基于时间序列算法的变电站设备故障红外识别

为了提高变电站设备故障的识别精度、图像清晰度、细节完整度,提出了基于时间序列算法的故障红外识别方法。首先,设计变电站设备红外遥视与故障识别框架,利用混合探测器-云台组合采集其红外、可见光视频图像,经光通信设备及光纤传输视频图像至监控中心,通过滑动窗口结合时间序列筛选并标记可疑故障图像;然后,经小波阈值变换的中值去噪方法去除噪声后,利用改进分水岭算法完成图像目标分割,采用Zernike不变矩提取其特征值,将其作为支持向量机的输入,完成变电站设备分类;最后,结合设备的温度信息,通过划分故障类型、故障识别规则,实现不同设备的故障识别。结果表明,采用该方法去噪后,图像清晰度、对比度大幅提升,分割后目标设备细节完整度高,可实现不同设备的故障识别。