基于红外热像图的变电设备故障检测与识别研究

发布时间：2025-05-13 02:12

　　近年来,随着我国社会经济的发展,电力事业也取得了前所未有的进步,特别是智能电网的发展成为了我国电力产业的重大需求。传统变电站运行状态监测及故障检测与识别主要依赖工作人员的定期巡检和操作,这不仅费时费力,同时也增加了相对主观判断因素的干扰,并且伴有一定程度的危险性,在特殊情况下甚至难以保障变电设备的快速准确检测与识别。随着图像处理和人工智能技术的飞速发展,它们在各行各业中得到了广泛的应用。本文以变电设备的红外图像为研究对象,通过图像处理、特征提取、分类识别等技术,期待达到智能检测与识别变电设备故障的目的,从而减轻人工巡检的压力,提高变电设备的安全隐患预警能力,以保障电网的安全可靠运转。本文的具体研究内容如下:（1）本文对红外图像检测技术的背景、意义和国内外研究现状进行了分析,探讨了红外图像检测技术在目前变电设备故障检测中的应用现状,从变电设备运行特点以及结构特点出发,介绍了几种常见的电力设备热故障类型。（2）本文对变电设备红外图像的预处理操作进行了研究,针对红外图像噪声较大,对比度较低,图像较模糊的缺点,通过对均值滤波、中值滤波、小波阈值等图像去噪算法进行仿真对比,提出了一种基于中值滤波的...

【文章页数】：85 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究意义
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 国外研究现状
        1.3.2 国内研究现状
    1.4 论文的主要研究内容
第2章 红外测温在电力设备故障检测中的应用
    2.1 红外测温技术
        2.1.1 普朗克辐射定律
        2.1.2 红外测温原理
        2.1.3 红外测温仪器
        2.1.4 红外图像的特点
    2.2 电力设备的热缺陷
        2.2.1 基于致热原因划分的热缺陷类型
        2.2.2 基于设备结构划分的热缺陷类型
        2.2.3 热缺陷等级划分
    2.3 基于相对温差法的热故障检测
    2.4 本章小结
第3章 变电设备热故障的红外热像图采集及预处理
    3.1 红外热像图的采集
    3.2 图像灰度化
        3.2.1 RGB图像模型
        3.2.2 图像灰度化
    3.3 红外图像去噪处理
        3.3.1 均值滤波
        3.3.2 中值滤波法
        3.3.3 小波阈值去噪
        3.3.4 基于中值滤波的小波阈值去噪方法
        3.3.5 实验结果及分析
    3.4 基于改进PCNN模型的红外图像增强
        3.4.1 PCNN模型
        3.4.2 改进PCNN的红外图像增强
        3.4.3 仿真结果及分析
    3.5 红外图像分割处理
        3.5.1 基于边缘检测的图像分割
        3.5.2 仿真结果及分析
    3.6 本章小结
第4章 变电设备红外图像的特征提取与分类识别
    4.1 基于方向梯度直方图HOG的特征提取
        4.1.1 方向梯度直方图HOG
        4.1.2 仿真结果及分析
    4.2 基于支持向量机SVM的红外图像分类识别
        4.2.1 支持向量机SVM
        4.2.2 仿真结果及分析
    4.3 本章小结
第5章 变电设备的故障检测与识别仿真系统
    5.1 仿真系统介绍
    5.2 仿真结果及分析
    5.3 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间的研究成果、参加学术会议及获奖
致谢



本文编号：4045582