TLS估计的小波自适应零值绝缘子红外热像去噪

为了弥补传统Bayes估计的小波去噪方法依赖于小波系数先验分布模型的不足,针对零值绝缘子红外图像具有低信噪比特点,提出了基于总体最小二乘(TLS)估计的小波自适应零值绝缘子红外热像去噪方法。受噪声污染的零值绝缘子红外图像经小波变换后,不处理低频小波系数,获取各尺度、各方向的高频小波系数进行总体最小二乘估计,对估计后的小波系数进行逆变换得到去噪后的图像。实验结果表明,该方法与软阈值法和Bayes估计法相比,能够有效去除噪声,保留了图像的细节信息,去噪效果良好。     

湿度对红外成像检测零值绝缘子的影响分析

红外成像技术以非接触、不停电等优点广泛应用于故障绝缘子检测,但其检测准确性易受环境湿度、温度等因素影响。以XP-160盘形瓷质绝缘子为试品,分析在不同环境条件和污秽程度下获得的绝缘子红外图像,研究相对湿度对红外成像检测洁净绝缘子和污秽绝缘子的影响。实验结果表明:对于洁净绝缘子,相对湿度对红外检测零值基本无影响;对于污秽绝缘子,相对湿度越大,越有利于红外检测,但相对湿度过大,容易出现零值绝缘子的误检或漏检。同时分析温度对红外检测的影响,建议避免在高温环境下进行红外检测零值。     

相对温度分布特征与人工神经网络相结合的零值绝缘子识别方法

提出利用绝缘子串相对温度分布特征和人工神经网络模型相结合的方法识别不同污秽等级、不同湿度条件下的零值绝缘子。试验获取模拟110 kV线路悬式绝缘子的红外运行图像,经图像去噪、分割等预处理后,提取绝缘子串区域相对温度分布特征参数作为识别零值绝缘子的温度信息特征量,并结合环境相对湿度、等值附盐密度作为识别模型的输入向量,将实际测定绝缘子串是否含零值的状态分类信息作为输出向量,通过训练得到优化的识别模型,并用于零值绝缘子识别。试验结果验证该方法准确性高,可为输电线路瓷绝缘设备的故障检修提供参考和方法借鉴。     

改进免疫遗传算法的零值绝缘子分割方法研究

根据零值绝缘子红外图像对比度差、目标边缘模糊、噪声大且目标温升比环境温升略高的特点,采用自适应中值滤波和均值滤波去除原始图片的噪声,采用对数变换增强图片的对比度;提出一种最大类间方差法与相似度相结合的改进免疫遗传方法,用于零值绝缘子红外热像分割。该方法以类间方差为适应度函数,通过自适应提取免疫疫苗、接种疫苗、免疫选择操作确保了种群的多样性,避免了普通遗传算法出现的“早熟”现象,收敛速度较快,实验验证了该方法的有效性。