邢軒瑀，陳培軍，，孫鵬，董華軍，

(1.大連交通大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，遼寧 大連116028；2.平高集團(tuán)有限公司 河南 平頂山 467001)

高壓斷路器是電力系統(tǒng)重要的控制和保護(hù)設(shè)備[1]，其操動(dòng)機(jī)構(gòu)作為斷路器觸頭運(yùn)動(dòng)的動(dòng)力來(lái)源，通過(guò)接受控制系統(tǒng)發(fā)出的信號(hào)，可以迅速驅(qū)動(dòng)觸頭實(shí)現(xiàn)分合閘操作[2]，因此高壓斷路器的操動(dòng)機(jī)構(gòu)動(dòng)態(tài)特性對(duì)高壓斷路器工作能力有著極其重要的影響。操動(dòng)機(jī)構(gòu)主要可以分為電磁操動(dòng)機(jī)構(gòu)[3-4]、彈簧操動(dòng)機(jī)構(gòu)[5-7]、氣動(dòng)操動(dòng)機(jī)構(gòu)[8]、永磁操動(dòng)機(jī)構(gòu)[9]和液壓操動(dòng)機(jī)構(gòu)。液壓操動(dòng)機(jī)構(gòu)以液壓油作為媒介，可獲得較高的壓力，同時(shí)有響應(yīng)速度較快、速度調(diào)節(jié)方便、液壓力輸出特征與滅弧室負(fù)載力特性匹配良好等優(yōu)點(diǎn)。電磁斥力機(jī)構(gòu)具有運(yùn)動(dòng)速度快、動(dòng)能大的優(yōu)點(diǎn)，工作時(shí)可以產(chǎn)生較大的沖擊和彈跳，適合高壓斷路器分閘時(shí)，高驅(qū)動(dòng)力條件下的快速分閘運(yùn)動(dòng)。為有效提升斷路器開(kāi)斷電路的能力，本文將2種機(jī)構(gòu)結(jié)合，構(gòu)建新型的聯(lián)合操動(dòng)機(jī)構(gòu)。

快速開(kāi)斷可以直接降低電路故障對(duì)系統(tǒng)和設(shè)備的危害，可以在電流出現(xiàn)異常時(shí)迅速斷開(kāi)故障電路，阻斷異常電流，降低不必要的經(jīng)濟(jì)損失[10-13]。發(fā)生故障時(shí)，開(kāi)斷時(shí)間越長(zhǎng)，對(duì)電力系統(tǒng)設(shè)備損害就越嚴(yán)重，一般電路系統(tǒng)中有2條互為備用的饋線(xiàn)端，當(dāng)一條線(xiàn)路故障時(shí)立刻切換到備用線(xiàn)路，期間每延長(zhǎng)1 ms都會(huì)造成數(shù)以百萬(wàn)元的損失，所以研究高速開(kāi)斷有重要意義。

在高速開(kāi)斷過(guò)程中，對(duì)分閘速度進(jìn)行高精度檢測(cè)的傳統(tǒng)方法有以下幾種：光柵傳感器法[14]、外加電容分析法[15]、滑動(dòng)變阻器法、加速度傳感器法[16]。光柵傳感器法將光柵尺和操動(dòng)機(jī)構(gòu)相連，對(duì)操動(dòng)機(jī)構(gòu)在光柵尺上傳遞回的信號(hào)進(jìn)行調(diào)制和放大，達(dá)到測(cè)速效果；該方法有體積小、重量輕和動(dòng)態(tài)頻率響應(yīng)好等優(yōu)點(diǎn)，但要求干涉條紋清晰，檢測(cè)靈活性較低，對(duì)微小的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)不夠靈敏。外加電容分析法將真空開(kāi)關(guān)視作電容，通過(guò)檢測(cè)真空開(kāi)關(guān)電壓的變化計(jì)算觸頭間距離，但觸頭并未完全絕緣，所以對(duì)觸頭間距的測(cè)量存在誤差?；瑒?dòng)變阻器法將操動(dòng)機(jī)構(gòu)和滑動(dòng)變阻器滑動(dòng)端相連，通過(guò)檢測(cè)滑動(dòng)變阻器兩端電壓，計(jì)算操動(dòng)機(jī)構(gòu)的行程，該方法有著線(xiàn)性度好、精度高、壽命長(zhǎng)等優(yōu)點(diǎn)，但是對(duì)不同機(jī)構(gòu)進(jìn)行檢測(cè)的時(shí)候需要制作不同的電阻，而且造價(jià)昂貴。加速度傳感器方法將傳感器頭部與動(dòng)觸頭相連，由傳感器信號(hào)經(jīng)采樣處理得到動(dòng)觸頭的運(yùn)動(dòng)圖像，但在測(cè)量過(guò)程中由于相對(duì)晃動(dòng)問(wèn)題導(dǎo)致測(cè)量結(jié)果不準(zhǔn)確。

基于序列圖像的檢測(cè)方法[17-18]區(qū)別于傳統(tǒng)的速度檢測(cè)方法，有著更高的精度，可對(duì)整個(gè)運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的參數(shù)進(jìn)行診斷；該方法為非接觸檢測(cè)方法，不需要在機(jī)構(gòu)內(nèi)部安裝測(cè)量裝置，通過(guò)計(jì)算多幀圖像之間運(yùn)動(dòng)物體的位置差對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行有效的速度檢測(cè)。

本文在圖像處理檢測(cè)技術(shù)的研究基礎(chǔ)上，提出一種對(duì)高壓斷路器分閘速度檢測(cè)的新方法，通過(guò)對(duì)斥力閥中斥力盤(pán)的運(yùn)動(dòng)圖像進(jìn)行采集和處理，從而分析出高壓斷路器分閘時(shí)的運(yùn)動(dòng)特性，為機(jī)器操動(dòng)機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)特性分析提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

實(shí)驗(yàn)由高速工況下試驗(yàn)樣機(jī)平臺(tái)和高速圖像采集系統(tǒng)組成，拍攝現(xiàn)場(chǎng)如圖1所示。試驗(yàn)樣機(jī)平臺(tái)為252 kV高壓斷路器，該斷路器額定電壓為252 kV，觸頭開(kāi)距為(14±1)mm。高速圖像采集系統(tǒng)基于CMOS相機(jī)實(shí)現(xiàn)，采用Phantom V1212型高速攝像機(jī)，其最大分辨率為1 280×800像素(本文圖像的單位均為像素)，內(nèi)存容量144 GB，最大可擴(kuò)展為8 TB。儀器滿(mǎn)幅拍攝速率為12 680 幀/s，不低于1 000 幀/s，滿(mǎn)足實(shí)驗(yàn)的精度要求。

圖1 現(xiàn)場(chǎng)拍攝實(shí)景

操動(dòng)機(jī)構(gòu)為電磁斥力機(jī)構(gòu)，結(jié)構(gòu)如圖2所示，該機(jī)構(gòu)由拉桿、分閘線(xiàn)圈和斥力盤(pán)構(gòu)成。斥力盤(pán)運(yùn)動(dòng)質(zhì)量為4 kg，斥力盤(pán)半徑為80 mm，分閘過(guò)程應(yīng)在10 ms完成。斥力裝置在聯(lián)合操動(dòng)過(guò)程中負(fù)責(zé)分閘動(dòng)作，所以?xún)H有分閘線(xiàn)圈，斷路器執(zhí)行分閘操作時(shí)，分閘線(xiàn)圈通過(guò)脈沖電流，該電流會(huì)感應(yīng)出斥力盤(pán)中與線(xiàn)圈電流方向相反的渦流，從而產(chǎn)生斥力，驅(qū)動(dòng)斥力盤(pán)帶動(dòng)拉桿實(shí)現(xiàn)與觸頭分閘。

圖2 斥力閥結(jié)構(gòu)

分閘運(yùn)動(dòng)時(shí)斥力盤(pán)沿軸向運(yùn)動(dòng)，將高速相機(jī)平行置于斥力盤(pán)所在平面，在空載運(yùn)行條件下，高速相機(jī)采集開(kāi)斷過(guò)程中斥力盤(pán)的運(yùn)動(dòng)序列圖像。利用LabVIEW Vision 軟件對(duì)采集到的序列圖像處理，處理得到分閘過(guò)程中斥力盤(pán)的位移和速度曲線(xiàn)，分析機(jī)械運(yùn)動(dòng)特性，并將本文方法與傳統(tǒng)速度檢測(cè)方法檢測(cè)出的曲線(xiàn)進(jìn)行對(duì)比。

2 算法介紹

2.1 目標(biāo)檢測(cè)算法

在同一場(chǎng)景中可能存在多個(gè)目標(biāo)，但通常會(huì)選取其中一個(gè)進(jìn)行分析，所以從目標(biāo)圖像中提取出某一單一目標(biāo)是目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的難點(diǎn)[19-20]。在實(shí)驗(yàn)中斥力盤(pán)可以提供高壓斷路器的分閘速度等信息，本文基于序列圖像對(duì)斥力閥機(jī)械運(yùn)動(dòng)特性進(jìn)行檢測(cè)。區(qū)別于單張圖像，序列圖像包含時(shí)域信息，因此可以同時(shí)在時(shí)域和空域?qū)Τ饬﹂y檢測(cè)。

本文基于序列圖像選取時(shí)域空域結(jié)合的目標(biāo)檢測(cè)算法對(duì)斥力盤(pán)的機(jī)械運(yùn)動(dòng)特性進(jìn)行檢測(cè)，在同一幀內(nèi)利用粗定位方法和Shi-Tomasi角點(diǎn)檢測(cè)算法提取斥力盤(pán)的位置特征點(diǎn)，確定每1幀圖像內(nèi)斥力盤(pán)位置，再以某一靜止背景為基準(zhǔn)點(diǎn)建立坐標(biāo)系，實(shí)現(xiàn)背景運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償。在此基礎(chǔ)上，利用多幀序列圖像間的時(shí)域信息對(duì)斥力盤(pán)的速度進(jìn)行測(cè)定。

2.2 模板匹配

本文利用模板匹配的方法確定圖像中斥力盤(pán)的位置，該方法可以通過(guò)圖像的灰度、邊緣、外形結(jié)構(gòu)等特征對(duì)全局圖像檢索，檢索出與模板相似的區(qū)域。模板匹配是后文目標(biāo)對(duì)準(zhǔn)、目標(biāo)定位、目標(biāo)測(cè)量等算法的基礎(chǔ)。

實(shí)驗(yàn)采集到的序列圖像中，斥力盤(pán)在運(yùn)動(dòng)時(shí)存在背景物體交疊的情況，對(duì)圖形模板匹配方法影響較大。灰度模板匹配可以匹配重合度小于10%的模板，該方法具有平移旋轉(zhuǎn)不變性，對(duì)尺度變化較為敏感，且處理模糊圖像也有較好的表現(xiàn)。目標(biāo)圖片利用高斯濾波處理噪聲后模糊較為明顯，斥力盤(pán)的圖像重合度小于10%，且需要對(duì)斥力盤(pán)進(jìn)行定位和尺寸測(cè)量，符合灰度模板匹配的標(biāo)準(zhǔn)。

灰度金字塔利用金字塔匹配法處理灰度匹配，該方法通過(guò)對(duì)像素灰度歸一化計(jì)算，處理復(fù)雜紋理時(shí)有較好的效果。線(xiàn)性歸一化圖像像素灰度

(1)

式中：E為原圖灰度值；EMax、EMin分別為原圖中灰度最大、最小值；EnewMax、EnewMin分別為歸一化之后的灰度最大、最小值。

圖像的匹配通過(guò)計(jì)算模板和目標(biāo)圖像之間的歸一化相關(guān)值確定模板匹配的目標(biāo)和區(qū)域，建立1個(gè)小窗口在目標(biāo)圖像上移動(dòng)，將圖片的左上角設(shè)置為坐標(biāo)原點(diǎn)，進(jìn)行檢測(cè)，計(jì)算圖像和模板的相似程度即相關(guān)值，即

(2)

式中：T(x,y)、f(x,y)分別為坐標(biāo)(x,y)處的模板圖像、原圖像的灰度值；C(i,j)為目標(biāo)圖像中點(diǎn)(i,j)處的相關(guān)值；K和L為模板圖像的尺寸。

實(shí)驗(yàn)中靜坐標(biāo)模板尺寸為97×398，動(dòng)坐標(biāo)模板尺寸為69×212，相關(guān)值均為800，移動(dòng)步長(zhǎng)均為1像素，從圖片原點(diǎn)處開(kāi)始移動(dòng)匹配。由于實(shí)驗(yàn)中未涉及尺度旋轉(zhuǎn)不變性，所以放棄算法中對(duì)尺度不變性和旋轉(zhuǎn)不變性的支持部分，以提高計(jì)算速度。

2.3 坐標(biāo)系的建立

本文通過(guò)建立坐標(biāo)系檢測(cè)角點(diǎn)在圖像空間中相對(duì)于坐標(biāo)原點(diǎn)的位置，標(biāo)定角點(diǎn)后，對(duì)角點(diǎn)2幀圖像間移動(dòng)距離做差，進(jìn)而計(jì)算出斥力盤(pán)在單位時(shí)間內(nèi)的運(yùn)動(dòng)距離。

對(duì)圖像的特征值進(jìn)行計(jì)算時(shí)，通常以像素坐標(biāo)為單位計(jì)算，將圖片中的像素值和現(xiàn)實(shí)中的尺寸對(duì)應(yīng)，使像素和真實(shí)世界的坐標(biāo)系尺寸形成映射關(guān)系，更直觀(guān)地計(jì)算出圖像中斥力盤(pán)的運(yùn)動(dòng)距離。在實(shí)際實(shí)驗(yàn)中測(cè)量到A、B兩點(diǎn)間距離為7 cm，通過(guò)軟件計(jì)算出每個(gè)像素在X軸上代表0.294 1 mm，從而實(shí)現(xiàn)圖像像素坐標(biāo)和真實(shí)世界尺寸關(guān)系的映射，如圖3所示，圖中X、Y方向上每一小格長(zhǎng)度為10 mm。

圖3 尺度的標(biāo)定

在運(yùn)算過(guò)程中建立靜坐標(biāo)和動(dòng)坐標(biāo)2個(gè)坐標(biāo)系。靜坐標(biāo)以背景中靜止物體作為基準(zhǔn)，消除相機(jī)拍攝過(guò)程中晃動(dòng)導(dǎo)致的背景運(yùn)動(dòng)問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償，其精準(zhǔn)度直接影響整個(gè)實(shí)驗(yàn)的精度。目標(biāo)圖像中存在大量的角點(diǎn)，如果逐個(gè)檢測(cè)會(huì)大大增加運(yùn)算量，不利于實(shí)時(shí)檢測(cè)。建立動(dòng)坐標(biāo)提取感興趣區(qū)域(region of interest，ROI)檢測(cè)角點(diǎn)，可以有效地提升處理效率。本文首先通過(guò)模板匹配定位到斥力盤(pán)并建立動(dòng)坐標(biāo)，然后利用斥力盤(pán)和角點(diǎn)的相對(duì)位置關(guān)系選取出1個(gè)大小為40×40的ROI，并從此ROI中檢測(cè)出角點(diǎn)作為斥力盤(pán)位置特征點(diǎn)。

利用高斯濾波對(duì)圖像降噪處理時(shí)會(huì)導(dǎo)致邊緣不清晰的情況，因此選用LabVIEW軟件中封裝的IMAQ Find CroodSys (Rect)3算子建立坐標(biāo)。該算子省略了邊緣檢測(cè)的部分，直接根據(jù)模板對(duì)坐標(biāo)系進(jìn)行定位，適用于較難找到目標(biāo)清晰邊緣的情況。

2.4 角點(diǎn)檢測(cè)

為更精準(zhǔn)地檢測(cè)斥力盤(pán)位置，對(duì)斥力盤(pán)的角點(diǎn)進(jìn)行定位，該方法相對(duì)于模板匹配方法直接定位特征點(diǎn)有著更高的精準(zhǔn)度。

角點(diǎn)檢測(cè)有計(jì)算量小、匹配簡(jiǎn)單和平移旋轉(zhuǎn)不變性等優(yōu)點(diǎn)，在角點(diǎn)處灰度值變化較大，可以通過(guò)計(jì)算圖像中的角點(diǎn)獲知圖像局部信息，常用于目標(biāo)跟蹤。

本文利用Shi-Tomasi算法對(duì)角點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)。Shi-Tomasi算法作為一種基于Harris算法的優(yōu)化，在原有算法上做了補(bǔ)充。

Shi-Tomasi算法的窗口相似度

E(u,v)=

(3)

式中：W為窗口像素區(qū)域；I(x,y)、ω(x,y)分別為原圖像、窗口圖像在像素點(diǎn)(x,y)的灰度值；u、v分別為水平、垂直移動(dòng)距離。

對(duì)I(x+u,y+v)進(jìn)行Taylor展開(kāi)，舍棄高階的微分小量，兩窗口的相似度化簡(jiǎn)為

(4)

式中M為自相關(guān)矩陣，可以簡(jiǎn)化表示為

(5)

式中：Ix為I(x,y)對(duì)x求偏導(dǎo)；Iy為I(x,y)對(duì)y求偏導(dǎo)；A、B、C、D為矩陣中對(duì)應(yīng)的值。

角點(diǎn)檢測(cè)響應(yīng)值

R=min(λ1+λ2)=min(A+C).

(6)

式中λ1、λ2為矩陣M特征值?？赏ㄟ^(guò)最低響應(yīng)值檢測(cè)出角點(diǎn)。

實(shí)驗(yàn)中對(duì)角點(diǎn)檢測(cè)的最小響應(yīng)強(qiáng)度為55，選擇卷積核大小為5，金字塔匹配層數(shù)為1，可以得到如圖4所示的檢測(cè)結(jié)果，圖中標(biāo)“+”的點(diǎn)為檢測(cè)到的斥力盤(pán)角點(diǎn)。

圖4 角點(diǎn)檢測(cè)

2.5 運(yùn)動(dòng)速度的檢測(cè)運(yùn)算方法

如圖5所示，運(yùn)動(dòng)速度檢測(cè)方法基本原理為：采用角點(diǎn)檢測(cè)的方法檢測(cè)出代表斥力盤(pán)位置的特征點(diǎn)，然后通過(guò)圖中靜坐標(biāo)系X1-Y1確定斥力盤(pán)在機(jī)構(gòu)中的位置，最后通過(guò)2幀圖像之間斥力盤(pán)的位置差計(jì)算運(yùn)動(dòng)速度。

圖5 速度檢測(cè)示意圖

具體計(jì)算方法為：

a)對(duì)圖像預(yù)處理，包括灰度化、圖像增強(qiáng)以及濾波降噪，讓圖像體現(xiàn)更多的細(xì)節(jié)。

b)對(duì)圖像畸變矯正，標(biāo)定圖片中的尺寸，通過(guò)模板匹配選取建立靜坐標(biāo)系X1-Y1。

c)通過(guò)模板匹配的方法建立斥力閥的動(dòng)坐標(biāo)系X2-Y2,并通過(guò)動(dòng)坐標(biāo)和角點(diǎn)的相對(duì)位置關(guān)系，選取更精準(zhǔn)的ROI檢測(cè)出目標(biāo)角點(diǎn)。

d)通過(guò)計(jì)算角點(diǎn)在靜坐標(biāo)系中的坐標(biāo)位置變化，計(jì)算出斥力盤(pán)在分閘過(guò)程中的實(shí)際運(yùn)動(dòng)速度。

軟件程序如圖6所示。

圖6 軟件程序流程

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為證明該方法相比于傳統(tǒng)速度檢測(cè)方法有更高的精準(zhǔn)度和靈敏度，在相同工況下用本文方法和其他2種檢測(cè)方法對(duì)斥力盤(pán)的運(yùn)動(dòng)速度進(jìn)行檢測(cè)，并對(duì)得到的數(shù)據(jù)利用Origin軟件進(jìn)行擬合，將3種方法測(cè)出的數(shù)據(jù)置于同一張圖中對(duì)比，如圖7所示。

圖7 斥力盤(pán)運(yùn)動(dòng)速度

采用本文方法對(duì)圖像中斥力盤(pán)位置檢測(cè)后，通過(guò)對(duì)2幀圖像間斥力盤(pán)位置差求解平均速度，利用平均速度代替分閘的瞬時(shí)速度。實(shí)驗(yàn)中相機(jī)拍攝圖片每2幀間隔為1/12 680 s，每3張圖片為1組，約每0.4 ms求解1次，得到斥力盤(pán)在觸頭分閘時(shí)的機(jī)械運(yùn)動(dòng)特性，利用Origin軟件對(duì)得到的數(shù)據(jù)擬合，見(jiàn) “圖像處理方法”對(duì)應(yīng)的曲線(xiàn)。

圖7中位移傳感器法選用TRS40直線(xiàn)位移傳感器，該傳感器采用絕對(duì)位置測(cè)量，線(xiàn)性檢測(cè)精度為±0.15%。機(jī)械特性測(cè)試儀法選用陜西博能電力技術(shù)有限公司研發(fā)的SWT-ⅧA型智能開(kāi)關(guān)機(jī)械特性測(cè)試儀，速度測(cè)量范圍為0～99 m/s，分辨率為0.002 3 m/s，測(cè)量精度為0.002 3 m/s。開(kāi)關(guān)機(jī)械特性測(cè)試儀在傳統(tǒng)方法中有著較高的測(cè)量精度，可以視為傳統(tǒng)方法中的標(biāo)準(zhǔn)速度。

如圖7所示，在起弧階段0～2.5 ms內(nèi)，斥力盤(pán)運(yùn)動(dòng)速度顯著上升且具有較大的剛分速度。在2.5～7.9 ms內(nèi)相對(duì)穩(wěn)定燃弧，燃弧時(shí)間約為5.3 ms，斥力盤(pán)運(yùn)動(dòng)速度在2.2～2.9 m/s內(nèi)振蕩。7.9 ms之后，進(jìn)入熄弧階段，斥力盤(pán)運(yùn)動(dòng)速度下降并進(jìn)入振蕩階段，完成熄弧。斥力盤(pán)運(yùn)動(dòng)速度在整個(gè)運(yùn)動(dòng)過(guò)程中為非線(xiàn)性運(yùn)動(dòng)，在燃弧階段波動(dòng)差為0.6 m/s，分析其主要原因可能為斥力盤(pán)與連桿間并未固定至完全相對(duì)靜止，燃弧階段速度較快且加速度并未增長(zhǎng)，斥力盤(pán)運(yùn)動(dòng)時(shí)產(chǎn)生震顫，導(dǎo)致檢測(cè)出速度波動(dòng)較大。同時(shí)發(fā)現(xiàn)在6.7 ms時(shí)，由于拍攝或算法的原因，圖像處理方法檢測(cè)出速度在某一幀發(fā)生突變，但誤差針對(duì)個(gè)別事件，通過(guò)篩選可以去除明顯錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。

通過(guò)圖7可發(fā)現(xiàn)，圖像處理方法和機(jī)械特性測(cè)試儀器方法速度波形基本一致，且最大速度極其接近；但機(jī)械特性測(cè)試儀方法的速度曲線(xiàn)略滯后于圖像處理法，說(shuō)明圖像處理方法提前檢測(cè)出準(zhǔn)確速度，且圖像處理方法在燃弧階段的波動(dòng)幅度略大于機(jī)械特性測(cè)試儀，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于位移傳感器。以上2點(diǎn)可以說(shuō)明圖像處理的檢測(cè)方法具有更高的靈敏度。圖像處理方法又和精度較大的機(jī)械特性測(cè)試儀方法速度更接近，所以圖像處理方法同樣有較高的精準(zhǔn)度。

4 結(jié)論

本文利用圖像處理的方法對(duì)斥力盤(pán)的運(yùn)動(dòng)速度進(jìn)行檢測(cè)，將Shi-Tomasi角點(diǎn)檢測(cè)、模板匹配的算法應(yīng)用到速度檢測(cè)方法中，可以有效地檢測(cè)出斥力盤(pán)的位置和機(jī)械運(yùn)動(dòng)特性，并有以下結(jié)論：

a)利用高速相機(jī)拍攝序列圖像的方法可以有效檢測(cè)出高壓斷路器在分閘過(guò)程中斥力閥的機(jī)械運(yùn)動(dòng)特性。

b)由于高壓斷路器分閘速度較大，傳統(tǒng)速度檢測(cè)方法都有著較大的誤差。圖像處理方法相對(duì)于傳統(tǒng)方法有更高的準(zhǔn)確度和靈敏度。