门控循环单元网络在输电杆塔螺栓检测中的应用

"该文章介绍了一种基于门控循环单元网络(GRU)的输电杆塔螺栓紧固检测方法，旨在解决传统人工检测方法的安全风险和无人机巡检的不稳定性问题。通过振动传感器和传感分析仪收集输电塔的声波数据，利用线性预测倒谱系数(LPCC)作为特征向量，训练GRU分类模型来识别螺栓的紧固状态。实验结果显示该方法具有实用的分析性能，有效地降低了人力资源需求并提升了检测效率。" 在电力行业中，输电杆塔螺栓的紧固状态对高压电网的安全至关重要。传统的检测方法依赖于工作人员攀爬杆塔进行检查，这不仅耗费人力，而且伴随着较高的安全风险。另一方面，尽管无人机巡检可以提供一定帮助，但其检测效果可能受到多种环境因素的影响，如天气条件、视觉遮挡等，因此检测质量难以保证。 针对这一问题，研究者们提出了一个创新的解决方案——基于门控循环单元网络的螺栓紧固检测系统。门控循环单元网络是一种特殊类型的循环神经网络(RNN)，它在处理序列数据时能够更好地捕捉长期依赖性，适合处理时间序列的声波数据。在该方法中，首先利用振动传感器和传感分析仪安装在输电塔上，实时采集螺栓振动产生的声波数据。这些数据经过预处理后，计算出线性预测倒谱系数(LPCC)，这是一种常用于语音识别的特征提取技术，能够有效表示声波信号的频谱特性。 接下来，将这些LPCC特征向量输入到训练好的GRU分类模型中。GRU通过其独特的“门”机制（包括重置门和更新门），能够在处理序列数据时控制信息的流动，从而在识别不同紧固状态的螺栓声波样本时表现出良好的性能。实验表明，这种基于GRU的方法在检测螺栓紧固状态方面达到了实用的分析性能，可以准确地识别螺栓是否紧固良好。 应用这种基于GRU的检测算法，不仅能减少对人力资源的需求，降低工作人员的安全风险，还能提高检测的准确性和效率，对于保障高压电网的安全运行具有重要意义。这种方法的实施为电力行业的自动化监测提供了新的思路，未来有望在更大范围内推广和应用。