【摘 要】
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变电设备的安全运行是保证电网可靠供电的关键,是国民经济平稳发展的保障。为满足变电站稳定运行需求,巡检机器人逐步应用于智能变电站建设中,反映设备运行状态的红外、可见光等图像数据急剧增加。但现用于机器人巡检中的图像识别技术难以准确识别部分设备外形相似、缺陷状态区分度不高的设备运行状态。因此,本文在构建变电设备巡检图像多分类数据集的基础上,分析设备运行状态的成像特征,利用Faster Rcnn算法实现目
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51637004)“基于标识传感融合的输变电设备信息感知与处理关键问题研究”;
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变电设备的安全运行是保证电网可靠供电的关键,是国民经济平稳发展的保障。为满足变电站稳定运行需求,巡检机器人逐步应用于智能变电站建设中,反映设备运行状态的红外、可见光等图像数据急剧增加。但现用于机器人巡检中的图像识别技术难以准确识别部分设备外形相似、缺陷状态区分度不高的设备运行状态。因此,本文在构建变电设备巡检图像多分类数据集的基础上,分析设备运行状态的成像特征,利用Faster Rcnn算法实现目标区域提取的预处理,并结合卷积核分解、多尺度特征融合和改进贝叶斯的超参数自调整等优化技术,提出了一种用于巡检图像的自调整残差网络状态识别方法,主要工作如下:(1)分析了变电站巡检图像所反映的设备运行状态类型及成像特点,用于构建多分类图像数据集。为实现变电巡检图像的预处理,建立了基于Faster-Rcnn的目标区域提取模型。在此基础上,构建了基于CNN的设备状态识别模型,用以验证预处理技术的适用性。实例分析表明Alexnet、Resnet等深度学习领域的经典网络能识别巡检图像中的设备状态且预处理技术可提高识别准确率。(2)针对Alexnet、Resnet等经典网络不适用于变电巡检图像下的设备状态识别问题,提出了3项优化措施。首先,利用卷积核分解技术优化残差网络基础结构,降低网络参数规模;然后采用多尺度卷积特征融合技术,融合网络底层与深层的判定特征,提高缺陷状态的识别准确率;最后,基于耦合约束的改进贝叶斯优化算法,在准确率和网络体积两约束下,实现残差单元、卷积核个数等超参数的自调整,以获取性能最优的轻量化识别模型。(3)使用状态识别准确率、测试速度、模型内存占用大小等特征参量,分析了自调整残差网络对红外图像、可见光图像和在线监测振动信号图像等3类巡检图像下变电设备状态识别的适用性,论证得到该模型能更快、更精准的识别设备运行状态。同时对卷积核激活程度、网络特征和分类结果进行可视化分析,解释了自调整残差网络具备高性能的原因。
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