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摘要
本文提出一种形状自适应低秩表示的电力设备热故障诊断方法。该方法通过联合超像素分割和低秩表示技术进行热故障诊断。首先，使用主成分分析算法对输入的红外图像进行变换，并对第一主成分进行超像素分割处理，将红外图像自适应地分割为若干非重叠的超像素。然后，采用低秩表示技术对逐个超像素进行热故障诊断，通过充分挖掘空间结构信息和红外温度信息，优化提升热故障诊断精度。实验结果表明，与其他传统热故障诊断方法相比，本文提出的方法在热故障诊断精度上具有较大的优势，满足电力设备红外巡检的应用需求。
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单位国网湖南省电力有限公司电力科学研究院; 湖南省湘电试验研究院有限公司
