基于图像识别技术的变电设备红外监测
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 红外诊断技术目前应用现状 | 第10页 |
| 1.2.2 智能巡检机器人目前应用现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 图像识别在电力系统中的研究现状 | 第11页 |
| 1.3 本文的主要研究工作 | 第11-13页 |
| 第二章 变电设备的红外成像及诊断方法研究 | 第13-18页 |
| 2.1 红外热成像的基本原理 | 第13页 |
| 2.2 变电设备热缺陷类型及处理方法 | 第13-15页 |
| 2.2.1 常见变电设备热缺陷类型 | 第13-15页 |
| 2.2.2 常见变电设备缺陷处理方法 | 第15页 |
| 2.3 变电设备红外诊断影响因素分析 | 第15-16页 |
| 2.4 常见变电设备红外诊断方法 | 第16-17页 |
| 2.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 基于图像识别的变电设备故障在线监测 | 第18-27页 |
| 3.1 基于图像识别的变电设备状态在线监测方案 | 第18-20页 |
| 3.1.1 系统的具体设计方案 | 第18-19页 |
| 3.1.2 系统方案的整体执行方式 | 第19-20页 |
| 3.2 红外图像的特征分析及识别方法 | 第20-22页 |
| 3.2.1 红外图像的特征分析 | 第20页 |
| 3.2.2 红外图像的识别方法 | 第20-22页 |
| 3.3 智能巡检终端多视像数据传输控制优化 | 第22-26页 |
| 3.3.1 数据传输宽带控制结构 | 第22-23页 |
| 3.3.2 宽带分配优化模型 | 第23-24页 |
| 3.3.3 模型简化及求解 | 第24-25页 |
| 3.3.4 仿真分析 | 第25-26页 |
| 3.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 变电设备缺陷的红外诊断案例分析 | 第27-48页 |
| 4.1 封闭式设备缺陷红外诊断 | 第27-35页 |
| 4.1.1 小车开关柜缺陷红外诊断 | 第27-30页 |
| 4.1.2 GIS设备缺陷红外诊断 | 第30-35页 |
| 4.2 敞开式设备缺陷红外诊断 | 第35-45页 |
| 4.2.1 绝缘子发热缺陷红外诊断 | 第35-40页 |
| 4.2.2 变压器局部故障红外诊断 | 第40-41页 |
| 4.2.3 避雷器局部发热红外诊断 | 第41-42页 |
| 4.2.4 电压互感器局部发热红外诊断 | 第42-45页 |
| 4.3 应用在线红外监测方案后的成果 | 第45-46页 |
| 4.4 结论 | 第46-48页 |
| 第五章 结论与展望 | 第48-49页 |
| 5.1 结论 | 第48页 |
| 5.2 展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 附件 | 第54页 |
