[发明专利]一种自动巡检设备的多点跟踪数据优化方法

说明书

本申请属于电网自动巡检设备控制技术领域，尤其涉及一种自动巡检设备的多点跟踪数据优化方法。包括如下步骤：根据到巡检设备信号到达各测量点的到达时间差建立跟踪模型；建立巡检设备坐标预测值的坐标集；建立不同达时间差数据次级数据集拓展坐标集；逐级建立数据集并进一步拓展坐标集；基于修正后的坐标集以及对应的残差集进行加权处理得到最终坐标值。本申请能够有效降低干扰信号对跟踪定位数据的影响，实现更准确有效的跟踪定位的数据优化方法，本方案在结合到达时间差原理和多数据集互相纠正的基础上，利用加权方案降低了单一遥测数据偏差对整体结论的影响，便于实现在复杂环境和场景下降低外部干扰，提高数据准确性的目标。

技术领域

本申请属于电网自动巡检设备控制技术领域，尤其涉及一种自动巡检设备的多点跟踪数据优化方法。

背景技术

自动化巡检设备包括各类空中以及地面自动巡航设备，用于代替人工完成各类巡检排查作业，或者在人力难以到达的区域实现远程巡检等作业，大多数巡检设备都需要专业的操作员来进行操作使用，通过相应的指令控制巡检设备的运动方案以及作业内容，目前大多数自动巡检都是采用近距离或者中距离无线新号控制，其应用范围受到限制，难以更进一步的降低电网巡检作业的工作量，另一方面，虽然利用GPS卫星等空天设备等可以实现跨度更大的远距离信息传输，但由于信号传输以及反馈延迟等问题的存在，难以有效运用于自动化巡检。

发明内容

本申请的目的在于，提供一种基于多点跟踪方案，用于实现更远距离的自动化巡检设备的定位跟踪数据的获取和优化的自动巡检设备的多点跟踪数据优化方法。

为实现上述目的，本申请采用如下技术方案。

一种自动巡检设备的多点跟踪数据优化方法，包括如下步骤：

步骤1.根据到巡检设备信号到达各测量点的到达时间差建立跟踪模型；

根据到达时间差定位方法，确定各测量点的信号到达数据中心的到达时间差，利用chan原理建立跟踪函数，建立巡检设备跟踪模型；

步骤2.建立巡检设备坐标预测值的坐标集；

根据到达时间差定位方法，确定各测量点的信号到达数据中心的到达时间差，得到到达差数据的初始数据集，基于该初始数据集利用chan算法计算自动巡检设备的可能坐标，利用残差函数进行加权处理计算标准残差；建立坐标集和残差集，将可能坐标加入坐标集；将对应的残差加入残差集；

步骤3.建立不同达时间差数据次级数据集拓展坐标集；

在初始数据集的基础上，删除某一个测量点的到达时间差数据得到次级数据集；基于各次级数据集的到达时间差数据分别进行计算，得到计算自动巡检设备的可能坐标和标准残差；创建标准残差集，将得到的标准残差进行比较，取最小的标准残差加入至残差集，将对应的可能坐标加入坐标集；

步骤4.逐级建立数据集并进一步拓展坐标集；

循环执行步骤3，直至次级数据集中的到达差数据为3个为止，并将每次循环得到的可能坐标加入坐标集，得到最终的坐标集和残差集；

步骤5.基于修正后的坐标集以及对应的残差集进行加权处理得到最终坐标值。

对前述自动巡检设备的多点跟踪数据优化方法的进一步改进或者优选实施方案，所述步骤4还包括：

4.1.获取坐标集，基于坐标集内的各维坐标建立分量数据表；

4.2.利用小波变换获取测量数据单维分量的频谱信息，定位频谱信息变化极值，指定突变阈值；

4.3.基于突变阈值，确定突变点并数据进行验证删除；

按照从高频到低频的顺序确定前两个小波分解图，以两个小波分解图中小波系数均超过对应突变阈值的数据点作为粗差点进行验证删除。