【摘 要】
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针对电力设备红外图像批量诊断中故障特征参量提取及参数配置难题,采用粒子群算法（PSO）与Niblack算法相结合的方法,将设备热像从背景中分割出来并提取出设备的最低、最高及平均
【机 构】
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上海电力学院电子与信息工程学院,上海交通大学电气工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61107081;No.11647023);上海市科委地方院校能力建设项目资助课题(No.15110500900;No.14110500900);上海市自然科学基金面上项目(No.17ZR1411500)资助
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针对电力设备红外图像批量诊断中故障特征参量提取及参数配置难题,采用粒子群算法（PSO）与Niblack算法相结合的方法,将设备热像从背景中分割出来并提取出设备的最低、最高及平均温度等参量,通过计算设备各温升特征,构建支持向量机（SVM）样本特征空间. 采用优化的蝙蝠算法（BA）对SVM 参数进行寻优,并利用最优参数配置下的S VM实现设备故 障诊断.对220组图像样本测试结果表明：该红外图像故障诊断方法在电力设备热故障缺陷 检测方面的效率及准确率较高,适用于电力大数据中非结构化红外图像的批量分析与处理.
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