| 基于改进区域全卷积网络的高压引线接头红外图像特征分析的在线故障诊断方法 |
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| 引用本文： | 徐奇伟,黄宏,张雪锋,周传,吴绍朋.基于改进区域全卷积网络的高压引线接头红外图像特征分析的在线故障诊断方法[J].电工技术学报,2021,36(7):1380-1388. |
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| 作者姓名： | 徐奇伟 黄宏 张雪锋 周传 吴绍朋 |
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| 作者单位： | 输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学) 重庆 400044;哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院 哈尔滨 150001 |
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| 基金项目： | 重庆市研究生科研创新项目;重庆市科学技术委员会项目 |
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| 摘 要： | 随着智能电网建设的不断发展,海量红外图像急剧增加,而传统红外故障检测依靠人工排查或手工提取特征,检测效率低且对人员经验依赖大.为实现对红外图像的高效智能化检测,保障电网安全运行,构建基于红外特征分析的在线故障诊断系统,提出通过改进高压引线接头红外图像的特征提取网络,以提升对小目标的识别性能,然后利用区域全卷积网络(R-FCN)实现对故障区域的定位和运行状态的识别,并且使用OpenCV对该故障区域的运行状态进行二次诊断,以进一步降低误报率.最后通过测试分析,改进后的R-FCN网络对高压引线接头红外图像故障诊断的平均精度达到了80.76％,比原R-FCN网络提升了8.43％.
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| 关 键 词： | 故障诊断 高压引线接头 红外图像 区域全卷积网络 残差网络 |
Online Fault Diagnosis Method for Infrared Image Feature Analysis of High-Voltage Lead Connectors Based on Improved R-FCN |
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| Xu Qiwei,Huang Hong,Zhang Xuefeng,Zhou Chuan,Wu Shaopeng.Online Fault Diagnosis Method for Infrared Image Feature Analysis of High-Voltage Lead Connectors Based on Improved R-FCN[J].Transactions of China Electrotechnical Society,2021,36(7):1380-1388. |
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| Authors: | Xu Qiwei Huang Hong Zhang Xuefeng Zhou Chuan Wu Shaopeng |
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