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形状自适应低秩表示的电力设备热故障诊断方法研究
文献摘要：
本文提出一种形状自适应低秩表示的电力设备热故障诊断方法.该方法通过联合超像素分割和低秩表示技术进行热故障诊断.首先,使用主成分分析算法对输入的红外图像进行变换,并对第一主成分进行超像素分割处理,将红外图像自适应地分割为若干非重叠的超像素.然后,采用低秩表示技术对逐个超像素进行热故障诊断,通过充分挖掘空间结构信息和红外温度信息,优化提升热故障诊断精度.实验结果表明,与其他传统热故障诊断方法相比,本文提出的方法在热故障诊断精度上具有较大的优势,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;超像素分割;低秩表示
中图分类号：
作者姓名：
黄志鸿;洪峰;黄伟
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 410029;湖南省湘电试验研究院有限公司,湖南 长沙 410007
文献出处：
引用格式：
[1]黄志鸿;洪峰;黄伟-.形状自适应低秩表示的电力设备热故障诊断方法研究)[J].红外技术,2022(08):870-874
A类：
B类：
低秩表示,电力设备,热故障诊断,故障诊断方法,超像素分割,红外图像,非重叠,逐个,过充,空间结构信息,红外温度,优化提升,故障诊断精度,红外巡检,应用需求
AB值：
0.172226
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