【摘 要】
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提出了基于自组织神经网络（SOM）判别变电站设备热故障类型的红外图像诊断方法.采用了最大类间差法（OTSU）对电力设备红外热像进行了分割处理,从中提取出包括设备红外热像的温度特
【机 构】
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上海电力学院电子与信息工程学院,国网山东省电力公司济南供电公司,上海交通大学电气工程系
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提出了基于自组织神经网络（SOM）判别变电站设备热故障类型的红外图像诊断方法.采用了最大类间差法（OTSU）对电力设备红外热像进行了分割处理,从中提取出包括设备红外热像的温度特征值、Zernike不变矩等12个参数,以此作为设备状态识别的信息输入量,将设备的状态分类信息作为输出向量.通过训练56组红外热像数据,确定了SOM神经网络识别模型中的参数值.试验结果表明：该方法可用于变电站设备状态诊断,相对于传统的神经网络方法的诊断结果,该方法对设备运行状态评估的准确率高达85.7%,如将诊断模型产生的可疑状态列
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