Page 90 - 《应用声学》2025年第1期

86 2025 年 1 月

表 2 不同卷积核数目下的训练结果 图 10 为卷积核大小为 9×9 时测试得到的混淆
Table 2 Training results with different 矩阵，横轴表示输入的实际分类，纵轴表示输出的预
number of convolution kernels 测分类。可以发现，将不同类型的高压电缆终端铅

封缺陷超声图像输入到经过训练的模型中，预测分
卷积核数目 损失值 准确率/%
类与实际分类的重合度为 100%，说明可以 100% 准
7×7 0.003921 100
确预测出各个输入的铅封图像缺陷类型。试验结果
9×9 0.008435 100
11×11 0.090833 95.58172 显示该模型在检测不同类型的铅封缺陷时具有较
13×13 0.032772 96.55172 高的准确率。

试验结果表明，在训练迭代前 800 次，铅封缺 4 结论
陷识别模型的损失值迅速下降，准确率迅速上升；
当训练迭代到 1000 次左右，铅封缺陷识别模型开 本文将超声检测方法与深度学习算法结合，验
始收敛，模型损失值和准确度已经趋于稳定。当卷 证了基于 CNN 的高压电缆终端铅封缺陷检测的可
积核分别为 11×11 和 13×13 时，在对模型的训练过 行性和有效性。使用电缆终端铅封缺陷超声检测平
程中，损失值和准确率的变化曲线均出现了明显波 台获取了不同类型的铅封缺陷图像，将超声图像经
动，整个过程不够平滑，训练的模型达到稳定后准确 过预处理之后，通过搭建的 CNN 对超声图像进行
度也没有达到 100%，只有 95%和 96%左右；当卷积 训练，经多轮训练，选择最佳参数，获得最优网络模
核的大小分别为 7×7 和 9×9 时，训练的模型对铅封 型，实现铅封缺陷的自动识别。针对文中样本库，所
缺陷检测准确度为 100%，损失值仅为 0.003921 和 建立的模型能较好地实现对铅封终端缺陷的超声
0.008435，表明模型对铅封缺陷识别训练已达到了 图像的精确识别，准确率达到 100%，取得了较好的
检测学习的最高值，可以对实际铅封缺陷图像进行 识别效果，验证了该方法的有效性。下一步工作将
识别测试。通过对比发现，当卷积核为9×9时，训练 进一步扩充铅封超声图像数据集，扩大 CNN 在终

过程中损失值和准确度的变化过程更加平滑，损失 端铅封缺陷检测中的应用范围，并用于实际现场缺
值从最初的 1.4 降低到 0.008 左右，准确率从 27%提 陷检测中，减少人工观察带来的误判、漏判问题，提
高到 100%，整个过程波动较小，训练的整体效果也 升电力系统运行智能化水平。
更好。因此将卷积核的大小设置为 9×9 对模型进行
训练，然后进行实际测试试验。 参 考 文 献

ຉ๶ᅾ᫼
[1] 杜伯学, 马宗乐, 霍振星, 等. 电力电缆技术的发展与研究动
Яᦊˁ 20 0 0 0 100% 向 [J]. 高压电器, 2010, 46(7): 100–104.
ࡏᫎᎥᬞ 16.0% 0% 0% 0% 0%
Du Boxue, Ma Zongle, Huo Zhenxing, et al. Recent re-
0 40 0 0 100% search status of techniques for power cables[J]. High Volt-
ЯᦊᎥᬞ
0% 32.0% 0% 0% 0%
age Apparatus, 2010, 46(7): 100–104.
ᣥѣዝ ࡏᫎᎥᬞ 0% 0% 32.0% 0% 100% [2] 王冠卿. 电力工程施工中电力电缆敷设技术研究 [J]. 中国高
0
40
0
0
新科技, 2019(2): 86–88.
0%
[3] 邵森安, 马勰, 丰如男, 等. 电力电缆国内外研究综述 [J]. 电
௄Ꭵᬞ 0 0 0 25 100% 线电缆, 2021(3): 1–6, 10.
0% 0% 0% 20.0% 0% Shao Sen’an, Ma Xie, Feng Runan, et al. Review of re-
searches on power cables at home and abroad[J]. Wire &
100% 100% 100% 100% 100%
0% 0% 0% 0% 0% Cable, 2021(3): 1–6, 10.
[4] 罗进圣, 李忠群, 王伟. 电缆终端与金属护套封铅分析 [J]. 河
Яᦊˁ ЯᦊᎥᬞ ࡏᫎᎥᬞ ௄Ꭵᬞ 北电力技术, 2011, 30(2): 46–47.
ࡏᫎᎥᬞ
Luo Jinsheng, Li Zhongqun, Wang Wei. Analysis on lead-
ᄬಖዝ sealing of cable terminal and metal shield[J]. Hebei Elec-
tric Power, 2011, 30(2): 46–47.
图 10 卷积核大小为 9×9 的混淆矩阵
[5] 周长城, 赵海军, 任萍. 高压电缆附件铅封工艺的改进 [J]. 东
Fig. 10 Confusion matrix with kernel size 9×9 北电力技术, 2021, 42(2): 23–26, 29.