基于红外与紫外图像信息融合的绝缘子污秽状态识别

• 作者: 姚森敬 张达 段绍辉 金立军
• 来源期刊: 电工技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 污秽状态 决策级融合 Fisher准则 核主元分析 径向基神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 电气设备在线监测
• 页码范围: 309-318
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6145字
• 语种: 中文

摘要

为了实现绝缘子污秽状态的非接触检测,提出了一种基于红外与紫外图像信息决策级融合的污秽等级识别方法.分别计算不同污秽等级绝缘子红外与紫外图像特征,根据Fisher准则进行特征选择,得到可以有效表征污秽状态的特征量,为了提高分类器的运算速度和准确性,利用核主元分析(KPCA)进行特征提取,分别得到红外与紫外特征的三维核主元向量,使用径向基神经网络(RBFNN)分别进行污秽等级识别,利用D-S证据理论对识别结果进行决策级融合,实现绝缘子污秽等级的识别.实验结果表明,该方法的正确率显著优于单独使用红外或紫外特征进行识别,为绝缘子污秽状态的非接触检测提供了新的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金立军	同济大学电子与信息工程学院	81	1000	17.0	29.0
2	姚森敬		50	813	16.0	27.0
3	张达	同济大学电子与信息工程学院	8	73	5.0	8.0
4	段绍辉		25	452	12.0	21.0