"这篇文章主要探讨了如何利用嵌入式深度学习技术解决电力设备红外热成像故障识别的问题。随着图像处理技术的进步和GPU的发展,将卷积神经网络(CNN)模型应用于有限计算资源的嵌入式设备上成为可能。文章提出了一种针对电力设备热故障检测的高效CNN模型,通过结合MobileNet和SSD算法,并优化Batch Normalization层,减少了模型参数,提高了推理速度,使其适应轻量级平台。此外,还设计了一个基于BP神经网络的红外测温修正单元,来校正因红外辐射传播损失导致的测温误差。通过实验和现场应用,证明了该方法在准确性和速度上的优越性。"
在电力设备维护中,红外热成像技术被广泛用于检测过热故障,因为设备过热可能是潜在故障的早期迹象。然而,由于红外辐射在空气中的传播衰减,直接测量的温度值通常低于设备的实际温度。为了改善这一问题,研究者们采用深度学习技术来提升热成像的分析能力。文章中提出的嵌入式深度学习模型,特别强调了轻量化设计,将SSD算法的骨干网络替换为MobileNet,这是一种专门为移动端和嵌入式设备设计的轻量级网络结构,可以高效地处理图像识别任务。
MobileNet的特点在于其深度可分离卷积,这大大减少了模型的参数数量,降低了计算复杂度,从而可以在资源有限的嵌入式设备上快速运行。同时,将Batch Normalization层与前一卷积层合并,进一步优化了模型,提升了推理速度。这一优化措施对于实时监控和故障预警尤其重要,因为快速响应是电力设备安全运行的关键。
此外,研究者还引入了基于反向传播(BP)神经网络的红外测温修正单元,以补偿红外辐射在大气中的衰减导致的测温误差。BP神经网络因其强大的非线性拟合能力,能够学习并建立输入数据(即原始测温值)与真实温度之间的映射关系,从而提供更准确的温度校正值。
实验结果和现场应用验证了这种方法的有效性,它不仅提高了热故障检测的准确性,而且保持了较快的推理速度,这对于实时监控和预防性维护至关重要。这种基于嵌入式深度学习的电力设备红外热成像故障识别系统,为电力行业的设备健康管理提供了新的解决方案,有助于提高电力系统的稳定性和安全性。