本文關(guān)鍵詞：基于紅外熱成像的變壓器故障在線監(jiān)測系統(tǒng)　出處：《安徽理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展帶來了用電需求量的增加,現(xiàn)如今已基本實現(xiàn)電網(wǎng)全覆蓋。保障電網(wǎng)安全平穩(wěn)運行至關(guān)重要,在電網(wǎng)中故障多數(shù)是由電氣設(shè)備故障所引起,而變壓器又是不可或缺的重要設(shè)備,因此變壓器的在線故障監(jiān)測對于保障電網(wǎng)系統(tǒng)運行安全、平穩(wěn)是必不可少的。紅外熱成像診斷技術(shù)作為一種有效的故障診斷手段,它可以將被監(jiān)測變壓器的熱狀態(tài)分布,快速地進(jìn)行紅外熱成像,然后對生成的紅外熱圖像進(jìn)行分析,分析的過程包括圖像的去噪、增強、分割等,從而對變壓器可能存在的隱患以及故障做出診斷分析。根據(jù)研究課題的實際要求,構(gòu)建出一種利用紅外診斷技術(shù)對變壓器故障的在線監(jiān)測系統(tǒng)。首先,將采集的變壓器紅外圖像,分別利用均值法濾波、小波半軟閾值濾波法、基于小波半軟閾值加均值法濾波去噪,對比三種去噪方法對圖像處理的效果,本文選擇第三種方法,此方法能有效地抑制噪聲,很好地改善圖像質(zhì)量。第二步,對圖像用直方圖均衡化和小波變換方法,進(jìn)行增強處理,本文選擇能夠顯著增強對比度的小波變換法。第三步,對圖像進(jìn)行分割處理,將直方圖閾值分割法、邊緣檢測法和Ctsu法自動閾值分割法的仿真結(jié)果作對比分析,本文采用基于Otsu法自動閾值分割法進(jìn)行圖像分割。通過這些算法實現(xiàn)變壓器紅外圖像的去噪、增強、分割的過程,為后續(xù)故障診斷打下良好的基礎(chǔ)。針對故障的識別方法,本文采用基于ASIFT算法對紅外圖像匹配與識別方法。文中拓?fù)渚仃囆拚姆椒ǹ梢詫崿F(xiàn)變壓器故障的自動定位,本文在六種診斷方法中選用了基于相對溫差法的變壓器故障診斷法,實現(xiàn)了變壓器設(shè)備紅外圖像故障的自動診斷。
[Abstract]:The rapid development of economy in our country has brought about an increase in the demand for electricity, and now the total coverage of the power grid has been basically realized. It is very important to ensure the safe and stable operation of the power network, and most of the faults in the power network are caused by the faults of the electrical equipment. Transformer is an indispensable and important equipment, so the on-line fault monitoring of transformer can ensure the safety of power system operation. As an effective means of fault diagnosis, infrared thermal imaging diagnosis technology can monitor the thermal state distribution of transformers and quickly carry out infrared thermal imaging. Then the generated infrared thermal image is analyzed, the analysis process includes image denoising, enhancement, segmentation and so on. In order to make diagnosis and analysis of the potential hidden trouble and fault of transformer, according to the actual requirements of the research project, a kind of on-line monitoring system of transformer fault using infrared diagnosis technology is constructed. First of all. The infrared images of transformer were filtered by means method, wavelet semi-soft threshold filter, wavelet semi-soft threshold plus mean filtering, respectively, and compared the effect of three de-noising methods on image processing. In this paper, we choose the third method, which can effectively suppress the noise and improve the image quality. The second step is to enhance the image using histogram equalization and wavelet transform. In this paper, we choose the wavelet transform method which can significantly enhance the contrast. The third step, the image segmentation, histogram threshold segmentation method. The simulation results of edge detection method and Ctsu automatic threshold segmentation method are compared and analyzed. In this paper, the automatic threshold segmentation method based on Otsu method is used to segment the image. Through these algorithms, the infrared image of transformer is de-noised, enhanced and segmented. It lays a good foundation for subsequent fault diagnosis. In this paper, the method of infrared image matching and recognition based on ASIFT algorithm is adopted. The method of modifying topology matrix can realize the automatic location of transformer fault. In this paper, the transformer fault diagnosis method based on the relative temperature difference method is selected among the six diagnostic methods, and the infrared image fault diagnosis of transformer equipment is realized automatically.
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TM41;TN219

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