基于改进神经网络算法的变电站变压器裂纹图像识别

摘要：

为了保证电力系统的正常运行,提高电站变压器裂纹图像的识别精度,提出基于改进神经网络算法的变电站变压器裂纹图像识别模型.首先收集变电站变压器裂纹图像,并进行去噪处理,然后提取变电站变压器裂纹图像的特征,并对特征进行无量纲化处理,最后采用神经网络建立变电站变压器裂纹图像识别模型,并对神经网络的不足进行相应改进,在Matlab 2014R平台上进行变电站变压器裂纹图像识别的仿真测试,结果表明,改进神经网络不仅能够获得较好的变电站变压器裂纹图像识别结果,而且识别速度也能够满足变电站变压器裂纹图像检测的要求.

关键词：变电站变压器、裂纹图像、特征提取、神经网络

所属期刊栏目：40

分类号：TN911.73-34;TP181

资助基金：图像智能感知物联网技术在变电站中的应用研究J2016056

在线出版日期：2017-07-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：66-69