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基于多尺度引导滤波和决策融合的电力设备热故障诊断方法研究
文献摘要：
本文提出一种基于多尺度引导滤波和决策融合(multi-scale guided filter and decision fusion,MGDF)的电力设备热故障诊断方法,联合多尺度引导滤波和决策融合技术,充分挖掘红外图像的空间结构信息和温度信息.该方法有3个主要步骤.首先,基于热故障区域与环境背景在红外图像上的温度差异特性,逐像素计算热故障区域与环境背景的马氏距离,获取初始的热故障诊断结果.然后,采用不同参数设置的引导滤波器对初始诊断结果进行滤波处理,并将生成的若干引导滤波特征图堆叠在一起.不同参数下的滤波特征图包含着互补的空间结构信息.最后,为充分挖掘不同尺度特征图的空间结构信息和温度差异信息,利用主成分分析法对引导滤波特征图进行决策融合,提升热故障的诊断精度,生成最终的热故障诊断结果图.实验测试结果表明,本文方法在热故障诊断精度上有明显优势,满足电力设备红外巡检的应用需求.
文献关键词：
电力设备;红外图像;热故障诊断;引导滤波;多尺度;决策融合
中图分类号：
作者姓名：
梁剑;黄志鸿;张可人
作者机构：
国网湖南省电力有限公司电力科学研究院,湖南 长沙 410007;国网湖南省电力有限公司,湖南 长沙 410004
文献出处：
引用格式：
[1]梁剑;黄志鸿;张可人-.基于多尺度引导滤波和决策融合的电力设备热故障诊断方法研究)[J].红外技术,2022(12):1344-1350
A类：
MGDF
B类：
决策融合,电力设备,热故障诊断,故障诊断方法,multi,scale,guided,filter,decision,fusion,融合技术,红外图像,空间结构信息,故障区域,环境背景,温度差异,像素,马氏距离,诊断结果,同参数,参数设置,引导滤波器,滤波处理,波特征,特征图,堆叠,不同尺度,尺度特征,实验测试,故障诊断精度,红外巡检,应用需求
AB值：
0.239784
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