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申请/专利权人：国网浙江省电力有限公司乐清市供电公司;国网浙江省电力有限公司温州供电公司

摘要：本发明涉及一种基于R‑NCC图像识别算法的断路器性能状态检测方法，包括以下步骤：步骤一获取断路器分合闸过程的图像序列，步骤二获取断路器分合闸的特性X，步骤三得到断路器性能状态神经网络评估函数FX，步骤四实现对任意断路器性能状态的评估；本发明的优点：由于通过图像序列来获取断路器分合闸的特性X，并通过断路器性能状态神经网络评估函数FX来实现对同型号任意断路器性能状态的评估，相对于现有的方法，实现对断路器性能状态的非接触式评估，提高检测的安全性能和检测的准确性，而且测试时间短，大大提高了断路器的检测，其次，本方法无需在断路器上安装传感器，整个检测方法简单，也不会破坏断路器的结构，从而提高了断路器的使用寿命。

主权项：1.一种基于R-NCC图像识别算法的断路器性能状态检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：选用一台正常断路器以及至少四台不同故障的故障断路器，分别对断路器进行至少500次分合闸实验，并获取断路器分合闸过程的图像序列，并设定正常断路器的输出矩阵为A0，四台故障断路器的输出矩阵分别为A-2、A-1、A1、A2；步骤二：选取步骤一获取的图像序列的识别目标，并通过R-NCC算法识别运动目标获取断路器分合闸的特性X1、X2、……、X2500；步骤三：将步骤二获取的特性X1、X2、……、X2500设置为神经网络的输入层，步骤一设定的A-2、A-1、A0、A1、A2设置为神经网络的输出层，通过BP神经网络学习得到断路器性能状态神经网络评估函数FX；步骤四：通过步骤三得到的函数FX实现对同型号任意断路器性能状态的评估；步骤二中的特性X1通过以下步骤获取：步骤A:获取某一次分合闸过程的图像序列共n帧图像G1、G2、……、Gn，用R-NCC算法识别第一帧图像G1中的初始目标坐标、初始旋转角、初始切线速度，得到x1,y1,θ1,v1，其中θ1＝0，v1＝0；步骤B:通过θi+1＝kviθi+c计算θ2，其中：k为旋转系数，c为常数；步骤C：用步骤B计算的θ2旋转模板图像，以旋转后的模板图像用R-NCC算法获取G2中的目标坐标，并通过可得到G2帧的切线速度v2，其中T为高速相机机相邻两帧间隔拍摄时间，从而得到x2,y2,θ2,v2，以此循环获得本次断路器分合闸特性数据X1＝{x1,y1,θ1,v1,x2,y2,θ2,v2,...,xn,yn,θn,vn}。

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