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基于红外热像的瓷质劣化绝缘子智能检测技术研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-19页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
    1.3 绝缘子红外检测技术研究现状第15-17页
    1.4 课题的来源第17页
    1.5 本文的主要内容和创新点第17-19页
        1.5.1 本文的主要内容第17-18页
        1.5.2 本文的主要创新点第18-19页
第2章 瓷质绝缘子发热理论及红外检测技术原理第19-33页
    2.1 瓷质绝缘子发热理论第19-26页
        2.1.1 瓷质绝缘子劣化的原因及危害第19-20页
        2.1.2 瓷质绝缘子串电压分布第20-22页
        2.1.3 瓷质绝缘子发热模型第22-23页
        2.1.4 瓷质绝缘子发热特性分析模型第23-25页
        2.1.5 瓷质绝缘子温升估算第25-26页
    2.2 瓷质绝缘子红外检测技术基本原理第26-31页
        2.2.1 红外辐射的基本理论第26-28页
        2.2.2 红外热像仪的组成及工作原理第28-29页
        2.2.3 红外检测影响因素分析第29-31页
        2.2.4 红外诊断的基本方法第31页
    2.3 本章小结第31-33页
第3章 瓷质绝缘子红外检测技术实验研究第33-49页
    3.1 实验简介第33-36页
    3.2 室内模拟试验第36-47页
        3.2.1 环境因素对瓷质绝缘子串红外特征的影响试验第36-41页
        3.2.2 瓷质劣化绝缘子处于不同位置时绝缘子串红外特征第41-45页
        3.2.3 瓷质劣化绝缘子阻值改变时绝缘子串红外特征第45-47页
    3.3 现场验证实验第47-48页
    3.4 本章小结第48-49页
第4章 红外图像中绝缘子钢帽和盘面区域自动提取第49-66页
    4.1 绝缘子钢帽和盘面区域分割提取的必要性第49页
    4.2 红外图像的特征第49-50页
    4.3 红外图像中绝缘子钢帽和盘面区域提取方法第50-64页
        4.3.1 红外图像预处理第50-55页
        4.3.2 绝缘子串自动定位算法第55-56页
        4.3.3 绝缘子串图像角度校正第56-60页
        4.3.4 绝缘子片提取第60-61页
        4.3.5 绝缘子片验证识别第61-63页
        4.3.6 钢帽和盘面区域提取第63-64页
    4.4 对比分析第64-65页
    4.5 本章小结第65-66页
第5章 基于在线序列极限学习机的劣化绝缘子识别模型设计第66-75页
    5.1 在线序列极限学习机基本原理第66-70页
        5.1.1 极限学习机算法原理第66-68页
        5.1.2 在线序列极限学习机算法原理第68-70页
    5.2 在线序列极限学习机算法改进第70-71页
        5.2.1 粒子群优化算法原理第70-71页
        5.2.2 PSO优化OS-ELM网络结构第71页
    5.3 劣化绝缘子识别模型设计第71-72页
    5.4 模型性能检验第72-73页
    5.5 本章小结第73-75页
结论与展望第75-76页
参考文献第76-82页
致谢第82-83页
附录A 攻读硕士学位期间所发表的主要学术论文目录第83-84页
附录B 攻读学位期间所参加的科研项目目录第84页

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