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摘要:
随着电力大数据的发展,传统的人工检测手段已经难以满足电力系统海量数据的检测与诊断.红外图像等非结构化数据的引入,在为监测提供极大便利的同时,也对诊断模型的优化设计提出了新的要求.以三伞瓷质劣化绝缘子单片为研究对象,利用红外成像技术采集成像,对获取图像依次进行分层切割、正则化、同态滤波去噪、随机排列,形成绝缘子单片集.采用的BP神经网络算法,提取绝缘子单片中心线的RGB颜色矩阵作为特征参量进行训练和分析,并与颜色矩、颜色直方图等传统的特征量进行比较研究,构建了基于中心线颜色矩阵的绝缘子单片在故障情况下的红外诊断模型.经过测试分析,该模型同传统的诊断方法相比,训练速度快,准确度较高,为绝缘子单片的监控分析提供了一种高效可靠的诊断方法.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于颜色矩阵的绝缘子单片红外图像故障诊断方法
来源期刊 电瓷避雷器 学科
关键词 BP神经网络 红外图像 特征提取 绝缘子单片
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目 绝缘子
研究方向 页码范围 226-232,240
页数 8页 分类号
字数 4240字 语种 中文
DOI 10.16188/j.isa.1003-8337.2018.05.040
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 刘云鹏 华北电力大学电力工程系 171 2359 26.0 41.0
2 裴少通 华北电力大学电力工程系 11 19 3.0 4.0
3 付炜平 13 18 3.0 3.0
4 王伟 23 35 4.0 5.0
5 纪欣欣 华北电力大学电力工程系 7 18 3.0 4.0
6 施凤祥 1 4 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
BP神经网络
红外图像
特征提取
绝缘子单片
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
电瓷避雷器
双月刊
1003-8337
61-1129/TM
大16开
西安市西二环北段18号
52-35
1958
chi
出版文献量(篇)
2838
总下载数(次)
4
总被引数(次)
16036
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