【摘 要】
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真空开关开断电流过程中电弧形态演变和特征量变化过程是决定真空开关开断能力的关键特性之一。该文首先建立改进脉冲耦合神经网络(PCNN)模型,对真空电弧图像进行多值分割;然
【机 构】
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大连海事大学船舶电气工程学院,重庆大学电气工程学院,大连交通大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（51507025、51477023）;辽宁省自然科学基金（20180550822）;中央高校业务经费专项资金（3132016223）资助项目
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真空开关开断电流过程中电弧形态演变和特征量变化过程是决定真空开关开断能力的关键特性之一。该文首先建立改进脉冲耦合神经网络(PCNN)模型,对真空电弧图像进行多值分割;然后利用形态学技术对分割电弧图像进行连通域选取和边缘噪声滤波,用于量化描述动触头位移、电弧面积等特征参数;最后结合特征参数曲线和电弧实验图像,对整个开断过程中真空电弧产生、发展和熄灭等燃烧过程展开定量和定性分析。研究结果表明,改进 PCNN 模型适用于处理边缘区域灰度梯度变化大的真空电弧图像,呈现出细节特征丰富、边缘清晰、噪声低和分割精度高等
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