【摘 要】
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电力变压器故障是影响电网安全运行的重要因素之一,严重时会危害整个电力系统甚至生产生活的安全,而这些故障大多都会以发热的形式表现出来。因此,通过使用红外热像仪实现对
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电力变压器故障是影响电网安全运行的重要因素之一,严重时会危害整个电力系统甚至生产生活的安全,而这些故障大多都会以发热的形式表现出来。因此,通过使用红外热像仪实现对电力变压器故障的自动定位和诊断,对国家提出的智能电网建设有着重要意义。红外热像仪由于其远距离、非接触、能够不断电检测等诸多优势,已经被广泛应用到电力设备故障检测中。本文结合红外热像仪与可见光摄像头,通过对图像处理及深度学习算法的研究,结合嵌入式系统实现对电力变压器故障的自动定位及诊断。具体研究内容如下:(1)对红外热像图预处理方法进行研究。通过分析红外热像图的噪声特点及背景灰度特点,对比了几种流行的噪声处理算法,并使用基于形态学的改进中值滤波算法对红外热像图进行平滑处理;通过研究红外热像图的灰度特性,使用伽马变换来对红外热像图进行故障部位增强处理。(2)提出了一种高质量的红外热像图故障部位定位及图像分割方法。该方法首先通过基于灰度重心的OSTU阈值分割算法定位故障部位重心点,然后通过图像配准算法将重心点映射到对应的可见光图像中,将红外热像图中的故障部位分割转化为可见光图像中的故障部位分割。在可见光图像中提出了基于重心点及Harris角点检测法的图像分割方法对故障部位进行精确分割。(3)对卷积神经网络原理及AlexNet模型进行了分析。通过Tensorflow平台搭建卷积神经网络对变压器故障部位进行图像分类和识别。(4)研究了变压器内、外部发热特性,分析了内部温度场。通过结合《带电设备红外诊断应用规范》,提出了利用红外热像仪诊断电力变压器故障的完整方案和流程。(5)通过mini2440开发板搭建嵌入式平台实现利用红外热像仪诊断电力变压器发热故障。以证明本文提出的方法可以通过嵌入式技术应用到云台、巡检机器人等多种检测方式中。
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