导读:本文包含了红外故障诊断论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:故障诊断,图像,绝缘子,神经网络,接触器,测温,电气设备。
红外故障诊断论文文献综述
靳海军,靳文星[1]（2019）在《红外测温诊断技术在避雷器内部过热故障诊断中的应用》一文中研究指出对红外测温诊断技术在国网山西电力公司220 kV甲变电站1号主变35 kV过线氧化锌避雷器过热故障诊断中的应用进行了分析。应用红外测温诊断技术,发现了避雷器电压致热型缺陷,成功避免了避雷器内部的潜伏性故障扩大,保证了电气设备的可靠运行。(本文来源于《能源与节能》期刊2019年10期）
杨照光,纪欣欣,张忠元,张广东,裴少通[2]（2019）在《基于稀疏表示法的绝缘子单片红外图谱的故障诊断方法》一文中研究指出以3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、同态滤波去噪,形成绝缘子单片集。基于绝缘子单片的红外故障图像的稀疏特性,以单片集中的单张红外图谱作为原子构建过完备字典,利用贪婪思想下的正交匹配追踪算法,迭代求解被识别图像在此字典的稀疏表示系数,根据系数中的非零项来诊断被识别的绝缘子单片是否劣化。经过测试分析,基于稀疏表示的绝缘子故障诊断模型具有较好的识别准确率,对于劣化绝缘子的初期发热也具有极高的识别能力,对背景因素的干扰也具有较高的抗噪性。(本文来源于《电瓷避雷器》期刊2019年04期）
尹柏睿,陈海涛,张晓慧[3]（2019）在《基于红外神经网络的高压断路器故障诊断方法》一文中研究指出为了高效、快速、准确地确定高压断路器的故障,提出了一种基于红外诊断与神经网络相结合的高压断路器新型故障诊断方法。首先,利用红外测量技术采集高压断路器故障样本,并将故障样本进行归一化;其次,构造BP神经网络故障诊断模型,提出一种新型改进BP神经网络算法,将构造的高压断路器故障样本输入到改进BP神经网络中进行训练,得到改进BP神经网络的相关参数;最后,通过仿真研究验证了提出的基于红外神经网络的高压断路器故障诊断方法的合理性与优越性。(本文来源于《沈阳工程学院学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
王晓宇[4]（2019）在《红外热像技术在金属膨胀节故障诊断中的应用》一文中研究指出针对5×104/h天然气制氢装置转化炉余热回收系统的金属膨胀节表面突然温升,采用红外热像技术进行故障诊断,确定膨胀节表面超温区域的形状、温升大小,判定保温衬里损伤程度,分析造成膨胀节突然温升的原因并提出改进措施。经测试分析,判断衬里出现开裂、鼓包等损伤,检修后并跟踪红外热像检测,至2018年,膨胀节运行温度持续正常。(本文来源于《辽宁工业大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
张恒源[5]（2019）在《基于红外图像处理的变电站设备故障诊断方法研究》一文中研究指出随着我国综合国力的不断增强,各行各业迅猛发展,不断扩大规模与实力,随之而来的是对我们电网可靠性和安全性提出的更高要求,这就要求我们采取相应的措施与手段,提升电网的可靠性以及对电网运行状态的把控能力,当出现异常时工作人员可及时得到告警,判断设备缺陷或设备的异常运行工况并采取相应的措施消除缺陷,带电检测专业在电网中扮演着电网“体检师”的角色,逐渐成为电网中重要的检测项目。红外检测技术作为其中一项重要的检测手段,在电力系统中得到了广泛的应用。该技术的应用大大的提高了电力系统故障与缺陷的预警能力,避免相应事故的发生并在很大程度上减少了不必要的停电。但目前的红外诊断技术,多数情况下仍旧需要依靠检测人员的经验与技术水平对红外图像进行分析,特殊情况下难以保障故障分析、判断的实时性与准确性。本文对此现状,利用图像处理技术实现变电站电气设备的故障检测,提升红外诊断技术的检测水平。本文主要内容:首先,简要介绍红外检测技术的发展历史,并对红外成像的原理进行介绍,并以此为科学依据对红外图像成像特征进行剖析;对常用的均值滤波法、自适应滤波法、小波变换等图像去噪方法进行了介绍并对各自的去噪效果进行分析对比,确定出本文选用小波变换与均值滤波相结合的去噪方法。其次,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;再次,在图像分割的技术手段部分,详细介绍基于边缘的分割手段、基于阈值的分割方法、分水岭算法与聚类算法等分割方法,对其各自算法进行介绍与实验效果分析,提出本文的分割方法:在原有聚类算法的基础上进行改进,使得最终的分割效果达到帮助检测人员提升故障判断准确率的目的;最后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,并使用叁组实例对该方法的准确度进行验证,证明其可行性与可推广性,帮助电力企业检测人员更好的掌握设备运行状态,全面实现电网向状态检修进行转变。(本文来源于《长春工业大学》期刊2019-06-01）
李伟[6]（2019）在《基于红外热成像的电梯交流接触器故障诊断技术研究》一文中研究指出交流接触器是电梯控制系统中的主要部件,其由于长期频繁的使用以及受外界环境等因素的影响,易出现老化、接线松动、绝缘失效等问题,这些问题如果没有被及时发现并解决将进一步导致部件的断路、短路故障,最终致使整个电梯控制系统不能工作,严重时将危害到人们的生命安全。为解决传统交流接触器人工检测方法需停机、效率低及错误率高等问题,本文提出了一种基于红外热成像的交流接触器寿命预测模型及故障自动识别算法,能够实现对电梯交流接触器的潜在故障提前预测以及异常状态的自动识别。本文的主要工作如下:(1)提出了一种基于威布尔分布的交流接触器寿命预测模型。以交流接触器为实验对象,通过模拟电梯运行情况,搭建了实验平台,实现了对接触器运行情况的实时监测。通过大量实验,得到了接触器在受环境中灰尘、接线端松动、触头氧化及超负荷运行下的红外热特征图,能够较好的发现其异常情况。同时,设计了加速寿命实验,通过中位迭次法及最小二乘法分析实验数据,采用威布尔分布模型获得了接触器在实验温度下的可靠度函数,并以90%的可靠度作为接触器在该温度下的剩余寿命,进而拟合得到了接触器的剩余寿命与温度的关系曲线。实验结果表明:该温度变化曲线能够有效预测接触器的剩余寿命情况。(2)提出了一种基于可见光匹配矩阵的交流接触器故障红外自动识别算法。首先,通过固定区域截取法或手动提取特征点配准法处理可见光图像,使处理后的可见光图像与红外图像完全匹配。然后,使用SURF及RANSAC算法将匹配好的待测及标准交流接触器的可见光图像进行配准,并使用最小二乘法获得最优仿射变换矩阵。接着,用该匹配矩阵将待测及标准交流接触器的红外热像图进行配准。最后,将两配准好的红外热像图在划定的ROI区域进行差分运算,通过与温差阈值对应的灰度值做二值化处理,以此来判断交流接触器的故障情况。实验结果表明:该故障识别算法能够实现接触器故障情况的自动识别及异常区域的准确定位。本文对电梯交流接触器故障红外诊断的研究成果能够为电梯维保人员作业提供检测依据,具有较好的工程实用性。(本文来源于《江西理工大学》期刊2019-05-16）
杨照光,张忠元,温定筠,朱曦,李想[7]（2019）在《变电站设备红外检测图像分割及故障诊断技术研究》一文中研究指出针对变压器红外检测中存在图像清晰度不足、故障位置指示不明显的问题。本文提出将改进稳健模糊核聚类算法(IRKFCM)应用到散热器红外检测图像分割中,以提高散热器的故障诊断正确率。通过将红外设备采集到的散热器实时图像信息融入到改进的稳健模糊核聚类算法,根据图像所包含的灰度信息和空间信息对其进行进行区域分割,并引入聚类中心的初始化方法有效减少迭代次数,增强算法的稳健性。实验表明该算法相对于FCM分割算法能准确有效地分割出有故障的散热器片和位置,精度满足系统要求。(本文来源于《科技通报》期刊2019年03期）
应抒扬[8]（2019）在《电力设备状态检修及故障诊断中红外技术的应用研究》一文中研究指出在电力设备的运行中,常常需要进行状态检修、故障诊断等工作,其中红外技术的应用效果较为理想,为工作人员提供了诸多的便利。对此,将阐述电力设备状态检修及故障诊断中红外技术检测的故障类型,在这一基础上探究红外技术检测的具体应用方式,以期为相关人员提供参考。(本文来源于《科技经济导刊》期刊2019年08期）
吕欣欣[9]（2019）在《红外图像分割算法研究及其在电气设备故障诊断中的应用》一文中研究指出依据图像特征,将其划分为一定数量的非重迭区域,且各区域的特征不同,并将各部分图像中重要信息提取出来的技术即为图像分割技术。在数字图像处理中,图像分割技术是非常重要的,有助于特征提取、图像测量和图像显示,是分析图像的基础,也是计算机视觉实现最为困难的问题之一。1970年开始人们开始重视图像分割算法的研究,经过不断的发展、完善后,取得了一定的研究成就,且图像分割算法的应用扩展到了不同领域中,如模式识别、生物学领域、文档图像的处理,生产过程的控制,遥感和生物医学图像解析以及农业等方面。对于图像分析而言,图像分割的结果是非常重要的。经过不断的研究后,已经出现了很多不同类型的分割算法,但依然存在着提取边缘方向信息的缺失,及边缘断裂,不连续和不光滑等问题。同时当目标边缘模糊,图像背景信息复杂的情况下,提取目标较为困难且提取效果不理想。所以对图像分割的研究一向是研究计算机图像技术的热门与重点。当电气设备无法正常运行时,需要检修人员利用相关监测仪器对该设备的运行参数监测,依据运行参数的分析来判断该设备无法正常运行的原因,但该检测方式速度慢、效率低,很难实现设备故障的实时检测,电气设备故障常伴随热效应发生,故可利用红外热图像对电气设备故障图像进行分析,从而快速排查电气故障。针对红外热图像分析的基础分割算法,本文主要工作如下:(1)针对传统边缘检测算子对于拍摄距离远背景较复杂的红外电力设备图像,常不能检测边缘的多梯度信息,会出现边缘断裂、不光滑和不连续的现象,提出了一种基于边缘检测的缩放多梯度图像分割方法。其依据Sobel算子的研究提出了该算子,它设定了八个方向模板,保留了图像多方向梯度信息。同时采用缩放因子对梯度信息进行缩放,从而使得提取目标边缘更加平滑、连续,且提高了边缘检测的精度。对边缘提取效果进行了实验与分析。由于拍摄距离比较远(2)针对边缘模糊的红外电气设备故障区域提取,往往存在提取精度不高的问题,提出了以区域生长为基础的最大熵检测器图像分割,该方法首先通过区域生长方法,结合图像特征,对目标进行定位,从而排除了背景干扰。再利用最大熵原理生成目标与背景区域的图像,用来对检测器进行训练。最后利用目标与背景的检测器对最大熵分割后的图像进行像素筛选,最终提取出目标,并进行实验与分析。(3)针对红外图像具有对比度低及信噪比低的特点,以及与对多目标红外电气设备故障的提取往往提取效果不佳的问题,提出了基于K均值聚类与区域生长相结合的图像分割方法,且利用它对电气设备故障图像进行处理。该方法首先对红外设备故障图像进行灰度化。由于采用K均值算法,它对噪声很敏感,故采用滤波器对其进行去噪。后采用K均值聚类算法得到区域生长的种子点,进行区域生长,最终得到目标提取图像。且对算法进行仿真实验与结果分析。(本文来源于《天津理工大学》期刊2019-02-01）
付炜平,施凤祥,王伟,刘云鹏,纪欣欣[10]（2018）在《基于颜色矩阵的绝缘子单片红外图像故障诊断方法》一文中研究指出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。以叁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。(本文来源于《电瓷避雷器》期刊2018年05期）
红外故障诊断论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
以3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、同态滤波去噪,形成绝缘子单片集。基于绝缘子单片的红外故障图像的稀疏特性,以单片集中的单张红外图谱作为原子构建过完备字典,利用贪婪思想下的正交匹配追踪算法,迭代求解被识别图像在此字典的稀疏表示系数,根据系数中的非零项来诊断被识别的绝缘子单片是否劣化。经过测试分析,基于稀疏表示的绝缘子故障诊断模型具有较好的识别准确率,对于劣化绝缘子的初期发热也具有极高的识别能力,对背景因素的干扰也具有较高的抗噪性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
红外故障诊断论文参考文献
[1].靳海军,靳文星.红外测温诊断技术在避雷器内部过热故障诊断中的应用[J].能源与节能.2019
[2].杨照光,纪欣欣,张忠元,张广东,裴少通.基于稀疏表示法的绝缘子单片红外图谱的故障诊断方法[J].电瓷避雷器.2019
[3].尹柏睿,陈海涛,张晓慧.基于红外神经网络的高压断路器故障诊断方法[J].沈阳工程学院学报(自然科学版).2019
[4].王晓宇.红外热像技术在金属膨胀节故障诊断中的应用[J].辽宁工业大学学报(自然科学版).2019
[5].张恒源.基于红外图像处理的变电站设备故障诊断方法研究[D].长春工业大学.2019
[6].李伟.基于红外热成像的电梯交流接触器故障诊断技术研究[D].江西理工大学.2019
[7].杨照光,张忠元,温定筠,朱曦,李想.变电站设备红外检测图像分割及故障诊断技术研究[J].科技通报.2019
[8].应抒扬.电力设备状态检修及故障诊断中红外技术的应用研究[J].科技经济导刊.2019
[9].吕欣欣.红外图像分割算法研究及其在电气设备故障诊断中的应用[D].天津理工大学.2019
[10].付炜平,施凤祥,王伟,刘云鹏,纪欣欣.基于颜色矩阵的绝缘子单片红外图像故障诊断方法[J].电瓷避雷器.2018
论文知识图
