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電氣設備紅外圖像三維重構技術及應用 版權信息
- ISBN：9787568092302
- 條形碼：9787568092302 ; 978-7-5680-9230-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
電氣設備紅外圖像三維重構技術及應用 本書特色
技術的應用性：隨著三維可視化的逐步發展，有大量的研究將三維模型運用到數據建模和工程應用中，但目前三維模型僅能展示設備空間維度，不能反映設備溫度信息，易造成設備內部放電故障難以檢測；而紅外圖像無法體現設備景深，難以定位設備具體故障位置。因此，如何將紅外圖像與三位模型結合起來，并使其能夠有效解決電力設備中工程問題的研究有重要意義。
電氣設備紅外圖像三維重構技術及應用 內容簡介
本書針對目前三維模型僅能展示設備空間維度數據，不能反映設備溫度等信息、易造成設備內部放電故障難以檢測的問題，研究了新的目標設備提取算法和設備重構方法，提出了一種基于紅外圖像的變電設備三維立體模型重構方法。針對運維檢修能力提升關鍵技術開展研究，取得以下成果：（1）在分析變電設備紅外圖像特征的基礎上，提出了一種結合LSC超像素分割、MSRM超像素融合和Otsu閾值法的圖像分割方法，實現了紅外圖像中目標設備與背景的準確分割；（2）基于Hu不變矩和SIFT特征在設備區分度上的優勢，提出了變電設備特征提取與分類方法，實現了變電設備類型的準確識別；（3）利用變電設備像素矩陣建立數學模型，設計了一種基于像素統計的結構區域劃分方法，并提出了一種基于紅外圖像的變電設備三維立體模型重構方法，實現了紅外圖像和三維模型的融合；（4）以某500kV HGIS套管為例進行三維立體模型重構測試，驗證了該三維立體模型重構方法的有效性。
電氣設備紅外圖像三維重構技術及應用 目錄
第 1 章? 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 國內外研究現狀與發展現狀
1.3 本書的主要內容
第 2 章? 變電設備紅外圖像分割
2.1 引言
2.2 圖像分割方法研究
2.3 基于 SLIC、MSRM 及 Otsu 的圖像分割方法設計
2.4 本章小結
第 3 章? 變電設備特征提取與分類
3.1 引言
3.2 變電設備特征提取
3.3 基于聯合特征及 BP 神經網絡的變電設備分類
3.4 實驗結果與分析
3.5 本章小結
第 4 章? 變電設備結構區域劃分
4.1 引言
4.2 基于像素統計的結構區域劃分方法
4.3 實驗結果與分析
4.4 本章小結
第 5 章? 基于點云數據的三維模型構建研究
5.1 點云數據的獲取方法
5.2 點云數據的配準濾波及三角網格面重建
5.3 改進的三維模型重構方法總流程以及仿真實驗
5.4 本章小結
第 6 章? 電力設備紅外三維模型重構
6.1 電力設備紅外三維模型重構方法設計
6.2 電力設備紅外三維模型重構實驗
6.3 不同維度模型分析研究
6.4 本章小結
第 7 章? 變電設備熱故障診斷
7.1 變電設備熱故障及其診斷方法
7.2 故障診斷判據
7.3 故障診斷流程
7.4 診斷方法驗證分析
7.5 本章小結
第 8 章? 結論
參考文獻
1.1 研究背景與意義
1.2 國內外研究現狀與發展現狀
1.3 本書的主要內容
第 2 章? 變電設備紅外圖像分割
2.1 引言
2.2 圖像分割方法研究
2.3 基于 SLIC、MSRM 及 Otsu 的圖像分割方法設計
2.4 本章小結
第 3 章? 變電設備特征提取與分類
3.1 引言
3.2 變電設備特征提取
3.3 基于聯合特征及 BP 神經網絡的變電設備分類
3.4 實驗結果與分析
3.5 本章小結
第 4 章? 變電設備結構區域劃分
4.1 引言
4.2 基于像素統計的結構區域劃分方法
4.3 實驗結果與分析
4.4 本章小結
第 5 章? 基于點云數據的三維模型構建研究
5.1 點云數據的獲取方法
5.2 點云數據的配準濾波及三角網格面重建
5.3 改進的三維模型重構方法總流程以及仿真實驗
5.4 本章小結
第 6 章? 電力設備紅外三維模型重構
6.1 電力設備紅外三維模型重構方法設計
6.2 電力設備紅外三維模型重構實驗
6.3 不同維度模型分析研究
6.4 本章小結
第 7 章? 變電設備熱故障診斷
7.1 變電設備熱故障及其診斷方法
7.2 故障診斷判據
7.3 故障診斷流程
7.4 診斷方法驗證分析
7.5 本章小結
第 8 章? 結論
參考文獻
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電氣設備紅外圖像三維重構技術及應用 節選
目前，變電設備的熱故障檢測流程主要是檢測人員使用紅外熱像儀對設備進行定期巡檢，獲得現場設備的紅外圖像，隨后由檢測人員將得到的紅外圖像導入檢測系統中，運用表面溫度判斷法、相對溫差判斷法、同類比較法等方法對圖片進行逐一對比分析，獲得設備的熱狀態。然而，面對如此大規模的電網，這種過多地依賴人力檢測的方法具有很大的局限，不僅耗費巨大的人工成本、難以及時獲得設備的故障信息，而且受檢測人員的經驗、思維等主觀因素影響較大，檢測結果也有所區別，可能導致檢修時機延誤，無法及時對設備的故障態勢做出正確評估，對變電設備的全面動態監控和智能調度系統的建設非常不利。 因此，為提高變電設備熱故障檢測效率、提高電網的智能化程度、減少檢測的人工成本、降低誤檢率，本書將研究基于紅外圖像的變電設備識別及熱故障診斷方法，尋找合適的算法處理紅外圖像，提取完整的目標設備主體；結合各類設備特征及差異，尋找合適的特征提取算子和分類器，鑒別設備的功能類型和致熱類型；總結、利用變電設備的外形特征，劃分設備各結構區域；利用獲得的區域劃分結果和紅外圖像所帶有的溫度信息，計算熱故障診斷指標，判斷設備的熱狀態。研究基于紅外圖像的變電設備識別及故障診斷方法，將為電網的智能化運維和智能調度提供技術指導和數據支撐，具有重要的現實意義。 但在對設備紅外圖像的處理過程中，目前往往采用人工識別歸類的方式，這對工作人員的實踐經驗要求較高，且處理中容易出現遺漏的現象，需要進行二次復核，難以達到提高自動化程度、減少工作量的要求。同時，紅外圖像具有信噪比低和紋理細節模糊的缺點，其僅可展示二維數據，無景物深度信息的特質也導致無法反映具體的設備故障位置，這為快速準確地進行實時故障定位帶來了困難。 三維模型可以解決以上提到的二維圖像局限性，彌補位置信息不足帶來的檢修困難。基于激光雷達技術的三維空間數據采集方法是近年來迅速發展的一項高新技術，與傳統的數據采集方法相比，其具有不接觸性、高效性、實時性、主動性和高精度的優點 。其中，三維激光掃描技術的不接觸性使得運維人員規避了日常監測中面臨的危險，且依然可獲取大量的點云數據，這為構建用電設備的架構和保障檢修人員的工作安全起到很大的幫助作用。而通過三維數據展示出的設備信息相較于二維圖像而言更加具有可觀性，在提供了更強分析能力的同時，也可以協助運維人員對設備狀態做出更加精確的判斷。但目前的三維重構方法僅限于可見光監測，缺少展示電力設備內在缺陷的途徑。 針對紅外圖像無法展示設備景深信息，三維模型無法顯示設備溫度信息，以至不能有效幫助運維人員工作，無法滿足運維檢修基本要求的問題，有一些學者嘗試將紅外三維模型應用于智慧建筑、室內三維建模和深空空間探測等領域，但電力設備尺度下的紅外圖像三維可視化研究并不常見。因此，如何通過熱成像技術和激光雷達掃描技術將紅外圖像與點云模型結合起來，使其高度適用于電力設備，對于改善運維人員的檢修環境、提升工作效率有著重要意義。
電氣設備紅外圖像三維重構技術及應用 作者簡介
曾晗，男，工學博士，副教授，碩士生導師，畢業于華中科技大學高電壓與絕緣技術專業，任職于華東交通大學電氣與自動化工程學院，主要從事湍流多相體放電、輸變電設備運維智能化和設備圖像智能識別等方面的教學和科研工作。主持國家自然科學基金面上項目1項，地區科學基金項目1項，江西省重點研發項目1項，參與多項國家自然科學基金項目及973項目的研究工作，獲江西省科技進步獎1項，江西省電力公司科技進步獎2項，第一作者（通訊作者）發表學術論文十余篇其中SCI論文4篇，EI論文4篇。 林文萱，漢族，1997年4月出生于河南開封，畢業于華東交通大學，工學碩士。現就職于中國鐵路鄭州局集團有限公司鄭州鐵路裝備制造有限公司。研究方向：牽引變電設備運維檢修及三維重構。發表SCI論文1篇，EI論文1篇。獲省競賽獎1項。參與多項國家、省級科研課題。
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