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时间:2019-05-16
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1、维普资讯http://www.cqvip.com2008年第4期东北电力技术,’’’’’。’’、;经验基于支持向量机的断路器^¨^¨交流运行状态图像识别方法IIIIItIIImageRecognitionMethodologyforCircuitOperationBasedonSuppo~Vector于琳琳,孙尊(沈阳农业大学信息与电气X-程学院,辽宁沈阳110161)摘要:针对变电所常见的断路器运行状态图像的特点,提出将支持向量机(SVM)分类器应用于断路器运行状态识别中。将采集到的断路器运行状态图像处理和图像分割技术应用到运行状态指示牌的汉字或数字部分,再利
2、用£变换提取运行状态的特征向量,最后利用支持向量机分类方法进行状态识别。关键词:支持向量机;断路器运行状态;中值滤波;Sot)el算子;£变换[中图分类号]TM561[文献标识码]B[文章编号]1004—7913(2008)04-0025一O3近几年来我国电力网络规模不断扩大,为了提信息。高电力系统生产的自动化水平,实现无人职守变电设有1个一维序列,,⋯⋯,。取窗口站和集中式远程图像监控系统。但现有的远程监控长度为奇数m,对此序列进行中值滤波就是从输入系统只有视频监控功能和录像功能,对监控目标不序列中相续抽出m个数⋯⋯,,⋯,⋯其能进行智能化主动识别分析。本文在
3、现有监控系统中为窗口的中心值,:(m一1)/2,再将m个的基础上,利用图像处理和模式识别技术对监控目点的数值按其数值大小排列,取其序号为中间的数标图像进行自动分析识别,在设备出现故障或存在作为滤波输出。中值滤波表达式为安全隐患时立即报警。r/:Med{一,⋯,一+}以变电所常见的断路器运行状态图像为研究对:象,将采集到的实时断路器运行状态的指示牌图像通过中值滤波方法进行图像预处理,再采用Sobel对数字图像进行中值滤波,实质是对二维序列{瓦}的中值滤波,滤波窗口也是二维(如图1所算子边缘检测方法得到当前运行状态的指示部分,●通过己变换得到图像的特征向量,再经支持
4、向示),二维的中值滤波可以表示为量机进行状态识别,可直观、准确、实时地了解变:]~MedIx0.(2)电所各电气设备的真实状态,为生产运行、故障诊1.2图像分割断提供帮助。采用Sobel算子边缘检测方法对断路器运行状态进行图像分割。Sobel算子采用3×3领域(可1断路器运行状态图像处理以避免在像素之间内插点上计算梯度):1.1图像预处理由于采用数码相机采集到的断路器运行状态图像是彩色图像,而现有的监控设备截取到的图像一般为灰度图像。为研究方便,首先将采集到的彩色图像转换成灰度图像,再对其进行预处理。Sobel算子是一种梯度幅值:在断路器运行状态图像中,由于受到
5、采集装M:+.s;(3)置、环境等因素的影响,断路器的边缘过于模糊,其中的偏导数为出现一些斑点等。本文采用中值滤波图像增强方S:(a2+ca3+a4)一(a0+ca7+a6)(4)法J,突出某些有用的信息,去除或削弱有害的维普资讯http://www.cqvip.com东北电力技术2008年第4期口国Ⅱ囚一函)图1断路器中值滤波结果(a)——原始图像;(b)——滤波后图像S=(口2+CO;3+口4)一(口0+CO;7+口6)(5)可。其中常系数C=2。3支持向量机(SVM)模式识别方法s和s可分别用卷积模版表示为对于线性可分的训练样本集(,Y),可被一10112
6、1一个分类面正确地分开。类别间的间隔越大,推广—202000能力越好。使分类间隔最大的分类面为最优分类—101—1—2—1面。应用二次规划方法可求出最优分类函数为n分割结果如图2所示。)=sgn(_∑&Y(3gi)+b)(7)式中,&为Lagrange乘子,5为分类阈值。2运行状态的特征提取对于线性不可分的情况,需引入一个非负的松在模式识别领域,K—L变换被公认为特征抽弛项和错分惩罚常数c,求得的最优分类函数与取的最有效的方法之一。基于K-_L变换的特征抽上式相同。取中,从类平均向量中提取判别信息的方法比较简对于非线性问题,可通过核函数把非线性问题单J,其方法如
7、下:转化为高维空间中的线性问题,而后在变换空间中设,⋯,为总体类内散布矩阵s的一组求最优分类面,这就是支持向量机。此时分类函数标准正交的本征向量,A。,⋯,A为其所对应的(7)变为本征值。当s非奇异时,由于s为正定短阵,n/.()=sgn&YiK(,)+b)(8)故A>0,=1,⋯,n。采用以下准则函数表征样常用的核函数有J:本在上投影后的分类性能:T线性核函数:K(,Y)=xy(9).,()=(6)^多项式核函数:K(,Y)=(xy+1)式中,s为类问散布矩阵。若满足.,(。)≥⋯≥q=1,2⋯⋯(10)J()≥⋯≥.,(),选取。,⋯,作为投影轴即径向基核函
8、数:■■■■图2断路器运
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