改进激光传感器的电气设备过热故障识别方法

由于电气设备过热故障识别难度大,常常出现漏识别和错识别问题,因此提出基于激光传感器的电气设备过热故障识别方法。通过激光传感器测量终端,获取电气设备温度信息和热成像图,由阅读器传送至后台主机统一分析和处理;利用形态学处理算法中的开运算和闭运算,消除电气设备热成像图中无关背景,以及填补一些细小的孔洞;利用均值漂移算法建立一个联合灰度和特征空间的核函数,通过不断聚类迭代的方式,找出图像中的过热故障发生区域。仿真结果表明,所提方法取得了理想的识别效果,识别结果精度较高。

基于三相自搜寻比较的电气设备过热故障识别

针对现有方法存在电气设备过热故障识别准确率较低的问题,提出基于三相自搜寻比较的电气设备过热故障识别方法。预处理电气设备红外图像,通过归一化处理获取图像的局部极大值和极小值,并将电气设备红外图像转换为灰度图像;采用激光传感器获取电气设备图像的边缘特征,通过三相自搜寻比较方法将电气设备红外图像划分为大小和姿态相似的部分,判断对应图像块是否存在异常升温,判定电气设备是否出现热故障,实现电气设备过热故障识别。实验结果表明,所提方法的故障识别准确率较高,出现错误识别的概率为0,峰值信噪比最高值达到了28 dB,说明所提方法的抗噪性能较好。