基于机器视觉的高压断路器机械特性测量方法

高压断路器是电力系统中关键的控制和保护设备,断路器机械特性的准确测量是其故障诊断和寿命预测的先决条件,对于保证系统的安全稳定运行具有重要意义。近年来,多种基于接触式传感器的机械特征监测方法被提出。但是,接触式传感器必须安装在断路器的本体结构上,存在诸多缺陷,例如传感器类型及安装位置对信号的影响、对机构正常工作的影响。针对传统接触式传感器的缺陷,该文提出一种基于机器视觉的机械特征提取方法。首先,使用高速图像采集系统采集机构的运动轨迹;然后,利用霍夫变换对视频图像中的关键角点进行自动定位;最后,基于Lucas-Kanade光流法跟踪关键角点的运动轨迹,得到高压断路器的机械特性。通过与行程传感器测量的数据对比,验证了上述方法的准确性。