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摘要:
针对不同环境温度、环境湿度、实验电压下绝缘子污秽程度的识别,提出了一种基于红外热像特征和BP神经网络的智能识别方法.以污秽绝缘子表面温度分布的方差值及其相对于环境平均温度的最大温升和平均温升作为污秽特征,结合环境温度、湿度、实验电压共6个量作为BP神经网络输入,通过神经网络强大的非线性映射能力实现污秽等级的自动识别.实验分析表明污秽特征的选取剔除了环境温度的影响,在不同电压等级与湿度条件下,不同污秽等级特征数据虽有部分重合,但神经网络引入电压等级与湿度作为多维输入,因此同样可以准确区分不同污秽等级.实验结果证明该方法能有效实现不同环境温度、环境湿度、实验电压下的绝缘子污秽等级识别.
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关键词云
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文献信息
篇名 利用红外热像检测高压绝缘子污秽度的影响因素研究
来源期刊 高电压技术 学科 工学
关键词 绝缘子污秽等级识别 环境温度 环境湿度 实验电压 BP神经网络 污秽绝缘子红外热像特征
年,卷(期) 2010,(7) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1730-1736
页数 分类号 TM835|TN911
字数 5647字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 蒋正龙 41 646 15.0 25.0
2 姚建刚 湖南大学电气与信息工程学院 221 4287 36.0 52.0
3 杨迎建 18 413 13.0 18.0
4 钱艳萍 湖南大学电气与信息工程学院 4 37 3.0 4.0
5 何洪英 湖南大学电气与信息工程学院 26 508 11.0 22.0
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研究主题发展历程
节点文献
绝缘子污秽等级识别
环境温度
环境湿度
实验电压
BP神经网络
污秽绝缘子红外热像特征
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
高电压技术
月刊
1003-6520
42-1239/TM
大16开
湖北省武汉市珞瑜路143号武汉高压研究所
38-24
1975
chi
出版文献量(篇)
9889
总下载数(次)
24
总被引数(次)
181291
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