基于图像处理技术的电气设备故障诊断方法研究.docx
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基于图像处理技术的电气设备故障诊断方法研究
硕士学位论文
学校代码：
10255
学
号：
2121040
硕士学位论文
基于图像处理技术的电气设备
故障诊断方法研究
作者姓名：
熊芬芳
指导老师：
仇润鹤
学科、专业：
电力电子与电力传动
论文答辩日期：
2015年1月14日
东华大学信息科学与技术学院
CollegeofInformationScienceandTechnology
DongHuaUniversity
基于图像处理技术的电气设备故障诊断方法研究
东华大学学位论文原创性声明
本人郑重声明：
我恪守学术道德，崇尚严谨学风。
所呈交的学位
论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。
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文中已明确注明和引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体
已经发表或撰写过的作品及成果的内容。
论文为本人亲自撰写，我对
所写的内容负责，并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
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基于图像处理技术的电气设备故障诊断方法研究
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保密□，在
年解密后适用本版权书。
本学位论文属于
不保密□。
学位论文作者签名：
指导教师签名：
日期：
年月日
日期：
年月日
基于图像处理技术的电气设备故障诊断方法研究
基于图像处理技术的电气设备故障诊断方法研究
摘要
电气设备及电网的安全运行，不仅与人们的日常生活息息相关，
也严重影响着一个国家的社会经济活动，因此电力故障的早期预防和
维护是十分重要的，电气设备的故障诊断也成为了一直以来的研究热
点。
传统的电气设备故障诊断通常是由检修员利用仪器、仪表等定期
地测量电气设备的运行参数，在对参数进行分析计算后得出诊断结果，
这种方法不仅操作复杂、无法得出实时结果，而且耗费大量时间和人
力成本。
红外热成像技术是一种无损技术，近年来红外热成像设备在
电力系统中应用逐渐普遍，本文借助红外热成像仪获取电气设备的热
图像，结合图像处理技术，提出了两种可行的故障诊断方法，并在搭
建的电气设备故障诊断平台上对两种算法进行了实例分析，具体工作
如下：
本文提出了一种扩展MeanShift算法，基于传统MeanShift算法
的迭代思想，利用直方图描述目标，并使用矢量进行加权来定位目标
的位置，将电气设备的故障诊断这一实际问题转化为MeanShift的模
态检测问题。
首先，选取一个初始像素点并求其MeanShift矢量，该
矢量将初始像素点引导至更接近目标模态的位置；其次当检测到目标
模态时利用MeanShift核函数来获取图像的真实位置，最后利用Mean
I
基于图像处理技术的电气设备故障诊断方法研究
Shift算法的迭代作用找到整幅图像中的所有目标模态，并对所有真
实位置组成的区域进行分割。
该MeanShift算法的编程在MATLAB
平台上实现，并得到故障诊断的定性结果。
实例分析结果显示该算法
的特征计算简单，能准确判断电气设备是否存在故障。
本文提出的第二种方法是改进的MSER算法。
它利用MSER仿
射不变等优良特性，首先对电气设备热图像进行特征提取，并找出最
大稳定极值区域，再用椭圆对该极值区域进行拟合，最后进行标准化
处理，消除干扰得到分割结果。
通过实例分析和比较，改进型MSER
算法不仅能得出定性诊断结果，还能从图像灰度值与温度之间的联系
中得出温度、温差率等定量数据。
文中根据国际电气测试协会（NETA）
标准对该定量数据进行温差率范围的判断，从而确定是否存在故障。
本文采用VisualC++、MATLAB混合编程的方式，结合OpenCV、
MFC设计并完成了一个电气设备故障诊断平台。
该平台通过调用本
文提出的两种算法，对变压器、线圈、高架线缆、接线端子等多类电
气设备进行故障诊断，以及接线端子的100次重复试验，结果表明诊
断结果的正确率达到98%。
该诊断平台操作简单，实用性强，并具有
很强的可靠性和普适性。
关键词：
故障诊断图像处理MeanShiftMSERMATLAB
II
基于图像处理技术的电气设备故障诊断方法研究
RESEARCHONELECTRICALEQUIPMENTSFAULTS
DIAGNOSISMETHODSBASEDONIMAGEPROCESSING
TECHNOLOGY
ABSTRACT
Thesafeoperationofelectricalequipmentandpowergrid,isnotonlyrelatedtoPeople's
dailylife,butalsoseriouslyaffectsacountry'ssocialandeconomicactivities.Thuspowerfailures
earlypreventionandmaintenanceisveryimportant,thefaultdiagnosisofelectricalequipments
hasbeenahottopic.Traditionalmethodofelectricalequipmentsfaultdiagnosisisusuallymade
byelectricalengineers,whoperiodicallyuseinstrumentsormeterstogetelectricalequipment
operationparametersandanalyseifitexistsfaults.Thismethodisnotonlyunabletogetreal-time
results,butalsospendsalotoftimeandmanpowercosts.Infraredthermalimagingtechniqueisa
non-destructivetechnique.Inrecentyears,it’sgraduallyusedwidelyinelectricpowersystem.
Thispaperproposestwofeasiblemethodsforfaultdiagnosisbasedonimageprocessing
technologywithinfraredthermalimagertoobtainthethermalimagesofelectricalequipments.
Detailsareasfollows:
Atfirst,thispaperputsforwardakindofextendedMeanShiftalgorithm,basedonthe
traditionaliterativeideaofMeanShiftalgorithm.Thehistogramisusedtodescribethetargetand
theweightedvectorisusedtolocatethetargetposition,thentheproblemoffaultdiagnosisof
electricalequipmentsistransferredtothedetectionofmodalbyextendedMeanshiftalgorithm.In
thebeginning,chooseaninitialpixeltocalculatetheMeanShiftvector,theMeanShiftvectorwill
leadtomoreclosetothelocationofthetargetmodal;Secondlywhendetectingtargetmodal,the
MeanShiftkernelfunctionisusedtogettherealpositionoftheimage.Finally,iterativefunction
ofMeanShiftalgorithmisusedtofindallthetargetmodalinthewholeimage,andtodoregion
segmentationofallthetruelocations.ProgrammingandsimulationoftheextendedMeanShift
algorithmisdoneonMATLABplatform,andfaultdiagnosisofthequalitativeresultsareobtained.
Thealgorithmfeaturessimplecalculation,fastcalculationspeed,andcanbeappliedtoreal-time
monitoringofelectricalequipments.
ThesecondmethodinthispaperistheimprovedMSERalgorithm.Ittakesadvantageofthe
MSERexcellentfeaturessuchasaffineinvariant.Thefirststepisfeatureextractiononthethermal
III
基于图像处理技术的电气设备故障诊断方法研究
imagesofelectricequipmentandfindoutthemoststableextremeregions.Thenextstepisusing
ellipsetofitfortheextremeregions.Thefinalstepisstandardizingandsegmentation.The
improvedMSERalgorithmcannotonlygetthequalitativediagnosisresults,butalsoobtainthe
quantitativedatasuchastemperature,temperatureratefromtheconnectionbetweentheimage
greyvalueandtemperature.Thenthequantitativedataisjudgedaccordingtotheinternational
electricaltestingassociation（NETA）standardtodeterminethediagnosis.
ThispaperadaptsVisualC++,MATLABprogramming,combinedwithOpenCVtodesigna
electricalequipmentsfaultdiagnosisplatform.Weusetheplatformtodiagnosethefailuresof
transformers,coilsandoverheadcables.Duringtheprocess,weimplementtheabovetwo
algorithmandfinishtheelectricalequipmentsfaultdiagnosis.Theplatformverifiesthe
universalityofthealgorithms.Through100experiments,thediagnosisaccuracyisabout98%.
Thediagnosisplatformissimple,practical,andhasastrongreliability.
KEYWORDS:
faultsdiagnosis,imageprocessing,MSER,MeanShift,MATLAB
IV
基于图像处理技术的电气设备故障诊断方法研究
目录
摘要.......................................................................................................................I
ABSTRACT.........................................................................................................III
第1章绪论........................................................................................................1
1.1课题的研究背景及意义.........................................................................1
1.2国内外研究现状和发展趋势.................................................................2
1.2.1电气设备故障的研究..................................................................3
1.2.2红外热成像技术..........................................................................4
1.2.3图像处理技术..............................................................................8
1.2.4发展趋势概述............................................................................11
1.3论文的主要工作及创新点...................................................................11
1.3.1论文的主要工作........................................................................11
1.3.2论文的创新点............................................................................13
1.4论文的章节安排...................................................................................14
第2章基于扩展MeanShift算法的电气设备故障诊断................................15
2.1MeanShift算法概述.............................................................................15
2.2基于扩展MeanShift算法的故障诊断方法.......................................15
2.2.1MeanShift算法的迭代思想......................................................15
2.2.2建立故障诊断的扩展MeanShift模态.....................................16
2.2.3扩展MeanShift算法的特点....................................................18
2.2.4扩展MeanShift算法在图像处理中的应用............................18
2.3基于扩展MeanShift算法的电气设备故障诊断................................19
2.3.1图像预处理................................................................................20
2.3.2电气设备实例的诊断分析........................................................21
2.4本章小结...............................................................................................23
第3章基于改进型MSER算法的电气设备故障诊断...................................24
3.1MSER概述............................................................................................24
i
基于图像处理技术的电气设备故障诊断方法研究
3.1.1MSER的数学定义.....................................................................24
3.1.2改进型MSER算法...................................................................25
3.1.3改进型MSER的性能优势.......................................................28
3.2改进型MSER算法在图像处理中的应用..........................................28
3.3基于改进型MSER算法的电气设备故障诊断..................................29
3.3.1电气设备故障诊断的定性分析................................................29
3.3.2电气设备故障诊断的定量分析................................................30
3.4本章小结...............................................................................................32
第4章电气设备故障诊断平台........................................................................33
4.1平台的设计思路...................................................................................33
4.2平台的搭建...........................................................................................34
4.2.1VisualC++与OpenCV的搭建..................................................34
4.2.2VisualC++与MATLAB混合编程............................................37
4.2.3基于MFC的平台界面实现.......................................................39
4.3平台的调试与测试分析.......................................................................41
4.3.1操作界面的调试.........................................................................41
4.3.2电气设备故障诊断平台的测试与分析.....................................49
4.4本章小结...............................................................................................55
第5章总结与展望............................................................................................56
5.1论文总结...............................................................................................56
5.2今后进一步的完善和改进之处...........................................................57
参考文献..............................................................................................................58
攻读学位期间的研究成果..................................................................................63
致谢..................
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