主要电力设备故障图像特征及识别方法研究改

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1、实用标准摘要摘要内容伴随着我国电网规模的日益加大,各类变电设备的运作状态是促使其安全高效运行的最为主要的因素之一。对于各类变电设备的在线状态监测系统的推广越来越发普及。研究基于图像特征的电力设备自动故障识别具有重要意义。本文对各类主要电力设备，研究各类变电设备故障识别分类及相应故障的图像特征，以及基于红外与紫外图像特征的故障识别方法。对于紫外放电成像技术图像的处理与特征提取，本文从紫外成像技术的基本原理出发，在讲解紫外放电图片特性的基础上，对紫外放电图像使用灰度化预处理，以及应用中值滤波等方法对图像进行降噪。并通过canny算子边缘检测计算紫外光斑面积判断是否发生放电故障。针对红外故障图像

2、，本文在红外成像原理的基础上，对红外图像进行超像素分割及HSV空间颜色提取，对应用卷积神经网络对红外故障图像故障区域检测进行理论上的研究。关键词：红外成像紫外成像图像处理文案大全实用标准ABSTRACTWiththeincreasingscaleofChina'spowergrid,theoperationofvarioustypesofsubstationequipmentisoneofthemostimportantfactorstopromotethesafeandefficientoperation.Thepopularizationoftheon-lineconditionmon

3、itoringsystemforallkindsoftransformerequipmentisbecomingmoreandmorepopular.Researchonimagefeaturebasedautomaticfaultrecognitionofpowerequipmentisofgreatsignificance.Inthispaper,varioustypesofmainpowerequipment,thestudyofvarioustypesofsubstationequipmentfaultidentificationandclassificationofimagefe

4、atures,aswellasinfraredandultravioletimagefeaturesbasedonfaultidentificationmethod.Forultravioletdischargeimagingtechniquetoimageprocessingandfeatureextraction,thispaperfromthebasicprincipleofUVimagingtechnologyofontheexplanationoftheultravioletdischargepicturecharacteristicsbasedanddischargeonthe

5、UVimageusinggrayscalepreprocessingandapplicationofmedianfilteringmethodofimageinnoisereduction.AndthroughtheCannyoperatoredgedetectiontodeterminewhethertheareaoftheUVspottodeterminewhetherthe文案大全实用标准dischargefault.Aimingatthefaultinfraredimage,thispaperonthebasisoftheprincipleofinfraredimaging,the

6、infraredimageweresuperpixelsegmentationandHSVcolorspaceextraction,theconvolutionalneuralnetworkisappliedtofaultsectiondetectionofinfraredfaultimageoftheoreticalresearch.KEYWORDS:文案大全实用标准目录文案大全实用标准第一章1.1课题背景伴随着我国国民经济水平的前进与发展,全国各地对电力的需求不断增长,推动我国电网规模不断加大、同时向超高压、大容量和智能化的路线前进。但也对各类电力设备的安全性及可靠性提出更为克刻的要求

7、。由于一旦电力设备和部件产生故障或缺陷，极易导致“链式反应”，致使整个电力系统不能正常工作，从而引发重大的经济损失，而存在隐患的设备故障和缺陷还会造成灾难性事故和人员伤亡，更是从源头波及社会方方面面造成恶劣影响。故障识别与诊断技术给电力单位带来显著的生产利益，其经济意义集中表现在减少维修消耗和避免突发事故这两点上。而且，研究表明，电气设备故障产生最直接最重要的原因是其绝缘性能发生劣化。电气设备尤其是高压电气设备长期处于高