基于红外图像处理的变电设备热故障自动诊断方法

论文摘要

针对变电设备热故障的诊断与定位问题,提出一种红外图像自动诊断方法。该方法利用二维Otsu阈值法对区域生长算法进行改进,以解决背景繁杂图像的目标提取问题;在分析反映设备外形特征的像素统计图的基础之上,根据极值规律实现对目标设备结构区域的划分;依据结构划分结果和故障诊断判据,最终实现变电设备热故障的精细化诊断与定位。实验表明,该方法在无人工干预的条件下较好地实现了变电设备的热故障诊断与定位,大大提高了故障诊断的效率和准确率。

论文目录

• 1 利用改进区域生长法分割红外图像
•   1.1 二维Otsu阈值法
•   1.2 基于二维Otsu的改进区域生长法
• 2 利用像素统计划分变电设备结构区域
•   2.1 结构划分预处理
•   2.2 基于像素统计的设备结构识别划分
• 3 热故障诊断与定位
• 4 变电设备热故障诊断实例分析
•   4.1 图像分割及预处理
•   4.2 结构区域识别划分
•     4.2.1 连接点识别
•     4.2.2 区域划分
•   4.3 热故障诊断
•   4.4 对比分析
• 5 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王小芳,康琛,程宏波,曾晗,辛建波,纪清照

关键词: 变电设备,图像处理,结构识别划分,热故障诊断

来源: 华东交通大学学报 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 电力工业,计算机软件及计算机应用

单位: 华东交通大学电气与自动化工程学院,国网江西省电力有限公司电力科学研究院

基金: 江西省杰出青年人才培养项目(20162BCB23046),江西省重点研发计划项目(20161BBH80033,20181BBE50009)

分类号: TP391.41;TM63

DOI: 10.16749/j.cnki.jecjtu.2019.03.015

页码: 111-118

总页数: 8

文件大小: 403K

下载量: 242