中圖分類(lèi)號(hào)：TP212；TQ116 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1001-5922（2025）05-0139-04

Abstract：In view ofthefact that the previous automaticcontrolmethodofhigh and low temperature compensation error of gas densityrelayadoptsasinglenoisereduction treatment method，which leads tothepoo efectoferrorcontrol，an automatic control method of high and low temperaturecompensation errorof gas densityrelayunder multi-sensordata fusion wasdesigned.Underthe fusionof multi-sensordata，thecolecteddata wasconverted intodiferentdigital signal states，theextremevaluepointsinthestatewerejudged，thenoisewasreduced，theerorcharacteristicreshold wascalculated，andtheautomaticerorcontrol physicalmodel wasconstructed，realizing theautomaticcontrol of relayhighand lowtemperature compensationeror.Inthe experimental test，therelativeeror wasusedas theevaluation index，comparedwith thepreviouscontrolmethods，theaveragerelativeerorofthedesignedautomaticcontrolmethodundermultisensor data fusionwas smaller，only O.O3，and the error control effectisbetter.

Key words：multi-sensor data fusion；gas density；relay high and low temperature；compensation error；automatic control methods

隨著氣體密度繼電器應(yīng)用越來(lái)越廣泛，使用者對(duì)氣體密度繼電器的誤差控制要求也越來(lái)越高。為此，引入了多傳感器數(shù)據(jù)融合，提高自動(dòng)誤差控制的精度。多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)作為近年來(lái)十分火熱的一門(mén)技術(shù)，被廣泛應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域。文獻(xiàn)[1]基于EMD算法，通過(guò)繼電器波形匹配計(jì)算誤差度，引入匹配精度誤差系數(shù)優(yōu)化EMD，實(shí)現(xiàn)繼電器誤差控制。文獻(xiàn)[2]對(duì)變電站中繼電器進(jìn)行壓力監(jiān)測(cè)，基于理想氣體狀態(tài)方程和Beattie-Bridgman方程計(jì)算繼電器溫度和壓力關(guān)系，對(duì)過(guò)補(bǔ)償進(jìn)行預(yù)警。在以往研究的基礎(chǔ)上，研究將多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)，應(yīng)用在氣體密度繼電器高低溫補(bǔ)償誤差自動(dòng)控制方法的設(shè)計(jì)中。在多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的支持下，構(gòu)建繼電器高低溫補(bǔ)償誤差模型，以此為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)誤差的自動(dòng)控制。

1氣體密度繼電器高低溫補(bǔ)償誤差自動(dòng)控制方法設(shè)計(jì)

1.1多傳感器數(shù)據(jù)融合下繼電器高低溫?cái)?shù)據(jù)預(yù)處理

在進(jìn)行數(shù)據(jù)采集時(shí)，利用多個(gè)傳感器將繼電器的溫度變化數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，并實(shí)現(xiàn)將溫度數(shù)據(jù)從原本的物理數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)[3-5]。然而，數(shù)據(jù)在轉(zhuǎn)換的過(guò)程中，由于外界環(huán)境的影響，導(dǎo)致生成的數(shù)字信號(hào)中含有大量的噪聲，影響到后續(xù)誤差控制的精度[6-8]。因此，為了提高繼電器高低溫?cái)?shù)據(jù)的精度，需要對(duì)生成的數(shù)字信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，也就是將數(shù)字信號(hào)中的噪聲去除。考慮到數(shù)字信號(hào)處于不同的狀態(tài)，在進(jìn)行降噪處理時(shí)，針對(duì)不同的數(shù)字信號(hào)狀態(tài)，采用不同的降噪處理方式[9]。其數(shù)字信號(hào)狀態(tài)具體如表1所示。

如表1所示，在上述3種數(shù)字信號(hào)狀態(tài)下，進(jìn)行去噪處理。首先，當(dāng)數(shù)字信號(hào)處于狀態(tài)1時(shí)，先將同一頻率段中數(shù)字信號(hào)的極小值點(diǎn)連接成曲線，再將極大值點(diǎn)連接成曲線，保證所有進(jìn)行極值點(diǎn)測(cè)量的數(shù)字信號(hào)全部位于兩條曲線之間。由此，得到當(dāng)前狀態(tài)下數(shù)字信號(hào)的降噪處理過(guò)程，其具體表示如下[10]：

式中： 為在狀態(tài)1下，數(shù)字信號(hào)進(jìn)行降噪處理后的結(jié)果； t（u） 為數(shù)字信號(hào)極值點(diǎn)的取值； 為數(shù)字信號(hào)極大值和極小值兩條曲線的平均值。

通過(guò)式（1），完成對(duì)狀態(tài)1數(shù)字信號(hào)的降噪處理。在上述基礎(chǔ)上，對(duì)狀態(tài)2的數(shù)字信號(hào)進(jìn)行降噪處理，其具體處理過(guò)程如下：

式中： 為數(shù)字信號(hào)處于狀態(tài)2時(shí)的降噪處理結(jié)果[]； 為在狀態(tài)2中，數(shù)字信號(hào)存在的極值點(diǎn)數(shù)量和零點(diǎn)數(shù)量之間的差值[2]。

考慮到在狀態(tài)3時(shí)，數(shù)字信號(hào)不存在極值點(diǎn)，所以對(duì)其計(jì)算時(shí)，要對(duì)數(shù)字信號(hào)的測(cè)量點(diǎn)進(jìn)行分離。其具體計(jì)算過(guò)程：

式中： 為當(dāng)數(shù)字信號(hào)位于狀態(tài)3時(shí)，數(shù)字信號(hào)的降噪處理結(jié)果； 為數(shù)字信號(hào)的分量[13]。

通過(guò)上述3個(gè)公式，將采集的溫度數(shù)據(jù)信號(hào)進(jìn)行排序，先將數(shù)字信號(hào)中含有高頻噪聲去除，再將其中噪聲較少的數(shù)字信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)，完成數(shù)據(jù)信號(hào)的降噪處理[14]。將數(shù)字信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，能夠減少外界干擾因素對(duì)最終結(jié)果的影響，從而提高誤差控制的準(zhǔn)確性。

1.2構(gòu)建繼電器補(bǔ)償誤差控制模型

完成對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)處理后，需要對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)繼電器高低溫誤差進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，從而提取出數(shù)字信號(hào)的誤差特征閾值。其具體提取過(guò)程：

式中： 為繼電器實(shí)際溫度和測(cè)量溫度之間的差值[15]； 為受周?chē)h(huán)境溫度影響，利用傳感器對(duì)繼電器外部進(jìn)行測(cè)量的溫度； 為在當(dāng)前狀態(tài)下考慮內(nèi)部電阻和開(kāi)關(guān)元件的熱效應(yīng)，繼電器的實(shí)際溫度； 為對(duì)繼電器溫度差值進(jìn)行特征提取的結(jié)果 f1為在上一時(shí)刻繼電器的溫度差值；j 為繼電器的某一時(shí)刻。

通過(guò)上述公式，計(jì)算出繼電器溫度特征閾值，以此為基礎(chǔ)，構(gòu)建繼電器補(bǔ)償誤差控制模型。在構(gòu)建誤差控制模型時(shí)，為了更加直觀地展現(xiàn)提取的誤差特征，提高誤差控制模型的精度[]，其構(gòu)建的物理模型如圖1所示。

由圖1可知，在構(gòu)建的誤差控制物理模型中，輸入預(yù)處理后的數(shù)字信號(hào)和誤差特征閾值，將數(shù)字信號(hào)的特征提取出來(lái)，并對(duì)數(shù)字信號(hào)的特征誤差進(jìn)行多次測(cè)量。在測(cè)量的過(guò)程中，需要控制測(cè)量的次數(shù)。如果測(cè)量次數(shù)太少，將會(huì)導(dǎo)致特征誤差的數(shù)值不夠精確；如果測(cè)量次數(shù)過(guò)多，將會(huì)增加測(cè)量的時(shí)長(zhǎng)，影響到最終的測(cè)量結(jié)果[17]。在圖1中，輸入層中的輸入節(jié)點(diǎn)輸入繼電器高低溫誤差特征數(shù)據(jù)，再由控制層對(duì)誤差特征數(shù)據(jù)進(jìn)行控制，從而完成最后的輸出，實(shí)現(xiàn)誤差控制。其中，輸入層的輸入數(shù)值和輸出數(shù)值為：

式中： 為數(shù)字信號(hào)的輸人數(shù)值； 為在構(gòu)建的物理模型中，輸入層與控制層之間的連接權(quán)重?cái)?shù)值； 為在控制層中進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入的節(jié)點(diǎn)； 為輸出的結(jié)果。

輸出層數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過(guò)程：

式中： 為輸入數(shù)值； 為層級(jí)連接權(quán)值； l 為節(jié)點(diǎn)； 為輸出層對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)格化的權(quán)重值； 為最終的輸出結(jié)果[18]

通過(guò)式（5）式（6），將輸入數(shù)據(jù)在模型中誤差變化展現(xiàn)出來(lái)，將該變化過(guò)程作為理論依據(jù)，進(jìn)行誤差控制數(shù)學(xué)模型的構(gòu)建。此外，考慮到在物理模型中，溫度誤差的變化會(huì)受到模型中各層間連接權(quán)重?cái)?shù)值的影響。因此，構(gòu)建誤差控制模型時(shí)，需要利用協(xié)方差函數(shù)減少對(duì)最終結(jié)果的影響。其誤差控制模型的具體構(gòu)建過(guò)程：

F 為構(gòu)建的誤差控制模型； 為輸人的數(shù)字信號(hào)； K，L 分別表示數(shù)字信號(hào)在當(dāng)前層中的測(cè)量次數(shù)[19]。

通過(guò)上述公式，實(shí)現(xiàn)對(duì)最終輸出溫度的誤差控制。

1.3實(shí)現(xiàn)繼電器高低溫補(bǔ)償誤差自動(dòng)控制

在上述設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，對(duì)繼電器高低溫誤差的特性和影響進(jìn)行分析，并結(jié)合多傳感器數(shù)據(jù)融合的優(yōu)勢(shì)，確定了補(bǔ)償控制的需求和目標(biāo)，從而實(shí)現(xiàn)繼電器高低溫補(bǔ)償誤差的自動(dòng)控制。首先，設(shè)置繼電器高低溫誤差在構(gòu)建的誤差控制模型中的傳遞函數(shù)。該傳遞函數(shù)描述了輸入和輸出之間的關(guān)系，以實(shí)現(xiàn)誤差的補(bǔ)償控制。其具體表示[20]：

式中： 為設(shè)置的傳遞函數(shù)； 為在模型中的輸出滯后時(shí)長(zhǎng)； 為數(shù)字信號(hào)輸入的多項(xiàng)式； 為輸出的數(shù)字信號(hào)； 表示常數(shù)項(xiàng)； 為數(shù)字信號(hào)在模型不同位置輸出的數(shù)值。

考慮到在不同頻率段中，繼電器高低溫的補(bǔ)償控制效果不同，且進(jìn)行數(shù)據(jù)采集時(shí)，繼電器高低溫的變化范圍較小。因此，最終的誤差控制結(jié)果：

式中： 為誤差控制的結(jié)果； 為輸出的最大數(shù)字信號(hào)數(shù)值； 為輸出的最小數(shù)值。

在傳遞函數(shù)中添加輸出的最大和最小數(shù)字信號(hào)數(shù)值。這些數(shù)值定義了繼電器的溫度補(bǔ)償范圍。通過(guò)將輸人數(shù)字信號(hào)應(yīng)用于傳遞函數(shù)，計(jì)算輸出的數(shù)字信號(hào)。根據(jù)式（9），將輸出的數(shù)字信號(hào)限定在最大和最小數(shù)值范圍內(nèi)，得到最終的誤差控制結(jié)果，實(shí)現(xiàn)誤差的補(bǔ)償控制。

2 實(shí)驗(yàn)測(cè)試

2.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

為驗(yàn)證設(shè)計(jì)的多傳感器數(shù)據(jù)融合下氣體密度繼電器高低溫補(bǔ)償誤差自動(dòng)控制方法在實(shí)際應(yīng)用中的效果，進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)測(cè)試。在實(shí)驗(yàn)中，以某繼電器作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，采用多個(gè)傳感器對(duì)繼電器進(jìn)行高低溫?cái)?shù)據(jù)采集，采用的傳感器包含多個(gè)傳感器類(lèi)型。其具體的數(shù)據(jù)采集環(huán)境如圖2所示。

由圖2可知，選用了壓力及溫度傳感器對(duì)繼電器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，結(jié)果如圖3所示。

設(shè)置對(duì)比實(shí)驗(yàn)，其中，設(shè)計(jì)的多傳感器數(shù)據(jù)融合下氣體密度繼電器高低溫補(bǔ)償誤差自動(dòng)控制方法為方法1，文獻(xiàn)1]方法為方法2，文獻(xiàn)2方法為方法3；利用以上方法去噪采集的信號(hào)。由于篇幅有限，僅展示溫度傳感器采集數(shù)據(jù)的降噪結(jié)果。其具體結(jié)果如圖4所示。

由圖4可知，在利用3種方法對(duì)其進(jìn)行降噪處理后，采集的數(shù)據(jù)信號(hào)都變得更加平滑，噪聲去除較為徹底。其中，利用方法1進(jìn)行降噪處理后，數(shù)據(jù)信號(hào)變得具有規(guī)律性，且并未出現(xiàn)任何數(shù)據(jù)丟失的情況。用方法2和方法3對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理后，都出現(xiàn)了不同程度的噪聲殘留，同時(shí)，進(jìn)行降噪處理后的信號(hào)都呈現(xiàn)出了一定的數(shù)據(jù)丟失情況。因此，方法 1 的降噪效果最好。

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論

為驗(yàn)證3種方法的誤差控制效果，實(shí)驗(yàn)以相對(duì)誤差值作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)比3種方法的應(yīng)用效果。相對(duì)誤差值是利用3種方法測(cè)量的誤差與實(shí)際誤差之間的差值，具體結(jié)果如圖5所示。

由圖5可知，在相同的實(shí)驗(yàn)次數(shù)中，方法1的相對(duì)誤差變化趨向于平緩，方法2和方法3的相對(duì)誤差波動(dòng)都比較大。雖然存在單次實(shí)驗(yàn)中相對(duì)誤差低于方法1，但極為不穩(wěn)定。從整體來(lái)看，方法1的相對(duì)誤差最小。同時(shí)，通過(guò)計(jì)算可以得出，方法1的相對(duì)誤差平均值為0.03，方法2的相對(duì)誤差平均值為0.05，方法3的相對(duì)誤差平均值為0.08。因此，設(shè)計(jì)的多傳感器數(shù)據(jù)融合下氣體密度繼電器高低溫補(bǔ)償誤差自動(dòng)控制方法相對(duì)誤差數(shù)值最小，在實(shí)際應(yīng)用中有著較好的控制效果，能夠?qū)^電器高低溫補(bǔ)償誤差進(jìn)行自動(dòng)控制。

3結(jié)語(yǔ)

設(shè)計(jì)的多傳感器數(shù)據(jù)融合下氣體密度繼電器高低溫補(bǔ)償誤差自動(dòng)控制方法將獲取的數(shù)字信號(hào)按照其狀態(tài)進(jìn)行劃分，針對(duì)不同的狀態(tài)，采取不同的降噪處理方式，能夠有效去除噪聲對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)果的干擾，提高誤差自動(dòng)控制方法的控制精度。同時(shí)，在應(yīng)用誤差自動(dòng)控制模型時(shí)，對(duì)于模型中層與層之間的傳遞進(jìn)行計(jì)算，加強(qiáng)了對(duì)誤差控制的精度。然而，設(shè)計(jì)的方法還存在一些不足，這是因?yàn)樵趯?shí)驗(yàn)過(guò)程中，由于實(shí)驗(yàn)條件有限，在進(jìn)行傳感器型號(hào)選擇時(shí)，受到了限制，導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果具有一定的局限性，在之后的研究中，將會(huì)測(cè)試不同型號(hào)的傳感器，增強(qiáng)誤差控制精度的同時(shí)，提高方法的適用性。

【參考文獻(xiàn)】

[1]李文華，姜惠，趙正元，等.基于波形匹配端點(diǎn)延拓法優(yōu)化的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法在鐵路繼電器參數(shù)降噪上的應(yīng)用[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào)，2022，37（10）：2656-2664.

[2]劉杰，毛海波，姜濤，等.SF_6密度繼電器監(jiān)測(cè)GIS氣室壓力的誤差分析[J].浙江電力，2022，41（2）：73-77.

[3]李海俠，丁可.基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的造紙企業(yè)水污染范圍監(jiān)測(cè)方法［J].造紙科學(xué)與技術(shù)，2023，42（1） ：65-69.

[4］王會(huì)娟，范春艷.不同帶載方式對(duì)交流燈絲轉(zhuǎn)換繼電器高低溫電氣特性影響的研究［J].鐵道技術(shù)監(jiān)督，2021，49（7） ：29-31.

[5]羅盆琳，方艷紅，王學(xué)淵，等.基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的障礙物判定系統(tǒng)[J].制造業(yè)自動(dòng)化，2022，44（11）：114-118.

[6]唐志一，蔡穎，王會(huì).基于自適應(yīng)加權(quán)算法的多傳感器數(shù)據(jù)融合方法［J].指揮信息系統(tǒng)與技術(shù)，2022，13（5） ：66-70.

[7]鄭志建，謝懷民，蔡卓翊，等.基于多傳感器數(shù)據(jù)融合自動(dòng)滴灌系統(tǒng)的研究［J].黑龍江工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào)（綜合版），2022，22（10）：40-45.

[8］朱菊香，羅丹悅，張趙良，等.基于PSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多傳感器數(shù)據(jù)融合[J].中國(guó)測(cè)試，2022，48（8）：94-100.

[9]張永謀，吳紅剛，張少龍，等.基于多傳感器數(shù)據(jù)融合分析的路塹滑坡模型試驗(yàn)研究［J].防災(zāi)減災(zāi)工程學(xué)報(bào)，2022，42（4） ：653-663.

[10]高春艷，張明路，孫凌宇，等.基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的多目標(biāo)跟蹤算法研究[J].制造業(yè)自動(dòng)化，2022，44（7）：95-97.

[11]劉旭亮，婁革偉，周炎.基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的航天發(fā)射車(chē)自動(dòng)轉(zhuǎn)運(yùn)對(duì)接系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].智能物聯(lián)技術(shù)，2022，5（4）：23-29.

[12]彭宅銘，程龍生，姚啟峰.多傳感器數(shù)據(jù)融合的復(fù)雜系統(tǒng)退化模式挖掘[J].振動(dòng)與沖擊，2022，41（13）：239-245.

[13]孫科，張彥斐，宮金良.基于離散因子的多傳感器數(shù)據(jù)融合和導(dǎo)航線提取方法［J].華南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2022，43（5） ：92-98.

[14]夏晗鐸，郝如江，程旺.基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的齒輪箱故障診斷方法[J].國(guó)防交通工程與技術(shù)，2022，20（3） ：26-29.

[15]王凱.PLC技術(shù)下的機(jī)床電氣控制自動(dòng)化系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].粘接，2020，42（6）：121-124.

[16]王璐.融合多傳感器數(shù)據(jù)的空氣細(xì)顆粒物自動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)優(yōu)化[J].粘接，2023，05（10）：189-192.

[17]劉蘭香，楊文英，柴玉陽(yáng)，等.微小型繼電器的剛?cè)狁詈吓鲎矂?dòng)力學(xué)建模方法與彈跳行為分析[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2022，42（2）：808-817.

[18]李飛高，李瑄.具有壓力自動(dòng)控制功能的SF6氣體密度檢驗(yàn)裝置[J].制造業(yè)自動(dòng)化，2022，44（1）：170-173.

[19]周恩帆，馬俊，周永杰，等.一種D-S證據(jù)理論的多傳感器數(shù)據(jù)融合算法［J].小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，2022，43（4） ：795-800

[20]葡萬(wàn)科，宋華，南新元，等.一種基于最優(yōu)聚類(lèi)中心與權(quán)重歐式距離的多源異質(zhì)傳感器數(shù)據(jù)融合方法［J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào)，2022，35（1）：49-56.

（責(zé)任編輯：平海）