基于序列圖像的高壓斷路器分閘速度檢測

邢軒瑀，陳培軍，，孫鵬，董華軍，

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

高壓斷路器是電力系統(tǒng)重要的控制和保護設(shè)備[1]，其操動機構(gòu)作為斷路器觸頭運動的動力來源，通過接受控制系統(tǒng)發(fā)出的信號，可以迅速驅(qū)動觸頭實現(xiàn)分合閘操作[2]，因此高壓斷路器的操動機構(gòu)動態(tài)特性對高壓斷路器工作能力有著極其重要的影響。操動機構(gòu)主要可以分為電磁操動機構(gòu)[3-4]、彈簧操動機構(gòu)[5-7]、氣動操動機構(gòu)[8]、永磁操動機構(gòu)[9]和液壓操動機構(gòu)。液壓操動機構(gòu)以液壓油作為媒介，可獲得較高的壓力，同時有響應(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載力特性匹配良好等優(yōu)點。電磁斥力機構(gòu)具有運動速度快、動能大的優(yōu)點，工作時可以產(chǎn)生較大的沖擊和彈跳，適合高壓斷路器分閘時，高驅(qū)動力條件下的快速分閘運動。為有效提升斷路器開斷電路的能力，本文將2種機構(gòu)結(jié)合，構(gòu)建新型的聯(lián)合操動機構(gòu)。

快速開斷可以直接降低電路故障對系統(tǒng)和設(shè)備的危害，可以在電流出現(xiàn)異常時迅速斷開故障電路，阻斷異常電流，降低不必要的經(jīng)濟損失[10-13]。發(fā)生故障時，開斷時間越長，對電力系統(tǒng)設(shè)備損害就越嚴重，一般電路系統(tǒng)中有2條互為備用的饋線端，當一條線路故障時立刻切換到備用線路，期間每延長1 ms都會造成數(shù)以百萬元的損失，所以研究高速開斷有重要意義。

在高速開斷過程中，對分閘速度進行高精度檢測的傳統(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機構(gòu)相連，對操動機構(gòu)在光柵尺上傳遞回的信號進行調(diào)制和放大，達到測速效果；該方法有體積小、重量輕和動態(tài)頻率響應(yīng)好等優(yōu)點，但要求干涉條紋清晰，檢測靈活性較低，對微小的運動檢測不夠靈敏。外加電容分析法將真空開關(guān)視作電容，通過檢測真空開關(guān)電壓的變化計算觸頭間距離，但觸頭并未完全絕緣，所以對觸頭間距的測量存在誤差?；瑒幼冏杵鞣▽⒉賱訖C構(gòu)和滑動變阻器滑動端相連，通過檢測滑動變阻器兩端電壓，計算操動機構(gòu)的行程，該方法有著線性度好、精度高、壽命長等優(yōu)點，但是對不同機構(gòu)進行檢測的時候需要制作不同的電阻，而且造價昂貴。加速度傳感器方法將傳感器頭部與動觸頭相連，由傳感器信號經(jīng)采樣處理得到動觸頭的運動圖像，但在測量過程中由于相對晃動問題導(dǎo)致測量結(jié)果不準確。

基于序列圖像的檢測方法[17-18]區(qū)別于傳統(tǒng)的速度檢測方法，有著更高的精度，可對整個運動過程中的參數(shù)進行診斷；該方法為非接觸檢測方法，不需要在機構(gòu)內(nèi)部安裝測量裝置，通過計算多幀圖像之間運動物體的位置差對運動目標進行有效的速度檢測。

本文在圖像處理檢測技術(shù)的研究基礎(chǔ)上，提出一種對高壓斷路器分閘速度檢測的新方法，通過對斥力閥中斥力盤的運動圖像進行采集和處理，從而分析出高壓斷路器分閘時的運動特性，為機器操動機構(gòu)運動特性分析提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

1 實驗設(shè)計

實驗由高速工況下試驗樣機平臺和高速圖像采集系統(tǒng)組成，拍攝現(xiàn)場如圖1所示。試驗樣機平臺為252 kV高壓斷路器，該斷路器額定電壓為252 kV，觸頭開距為(14±1)mm。高速圖像采集系統(tǒng)基于CMOS相機實現(xiàn)，采用Phantom V1212型高速攝像機，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，最大可擴展為8 TB。儀器滿幅拍攝速率為12 680 幀/s，不低于1 000 幀/s，滿足實驗的精度要求。

圖1 現(xiàn)場拍攝實景

操動機構(gòu)為電磁斥力機構(gòu)，結(jié)構(gòu)如圖2所示，該機構(gòu)由拉桿、分閘線圈和斥力盤構(gòu)成。斥力盤運動質(zhì)量為4 kg，斥力盤半徑為80 mm，分閘過程應(yīng)在10 ms完成。斥力裝置在聯(lián)合操動過程中負責(zé)分閘動作，所以僅有分閘線圈，斷路器執(zhí)行分閘操作時，分閘線圈通過脈沖電流，該電流會感應(yīng)出斥力盤中與線圈電流方向相反的渦流，從而產(chǎn)生斥力，驅(qū)動斥力盤帶動拉桿實現(xiàn)與觸頭分閘。

圖2 斥力閥結(jié)構(gòu)

分閘運動時斥力盤沿軸向運動，將高速相機平行置于斥力盤所在平面，在空載運行條件下，高速相機采集開斷過程中斥力盤的運動序列圖像。利用LabVIEW Vision 軟件對采集到的序列圖像處理，處理得到分閘過程中斥力盤的位移和速度曲線，分析機械運動特性，并將本文方法與傳統(tǒng)速度檢測方法檢測出的曲線進行對比。

2 算法介紹

2.1 目標檢測算法

在同一場景中可能存在多個目標，但通常會選取其中一個進行分析，所以從目標圖像中提取出某一單一目標是目標檢測技術(shù)的難點[19-20]。在實驗中斥力盤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斥力閥機械運動特性進行檢測。區(qū)別于單張圖像，序列圖像包含時域信息，因此可以同時在時域和空域?qū)Τ饬﹂y檢測。

本文基于序列圖像選取時域空域結(jié)合的目標檢測算法對斥力盤的機械運動特性進行檢測，在同一幀內(nèi)利用粗定位方法和Shi-Tomasi角點檢測算法提取斥力盤的位置特征點，確定每1幀圖像內(nèi)斥力盤位置，再以某一靜止背景為基準點建立坐標系，實現(xiàn)背景運動補償。在此基礎(chǔ)上，利用多幀序列圖像間的時域信息對斥力盤的速度進行測定。

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的位置，該方法可以通過圖像的灰度、邊緣、外形結(jié)構(gòu)等特征對全局圖像檢索，檢索出與模板相似的區(qū)域。模板匹配是后文目標對準、目標定位、目標測量等算法的基礎(chǔ)。

實驗采集到的序列圖像中，斥力盤在運動時存在背景物體交疊的情況，對圖形模板匹配方法影響較大?；叶饶０迤ヅ淇梢云ヅ渲睾隙刃∮?0%的模板，該方法具有平移旋轉(zhuǎn)不變性，對尺度變化較為敏感，且處理模糊圖像也有較好的表現(xiàn)。目標圖片利用高斯濾波處理噪聲后模糊較為明顯，斥力盤的圖像重合度小于10%，且需要對斥力盤進行定位和尺寸測量，符合灰度模板匹配的標準。

灰度金字塔利用金字塔匹配法處理灰度匹配，該方法通過對像素灰度歸一化計算，處理復(fù)雜紋理時有較好的效果。線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。

圖像的匹配通過計算模板和目標圖像之間的歸一化相關(guān)值確定模板匹配的目標和區(qū)域，建立1個小窗口在目標圖像上移動，將圖片的左上角設(shè)置為坐標原點，進行檢測，計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(x,y)處的模板圖像、原圖像的灰度值；C(i,j)為目標圖像中點(i,j)處的相關(guān)值；K和L為模板圖像的尺寸。

實驗中靜坐標模板尺寸為97×398，動坐標模板尺寸為69×212，相關(guān)值均為800，移動步長均為1像素，從圖片原點處開始移動匹配。由于實驗中未涉及尺度旋轉(zhuǎn)不變性，所以放棄算法中對尺度不變性和旋轉(zhuǎn)不變性的支持部分，以提高計算速度。

2.3 坐標系的建立

本文通過建立坐標系檢測角點在圖像空間中相對于坐標原點的位置，標定角點后，對角點2幀圖像間移動距離做差，進而計算出斥力盤在單位時間內(nèi)的運動距離。

對圖像的特征值進行計算時，通常以像素坐標為單位計算，將圖片中的像素值和現(xiàn)實中的尺寸對應(yīng)，使像素和真實世界的坐標系尺寸形成映射關(guān)系，更直觀地計算出圖像中斥力盤的運動距離。在實際實驗中測量到A、B兩點間距離為7 cm，通過軟件計算出每個像素在X軸上代表0.294 1 mm，從而實現(xiàn)圖像像素坐標和真實世界尺寸關(guān)系的映射，如圖3所示，圖中X、Y方向上每一小格長度為10 mm。

圖3 尺度的標定

在運算過程中建立靜坐標和動坐標2個坐標系。靜坐標以背景中靜止物體作為基準，消除相機拍攝過程中晃動導(dǎo)致的背景運動問題，實現(xiàn)運動補償，其精準度直接影響整個實驗的精度。目標圖像中存在大量的角點，如果逐個檢測會大大增加運算量，不利于實時檢測。建立動坐標提取感興趣區(qū)域(region of interest，ROI)檢測角點，可以有效地提升處理效率。本文首先通過模板匹配定位到斥力盤并建立動坐標，然后利用斥力盤和角點的相對位置關(guān)系選取出1個大小為40×40的ROI，并從此ROI中檢測出角點作為斥力盤位置特征點。

利用高斯濾波對圖像降噪處理時會導(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。該算子省略了邊緣檢測的部分，直接根據(jù)模板對坐標系進行定位，適用于較難找到目標清晰邊緣的情況。

2.4 角點檢測

為更精準地檢測斥力盤位置，對斥力盤的角點進行定位，該方法相對于模板匹配方法直接定位特征點有著更高的精準度。

角點檢測有計算量小、匹配簡單和平移旋轉(zhuǎn)不變性等優(yōu)點，在角點處灰度值變化較大，可以通過計算圖像中的角點獲知圖像局部信息，常用于目標跟蹤。

本文利用Shi-Tomasi算法對角點進行檢測。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(x,y)的灰度值；u、v分別為水平、垂直移動距離。

對I(x+u,y+v)進行Taylor展開，舍棄高階的微分小量，兩窗口的相似度化簡為

(4)

式中M為自相關(guān)矩陣，可以簡化表示為

(5)

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

角點檢測響應(yīng)值

R=min(λ1+λ2)=min(A+C).

(6)

式中λ1、λ2為矩陣M特征值?？赏ㄟ^最低響應(yīng)值檢測出角點。

實驗中對角點檢測的最小響應(yīng)強度為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所示的檢測結(jié)果，圖中標“+”的點為檢測到的斥力盤角點。

圖4 角點檢測

2.5 運動速度的檢測運算方法

如圖5所示，運動速度檢測方法基本原理為：采用角點檢測的方法檢測出代表斥力盤位置的特征點，然后通過圖中靜坐標系X1-Y1確定斥力盤在機構(gòu)中的位置，最后通過2幀圖像之間斥力盤的位置差計算運動速度。

圖5 速度檢測示意圖

具體計算方法為：

a)對圖像預(yù)處理，包括灰度化、圖像增強以及濾波降噪，讓圖像體現(xiàn)更多的細節(jié)。

b)對圖像畸變矯正，標定圖片中的尺寸，通過模板匹配選取建立靜坐標系X1-Y1。

c)通過模板匹配的方法建立斥力閥的動坐標系X2-Y2,并通過動坐標和角點的相對位置關(guān)系，選取更精準的ROI檢測出目標角點。

d)通過計算角點在靜坐標系中的坐標位置變化，計算出斥力盤在分閘過程中的實際運動速度。

軟件程序如圖6所示。

圖6 軟件程序流程

3 實驗結(jié)果

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

圖7 斥力盤運動速度

采用本文方法對圖像中斥力盤位置檢測后，通過對2幀圖像間斥力盤位置差求解平均速度，利用平均速度代替分閘的瞬時速度。實驗中相機拍攝圖片每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，得到斥力盤在觸頭分閘時的機械運動特性，利用Origin軟件對得到的數(shù)據(jù)擬合，見 “圖像處理方法”對應(yīng)的曲線。

圖7中位移傳感器法選用TRS40直線位移傳感器，該傳感器采用絕對位置測量，線性檢測精度為±0.15%。機械特性測試儀法選用陜西博能電力技術(shù)有限公司研發(fā)的SWT-ⅧA型智能開關(guān)機械特性測試儀，速度測量范圍為0～99 m/s，分辨率為0.002 3 m/s，測量精度為0.002 3 m/s。開關(guān)機械特性測試儀在傳統(tǒng)方法中有著較高的測量精度，可以視為傳統(tǒng)方法中的標準速度。

如圖7所示，在起弧階段0～2.5 ms內(nèi)，斥力盤運動速度顯著上升且具有較大的剛分速度。在2.5～7.9 ms內(nèi)相對穩(wěn)定燃弧，燃弧時間約為5.3 ms，斥力盤運動速度在2.2～2.9 m/s內(nèi)振蕩。7.9 ms之后，進入熄弧階段，斥力盤運動速度下降并進入振蕩階段，完成熄弧。斥力盤運動速度在整個運動過程中為非線性運動，在燃弧階段波動差為0.6 m/s，分析其主要原因可能為斥力盤與連桿間并未固定至完全相對靜止，燃弧階段速度較快且加速度并未增長，斥力盤運動時產(chǎn)生震顫，導(dǎo)致檢測出速度波動較大。同時發(fā)現(xiàn)在6.7 ms時，由于拍攝或算法的原因，圖像處理方法檢測出速度在某一幀發(fā)生突變，但誤差針對個別事件，通過篩選可以去除明顯錯誤數(shù)據(jù)。

通過圖7可發(fā)現(xiàn)，圖像處理方法和機械特性測試儀器方法速度波形基本一致，且最大速度極其接近；但機械特性測試儀方法的速度曲線略滯后于圖像處理法，說明圖像處理方法提前檢測出準確速度，且圖像處理方法在燃弧階段的波動幅度略大于機械特性測試儀，遠遠大于位移傳感器。以上2點可以說明圖像處理的檢測方法具有更高的靈敏度。圖像處理方法又和精度較大的機械特性測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度。

4 結(jié)論

本文利用圖像處理的方法對斥力盤的運動速度進行檢測，將Shi-Tomasi角點檢測、模板匹配的算法應(yīng)用到速度檢測方法中，可以有效地檢測出斥力盤的位置和機械運動特性，并有以下結(jié)論：

a)利用高速相機拍攝序列圖像的方法可以有效檢測出高壓斷路器在分閘過程中斥力閥的機械運動特性。

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