本文選題：電力系統(tǒng)智能化 + 開關柜自動監(jiān)控��； 參考：《吉林大學》2017年碩士論文

【摘要】：在經(jīng)濟快速發(fā)展的大環(huán)境下,各個行業(yè)內(nèi)利用智能機器代替人類去完成一些工作,已成為一種趨勢.例如,在公安系統(tǒng)中,幫助破獲案件的指紋識別和人臉識別軟件;在工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)中,自動裝配線中智能檢測零件質(zhì)量的軟件,紡織工廠中智能檢測布匹瑕疵的軟件等;這些均是利用智能機器代替人類勞動,也是數(shù)字圖像處理技術快速發(fā)展的產(chǎn)物.數(shù)字圖像處理技術是利用計算機處理數(shù)字信號的過程,也稱為計算機圖像處理.它與模擬圖像處理統(tǒng)稱為圖像處理技術,實際應用中二者相輔相成,在很多領域得到很大的發(fā)展.近些年,電力設備變得越發(fā)復雜,對其監(jiān)控也變得越發(fā)困難.如若還是堅持人工排查的方法來維護電力系統(tǒng),顯然很耗時、耗力.建立在數(shù)字圖像處理技術的基礎上,提高電力系統(tǒng)的智能化是很必要的.本文研究了電力系統(tǒng)中智能監(jiān)控開關柜開關狀態(tài)的檢測問題.通過應用數(shù)字圖像處理技術的一些方法,將開關分割出來,并利用開關圖像的特點,提取其關鍵特征,判別開關的狀態(tài).開關可能出現(xiàn)的三種狀態(tài):開、關、或故障,其中“開、關”稱為正常狀態(tài),“故障”稱為異常狀態(tài).掌握了開關的狀態(tài),就能掌握整個電力系統(tǒng)中電力設備的使用情況.此課題的研究,為電力系統(tǒng)開關柜開關狀態(tài)的監(jiān)控節(jié)省了時間,人力,物力,更對電力系統(tǒng)的維護起到了至關重要的作用.本文研究的開關柜檢測算法,基于數(shù)字圖像處理相關理論,通過對開關圖像特征及開關狀態(tài)的研究,實現(xiàn)智能化的開關狀態(tài)檢測算法.從算法的處理結果看,算法能很好的分割圖像,準確的判別開關狀態(tài),具有良好的性能.
[Abstract]:In the environment of rapid economic development, it has become a trend to use intelligent machines instead of human to complete some work in various industries. For example, in the public security system, the fingerprint recognition and face recognition software to help solve the case, in the industrial production system, the intelligent inspection part quality software in the automatic assembly line, the intelligent detection cloth flaw software in the textile factory, and so on; These are the products of the rapid development of digital image processing technology. Digital image processing is the process of using computer to process digital signal, also known as computer image processing. It and analog image processing are generally referred to as image processing technology. They complement each other in practical applications and have been greatly developed in many fields. In recent years, power equipment has become more complex and more difficult to monitor. If we insist on manual inspection to maintain the power system, it is obviously time-consuming and labor-intensive. Based on the digital image processing technology, it is necessary to improve the intelligence of power system. In this paper, the detection of switch state of intelligent monitoring switchgear in power system is studied. By using some methods of digital image processing technology, the switch is segmented, and the key features of the switch image are extracted to distinguish the state of the switch by using the characteristics of the switch image. Switch may occur in three states: on, off, or fault, where "on, off" is called normal state, "fault" is called abnormal state. Master the state of the switch, you can master the use of power equipment throughout the power system. The research of this subject saves time, manpower and material resources for the power system switchgear switch state monitoring, and plays a vital role in the maintenance of the power system. Based on the theory of digital image processing, the switching cabinet detection algorithm studied in this paper realizes the intelligent switch state detection algorithm by studying the characteristics of switch image and switch state. From the processing results, the algorithm can segment the image well, distinguish the switch state accurately, and have good performance.
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

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10 張s，

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