计算机构动作时间的方法有多种，具体取决于所需的应用场景和可用数据类型。以下是几种常见的方法：
通过振动信号提取
加速度传感器采集：使用加速度传感器采集断路器合闸过程中的振动信号。
滑动加窗方法：将振动信号分成多个重叠的帧信号。
能量计算：分别计算每个帧信号的Teager能量及二次方能量，获得识别参数。
曲线拟合：将所有识别参数拟合成曲线图。
阈值识别：将预设的门限值输入到曲线图中，根据门限值与曲线图的交点得到断路器机构的动作时间。
使用统计和机器学习方法
加权平均值算法：计算动触头的分/合闸时间的加权平均值。
多元线性回归法：通过线性回归模型估计动触头的时间。
人工神经网络算法（ANN）：利用神经网络对动触头时间进行预测，但存在训练速度慢、容易陷入局部极小点等问题。
极限学习机（ELM）算法：使用ELM算法进行永磁机构动作时间的预测，性能较好。
基于物理模型的计算
气缸动作时间：
简易计算：考虑阀的开闭时间、气缸最高速度、气缸行程、气缸缓冲时间等因素，忽略其他所有因素。
详细计算：考虑气管尺寸长度、气阀大小、气缸缸径长度、气压等因素，忽略负载率、背压等。
实验测定
触头动作时间：通过实验测定触头的动作时间，验证方法的准确性。例如，某机构前1.3ms为脱扣瞬间到触头分开瞬间的时间，即机构动作的固有时间。
建议
选择合适的方法：根据具体应用场景和数据可用性选择最合适的方法。例如，对于断路器机构，振动信号提取方法可能更为简便快捷；对于永磁操动机构，统计和机器学习方法可能更为适用。
验证和校准：无论采用何种方法，都应通过实验或仿真进行验证和校准，以确保测量结果的准确性和可靠性。
希望这些方法能帮助你选择或设计适合的计算机构动作时间的方法。