基于红外成像技术的变电二次设备状态检修及故障诊断

目前,变电二次设备状态检修及故障诊断的特征提取处理效率较低,导致故障诊断红外温度特征向量的误差增加,为此提出分析与研究基于红外成像技术的变电二次设备状态检修及故障诊断。分割电力二次设备红外图像,采用多层级的方式,提高处理效率,提取多层级检修特征,实现输出检修结果及故障诊断节点部署,构建红外成像故障诊断模型,采用相对温差法实现最终故障诊断。测试结果表明,与传统声学变电二次设备状态检修及故障诊断测试组、传统深度学习变电二次设备状态检修及故障诊断测试组相比,设计的红外成像变电二次设备状态检修及故障诊断测试组最终得出的故障诊断红外温度特征向量误差被较好的控制在0.25以下,对于二次设备的状态检修及故障诊断处理效果更好,安全度更高,误差可控,具有实际的应用价值。