基于紅外圖像的變電設(shè)備分類及在故障診斷中的應(yīng)用.pdf

1、紅外熱成像作為非接觸式狀態(tài)檢測(cè)技術(shù)，已廣泛應(yīng)用于變電設(shè)備的檢修與故障診斷，能在不中斷生產(chǎn)的情況下及時(shí)發(fā)現(xiàn)變電設(shè)備故障，但目前主要采用人工方式對(duì)紅外圖像進(jìn)行分析和診斷，效率和準(zhǔn)確率較低。本文針對(duì)變電設(shè)備紅外圖像的目標(biāo)識(shí)別分類等相關(guān)技術(shù)展開研究，并將研究成果應(yīng)用到變電設(shè)備的熱故障診斷之中。本文的主要工作如下：
　　(1)在研究常用圖像分割方法的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了適用于變電設(shè)備紅外圖像的分割算法，該算法首先使用數(shù)學(xué)形態(tài)運(yùn)算對(duì)設(shè)備紅外圖像進(jìn)行

2、優(yōu)化，然后結(jié)合最大類間方差法和區(qū)域生長法對(duì)設(shè)備的紅外圖像進(jìn)行分割，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法應(yīng)用于變電設(shè)備紅外圖像的分割中，具有良好的效果。
　　(2)針對(duì)變電設(shè)備紅外圖像的特點(diǎn)，基于設(shè)備的形狀特征建立設(shè)備分類的特征向量，研究了傅里葉描述子、Hu矩和Zernike矩，分析了它們的不變性和改進(jìn)算法。并使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造分類器，通過實(shí)際的變電設(shè)備紅外圖像驗(yàn)證了不同的形狀特征在構(gòu)造的分類器中的分類效果。
　　(3)基于以上理論研究結(jié)論