基于红外热像仪的接触网载流安全检测系统

接触网是电气化铁路的重要组成部分,它的运行状况与行车安全密切相关。高速运行的机车通过接触网获取电能,带电运行的接触网运行异常会出现温度升高的现象,利用红外热成像技术,可对接触网进行带电检测。结合当前成熟的红外热成像技术,设计了以LPC2368为核心处理芯片的图像采集与GPRS通信平台,并针对接触网的车载检测和列车高速运动的实际情况加入了GPS定位设计,精确故障位置,有利于合理安排检修任务。     

基于紫外成像技术的接触网绝缘子污秽状态检测

紫外成像技术可以检测到污秽绝缘子的局部放电影像,是一种非接触的检测方法,而等值附盐密度(ESDD)可用来划分绝缘子的污秽等级。为更准确地进行绝缘子污秽度检测,提出1种基于紫外成像技术的绝缘子附盐密度检测方法,据此判别绝缘子的污秽状态。在人工气候室进行了绝缘子人工污秽实验,基于视频与图像处理技术研究了ESDD分别为0.05、0.08、0.15、0.25、0.35、0.40 mg/cm2,相对湿度分别为60%、65%、70%、75%、80%、85%、90%、95%条件下绝缘子的放电情况,提出了描述污秽绝缘子紫外图像中放电特性的稳定性光斑平均面积、间歇性光斑平均面积、光斑平均面积3个特征参量。结果表明:随着湿度和ESDD的增加,绝缘子污秽放电光斑面积增大,放电更加剧烈,当相对湿度为95%且ESDD为0.40 mg/cm2时,光斑平均面积占总面积高达18.4%;利用最小二乘支持向量回归机建立绝缘子ESDD检测模型,并用粒子群算法优化参数,当迭代进行到第55次时收敛,得到较好的适应度为0.002 7;最后通过实验验证,该模型准确率达到95%。     

基于状态流的电力系统低频减载仿真分析

为了更加清晰、直观、简便地反映电力系统这一混杂系统在低频减载(UFLS)装置动作时的全过程,解决仿真过程中频率与切负荷动作判断逻辑部分之间的连接与协调问题,提高电力系统低频减载仿真分析效率,利用Matlab中的PSB工具箱和状态流(Stateflow)分别对三机系统和其低频减载动作逻辑判断模块进行建模。提出了将Matlab里的状态流应用于复杂电力系统低频减载仿真的方案,实现状态流在电力系统低频减载仿真中的应用,并针对算例进行仿真分析,结果证明了状态流在复杂电力系统低频减载仿真中应用的合理性与有效性。     

基于紫外图像的接触网棒瓷绝缘子污秽状态检测

为了检测接触网绝缘子的污秽状态,采用紫外成像检测技术对接触网常用的棒瓷绝缘子进行研究。对绝缘子人工涂污并对污秽绝缘子在人工气候室内进行了放电试验,拍摄紫外图像和视频,对图像进行处理,提出用阈值滤波对二值图像去噪的方法,提取并定义了"光斑面积百分比"这一图像特征。通过对不同相对湿度下不同污秽等级绝缘子的污秽放电试验,得出湿度和污秽等级对绝缘子放电的影响规律,并将此作为污秽状态评估的依据。建立以光斑面积百分比、相对湿度为输入,绝缘子污秽程度为输出的模糊推理模型,并将其与视频图像处理部分融合,构建基于紫外视频图像的外绝缘污秽状态检测系统。     

基于红外检测的变电站设备热状态诊断

提出了一种基于红外检测的变电站设备热状态诊断方案。首先基于变电站设备的红外图像,采用局部方差映射函数和遗传算法阈值提取了变电站设备的热状态数据,以用于对异常区域进行分割。然后构建了红外图像灰度数与变电站设备温度两者之间的关系。最后采用改进的相对温差法达到了对设备热状态进行分类和诊断的目标,并捕获定位了变电站设备的热状态异常区域。实验结果表明,该方法提高了异常热区提取的精度和效率,提升了变电站设备热状态诊断的容错能力,进一步保证了变电站和整个电力系统的运行稳定性。     

基于红外视频识别的锂电池健康状态快速检测

针对退役动力电池梯次利用过程中对电池健康状态快速检测的需求,本文以软包磷酸铁锂电池为研究对象,提出基于红外热成像的锂电池健康状态快速检测方法。通过改变电池充电和放电电流倍率,研究不同老化程度的电池在放电过程中的温度变化情况,采集放电过程中的红外热成像视频,建立电池健康状态与红外热成像特征的对应关系,以此作为电池健康状态检测的健康因子;构建基于SlowFast-LSTM深度学习网络模型的改进型视频识别算法,对于电池健康状态0~40%、40%~50%、50%~60%、60%~70%、70%~80%、80%~100%这6种类别的识别率达到80.78%,单次电池检测时间3 min,实现电池健康状态的快速检测。     

电力设备载流部件红外诊断的相对温差判断法

文章介绍了采和用相对温差判断法诊断电流致热型设备的缺陷的内容实质，对其原理、判据进行分析，最后还对实际应用中应注意的问题进行讨论，并提出建议。     

基于图像处理的变压器渗漏油检测

在无人值守变电站中,电力变压器作为常用和主要的设备,其运行状况必须能实时监测,当出现异常状况时应给出相应的报警.提出了一种基于颜色特征的变压器渗漏油检测方法,通过差分法检测出异常区域,对异常区域的H-S颜色直方图进行分析,当前后图像的黄褐色部分变化较大时可认为其发生了渗漏油异常.实验表明,此方法简单易行,能较准确地检测出变压器的渗漏油异常,并能很好地消除影子对检测结果的影响.     

基于计算机图像处理的电机同心度检测

提出了一种利用计算机图像处理技术来检测电机零部件同心度的方法.首先利用图像处理技术检测出零部件图像中包含的代表加工面的圆,再根据各圆的圆心坐标来计算同心度.     

基于图像处理的旋流燃烧器火焰燃烧状态识别

分析了常用的基于图像的火焰检测机理,依据现场获得的直流燃烧器和旋流燃烧器火焰图像,发现这些方法并不适用于旋流燃烧器火焰检测。分析其原因并尝试用平均灰度的平均值和方差两个通用特征量对旋流燃烧器的火焰状态进行识别,实验证明方法可行。     

基于多光源图像的接触网外绝缘健康状态评估

为了检测接触网外绝缘设备故障状态,采用紫外成像技术和红外热像技术对接触网外绝缘故障特征进行了研究。通过对接触网电气绝缘设备的现场检测,归纳出3种接触网典型的放电和发热故障现象。借助绝缘子局部放电试验,获取了不同污秽程度下的绝缘子的视在放电量和紫外图像;通过紫外图像特征提取,准确计算出放电光斑面积;根据视在放电量与紫外图像放电光斑的对比,得出了紫外光斑面积与视在放电量的正比关系。探究了紫外图像的拍摄距离、拍摄增益和拍摄仰角对放电光斑面积的影响,对不同拍摄参数下的光斑面积进行归一化处理并计算出其视在放电量的大小。通过试验探究了不同故障程度下的长时间温升规律:随着故障程度的增加,故障设备放电后最大温升越高,这为红外图像检测接触网外绝缘故障提供了依据。将紫外图像所检测到的视在放电量和红外图像所检测到的最大温升进行了模糊逻辑推理,据此构建了基于多光源图像的接触网外绝缘健康状态评估系统,经测试系统准确率为92.5%。因此可以认为,所构建的接触网外绝缘健康状态评估系统是合理有效的。     

基于小波变换的接触网故障检测新方法

通过分析小波变换的原理及其算法,把小波的局部时-频特性与铁路接触网故障结合起来,用基数B-样条构造紧支集双正交小波提取故障时刻电流信号的瞬时特征量,提出了以此为基础的快速检测接触网故障的新方法。该方法有效地提高了检测的可靠性和快速性。本文应用PSCAD／EMTDC仿真获得故障电流数据,在MATLAB上实现小波变换分析算法,并介绍了门槛值的确定方法。根据仿真和计算结果得出结论。     

红外检测在设备状态检修中的应用

研究运行设备发热原理、规范红外检测方法、分析研究其检测数据,提高红外检测技术的精确度,发现设备存在的问题,提高其在状态检修工作中的应用.     

基于图像处理的风力发电叶片速度的检测

风力发电的大规模建设,并网技术不断深入,风力发电呈现面广点多的特点,依靠原始的方式已经不能满足监控系统的发展需要.通过图像处理技术可以及时发现、处理事故,有助于提高风力发电自动化的安全性和可靠性,并以风力发电的叶片为研究对象,阐述了叶片进行数字图像处理和图像识别的实现过程和设计流程,采用VC++6.0编写了图像采集处理...     

状态检修红外检测数据集约式管理的实施

针对电力企业红外检测工作管理严重制约了电力设备红外检测工作开展的管理现状,提出了红外检测数据集约式管理模式,通过红外检测的数据分析,介绍其设备缺陷管理、检查、考核、功能,及在长春供电公司应用的初步效果。     

基于图像处理的输电线路绝缘子缺陷检测

由于绝缘子一般处于输电线路铁塔顶端,检测环境复杂,人工检测效率不高,危险程度较高。针对这一问题,本文提出采用直升机搭载智能检测工具的方法,对离地较高的绝缘子进行智能检测,通过对绝缘子进行全方位扫描,智能发现缺陷部分,并进行标识,自动识别出玻璃绝缘子损伤的区域。采用图像处理的智能方面,降低了人工检测的危险性,并且提高了检测速度,通过实际绝缘子的图像处理,验证了该方法的有效性和实用性。     

基于图像处理的生球粒度检测研究

球团矿是高炉炼铁的主要原材料之一,生球的粒度分布是影响球团矿质量的关键指标之一,因此准确测量球团粒度分布至关重要.针对传统方法中存在的不完全分割、过度分割等问题,提出了利用 U-Net＋＋网络来检测旋 转圆盘造球机静止层的生球粒度分布.实验结果表明,该方法可以实现生球粒度的精准分割与粒度检测,并且得到的 粒度检测结果与人工筛分结果相似.