摘要
变电设备的过度使用会导致设备异常发热,从而发生故障,变电设备图像的异常区域难以分辨,导致变电设备异常发热故障检测效果差,为此提出基于红外热成像检测技术的变电设备异常发热故障检测方法。通过红外热成像技术采集变电设备异常发热图像,由于大气环境温度会对图像质量造成影响,因而对采集的红外图像实行预处理,采用模糊C均值算法对处理后的异常发热图像实行分割,对分割后的图像区域灰度值展开访问,从中取得图像像素温度点,将其与环境温度信息结合,从而检测出变电设备异常区域故障,实现故障检测。实验结果表明,该方法的故障定位精度好、故障检测准确率高,验证了该方法的实用性强。
作者
张瑞强
徐贵
经权
冯艳阳
杨星盟
ZHANG Rui-qiang;XU Gui;JING Quan;FENG Yan-yang;YANG Xing-meng
出处
《制造业自动化》
CSCD
北大核心
2022年第9期171-174,共4页
Manufacturing Automation
基金
基于人工智能的图像分析识别技术在变电站二次设备智能巡检系统中的研究及应用(2019-104)。