基于改进神经网络算法的变电站变压器裂纹图像识别

• 作者: 吴曦 姚楠 许建刚
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 变电站变压器 裂纹图像 特征提取 神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（13）
• 所属期刊栏目: 信号与图像处理
• 页码范围: 66-69
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.73-34|TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2017.13.017

摘要

为了保证电力系统的正常运行,提高电站变压器裂纹图像的识别精度,提出基于改进神经网络算法的变电站变压器裂纹图像识别模型.首先收集变电站变压器裂纹图像,并进行去噪处理,然后提取变电站变压器裂纹图像的特征,并对特征进行无量纲化处理,最后采用神经网络建立变电站变压器裂纹图像识别模型,并对神经网络的不足进行相应改进,在Matlab 2014R平台上进行变电站变压器裂纹图像识别的仿真测试,结果表明,改进神经网络不仅能够获得较好的变电站变压器裂纹图像识别结果,而且识别速度也能够满足变电站变压器裂纹图像检测的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚楠	国网江苏省电力公司电力科学研究院	6	19	3.0	4.0
2	许建刚		4	9	2.0	3.0
3	吴曦		1	4	1.0	1.0