一种改进YOLOv8的电网设备运行状态故障监测系统技术方案

本发明专利技术公开一种改进YOLOv8的电网设备运行状态故障监测系统，包括多光谱图像采集模块、数据融合模块、改进型YOLOv8目标检测模块、多模态特征分析模块、故障诊断模块、自适应信息更新模块、报警模块和远程交互模块；解决了传统电网设备监测系统存在的多光谱数据冗余、目标检测精度不足、模型泛化能力弱、故障诊断实时性差及缺乏动态更新能力的问题；本发明专利技术通过改进的加权主成分分析IWPCA算法对多光谱图像数据进行融合处理，消除数据冗余并提升信息利用率；通过改进的YOLOv8网络结构和损失函数对电网设备类型、位置及运行状态进行高精度检测，显著提升小目标识别能力并减少背景干扰以保证电网设备的稳定运行与高效维护。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力设备智能监测与故障诊断，更具体地涉及一种基于改进yolov8网络架构的电网设备运行状态故障监测系统。

技术介绍

1、随着电网设备智能监测系统的建设规模与实时性要求呈现指数级增长。然而，电网设备状态监测在多源数据融合效率与动态故障诊断适应性方面存在缺失，相应技术的实施也不够完善。

2、在现有技术状况下，电网设备监测已形成了基于可见光-红外图像分析的双光谱检测方法和传统pca数据融合策略，在一定程度上缓解了因单一传感器数据局限性所引发的故障漏检率偏高问题。但仍面临着多光谱数据冗余导致计算效率低下、小样本故障类别检测精度不足以及模型静态更新机制无法适应设备动态新增故障模式难题。

3、为有效解决上述问题，需构建一套全面且完善的系统。通过对电网设备的多模态光谱特征和动态运行参数进行深度挖掘，并借助改进型yolov8网络的加权主成分融合模块、混合注意力机制和增量式在线学习框架对设备运行状态进行实时感知与模型参数自适应更新，从而突破现有技术在复杂场景泛化性系统可持续演进能力上的瓶颈。

<b>技术实现思路...

【技术保护点】

1.一种改进YOLOv8的电网设备运行状态故障监测系统，其特征在于：包含多光谱图像采集模块、数据融合模块、改进型YOLOv8目标检测模块、多模态特征分析模块、故障诊断模块、自适应信息更新模块、报警模块和远程交互模块；其中：

2.根据权利要求1所述的一种改进YOLOv8的电网设备运行状态故障监测系统，其特征在于：所述光学成像模块包括FLIR SC640热成像仪和Phase One iXM 100MP多光谱相机，以采集设备的可见光、红外和多光谱图像；所述光谱分析模块采用ASD FieldSpec Hi-Res高光谱成像技术通过提取设备在不同光谱波段下的特征信息。

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【技术特征摘要】

1.一种改进yolov8的电网设备运行状态故障监测系统，其特征在于：包含多光谱图像采集模块、数据融合模块、改进型yolov8目标检测模块、多模态特征分析模块、故障诊断模块、自适应信息更新模块、报警模块和远程交互模块；其中：

2.根据权利要求1所述的一种改进yolov8的电网设备运行状态故障监测系统，其特征在于：所述光学成像模块包括flir sc640热成像仪和phase one ixm 100mp多光谱相机，以采集设备的可见光、红外和多光谱图像；所述光谱分析模块采用asd fieldspec hi-res高光谱成像技术通过提取设备在不同光谱波段下的特征信息。

3.根据权利要求1所述的一种改进yolov8的电网设备运行状态故障监测系统，其特征在于：所述改进的加权主成分分析iwpca算法的工作方法：

4.根据权利要求1所述的一种改进yolov8的电...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢磊，孙九英，吴秀丽，周培祥，
申请(专利权)人：山东福吉半导体科技有限公司，
类型：发明
国别省市：