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海上油气田热介质供热设备长期在高温易燃的环境中运行,其可靠性对油气田开发的安全稳定起到重要作用,有必要研究其故障识别方法。为此,提出海上油气田热介质供热设备故障数字化识别方法。采用线性谱聚类算法对红外设备图像展开超像素分割处理,利用基于最大相似度区域合并算法分割设备目标区域。通过基于梯度变化的补偿算法对目标区域展开盲元块补偿。在核函数估计的基础上提取红外设备图像的温度概率密度函数,采用K均值聚类算法根据温度概率密度划分目标区域,将目标区域分为故障区域和正常区域,实现海上油气田热介质供热设备故障的数字化识别。实验结果表明,所提方法可以准确地完成目标区域分割和过热区域定位、故障识别准确率最低为97.3%、识别时间在2 s内。  相似文献   
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