【摘 要】
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随着红外技术的日趋成熟,同时目标检测算法也在快速发展,这两种技术如果得以深度融合,必将可以解决现实生活中的很多问题。为了实现电力设备故障实时在线监测问题,解决人工效率低下,提高电力设备故障诊断水平,研究了不同的目标检测方法对实时检测的适用性,研究了如何扩充数据集使得数据的结构更加完善,研究了如何根据红外图像的温度判断电力设备的热故障等级,并研究了如何制作GUI界面使研究内容更好的展现出来。首先针对
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随着红外技术的日趋成熟,同时目标检测算法也在快速发展,这两种技术如果得以深度融合,必将可以解决现实生活中的很多问题。为了实现电力设备故障实时在线监测问题,解决人工效率低下,提高电力设备故障诊断水平,研究了不同的目标检测方法对实时检测的适用性,研究了如何扩充数据集使得数据的结构更加完善,研究了如何根据红外图像的温度判断电力设备的热故障等级,并研究了如何制作GUI界面使研究内容更好的展现出来。首先针对现有可直接获取的数据集稀少的问题,利用网页搜索、查阅书籍,并将收集的数据集利用图像处理相关技术,通过旋转、拉伸、调节图像参数等方法扩充数据集。数据集中只包含了电力设备的绝缘子、隔离开关和变压器。在对数据集进行标注之前还需要对有些图片进行预处理,包括灰度直方图均衡化、简单的滤波处理,可以提高图片的质量,从而为电力设备的实时检测提供不错的数据基础。其次针对在进行目标检测时,为了解决实时性和检测精度两者之间的平衡性问题,需要对现有的一些目标检测算法进行改进。通过改进了 YOLOv3算法后发现,平均精确度有所提高,但是检测速度还是停留在原来的地方。然后通过对YOLOv4算法进行改进,改进后的YOLOv4算法的平均精确度达到了 91.23%,检测速度达到了 69.1fps,相比于其它算法有很大的提升。最后针对改进的电力设备目标检测算法YOLOv4结合现有的电力设备红外图像热故障判断方法,将识别出来的电力设备利用表面温差判断法,主要针对电流致热型设备进行故障等级的判断。通过MATLAB软件制作的GUI界面,通过控件的布局和回调函数的编写,可以实现对选择图片电力设备的种类识别和标记,同时利用表面温差判断法显示故障等级和维护建议。实验表明,本文设计的电力设备故障诊断系统可以实现对电力设备实时检测和故障等级的判断和诊断建议。图42 表8 参66
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