局部放电灰度图象数学形态谱的研究

局部放电模式识别是判断电气设备绝缘状况和区分外部脉冲干扰的有效手段之一。数学形态学颗粒分析是一种十分有效的图像处理工具,主要用来处理灰度图像的粒度和形状特征,或者说通过数学形态谱以分析图像的纹理特征。提出了一种适用于局部放电模式识别的局部放电数学形态谱提取方法。该方法基于形态学颗粒分析理论,采用多尺度形态学“开”运算提取局部放电灰度图象的数学形态谱,并以此作为局部放电模式的特征向量。通过双隐层人工神经网络分类器实现放电模式识别。针对电力变压器内部放电和空气中放电设计了6种典型的放电模型,计算其形态谱,输入双隐层人工神经网络实现放电模式识别,识别结果表明了该方法的有效性。