电力设备运行状态的智能监测是电网可靠运行的关键技术,论文以电力设备故障的发热机理和专家经验为基础,从红外信号采集、红外图像特征提取和热故障智能诊断与预测等方面进行了系统的应用研究,实现了基于红外热像仪的电力设备热故障非接触智能诊断。　　 分析电力设备发热原因及其危害、热传导效应与突变机理,明确电力设备热故障红外诊断方法的原理和关键技术难点,进一步分析了电力设备热故障的温度场形式以及其与故障类型的关系。综合应用图像处理方法,进行红外图像预处理,有效地提高了红外热图像信噪比,使后续工作简洁、可靠。针对红外热图像的信息特征,应用基于等温线的彩色红外图像分割算法,有效地分割故障诊断中所需要的设备区域。应用基于红外图像匹配的故障智能诊断算法,通过与历史故障样本图像进行相似性判断,得出有无故障的结论,采用组合故障预测算法,有效预测电力设备的温度走向。系统测试表明,论文所设计的电力设备热故障可视化智能诊断系统,能有效地满足电力设备热故障诊断的需要。