膜计算在变电站电力设备红外图像分割与故障检测中的应用

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2、作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中邑经注明引巧内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体臣经发表的研究成果，化不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果一。与我同工作的同志对本研究所做的贾献均己在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。学位论文作者签名；指导教师签名：Ｉ日期：扣化日期知义？／西华大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关侮留、使用学位论

3、文的规定，在校玻读学位期间论文工作的知识产权属于西华大学，同意学校保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，义许论文被查阅和借阅，西华大学可レ乂将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｌ乂采用影巧、缩印或担描等复印手段保存和汇编本学位论文。｛保密的论文在解—密后遵守此规定）－＞矜学位论文作者签名：指导教师签《；ｊ攀Ｉ３日期；＾日期以心ClassifiedIndex:UDC:XihuaUniversityMasterDegreeDissertat

4、ionApplicationofmembranecomputingininfraredimagesegmentationandfaultdetectionforelectricequipmentsintransformersubstationCandidate:JingTanMajor:PowerElectronicsandPowerDrivesStudentID:212013080804006Supervisor:Prof.WangJun西华大学硕士学位论文摘要如今，在变电站电力设备在线检测和故障诊断

5、中红外热成像技术的应用日渐广泛，越来越备受人们的关注和青睐。红外热成像技术利用光电技术检测物体表面热辐射的红外线特定波段信号，再将该特定波段信号转换成可供人们视觉辨别的图像和图形。对于智能化电网，变电站电力设备要实现智能在线检测和故障自动检测，必须用到红外热成像和红外图像分割这两项技术。本文结合膜计算的思想深入研究了变电站电力设备的红外图像分割技术与故障自动检测。首先，以变电站红外图像噪声特点为出发点，归纳并总结了现有的几种图像预处理方法，针对图像不同噪声类型，选取不同的去噪方式更能达到最佳的图像预处理

6、效果；其次，分析并讨论了传统的三种图像分割方法以及两种聚类分割方法，通过具体实验验证了它们各自存在的优点和不足，为下一步研究一种新的图像分割算法奠定了良好基础；然后，本文在目前已有的几种基于模糊C均值聚类（FCM）的图像分割改进算法基础上，充分学习并归纳总结了各自的优缺点，并结合膜计算的思想，研究了一种基于FCM的膜聚类图像分割算法（简称：P_FCM），并通过三组不同的实验论证了P_FCM算法相比于其它算法的优越性和有效性；最后，本文将研究的P_FCM算法实际应用于变电站电力设备红外图像分割以及故障自动

7、检测中，均获得了令人满意的结果，再次验证了本文研究的P_FCM算法有效性和准确性。关键词：变电站；电力设备；红外图像；图像分割；P_FCM；故障检测；I西华大学硕士学位论文AbstractAtthemoment,theinfraredthermalimagingtechnologywhichgainsmoreandmorepeople'sattentionandfavor,hasbeenbroadlyusedinon-linedetectionandfaultdetectionoftransformer

8、substationpowerequipment.Theinfraredthermalimagingtechnologyusesopticaltechnologytodetectheatradiationofinfraredobjectsspecificbandsignal,andthentransformsthespecificbandsignalintoimageswhichcanbeidentified.Fortheintellige