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董懿飞 (董懿飞.) [1] | 舒胜文 (舒胜文.) [2] (Scholars:舒胜文) | 陈诚 (陈诚.) [3] | 金铭 (金铭.) [4] | 王建 (王建.) [5]

Abstract:

为了准确快速地识别出交直流复合绝缘子的缺陷类型,本文提出一种基于红外图像分割和麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的交直流复合绝缘子缺陷检测方法.首先,制作复合绝缘子短样,并设置四种不同类型的模拟缺陷,分别施加交流电压和直流电压,采用红外热像仪测量得到正常和缺陷复合绝缘子的红外图像样本;然后,利用最大类间方差法对图像进行阈值分割得到绝缘子区域,由此计算红外特征量,并使用Fisher准则进行特征选择;最后,采用SSA优化的SVM模型实现对绝缘子缺陷类型的识别.结果表明,实验室条件下该方法对交直流复合绝缘子的缺陷类型识别正确率达87%以上,且对现场交流复合绝缘子缺陷的初步识别效果良好.

Keyword:

Community:

  • [ 1 ] [董懿飞]福州大学电气工程与自动化学院,福州 350108
  • [ 2 ] [舒胜文]福州大学电气工程与自动化学院,福州 350108
  • [ 3 ] [陈诚]福州大学电气工程与自动化学院,福州 350108
  • [ 4 ] [金铭]国网新疆电力有限公司电力科学研究院,乌鲁木齐 830013
  • [ 5 ] [王建]国网新疆电力有限公司电力科学研究院,乌鲁木齐 830013

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Source :

电气技术

ISSN: 1673-3800

CN: 11-5255/TM

Year: 2021

Issue: 11

Volume: 22

Page: 73-79

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