基于INGO-SVM的输电铁塔地脚螺栓螺母缺失无损检测方法

作者：刘阳; 张璐; **强; 周青; 张川; 王彦海

来源：高压电器, 2023, 1-11.

• 输电铁塔地脚螺栓
• 螺母缺失缺陷
• 改进北方苍鹰优化算法
• 支持向量机
• 电磁无损检测

为了无损检测埋置于混凝土中的输电铁塔地脚螺栓有无螺母缺失缺陷，保障输电线路安全运行，文中提出了一种基于改进北方苍鹰优化算法（improve northern goshawk optimization，INGO）优化的支持向量机（support vector machine，SVM）分类检测方法（INGO-SVM）：首先，通过Cubic混沌映射与小孔成像反向学习策略增加北方苍鹰优化算法（northern goshawk optimization，NGO）种群的多样性，并在优化初始解的同时增加种群的搜索区域，使算法尽可能的找到潜在的最优解并分析优化效果；其次，将INGO应用于SVM的核心参数寻优，得到分类模型；最后，将螺杆直径、保护层厚度、垫板厚度以及电磁无损检测得到的磁场强度作为输入量，输出地脚螺栓螺杆上螺母个数，判断缺陷类型；实验结果表明，相较于SVM，提出的INGO-SVM模型在输电铁塔地脚螺栓螺母缺失分类中的均方根误差、平均相对误差以及平均绝对误差分别降低了31.7%、60.7%以及68.9%，验证了该方法解决地脚螺栓螺母缺失无损检测分类问题的有效性。

• 单位
  三峡大学