基于红外热成像技术的变电设备热故障识别方法

针对现有的识别方法故障缺陷判断能力差、故障识别准确程度低,研究基于红外热成像技术的变电设备热故障识别方法。以普朗克黑体辐射为技术基础进行红外测温获得红外热图像,对现场采集到的图像进行预处理。运用多尺度特征融合对故障特征进行提取,通过相同倍数缩放进行归一化,得到向量机样本数据。设定最优分类函数,将空间的样本数据映射到高维度的空间内进行非线性变化得到对样本数据的最优分类。运用核函数在约束条件下进行识别,判断故障的危险等级从而得到识别结果。实验结果表明,套管在三相发热异常为紧急故障,达到了紧急故障的标准,构成缺陷,识别判断正确。经过5次测试,故障识别准确程度均在80%以上,结果符合预期,达到了精准识别变电设备的热故障的效果。