本發(fā)明涉及配電設(shè)備，尤其涉及一種基于柔性化擰緊的接地分合閘裝置及方法。

背景技術(shù)：

1、在高壓開關(guān)柜的供電維護(hù)中，接地閘的分合操作通常依賴人工完成，存在操作效率低且安全風(fēng)險較高的問題。由于配電系統(tǒng)中不同高壓開關(guān)柜的接地閘位置和高度存在差異，人工操作需頻繁調(diào)整工具位置及角度，難以實現(xiàn)快速精準(zhǔn)對接，導(dǎo)致操作時間延長并增加人員觸電風(fēng)險。現(xiàn)有自動化設(shè)備在對接過程中缺乏有效的振動抑制和對準(zhǔn)容錯機(jī)制，導(dǎo)致操作過程中振動傳遞至設(shè)備結(jié)構(gòu)，影響定位精度及設(shè)備穩(wěn)定性，難以適應(yīng)復(fù)雜配電環(huán)境下高效可靠的接地分合需求。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)不足，本發(fā)明提供一種基于柔性化擰緊的接地分合閘裝置及方法，用于解決配電系統(tǒng)中高壓開關(guān)柜接地閘分合操作因人工效率低、現(xiàn)有自動化設(shè)備振動抑制不足及定位精度差導(dǎo)致的作業(yè)效率低下、安全風(fēng)險高且難以適應(yīng)復(fù)雜配電環(huán)境的技術(shù)問題。

2、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的具體技術(shù)方案如下：

3、第一方面，本發(fā)明提供的基于柔性化擰緊的接地分合閘裝置，包括：

4、數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集環(huán)境感知數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)以及聚氨酯減振塊的阻尼參數(shù)，環(huán)境感知數(shù)據(jù)包括障礙物三維點云數(shù)據(jù)以及視覺坐標(biāo)數(shù)據(jù)，設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)包括升降平臺的液壓控制參數(shù)、接地閘高度數(shù)據(jù)以及螺桿驅(qū)動滑臺模組位移數(shù)據(jù)；

5、路徑規(guī)劃模塊，基于障礙物三維點云數(shù)據(jù)和視覺坐標(biāo)數(shù)據(jù)生成移動機(jī)器人底盤的避障路徑，通過遺傳算法對移動機(jī)器人底盤的避障路徑進(jìn)行編碼，生成目標(biāo)高壓開關(guān)柜的坐標(biāo)；

6、高度自適應(yīng)模塊，接收目標(biāo)高壓開關(guān)柜的坐標(biāo)，結(jié)合數(shù)據(jù)采集模塊的升降平臺的液壓控制參數(shù)和接地閘高度數(shù)據(jù)，通過遺傳算法優(yōu)化升降平臺的液壓控制參數(shù)，驅(qū)動螺桿驅(qū)動滑臺模組垂直移動至目標(biāo)高度，所述滑臺模組通過螺桿傳動線性位移，滑臺模組位移狀態(tài)由螺桿驅(qū)動滑臺模組位移數(shù)據(jù)實時反饋，完成定位后向振動抑制模塊發(fā)送高度調(diào)整信號；

7、振動抑制模塊，根據(jù)高度調(diào)整信號，采集接地閘擰動工裝末端的振動頻譜數(shù)據(jù)，通過遺傳算法動態(tài)優(yōu)化聚氨酯減振塊的阻尼參數(shù)，并通過姿態(tài)傳感器采集的工裝末端位姿數(shù)據(jù)；

8、協(xié)同決策模塊，整合路徑規(guī)劃模塊的路徑誤差、高度自適應(yīng)模塊的高度偏差、振動抑制模塊的頻譜數(shù)據(jù)及對準(zhǔn)控制模塊的角度偏差，構(gòu)建目標(biāo)優(yōu)化模型，通過目標(biāo)優(yōu)化模型生成指令集，分發(fā)指令至驅(qū)動移動機(jī)器人底盤、滑臺模組及伺服電機(jī)協(xié)同完成接地閘分合操作。

9、進(jìn)一步地，本發(fā)明所述的基于柔性化擰緊的接地分合閘裝置，所述路徑規(guī)劃模塊，還用于：

10、基于所述數(shù)據(jù)采集模塊采集的障礙物三維點云數(shù)據(jù)及視覺坐標(biāo)數(shù)據(jù)，通過激光雷達(dá)生成障礙物輪廓信息，并與視覺特征標(biāo)識數(shù)據(jù)中的高壓開關(guān)柜定位標(biāo)識進(jìn)行匹配，構(gòu)建路徑規(guī)劃適應(yīng)度函數(shù)以評估避障路徑的可行性；

11、基于所述避障路徑生成路徑節(jié)點，通過遺傳算法對路徑節(jié)點間的轉(zhuǎn)向角度、移動速度及安全避障距離進(jìn)行染色體交叉變異操作，生成候選路徑集合；

12、將滿足預(yù)設(shè)定位精度閾值的候選路徑解集輸出至所述協(xié)同決策模塊，作為所述協(xié)同決策模塊中多目標(biāo)優(yōu)化模型的路徑輸入?yún)?shù)。

13、進(jìn)一步地，本發(fā)明所述的基于柔性化擰緊的接地分合閘裝置，所述高度自適應(yīng)模塊，還用于：

14、基于所述升降平臺的液壓控制參數(shù)及接地閘高度數(shù)據(jù)，通過遺傳算法構(gòu)建包括升降平臺高度誤差、滑臺模組位移速度及伺服電機(jī)負(fù)載電流的多維優(yōu)化目標(biāo)，計算高度自適應(yīng)適應(yīng)度值；

15、根據(jù)預(yù)設(shè)的高度自適應(yīng)適應(yīng)度值閾值，篩選液壓控制參數(shù)候選解集，并采用精英保留策略保留適應(yīng)度值排名前10%的候選參數(shù)；

16、將優(yōu)化后的目標(biāo)高度值通過所述遺傳算法同步至所述對準(zhǔn)控制模塊，作為所述對準(zhǔn)控制模塊生成接地閘擰動工裝旋轉(zhuǎn)角度序列的高度約束條件。

17、進(jìn)一步地，本發(fā)明所述的基于柔性化擰緊的接地分合閘裝置，所述振動抑制模塊，還用于：

18、基于所述姿態(tài)傳感器采集的工裝末端位姿數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)采集模塊的阻尼參數(shù)，通過加速度傳感器采集接地閘擰動工裝末端的振動頻譜數(shù)據(jù)，提取0-1khz頻段的振動能量分布特征作為遺傳算法的種群初始化參數(shù)；

19、通過所述遺傳算法，以聚氨酯減振塊的壓縮形變量與振動衰減速率為振動抑制適應(yīng)度評價指標(biāo)，篩選阻尼參數(shù)候選解；

20、將滿足所述振動抑制適應(yīng)度評價指標(biāo)的阻尼參數(shù)優(yōu)化數(shù)據(jù)反饋至所述協(xié)同決策模塊，觸發(fā)所述協(xié)同決策模塊基于所述多目標(biāo)優(yōu)化模型對分合閘操作指令集的動態(tài)修正。

21、進(jìn)一步地，本發(fā)明所述的基于柔性化擰緊的接地分合閘裝置，所述協(xié)同決策模塊，還用于：

22、基于所述路徑規(guī)劃模塊的定位誤差、高度自適應(yīng)模塊的高度偏差、振動抑制模塊的頻譜數(shù)據(jù)及對準(zhǔn)控制模塊的角度偏差，構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化模型，對所述定位誤差、高度偏差、頻譜數(shù)據(jù)及角度偏差進(jìn)行歸一化加權(quán)處理；

23、通過所述協(xié)同決策模塊的非支配排序遺傳算法，基于所述多目標(biāo)優(yōu)化模型生成包含大扭矩伺服電機(jī)轉(zhuǎn)速指令、滑臺模組位移指令及升降平臺液壓控制指令的全局最優(yōu)操作指令集；

24、將所述全局最優(yōu)操作指令集分發(fā)至所述移動機(jī)器人底盤、螺桿驅(qū)動滑臺模組及大扭矩伺服電機(jī)，驅(qū)動所述移動機(jī)器人底盤、螺桿驅(qū)動滑臺模組及大扭矩伺服電機(jī)協(xié)同完成接地閘分合操作。

25、第二方面，本發(fā)明提供的基于柔性化擰緊的接地分合閘方法，應(yīng)用于所述的基于柔性化擰緊的接地分合閘裝置，包括：

26、步驟s1，采集環(huán)境感知數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)以及聚氨酯減振塊的阻尼參數(shù)，環(huán)境感知數(shù)據(jù)包括障礙物三維點云數(shù)據(jù)以及視覺坐標(biāo)數(shù)據(jù)，設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)包括升降平臺的液壓控制參數(shù)、接地閘高度數(shù)據(jù)以及螺桿驅(qū)動滑臺模組位移數(shù)據(jù)；

27、步驟s2，基于障礙物三維點云數(shù)據(jù)和視覺坐標(biāo)數(shù)據(jù)生成移動機(jī)器人底盤的避障路徑，通過遺傳算法對移動機(jī)器人底盤的避障路徑進(jìn)行編碼，生成目標(biāo)高壓開關(guān)柜的坐標(biāo)；

28、步驟s3，接收目標(biāo)高壓開關(guān)柜的坐標(biāo)，結(jié)合數(shù)據(jù)采集模塊的升降平臺的液壓控制參數(shù)和接地閘高度數(shù)據(jù)，通過遺傳算法優(yōu)化升降平臺的液壓控制參數(shù)，驅(qū)動螺桿驅(qū)動滑臺模組垂直移動至目標(biāo)高度，所述滑臺模組通過螺桿傳動線性位移，滑臺模組位移狀態(tài)由螺桿驅(qū)動滑臺模組位移數(shù)據(jù)實時反饋，完成定位后向振動抑制模塊發(fā)送高度調(diào)整信號；

29、步驟s4，根據(jù)高度調(diào)整信號，采集接地閘擰動工裝末端的振動頻譜數(shù)據(jù)，通過遺傳算法動態(tài)優(yōu)化聚氨酯減振塊的阻尼參數(shù)，并通過姿態(tài)傳感器采集的工裝末端位姿數(shù)據(jù)；

30、步驟s5，整合路徑規(guī)劃模塊的路徑誤差、高度自適應(yīng)模塊的高度偏差、振動抑制模塊的頻譜數(shù)據(jù)及對準(zhǔn)控制模塊的角度偏差，構(gòu)建目標(biāo)優(yōu)化模型，通過目標(biāo)優(yōu)化模型生成指令集，分發(fā)指令至驅(qū)動移動機(jī)器人底盤、滑臺模組及伺服電機(jī)協(xié)同完成接地閘分合操作。

31、進(jìn)一步地，本發(fā)明所述的基于柔性化擰緊的接地分合閘方法，所述步驟s2包括：

32、基于所述數(shù)據(jù)采集模塊采集的障礙物三維點云數(shù)據(jù)及視覺坐標(biāo)數(shù)據(jù)，通過激光雷達(dá)生成障礙物輪廓信息，并與視覺特征標(biāo)識數(shù)據(jù)中的高壓開關(guān)柜定位標(biāo)識進(jìn)行匹配，構(gòu)建路徑規(guī)劃適應(yīng)度函數(shù)以評估避障路徑的可行性；

33、基于所述避障路徑生成路徑節(jié)點，通過遺傳算法對路徑節(jié)點間的轉(zhuǎn)向角度、移動速度及安全避障距離進(jìn)行染色體交叉變異操作，生成候選路徑集合；

34、將滿足預(yù)設(shè)定位精度閾值的候選路徑解集輸出至所述協(xié)同決策模塊，作為所述協(xié)同決策模塊中多目標(biāo)優(yōu)化模型的路徑輸入?yún)?shù)。

35、進(jìn)一步地，本發(fā)明所述的基于柔性化擰緊的接地分合閘方法，所述步驟s3包括：

36、基于所述升降平臺的液壓控制參數(shù)及接地閘高度數(shù)據(jù)，通過遺傳算法構(gòu)建包括升降平臺高度誤差、滑臺模組位移速度及伺服電機(jī)負(fù)載電流的多維優(yōu)化目標(biāo)，計算高度自適應(yīng)適應(yīng)度值；

37、根據(jù)預(yù)設(shè)的高度自適應(yīng)適應(yīng)度值閾值，篩選液壓控制參數(shù)候選解集，并采用精英保留策略保留適應(yīng)度值排名前10%的候選參數(shù)；

38、將優(yōu)化后的目標(biāo)高度值通過所述遺傳算法同步至所述對準(zhǔn)控制模塊，作為所述對準(zhǔn)控制模塊生成接地閘擰動工裝旋轉(zhuǎn)角度序列的高度約束條件。

39、進(jìn)一步地，本發(fā)明所述的基于柔性化擰緊的接地分合閘方法，所述步驟s4包括：

40、基于所述姿態(tài)傳感器采集的工裝末端位姿數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)采集模塊的阻尼參數(shù)，通過加速度傳感器采集接地閘擰動工裝末端的振動頻譜數(shù)據(jù)，提取0-1khz頻段的振動能量分布特征作為遺傳算法的種群初始化參數(shù)；

41、通過所述遺傳算法，以聚氨酯減振塊的壓縮形變量與振動衰減速率為振動抑制適應(yīng)度評價指標(biāo)，篩選阻尼參數(shù)候選解；

42、將滿足所述振動抑制適應(yīng)度評價指標(biāo)的阻尼參數(shù)優(yōu)化數(shù)據(jù)反饋至所述協(xié)同決策模塊，觸發(fā)所述協(xié)同決策模塊基于所述多目標(biāo)優(yōu)化模型對分合閘操作指令集的動態(tài)修正。

43、進(jìn)一步地，本發(fā)明所述的基于柔性化擰緊的接地分合閘方法，所述步驟s5包括：

44、基于所述路徑規(guī)劃模塊的定位誤差、高度自適應(yīng)模塊的高度偏差、振動抑制模塊的頻譜數(shù)據(jù)及對準(zhǔn)控制模塊的角度偏差，構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化模型，對所述定位誤差、高度偏差、頻譜數(shù)據(jù)及角度偏差進(jìn)行歸一化加權(quán)處理；

45、通過所述協(xié)同決策模塊的非支配排序遺傳算法，基于所述多目標(biāo)優(yōu)化模型生成包含大扭矩伺服電機(jī)轉(zhuǎn)速指令、滑臺模組位移指令及升降平臺液壓控制指令的全局最優(yōu)操作指令集；

46、將所述全局最優(yōu)操作指令集分發(fā)至所述移動機(jī)器人底盤、螺桿驅(qū)動滑臺模組及大扭矩伺服電機(jī)，驅(qū)動所述移動機(jī)器人底盤、螺桿驅(qū)動滑臺模組及大扭矩伺服電機(jī)協(xié)同完成接地閘分合操作。

47、本發(fā)明的有益效果：

48、本發(fā)明通過多模塊協(xié)同控制與遺傳算法優(yōu)化相結(jié)合，有效解決了高壓開關(guān)柜接地閘分合操作中人工效率低、自動化設(shè)備振動抑制不足及定位精度差的技術(shù)問題。數(shù)據(jù)采集模塊融合激光雷達(dá)與視覺傳感器的環(huán)境感知數(shù)據(jù)，構(gòu)建精確的三維環(huán)境地圖，為路徑規(guī)劃模塊生成避障路徑提供可靠輸入，提升移動機(jī)器人底盤在復(fù)雜配電環(huán)境中的自主導(dǎo)航效率；高度自適應(yīng)模塊基于遺傳算法優(yōu)化液壓控制參數(shù)，結(jié)合螺桿驅(qū)動滑臺模組的閉環(huán)反饋機(jī)制，實現(xiàn)接地閘高度的精準(zhǔn)定位與動態(tài)校準(zhǔn)，降低振動傳遞對垂直方向定位的影響；振動抑制模塊通過頻譜特征提取與遺傳算法動態(tài)調(diào)整減振塊阻尼參數(shù)，抑制機(jī)械振動干擾，提升工裝末端的位姿穩(wěn)定性；協(xié)同決策模塊整合多源數(shù)據(jù)構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化模型，生成全局最優(yōu)指令集驅(qū)動執(zhí)行單元協(xié)同作業(yè)，通過實時反饋修正運動偏差，在振動干擾與復(fù)雜空間約束下實現(xiàn)高精度、低振動的自動化分合操作，顯著提升作業(yè)安全性與系統(tǒng)可靠性。