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为解决传统污秽检测方法对输电线路绝缘子污闪防治的局限性,采用非接触式、高分辨率的高光谱成像技术对污秽在线检测技术进行研究。为有效提取反应污秽度的光谱特征并削弱冗余与干扰信息的影响,提出一种小波包能量谱特征优化的绝缘子污秽等级识别技术。首先,对不同污秽度的绝缘子样品的光谱图像进行背景分割,提取均匀覆污区像素点光谱均值曲线;其次,对不同图像的光强均匀度差异、环境噪声进行预处理,并通过导数变换提升不同污秽等级间的可区分性。再次,对预处理后的谱线进行小波能量谱特征提取。最后,基于所提特征建立基于支持向量机(support vector machines, SVM)的污秽等级识别模型。实验结果表明,相比于采用全波段数据或PCA特征数据作为输入,基于小波能量谱特征建立的支持向量机(SVM)污秽等级识别模型对样品识别准确率达到99.8%。#$NL关键词:关高光谱成像;绝缘子污秽等级;小波包能量谱;支持向量机#$NL中图分类号:TM933 相似文献
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在极端条件下,高压开关柜中的局部放电可发展为非贯穿或贯穿性电弧,导致严重绝缘失效.从放电的光辐射特性出发,提出了一种针对局部放电和异常电弧的光学检测方法,利用紫外光、可见光和红外光三波段光信号的同步监测,获得了沿面放电和电弧放电的多光谱光脉冲特性,并对比分析其平均光脉冲强度、三波段光强占比和放电重复率.结果表明:放电光信号幅值与外施电压存在良好的对应关系,三个波段的统计特征在低能放电和高能放电中表现出较大差异,可依据此特征制定低能放电和高能电弧放电的判别阈值,从而提高开关柜状态预警和主动保护的置信度. 相似文献
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