的擴展趨勢和絕緣子的剩余壽命，若剩余壽命低于閾值則將絕緣子編號和位置信息錄入故障維修數(shù)據(jù)庫，并根據(jù)裂紋的擴展速率確定檢修時間窗S106、在絕緣子更換或修復(fù)完成后，通過絕緣子表面的熱圖像數(shù)據(jù)對絕緣子表面的溫度分布進行檢測，提取熱圖像數(shù)據(jù)的頻域特征，并用卷積自編碼網(wǎng)絡(luò)判斷絕緣子的當(dāng)前質(zhì)量，若存在溫度分布異常則將熱圖像數(shù)據(jù)上傳至故障維修數(shù)據(jù)庫，并觸發(fā)返修流程，動態(tài)調(diào)整檢修策略；S107、根據(jù)絕緣子的多維數(shù)據(jù)，包括涂層老得到絕緣子的健康指數(shù)，并用馬爾可夫鏈預(yù)測模型估計在不同檢修策略下的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，采用多目標(biāo)粒子群優(yōu)化模塊生成絕緣子的全生命周期的最優(yōu)檢修決策序列。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種啟發(fā)式算法的配電網(wǎng)檢修策略生成方法，其特征在于：所述S101步驟分析配電網(wǎng)中絕緣子表面的涂層的老化程度采用傅里葉變換紅外光譜分析技術(shù)，對絕緣子表面涂層材料進行化學(xué)成分分析，獲取涂層材料的化學(xué)鍵振動特征數(shù)據(jù)，從絕緣子表面涂層上取下樣品，用研缽將其研磨成粉末狀，將粉末樣品壓片，放入FTIR儀器中進行測試，利用FTIR譜圖解析軟件對測試數(shù)據(jù)進行基線校正、平滑預(yù)處理，然后與標(biāo)準(zhǔn)譜圖庫中的數(shù)據(jù)進行比對，計算相似度，相似度采用歐氏距離、相關(guān)系數(shù)指標(biāo)來衡量，根據(jù)相似度大小，判斷涂層材料的老化程度，將FTIR分析得到的化學(xué)鍵振動特征與絕緣子涂層表面圖像特征拼接，形成樣本特征輸入，以老化程度化器進行訓(xùn)練。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種啟發(fā)式算法的配電網(wǎng)檢修策略生成方法，其特征在于：所述S102步驟采用X射線衍射儀對絕緣子的釉層進行物相組成分析，獲取釉層的晶體結(jié)構(gòu)的衍射譜數(shù)據(jù)，X射線衍射儀的設(shè)置參數(shù)包括X射線波長、入射角、掃描步長和掃描速度，3數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程，提取衍射譜的關(guān)鍵特征參數(shù)，關(guān)鍵特征參數(shù)包括衍射峰位置對應(yīng)晶面間距、峰強度對應(yīng)晶面取向、峰寬度對應(yīng)晶粒尺寸和背底強度對應(yīng)非晶相含量。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種啟發(fā)式算法的配電網(wǎng)檢修策略生成方法，其特征在于：所述S103步驟針對故障維修數(shù)據(jù)庫中的每個待檢修的絕緣子，從故障維修數(shù)據(jù)庫中提取待檢修絕緣子的信息，利用ArcGIS系統(tǒng)對桿塔位置進行空間可視化分析，通過Geodesic距離計算函數(shù)計算桿塔之間的距離矩陣。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種啟發(fā)式算法的配電網(wǎng)檢修策略生成方法，其特征在于：所述S104步驟利用三維激光掃描儀對存在缺陷的絕緣子表面進行掃描，將掃描得到的點云數(shù)裂紋的幾何參數(shù)輸入到蟻群搜索模塊，蟻群搜索模塊采用基于圖論的蟻群優(yōu)化算法，將絕緣子表面劃分為N×N的網(wǎng)格，每個網(wǎng)格對應(yīng)一個節(jié)點，相鄰網(wǎng)格之間存在連接，連接權(quán)重與6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種啟發(fā)式算法的配電網(wǎng)檢修策略生成方法，其特征在于：所述S105步驟采用基于斷裂力學(xué)的Paris公式，預(yù)測裂紋擴展趨勢，Paris公式描述裂紋擴展速率da/dN與應(yīng)力強度因子范圍△K之間的關(guān)系：da/dN=C(△K)^m,其中，C和m為與材料常應(yīng)力強度因子范圍，△N為第i個循環(huán)加載的周次數(shù)，根據(jù)設(shè)定的時間間隔和循環(huán)頻率確定，將裂紋擴展趨勢數(shù)據(jù)輸入到剩余壽命預(yù)測模型，剩余壽命預(yù)測模型采用Weibull分布描述絕緣子的疲勞壽命分布，其概率密度函數(shù)為：f(t)=(m/η)(t/7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種啟發(fā)式算法的配電網(wǎng)檢修策略生成方法，其特征在于：所述S106步驟對于直徑超過50厘米的大型絕緣子，將其分為4個象限，分別采集熱圖像，每個象限重疊20%,然后利用SIFT算法提取特征點，通過RANSAC算法估計單應(yīng)性矩陣，拼接成熱到幅度譜和相位譜。4一種啟發(fā)式算法的配電網(wǎng)檢修策略生成方法技術(shù)領(lǐng)域[0001]本發(fā)明涉及信息技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種啟發(fā)式算法的配電網(wǎng)檢修策略生成方背景技術(shù)[0002]配電網(wǎng)絕緣子檢修過程中存在一個技術(shù)矛盾，即如何在保證檢修質(zhì)量和效率的同時，最大限度地降低檢修過程對環(huán)境和人體健康的負面影響，為了準(zhǔn)確識別絕緣子的過熱點、潛在故障位置以及電暈放電情況，需要采用高精度的溫度傳感器和電暈放電檢測設(shè)備，實時監(jiān)測絕緣子的狀態(tài)，并根據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)對每個絕緣子的檢修需求進行細粒度分析和評電磁輻射排放物，對周圍環(huán)境和人體健康造成一定影響，在制定檢修方案時，還需要綜合考慮各檢修策略之間的依賴關(guān)系、檢修任務(wù)的緊急程度、檢修資源的可用性因素，合理安排檢修任務(wù)的執(zhí)行順序和資源配置，以實現(xiàn)檢修效率和成本的平衡。發(fā)明內(nèi)容[0003]本發(fā)明為了解決上述存在的技術(shù)問題，提供一種啟發(fā)式算法的配電網(wǎng)檢修策略生成方法。[0004]本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實現(xiàn)的：一種啟發(fā)式算法的配電網(wǎng)檢修策略生成方法，[0005]分析配電網(wǎng)中絕緣子表面的涂層的老化程度，包括采用傅里葉變換紅外光譜分析技術(shù)獲取涂層材料的化學(xué)鍵振動特征數(shù)據(jù)，構(gòu)建老化程度的評估模型，判斷絕緣子的老化程度是否大于閾值，若是則識別為需要更換涂層，將絕緣子的編號和位置信息錄入故障維修數(shù)據(jù)庫，并根據(jù)涂層的老化程度確定檢修優(yōu)先級；[0006]采用X射線衍射儀對絕緣子的釉層進行物相組成分析，獲取關(guān)于釉層的晶體結(jié)構(gòu)的衍射譜數(shù)據(jù)，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對衍射譜數(shù)據(jù)進行特征提取和分類，判斷釉層是否發(fā)生畸變，若識別為發(fā)生畸變則將絕緣子編號和位置信息錄入故障維修數(shù)據(jù)庫，根據(jù)畸變的類型確定釉層修復(fù)或更換方案；[0007]針對故障維修數(shù)據(jù)庫中的每個待檢修的絕緣子，通過分析所處桿塔的地理位置、電磁干擾水平，通過模糊C均值聚類模塊在待檢修的絕緣子上劃分為多個檢修區(qū)域，并確定各檢修區(qū)域的最佳檢修路徑，將最佳檢修路徑發(fā)送至檢修人員的終端中，并通過位置感知模塊對檢修人員進行實時定位和軌跡跟蹤，確保以最佳檢修路徑進行檢修；[0008]在檢修過程中，采用攝影測量模塊獲取輸電線路的圖像數(shù)據(jù)，提取絕緣子的幾何模型，并判斷絕緣子是否存在缺陷，包括破損或污穢，若存在則將缺陷類型和位置坐標(biāo)上傳至故障維修數(shù)據(jù)庫，并觸發(fā)局部清潔或更換流程；[0009]針對存在缺陷的絕緣子，測量絕緣子表面的裂紋的寬度和長度，通過蟻群搜索模塊確定裂紋的擴展路徑，預(yù)測裂紋的擴展趨勢和絕緣子的剩余壽命，若剩余壽命低于閾值5則將絕緣子編號和位置信息錄入故障維修數(shù)據(jù)庫，并根據(jù)裂紋的擴展速率確定檢修時間窗口，通過啟發(fā)式規(guī)則模塊調(diào)度檢修資源，以最小化裂紋擴展帶來的風(fēng)險；[0010]在絕緣子更換或修復(fù)完成后，通過絕緣子表面的熱圖像數(shù)據(jù)對絕緣子表面的溫度分布進行檢測，提取熱圖像數(shù)據(jù)的頻域特征，并用卷積自編碼網(wǎng)絡(luò)判斷絕緣子的當(dāng)前質(zhì)量，若存在溫度分布異常則將熱圖像數(shù)據(jù)上傳至故障維修數(shù)據(jù)庫，并觸發(fā)返修流程，動態(tài)調(diào)整檢修策略；絕緣子的綜合健康指數(shù)，并用馬爾可夫鏈預(yù)測模型估計在不同檢修策略下的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，采用多目標(biāo)粒子群優(yōu)化模塊生成絕緣子的全生命周期的最優(yōu)檢修決策序列。有益效果[0012]本發(fā)明提供的一種啟發(fā)式算法的配電網(wǎng)檢修策略生成方法，通過傅里葉變換紅外光譜分析和X射線衍射技術(shù)，可以非破壞性地評估絕緣子涂層老化程度和釉層畸變，實現(xiàn)早期識別潛在問題，減少因絕緣子故障導(dǎo)致的停電事故；模糊C均值聚類和位置感知技術(shù)的應(yīng)用，能夠優(yōu)化檢修路徑規(guī)劃，確保檢修資源的有效配置，同時實時監(jiān)控檢修人員活動，提高作業(yè)效率和安全性；結(jié)合攝影測量和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，自動檢測絕緣子缺陷，減少人工檢查的疏漏，縮短響應(yīng)時間，蟻群搜索和多目標(biāo)優(yōu)化模型的使用，進一步提升對復(fù)雜裂紋處理的智能化水平，確保維修決策的科學(xué)性和經(jīng)濟性；通過對裂紋擴展的模擬及剩余壽命預(yù)測，結(jié)合馬爾可夫鏈模型，實現(xiàn)從被動應(yīng)對故障到主動預(yù)防維護的轉(zhuǎn)變，有效延長絕緣子使用壽命并降低維護成本；多目標(biāo)粒子群優(yōu)化技術(shù)的應(yīng)用，綜合考慮多種因素，制定出最優(yōu)的檢修決策序列，確保在有限資源下檢修工作的最優(yōu)化執(zhí)行，同時降低因絕緣子故障帶來的系統(tǒng)風(fēng)險；整合絕緣子多維度數(shù)據(jù)，構(gòu)建綜合健康指數(shù)，為每個絕緣子提供從安裝到退役的全周期健康管理方案，增強電網(wǎng)資產(chǎn)的綜合管理水平。附圖說明[0013]圖1為本發(fā)明實施例中一種啟發(fā)式算法的配電網(wǎng)檢修策略生成方法的結(jié)構(gòu)框圖；[0014]圖2為本發(fā)明實施例中一種啟發(fā)式算法的配電網(wǎng)檢修策略生成方法的步驟框圖。具體實施方式[0015]為了使本發(fā)明的目的和優(yōu)點更加清楚明白，下面結(jié)合實施例對本發(fā)明作進一步描述；應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實施例僅僅用于解釋本發(fā)明，并不用[0016]下面參照附圖來描述本發(fā)明的優(yōu)選實施方法。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解的是，這些實施方法僅僅用于解釋本發(fā)明的技術(shù)原理，并非在限制本發(fā)明的保護范圍。[0017]需要說明的是，當(dāng)一個元件被認為是“連接”另一個元件時，它可以是直接連接到另一個元件，或者通過居中元件連接另一個元件。此外，6[0019]請參閱圖1-2所示，本實施例中一種啟發(fā)式算法的配電網(wǎng)檢修策略生成方法，具體[0020]所述S101步驟分析配電網(wǎng)中絕緣子表面的涂層的老化程度，包括采用傅里葉變換紅外光譜分析技術(shù)獲取涂層材料的化學(xué)鍵振動特征數(shù)據(jù)，構(gòu)建老化程度的評估模型，判斷絕緣子的老化程度是否大于閾值，若是則識別為需要更換涂層，將絕緣子的編號和位置信息錄入故障維修數(shù)據(jù)庫，并根據(jù)涂層的老化程度確定檢修優(yōu)先級。[0021]具體而言，采用傅里葉變換紅外光譜分析技術(shù)，對絕緣子表面涂層材料進行化學(xué)成分分析，獲取涂層材料的化學(xué)鍵振動特征數(shù)據(jù)，從絕緣子表面涂層上取下少量樣品，用研缽將其研磨成粉末狀，將粉末樣品壓片，放入FTIR儀器中進行測試，利用FTIR譜圖解析軟件對測試數(shù)據(jù)進行基線校正、平滑預(yù)處理，然后與標(biāo)準(zhǔn)譜圖庫中的數(shù)據(jù)進行比對，計算相似度，相似度采用歐氏距離、相關(guān)系數(shù)指標(biāo)來衡量，根據(jù)相似度大小，判斷涂層材料的老化程相似度低于該閾值時，認為涂層已經(jīng)嚴(yán)重老化，需要進行更換，通過分析不同材料的化學(xué)成分和老化特性，建立涂層材料性能預(yù)測模型，從而選擇最優(yōu)的涂層材料，構(gòu)建基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的涂層老化程度評估模型，將FTIR分析得到的化學(xué)鍵振動特征與絕緣子涂層表面圖像特征拼接，形成完整的樣本特征輸入，以老化程度類別作為輸出，采用交叉熵損失函數(shù)和Adam優(yōu)化器進行訓(xùn)練，采集大量的絕緣子涂層表面圖像和對應(yīng)的老化程度標(biāo)注數(shù)據(jù)，并將其劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集，利用預(yù)訓(xùn)練的CNN模型對圖像進行特征提取，得到高維特征向量；好的模型應(yīng)用于測試集，輸出每個樣本的老化程度預(yù)測結(jié)果，與人工標(biāo)注結(jié)果進行比對，計算模型的準(zhǔn)確率，設(shè)定涂層老化程度閾值，將評估模型輸出的老化程度與閾值進行比較，如果老化程度超過閾值，則將需要更換涂層的絕緣子的編號和位置信息錄入故障維修數(shù)據(jù)庫，根據(jù)涂層的老化程度確定檢修優(yōu)先級，老化程度越高的絕緣子優(yōu)先級越高，采用基于deadline的最早截止時間優(yōu)先(EDF)算法來進行檢修任務(wù)的優(yōu)先級排序和調(diào)度，根據(jù)涂層老化程度，計算每個檢修任務(wù)的優(yōu)先級，設(shè)定一個映射函數(shù)，將老化程度映射為優(yōu)先級數(shù)值，根據(jù)檢修任務(wù)的優(yōu)先級和持續(xù)時間，計算其截止時間，截止時間=當(dāng)前時間+持續(xù)時間*(1+優(yōu)先級因子),優(yōu)先級因子根據(jù)具體情況設(shè)定，如取0.2,根據(jù)截止時間，對所有檢修任務(wù)進行升序排序，按照排序后的順序，依次將檢修任務(wù)分配給維修人員，維修人員完成一個任[0023]在確定了檢修優(yōu)先級之后，利用機器人技術(shù)自動完成絕緣子涂層更換作業(yè)，通過視覺引導(dǎo)和力控技術(shù)實現(xiàn)涂層的精確清理和重新噴涂，通過涂層材料的自動配比系統(tǒng)實現(xiàn)新涂層材料的配置，通過質(zhì)量檢測系統(tǒng)對新涂層質(zhì)量進行檢驗，建立絕緣子全生命周期管[0024]在一個實施例中，在對絕緣子表面涂層材料進行化學(xué)成分分析時，可以采用傅里葉變換紅外光譜儀器NicoletiS50,設(shè)定掃描波數(shù)范圍為400-4000cm-1,分辨率為4cm-1,掃描次數(shù)為32次，利用OMNIC軟件對測試數(shù)據(jù)進行處理，通過與內(nèi)置的聚合物添加劑譜圖庫進7行對比，計算相似度指標(biāo)，當(dāng)相似度低于0.8時，判定為涂層主成分分析(PCA)和支持向量機(SVM)算法建立涂層材料性能預(yù)測模型，通過分析不同材料的紅外光譜特征和老化試驗數(shù)據(jù)，優(yōu)選出綜合性能最佳的環(huán)氧硅氧烷涂層材料，在構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時，采用ResNet-50作為骨干網(wǎng)絡(luò)，在ImageNet數(shù)據(jù)集上進行預(yù)訓(xùn)練，然后在涂層表面圖像數(shù)據(jù)集上進行遷移學(xué)習(xí)，通過設(shè)置學(xué)習(xí)率為0.001,批大小為32,訓(xùn)練100個epoch,在驗證集上達到98%的準(zhǔn)確率，將模型部署到嵌入式設(shè)備JetsonXavierNX上，實時監(jiān)測涂層老化情況，當(dāng)老化程度超過0.7時自動觸發(fā)檢修任務(wù)，并將任務(wù)信息寫入MySQL數(shù)據(jù)庫，在任務(wù)調(diào)度時，根據(jù)涂層老化速率和剩余壽命估計值，計算檢修任務(wù)的優(yōu)先級和截止時間，利用改進的EDF算法進行任務(wù)排序和分配，通過動態(tài)優(yōu)先級調(diào)整機制，實現(xiàn)檢修資源的執(zhí)行器，通過機器視覺引導(dǎo)實現(xiàn)自動定位和軌跡規(guī)劃，利用閉環(huán)控制算法實現(xiàn)涂層厚度和均勻度的精確控制，噴涂精度達±0.1mm,在絕緣子全生命周期管理系統(tǒng)中，采用分布式數(shù)據(jù)采集和邊緣計算技術(shù)，實現(xiàn)對絕緣子狀態(tài)的實時監(jiān)測和故障預(yù)警。[0025]所述S102步驟采用X射線衍射儀對絕緣子的釉層進行物相組成分析，獲取關(guān)于釉層的晶體結(jié)構(gòu)的衍射譜數(shù)據(jù)，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對衍射譜數(shù)據(jù)進行特征提取和分類，判斷釉層是否發(fā)生畸變，若識別為發(fā)生畸變則將絕緣子編號和位置信息錄入故障維修數(shù)據(jù)庫，根據(jù)畸變的類型確定釉層修復(fù)或更換方案。[0026]具體而言，采用X射線衍射儀對絕緣子的釉層進行物相組成分析，獲取釉層的晶體結(jié)構(gòu)的衍射譜數(shù)據(jù)，X射線衍射儀的設(shè)置參數(shù)包括X射線波長、入射角、掃描步長和掃描速度，通過數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程，提取衍射譜的關(guān)鍵特征參數(shù)，如衍射峰位置對應(yīng)晶面間距、峰強度對應(yīng)晶面取向、峰寬度對應(yīng)晶粒尺寸和背底強度對應(yīng)非晶相含量，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對提取的特征進行深度學(xué)習(xí)和分類，通過訓(xùn)練正常釉層衍射譜樣本，建立多分類畸變識別模型，判斷對釉層是否發(fā)生畸變，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用LeNet-5或AlexNet結(jié)構(gòu)，輸入層為衍射譜圖像，卷積層和池化層用于提取圖像的局部特征，全連接層用于特征整合標(biāo)簽，進行多分類訓(xùn)練，模型的超參數(shù)包括卷積核大小、卷方法進行優(yōu)化，當(dāng)識別出釉層發(fā)生畸變時，自動獲取絕緣子的編號和位置信息，將其錄入故障維修數(shù)據(jù)庫，同時根據(jù)畸變的類型和嚴(yán)重程度，智能生成釉層修復(fù)或更換的方案，采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘Apriori算法、決策樹ID3、C4.5算法數(shù)據(jù)挖掘方法，對歷史維修數(shù)據(jù)進行分析，找出不同畸變類型與維修措施之間的對應(yīng)關(guān)系，形成IF-THEN形式的規(guī)則庫，在生成修復(fù)更換方案時，通過規(guī)則匹配和推理，找出與當(dāng)前畸變類型最相似的歷史案例，并關(guān)聯(lián)其維修措缺陷進行自動檢測和定位，將缺陷區(qū)域與正常區(qū)域分離，對分割出的缺陷區(qū)域，提取其形泡、剝落，根據(jù)缺陷類型和特征，自動生成激光熔覆或等離子噴涂的工藝參數(shù)包括功率、速度、送粉率，利用機器人對缺陷區(qū)域進行精確熔覆或噴涂，對于釉層更換方案，采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，綜合考慮絕緣子的運行工況、環(huán)境條件因素，優(yōu)選最佳的釉層材料配方，利用智能化釉料配置系統(tǒng)，根據(jù)優(yōu)選配方自動進行釉料batching、混合和制備，保證釉料性能的一致性，采用激光清洗、水射流清洗方法去除舊釉層，再利用機器人自動噴涂技術(shù)對絕緣子進8行新釉層涂覆，通過計算機控制噴涂槍的運動軌跡和噴涂參數(shù)，實現(xiàn)釉層厚度和均勻性的精確控制，噴涂后的絕緣子需要在隧道窯中進行燒結(jié)，通過溫度、氣氛參數(shù)的控制，使釉層與瓷體充分結(jié)合，在釉層修復(fù)更換過程中，采用在線監(jiān)測和質(zhì)量檢測技術(shù)，對釉層的厚度、均勻度、絕緣電阻關(guān)鍵指標(biāo)進行實時檢測，一旦發(fā)現(xiàn)偏差，立即進行工藝參數(shù)的優(yōu)化調(diào)整，確保修復(fù)更換質(zhì)量滿足標(biāo)準(zhǔn)要求，建立基于物聯(lián)網(wǎng)的絕緣子在線監(jiān)測系統(tǒng)，通過在絕緣子上安裝溫度、振動、應(yīng)變無線傳感器，實時采集釉層的狀態(tài)參數(shù)，通過邊緣計算節(jié)點對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行實時分析，建立溫度、振動、應(yīng)變與釉層畸變之間的相關(guān)模型，當(dāng)監(jiān)測參數(shù)超出正常范圍或出現(xiàn)異常波動時，及時預(yù)警釉層畸變的風(fēng)險，觸發(fā)檢修任務(wù)。[0027]在一個實施例中，X射線衍射儀的設(shè)置參數(shù)包括X射線波長CuKa,λ=0.15406nm、入射角10°-90°掃描步長0.02°和掃描速度5°/mi相關(guān)信息，包括所處桿塔的地理位置坐標(biāo)，如經(jīng)度為1123度、緯度為312及周圍環(huán)境的工頻電場強度為35V/m、無線電場強度為2V/m、磁場強度為8A/m,利用ArcGIS系統(tǒng)對桿塔位置進行空間可視化分析，通過Geodesic距離計算函數(shù)計算桿塔之間的距離矩陣，如桿塔A與桿塔B之間的距離為153米，采用模糊C均值聚類算法對待檢修絕緣子進行檢修區(qū)域劃分，選擇桿塔地理位置、電磁干擾強度作為聚類特征，采用馬氏距離計算絕緣子之間的相似性，馬氏距離考慮了特征之間的相關(guān)性，更能反映絕緣子之間的真實差異，采用高斯型隸屬度函數(shù)，隸屬度取值范圍為0到1,隸屬度越大表示絕緣子越可能屬于該類別，根據(jù)絕緣子與聚類中心的馬氏距離計算隸屬度矩陣，通過最大隸屬度原則確定每個絕緣子的歸屬區(qū)域，并計算每個區(qū)域的中心坐標(biāo)，采用FHI指數(shù)評價聚類結(jié)果的優(yōu)良性，F(xiàn)HI指數(shù)綜合考慮聚類緊湊度和聚類分離度，數(shù)值越大表示聚類效果越好，通過FHI指數(shù)對不同聚類數(shù)量的結(jié)果進行比較，當(dāng)聚類數(shù)量為5時，F(xiàn)HI指數(shù)達到最大值92,因此將待檢修絕緣子劃分為5個檢修區(qū)域，在每個檢修區(qū)域內(nèi)，利用改進的蟻群優(yōu)化算法搜索最佳檢修路徑，將檢修區(qū)域抽象為一個無向加權(quán)圖，以絕緣子為節(jié)點，以絕緣子之間的距離為邊權(quán)，同時將絕緣子之間的電磁干擾強度作為啟發(fā)式信息，干擾強度越大，則邊權(quán)值越大，吸引螞蟻搜索，引入全局信息素和局部信息素，全局信息素濃度初始值設(shè)為2,局部信息素濃度初始值設(shè)為5,信息素揮發(fā)系數(shù)設(shè)為1,局部信息素衰減系數(shù)設(shè)為7,引入螞蟻種群多樣性評價指標(biāo)，采用Simpson指數(shù)量化種群多樣性，當(dāng)Simpson指數(shù)低于6時，通過變異操作重新生成20%的螞蟻個體，蟻群算法迭代500次后收斂到全局最優(yōu)解，得到每個檢修區(qū)域的最佳檢修路徑，將最佳檢修路徑圖API上以不同顏色標(biāo)識出不同檢修區(qū)域和路徑，檢修人員通過語音交互功能查詢?nèi)蝿?wù)詳直定位精度優(yōu)于10cm,同時，采用擴展卡爾曼濾波算法，融合GPS定位數(shù)據(jù)和手機IMU慣性導(dǎo)航數(shù)據(jù)，位置更新頻率達到20Hz,位置感知模塊通過手機攝像頭采集現(xiàn)場圖像，利用基于MobileNet-SSD的YOLOv5s目標(biāo)檢測算法對絕緣子進行實時檢測和定位，平均檢測精度mAP達到95%,檢測速度達到25FPS,通過仿射變換和透視變換提取絕緣子的正面圖像，送入基于CNN的Tesseract00CR模型進行銘牌信息識別，平均識別準(zhǔn)確率達到95%,最后將識別結(jié)果與資產(chǎn)管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行比對，驗證檢修對象的正確性，系統(tǒng)將軌跡數(shù)據(jù)與最佳檢修路徑進9行匹配，采用動態(tài)時間規(guī)整(DTW)算法計算軌跡偏離度，一旦偏離度超過10米，及時向檢修人員發(fā)出預(yù)警提示，提示檢修人員調(diào)整檢修路徑，直至完成全部檢修任務(wù)，驗證結(jié)果也將實時反饋給檢修人員，避免檢修錯漏，在對絕緣子釉層進行X射線衍射分析時，采用BrukerD8Advance衍射儀，設(shè)置CuKa輻射源波長0.15406nm,掃描范圍10°-90°,掃描步長過與ICDDPDF-2數(shù)據(jù)庫進行比對，確定釉層的物相組成，采用Scherrer公式計算衍射峰的半高寬，進而估算釉層的晶粒尺寸，將衍射譜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為1024×1024像素的灰度圖像，送入預(yù)訓(xùn)練的AlexNet網(wǎng)絡(luò)中進行特征提取和分類判斷，網(wǎng)絡(luò)的輸入層為227×227像素，5個卷積層的卷積核大小依次為11×11×3、5×5×64、3×3×192、3×3×384、3×3×256,3個全連接層的節(jié)點數(shù)依次為4096、4096、8,對應(yīng)8種典型的釉層畸變類型，利用Adam優(yōu)化器和交叉熵損失函數(shù)對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，批大小為128,初始學(xué)習(xí)率為0.001,動量因子為0.9,正則化系數(shù)為0.0005,當(dāng)驗證集上的精度連續(xù)5個epoch未提升時，觸發(fā)早停機制，保存當(dāng)前最優(yōu)模型質(zhì)，并根據(jù)缺陷尺寸和數(shù)量自動生成激光熔覆的加工參數(shù)，如激光功率300W,光斑直徑0.5mm,掃描速度800mm/min,送粉率12g/min,利用AdaBoost算法對不同材料配方的綜合性能進行評估，自動篩選出最優(yōu)的釉料組成，實現(xiàn)釉料配方的智能優(yōu)化，在線監(jiān)測系統(tǒng)采集的利用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立特征參量與釉層損傷程度之間的映射關(guān)系，實現(xiàn)釉層健康狀態(tài)的實時評估和剩余壽命預(yù)測。[0028]S103、針對故障維修數(shù)據(jù)庫中的每個待檢修的絕緣子，通過分析所處桿塔的地理位置、電磁干擾水平，通過模糊C均值聚類模塊在待檢修的絕緣子上劃分為多個檢修區(qū)域，并確定各檢修區(qū)域的最佳檢修路徑，將最佳檢修路徑發(fā)送至檢修人員的終端中，并通過位置感知模塊對檢修人員進行實時定位和軌跡跟蹤，確保以最佳檢修路徑進行檢修。[0029]具體而言，從故障維修數(shù)據(jù)庫中提取待檢修絕緣子的相關(guān)信息，包括所處桿塔的利用GIS系統(tǒng)對桿塔位置進行空間可視化分析，計算桿塔之間的距離矩陣，作為模糊C均值聚類的輸入，采用模糊C均值聚類算法對待檢修絕緣子進行檢修區(qū)域劃分，選擇桿塔地理位置、電磁干擾強度作為聚類特征，采用歐氏距離或馬氏距離計算絕緣子之間的相似性，采用指數(shù)型隸屬度函數(shù)，根據(jù)絕緣子與聚類中心的距離計算隸屬度矩陣，通過最大隸屬度原則確定每個絕緣子的歸屬區(qū)域，并計算每個區(qū)域的中心坐標(biāo)，采用Xie-Beni指數(shù)或FHI模糊超球殼指數(shù)評價聚類結(jié)果的優(yōu)良性，優(yōu)選最佳聚類數(shù)量，在每個檢修區(qū)域內(nèi)，利用改進的蟻群優(yōu)化算法搜索最佳檢修路徑，將檢修區(qū)域抽象為一個無向加權(quán)圖，以絕緣子為節(jié)點，以絕緣子之間的距離為邊權(quán)，同時將絕緣子之間的電磁干擾強度作為啟發(fā)式信息，干擾強度越大，則邊權(quán)值越大，吸引螞蟻搜索，引入全局信息素和局部信息素，加強算法的全局搜索能力和局部開發(fā)能力，引入螞蟻種群多樣性評價指標(biāo)，當(dāng)種群趨于同質(zhì)化時，通過變異操作重新生成一部分螞蟻個體，蟻群算法通過信息素更新機制不斷優(yōu)化搜索路徑，直到收斂到全局最優(yōu)解，將最佳檢修路徑轉(zhuǎn)化為JSON格式數(shù)據(jù)，包括檢修區(qū)域ID、路徑節(jié)點經(jīng)緯度、節(jié)電子地圖上以不同顏色標(biāo)識出不同檢修區(qū)域和路徑，檢修人員通過語音交互功能查詢?nèi)蝿?wù)詳情，并根據(jù)導(dǎo)航提示進行現(xiàn)場作業(yè)，移動終端APP集成了位置感知模塊，采用GPS/北斗雙模定位，結(jié)合基站差分定位(RTK)技術(shù)，實現(xiàn)厘米級的高法，融合GPS定位數(shù)據(jù)和慣性導(dǎo)航數(shù)據(jù)，實現(xiàn)平滑的軌跡跟蹤，位置感知模塊通過手機攝像頭采集現(xiàn)場圖像，利用基于深度學(xué)習(xí)的YOLOv5目標(biāo)檢測算法對絕緣子進行實時檢測和定位，通過仿射變換和透視變換提取絕緣子的正面圖像，送入0CR模型進行銘牌信息識別，最后將識別結(jié)果與資產(chǎn)管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行比對，驗證檢修對象的正確性，系統(tǒng)將軌跡數(shù)據(jù)與最佳檢修路徑進行匹配，計算軌跡偏離度，一旦偏離度超過閾值，及時向檢修人員發(fā)出預(yù)警提示，直至完成全部檢修任務(wù)，驗證結(jié)果也將實[0030]在一個實施例中，從故障維修數(shù)據(jù)庫中提取待檢修絕緣子的相關(guān)信息，包括所處桿塔的地理位置坐標(biāo)，如經(jīng)度為1123度、緯度為312度、高程為25米場強度為35V/m、無線電場強度為2V/m、磁場強度為8A/m,利用ArcGIS系統(tǒng)對桿塔位置進行空間可視化分析，通過Geodesic距離計算函數(shù)計算桿塔之間的距離矩陣，如桿塔A與桿塔B之間的距離為153米，采用模糊C均值聚類算法對待檢修絕緣子進行檢修區(qū)域劃分，選擇桿塔地理位置、電磁干擾強度作為聚類特征，采用馬氏距離計算絕緣子之間的相似性，馬氏距離考慮了特征之間的相關(guān)性，更能反映絕緣子之間的真實差異，采用高斯型隸屬度函數(shù)，隸屬度取值范圍為0到1,隸屬度越大表示絕緣子越可能屬于該類別，根據(jù)絕緣子與聚類中心的馬氏距離計算隸屬度矩陣，通過最大隸屬度原則確定每個絕緣子的歸屬區(qū)域，并計算每個區(qū)域的中心坐標(biāo)，采用FHI指數(shù)評價聚類結(jié)果的優(yōu)良性，F(xiàn)HI指數(shù)綜合考慮聚類緊湊度和聚類分離度，數(shù)值越大表示聚類效果越好，通過FHI指數(shù)對不同聚類數(shù)量的結(jié)果進行比較，當(dāng)聚類數(shù)量為5時，F(xiàn)HI指數(shù)達到最大值92,因此將待檢修絕緣子劃分為5個檢修區(qū)域，在每個檢修區(qū)域內(nèi)，利用改進的蟻群優(yōu)化算法搜索最佳檢修路徑，將檢修區(qū)域抽象為一個無向加權(quán)圖，以絕緣子為節(jié)點，以絕緣子之間的距離為邊權(quán)，同時將絕緣子之間的電磁干擾強度[0031]引入全局信息素和局部信息素，全局信息素濃度初始值設(shè)為2,局部信息素濃度初始值設(shè)為5,信息素揮發(fā)系數(shù)設(shè)為1,局部信息素衰減系數(shù)設(shè)為7,引入螞蟻種群多樣性評價指標(biāo)，采用Simpson指數(shù)量化種群多樣性，當(dāng)Simpson指數(shù)低于6時，通過變異操作重新生成20%的螞蟻個體，蟻群算法迭代500次后收斂到全局最優(yōu)解，得到每個檢修區(qū)域的最佳檢修路徑，將最佳檢修路徑轉(zhuǎn)化為JSON格式數(shù)據(jù)，包括檢修區(qū)域ID、路徑節(jié)點經(jīng)緯度、節(jié)tasks接口，并在高德地圖API上以不同顏色標(biāo)識出不同檢修區(qū)域和路徑，檢修人員通過語音交互功能查詢?nèi)蝿?wù)詳情，如“查詢今天的檢修任務(wù)“、“導(dǎo)航到APP集成了位置感知模塊，采用GPS/北斗雙模定位，結(jié)合中國精度CORS系統(tǒng)進行RTK差分定位，水平定位精度優(yōu)于5cm,垂直定位精度優(yōu)于10cm,同時，采用擴展卡爾曼濾波算法，融合GPS定位數(shù)據(jù)和手機IMU慣性導(dǎo)航數(shù)據(jù)，位置更新頻率達到20Hz,位置感知模塊通過手機攝像頭采集現(xiàn)場圖像，利用基于MobileNet-SSD的YOLOv5s目標(biāo)檢測算法對絕緣子進行實時檢測和定位，平均檢測精度mAP達到95%,檢測速度達到25FPS,通過仿射變換和透視變換提取絕緣子的正面圖像，送入基于CNN的Tesseract00CR模型進行銘牌信息識別，平均識別準(zhǔn)確率達到95%,最后將識別結(jié)果與資產(chǎn)管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行比對，驗證檢修對象的正確性，系統(tǒng)11將軌跡數(shù)據(jù)與最佳檢修路徑進行匹配，采用動態(tài)時間規(guī)整(DTW)算法計算軌跡偏離度，一旦偏離度超過10米，及時向檢修人員發(fā)出預(yù)警提示，提示檢修人員調(diào)整檢修路徑，直至完成全部檢修任務(wù)，驗證結(jié)果也將實時反饋給檢修人員，避免檢修錯漏。[0032]所述S104步驟在檢修過程中，采用攝影測量模塊獲取輸電線路的圖像數(shù)據(jù)，提取絕緣子的幾何模型，并判斷絕緣子是否存在缺陷，包括破損或污穢，若存在則將缺陷類型和位置坐標(biāo)上傳至故障維修數(shù)據(jù)庫，并觸發(fā)局部清潔或更換流程。[0033]具體而言，根據(jù)攝影測量模塊獲取的輸電線路圖像數(shù)據(jù)，采用圖像分割算法提取絕緣子區(qū)域，通過三維重建技術(shù)，根據(jù)絕緣子區(qū)域圖像構(gòu)建絕緣子的三維幾何模型，采用深度學(xué)習(xí)算法，對絕緣子幾何模型進行缺陷判斷，識別絕緣子是否存在破損或污穢，如果判斷絕緣子存在破損，則采用邊緣檢測算法確定破損區(qū)域的位置坐標(biāo)，如果判斷絕緣子存在污穢，則采用顏色分割算法確定污穢區(qū)域的位置坐標(biāo)，根據(jù)缺陷判斷結(jié)果，獲取缺陷類型，并將缺陷類型和位置坐標(biāo)信息上傳至故障維修數(shù)據(jù)庫，根據(jù)故障維修數(shù)據(jù)庫中的缺陷信息，判斷是否需要觸發(fā)局部清潔或更換流程，如果需要進行局部清潔，則根據(jù)污穢區(qū)域的位置坐標(biāo)，采用機器人自動清潔技術(shù)進行定位清潔，如果需要進行絕緣子更換，則根據(jù)破損區(qū)域的位置坐標(biāo)，采用機器人自動更換技術(shù)進行定位更換。[0034]在一個實施例中，首先利用無人機搭載高清攝像頭對輸電線路進行拍攝，獲取分辨率為4000×3000的高清圖像，然后采用基于區(qū)域的分水嶺分割算法對圖像進行分割，提取出絕緣子區(qū)域，分割精度可達到像素級別，利用多視角圖像對絕緣子區(qū)域進行三維重建，通過構(gòu)建三角網(wǎng)格模型獲得絕緣子的三維幾何模型，重建精度可達到毫米級別，接著采用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法對絕緣子幾何模型進行缺陷判斷，通過訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集，識別絕緣子是否存在破損或污穢，判斷準(zhǔn)確率可達95%以上，如果判斷絕緣子存在破損，則采用Canny邊緣檢測算法確定破損區(qū)域的位置坐標(biāo)，定位精度可達到厘米級別，如果判斷絕緣子存在污穢，則采用基于HSV顏色空間的顏色分割算法確定污穢區(qū)域的位置坐標(biāo)，分割精度可達到像素級別，根據(jù)缺陷判斷結(jié)果，將缺陷類型和位置坐標(biāo)信息上傳至故障維修數(shù)據(jù)庫，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對歷史維修數(shù)據(jù)進行挖掘分析，判斷是否需要觸發(fā)局部清潔或更換流程，如果需要進行局部清潔，則根據(jù)污穢區(qū)域的位置坐標(biāo)，采用機器人自動清潔技術(shù)進行定位清潔，清潔效率可提高50%以上，如果需要進行絕緣子更換，則根據(jù)破損區(qū)域的位置坐標(biāo)，采用機器人自動更換技術(shù)進行定位更換，更換精度達到毫米級別。[0035]所述S105步驟針對存在缺陷的絕緣子，測量絕緣子表面的裂紋的寬度和長度，通過蟻群搜索模塊確定裂紋的擴展路徑，預(yù)測裂紋的擴展趨勢和絕緣子的剩余壽命，若剩余壽命低于閾值則將絕緣子編號和位置信息錄入故障維修數(shù)據(jù)庫，并根據(jù)裂紋的擴展速率確定檢修時間窗口，通過啟發(fā)式規(guī)則模塊調(diào)度檢修資源，以最小化裂紋擴展帶來的風(fēng)險。[0036]具體而言，利用三維激光掃描儀對存在缺陷的絕緣子表面進行掃描，將掃描得到通過幾何形態(tài)學(xué)分析模塊，對三維模型進行裂紋特征提取，得到裂紋的長度、寬度、深度幾何參數(shù)，將裂紋的幾何參數(shù)輸入到蟻群搜索模塊，該模塊采用基于圖論的蟻群優(yōu)化算法(AntColonyOptimization,ACO),將絕緣子表面劃分為N×N的網(wǎng)格，每個網(wǎng)格對應(yīng)一個節(jié)根據(jù)信息素濃度和啟發(fā)式因子，按照概率轉(zhuǎn)移規(guī)則在節(jié)點間移動，完成一個周期后更新信擴展概率分布圖，結(jié)合絕緣子的材料屬性、載荷譜、環(huán)境溫濕度因素，采用基于斷裂力學(xué)的Paris公式，預(yù)測裂紋在未來一段時間內(nèi)的擴展趨勢，Paris公式描述裂紋擴展速率da/dN與應(yīng)力強度因子范圍△K之間的關(guān)系：da/dN=C(△K)^m,i,其中，△N_i為第i個循環(huán)加載的周次數(shù)，根據(jù)設(shè)定的時間間隔和循環(huán)頻率確定，將裂紋擴展趨勢數(shù)據(jù)輸入到剩余壽命預(yù)測模型，該模型采用Weibull分布描述絕緣子的疲勞壽命分尺度參數(shù)，由試驗數(shù)據(jù)擬合得到，基于裂紋擴展模型預(yù)測得到的臨界裂紋尺寸a_c,取Weibull分布的α分位數(shù)t_α作為α置信水平下的剩余壽命預(yù)測值，設(shè)定絕緣子剩余壽命的閾值，將預(yù)測得到的剩余壽命與閾值進行比較，若剩余壽命低于閾值，則將該絕緣子的編號、位置信息自動錄入到故障維修數(shù)據(jù)庫，并根據(jù)裂紋擴展模型確定檢修的最晚時間窗口，將故障維修數(shù)據(jù)庫中的絕緣子信息和檢修時間窗口輸入到啟發(fā)式規(guī)則模塊，該模塊采用多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法(Multi-objectiveParticleSwarmOptimization,MOPSO),以檢修任務(wù)為一組隨機粒子，每個粒子包含檢修任務(wù)的優(yōu)先級、檢修時間、檢修資源配置決策變量，粒子根據(jù)自身歷史最優(yōu)位置和全局最優(yōu)位置更新速度和位置，迭代T次直至收斂，對最終得到的Pareto前沿解集，根據(jù)決策偏好選取最終的檢修方案，生成檢修任務(wù)的優(yōu)先級排序和資源分配方案，在滿足檢修時間窗口約束的前提下，實現(xiàn)檢修效率、檢修成本、風(fēng)險控制目標(biāo)的平衡，將檢修任務(wù)方案通過移動協(xié)同辦公平臺自動下發(fā)到維修人員的智能終端，引導(dǎo)維修人員按照最優(yōu)方案開展檢修工作，采集現(xiàn)場信息，將現(xiàn)場信息與數(shù)字化的絕緣子臺賬、電子作業(yè)票關(guān)聯(lián)，生成結(jié)構(gòu)化的檢修報告，通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對歷史檢修報告進行文本挖掘和語義分析，提煉故障模式、檢修經(jīng)驗策略，用于優(yōu)化檢修決策模型和裂紋擴展預(yù)測模型，同時，利用區(qū)塊鏈技術(shù)對檢修過程進行溯源和審計，確保檢修數(shù)據(jù)的真實性和可追溯性，實現(xiàn)故障維修全流程的閉環(huán)管理。[0037]在一個實施例中，確定檢修的最晚時間窗口，如裂紋擴展速率為0.1mm/月，且裂紋臨界尺寸為10mm,則檢修時間窗口為(10-當(dāng)前裂紋長度)/0.1個月，使用CreaformGo,SCAN50三維激光掃描儀對絕緣子表面進行掃描，掃描距離為30cm,掃描角度為45°,點云密度設(shè)置為0.05mm,掃描速度為480萬點/秒，利用GeomagicStudio軟件對點云數(shù)據(jù)進行處理，采用移動最小二乘法進行降噪，曲率采樣率設(shè)置為30%,網(wǎng)格密度設(shè)置為0.1mm,生成高精度算子進行邊緣檢測，閾值設(shè)置為0.02,提取出裂紋區(qū)域的點云子集，計算裂紋的長度、寬度、深度幾何參數(shù)，將裂紋參數(shù)輸入COMSOLMultiphysics有限元分析軟件，采用裂紋擴展模塊，網(wǎng)格類型選擇四面體，最大網(wǎng)格尺寸為0.5mm,載荷設(shè)置為循環(huán)拉伸載荷，應(yīng)力比R=0.1,頻率為10Hz,計算得到的應(yīng)力強度因子范圍△K代入Paris公式，獲得裂紋擴展速率，將裂紋擴展速率代入Python編寫的Weibull分布擬合程序，采用最大似然估計法，迭代50次，得到形狀參數(shù)m=2.3,尺度參數(shù)η=2.5e6,計算得到95%置信水平下的絕緣子剩余壽命為1.2年，將絕緣子編號、裂紋參數(shù)、剩余壽命數(shù)據(jù)上傳至阿里云的HBase分布式數(shù)據(jù)庫，采用GlobalOptimizationToolbox實現(xiàn)MOPSO算法，粒子數(shù)量設(shè)置為50,最大迭代次數(shù)為200,慣性權(quán)重為0.8,加速常數(shù)c1=c2=2.0,搜索維度為5,包括任務(wù)優(yōu)先級、檢修時間窗口、所需人員、備件、工具資源，收斂判定閾值設(shè)置為1e-6,得到Pareto最優(yōu)解集，使用華為云ModelArts平臺搭建任務(wù)調(diào)度優(yōu)化模型，選擇深度強化學(xué)習(xí)算法DDPG,狀態(tài)量包括任務(wù)緊急程度、資源占用情況，行動量包括任務(wù)開始時間、資源分配方案，獎勵函數(shù)綜合考慮檢修及時性、成本節(jié)約、風(fēng)險規(guī)避因素，并加入軟約束懲罰項，訓(xùn)練500個episReplayMemory大小為10000,輸出最優(yōu)調(diào)度策略，將策略轉(zhuǎn)化為JSON格式的任務(wù)卡片下發(fā)到維修人員的智能終端，使用Flutter框架開發(fā)的移動協(xié)同辦公App進行展示，使用手機攝像頭掃描絕緣子上的二維碼，將缺陷信息與任務(wù)卡片關(guān)聯(lián)，使用語音輸入填寫檢修過程記錄和完成情況確認，上傳至華為云的知識圖譜平臺，采用自然語言處理技術(shù)進行語義理解和提取，更新故障診斷規(guī)則庫和檢修標(biāo)準(zhǔn)庫；[0038]根據(jù)裂紋的寬度和長度，利用多尺度圖像分割模塊提取絕緣子表面的裂紋區(qū)域，構(gòu)建三維裂紋模型，模擬裂紋的擴展過程；[0039]采用數(shù)碼顯微鏡對絕緣子表面進行高倍率成像，獲得微米級分辨率的裂紋圖像數(shù)據(jù)，通過小波變換對圖像進行降噪，提取裂紋的多尺度紋理特征，再用Gabor濾波增強裂紋邊緣，通過設(shè)置動態(tài)閾值實現(xiàn)圖像二值化，最后用形態(tài)學(xué)閉運算消除噪點，獲得完整的裂紋區(qū)域，利用基于深度學(xué)習(xí)的語義分割算法，如U-Net、DeepLab,對預(yù)處理后的裂紋圖像進行分割，通過在大量標(biāo)注樣本上訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動學(xué)習(xí)裂紋的多尺度特征，實現(xiàn)對任意寬度和長度裂紋的精確分割，得到裂紋的二維輪廓，將提取出的裂紋輪廓數(shù)據(jù)輸入到三維重建模塊，采用結(jié)構(gòu)光三維掃描技術(shù)，通過投影編碼條紋獲取表面三維形貌信息，利用相移解包裹算法解碼條紋相位，再通過相位展開和三角測量原理重建表面三維點云，對點云進行網(wǎng)格化和紋理映射，構(gòu)建出毫米級精度的絕緣子三維裂紋模型，并將裂紋區(qū)域精確映射到三維裂紋模型上，獲得真實的裂紋形態(tài)，根據(jù)三維裂紋模型，提取裂紋的關(guān)鍵幾何參數(shù)，裂紋深度通過測量三維模型上裂紋區(qū)域的最大高差來計算；裂紋尖端曲率半徑通過擬合裂紋尖端的樣條曲線，取曲線在尖端處的曲率半徑，根據(jù)絕緣子的材料類型和載荷工況，選取斷裂準(zhǔn)則和應(yīng)力強度因子計算公式，對于陶瓷絕緣子采用線彈性斷裂力學(xué)和KI應(yīng)力強度因子，對于復(fù)合絕緣子采用彈塑性斷裂力學(xué)和J積分，分析裂紋尖端的應(yīng)力應(yīng)變分布，確定裂紋的萌生和擴展條件，將裂紋的幾何參數(shù)和材料屬性輸入到ABAQUS有限元分析軟件中，采用擴展有限元方法對裂紋擴展過程進行數(shù)值模擬，在建模時先對絕緣子整體進行六面體結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格劃分，裂紋尖端及其延伸方向上的網(wǎng)格密度要高于其他區(qū)域，在裂紋尖端引入裂紋擴展單元，設(shè)置裂紋擴展準(zhǔn)則，定義裂紋擴展方向和增量步長，考慮絕緣子在運行中受到拉普森迭代算法進行非線性求解，當(dāng)應(yīng)力強度因子或J積分滿足斷裂準(zhǔn)則時啟動裂紋擴展模擬，直至裂紋擴展到指定長度或絕緣子失效，利用長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時間序列預(yù)測模型，對有限元模擬得到的裂紋擴展數(shù)據(jù)進行機器學(xué)習(xí)，將裂紋擴展長度、擴展方向、擴展速率作為樣本特征，對應(yīng)的載荷工況參數(shù)作為樣本標(biāo)簽，構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，通過設(shè)置輸入層、隱藏層、輸出層的神經(jīng)元個數(shù)和激活函數(shù)，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的深度和寬度，引入Dropout正則化和早停機制，防止過擬合，采用隨機梯度下降法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，不斷迭代優(yōu)化，直至達到預(yù)測精度或收斂速度的要求，應(yīng)用訓(xùn)練好的預(yù)測模型，輸入實際運行工況下的載荷參數(shù)，實現(xiàn)對絕緣子裂紋擴展趨勢和剩余壽命的智能預(yù)測，將裂紋擴展預(yù)測結(jié)果與絕緣子的電氣和機械性能退化模型相結(jié)合，建立裂紋擴展與擊穿概率、強度降低的耦合關(guān)系，采用Weibull分布描述陶瓷絕緣子的擊穿概率與電場強度、溫度因素的關(guān)系，采用Paris公式描述復(fù)合絕緣子的強度降低與裂紋擴展速率的關(guān)系，建立絕緣子狀態(tài)評估和壽命預(yù)測的物理機制模型，識別影響絕緣子可靠性的關(guān)鍵因素，制定基于風(fēng)險的狀態(tài)檢修策略，積累絕緣子裂紋擴展和性能退化的大數(shù)據(jù)，運用機器學(xué)習(xí)算法進行知識挖掘，提煉裂紋發(fā)生發(fā)展規(guī)律，形成裂紋智能診斷和預(yù)警的知識庫，指導(dǎo)絕緣子缺陷的分級管控，為絕緣子的狀態(tài)檢修和更換提供決策依據(jù)。[0040]在一個實施例中，使用基恩士VHX-7000系列數(shù)碼顯微鏡，設(shè)置光學(xué)變焦為200倍，分辨率為0.1μm,對絕緣子表面10cm×10cm的區(qū)域進行掃描成像，生成包含2000萬個像素點的高清圖像，基于小波變換的Daubechies8階基函數(shù)，對圖像進行5級分解，在高頻子帶上應(yīng)Gabor濾波器提取裂紋紋理，微分高斯算法檢測裂紋邊緣，閾值取邊緣梯度均值的1.5倍，U-Net卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用4層下采樣和4層上采樣結(jié)構(gòu)，卷積核大小為3×3,特征圖通道數(shù)依次初始學(xué)習(xí)率0.001,每10個epoch衰減10%,對裂紋輪廓實現(xiàn)像素級分割，mIoU達0.98,結(jié)構(gòu)光三維掃描系統(tǒng)采用DLP投影儀，生成周期為1920μm,相移步數(shù)為4的正弦光柵條紋，工業(yè)相機分辨率1280×1024,視場50mm×40mm,標(biāo)定重投影誤差小于0.05mm,應(yīng)用相位輪廓術(shù)解算點云，密度達每平方毫米100個點，泊松重建得到0.5mm厚的絕緣子表面網(wǎng)格模型，模型精度由覆蓋率、一致性和完整性評價，誤差小于0.2mm,將三維裂紋輪廓與絕緣子模型匹配，提取裂紋深度、表面積、體積幾何參數(shù)，由裂紋尖端處網(wǎng)格節(jié)點擬合3次B樣條曲線，求導(dǎo)得到曲率收斂控制參數(shù)0.05,材料參數(shù)各向同性彈性，彈性模量110GPa,泊松比0.28,Paris公式C=1.8×10^-10,m=3.2,裂紋擴展采用最大能量釋放率準(zhǔn)則，擴展方向垂直于最大拉應(yīng)力平面，擴展步長0.05mm,電-力-熱多物理場耦合施加150kV電壓、500牛頓拉力和80℃穩(wěn)態(tài)溫紋擴展數(shù)據(jù)的7種特征×8個時間步，隱藏層128個神經(jīng)元，2個測下一時間步的裂紋擴展長度，學(xué)習(xí)率0.01,每10個epoch驗證一次，earlystop耐心度5次，預(yù)測誤差收斂至3%以內(nèi)，Weibull分布形狀參數(shù)m=7.85,尺度參數(shù)η=15.2,63.2%擊穿電壓為140kV,預(yù)測剩余壽命在1000次冷熱循環(huán)以上時，裂紋尺寸應(yīng)控制在4mm以內(nèi)，Paris公式結(jié)合裂紋擴展預(yù)測模型，推斷出絕緣子強度退化至70%的臨界裂紋深度為8mm,對絕緣子裂紋參數(shù)和缺陷模式進行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，支持度0.4,置信度0.85,提升度2.5,發(fā)現(xiàn)釉面裂紋和氣孔是引發(fā)閃絡(luò)的主因，建議針對性地優(yōu)化釉料配方和燒成工藝；[0041]結(jié)合裂紋在模擬擴展過程的模擬數(shù)據(jù)，建立關(guān)于裂紋修復(fù)的多目標(biāo)優(yōu)化模型，確定最佳修復(fù)策略和資源分配方案；[0042]根據(jù)裂紋在模擬擴展過程中的模擬數(shù)據(jù)，采用多目標(biāo)優(yōu)化方法，建立裂紋修復(fù)的數(shù)學(xué)模型，通過定義修復(fù)策略和資源分配方案作為優(yōu)化變量，獲取裂紋擴展速率和修復(fù)成本作為優(yōu)化目標(biāo)，得到多目標(biāo)優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù)和約束條件，采用非支配排序遺傳算法NSGA-II,對上述多目標(biāo)優(yōu)化模型進行求解，通過隨機生成修復(fù)策略和資源分配方案的初始種群，獲取每個個體對應(yīng)的裂紋擴展速率和修復(fù)成本目標(biāo)值，根據(jù)非支配排序和擁擠度計算，得到種群的適應(yīng)度和排序結(jié)果，根據(jù)種群的適應(yīng)度和排序結(jié)果，采用二元錦標(biāo)賽選擇算子，從當(dāng)前種群中選擇優(yōu)良個體，通過模擬二進制交叉和多項式變異算子，對選擇的個體進行交叉變異操作，獲取新的修復(fù)策略和資源分配方案，將新生成的個體與當(dāng)前種群合并，采用非支配排序和擁擠度計算，得到新一代種群，通過迭代上述選擇、交叉變異和種群更新過程，直至達到最大迭代次數(shù)或收斂條件，獲得最優(yōu)的修復(fù)策略和資源分配方案的帕累托前沿，根據(jù)決策者的偏好，從帕累托最優(yōu)解集中選取一個滿意解，作為最佳的裂紋修復(fù)策略和資源分配方案，通過分析該方案的裂紋擴展速率和修復(fù)成本，判斷其在延長構(gòu)件使用壽命和節(jié)約維修成本方面的效果，確定裂紋修復(fù)最優(yōu)決策。[0043]在一個實施例中，根據(jù)裂紋擴展的模擬數(shù)據(jù)，采用NSGA-II算法對裂紋修復(fù)策略和資源分配方案進行多目標(biāo)優(yōu)化，首先，隨機生成100個初始種群，每個個體包含10個修復(fù)策略變量和5個資源分配變量，策略變量取值范圍為0到1,資源變量取值范圍為0到100萬元，然后，將每個個體代入裂紋擴展模型，獲得裂紋擴展速率和修復(fù)成本，接著，對種群進行非叉概率為8,變異概率為1,對個體進行交叉變異，獲得新解，將新解與當(dāng)前種群合并，更新種群，迭代500次后，得到帕累托前沿，最后，根據(jù)決策者偏好，選擇一的最優(yōu)方案：裂紋擴展速率降低了20%,修復(fù)成本為80萬元，可以有效延長構(gòu)件壽命10年以上，節(jié)約維修成本30%左右，實現(xiàn)裂紋修復(fù)決策的科學(xué)優(yōu)化。[0044]所述S106步驟在絕緣子更換或修復(fù)完成后，通過絕緣子表面的熱圖像數(shù)據(jù)對絕緣子表面的溫度分布進行檢測，提取熱圖像數(shù)據(jù)的頻域特征，并用卷積自編碼網(wǎng)絡(luò)判斷絕緣子的當(dāng)前質(zhì)量，若存在溫度分布異常則將熱圖像數(shù)據(jù)上傳至故障維修數(shù)據(jù)庫，并觸發(fā)返修[0045]具體而言，采用紅外熱像儀對絕緣子更換或修復(fù)后的絕緣子表面進行熱圖像采集，選擇拍攝距離和角度，對大型絕緣子分區(qū)域拍攝，獲取不同視角和距離下的熱圖像數(shù)據(jù)，再通過基于SIFT特征點匹配的圖像拼接算法，生成全方位、高分辨率的絕緣子表面溫度分布圖，利用二維傅里葉變換2D-FFT和小波變換數(shù)學(xué)工具，對熱圖像數(shù)據(jù)進行時頻域分析，均勻度紋理特征，在小波域上提取熱圖像的多尺度、多方向特征，如小波能量、小波系數(shù)均值，將提取到的頻域和小波域特征構(gòu)建成絕緣子表面溫度分布的特征向量，將熱圖像的特征向量輸入到基于U-Net結(jié)構(gòu)的卷積自編碼網(wǎng)絡(luò)中進行質(zhì)量判斷，編碼器部分由4個卷積層和4個最大池化層組成，卷積核大小為3×3,激活函數(shù)為ReLU,解碼器部分由4個反卷積層和4個上采樣層組成，逐步恢復(fù)原始熱圖像的細節(jié)信息，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練采用Adam優(yōu)化器，初始學(xué)習(xí)率為0.001,損失函數(shù)為均方誤差(MSE),評價指標(biāo)為峰值信噪比(PSNR),通過重構(gòu)誤差的大溫度分布的標(biāo)準(zhǔn)模板庫，收集不同型號、材質(zhì)、缺陷模式下的絕緣子熱圖像樣本，采用K-征壓縮到20維，然后進行K-means聚類，Silhouette系數(shù)確定最優(yōu)聚類數(shù)為5,計算每個簇的中心熱圖像作為標(biāo)準(zhǔn)模板，提取其頻域和小波域特征，在判斷新采集的熱圖像是否異常時，分別計算其與各標(biāo)準(zhǔn)模板之間的歐氏距離和余弦相似度，若最小距離大于閾值(如10)或最大相似度小于閾值0.6,則判定為溫度分布異常，當(dāng)監(jiān)測到絕緣子存在溫度分布異常時，觸發(fā)熱圖像數(shù)據(jù)的邊緣上傳流程，對采集的熱圖像數(shù)據(jù)進行裁剪、歸一化預(yù)處理，然后采用協(xié)議實時發(fā)送到云端的故障維修數(shù)據(jù)庫，并生成異常告警信息，根據(jù)絕緣子的溫度分布異常情況，動態(tài)調(diào)整檢修策略和返修流程，采用Q-learning與模擬退火算法相結(jié)合的方法，以以提高合格率、降低成本為獎勵函數(shù)，學(xué)習(xí)最優(yōu)的檢修策略，同時采用多智能體強化學(xué)習(xí)框架，實現(xiàn)多個絕緣子的協(xié)同檢修優(yōu)化，通過智能體間的博弈提高整個輸電線路的運維水平，建立覆蓋絕緣子全生命周期的質(zhì)量管理平臺，包括原材料質(zhì)檢、生產(chǎn)過程監(jiān)控、運行狀態(tài)監(jiān)術(shù)對各環(huán)節(jié)的質(zhì)量數(shù)據(jù)進行不可篡改的記錄存證，實現(xiàn)絕緣子質(zhì)量管理的閉環(huán)。[0046]在一個實施例中，該熱像儀測溫范圍為-40℃~2000℃,熱靈敏度為0.02℃,空間分置采集熱圖像，分辨率設(shè)置為1024×768,幀頻為30Hz,測溫范圍為-20℃150℃,熱靈敏度為0.02℃@30℃,對于直徑超過50厘米的大型絕緣子，將其分為4個象限，分別采集熱圖像，每個象限重疊20%,然后利用SIFT算法提取特征點，通過RANSAC算法估計單應(yīng)性矩陣，最終拼0.5π能量比例特征，計算灰度共生矩陣得到對比度、相關(guān)度、能量、熵14個紋理特征，采用為3×3,步長為1,padding方式為same,激活函數(shù)采用ReLU,最大池化尺寸為2×2,使用Adam優(yōu)化器，初始學(xué)習(xí)率為0.001,每10個epoch衰減50%,最小學(xué)習(xí)率為1e-6,batch_size為16,訓(xùn)練100個epoch,早停法防止過擬合，最佳模型在驗證集上的PSNR達到35.2dB,采用K-肘部法則確定最佳聚類數(shù)k=5,計算每個聚類中心與樣本的平均PSNR,取閾值為34dB,當(dāng)測試絕緣子的重構(gòu)圖像PSNR低于該閾值時，判定為溫度異常，上傳至華為云服務(wù)器，先采用H.265編碼壓縮50%,再采用AES-256加密，通過MQTT協(xié)議傳輸，網(wǎng)絡(luò)帶寬降低75%,采用Q-learning算法進行策略學(xué)習(xí)，狀態(tài)空間為絕緣子健康度(0~100),動作空間為檢測頻次1天/折扣因子γ=0.9,探索概率ε=0.7,最大回合數(shù)1000,收斂后平均獎勵為85分，在此基礎(chǔ)上，增加模擬退火策略，初始溫度T0=100,衰減率λ=0.95,內(nèi)循環(huán)L=50,外循環(huán)D=20,搜索到全局最優(yōu)解，平均獎勵提升至90分，對于3條100公里長的500千伏輸電線路，部署30個故障監(jiān)測智能體，采用多Agent-Q-learning框架，通過20000回合的訓(xùn)練，實現(xiàn)故障率降低15%,運維成本降低12%,在此過程中，利用超級賬本Fabric區(qū)塊鏈平臺記錄3000萬條絕緣子質(zhì)量數(shù)據(jù)，區(qū)塊大小為2MB,共識機制為PBFT,吞吐量達1500TPS,共享賬本存儲容量為6TB,數(shù)據(jù)可追溯性和隱私保護級別達到HIPAA標(biāo)準(zhǔn)。[0047]所述S107步驟根據(jù)絕緣子的多維數(shù)據(jù)，包括涂層老化程度、釉層畸變、表面裂紋、溫度異常，得到絕緣子的綜合健康指數(shù)，并用馬爾可夫鏈預(yù)測模型估計在不同檢修策略下的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，采用多目標(biāo)粒子群優(yōu)化模塊生成絕緣子的全生命周期的最優(yōu)檢修決策序[0048]具體而言，從故障診斷系統(tǒng)、狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)、環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)多源異構(gòu)系統(tǒng)中，提取絕緣子涂層老化程度、釉層畸變情況、表面裂紋參數(shù)、溫度異常監(jiān)測多維數(shù)據(jù)，采用本體映射的方法，構(gòu)建絕緣子健康評估領(lǐng)域本體，定義各數(shù)據(jù)源的語義關(guān)聯(lián)，通過本體推理實現(xiàn)數(shù)據(jù)語義層面的自動關(guān)聯(lián)和轉(zhuǎn)換，對于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，采用噪聲識別、缺失值填充、異常值檢測數(shù)據(jù)清洗技術(shù)，結(jié)合電氣領(lǐng)域知識構(gòu)建數(shù)據(jù)修正規(guī)則，形成絕緣子全生命周期的結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化的健康檔案數(shù)據(jù)庫，根據(jù)絕緣子健康狀態(tài)評估標(biāo)準(zhǔn)，從多維監(jiān)測數(shù)據(jù)中提取反映絕緣子健康水平的關(guān)鍵指標(biāo)，采用德