基于增强现实技术的电力设备故障识别方法研究

摘要

针对电力设备巡检智能化水平较低的现状,文中将增强现实(Augmented Reality,AR)技术应用于电力设备巡检过程.文中从智能巡检终端、服务器与数据库3个层面构建了基于AR技术的电力设备智能巡检系统架构.提出基于AR技术和深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)算法的电力设备故障识别方法,将智能巡检终端采集的图像作为输入,在线识别电力设备可能存在的故障类型.通过仿真测试表明,所提方法故障识别时间与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)与BP神经网络(Back Propagation-Neural network,BP-NN)算法相近.但是各类故障识别准确率均大于98％,大于SVM与BP-NN算法,所提方法能够快速准确地识别电力设备故障类型.