紫外电晕检测数据库管理系统的设计与实现

王盛

（辽宁对外经贸学院，辽宁 大连　116052）

紫外电晕检测数据库管理系统的设计与实现

王盛

（辽宁对外经贸学院，辽宁 大连116052）

针对现有电力设备的紫外电晕检测管理系统不能满足电力设备故障检测和管理需求这一实际情况，利用基于文本的图像检索和图像理解技术，同时使用典型故障图库和标准用语库，通过建立典型故障标准图库并引入放电强度归算和放电强度趋势分析的图像处理技术和方法，设计实现了一种可以满足电力行业需求的紫外电晕检测数据管理系统，并进行了测试。测试结果表明，该系统易用、高效且稳定可靠，能使用户顺利地从以前的软件系统迁移到该软件系统。

软件工程；数据库；紫外成像；电晕放电；图像检索

0　引　言

当架空输电线路表面的电场强度超过空气分子的游离强度，气体会发生电离，出现电晕放电。据不完全统计，全国每年因电晕损耗的电能［1］达到了2 015亿kW·h，同时，电晕放电严重地影响人身和设备安全。紫外成像诊断技术是发现电气设备电晕放电故障隐患的重要手段，对提高供电可靠性和实现电气设备状态维修具有重要价值。

目前，全球紫外成像技术的领导者是OFIL公司，其在西方发达国家的产品市场占有率［2］接近100%。国内外的研究主要集中在紫外检测仪器的硬件及嵌入式软件方面，而关于数据管理软件的研究文献比较少见［3］。为了提高电力行业紫外电晕图像检测的分析和管理水平，有必要研究开发新的紫外电晕图像检测数据管理软件实现放电位置的自动定位、放电强度的自动归算、放电强度趋势的自动分析、电力设备故障的自动分析以及电力设备的风险评估。

1　系统总体设计

1.1需求分析

本文所述系统的总的需求可以用以下几个方面表述：紫外检测视频图像资料的管理，系统内嵌紫外检测视频播放和图片截取；紫外检测图片图像的管理，可由检测图像生成故障典型图像纳入典型图库，自动对检测图像进行放电强度归算；紫外电晕检测报告以及放电趋势分析报告的半自动生成，检测报告和趋势分析报告模版化，报告使用的描述语言标准化，使用标准用语；电气设备管理、检测仪器管理；数据查询和报表生成；报告文档管理；故障典型图像库的管理，标准用语库管理；用户管理；系统管理，数据库分离、备份与恢复；在线帮助。

1.2架构与方案

本系统采用C/S模式，选择微软的Visual Studio开发环境以及Microsoft SQL Server数据库平台作为整个系统开发平台，将紫外电晕图像检测数据库管理系统共分为数据层，应用层和表示层三个层次。紫外电晕图像检测数据库管理系统的基本架构如图1所示。

图1　系统架构图

本文所述的软件系统是为了配合电力系统紫外电晕图像检测工作，方便检修试验人员能快速编写检测报告和对疑难问题做进一步的分析处理，以及对以往出现的问题进行对比和借鉴提供必要的方便和帮助；同时为检测报告的编写提供方便和可以参考的报告形式。

为了实现上述目的，不仅需要软件能够存储和读取紫外图像检测数据，还需要软件能够理解这些图像数据；并在理解这些紫外检测图像数据的基础上，分析设备的运行状态，对存在故障隐患和已经发生运行故障的设备给出检测报告和趋势分析报告。因此，软件必须能够完成紫外图像检测视频数据的管理、视频截图、截图管理、图像查询、图像分析、报告编写等功能。

通过研究，本文所述的系统采用基于文本的图像检索和图像理解技术来管理、处理图像资源，使用故障典型图库理解故障图像，使用标准用语库规范报告，并使用格式化的检测报告模板和趋势分析报告模板。该系统实现紫外电晕检测数据库管理系统的功能结构如图2所示。

图2　系统功能结构图

2　系统设计与实现

2.1基本设置的设计与实现

基本设置包含单位设置和测试仪器设置两个主要部分。主要设计是数据表的设计以及用户输入界面的设计。添加和修改基本设置数据的处理流程如图3所示。添加仪器时，主要录入的信息是仪器的名称、仪器的类型以及仪器的生产厂家。修改和删除测试仪器信息，可能也需要使用查询功能找到需要修改的仪器，这时使用模糊查询就能提高查询效率。

图3　基本设置添加和修改业务流程

2.2检测信息的设计与实现

该模块主要的内容是检测信息的录入、修改、删除。为实现这三个功能，需要设计必要的用户界面以及功能按钮完成数据表的插入、更新、列表、排序、查询等。

本文系统将图像的描述信息规则分为16个方面：视频图像名称，拍摄日期，地点名称，检测单位名称，检测人员名称，测试使用的仪器，仪器增益，设备名称，设备类型，运行电压，测试距离，天气情况，有无缺陷，视频简介，相对位置描述，干扰信息。结合前13项描述信息，基本可以完成本专业领域基于文本的图像理解［4］，后3项主要是基于文本的图像理解所需要的关键信息。

本文所述的软件系统采用模糊查找方法以提高查找效率。在检测信息列表界面中，罗列出系统中录入的所有视频检测图像数据。为方便浏览，设计了各种排序的方式：设备名称、地点名称、视频图像名称、拍摄时间、录入时间、拍摄人员、录入人员、设备类型等。在列表界面单击列表的任意行都会自动播放视频，以方便操作人员辨认观看。

2.3图像管理的设计与实现

图像管理部分包括视频抓图、图像存储以及将获得的图像作为新的故障典型图像插入到典型图库中。系统设计了以四个框缓冲截取的图片作为备选的图片。还设计了另外两个框保存挑选出来的图片，这两个框也是用来缓冲的，可被更新。本系统使用基于文本的图像检索和图像理解方法，因此要求对图像有比较准确的描述信息。在图像保存前，还可以查看典型图形，可以将要保存的图像与典型图像比较［5］。另外，系统设计了按缺陷名称或设备名称的模糊查询以及结果排序的功能，以方便紫外电晕图像诊断分析人员快速查找所需的典型图像。

2.4报告编写的设计与实现

报告编写部分包括检测报告的生成、紫外报表管理和趋势分析报表管理。经过视频图像的录入以及视频图像截图，获得电力设备的紫外检测图像。通过本文前述的一系列工作，能够生成检测报告。检测报告编写的业务流程如图4所示。

本文系统中，报告文档默认的文件格式为微软的WORD格式文件，操作系统将自动调用与WORD格式文件关联的编辑软件打开这个文档，并进入报告文件编写状态。紫外报表最基本的管理是报告内容的查看和修改以及检测报告文件的删除。

图4　报告编写业务流程

趋势分析报告中绘制趋势曲线的数据来源就是用户选择参与趋势分析的检测报告中的数据［6］。数据分析结束生成趋势图表后，进入趋势分析报告编写步骤，在该步骤中，紫外检测图像诊断分析人员填写诊断分析意见。其间可访问标准用语库选用标准用语描述故障。本文所述的系统，趋势分析报告文档的文件格式默认采用微软的WORD文件格式；也支持HTML文件格式的趋势分析报告。

2.5查询分析的设计与实现

为了提高查询效率，这里使用模糊查询方法。这里的数据表示只涉及了紫外电晕检测图像的显示，图像的文本描述部分在列表中进行表示。紫外检测图像查询分析的业务流程如图5所示。

图5　紫外检测图像查询分析业务流程

2.6系统管理的设计与实现

系统的管理主要是用户的管理，包括对用户的增减以及权限的分配［7］。为了简化，系统使用用户查询以及用户录入两项主要功能。用户权限的分配嵌入在用户查询中，对于系统管理员或有系统管理权限的用户可以通过查询了解某个用户的权限［8］。需要修改用户权限时，直接修改后使用“更新”数据库即可。为了方便软件的布局，还将标准用语库的管理也纳入系统管理中。

仪器在出厂定标后，采用输出的放电强度数据为相对强度，需要通过归算获得实际的放电强度。由于测量距离的不同，仪器将输出不同的灰度值，这就需要将记录到的数据还原为实际的放电强度，这个计算过程就是放电强度的归算。由于每次数据采集时的距离、方向可能存在不同，在进行趋势分析前，需要确保参与时间序列分析的图像都经过放电强度归算。

3　系统测试

本文所述的数据库管理系统使用AutoRunner 3.9测试软件进行黑盒测试。AutoRunner可以进行Windows类型对象测试，一般为用C++/Delphi/VB/C#等技术开发的桌面程序。本文所述的紫外电晕图像检测数据库管理软件通常部署在局域网中，使用独立的数据库服务器管理数据库。规模小的单位单机部署，操作系统可选Windows XP。

紫外电晕图像检测数据库管理系统的具体测试流程如下：

（1）认真理解需求，与电力试验研究院的专家深入交流，理解需求。

（2）制定测试计划，根据需求估算测试所需资源、所需时间、功能点划分、如何合理分配安排资源等。

（3）用例设计，根据测试计划、任务分配、功能点划分，设计合理的测试用例。

（4）执行测试，根据测试用例的详细步骤，执行测试用例。

（5）执行结果记录和错误记录，对每个测试用例记录测试的结果，有错误的在测试管理工具中编写错误记录。

（6）缺陷跟踪，追踪错误直到所有记录到的错误被改正。

（7）测试报告，通过不断测试、追踪，直到被测软件达到测试要求，并没有重大错误。

根据软件的模块划分，编制每个软件模块的测试用例表格，如表1所示。

表1　测试用例表

系统一共16个主要功能模块，因此编写了16个测试用例表格。根据测试用例，为每个模块编写AutoRunner软件的测试脚本，并调试测试脚本以保证脚本的正确性。然后使用AutoRunner正式测试软件的功能模块。根据AutoRunner测试的结果形成模块的测试报告。通过严格的软件测试，及早检测到软件设计的很多错误，发行版软件的性能大大超出用户的预期。这是本文所述数据库管理软件得到用户肯定的主要因素之一。在测试过程中，用户提出了许多修改意见，经过不断的修改完善，最终形成本文所述的电力设备紫外电晕图像检测数据库管理软件。经过严格测试过的发行版软件已正式投入运行。

4　结　论

本文介绍了一种电力行业检测电力设备使用的紫外电晕图像检测数据管理技术，其中重点介绍了紫外电晕图像检测数据库系统的设计和应用，同时详细介绍了软件开发、设计与测试的各个方面。本文所述的软件系统，采用标准用语和标准格式，分析的要素具有确定的次序和格式化的表述。截至目前，紫外电晕图像检测数据的数据库，已经发出故障分析报告15份，实现了应用的平滑过渡。总之，用户基本能够比较顺利地从以前的软件系统迁移到本文所述的软件系统，享受新系统带来的好处。

［1］雷晓勇，刘尚合，胡小峰，等.尖端导体电晕放电试验研究［J］.计算机测量与控制，2011，19（9）：2197-2201.

［2］ZIANI A，DELMOTTE F，PAVEN-THIVET C L，et al.Ion beam sputtered aluminum based multilayer mirrors for extreme ultraviolet solar imaging［J］.Thin solid films，2014，552（3）：62-67.

［3］LI D，YAKUSHIJI D，KANAZAWA S，et al.Decomposition of toluene by streamer corona discharge with catalyst［J］.Journal of electrostatics，2002，55（3/4）：311-319.

［4］汪金刚，林伟，王志，等.基于紫外检测的开关柜电弧在线检测装置［J］.电力系统保护与控制，2011，39（5）：128-133.

［5］谢从华，宋余庆，常晋义.图像数据库管理系统的关键技术研究综述［J］.计算机应用研究，2011，28（9）：3206-3210.

［6］师惠萍.射线数字图像处理与数据库管理系统的研究：［D］.广州：中山大学，2012.

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［8］李海芹，曾庆军.基于紫外检测法的智能型特高压验电器系统［J］.电子设计工程，2011，19（1）：1-3.

Design and implementation of ultraviolet corona detection database management system

WANG Sheng
（Liaoning University of International Business and Economics，Dalian 116052，China）

For the ultraviolet corona detection management system of current electric power equipments can′t meet the requirement of power equipment fault detection and management，an ultraviolet corona detection data management system to satisfy the requirement of electric power industry was designed and implemented by establishing the standard image library of typical fault and introducing the image processing technology and method of discharge strength reduction and discharge strength trend analysis，which uses the text-based image retrieval and text-based image understanding technology，and typical fault image library and standard phrases library.The system was tested.The test results show that the system has the advantages of easy use，high efficiency，stability and reliability，and can make the users successfully transfer the previous software system into the proposed software system.

software engineering；database；ultraviolet imaging；corona discharge；image retrieval

TN915.853-34；TP393

A

1004-373X（2016）13-0152-04

10.16652/j.issn.1004-373x.2016.13.037

2015-10-20

王盛（1978—），男，辽宁凤城人，硕士学位，副教授。研究方向为计算机应用、信息管理与信息系统、物流信息化。