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      基于Mate30高速攝影的斷路器分合閘速度測試方法研究

      2022-03-10 06:18:09劉銀
      機電信息 2022年4期

      摘要:基于華為Mate30智能手機的高速攝影功能,通過在機構(gòu)基座和動作部件上粘貼標志,加裝剛分剛合時刻檢測回路等輔助措施,對彈簧機構(gòu)斷路器動作過程進行高速拍攝,然后通過對視頻圖像進行位置標記識別和剛分剛合點的時間標記識別,分析獲得的斷路器分合閘位移過程曲線,并進一步求導得出速度。

      關(guān)鍵詞:華為Mate30;高速攝影;斷路器機械特性;分合閘速度測試

      中圖分類號:TM561;TB872? ? 文獻標志碼:A? ? 文章編號:1671-0797(2022)04-0072-03

      DOI:10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2022.04.021

      1? ? 斷路器分合閘速度測試現(xiàn)行方法

      斷路器的分合閘速度是斷路器機械特性參數(shù)中重要的指標參數(shù),它影響著斷路器的滅弧能力和機械耐久性,如果速度過慢將會導致拉弧時間過長損傷觸頭,甚至導致電弧不能熄滅造成斷路器故障;如果速度過快則斷路器機構(gòu)將承受過大的沖擊,造成相關(guān)機械零件的機械疲勞,進而引發(fā)零件失效導致斷路器動作異常(注:分閘速度指斷路器觸指剛剛分開時刻起,向后至10 ms過程的平均速度,即剛分速度;合閘速度指斷路器觸指剛剛接觸時刻起,向前10 ms過程的平均速度,即剛合速度)。

      然而,由于斷路器動作時間一般只持續(xù)30~70 ms[1],非常短暫,這就對整個過程的測試精度和抗干擾性提出了很高的要求。以往的接觸式傳感器易受振動的影響,且安裝不方便,導致該項試驗數(shù)據(jù)不穩(wěn)定且費時費力,甚至可能損傷設(shè)備,因此,研制一種基于高速攝影的測試技術(shù)十分必要。

      目前,國內(nèi)正在使用的斷路器分合閘速度測試儀均采用接觸式傳感器,測量量包括直線變位和旋轉(zhuǎn)角度變位,其中旋轉(zhuǎn)角度變位使用較多。但現(xiàn)有技術(shù)存在以下幾方面的缺點:

      (1)測試結(jié)果易受到振動影響,導致多次重復數(shù)據(jù)結(jié)果的一致性較差。

      (2)角度傳感器與機構(gòu)相連使用磁鐵方式的,如果運動中心對不齊將導致測試結(jié)果不穩(wěn)定。

      (3)使用螺絲安裝的,多次安裝將造成螺牙磨損,導致下次測量困難。

      (4)傳感器安裝步驟包括蓋板拆除、固定夾安裝、傳感器安裝、數(shù)據(jù)線連接等,費時費力。

      2? ? 華為Mate30性能及其測試斷路器機械特性的可行性

      通過網(wǎng)絡(luò)查詢,得知華為Mate30智能手機視頻每秒30幀,最大放慢速度為256倍,每個慢放視頻將生成1 000幀圖片。所以每段視頻對應實際時間段T=1 000÷30÷256×1 000≈130.2 ms,時間覆蓋最長合閘時間(70 ms)。同時可得拍攝速度為v=1 000/T≈7.68幀/ms,即每毫秒將產(chǎn)生7.68幀圖像。整個70 ms動作過程將生成500余幀圖像,也就是說,形成的動作曲線將有500多個采樣點,滿足采樣密度要求。所以,使用華為Mate30智能手機進行斷路器分合閘速度測試具有可行性。

      3? ? 基于高速攝影的分合閘速度測試步驟

      根據(jù)實際測試,獲取可用于分析的機構(gòu)動作慢放視頻需要經(jīng)過8個步驟,如圖1所示。

      (1)在斷路器機構(gòu)基座和與動作連桿相連的部件(如連桿軸側(cè)面或位置指示板)上粘貼便于計算機識別定位的單色標志,分別作為靜樣本和動樣本。

      (2)測量動靜樣本在初始位置時的距離,用來作為圖像識別時的長度標尺。

      (3)將特制的剛分/剛合時刻檢查回路接入斷路器導體回路,用以在視頻中標記剛分/剛合時刻。剛分/剛合時刻檢查回路使用發(fā)光二極管實現(xiàn)觸發(fā),發(fā)光二極管觸發(fā)為微秒級,對于10 ms平均速度計算時域可以忽略不計。

      (4)使用支架架設(shè)華為Mate30,調(diào)整鏡頭范圍,使機構(gòu)動作部分盡可能大地占滿鏡頭,這樣可以使得分析像素增加,精度提高。

      (5)開始拍攝前應首先開啟華為Mate30,由運動觸發(fā)高速攝影。

      (6)觸發(fā)斷路器動作,執(zhí)行分閘或合閘操作。

      (7)檢查華為Mate30是否生成了視頻,視頻范圍是否包含全部動作畫面,畫面是否清晰,動靜樣本在運動中是否無反光等明顯變化。

      (8)完成視頻錄制后,需將視頻從手機中導出,并檢查文件是否可在運行數(shù)據(jù)分析的電腦上正常打開。

      4? ? 慢放視頻分析步驟

      斷路器分合閘動作慢放視頻分析流程如圖2所示。

      視頻從華為Mate30手機中復制到電腦后,需要按照以下10個步驟進行數(shù)據(jù)分析。

      (1)視頻逐幀分解:將拍攝的視頻逐幀分解成獨立的圖片。按照華為Mate30的性能,將會形成1 001張照片,對應實際約130 ms的動作視頻[2]。

      (2)篩選實際動作時間區(qū)間:從逐幀分解出來的獨立圖片中篩選出機構(gòu)真正動作的部分及前后圖片有變化的部分,精確定位時間區(qū)間,減少數(shù)據(jù)分析量。斷路器分閘一般30~50 ms,合閘一般50~80 ms,對應需要篩選出400~600張圖片。

      (3)截取機構(gòu)動作圖塊:通過軟件截取篩選出來的每一張圖片的固定區(qū)域,精確定位真正活動的區(qū)域,以減少數(shù)據(jù)分析量。

      (4)截取動靜樣本圖塊:通過軟件截取動靜樣本圖塊,用于后續(xù)跟蹤定位計算。

      (5)輸入初始距離參數(shù):通過現(xiàn)場測量的動靜樣本圖塊間實際距離,可以換算圖塊中相鄰像素點對應的實際距離,實現(xiàn)像素和實際距離的換算。

      (6)標注機構(gòu)剛分/剛合時刻:通過連續(xù)的圖片找到剛分/剛合標志燈狀態(tài)變化(剛分時由亮變滅,剛合時由滅變亮)的圖片編號,并換算為時間軸上的時刻點,作為剛分/剛合的時刻點。

      (7)分析計算位移離散曲線:對所有圖片進行動靜樣本匹配分析,獲得樣本在圖片中的相對坐標,然后計算動靜樣本坐標距離,換算成位移變化表,最后繪制動靜樣本位移變化離散折線。

      (8)擬合計算位移函數(shù)曲線:對位移變化離散折線進行擬合計算,形成平滑的唯一函數(shù)曲線。此處使用多項式進行擬合,多項式指數(shù)經(jīng)測試應≥5。

      (9)求導計算速度函數(shù)曲線:對位移曲線進行求導,獲得速度曲線,如圖3所示。

      (10)計算剛分后/剛合前10 ms平均速度:通過速度曲線和剛分時刻進行積分后除以10 ms獲得分合閘速度,或通過位移曲線計算位移總和后除以10 ms獲得分合閘速度,如圖4、圖5所示。

      5? ? 誤差分析

      本文測試方法產(chǎn)生的誤差主要由計時誤差Δt、圖像像素換算誤差Δp、動靜樣本位置識別誤差Δs和擬合曲線計算誤差Δf等組成。

      (1)計時誤差Δt由手機晶振周期誤差和剛分剛合時刻檢測回路中的二極管開關(guān)速度決定,手機CPU為麒麟990 5G,主頻8.86 GHz,計時精度高,誤差可以忽略不計;二極管開關(guān)速度達到微秒級,也可以忽略不計。所以,Δt≈0。

      (2)圖像像素換算誤差Δp,以西門子3AP1-FG斷路器合閘為例,初始距離139 mm,初始像素149,測量誤差為±1 mm,所以Δp=±1/149 mm。

      (3)動靜樣本位置識別誤差Δs,本文所開發(fā)的軟件經(jīng)過測試,誤差約為1像素,對應139/149 mm,即Δs=

      ±139/149 mm。

      (4)擬合曲線計算誤差Δf,統(tǒng)計平均誤差小于1 mm。

      綜上所述,在不考慮計時誤差的情況下,整體位移誤差Δ=Δp+Δs+Δf=±(1/149+139/149+1)≈±1.94 mm。相對于初始距離139 mm,誤差率δ=1.94/139×100%≈1.396%。一般分合閘速度測試結(jié)果為2.5 m/s左右,1.396%的精度下誤差僅為0.034 9 m/s,滿足試驗精度要求。

      6? ? 結(jié)語

      通過實際測試,使用華為Mate30智能手機的高速攝影功能,配合識別標志和剛分剛合時刻檢測回路,可以準確測量斷路器的分合閘速度參數(shù)。由于華為Mate30購買成本不足3 000元,如果能夠在電力行業(yè)推廣使用,一方面將有效提升試驗質(zhì)量,另一方面還可以提高工作效率,更具有經(jīng)濟性的一面是還可以降低試驗成本,因此這是一種具有顯著綜合效益的實用技術(shù),是視覺識別技術(shù)代替機械傳感技術(shù)的一次技術(shù)創(chuàng)新。

      [參考文獻]

      [1] 李紅松,鄧旭東.統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析方法與技術(shù)[M].北京:經(jīng)濟管理出版社,2014.

      [2] 魏溪含,涂銘,張修鵬.深度學習與圖像識別原理與實踐[M].北京:機械工業(yè)出版社,2019.

      收稿日期:2021-11-30

      作者簡介:劉銀(1983—),男,河北滄州人,高級工程師,研究方向:變電檢修運維、高壓試驗。

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