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摘要
大部分的电压致热型设备由于温升不明显，故障判断难度较大，并且红外图像受到背景复杂，尺寸多的影响，导致红外图像特征提取困难，另外，大多数现有的检测工作依靠人工判别，且存在判断分歧。目前，代替人工判别的研究中，许多只利用单一的特征来表征热图像中的故障特征。针对此类问题，笔者提出一种基于多特征融合的电压致热型设备故障提取方法。此方法将红外图像多故障目标检测算法和多特征融合算法相结合，建立动态决策准则。首先提取红外图像的三种典型特征，包括颜色、纹理和轮廓特征，继而通过融合算法(串行融合、并行融合和DCA)将三种不同属性的故障特征进行融合，充分地提取设备红外图像的故障特征，从而提高识别的准确性。验证表明，相对于某一低层特征故障提取，本研究的方法在电压致热型设备红外图像故障诊断特征提取方面，不仅保证时效性的同时，红外图像故障分类精确度得到了提高，分类更加可靠。
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单位郑州大学; 国网河南省电力公司电力科学研究院; 郑州大学综合设计研究院有限公司
