本文關(guān)鍵詞： 高壓電氣設(shè)備 紅外圖像 圖像配準(zhǔn) 圖像分割 SF6氣體檢測　出處：《西安科技大學(xué)》2014年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：電力系統(tǒng)正向著智能電網(wǎng)方向發(fā)展，要求能夠?qū)ψ冸娬镜入娏υO(shè)施進(jìn)行在線監(jiān)測和安全預(yù)警。但變電站故障檢測還無法做到自動、及時地對設(shè)備故障報警。將基于紅外成像的圖像分析和視頻分析技術(shù)，與變電站在線監(jiān)測系統(tǒng)相結(jié)合，可達(dá)到事件檢測實(shí)時報警，有助于提升變電站安全運(yùn)行應(yīng)急保障能力，具有重要的理論研究意義和工程價值。 紅外攝像機(jī)的遠(yuǎn)程溫度監(jiān)測系統(tǒng)還無法做到自動檢測和及時的故障報警，提出了一種變電站電氣設(shè)備紅外遙視與安全預(yù)警系統(tǒng)，將紅外與可見光攝像頭安裝在云臺上，能夠自動循環(huán)采集變電站的紅外測溫圖像。針對所獲得的遙視圖像背景復(fù)雜、環(huán)境變化較大的問題，提出了對象分割的方法，將圖像中的感興趣設(shè)備進(jìn)行初展開，也為系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫和故障診斷與預(yù)警專家系統(tǒng)奠定了良好基礎(chǔ)。 針對系統(tǒng)采集的變電站設(shè)備紅外圖像存在位置偏移、角度旋轉(zhuǎn)和幾何畸變等問題，首先采用基于相位相關(guān)和Harris角點(diǎn)匹配相結(jié)合的配準(zhǔn)方法，對大部分偏差圖像實(shí)現(xiàn)了圖像配準(zhǔn)；而對于個別難以配準(zhǔn)的設(shè)備圖像存在的失配問題，深入分析造成失配的原因，提出了改進(jìn)的SIFT特征配準(zhǔn)方法，根據(jù)相位相關(guān)法得出主運(yùn)動方向以便減小搜索區(qū)域，從而既減小匹配搜索時間，也提高了匹配精度。實(shí)驗(yàn)表明，該方法能夠成功配準(zhǔn)所有測試圖像，且能夠滿足系統(tǒng)實(shí)時性要求。 變電站中變壓器的油枕油位和變壓器散熱器是變電站中需要實(shí)時監(jiān)測的重要設(shè)備，油位過低過高和散熱片油路不通都會造成嚴(yán)重的安全隱患。針對紅外油枕圖像清晰度不高、油位分界線不明顯的情況，提出了改進(jìn)的分水嶺分割算法，采用不同尺度的結(jié)構(gòu)元素計(jì)算梯度放大圖像中不同程度的弱邊緣，同時采用極小值強(qiáng)制標(biāo)定技術(shù)，有效地防止過分割。實(shí)驗(yàn)表明該算法能準(zhǔn)確有效地分割出油枕邊界和油位，精度滿足系統(tǒng)要求。針對變壓器散熱器故障邊界不清晰的問題，提出了一種改進(jìn)的穩(wěn)健模糊核聚類算法，通過引入核方法以及空間和灰度相似性測度增強(qiáng)算法的穩(wěn)健性。實(shí)驗(yàn)表明該算法分割效果優(yōu)于FCM、KFCM等模糊聚類分割方法，能較為清晰的分割出有故障的散熱器片和位置。 采用SF6氣體絕緣的電力設(shè)備已大量投入電網(wǎng)運(yùn)行，變電站內(nèi)充氣設(shè)備一旦發(fā)生漏氣將造成嚴(yán)重的不良后果。為了實(shí)現(xiàn)變電站連續(xù)及時的無人監(jiān)測，提出了一種自動檢漏方法，利用SF6泄漏在紅外視頻中類似煙霧的動態(tài)特性，采用混合高斯背景建模的方法進(jìn)行SF6氣體的泄漏檢測，并基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法去除斑點(diǎn)等噪聲，找到疑煙區(qū)域，，然后在疑煙區(qū)域內(nèi)分析和提取煙霧區(qū)別于其他運(yùn)動物體的獨(dú)特的動態(tài)特征，最終判斷出泄漏區(qū)域。通過對多個紅外氣體成像檢漏儀采集到的SF6視頻進(jìn)行泄漏檢測，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能有效克服光線變化等背景擾動影響，較準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)泄漏點(diǎn)的自動監(jiān)測和定位。
[Abstract]:The power system is developing in the direction of the intelligent power grid , which requires the online monitoring and safety early warning of the power facilities such as the transformer substation . However , the fault detection of the substation can not automatically and timely alarm the equipment failure . The infrared imaging - based image analysis and video analysis technology can be combined with the on - line monitoring system of the substation , so that the real - time alarm of the event detection can be achieved , and the safety operation emergency protection capability of the transformer substation can be realized , and the important theoretical research significance and engineering value are provided . The remote temperature monitoring system of infrared camera can not automatically detect and timely fault alarm , and puts forward an infrared remote vision and safety early warning system for electrical equipment of transformer substation . The infrared and visible light camera is mounted on the cloud platform , and the infrared temperature measuring image of the substation can be automatically circulated . Aiming at the problems of position deviation , angle rotation and geometric distortion of the infrared image of substation equipment acquired by the system , a registration method based on phase correlation and Harris corner matching is adopted to realize image registration for most of the deviation images . An improved watershed segmentation algorithm is proposed in this paper . It is proved that the algorithm can accurately and effectively separate the boundary and the oil level of the oil conservator and meet the requirements of the system . The experimental results show that the algorithm can effectively and effectively separate the boundary and the oil level of the oil conservator . In order to realize the continuous and timely unmanned monitoring of the substation , an automatic leak detection method is put forward . In order to realize the continuous and timely unmanned monitoring of the transformer substation , an automatic leak detection method is put forward . In order to realize the continuous and timely unmanned monitoring of the substation , the leakage detection of SF6 gas is carried out by using the method of Gaussian background modeling . The leakage detection is carried out by using the method of mathematical morphology to distinguish the smoke from other moving objects . The experimental results show that the method can effectively overcome the influence of background disturbance such as light change and the like , and realize the automatic monitoring and positioning of the leakage point more accurately .

【學(xué)位授予單位】：西安科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TD76

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1480979