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膨胀阀前液体由于压力的升高，相应的饱和温度也升高，与此同时阀前液体温度与高差没有直接关系，可以近似看成不变，饱和温度实际温度差值就变大――过冷度变大，这就是正落差安装冷凝器对过冷度造成的影响。冷凝器低位安装时结果正好相反，膨胀阀前的过冷度会减少。近年来由于温室效应，气温逐年上升，大气环境因素逐步变差，诸如：高温，高湿等多变气候，使室内配电设施面临的威胁越来越明显。在电气运行时空气的温、湿度对电气设备运行就会产生很多、很大的影响。对于长期从事电气工作的人来说，1.配电设备突发往往发生在夜深人静的时候；2.机电设备的故障多发季节在潮湿的春季；3.气温骤变（骤然降低或升高）的季节交换时节，往往也容易使电气设备发生故障。
产生以上现象的主要原因是湿度与温度：首先让我们回顾一下空气的物理性质。我们知道，上海地区属于暖温区。温度范围:－5℃～＋35℃，日温差：10℃，相对湿度:相对环境温度20±5℃，月平均值：≤75%≤5m。空气的吸湿能力随温度的变化而改变的。温度越高，空气的吸湿能力越大；温度越低，空气的吸湿能力越弱。所以，由于白天温度升高，空气吸收水分。到夜间，由于温度降低，空气释分，使得空气的相对湿度增大。例如夏季，当地气象台预报，一天内的相对湿度，多为65%-95%以上。空气的大湿度应当发生在夜间温度低的时候。然而，我们又知道，电器设备要求的相对湿度不能超过90%（25℃及以下）。由此可见，在夜里设备发生。
湿度过高是产生设备的主要因素。过去，很多人认为是由于深夜，负载减轻，电压升高的缘故，现在看来是不成立的。因为现代电力系统的自动化程度很高，电压总是稳定的。所以在电气工程中，当相对湿度大于80%时，则称为高湿。湿度过高，降低电气设备的绝缘强度。一方面湿度过高，使空气的绝缘性能降低，开关设备中很多地方是靠空气间隙绝缘的。另一方面空气中的水分附着在绝缘材料表面，使电气设备的绝缘电阻降低，特别是使用年限较长的设备，由于内部有积尘吸附水分，潮湿程度将更严重，绝缘电阻更低。设备的泄露电流大大增加，甚至造成绝缘击穿，产生。湿度与霉菌：潮湿的空气有利于霉菌的生长。实践表明当温度为25-30度，相对湿度为75%~95%时。
是霉菌生长的良好条件。所以，如果通风不好将会加快霉菌的生长速度。霉菌中含有大量的水分，使设备的绝缘性能将大大降低。对一些多孔的绝缘材料，霉菌根部还能深入到材料的内部，造成绝缘击穿。霉菌的代谢过程中所分泌出的酸性物质与绝缘相互作用，使设备绝缘性能下降。湿度与金属锈蚀：潮湿空气将使电力设备中的导电金属，导磁硅钢片，以及金属外壳锈蚀。将降低设备的性能和使用寿命，甚至造成电气故障。温度过高的影响：设备由于内部损耗使设备具有一定的温度。如果周围环境温度过高，或空气流动性差，使设备的热量不能及时散开，将会使设备由于过热跳闸，甚至烧坏设备。配电箱内的电子产品如剩余电流动作保护器、电子型计量表,在高温下运行时就会严重影响到产品的使用寿命,还会影响到保护器性能的稳定性和动作的可靠性以及计量的准确性.在高温下运行的无功补偿电容器、熔断器也会缩短寿命。
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材料工件被磁化后，由于不连续性的存在，使工件表面和近表面的磁力线发生局部畸变而产生漏磁场，吸附施加在工件表面的，在合适的光照下形成目视可见的磁痕，从而显示出不连续性的位置、大小、形状和严重程度。当强度均匀的射线束透照射物体时，如果物体局部区域存在缺陷或结构存在差异，它将改变物体对射线的衰减，使得不同部位透射射线强度不同，用一定的检测器（如胶片）检测透射射线强度，就可以判断物体内部的缺陷和物质分布等，从而完成对被检测对象的检验。
超声波进入物体遇到缺陷时，一部分声波会产生反射，接收器可对反射波进行分析，就能地测出缺陷来，并且能显示内部缺陷的位置和大小，测定材料厚度等。利用磁光传感器获取紧密对接微间隙(0～0.1mm)焊缝磁光图像.针对传统形态学图像处理方法检测微间隙焊缝时容易出现边缘细节丢失的问题和存在检测精度不高的缺点，在四个不同方向上各选取三种不同尺度的结构元素，应用多尺度多结构元素形态学方法提取微间隙焊缝边缘信息，并与小波边缘检测和Sobel边缘检测结果相比较.在激励磁场变化情况下进行三组试验，分别采用多尺度形态学算法和传统形态学算法提取焊缝中心位置.结果表明。
多尺度多结构元素形态学算法能更有效地检测出微间隙焊缝中心位置，为紧密对接焊缝的识别与跟踪控制提供试验依据.激光焊接因具有焊接速度快、焊缝热影响区小和深宽比大等优点被广泛应用于汽车、造船和航空航天等领域.为保证焊接质量，在焊接过程中必须控制激光束始终对中并跟踪焊缝在焊缝跟踪系统中使用广泛的是结构光视觉传感法，但该方法难以检测间隙小于0.1mm的微间隙焊缝.磁光成像是一种可用于紧密对接焊缝检测的新方法，其理论基础是法拉第磁旋光效应.通过磁光传感器采集紧密对接焊缝图像，分析焊缝在磁光图像中的特征，从而检测出焊缝中心位置.由于焊缝磁光图像存在噪声且对比度较低，应用常规图像处理难以检测焊缝边缘细节.为此采用多尺度形态学优化方法。
对焊缝磁光图像进行分析和识别.数学形态学是一种非线性图像处理和分析方法，其边缘检测的基本思想是用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的形状.单一结构元素形态边缘检测算子的性能取决于结构元素的大小，小尺度结构元素去除噪声能力较弱，但能检测到较多边缘细节.大尺度结构元素去除噪声能力强，但会丢失边缘细节，在边缘定位上出现偏差.而多尺度形态学作为一种优化方法，可较好地实现滤波去噪和图像边缘检测.试验系统包括光纤激光YAG焊接机和装有夹具的三轴运动工作台，结构如图1所示.两块150mm×49mm×1.5mm的低碳钢焊件形成紧密对接焊缝.磁场励磁器固定于焊件下方，通过外加磁场使焊件磁化.
磁光传感器置于焊件上方并与激光头保持相对固定.试验时激光头斜跨焊缝中心位置运动，磁光传感器图像采样速率为25f/s.当焊件被磁化后在表面产生感应磁场，焊缝间隙处感应磁场的垂直磁场分量将发生变化，根据法拉第磁旋光效应，磁光传感器在该磁场的作用下可获取含有紧密对接焊缝位置信息的磁光图像.图2a为焊件实物图，图2b为磁光传感器采集的一幅焊缝磁光图像.图2a中放大图分别为激光头左偏和右偏焊缝时的图像，由焊接机内置同轴摄像机拍摄.但激光焊接过程中存在强烈辐射，因此同轴摄像机在焊接过程中无法用于识别和检测紧密对接焊缝.焊缝中心位置可通过分析焊缝磁光图像特征来获取.数学形态学的基本算法有四个：膨胀、腐蚀、开运算和闭运算，其中膨胀和腐蚀为基本的两种算子，可自由组合成其它多种形态学算子.设f(x,y)为输入图像，B(x,y)为结构元素，膨胀和腐蚀定义如下[6].
传统形态学算子为单尺度形态梯度算子，不仅对噪声很敏感，而且因为使用单一结构元素只能提取某一个方向上的边缘，影响了边缘检测的精度.多尺度多结构元素的形态算子能很好地克服单尺度算子的缺陷.多尺度算子中的小尺度结构元素能准确定位焊缝边缘并反映更多的边缘细节，大尺度结构元素则能反映大的焊缝边缘轮廓并较好地抑制噪声干扰，不同的结构元素又能检测不同方向上的边缘.因此多尺度多结构元素形态算子能提取出更的焊缝边缘并有效抑制噪声.对一幅焊缝磁光图像经过灰度转换、灰度增强和形态滤波等预处理后，根据多尺度形态算子分别在四个方向上提取多尺度边缘.
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