针对全并联自耦变压器(auto-transformer,AT)牵引网故障点反射波波头微弱难辨识,且线路并联结构导致故障行波折反射复杂而造成定位困难的问题,提出基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和改进能量算子的牵引网故障行...针对全并联自耦变压器(auto-transformer,AT)牵引网故障点反射波波头微弱难辨识,且线路并联结构导致故障行波折反射复杂而造成定位困难的问题,提出基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和改进能量算子的牵引网故障行波单端定位方法。首先,深入分析牵引网故障行波的传输特性,研究全并联结构对行波折反射的影响,确定不同故障类型和潮流特征,以此为依据提取故障特征量,将波头辨识转化为能量突变值提取;随后,利用VMD去噪提取电压行波真实分量,再针对第二反射波波头微弱难标定问题,在滑动时间窗口(sliding time window,STW)下,结合对称差分能量算子(symmetrical differencing energy operator,SDEO)构造故障信号的二次瞬时能量谱,效果良好。仿真结果表明:所提方法抗过渡电阻能力强,能够反应不同工况下故障牵引网电磁能量的变化,具有较高的定位精度。展开更多
随着自动驾驶技术的快速发展,4D毫米波雷达因其全天候适应性和抗干扰能力,成为同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)的关键传感器。然而在隧道等封闭环境中,多径效应引发的虚警点云严重影响了雷达SLAM系统...随着自动驾驶技术的快速发展,4D毫米波雷达因其全天候适应性和抗干扰能力,成为同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)的关键传感器。然而在隧道等封闭环境中,多径效应引发的虚警点云严重影响了雷达SLAM系统的定位精度与建图效果。针对这一问题,本文基于对隧道中的毫米波雷达点云数据特性和散射角特征的规律分析提出了一种全新的滑窗动态滤波算法。该方法结合了点云的空间统计特性与邻域密度检测方法剔除离群噪声点云,利用雷达点云粗配准获得先验估计位姿,结合雷达点云俯仰向和方位向的三维散射角特征,实现对真实目标点云数据的区分和聚类。随后使用随机采样一致性算法(Random Sample Consensus,RANSAC)拟合隧道墙壁平面并构建隧道墙面模型。通过引入动态滑窗更新策略,利用拟合的隧道墙面模型与先验估计位姿实时更新当前姿态节点到墙面边界距离阈值,使用距离阈值进一步消除隧道空间以外的虚警点云和噪声点云,并在因子图优化框架下完成全局位姿修正与局部地图更新。本研究在真实的隧道环境中采集多个不同场景的数据进行实验验证,实验结果证明本研究提出的方法在有效降低虚警点云干扰的同时,显著提高了定位精度和建图质量,且能在复杂环境中保持较高的稳定性。本研究为提高4D毫米波雷达SLAM在封闭环境中的鲁棒性提供了新的技术思路和实现路径。展开更多
文摘针对全并联自耦变压器(auto-transformer,AT)牵引网故障点反射波波头微弱难辨识,且线路并联结构导致故障行波折反射复杂而造成定位困难的问题,提出基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和改进能量算子的牵引网故障行波单端定位方法。首先,深入分析牵引网故障行波的传输特性,研究全并联结构对行波折反射的影响,确定不同故障类型和潮流特征,以此为依据提取故障特征量,将波头辨识转化为能量突变值提取;随后,利用VMD去噪提取电压行波真实分量,再针对第二反射波波头微弱难标定问题,在滑动时间窗口(sliding time window,STW)下,结合对称差分能量算子(symmetrical differencing energy operator,SDEO)构造故障信号的二次瞬时能量谱,效果良好。仿真结果表明:所提方法抗过渡电阻能力强,能够反应不同工况下故障牵引网电磁能量的变化,具有较高的定位精度。
