二值图像在电气设备故障模糊诊断中的应用

论文摘要

模糊诊断是电气设备故障诊断中常用诊断方法之一，它根据模糊集合论建立故障征兆空间与故障状态空间之间的某种映射关系，由征兆来诊断故障。但由于模糊集合论尚未成熟，诸如模糊集合论中元素隶属度的确定和两模糊集合之间的映射关系规律的确定都还没有统一的方法可循，通常只能凭经验和大量试验来确定。另外因系统本身不确定的和模糊的信息（如相关性大且复杂），以及要对每一个征兆和特征参数确定其上下限和合适的隶属度函数，而使其应用有局限性。本文主要是为模糊诊断中隶属度的计算提供了一种新途径和方法，即将二值图像相似度作为待测特征与故障特征的隶属度，从而增强电气设备模糊诊断的适用性。研究主要结合了雷达图的建立、MATLAB绘图与图像处理和二值图像相似度计算，并具体应用于电气设备指标中的可视元素（如温度、气体含量、电流等）和不可视元素（如线路覆冰厚度）来进行实例分析。针对电气设备故障特征中的不可视元素，以变压器油气相色谱分析为例，采用行标DL/T 722-2000中变压器的九种典型故障特征来进行隶属度研究，利用雷达图的构成方式将变压器油中五种特征气体测得数据绘制于雷达图上，然后将待验雷达图与九种典型故障特征雷达图进行图像相似度计算，取相似度作为与其进行计算的故障特征的隶属度来进行模糊诊断。该方法能及时发现变压器中潜在故障，避免了三比值法中诊断结果单一且准确度不高的局限性，诊断结果有有较高的适用性。针对电气设备故障特征中的可视元素，以线路覆冰厚度检测为例，采用一张普通的线路覆冰彩色RGB图，利用MATLAB图像处理工具对图像进行背景校正、高斯平滑、提高对比度、边缘检测和图像分割等系列步骤将图像中的覆冰信息提取最后转化为二值图像再进行图像相似度计算来得到其与典型覆冰故障的隶属度。研究结果表明：本方法在电气设备模糊诊断上有较高的可行性，在一定程度上拓展了电气设备模糊诊断的适用性；研究成果可用于变压器和线路覆冰在线监测。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 本课题研究的背景和意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本文主要研究内容
• 第二章 故障诊断方法
• 2.1 传统逻辑诊断
• 2.2 时域波形诊断
• 2.3 谱图分析诊断
• 2.4 基于人工神经网络的诊断
• 2.5 模糊诊断
• 2.5.1 基础概念
• 2.5.2 模糊关系方程
• 2.5.3 隶属函数的确定
• 2.5.4 模糊诊断举例
• 第三章 故障特征的提取和模式识别
• 3.1 特征向量
• 3.2 特征提取
• 3.2.1 表列数据
• 3.2.2 灰度图像矩特征
• 3.3 模式归类
• 3.3.1 最小距离法
• 3.3.2 趋中心度法
• 第四章 二值图像相似度计算
• 4.1 二值图像
• 4.2 雷达图
• 4.2.1 简介
• 4.2.2 图形绘制
• 4.2.3 故障特征模型
• 4.3 二值绘制图像相似度计算
• 4.4 二值拍摄图像相似度计算
• 4.4.1 介绍
• 4.4.2 MATLAB 在图像处理中的应用
• 4.4.3 图像预处理
• 4.4.4 边缘检测
• 4.4.5 图像分割
• 4.4.6 边缘增强
• 4.4.7 图像处理流程
• 4.4.8 相似度计算
• 第五章 二值绘制图像模糊诊断
• 5.1 绘制典型故障特征雷达图模型
• 5.2 数据计算
• 5.3 数据分析
• 5.4 本章小结
• 第六章 二值拍摄图像模糊诊断
• 6.1 图像预处理
• 6.2 边缘检测与图像分割
• 6.3 形态学操作
• 6.3.1 边缘检测修正
• 6.3.2 图像分割修正
• 6.4 边缘检测新算子
• 6.5 图像处理后计算
• 6.6 本章小结
• 结论
• 主要研究成果
• 展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录 A （攻读硕士期间完成的论文）