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基于双重背景分离及自适应网格的电压致热型设备红外图像状态分析
被引量：
11
1
作者
周可慧
廖志伟
+1 位作者
陈琳韬
黄杰栋
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2019年第24期123-130,共8页
针对发热量小、温度变化范围窄的电压致热型设备故障红外图像难以识辨的难题,提出一种基于双重背景分离及自适应网格划分的电压致热型设备红外图像运行状态分析方法。以电流互感器套管红外图像为例,首先提出红外图像双重背景分离及部件...
针对发热量小、温度变化范围窄的电压致热型设备故障红外图像难以识辨的难题,提出一种基于双重背景分离及自适应网格划分的电压致热型设备红外图像运行状态分析方法。以电流互感器套管红外图像为例,首先提出红外图像双重背景分离及部件区域提取算法,即基于RGB和HSV颜色空间特点,转换红外图像颜色空间,分离出第一层背景区域。接着将Ostu算法与Hough变换相结合,提出基于Hough变换的Ostu改进算法,实现背景的第二重分离,得到部件区域。之后,导入红外图像温度,运用自适应网格方法划分部件区域,获得每一网格平均温度,提取温度特征向量,比较待分析图像与正常图像获取温差值,以此判断设备运行状态。最后,通过案例分析验证算法的有效性。同时,对避雷器本体、电压互感器电容单元、断路器支柱等电压致热型设备进行分析,说明算法具有良好的扩展性。
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关键词
双重背景分离
电压致热型设备
红外诊断
自适应网格划分
OSTU
HSV
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职称材料
基于改进SVM的变电站设备红外图像故障诊断方法研究
被引量：
2
2
作者
郑祥
张鸿鹄
魏岩岩
《电测与仪表》
北大核心
2024年第12期49-55,共7页
针对现有智能变电站电压致热型设备红外图像故障诊断方法存在的诊断准确率差和效率低等问题,提出一种多特征融合方法和改进支持向量机相结合的智能变电站电压致热型设备红外图像故障诊断方法。通过多特征融合方法将颜色特征、边缘特征...
针对现有智能变电站电压致热型设备红外图像故障诊断方法存在的诊断准确率差和效率低等问题,提出一种多特征融合方法和改进支持向量机相结合的智能变电站电压致热型设备红外图像故障诊断方法。通过多特征融合方法将颜色特征、边缘特征、纹理特征进行融合,通过改进的帝国竞争算法对支持向量机参数(惩罚因子和核参数)进行优化,提高故障诊断性能。通过算例进行比较分析,验证所提方法的可行性。结果表明,所提方法在多个电压致热型设备故障诊断中具有较高的故障诊断性能,优于单一特征故障诊断方法,故障诊断准确率为94.83%,平均诊断时间为0.62 s,为无人变电站的发展奠定了基础。
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关键词
智能变电站
红外图像
故障诊断
电压致热型设备
支持向量机
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职称材料
题名
基于双重背景分离及自适应网格的电压致热型设备红外图像状态分析
被引量：
11
1
作者
周可慧
廖志伟
陈琳韬
黄杰栋
机构
华南理工大学电力学院
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2019年第24期123-130,共8页
基金
国家青年科学基金项目资助(61702192)
中国南方电网公司科技项目资助(GDKJQQ20152088)~~
文摘
针对发热量小、温度变化范围窄的电压致热型设备故障红外图像难以识辨的难题,提出一种基于双重背景分离及自适应网格划分的电压致热型设备红外图像运行状态分析方法。以电流互感器套管红外图像为例,首先提出红外图像双重背景分离及部件区域提取算法,即基于RGB和HSV颜色空间特点,转换红外图像颜色空间,分离出第一层背景区域。接着将Ostu算法与Hough变换相结合,提出基于Hough变换的Ostu改进算法,实现背景的第二重分离,得到部件区域。之后,导入红外图像温度,运用自适应网格方法划分部件区域,获得每一网格平均温度,提取温度特征向量,比较待分析图像与正常图像获取温差值,以此判断设备运行状态。最后,通过案例分析验证算法的有效性。同时,对避雷器本体、电压互感器电容单元、断路器支柱等电压致热型设备进行分析,说明算法具有良好的扩展性。
关键词
双重背景分离
电压致热型设备
红外诊断
自适应网格划分
OSTU
HSV
Keywords
dual background separation
infrared diagnosis of voltage-heating devices
adaptive meshing
Ostu
HSV
分类号
TM50 [电气工程—电器]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN219 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
基于改进SVM的变电站设备红外图像故障诊断方法研究
被引量：
2
2
作者
郑祥
张鸿鹄
魏岩岩
机构
国网安徽省电力有限公司超高压分公司
出处
《电测与仪表》
北大核心
2024年第12期49-55,共7页
基金
国家电网有限公司科技项目(52120320006T)。
文摘
针对现有智能变电站电压致热型设备红外图像故障诊断方法存在的诊断准确率差和效率低等问题,提出一种多特征融合方法和改进支持向量机相结合的智能变电站电压致热型设备红外图像故障诊断方法。通过多特征融合方法将颜色特征、边缘特征、纹理特征进行融合,通过改进的帝国竞争算法对支持向量机参数(惩罚因子和核参数)进行优化,提高故障诊断性能。通过算例进行比较分析,验证所提方法的可行性。结果表明,所提方法在多个电压致热型设备故障诊断中具有较高的故障诊断性能,优于单一特征故障诊断方法,故障诊断准确率为94.83%,平均诊断时间为0.62 s,为无人变电站的发展奠定了基础。
关键词
智能变电站
红外图像
故障诊断
电压致热型设备
支持向量机
Keywords
intelligent substation
infrared images
fault diagnosis
voltage induced heating equipment
support vector machine
分类号
TM732 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于双重背景分离及自适应网格的电压致热型设备红外图像状态分析
周可慧
廖志伟
陈琳韬
黄杰栋
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2019
11
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进SVM的变电站设备红外图像故障诊断方法研究
郑祥
张鸿鹄
魏岩岩
《电测与仪表》
北大核心
2024
2
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职称材料
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