绝缘子憎水性图像水珠/水迹形状提取算法

绝缘子表面憎水性检测是判别绝缘子性能优劣的主要手段.传统的检测方法具有其主观性,图像处理技术的引入为憎水性检测提供了更为客观的方法.考虑到绝缘子所处环境的复杂性(污秽、光照等)以及憎水性图像本身的特殊性(水的透明性),本文首先对绝缘子憎水性图像进行自适应直方图均衡和基于模糊逻辑的滤波,以达到增强图像的效果;然后通过基于模糊熵的自动阈值分割方法来获取水珠(水迹)的形状信息,最后用数学形态学的二值重构开运算来去除由于分割引入的噪声.实验统计结果表明,该方法能够对各级憎水性图像进行有效地分割.     

改进型自适应全变分图像降噪模型

针对传统全变分去噪方法峰值信噪比不高,迭代效率较低的缺点,提出了一种新的自适应全变分去噪模型。 首先,利用 差分曲率改进全变分方程的正则项指数以区分出噪声点;然后,结合水平集曲率和梯度模的性质,使平滑区和边缘区达到不同 的去噪效果,让新模型兼具保留边缘和平滑噪声的特点。 实验结果表明,与当前 3 种主流模型相比,新模型的峰值信噪比提高 了 1. 4 dB 以上,平均绝对误差也减少了 2. 5 以上,结构相似性平均提高了 0. 13,并且迭代效率至少提高了 1. 6 倍,更有利于实 际应用。     

基于带标记分水岭的复合绝缘子憎水性图像提取算法

随着图像处理技术在复合绝缘子憎水性检测中的应用,逐渐取代了传统的人工检测方法。针对复合绝缘子上的水珠图像特点,首先在预处理步骤中将原始图像转化为HSV色彩模型,利用其中S分量中水珠与干区对比度明显的优点,对水珠图像的内部及边缘处的缺失部分进行填充,然后对预处理后的图像进行两次不同带标记的分水岭变换后,生成了水珠的边缘轮廓及其白色区域。实验结果表明,该算法可以有效分割水珠图像,检测出的水珠形状较正确,面积误差均在5%以内,为后续复合绝缘子憎水性能的确定提供依据。     

憎水性表面水珠的电场计算及放电研究

用ANSYS有限元分析软件对不均匀电场(针-板电极)中憎水性表面分离水珠的电场进行了计算,比较了无水珠、单个水珠以及多个水珠存在时憎水性表面沿面电场分布的变化情况,计算出水珠存在引起固、液、气三重介质连接点处的畸变,且水珠的存在对强场区电场的畸变作用更显著。同时在实验室中进行了模拟试验,用10000帧/s的高速数字摄影仪对整个放电过程进行了全程捕捉。结果表明,人工布液方式下憎水性表面分离水珠的放电是存在明显熄灭重燃现象并由两端向中间发展并沿水珠顶部贯通的细小电弧连接所致。     

基于水平集的接触角算法及在RTV憎水性检测中的应用

静态接触角是表征材料憎水性能的一个重要指标,但其难以自动准确获得。本文使用基于水平集的几何活动轮廓模型方法获得液滴的轮廓,该方法基于求解偏微分方程获得图像边缘,在边缘较清晰时能自动获得具有一定准确性的液滴轮廓。当试验液滴体积较小时,图像中液滴边缘为圆形的一部分,因此将所得边缘点按照一定准则分离为圆弧部分和水平线部分,考虑到它们满足相关方程的基础上采用最小二乘算法进行拟合获得了圆心、半径和水平线的纵坐标,据此即可获得静态接触角。针对仿真和实际拍摄的室温硫化硅橡胶涂层的液滴图像使用本文方法与基于手动获得液滴边缘然后拟合的算法进行比较,多幅图像的计算结果表明本文方法具有较高的准确性。该方法的提出为静态接触角的自动准确测量提供了一种思路。     

基于双区域演化水平集的图像分割方法

针对图像由于光照不均引起的灰度不均匀导致图像精确分割困难的问题,提出了一种双区域水平集演化(DRE)方法用于图像分割。双区域水平集演化方法介绍了局部区域控制项和矩形的初始化轮廓,能够快速地分割灰度不均匀图像,加快曲线演化速率。为进一步消除噪声对图像的影响,分割方法采用高斯滤波算子和卷积计算,特别是提出的方法使用一种新的隐含的惩罚能量函数作为正则化项,该项嵌入到水平集演化公式里,增加了曲线演化梯度流的约束的条件,影响水平集演化曲线向双边扩展,这样提高了图像轮廓划分的计算效率和精度。通过实验结果对比,提出的水平集演化算法能够较好地划分图像轮廓,得到精确的图像分割结果。     

基于模糊数学的绝缘子憎水性图像边缘检测算法

绝缘子表面憎水性检测是判断绝缘子性能的主要手段,也是确保绝缘子安全运行的重要保证。笔者结合模糊数学理论,提出了基于统计间隙隶属度函数和关联熵系数分类判定的图像模糊边缘检测模型。该模型较好解决了水珠图像的阴影对面一侧由于水珠透明性造成的边界部分缺失问题,从一定程度上克服了经典的边缘检测方法获取水珠(或水迹)的大致形状信息方面存在的困难,实验结果表明,该算法能够有效地提取出水珠(或水迹)的形状信息,并能够提高后续憎水性图像等级评定的准确率。     

绝缘子有憎水性时的交流污闪模型分析

为了分析外绝缘表面硅橡胶有憎水性时的交流污闪电压,根据憎水性情况下污闪的机理建立了交流污闪模型。分析了水带的截面积、水电导率、电弧数量、泄漏距离、空气中弧长、电弧参数A、n、电弧恢复条件等因素对具有憎水性绝缘子交流污闪电压的影响。结果表明,随着水带截面积和水电导率的增加闪络电压成指数规律下降,随电弧数量、泄漏距离的增加闪络电压线性增大,闪络电压与泄漏距离比值不随泄漏距离的变化而变化,随空气中弧长比例的增加闪络电压略有减少,随电弧参数A、n的增加闪络电压增大,电弧恢复条件对闪络电压有明显影响。所得结果对憎水性时污闪模型的研究具有一定的参考意义。     

基于图像特征提取与BP神经网络的绝缘子憎水性识别方法

为了方便、快捷、准确地识别运行中绝缘子表面的憎水性等级,提出了基于图像特征提取与BP神经网络的绝缘子憎水性识别方法。首先,利用同态滤波和直方图均衡对憎水性图像进行增强预处理,然后利用改进的Canny算子提取了图像中水珠(或水迹)的边缘,并利用数学形态学对其进行修正得到最终的分割图像;提取图像中与憎水性相关的4个特征量,最后建立了基于BP神经网络的憎水性识别模型,并对测试样本的憎水性等级进行了识别。实验结果表明,该方法克服了人为因素的影响,能够有效识别绝缘子7种典型憎水性等级,总识别率达90%,为在线检测绝缘子憎水性提供一种新的有效方法。     

基于不同倾角下水珠形态量化特征的V串复合绝缘子憎水性判定方法

憎水性是表征复合绝缘子老化状况的重要指标,由于V串复合绝缘子伞裙与水平面呈不同的倾角,常规的检测方法无法对其憎水性进行有效的现场检测与判定。首先采用pH值为14、温度为100℃的Na OH溶液对复合绝缘子样片进行老化,在与水平面呈25°夹角的条件下采用喷水分级法测试获得了各老化后样片的憎水性等级,提出了采用微量进样器在样片表面滴加体积为20μL水珠的方法,排除了喷水分级法中水雾喷射角度、速度以及喷水量等因素对水珠形态特征的影响。针对不同倾角下水珠在不同憎水性等级样片表面的形态特征,研究了7个水珠形态特征参数与倾角和憎水性等级之间的关系,发现内上角、内顶角相关性较强;结合与倾角和憎水性密切相关的最大稳态水珠体积参数,提出了V串复合绝缘子憎水性等级的综合判定方法。通过对不同倾角下的伞裙开展水珠形态测试,验证了本文提出方法的有效性和准确性,实现了V串复合绝缘子的憎水性检测与判定。     

基于改进的Canny算子的憎水性图像分割方法的研究

绝缘子表面憎水性检测是判断绝缘子性能的主要手段,对于电力系统的安全运行有着重要的意义。传统的分割算法分割效果不理想,从而影响憎水性分级的准确性。为此提出了基于改进的Canny算子的憎水性图像分割方法。考虑到绝缘子背景的复杂性,首先,利用自适应直方图均衡对图像进行增强,然后利用改进的Canny算子提取图像中水珠(或水迹)的边缘,最后利用数学形态学中的区域填充、膨胀、腐蚀、移除对象等操作对图像进行处理。实验结果表明:该方法能够对憎水性图像进行有效地分割,为后续绝缘子性能的判定提供依据。     

Water Gauge Image Denoising Model Based on Improved Adaptive Total Variation

As an important part of water level warning in water conservancy projects, often due to the influence of en-vironmental factors such as light and stains, the acquired water gauge images have sticky, broken and bright spot conditions, which affect the identification of water gauges. To solve this problem, a water gauge image denoising model based on improved adaptive total variation is proposed. Firstly, the regular term exponent in the adaptive total variational equation is changed to an inverse cosine function; secondly, the differential curvature is used to distinguish the image noise points and increase the smoothing strength at the noise points; finally, according to the characteristics of the gradient mode and adaptive gradient threshold after Gaussian filtering, the New model can adaptively denoise in the smooth area and protect the edge area, so as to have the characteristics of both edge-preserving denoising. The experimental results show that the new model has a great improvement in image vision, higher iteration efficiency and an average increase of 1.6 dB in peak signal-to-noise ratio, and an average increase of 9% in structural similarity, which is more beneficial to practical applications.     

基于电力系统主导振荡模式提取的区域负荷模型识别研究

以区域负荷节点上不同用电性质负荷的构成比例为特征,进行负荷的分类及模型识别。选取充分参与系统主导振荡模式,且具有较高电压等级的关键母线作为观测对象,构建模型识别的目标函数,用梯度优化算法搜索负荷参数最优值。通过算例仿真检验了文中方法的有效性,并对不分类、按电气距离分类和按负荷用电性质构成比例分类这3种负荷节点分类方法进行比较,结果表明按负荷性质构成比例对系统负荷分类识别,其识别结果具有更好的准确性和适用性。     

基于改进边缘连接Canny算法的绝缘子憎水性图像分割研究北大核心CSCD

传统自适应Canny算法在憎水性图像边缘检测上的效果不甚理想,往往检测出来的图像边缘断点较多,不能形成一个完整的闭合边缘。因此,文中针对绝缘子憎水性图像中水珠上边缘难以捕捉的特点,分别从滤波、阈值选择以及边缘连接方向几个层面进行优化,提出了一种改进边缘连接的Canny算法。首先,联合对比度受限的自适应直方图均衡化与引导滤波对图像进行预处理,通过双边滤波平滑图像,在Canny算法中引入二维OTSU以及边缘连接实现图像分割,最后应用最大水珠面积比法判定复合绝缘子图像的憎水性等级。实验结果表明:文中方法能够准确有效的分割水珠图像,为后续憎水性的判定提供了依据。     

基于云模型和模糊聚类的电力负荷模式提取方法

为解决应用传统模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)算法进行电力负荷模式提取时存在的对初始聚类中心敏感、聚类数目不易确定、算法稳定性较差等问题,从负荷曲线形态出发,提出一种基于云模型和模糊聚类的电力负荷模式提取方法.该方法首先针对电力负荷数据的时间特性,对云变换方法进行了维度扩展,使其能够应用于具有时间特征的二维数据处理,将电力用户典型日负荷的频率分布分解为若干个正态云组的叠加,以各云模型中最能代表各定性概念的期望向量集合作为初始聚类中心;然后,基于云模型确定的初始聚类中心和聚类数目,应用FCM算法进行电力负荷模式提取和用户分类.最后,以某电网实际负荷数据进行算例分析,结果证明了该算法的实用性和有效性.     

基于Simulink的电站凝结水系统仿真建模

针对新型培训仿真机开发,以质量和能量守恒定律为基础,应用传热学及凝汽器、水泵的有关理论,在MATLAB＼Simulink平台基础上根据图形组态的方法,建立了200MW汽轮发电机组凝结水系统中主要设备及其流程的动态数学模型,同时采用模块化的建模方法,建立了凝结水系统的全工况动态仿真模型,并利用经验数据进行了静态特性、正常工况扰动及故障设置的数值实验。通过将调试结果与实际工况的比较,表明此模型具有较高的精度和通用性,适合于各种工况下的仿真运行。     

基于因果模型的高压给水系统故障诊断

基于因果模型的故障诊断方法将系统按层次分解，利用变量之间的关系描述子系统的因果性，在局部的层次上使用故障检测和分离技术生成残差和分析残差，而在全局的层次上按照系统的因果结构进行推理。它是一种结合定量计算和定性推理的动态故障诊断方法。但因果模型的推理机制建立在局部线性模型的基础上，而实际系统绝大多数是非线性系统，固有的缺陷限制了它的应用。文中对因果模型进行了改进，将变量之间的影响扩展到非线性关系，并且论证了只要满足连续可微的条件，因果模型的推理机制就仍然适用。最后对某电站300 MW机组的高压给水系统进行了事故工况仿真，仿真结果表明这是一种有效的、鲁棒的故障诊断方法。     

基于自适应混沌粒子群算法的光伏电池模型参数辨识

光伏电池模型参数的快速准确辨识在光伏阵列的输出功率预测、最大功率点跟踪以及电池故障模型的特性研究方面具有非常重要的工程意义。针对大部分传统智能算法用于系统参数辨识时的辨识精确受参数初值影响较大,而且算法易陷入早熟的问题,利用自适应混沌粒子群算法(SA-CPSO)对光伏电池模型参数进行辨识。将混沌算法与粒子群算法融合,对粒子群进行混沌初始化并促使陷入局部最优的粒子进行混沌搜索,引导其跳出局部极值从而搜索到更好的解;同时引入自适应调整策略来有效控制全局与局部搜索,提高了进化后期算法的收敛精度。经过仿真和实验测试,证明SA-CPSO算法在光伏电池模型参数辨识方面具有较高的精确度和快速性。还通过实验探讨了辐照度变化对太阳能电池参数的影响。     

基于双参数模型的ECT图像重构混合算法

为了提高电容层析成像重构图像的精度和速度,本文提出了一种基于双参数模型的电容层析成像图像重构混和算法。该算法利用Morozov偏差原理确定Tikhonov正则参数,能使正则参数的选取与初始数据的误差相匹配,同时基于Morozov偏差方程导出了一种双参数模型,并进一步与牛顿法相结合用于快速得到最优的正则参数。数值实验表明:与线形反投影算法(LBP)、Landweber迭代算法和L-曲线法相比,所提出的混合算法具有图像重构速度快、精度高的优点。