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文檔簡介
1、電力工業(yè)的迅猛發(fā)展對變電站建設(shè)提出更高要求,而變電站數(shù)字重構(gòu)是其監(jiān)控和診斷的重要內(nèi)容。以變電站設(shè)備的外形輪廓及姿態(tài)信息為基礎(chǔ),對現(xiàn)有變電站建立數(shù)字重構(gòu)模型,能夠反應(yīng)變電站設(shè)備空間位置信息的真實情況,便于變電站的升級維護以及布局的調(diào)整,同時可根據(jù)需要為變電站的重建提供更準確的依據(jù)。
電氣設(shè)備的分類識別是變電站數(shù)字重構(gòu)的關(guān)鍵技術(shù),其識別數(shù)據(jù)來源于三維激光點云。通過三維激光掃描儀獲取變電站設(shè)備外形的三維點云數(shù)據(jù),使得利用變電站設(shè)備的
2、外形特征對設(shè)備進行分類識別成為可能。同時,實現(xiàn)變電站設(shè)備的自動分類識別對變電站大規(guī)模三維自動數(shù)字重構(gòu)有著基礎(chǔ)支撐作用。
本文研究了變電站三維設(shè)備的特征提取、分類識別以及姿態(tài)估計等問題,主要研究的內(nèi)容如下。
(1)論述了三維激光掃描系統(tǒng)的工作原理以及變電站設(shè)備點云的獲取以及預(yù)處理過程。
(2)研究了基于三維點云的變電站設(shè)備特征提取原理及方法,提取了設(shè)備的分層投影面積特征,利用主成分分析法對變電站設(shè)備點云的法向
3、量特征進行提取,同時提取了設(shè)備的投影面積、投影密度、灰度、包絡(luò)體積等,為設(shè)備的分類識別奠定了良好的基礎(chǔ)。
(3)對支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及距離分類算法進行了比較分析,由于提取變電站設(shè)備三維點云的特征達數(shù)百維,應(yīng)用距離分類器實現(xiàn)變電站設(shè)備的分類識別較為簡單,所以設(shè)計了基于距離分類算法的三維電氣設(shè)備分類識別方法。提出了粒子群算法的一種改進算法,并利用該算法對距離分類器中輸入權(quán)重進行優(yōu)化,提高設(shè)備的分類識別精度。
(4)利
4、用體積匹配法對變電站設(shè)備的姿態(tài)進行估計,為變電站自動三維數(shù)字重構(gòu)提供設(shè)備的姿態(tài)位置信息。同時,在MATLAB環(huán)境中創(chuàng)建了一個實驗仿真平臺,對變電站設(shè)備的分類識別過程進行較為直觀的演示。
利用本文研究的基于三維點云的變電站設(shè)備分類識別算法,對12類共222個變電站設(shè)備進行了點云數(shù)據(jù)分析和研究,提取了設(shè)備的識別特征,并進行了分類識別仿真測試。結(jié)果表明,該算法實現(xiàn)了對變電站設(shè)備的自動識別分類以及姿態(tài)估計,為變電站的自動數(shù)字重構(gòu)奠定了
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