基于热图像处理的电气设备故障识别  

作　　者：王尧 

机构地区：[1]中国石油华北油田公司第一采油厂

出　　处：《电器工业》2023年第12期62-65,共4页CHINA ELECTRICAL EQUIPMENT INDUSTRY

摘　　要：热图像处理可以在启动和正在进行的操作中使用,以快速定位潜在的危险问题,从而在服务发生意外中断之前实现可控的关闭。它可以防止过早的故障和延长设备的寿命,并减少昂贵的中断和停机时间。然而,如果处理不当,这些好处可能不会实现。它提供执行IR扫描时遵循的最佳实践,并强调解释产生的热图的一些重要因素。温升过高导致电气设备的大多数故障。因此,热监测对于识别早期故障始终具有重要作用。目前,一种性价比高、可靠、非接触式的红外热像检测系统正被广泛应用于监测和故障诊断。本文采集部分电气设备的热像,并将其转换成HSV图像模型进行进一步处理。与其他方法不同的是,在提出的方法中,色调区域被考虑在内,而不是灰度图像。对于缺陷太阳能电池板和其他电气设备的热图像,对不同的自动阈值分割方法进行比较分析。与标准灰度方法相比,该方法具有更好的特征提取能力和更高的分类精度。

关 键 词：热图像 电气设备 故障识别 自动阈值 

分 类 号：TM507[电气工程—电器] TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]