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| 編輯推薦： |
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技术的应用性：随着三维可视化的逐步发展，有大量的研究将三维模型运用到数据建模和工程应用中，但目前三维模型仅能展示设备空间维度，不能反映设备温度信息，易造成设备内部放电故障难以检测；而红外图像无法体现设备景深，难以定位设备具体故障位置。因此，如何将红外图像与三位模型结合起来，并使其能够有效解决电力设备中工程问题的研究有重要意义。
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| 內容簡介： |
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本书针对目前三维模型仅能展示设备空间维度数据，不能反映设备温度等信息、易造成设备内部放电故障难以检测的问题，研究了新的目标设备提取算法和设备重构方法，提出了一种基于红外图像的变电设备三维立体模型重构方法。针对运维检修能力提升关键技术开展研究，取得以下成果：（1）在分析变电设备红外图像特征的基础上，提出了一种结合LSC超像素分割、MSRM超像素融合和Otsu阈值法的图像分割方法，实现了红外图像中目标设备与背景的准确分割；（2）基于Hu不变矩和SIFT特征在设备区分度上的优势，提出了变电设备特征提取与分类方法，实现了变电设备类型的准确识别；（3）利用变电设备像素矩阵建立数学模型，设计了一种基于像素统计的结构区域划分方法，并提出了一种基于红外图像的变电设备三维立体模型重构方法，实现了红外图像和三维模型的融合；（4）以某500kV HGIS套管为例进行三维立体模型重构测试，验证了该三维立体模型重构方法的有效性。
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| 關於作者： |
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曾晗，男，工学博士，副教授，硕士生导师，毕业于华中科技大学高电压与绝缘技术专业，任职于华东交通大学电气与自动化工程学院，主要从事湍流多相体放电、输变电设备运维智能化和设备图像智能识别等方面的教学和科研工作。主持国家自然科学基金面上项目1项，地区科学基金项目1项，江西省重点研发项目1项，参与多项国家自然科学基金项目及973项目的研究工作，获江西省科技进步奖1项，江西省电力公司科技进步奖2项，第一作者（通讯作者）发表学术论文十余篇其中SCI论文4篇，EI论文4篇。林文萱，汉族，1997年4月出生于河南开封，毕业于华东交通大学，工学硕士。现就职于中国铁路郑州局集团有限公司郑州铁路装备制造有限公司。研究方向：牵引变电设备运维检修及三维重构。发表SCI论文1篇，EI论文1篇。获省竞赛奖1项。参与多项国家、省级科研课题。
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| 目錄：
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第 1 章? 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状与发展现状
1.3 本书的主要内容
第 2 章? 变电设备红外图像分割
2.1 引言
2.2 图像分割方法研究
2.3 基于 SLIC、MSRM 及 Otsu 的图像分割方法设计
2.4 本章小结
第 3 章? 变电设备特征提取与分类
3.1 引言
3.2 变电设备特征提取
3.3 基于联合特征及 BP 神经网络的变电设备分类
3.4 实验结果与分析
3.5 本章小结
第 4 章? 变电设备结构区域划分
4.1 引言
4.2 基于像素统计的结构区域划分方法
4.3 实验结果与分析
4.4 本章小结
第 5 章? 基于点云数据的三维模型构建研究
5.1 点云数据的获取方法
5.2 点云数据的配准滤波及三角网格面重建
5.3 改进的三维模型重构方法总流程以及仿真实验
5.4 本章小结
第 6 章? 电力设备红外三维模型重构
6.1 电力设备红外三维模型重构方法设计
6.2 电力设备红外三维模型重构实验
6.3 不同维度模型分析研究
6.4 本章小结
第 7 章? 变电设备热故障诊断
7.1 变电设备热故障及其诊断方法
7.2 故障诊断判据
7.3 故障诊断流程
7.4 诊断方法验证分析
7.5 本章小结
第 8 章? 结论
参考文献
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| 內容試閱：
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利用红外热成像仪对电力设备进行探测是目前电力设备运营、维护、检修中较为常用的一种方法。目前，红外图像处理、设备故障状态诊断、故障区域判定等环节严重依赖检测人员进行人工处理，但该处理方式不仅会增加检测人员的工作量，而且可能会因检测人员的主观性而无法对设备的故障态势做出准确的判断。随着三维可视化技术的逐步发展，有大量的研究将三维模型运用到数据建模和工程应用中，但目前三维模型仅能展示设备空间维度，不能反映设备温度信息，易造成设备内部放电故障难以检测；而红外图像无法体现设备景深，难以定位设备具体故障位置。因此，如何将红外图像与三维模型结合起来，并使其能够有效解决电力设备中工程问题的研究具有重要意义。本书针对上述问题，围绕轨道交通系统和电力系统的变配电设备红外图像及点云数据进行仿真研究，完成了针对变电设备红外图像分割、特征提取与分类、结构划分等研究工作，并提出一种基于红外图像的变电设备三维立体重构方法，并以某电力企业 500 kV HGIS 变电站套管为例进行三维立体重构测试，验证了本三维立体重构方法的有效性及其在设备缺陷分析中的优势，可为电力系统数字孪生转型进行技术储备。本书是作者在国家自然科学基金（51867010，52277148）和江西省重点研发计划（20181BBE50009）的资助下，以其博士后出站报告为基础撰写而成。其中，曾晗撰写了全书大部分章节，林文萱撰写了第 5 ～ 6 章中的部分内容，龚宇鹏、李萍、朱彦锦、符思雨、邬睿源等参与部分章节的撰写工作，全书由曾晗统稿。由于电气设备红外图像三维重构的内容涉及多个学科大类，服务对象广泛，相关理论和技术发展迅速，加之作者水平有限，书中难免存在不足之处，敬请广大读者批评指正。
目前，变电设备的热故障检测流程主要是检测人员使用红外热像仪对设备进行定期巡检，获得现场设备的红外图像，随后由检测人员将得到的红外图像导入检测系统中，运用表面温度判断法、相对温差判断法、同类比较法等方法对图片进行逐一对比分析，获得设备的热状态。然而，面对如此大规模的电网，这种过多地依赖人力检测的方法具有很大的局限，不仅耗费巨大的人工成本、难以及时获得设备的故障信息，而且受检测人员的经验、思维等主观因素影响较大，检测结果也有所区别，可能导致检修时机延误，无法及时对设备的故障态势做出正确评估，对变电设备的全面动态监控和智能调度系统的建设非常不利。
因此，为提高变电设备热故障检测效率、提高电网的智能化程度、减少检测的人工成本、降低误检率，本书将研究基于红外图像的变电设备识别及热故障诊断方法，寻找合适的算法处理红外图像，提取完整的目标设备主体；结合各类设备特征及差异，寻找合适的特征提取算子和分类器，鉴别设备的功能类型和致热类型；总结、利用变电设备的外形特征，划分设备各结构区域；利用获得的区域划分结果和红外图像所带有的温度信息，计算热故障诊断指标，判断设备的热状态。研究基于红外图像的变电设备识别及故障诊断方法，将为电网的智能化运维和智能调度提供技术指导和数据支撑，具有重要的现实意义。
但在对设备红外图像的处理过程中，目前往往采用人工识别归类的方式，这对工作人员的实践经验要求较高，且处理中容易出现遗漏的现象，需要进行二次复核，难以达到提高自动化程度、减少工作量的要求。同时，红外图像具有信噪比低和纹理细节模糊的缺点，其仅可展示二维数据，无景物深度信息的特质也导致无法反映具体的设备故障位置，这为快速准确地进行实时故障定位带来了困难。
三维模型可以解决以上提到的二维图像局限性，弥补位置信息不足带来的检修困难。基于激光雷达技术的三维空间数据采集方法是近年来迅速发展的一项高新技术，与传统的数据采集方法相比，其具有不接触性、高效性、实时性、主动性和高精度的优点 。其中，三维激光扫描技术的不接触性使得运维人员规避了日常监测中面临的危险，且依然可获取大量的点云数据，这为构建用电设备的架构和保障检修人员的工作安全起到很大的帮助作用。而通过三维数据展示出的设备信息相较于二维图像而言更加具有可观性，在提供了更强分析能力的同时，也可以协助运维人员对设备状态做出更加精确的判断。但目前的三维重构方法仅限于可见光监测，缺少展示电力设备内在缺陷的途径。
针对红外图像无法展示设备景深信息，三维模型无法显示设备温度信息，以至不能有效帮助运维人员工作，无法满足运维检修基本要求的问题，有一些学者尝试将红外三维模型应用于智慧建筑、室内三维建模和深空空间探测等领域，但电力设备尺度下的红外图像三维可视化研究并不常见。因此，如何通过热成像技术和激光雷达扫描技术将红外图像与点云模型结合起来，使其高度适用于电力设备，对于改善运维人员的检修环境、提升工作效率有着重要意义。
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