简介:基于状态空间模型的许多传统滤波算法都基于Rn空间中的高斯分布模型,但当状态向量中包含角变量或方向变量时,难以达到理想的效果。针对J.T.Horwood等提出的nS?R流形上的GaussVonMises(GVM)多变量概率密度分布,扩展了狄拉克混合逼近方法,给出了联合分布的GVM逼近方法,推导了后验分布的GVM参数计算公式,设计了量测更新状态估计算法。将J.T.Horwood等的时间更新算法与所提出的量测更新算法相结合,可实现基于GVM分布的递推贝叶斯滤波器(GVMF)。仿真结果表明,当状态向量符合GVM概率分布模型时,GVMF对角变量的估计明显优于传统的扩展卡尔曼滤波器。
简介:摘要为提高变电站运维人员对GIS设备刀闸状态判断准确性,本文在详细分析GIS刀闸操作场景和分合风险的基础上,讨论了当前GIS刀闸风险通用防护措施,进一步的针对当前防护措施的缺陷,提出基于自动化测量的GIS刀闸分合故障智能诊断技术。文章具体阐述了GIS刀闸分合故障智能诊断体系架构,同时建立适应于多类GIS操作场景的刀闸状态判定逻辑与方法,设计符合实际与应用要求的刀闸分合故障智能诊断流程。文章提出的基于自动化量测的GIS刀闸分合故障智能诊断技术,突破了当前GIS刀闸风险防护措施在可靠性和防护范围上的缺陷,为变电站运维人员正常操作刀闸和避免安全事故提供重要参考依据,有效避免因刀闸分合不到位而导致的安全运行风险。