隨著我國綜合國力的大幅提升,對(duì)于電力的依賴與日俱增,電力行業(yè)的角色愈發(fā)重要,其中電力設(shè)備是否能夠安全、可靠、長久、穩(wěn)定作業(yè),是整個(gè)電力系統(tǒng)的關(guān)鍵所在。因此,為保障電力設(shè)備運(yùn)行的安全性與可靠性,對(duì)電力設(shè)備進(jìn)行有效的監(jiān)控,觀測、記錄電力設(shè)備溫度的變化,并實(shí)時(shí)、自動(dòng)分析電力設(shè)備有無故障、故障程度、故障位置以及故障預(yù)測等已經(jīng)成為研究的熱點(diǎn)。本文依賴紅外熱成像技術(shù),在紅外圖像的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了兩種基于深度學(xué)習(xí)的電力設(shè)備故障檢測與分析方法,具體如下:提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力設(shè)備紅外圖像故障分析方法。首先,對(duì)于電力設(shè)備紅外圖像采用圖像預(yù)處理進(jìn)行濾波平滑,減少干擾,為后續(xù)進(jìn)行圖像分割、故障定位奠定基礎(chǔ)。本文針對(duì)圖像噪聲特點(diǎn),采用一種均值濾波與中值濾波相結(jié)合的方法,能夠有效抑制高斯噪聲和椒鹽噪聲的影響。其次,設(shè)計(jì)電力設(shè)備紅外圖像故障分類卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,實(shí)驗(yàn)證明該網(wǎng)絡(luò)具有極高的識(shí)別能力,適合實(shí)際生產(chǎn)工作。最后,針對(duì)故障電力設(shè)備進(jìn)行故障分析并開展健康管理研究,故障分析包括故障定位和故障等級(jí)判斷,故障區(qū)域定位依賴于圖像分割技術(shù),本文提出基于像素聚類的SLIC（simple linear iterative... 

【文章來源】：西安理工大學(xué)陜西省

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

電磁波頻譜圖

聿僮鰨??縊儼灰順??.5m/s,若記錄過程中，風(fēng)速發(fā)生明顯變化，此時(shí)應(yīng)當(dāng)記錄下來，以備后續(xù)進(jìn)行數(shù)據(jù)修正[40,42]。2.1.3紅外圖像特點(diǎn)紅外輻射在傳輸過程中會(huì)由于衰減產(chǎn)生誤差，除此之外，傳播過程中的外部環(huán)境干擾、測量儀器內(nèi)部物理量的隨機(jī)變化以及人為不當(dāng)操作的誤差均會(huì)對(duì)紅外圖像造成一定的噪聲。紅外圖像的噪聲主要包括兩種類型，高斯噪聲和椒鹽噪聲[26]。高斯噪聲主要來源于背景雜波、背景輻射；椒鹽噪聲的存在形式一般為像素點(diǎn)，即以像素級(jí)的白點(diǎn)出現(xiàn)在紅外圖像中從而影響圖像的質(zhì)量。電力設(shè)備紅外熱像圖如圖2-3所示，紅外圖像普遍都具有如下特點(diǎn)[43-44]：（a）電力電纜（b）互感器圖2-3電力設(shè)備紅外圖像Fig.2-3InfraredImageofPowerEquipment（1）清晰度差，因?yàn)榧t外檢測系統(tǒng)自身的探測能力以及分辨率等都不及CCD陣列，因此，相較于可見光圖像，紅外圖像的清晰度較差。（2）灰度分布較低，這是因?yàn)樵诓杉t外輻射的過程中，紅外探測器可探測的溫度值范圍廣泛，但是在實(shí)際檢測中，由于電力設(shè)備各部分間的溫度差值不大，就導(dǎo)致溫度分布較為集中，所以灰度分布整體較低。（3）對(duì)比度較低，原因是目標(biāo)物體和背景環(huán)境的溫度差值較小，并且存在熱交換、熱傳導(dǎo)等相互作用。

西安理工大學(xué)工程碩士專業(yè)學(xué)位論文12（a）電纜原始灰度圖（b）隔離開關(guān)原始灰度圖圖2-5灰度圖Fig.2-5OriginalGrayscaleImage（a1）電纜原始灰度圖加入高斯噪聲（b1）隔離開關(guān)原始灰度圖加入高斯噪聲（a2）電纜3x3模板均值濾波（b2）隔離開關(guān)3x3模板均值濾波

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于MATLAB的圖像復(fù)原算法的研究與改進(jìn)[J]. 王建新,黃培.  信息技術(shù)與信息化. 2019(12)
[2]深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測方法及其主流框架綜述[J]. 段仲靜,李少波,胡建軍,楊靜,王錚.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2020(12)
[3]基于SSD-Mobilenet模型的目標(biāo)檢測[J]. 劉顏,朱志宇,張冰.  艦船電子工程. 2019(10)
[4]基于SSD和MobileNet網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測方法的研究[J]. 任宇杰,楊劍,劉方濤,張啟堯.  計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索. 2019(11)
[5]基于紅外圖像處理的變電設(shè)備熱故障自動(dòng)診斷方法[J]. 王小芳,康琛,程宏波,曾晗,辛建波,紀(jì)清照.  華東交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(03)
[6]采用雙邊濾波的冷軋鋁板表面缺陷圖像去噪方法的研究[J]. 石坤泉,魏文國.  表面技術(shù). 2018(09)
[7]基于隸屬度函數(shù)的電力設(shè)備紅外圖像模糊增強(qiáng)算法研究[J]. 李振杰,張衛(wèi)國,王智杰,陳曉東,牛東濤.  電子設(shè)計(jì)工程. 2018(18)
[8]基于結(jié)構(gòu)相似度的圖像融合客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)[J]. 譚惜姿,陸偉.  淮陰師范學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(03)
[9]基于超像素圖像分割的變電設(shè)備故障診斷研究[J]. 孫啟悅,王龍.  浙江電力. 2017(12)
[10]深度學(xué)習(xí)在故障診斷領(lǐng)域中的研究現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)[J]. 任浩,屈劍鋒,柴毅,唐秋,葉欣.  控制與決策. 2017(08)

博士論文
[1]自適應(yīng)圖像實(shí)時(shí)增強(qiáng)算法的技術(shù)研究[D]. 李賡飛.中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所) 2017

碩士論文
[1]基于紅外圖像處理的變電站設(shè)備故障診斷方法研究[D]. 張恒源.長春工業(yè)大學(xué) 2019
[2]基于深度學(xué)習(xí)中SSDMobilenet的目標(biāo)檢測[D]. 曾科.湖南師范大學(xué) 2019
[3]基于紅外圖像的變電站設(shè)備故障精準(zhǔn)定位方法的研究[D]. 曾亮.重慶理工大學(xué) 2019
[4]紅外圖像分割算法研究及其在電氣設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用[D]. 呂欣欣.天津理工大學(xué) 2019
[5]基于紅外熱像技術(shù)的變電站設(shè)備故障診斷研究[D]. 谷宗卿.河北大學(xué) 2018
[6]紅外熱成像技術(shù)在電力系統(tǒng)設(shè)備故障檢測中的應(yīng)用研究[D]. 林群武.安徽理工大學(xué) 2016
[7]基于紅外圖像處理的變電站設(shè)備故障診斷[D]. 康龍.華北電力大學(xué) 2016
[8]基于深度學(xué)習(xí)的變壓器故障診斷技術(shù)研究[D]. 石鑫.華北電力大學(xué) 2016
[9]基于紅外與可見光圖像配準(zhǔn)的電力設(shè)備檢測系統(tǒng)研究與應(yīng)用[D]. 江國威.安徽大學(xué) 2014
[10]基于圖像分割的變電站電氣設(shè)備故障自動(dòng)檢測[D]. 葉婕.西安科技大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3054273