段曉輝，王文博，陳培軍,，馬麗婷，庫照宇，董華軍,

(1.平高集團(tuán)有限公司，河南 平頂山 467000;2.大連交通大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，遼寧 大連 116028)

工業(yè)用電量的提高對電力系統(tǒng)的工作可靠性提出了更高要求。斷路器作為電力系統(tǒng)的保護(hù)和控制元件，其開斷能力是該領(lǐng)域?qū)W者的重要研究目標(biāo)[1-3]。研究斷路器開斷能力的主要問題之一在于如何精確計算斷路器的分、合閘速度，實現(xiàn)開關(guān)成功開斷[4-5]。操動機(jī)構(gòu)作為斷路器的儲能、控制及力傳遞元件，承擔(dān)著斷路器能否成功開斷電流的重要任務(wù)[6]。操動機(jī)構(gòu)的機(jī)械特性是完成該任務(wù)的關(guān)鍵因素，而操動機(jī)構(gòu)的運(yùn)動速度又是研究其機(jī)械特性的重點指標(biāo)，需對其進(jìn)行重點研究。

目前測量操動機(jī)構(gòu)運(yùn)動速度的方法可以分為傳統(tǒng)方法和圖像處理方法。傳統(tǒng)方法包括傳感器檢測法和外加電容分析法：外加電容分析法受到外部環(huán)境影響較大；傳感器法的最大測量誤差約為0.1 m/s，可以較為精準(zhǔn)地測量觸頭運(yùn)動速度，得到了較為廣泛的應(yīng)用。陳建平[7]等通過在操動機(jī)構(gòu)的傳動軸上安裝位移傳感器的方式，獲取了操動機(jī)構(gòu)的運(yùn)動速度；但該方法在實驗時采用將傳感器定位在與操動機(jī)構(gòu)傳動軸連接的導(dǎo)向桿上，間接獲取傳動軸的運(yùn)動速度，難以保證實驗結(jié)果的精確度。張鵬鶴[8]等提出一種基于電阻傳感器技術(shù)的操動機(jī)構(gòu)速度采集方法，不僅測量精度有所提高，同時也解決了無法安裝傳感器的弊端；但該方法由于操動機(jī)構(gòu)各部件間存在配合誤差，難以保證測量精度。

綜上可知，傳統(tǒng)的檢測方法難以精確檢測操動機(jī)構(gòu)運(yùn)動速度，而圖像處理方法利用高速相機(jī)對操動機(jī)構(gòu)運(yùn)動圖像進(jìn)行采集、分析，可以獲得較高精度的測量結(jié)果。董華軍[9]等用電荷耦合器件(charged coupled device，CCD)相機(jī)對操動機(jī)構(gòu)運(yùn)動圖像進(jìn)行采集，應(yīng)用MATLAB對采集圖像進(jìn)行處理，通過邊緣提取來分析斷路器分閘速度；但該方法采用C語言編程，程序復(fù)雜，運(yùn)算時間長，不易掌握。

針對上述問題，本文基于LabVIEW，結(jié)合圖像化編程語言，提出一種針對操動機(jī)構(gòu)運(yùn)動序列的圖像處理方法，對操動機(jī)構(gòu)序列運(yùn)動圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理和邊緣檢測，一方面能夠?qū)崿F(xiàn)操動機(jī)構(gòu)運(yùn)動過程中關(guān)鍵信息的采集，提高圖像處理精度，另一方面可以節(jié)省時間，簡化程序。

1 實驗方法及流程設(shè)計

1.1 實驗設(shè)計

斷路器中操動機(jī)構(gòu)的速度檢測一般分為圖像采集與圖像處理2個步驟。

實驗室中進(jìn)行圖像采集時，采用的高速相機(jī)按照圖像傳感器的不同主要分為以下2種：第1種為采用金屬氧化物半導(dǎo)體(complementary metal oxide semiconductor，CMOS)材料作為圖像傳感器的互補(bǔ)CMOS高速相機(jī)；第2種為利用光學(xué)器件作為圖像傳感器的CCD高速相機(jī)。CMOS高速相機(jī)具有采集速度快、結(jié)構(gòu)集成性高、功耗低、圖像可靠性高、設(shè)備性價比高、抗干擾能力強(qiáng)等優(yōu)點，本實驗選擇CMOS相機(jī)進(jìn)行圖像采集。

本文通過CMOS高速相機(jī)對操動機(jī)構(gòu)運(yùn)動狀態(tài)進(jìn)行圖像采集，并基于LabVIEW平臺對其動態(tài)圖像進(jìn)行處理。所使用的CMOS高速相機(jī)為德國制造的MotionPro型高速相機(jī)，主要參數(shù)為：最大分辨率1 280×1 024；最大幀速3×105幀/s；數(shù)據(jù)位數(shù)分別為8 bit、16 bit、32 bit；最大分辨率下的幀速為1 040幀/s。

具體實驗過程大致分為4步：①運(yùn)用合成回路控制系統(tǒng)控制實驗設(shè)備開始進(jìn)行實驗；②運(yùn)用CMOS高速相機(jī)對操動機(jī)構(gòu)運(yùn)動圖像進(jìn)行采集；③利用圖像處理模塊對運(yùn)動圖像進(jìn)行預(yù)處理及邊緣檢測；④提取出運(yùn)動圖像的重要信息。

在以合成回路為基礎(chǔ)進(jìn)行開關(guān)分合實驗時，要求實驗回路具有等價性，即實驗合成回路所產(chǎn)生的電壓、電流等實驗條件要與斷路器在實際應(yīng)用中的條件等價。

在實驗時，需要實時監(jiān)測和控制合成回路的充電電流和電壓、真空開關(guān)開斷短路故障的電弧電壓、電容充電電壓等參數(shù)；因此，在進(jìn)行合成回路實驗時，其控制系統(tǒng)非常重要，在實驗前應(yīng)先對控制系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)試?？刂葡到y(tǒng)的調(diào)試工作主要包括：操動機(jī)構(gòu)能否正常工作；開關(guān)系統(tǒng)能否成功開斷；電流源能否正常進(jìn)行充、放電。

在合成回路控制系統(tǒng)調(diào)試完畢后，可以進(jìn)行實驗，通過高速相機(jī)采集操動機(jī)構(gòu)的運(yùn)動圖像。具體過程如下：①啟動CMOS高速相機(jī)控制軟件，將高速相機(jī)初始化后，設(shè)置相機(jī)模式為圖像采集模式；②設(shè)置延時時間，觸發(fā)高速相機(jī)開關(guān)，開始進(jìn)行圖像采集；③操動機(jī)構(gòu)經(jīng)過延時時間后開始動作，至動、靜觸頭分離，高速相機(jī)采集結(jié)束；④關(guān)閉高速相機(jī)，為下一次實驗做準(zhǔn)備。

1.2 分析程序設(shè)計

LabVIEW是一款由美國NI公司研發(fā)的虛擬儀器平臺，該平臺應(yīng)用G語言編程，通過簡單易懂的圖示及連接線的方式來創(chuàng)建、編寫復(fù)雜的實驗儀器操作程序[10]。LabVIEW具有強(qiáng)大的硬件系統(tǒng)，可完成不同要求的數(shù)據(jù)采集功能，具有多終端和多平臺、面向?qū)ο蟮撵`活性等特點，為中小型企業(yè)特別是高校等機(jī)構(gòu)進(jìn)行實驗研究節(jié)省大量資金。

NI Vision Builder AI(VBAI)模塊是LabVIEW提供的圖像處理模塊。該模塊由圖像處理助手(Vision Assistant)、圖像濾波(Image Filtering)、邊緣檢測(Edage Detection)等組件構(gòu)成。圖像處理助手主要包括圖像導(dǎo)入、灰度化、二值化等功能。在圖像濾波及邊緣檢測處理包中提供了高斯濾波、中值濾波、Laplacian邊緣檢測等多種圖像處理函數(shù)模型。

本文通過CMOS高速相機(jī)與LabVIEW軟件的結(jié)合來搭建圖像采集系統(tǒng)。整個實驗系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)以滅弧室為核心，通過電流源、時序控制回路、操動機(jī)構(gòu)及電流源投入開關(guān)的協(xié)同作用來控制真空開關(guān)的分合閘運(yùn)動。利用高速相機(jī)對開關(guān)分閘過程中的操動機(jī)構(gòu)運(yùn)動圖像進(jìn)行采集。圖像采集完畢后，將采集的圖像導(dǎo)入LabVIEW中進(jìn)行分析處理。基于LabVIEW設(shè)計了一套操動機(jī)構(gòu)運(yùn)動速度檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)具體流程如圖1所示。

圖1 操動機(jī)構(gòu)運(yùn)動速度檢測系統(tǒng)流程

2 圖像處理

2.1 初始化

初始化模塊主要包含測量參數(shù)初始化、控制元件復(fù)位、界面數(shù)據(jù)初始化等。LabVIEW能夠自動創(chuàng)建帶有實驗時間和數(shù)據(jù)保存路徑的文件。通過初始化設(shè)置對實驗所有參數(shù)賦值，主要包括采集參數(shù)、實驗類型、實驗人員及單位信息等[11-12]。在實驗類型中選擇圖像處理模塊。

2.2 操動機(jī)構(gòu)運(yùn)動圖像導(dǎo)入

在操動機(jī)構(gòu)進(jìn)行分閘操作時，應(yīng)用CMOS高速相機(jī)對其運(yùn)動過程進(jìn)行圖像采集。由于結(jié)構(gòu)的限制，直接對操動結(jié)構(gòu)進(jìn)行圖像采集存在一定困難，而凸輪結(jié)構(gòu)作為操動機(jī)構(gòu)的運(yùn)動組件，其運(yùn)動狀態(tài)能夠直接反映操動機(jī)構(gòu)的運(yùn)動狀態(tài)，因此，本文針對操動機(jī)構(gòu)中凸輪的運(yùn)動狀態(tài)進(jìn)行采集與分析。

實驗過程中，將采集的操動機(jī)構(gòu)凸輪結(jié)構(gòu)的運(yùn)動圖像導(dǎo)入到NI Vision Builder AI處理模塊中(如圖2所示)，并對其進(jìn)行初步分析。

圖2 NI Vision Builder AI工作界面

經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)，操動機(jī)構(gòu)的運(yùn)動模式在10 ms的分閘周期內(nèi)呈現(xiàn)無規(guī)律的往復(fù)運(yùn)動，該現(xiàn)象對精確定位操動機(jī)構(gòu)實時位置產(chǎn)生了一定程度的影響；因此，若想精確地獲取操動機(jī)構(gòu)凸輪結(jié)構(gòu)的實時位置信息，需要對圖像進(jìn)行進(jìn)一步分析處理。

2.3 圖像灰度化

NI Vision Builder AI模塊基于8 bit或16 bit圖像進(jìn)行圖像處理，因此需對獲得的32 bit圖像進(jìn)行灰度化處理。

通過NI Vision Builder AI模塊中的Vision Assistant處理包，對圖像進(jìn)行灰度化處理，處理后的圖像如圖3所示。

圖3 灰度化處理后的圖像

2.4 圖像降噪處理

在采集操動機(jī)構(gòu)運(yùn)動圖像過程中，采集環(huán)境、數(shù)據(jù)傳輸、脈沖電流、信號轉(zhuǎn)換等實驗條件的影響會產(chǎn)生噪聲，因此在進(jìn)行邊緣檢測前，需要對操動機(jī)構(gòu)圖像進(jìn)行濾波處理。

NI Vision Builder AI處理模塊提供低通濾波、均值濾波、高斯濾波、中值濾波等多種圖像濾波方式。實驗證明，操動機(jī)構(gòu)圖像有隨機(jī)分布的黑、白像素點，即椒鹽噪聲(脈沖噪聲)，針對該種噪聲類型，選用中值濾波進(jìn)行濾波處理效果最好。中值濾波是一種常用的非線性濾波方法，也是圖像處理技術(shù)中常用的預(yù)處理手段[13]，其基本原理為：

(1)

式中y為序列x1，x2，…，xn的中值。當(dāng)選定鄰域為一維時，中值濾波為一個含有奇數(shù)像素點的鄰域，鄰域中心像素點的像素值用中值代替。

這種濾波方式能夠在有效平滑脈沖噪聲的同時保護(hù)圖像尖銳的邊緣，對操動機(jī)構(gòu)圖像的邊緣信息有保護(hù)作用。

2.5 邊緣檢測

圖像邊緣是圖像的重要特征之一。邊緣檢測是圖像處理中必不可少的步驟，可以保留圖像中的重要信息并消除無關(guān)信息，大幅降低數(shù)據(jù)量，有效提升分析效率。

本實驗需要通過邊緣檢測提取凸輪圖像的上、下邊緣，通過上、下邊緣的實時距離計算動觸頭的實時位置。邊緣檢測技術(shù)的基本原理是首先應(yīng)用邊緣增強(qiáng)技術(shù)對圖像的邊緣進(jìn)行加強(qiáng)，然后通過設(shè)定閾值來定義邊緣強(qiáng)度，最后提取出邊緣點，構(gòu)成邊緣點集。NI Vision Builder AI處理模塊所提供的邊緣檢測算子主要有Laplacian邊緣檢測算子、Prewitt邊緣檢測算子、Sobel邊緣檢測算子、Robert邊緣檢測算子。

Sobel、Prewitt邊緣檢測算子可以有效地增強(qiáng)圖像沿水平和垂直方向上的灰度變化，但檢測精度較低[14-16]；Robert邊緣檢測算子是一種利用局部差分算子尋找邊緣的檢測算子，對具有陡峭噪聲的圖像處理效果較好，但其提取的邊緣信息較細(xì)，會出現(xiàn)邊緣信息缺失現(xiàn)象[17]；Laplacian邊緣檢測算子的特點是邊緣檢測更加連續(xù)、準(zhǔn)確和清晰，能有效避免偽邊緣的出現(xiàn)[18-19]。因此本實驗選用Laplacian算子對操動機(jī)構(gòu)圖像進(jìn)行處理。

Laplacian算子為二階微分算子，利用邊緣點的二階導(dǎo)數(shù)為0的原理進(jìn)行邊緣檢測。在檢測過程中首先應(yīng)用運(yùn)算公式找到指定圖像中的邊緣信息，然后以灰度值0作二值化處理，最后消除圖像內(nèi)部像素點，生成連續(xù)的圖像邊緣。Laplacian算子的公式為

(2)

將式(2)轉(zhuǎn)化為卷積核可得：

(3)

式中：Δf1為基礎(chǔ)Laplacian算子；Δf2為精確的Laplacian算子。

由式(3)可知，公式中心點的系數(shù)為正，其余相鄰系數(shù)為負(fù)，系數(shù)總和為0。當(dāng)圖像中出現(xiàn)1個灰度值高的像素點，利用Laplacian算子進(jìn)行邊緣檢測后，能夠?qū)崿F(xiàn)邊緣強(qiáng)化。

在實驗過程中發(fā)現(xiàn)，選用傳統(tǒng)的3×3矩陣形式的Laplacian邊緣檢測算子對操動機(jī)構(gòu)圖像進(jìn)行邊緣檢測，檢測到凸輪機(jī)構(gòu)邊緣并非理想中的實驗結(jié)果。經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)，主要原因為凸輪機(jī)構(gòu)的亮度與周圍環(huán)境亮度相差較小，導(dǎo)致部分凸輪邊緣結(jié)構(gòu)消失，無法準(zhǔn)確顯示邊緣位置。為使實驗結(jié)果更加精確，利用LabVIEW的直線擬合功能對凸輪結(jié)構(gòu)的邊緣進(jìn)行擬合，擬合結(jié)果如圖4所示。

圖4 邊緣擬合結(jié)果

2.6 實驗數(shù)據(jù)分析

斷路器分閘速度計算的基本原理是：采用幾何約束的標(biāo)定算法對圖像位移與實際位移進(jìn)行標(biāo)定。在開關(guān)分?jǐn)嘀?，利用角點檢測方法標(biāo)定靜觸頭的位置。在真空開關(guān)觸頭分閘過程中，利用高速相機(jī)通過可視化玻璃窗口對觸頭分閘的序列圖像進(jìn)行高精度采集。通過NI Vision Builder AI模塊中的邊緣檢測算法跟蹤序列圖像中動觸頭的位置，計算相鄰2幀電弧圖像中動觸頭的位移差ΔS，設(shè)相鄰2幀電弧圖像的時間間隔為t，用幀間平均速度代替觸頭瞬時運(yùn)動速度v，即

v=ΔS/t.

(4)

將相鄰幀中對應(yīng)匹配點的縱向坐標(biāo)值做差，并取所有差值的均值，即得到了像素單位幀間觸頭運(yùn)動的位移N，利用式(4)將像素單位位移轉(zhuǎn)化為長度單位的實際位移S,

(5)

式中：D為觸頭直徑；N′為動觸頭像素個數(shù)。

依據(jù)分閘彈振產(chǎn)生的原因，進(jìn)行平均分閘速度與分閘彈振的關(guān)系推斷。設(shè)x為動觸頭運(yùn)動到額定開距的位置點，vx為觸頭處于點x時的速度值。根據(jù)能量守恒定律可得

(6)

式中：m為動觸頭質(zhì)量；X為動觸頭與額定開距點的相對位移(分閘彈振幅度)；k為分閘彈簧的彈性系數(shù)；WZ為操動機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)換能量。

采用上述分析方法，觀察1個分閘周期內(nèi)采集的370幀圖像，凸輪結(jié)構(gòu)發(fā)生運(yùn)動集中在第149幀至第169幀圖像間。故選用第149幀至第169幀共20幀圖像，檢測凸輪位置，得到21個速度值，在速度的起點和終點添加2個大小為0的速度值，并應(yīng)用Orange數(shù)據(jù)處理軟件對這23個數(shù)據(jù)點進(jìn)行速度曲線擬合，擬合結(jié)果如圖5所示。

圖5 擬合速度曲線

由圖5可知，操動機(jī)構(gòu)外部凸輪在分閘過程中的運(yùn)動并非線性變化，即操動機(jī)構(gòu)的合閘過程是一個非線性運(yùn)動，其分閘速度可以分為3個階段：第1階段為加速階段，在0～2 ms內(nèi)速度不斷提高，中間出現(xiàn)了1次明顯的跳動；第2階段為穩(wěn)定階段，在約2～5 ms內(nèi)速度相對穩(wěn)定，伴隨不規(guī)則抖動；第3階段為減速階段，在5 ms之后速度呈波動性下降，直至降為0。

操動機(jī)構(gòu)在運(yùn)動過程中，運(yùn)動速度由0急速升高至峰值，當(dāng)操動機(jī)構(gòu)運(yùn)動速度趨于穩(wěn)定時，速度維持在4.3 m/s附近振蕩，振蕩時間約為3 ms。凸輪結(jié)構(gòu)因為加速度過快的原因產(chǎn)生了抖動現(xiàn)象，也因此導(dǎo)致速度在上升過程中出現(xiàn)跳躍現(xiàn)象。在速度下降過程中，運(yùn)動速度由4.3 m/s快速下降至2 m/s及以下，導(dǎo)致操動機(jī)構(gòu)的運(yùn)動狀態(tài)不穩(wěn)定，出現(xiàn)回彈現(xiàn)象。

綜上可知，操動機(jī)構(gòu)在分閘階段的運(yùn)動是一個非線性運(yùn)動。分閘初期，在外力作用下運(yùn)動速度迅速增加至最大值，然后在速度為4.3 m/s附近振蕩約3 ms，進(jìn)入減速階段，速度迅速降為0。操動機(jī)構(gòu)在10 ms內(nèi)運(yùn)動速度急劇變化，導(dǎo)致其自身會產(chǎn)生一定幅度的振蕩，進(jìn)而導(dǎo)致操動機(jī)構(gòu)運(yùn)動狀態(tài)不穩(wěn)，出現(xiàn)回彈現(xiàn)象。

3 結(jié)論

本文針對操動機(jī)構(gòu)運(yùn)動速度檢測問題，提出了一種基于LabVIEW圖像處理技術(shù)來獲取速度曲線的方法，并對其進(jìn)行分析，得到以下結(jié)論：

a)基于LabVIEW提出速度檢測方法，可以精確處理操動機(jī)構(gòu)運(yùn)動圖像，獲取凸輪結(jié)構(gòu)的實時位置信息，為分析斷路器分閘速度的演變過程提供理論依據(jù)。

b)操動機(jī)構(gòu)在分、合閘期間的運(yùn)動并不是線性變化的，受到自身振動的影響，其運(yùn)動速度會出現(xiàn)一定程度的波動。

c)該方法可以實現(xiàn)瞬時響應(yīng)，當(dāng)操動機(jī)構(gòu)運(yùn)動速度出現(xiàn)波動時可以及時采集相關(guān)數(shù)據(jù)，有效避免出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失的現(xiàn)象。