电气设备热故障诊断：分水岭算法与神经网络进展及未来趋势

本文档深入探讨了电气设备故障的红外诊断技术在2013年的最新进展。随着对电气设备热故障精确判断需求的提升，研究者们聚焦于图像处理中的分水岭算法和神经网络模型，特别是BP（Backpropagation）和SOM（Self-Organizing Map）网络。分水岭算法被用于从红外热像图中提取关键特征，通过分割图像来识别热点区域，而BP网络则以其强大的学习能力和适应性，适用于故障模式识别。SOM网络则因其自组织特性，能够有效地进行数据聚类和特征提取。 作者通过对实际实验的细致分析，揭示了这些技术各自的优缺点。分水岭算法的优点在于能够直观地展示设备热点分布，但可能受噪声干扰，而神经网络模型如BP和SOM，虽然能处理复杂数据，但训练过程可能较为耗时且需要大量的样本数据。论文指出，未来的发展趋势将朝着集成多种诊断方法、实时性和准确性提高、以及利用大数据和云计算优化分析平台的方向发展。 作者崔昊杨，许永鹏，曾俊冬和唐忠均来自上海电力学院电子与信息工程学院，他们的研究集中在电力设备状态检测和半导体光电器件等领域，表明了该领域的前沿研究不仅局限于理论，而是紧密结合实际应用。此外，本文还提到了国家自然科学基金和上海市教育委员会科研创新项目的资助，体现了研究工作的资金支持和学术背景。 关键词“红外热成像法”、“电气设备”和“故障诊断”突出了本文的核心内容，这是一项重要的工程技术应用，对于电力系统的维护和预防性维修具有显著意义。中图分类号和文献标志码反映了该研究的专业性质和检索标准，文章编号则提供了引用和追踪文献的具体依据。 这篇论文提供了一个关于电气设备红外诊断技术的重要视角，展示了当前的研究进展和未来发展的潜力，对于从事电力系统维护和科研人员具有很高的参考价值。