人工智能-图像处理-基于红外图像处理的变电站设备故障诊断方法研究.pdf

人工智能-图像处理-基于红外图像处理的变电站设备故障诊断方法研究 人工智能在变电站设备故障诊断中的应用是一个非常重要的研究方向。随着我国电网可靠性和安全性的要求不断提高，电力企业需要采取相应的措施和手段来提升电网的可靠性和安全性。红外检测技术作为电力系统故障诊断的重要手段，已经得到了广泛的应用。 本文主要研究基于红外图像处理的变电站设备故障诊断方法。文章对红外检测技术的发展历史和原理进行了介绍，并对红外图像的成像特征进行了剖析。然后，对常用的图像去噪方法进行了介绍和分析，确定出小波变换与均值滤波相结合的去噪方法。接着，文章针对红外图像对比度不强的特点，介绍了图像增强的方法，并选用直方图均衡化的方法进行实验检测。文章提出基于图像灰度值的检测手段，实现电气设备故障诊断的目标，并使用三组实例对该方法的准确度进行验证。 本文的主要贡献在于： 1. 提出了基于红外图像处理的变电站设备故障诊断方法，能够实时检测电气设备的故障和缺陷。 2. 实现了红外图像的去噪和增强，提高了红外图像的质量和可读性。 3. 提出了基于图像灰度值的检测手段，能够准确地检测电气设备的故障和缺陷。 本文的研究结果对电力企业和检测人员具有重要的参考价值，可以帮助电力企业更好地掌握设备运行状态，全面实现电网向状态检修进行转变。 关键词：人工智能、图像处理、红外图像、去噪、分割、故障检测、电气设备、变电站设备故障诊断。 在这个研究中，我们使用了人工智能和图像处理技术来实现变电站设备故障诊断。这项技术可以实时检测电气设备的故障和缺陷，从而提高电网的可靠性和安全性。该技术还可以帮助电力企业更好地掌握设备运行状态，全面实现电网向状态检修进行转变。 此外，本文还讨论了红外图像处理中的一些关键技术，包括图像去噪、图像增强和图像分割等。这些技术都是实现红外图像处理的基础，可以提高红外图像的质量和可读性。 本文的研究结果对电力企业和检测人员具有重要的参考价值，可以帮助电力企业更好地掌握设备运行状态，全面实现电网向状态检修进行转变。