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，避免保護的誤動作，系統(tǒng)在小波算法的基礎(chǔ)上結(jié)合了堵轉(zhuǎn)保護算法。確保能區(qū)分啟動時刻的尖峰電流，保證保護閾值設(shè)定的準確性，電機堵轉(zhuǎn)保護流程見圖7。

  

 圖7  電機堵轉(zhuǎn)保護流程圖

在電機的整個運行過程中，保護系統(tǒng)通過實時檢測堵轉(zhuǎn)故障以確保底盤車的安全可靠運行

。若遇到輕微阻力或者摩擦較大的情況時，可通過自身力矩和轉(zhuǎn)速的調(diào)節(jié)使底盤車順利運行；如果遇到嚴重阻力甚至卡死的情況則啟動電機堵轉(zhuǎn)保護程序

，即底盤車立即停止的同時切斷電機供電回路

3.2 數(shù)據(jù)濾波處理

在電動底盤車實際運行過程中受測試環(huán)境

、外界干擾等因素的影響使得采集到的電流數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出高噪聲、非線性、不平穩(wěn)的特點，從而無法進行有效判斷。因此，在判斷堵轉(zhuǎn)保護動作之前需要對采集的數(shù)據(jù)進行處理，以提高數(shù)據(jù)的可靠性和真實性，避免出現(xiàn)較大的誤差甚至引起保護的誤動作。為削弱電流數(shù)據(jù)中的高頻噪聲，以及不規(guī)則隨機干擾信號中的髙頻成分造成曲線毛刺的影響，采用Daubechies6小波算法對電流信號進行降噪、平滑處理。

3.2.1 Daubechies小波理論

小波去噪處理通常涉及小波分解

、小波分解得到的高頻系數(shù)閾值量化處理和小波重構(gòu)3個部分。其去噪過程是在保持概貌α_n不變的基礎(chǔ)上，對各個細節(jié)d_i進行閾值處理。也就是說，在確定母小波后將原始信號分解為n個概貌a_i和n個細節(jié)d_i。假如細節(jié)d_i的閾值為ω，則進行如下處理

       

 式（11）中：d_ij表示d_i中的第j個值；d_ij表示d_ij經(jīng)過截斷處理后的值

。由第n層a_n重構(gòu)信號和閾值處理結(jié)果

，即可得到去噪結(jié)果。

設(shè); {V_j;j∈Z}是一個多分辨率分析

，尺度函數(shù)為

     

 相應的小波由式(13)給出

     

其中，構(gòu)造兩尺度方程的系數(shù){h_k}的步驟如下：

1) 選定一個正整數(shù)N≥32

2) 選定一個多項式

   

3) 選定一個實系數(shù)三角多項式Q（z）

，使

   

4)      中的{h_k}即為所求。隨著N的增大

，Daubechies小波的光滑性增大，N為分解層數(shù)。

      使用Daubechies小波系列的db6小波對原始電 流信號進行4層分解

，然后使用最小極大方差閾值選取閾值對高頻系數(shù)進行量化，該方法對信號的高 頻成分和噪聲有較好的分辨能力。

      基于DaubeChies6小波信號處理流程見圖8。首先對原始電流信號進行采集

，根據(jù)采集到的信號特征確定分解層數(shù)N，同時選定尺度方程和小波閾值。作為信號分解的母小波，將采集到的電流信號按照分解算法進行處理，濾除高頻噪聲信號的系數(shù)，并將得到的信號進行重構(gòu)，最終即可獲得去噪處理 后的電流信號。

                                                                     

                                                     圖8  數(shù)據(jù)處理流程圖

3.2.2 數(shù)據(jù)濾波性能測試

    電動底盤車進車過程中的直流電機運行電流數(shù)據(jù)見圖9

，原始數(shù)據(jù)受干擾嚴重，保護系統(tǒng)無法對電 流數(shù)據(jù)進行有效判斷。

 

                                                                                                                                   圖9  原始電流監(jiān)測數(shù)據(jù)

對比分析了中值濾波算法