[发明专利]基于GPS的输电导线舞动监测系统及监测方法

摘要

本发明公开了一种基于GPS的输电导线舞动监测系统及监测方法，其特征是系统包括卫星信号接收模块、卫星信号解析模块、数字信号处理模块、键盘和液晶显示模块、GSM无线通信模块和电源管理模块。本发明监测系统中以两个GPS天线固定在绝缘子串上或悬挂于样本导线正下方，监测系统中其它部分均固定在输电线路铁塔塔头上，对导线舞动模型不会产生影响。本发明方法可实现性好、动态性能好、技术水平高、能够全天候工作。

主权项

一种基于GPS的输电导线舞动监测系统的监测方法，其特征是：所述基于GPS的输电导线舞动监测系统包括有：卫星信号接收模块、卫星信号解析模块、数字信号处理模块、键盘和液晶显示模块、GSM无线通信模块和电源管理模块；所述卫星信号接收模块是由固定在绝缘子串上或悬挂于样本导线L(3)正下方的GPS天线A（1）和GPS天线B（2）组成，用于接收来自卫星的射频载波信号；所述卫星信号解析模块是由GPS接收板A和GPS接收板B组成，用于解析来自卫星的射频载波信号，得到卫星的载波相位Ф、卫星的高度角Н、卫星的方位角Ω；所述数字信号处理模块由DSP处理芯片组成，用于解析样本导线L（3）的姿态角，所述对于样本导线L（3）的姿态角的解析是基于相位双差观测方程构造样本导线舞动的数学模型，采用同步扰动随机逼近SPSA算法解析出样本导线L(3)的姿态角；所述样本导线L（3）的姿态角是以样本导线航向角α和样本导线俯仰角β表征；所述键盘和液晶显示模块分别用来输入和显示样本导线L(3)静态时的姿态角；并实时显示样本导线L(3)的实时姿态角；所述GSM无线通信模块用于向监测中心发送样本导线L(3)的实时姿态角，所述监测中心通过所述GSM无线通信模块对系统进行远程参数的设置；选取位于输电线路铁塔塔头一端、处在GPS天线A（1）和GPS天线B（2）之间的一段输电导线为样本导线L（3）；所述基于GPS的输电导线舞动监测系统的监测方法是：定义：样本导线L（3）在水平面上的投影为样本导线投影L′；样本导线投影L′位于正北方向为零度，以正北方向为起始，按起始后向东的顺时针方向偏转的角度为样本导线航向角α，所述样本导线航向角α为0～360度；样本导线L(3)与样本导线投影L′之间的夹角为样本导线俯仰角β，所述样本导线俯仰角β为‑90～+90度；所述监测方法按如下步骤进行：a、建立样本导线舞动的数学模型以GPS接收板A和GPS接收板B分别获取一组卫星载波信号所对应的时刻为卫星的一个历元；假设，GPS天线A和GPS天线B都能接收到卫星i和卫星j的载波信号，则GPS接收板A和GPS接收板B对同一时刻观测的卫星i和卫星j的载波相位双差以式(1)所示的相位双差观测方程表达： Δ 2 Φ 12 ij = l λ { sin β ( sin H i - sin H j ) + cos β [ cos H i cos ( Ω i - α ) - cos H j cos ( Ω j - α ) ] } + N ij + ϵ ij - - - ( 1 ) 式（1）中，l为样本导线L(3)长度，长度范围为1~3米，λ为射频载波的波长，Hi和Hj分别是卫星i和卫星j对样本导线L(3)的载波平面的高度角，Ωi和Ωj分别是卫星i和j对样本导线L(3)的载波平面的方位角，Nij为相位双差整周模糊度，εij为观测噪声，且εij是均值为零的高斯白噪声；因此，式(2)的数学期望是整数： N ij + ϵ ij = Δ 2 Φ 12 ij - l λ { sin β ( sin H i - sin H j ) + cos β [ cos H i cos ( Ω i - α ) - cos H j cos ( Ω j - α ) ] } - - - ( 2 ) 那么，式(3)的函数值为1， cos [ 2 π ( N ij + ϵ ij ) ] = (3) cos [ 2 π ( Δ 2 Φ 12 ij - l λ { sin β ( sin H i - sin H j ) + cos β [ cos H i cos ( Ω i - α ) - cos H j cos ( Ω j - α ) ] } ] = 1 式(3)中，样本导线航向角α和样本导线俯仰角β未知，选取α和β使得等式(3)成立，则所选取的α和β值分别为样本导线航向角和样本导线俯仰角；任意时刻，GPS天线都能接收到至少四颗卫星的载波信号，每颗卫星时刻都在往外发送载波信号，每颗卫星都有无穷多个历元；选取n颗卫星、n≥4，以及所选n颗卫星中每一颗卫星的m个历元、m≥4，构成多约束条件，建立样本导线舞动的数学模型如式(4)： Fitness ( α , β ) = Σ h = 1 m Σ i = 2 n cos [ 2 π ( Δ 2 Φ 12 ij - l λ { sin β ( sin H i - sin H j ) - - - ( 4 ) + cos β [ cos H i cos ( Ω i - α ) - cos H j cos ( Ω j - α ) ] } ] b、采用SPSA算法解析样本导线姿态角 F ( α , β ) = - Fitness ( α , β ) + m × ( n - 1 ) 2 × m × ( n - 1 ) - - - ( 5 ) 根据式（5），使函数F(α,β)值达到最小的一组(α,β)为样本导线姿态角的最优解；则确立函数F(α,β)为待优化的目标函数，按以下过程对样本导线姿态角进行优化：选定样本导线静态时的姿态角(α(0),β(0))，作为算法的一组初始迭代点，在对样本导 线姿态角进行同步扰动的过程中，通过(‑1,1)两点分布分别确定样本导线航向角α和样本导线俯仰角β扰动的方向Δk，扰动幅度c(k)为： c ( k ) = c ( k + 1 ) τ - - - ( 6 ) 其中，k是算法当前的迭代次数，算法的预期迭代次数为NCmax≥10；τ是常量，根据经验取τ=0.101；c是常量，为样本导线姿态角的首次扰动幅度，取c=c(0)=5；扰动后的两个目标函数值为：F(θ(k)+c(k)×Δk)，F(θ(k)‑c(k)×Δk)其中θ(k)=(α(k),β(k))，表示算法的第k次迭代点；由(7)式 g ( k ) = F ( θ ( k ) + c ( k ) × Δ k ) - F ( θ ( k ) - c ( k ) × Δ k ) 2 × c ( k ) × Δ k - - - ( 7 ) 得到当前样本导线航向角α和样本导线俯仰角β的估计梯度；根据式(8)和式(9)得到下次迭代的样本导线航向角α和样本导线俯仰角β： a ( k ) = a ( k + A + 1 ) ρ - - - ( 8 ) 其中，A是常量，根据经验取A＝预期迭代次数×10%；ρ为常量，取ρ=0.602；a为常量；θ(k+1)=θ(k)‑a(k)g(k)                        (9)令θ(1)‑θ(0)=μ为一常量，表示算法第一次迭代的步长，根据经验取μ=5，联立(7)(8)(9)三式得到常量a的值；第一次迭代点为θ(1)=θ(0)‑a(0)×g(0)；按式(7)(8)(9)继续迭代，达到预期迭代次数，则停止迭代；迭代的最终结果为样本导线姿态角即样本导线航向角α和样本导线俯仰角β。