近年來,隨著我國社會經(jīng)濟的發(fā)展,電力事業(yè)也取得了前所未有的進步,特別是智能電網(wǎng)的發(fā)展成為了我國電力產(chǎn)業(yè)的重大需求。傳統(tǒng)變電站運行狀態(tài)監(jiān)測及故障檢測與識別主要依賴工作人員的定期巡檢和操作,這不僅費時費力,同時也增加了相對主觀判斷因素的干擾,并且伴有一定程度的危險性,在特殊情況下甚至難以保障變電設備的快速準確檢測與識別。隨著圖像處理和人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,它們在各行各業(yè)中得到了廣泛的應用。本文以變電設備的紅外圖像為研究對象,通過圖像處理、特征提取、分類識別等技術(shù),期待達到智能檢測與識別變電設備故障的目的,從而減輕人工巡檢的壓力,提高變電設備的安全隱患預警能力,以保障電網(wǎng)的安全可靠運轉(zhuǎn)。本文的具體研究內(nèi)容如下:（1）本文對紅外圖像檢測技術(shù)的背景、意義和國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行了分析,探討了紅外圖像檢測技術(shù)在目前變電設備故障檢測中的應用現(xiàn)狀,從變電設備運行特點以及結(jié)構(gòu)特點出發(fā),介紹了幾種常見的電力設備熱故障類型。（2）本文對變電設備紅外圖像的預處理操作進行了研究,針對紅外圖像噪聲較大,對比度較低,圖像較模糊的缺點,通過對均值濾波、中值濾波、小波閾值等圖像去噪算法進行仿真對比,提出了一種基于中值濾波的...

【文章頁數(shù)】：85 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.4 論文的主要研究內(nèi)容
第2章 紅外測溫在電力設備故障檢測中的應用
    2.1 紅外測溫技術(shù)
        2.1.1 普朗克輻射定律
        2.1.2 紅外測溫原理
        2.1.3 紅外測溫儀器
        2.1.4 紅外圖像的特點
    2.2 電力設備的熱缺陷
        2.2.1 基于致熱原因劃分的熱缺陷類型
        2.2.2 基于設備結(jié)構(gòu)劃分的熱缺陷類型
        2.2.3 熱缺陷等級劃分
    2.3 基于相對溫差法的熱故障檢測
    2.4 本章小結(jié)
第3章 變電設備熱故障的紅外熱像圖采集及預處理
    3.1 紅外熱像圖的采集
    3.2 圖像灰度化
        3.2.1 RGB圖像模型
        3.2.2 圖像灰度化
    3.3 紅外圖像去噪處理
        3.3.1 均值濾波
        3.3.2 中值濾波法
        3.3.3 小波閾值去噪
        3.3.4 基于中值濾波的小波閾值去噪方法
        3.3.5 實驗結(jié)果及分析
    3.4 基于改進PCNN模型的紅外圖像增強
        3.4.1 PCNN模型
        3.4.2 改進PCNN的紅外圖像增強
        3.4.3 仿真結(jié)果及分析
    3.5 紅外圖像分割處理
        3.5.1 基于邊緣檢測的圖像分割
        3.5.2 仿真結(jié)果及分析
    3.6 本章小結(jié)
第4章 變電設備紅外圖像的特征提取與分類識別
    4.1 基于方向梯度直方圖HOG的特征提取
        4.1.1 方向梯度直方圖HOG
        4.1.2 仿真結(jié)果及分析
    4.2 基于支持向量機SVM的紅外圖像分類識別
        4.2.1 支持向量機SVM
        4.2.2 仿真結(jié)果及分析
    4.3 本章小結(jié)
第5章 變電設備的故障檢測與識別仿真系統(tǒng)
    5.1 仿真系統(tǒng)介紹
    5.2 仿真結(jié)果及分析
    5.3 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間的研究成果、參加學術(shù)會議及獲獎
致謝



本文編號：4045582