偏移故障

关键词： 接地 腐蚀

偏移故障（精选七篇）

偏移故障 篇1

变电站接地网的安全可靠是保证电力系统稳定运行的重要保障之一,为确保人身及设备安全,在不停电和不开挖的情况下,对接地网的支路腐蚀状况进行检测和诊断是十分有必要的。

目前对接地网的研究主要是从3 个方面进行的:一是电化学腐蚀检测法;二是地网实际工程应用类研究;三是电磁场检测法和电网络诊断法。 文献[1-3]使用电化学腐蚀检测法虽然可以定性指示地网的局部腐蚀情况,但无法确定地网整体腐蚀状况以及导体腐蚀程度。 文献[4-7]使用电磁场检测法解决了接地网断裂故障的定位问题,但难以诊断某些发生轻微腐蚀或尚未断裂的地网支路。 文献[8-20]使用多种电网络诊断方法,通过对诊断方程的建立、检测方法、网络拓扑结构、智能优化算法等方面的研究,以提高诊断结果的准确率。 考虑到实际因素对诊断准确率的影响,文献[21-23]研究了测试点发生偏移对地网腐蚀诊断结果的影响,并利用遗传算法、蒙特卡罗算法等对测试点偏移位置进行修正。

目前针对测试点偏移问题,从理论算法上切入较多,但对如何应用到现场诊断的方法研究较少,为此本文对现场测试点发生不同程度偏移下的诊断结果进行分析,找到隐含其中的规律并提出改进处理方法,最终对原故障诊断模型及算法进行改进,通过对54 支路接地网系统的仿真试验,验证了本文所提算法的正确性和可行性。

1 接地网腐蚀诊断基础理论

对于一个含有n个独立节点、b条支路、m个可及节点的接地网,支路电阻设计值为Ri0(i = 1,2,…,b),支路电阻实际值为R′i(i = 1,2,… ,b), 在直流或工频电流作用下,可以忽略接地网导体间的电感和电容效应,根据电网络理论可知:

其中,Yn为节点导纳矩阵;A为节点关联矩阵;Yb为支路导纳矩阵;diag(·)为对角矩阵;Vn 0为原始网络节点电压列向量;Is为节点注入激励列向量。

假设腐蚀后的接地网支路导纳变为Yb+ΔYb,节点电压变为Vn 0+ΔVn,依然满足节点电压方程,同时引入有N个测试端口的端口选择矩阵P=[P1,P2,…,PN]T,由此可以得到反映腐蚀前后接地网被测端口电压变化量ΔVP与支路腐蚀程度ΔYb的关系为:

在施加L次激励的情况下,可以得到一组关于ΔVP和 ΔYb关系的非线性方程组,为求出支路电阻实际值Ri′(i = 1,2,…,b),构建L1范数优化模型［24-25］:

为获得满足优化模型的全局最优解,本文采用了混合粒子群优化算法进行求解［26］。 同时为提高诊断结果的可信度,采用文献[24]所提方法获取全局支路模糊组集合和完全可测支路组集合,为后续测试点偏移规律的找寻奠定基础。

2 测试点偏移接地网腐蚀诊断

2.1 测试点偏移的影响

在实际接地网中,所有引下线与地网的连接点总会存在不同程度的偏离,在地网腐蚀诊断中一般按“就近原则”将偏离测试点近似归算到最近的网络节点上,如图1 所示。 图中,L1和L2表示实际地网中接地引下线位置,L′1和L′2表示理想接地网中接地引下线位置;空心圆点表示不可及节点;实心圆点表示可及节点(即测试点);实心方框表示测试点偏移位置;a点和b点是实际地网中接地引下线与接地导体的连接位置,即“偏移测试点”,而a′点和b′点是理想接地网中近似归算的网络节点。

在已有的诊断方法的研究中,总是对“近似归算”后的理想接地网拓扑结构进行分析计算,忽略了测试点的偏移影响。 由于接地网支路电阻值一般为mΩ 级,一个较小的偏移量就会对整体腐蚀诊断结果造成很大影响,下面将对测试点发生不同程度偏移情况下的诊断结果进行分析。

本文选用PSCAD电磁暂态仿真软件搭建25 支路、16 节点的接地网等效模型,模拟测试点偏移情况,如图2 所示。 图中,实心圆点和空心圆点分别表示可及节点和不可及节点;按照文献[29]的方法对该网络进行支路可测性分析得出:虚线部分为全局模糊组支路,实线部分为完全可测支路。

设地网每条支路长度为LB,测试点偏离最近网络节点距离为LX,则测试点偏移量 η = (LX/ LB) ×100 %;设某支路电阻实际腐蚀倍数为MA,诊断倍数为MD,则对等相对误差。

接地网各支路电阻设计值为1 mΩ,随机设置各支路的实际值,根据节点连接支路数、节点所处网络结构位置、节点偏移方向等要素,分别模拟5 种偏移类型(即节点7 向R5侧、节点12 向R9侧、节点6 向R14侧、节点5 向R17侧、节点16 向R12侧偏移的情况),且偏移量 η 从0 逐渐增大到50%。 选用50 组电压测试与激励端口组合,施加5 A直流激励,取值上限定义为45 倍设计值。 分别对不同偏移量下的接地网模型进行仿真试验,测量选定测试端口的电压值,代入理想接地网所适用的MATLAB接地网腐蚀诊断程序进行计算。 同时考虑诊断结果的可比性,对每条支路电阻实际值随机设置3 组(即Ⅰ组、Ⅱ组、Ⅲ组),使用上述方法对每组电阻值进行3 次计算,并选取3 次诊断结果平均值作为最终诊断结果。

本文选取2 种典型偏移类型诊断结果数据:一种为连接支路数最多且处于网络结构中心的节点6向R14侧偏移;另一种为连接支路数最少且处于网络结构边缘的节点16 向R12侧偏移。 2 种偏移类型的3 组诊断结果数据分别列于表1 — 3 和表4 — 6 中。

从表中数据可以得到以下4 点结论。

a. 总体诊断结果对等相对误差随着偏移量的增加而增大。

b. 在偏移量相同的情况下,偏移测试点所在支路的腐蚀程度越严重,该条支路相应诊断误差越大,即诊断准确率降低。

c. 偏移测试点所处支路越靠近网络结构中心且连接支路数量越多,对全局的诊断准确率影响越大,反之越小。

d. 由于所分析网络的规模小、拓扑结构简单、支路参数变化范围小,而且都是单一测试点发生偏移,在正常情况下完全可测支路的诊断误差率应很小,所以对等相对误差超过5% 即认为该支路可能发生了误诊。 图3 为5 种偏移类型完全可测支路诊断误差对比。 观察表1 — 6 中数据以及图3 可知,无论支路腐蚀程度如何变化,绝大多数支路在偏移量小于等于5%时,其对等相对误差及其平均值都小于或接近5 % , 但是偏移量大于5 % 时的诊断误差明显增大,应采取更加有效的处理方法以提高诊断准确率。

为全面反映测试点偏移所带来的诊断误差效应,模拟上文相同测试点向全局模糊组支路方向偏移的情况,由于模糊组支路诊断结果受自身阻值和端口电压作用的影响而无法确定唯一解,所以依然以可信度较高的完全可测支路诊断结果为依据,经分析:除了因模糊组支路诊断结果可信度较低而无法找到测试点所在支路腐蚀程度与诊断误差的线性关系之外,其他情况均符合测试点向完全可测支路偏移的结论。

2.2 测试点偏移的分类及归算处理方法

通过以上数据分析,按照实际接地网中引下线连接点与网络节点的偏离程度,将测试点分为3 类:

a. 没有偏移或者偏移量小于5 % 的测试点称为第1 类测试点,该测试点按“就近原则”直接归算到最近网络节点,并设置为可及节点;

b. 偏移量介于5 % ~ 30 % 之间的测试点称为第2 类测试点,该测试点作为原网络新增的可及节点,并将所在支路分割成2 条阻值不确定的新支路,同时保持原本应归算的网络节点为不可及节点;

c. 偏移量进一步增大,接近50 % 的测试点称为第3 类测试点,该测试点作为原网络新增的可及节点,并将所在支路分割成2 条阻值可以确定的新支路,一条支路的阻值为原阻值的40%~50%,另一条为两者之差,同时保持原本应归算处理的网络节点为不可及节点。

2.3 故障诊断模型的改进

故障诊断前,需要根据设计图纸和实际现场的地下导体探测情况确定接地引下线与水平导体连接的大致位置,进而确定测试点类型,创建与原等效接地网N0拓扑结构相同、可及节点数和支路数有所增加的新等效地网拓扑结构N,同时对新增测试点进行编号。

将地网结构中的所有支路分为3 类,其中含有第1 类测试点的所有支路构成集合Ra,含有第2 类偏移测试点的所有支路构成Rb,含有第3 类偏移测试点的所有支路构成集合Rc。 由于第2、3 类测试点将原有支路分为2 段,则定义新增测试点与本应就近归算的网络节点所连接的部分构成原支路集合Rb、Rc中的子集Rb1和Rc1,而另一部分构成子集Rb2和Rc2。 具体非线性优化模型修改如下。

其中,Ra0、Rb0、Rc0分别为各类支路集合的设计值。

2.4 混合粒子群算法的改进

混合粒子群算法的求解中,需将不等式约束条件转变成参数的寻优范围。以往计算中参数取值下限定义为原支路电阻设计值,参数取值上限定义为45倍的原支路电阻设计值。而新地网等效拓扑结构中的部分支路电阻的设计值已发生改变,需按测试点分类标准对参数寻优范围进行修改,但是为了保证优化求解时尽可能地找到所有支路的可能解,设置Rc1中的各支路电阻取值为原支路电阻设计值的40%,Rc2中各支路电阻取值为原支路电阻实际值的50%,同时将不等式约束条件通过罚函数法转变为适应度函数。具体适应度函数及参数寻优范围表达如下。

3 算例仿真

用PSCAD电磁暂态软件搭建陕西蒲城110 k V变电站54 支路35 节点接地网等效模型［26］,模拟多个测试点发生不同程度偏移情况,如图4 所示。

图4 中,节点6、8、11、14、18、29、30、34 视为第1类偏移测试点,节点2、3、16、19、21、23、25、26、28 视为第2 类测试点,节点32 视为第3 类测试点。 选用140 组激励端口和测试电压端口组合,施加30 A直流激励电流。 根据测试点分类原则对3 类测试点进行归算处理:忽略第1 类测试点偏移量;在5%~30%的范围内随机设置第2 类测试点偏移量;第3 类测试点32 将所在支路分割为2 条阻值确定的新支路R26和R27。 考虑实际测量时无法避免的误差效应,在端口测试电压数据中加设5%的扰动量,经MATLAB原故障诊断程序和改进故障诊断程序的计算结果列于表7。

表7 中字体加粗部分为完全可测支路诊断结果,其余为模糊组支路诊断结果。 从中可以看出,改进模型的故障诊断准确率明显高于原模型,而且无论是完全可测支路还是模糊组支路,原模型都存在很多误诊(即对等相对误差大于50%)。 总体而言,使用原模型诊断的平均对等相对误差为41.28%,而改进模型的平均对等相对误差仅为7.69%,诊断准确率提高了33.59%。

完全可测支路组中,原模型的平均对等相对误差为43.84%,其中有15 条完全可测支路出现误诊;而改进模型的平均对等相对误差为3.31 %,没有1 条支路发生误诊。

模糊组支路中,原模型的平均对等相对误差为36.94 % ,其中有6 条模糊组支路出现误诊; 而改进模型的平均对等相对误差为15.15%,仅有1 条支路发生误诊,且模糊组支路诊断结果可信度有所提升。

4 结论

本文结合支路可测性分析,通过对测试点偏移情况下故障诊断结果的分析对比,一方面证实了测试点偏移势必对原有故障诊断结果造成影响,另一方面找到了隐含其中的规律并提出了一种测试点偏移分类处理方法以及模型、算法改进方法。

通过算例仿真表明:改进故障程序的诊断准确率明显优于原故障诊断程序,与测试点未偏移情况下的故障诊断结果较为贴切,而且诊断模型具有一定的抗干扰性,该方法对于解决测试点偏移接地网腐蚀诊断问题是有效可行的。

摘要：为减小测试点偏移对接地网腐蚀故障诊断结果造成的影响,利用PSCAD模拟偏移状况,对2种偏移程度下的完全可测支路故障诊断结果进行对比分析,基于分析结果提出一种测试点在不同偏移程度下的归算处理方法。根据该方法对原有非线性故障诊断数学模型及混合粒子群优化算法进行改进,仿真结果表明改进的接地网腐蚀诊断算法在测试点偏移情况下仍然准确有效。

叠前深度偏移技术的应用 篇2

关键词：层析反演静校正,叠前多域保幅噪音衰减,地表一致性子波处理,叠前深度偏移

随着新疆吐哈盆地勘探程度的逐步提高和地质认识的不断深化, 就需要将叠后偏移处理转向叠前偏移技术, 特别是叠前深度偏移技术。叠前深度偏移是一个不同于常规的系统工程, 应分为两个阶段:时间域处理阶段和叠前深度偏移处理阶段。时间域处理阶段也叫数据准备阶段, 主要是为叠前深度偏移准备一个信噪比高、时间和空间上振幅均衡的叠前数据。

1 时间域处理

1.1 建立合理的浮动基准面

由于新疆吐哈盆地的地表条件较复杂, 因此必须确定一个相应的比较平缓的浮动基准面, 并把野外数据校正到这个平面上。因此首先要建立一个合理的浮动基准面, 以避免大的静态时移。浮动基准面选取的基本原则有两点:一是浮动基准面尽可能接近地表, 二是浮动基准面尽可能平滑。

2 时间域关键处理技术序列

2.1 模型约束层析反演静校正技术

模型约束层析反演静校正是利用原始地震记录初至时间反演出近地表速度模型, 计算出浮动面静校正量和水平基准面校正量。通过对浅层地表速度模型进行完全模拟, 完全剥蚀低降速层的层析反演静校正, 该方法能有效地消除长波长静校正量, 消除构造假象, 有利于后续精确速度分析和剩余静校正成功进行。模型约束层析反演静校正主要工作包含:交互方式拾取初至、初始模型建立、基于波动方程的快速步进波前追踪、非线性层析反演、层析反演质量控制、基准面校正和静校正质量控制。首先根据大炮初至迭代进行层析反演, 得出近地表模型, 其次根据野外小折射等测量成果对近地表模型进行校正, 求出炮点和检波点校正量。本方法优势主要体现在既应用了大炮初至信息, 同时也应用了野外近地表勘探成果, 精度非常高。通过精细的参数调试和优选工作, 模型约束层析反演静校正在该区块取得了明显效果。

2.2 叠前多域保幅噪音衰减技术

研究区块资料噪声严重, 因此在叠前预处理时必须进行叠前噪声的压制, 在不损失有效信号的前提下最大限度地提高信噪比。针对该区干扰波的特点, 通过试验对比, 主要采取由强到弱, 由高频到低频, 先规则后随机逐步去除干扰, 对于面波与线形干扰采用多域多系统方法压制, 使单炮及剖面的信噪比、分辨率及保真度得到了有效的提高。干扰波的组合去噪方案:1) 精细剔道、初至切除。2) 单频噪音的压制。3) 强振幅噪音压制。4) 面波及线性噪声的压制。5) 分频随机噪声的压制。叠前多域保幅噪音衰减技术方法和应用的主要技术模块, 如图1所示。图2鲁克沁区块噪音衰减前后单炮记录和叠加剖面对比, 从单炮记录上看到, 强能量的面波、异常能量、单频噪音、声波等一系列干扰波很好的压制, 单炮记录非常干净, 叠加后, 剖面信噪比明显提高, 有效反射能量增强, 同相轴连续性变好。

2.3 地表一致性子波处理技术

地表一致性子波处理技术主要包含地表一致性振幅补偿和地表一致性反摺积技术。地震波在传播过程中, 由于波前扩散、地层吸收等原因造成其能量衰减, 也造成了地震波高频信息损失。

采用地表一致性振幅补偿, 消除因激发和接收条件不同、仪器因素的变化及地表不均匀所造成的振幅空间变化, 它是假设激发、接收的振幅响应具有地表一致性, 应用统计学原理, 在选定的计算时窗计算每一道的对数功率, 然后用最小平方法将其线性分解为共炮点、共检波点、共偏移距、共中心点四个分量, 根据共炮点和共中心点分量求得炮点和检波点补偿因子, 在道集内逐道进行补偿。地表一致性振幅补偿可以有效地改善道间的振幅和相位关系, 从而有利于做到相对振幅保真, 并对提高叠加结果的信噪比和分辨率也是有利的, 对于深层能量的补充也有益。

2.4 精细速度分析与多系统剩余静校正迭代技术

由于剩余静校正量的存在使得速度分析时, 有效反射同相轴不能很好的聚焦, 从而使得很难准确提取有效反射波的精确叠加速度值。为此采用剩余静校正与速度分析迭代处理来进行速度分析, 以提高叠加速度的精度, 改善叠前CMP道集的资料品质。一般经过二到三次迭代处理后, 不但资料信噪比得到改善, 其叠加速度的精度也大大提高。

速度分析是资料处理的核心, 速度拾取的精确与否和处理的质量有直接的关系。为提高速度分析精度, 利用多种方法确定速度, 调查全区速度规律, 并进行交互速度解释, 常速扫描和变速扫描。利用动校正道集、叠加剖面和速度剖面进行质量控制。

3 叠前深度偏移

三维叠前深度偏移处理原理:时间域的偏移无法摆脱与实际情况相违背的层状介质假设, 深度偏移不依赖任何双曲线假设。其基本原理是以深度模型和层速度模型为依据, 利用射线追踪的方法计算反射旅行时, 建立非双曲线的cmp理论道集与实际地震记录相关, 采用相干函数定量计算二者的相干值, 确定层速度和深度模型, 以最终地球模型为基础进行偏移成像。

叠前深度偏移的主要工作分五步:

(1) 建立工区, 加载cmp道集及叠后时间偏移剖面, 检查数据的空间关系是否准确。

(2) 时间域的层位解释, 建立时间域地质模型:解释层位时要求尽可能选取反射能量强, 同相轴连续的反射层, 同时要求层间层间厚度适中。

(3) 建立初始地球模型:这是深度偏移最关键的一步。层速度模型的求取一般要求多种方法结合, 相互检验。以得到相对准确的接近实际地质特征的模型。

(4) 模型修正:初始地球模型往往与实际地球物理模型存在一定的速度-深度误差, 必须要作模型的优化, 建立相对精确的地球模型, 模型的准确程度不仅影响深度域成像质量, 同时也直接影响地层实际深度的可靠性。

(5) 目标线的偏移成像:建立最终地球模型后, 就可以做全数据体的深度偏移成像, 偏移孔径的选择可依据参考公式:Aperture=Max depth *0.75/cmp interval。

叠前深度偏移的最终效果主要取决于速度深度模型的准确性, 方法的实验集中于初始地质模型的建立及地质模型修正。

4 成果分析

4.1 资料处理成果分析

深度偏移技术的应用很好的解决了该区块难点问题, 鲁克沁新三维深层构造清晰准确成像问题。资料处理取得了明显效果。总体可以概括为资料保真度提高, 波组特征清楚, 断裂系统合理, 资料品质明显改善, 可以满足当前勘探开发要求。效果展示, 如图3所示。

4.2 地质应用成果分析

在地质应用上, 深度偏移处理技术也取得了众多勘探成果。通过解释交流, 重新优化速度模型, 精细化处理参数, 通过处理、解释人员共同深度模型的建立, 通过开展新处理资料解释研究, 重新落实断裂系统, 特别是落实了鲁克沁东区钻探的英10-P、鲁8、鲁201井的构造圈闭。以上成果, 为油田的精细化勘探发挥了积极作用。地质应用效果, 如图4所示。

5 结论与认识

深度偏移技术处理对叠前数据要求较高:具有一定的信噪比, 静校正问题得到较好解决、振副能量要均衡。在吐哈盆地表层模型的建立、静校正问题地解决程度和基准面的选择是偏移成败的关键。处理解释一体化建立和修正速度模型是做好叠前深度偏移的重要环节。针对不同的勘探目标和地震地质条件应用不同的偏移策略。

参考文献

[1]熊煮.复杂地震数据处理思路[M].北京工业出版社, 2002.

[2]熊煮.地震数据处理方法系统思维[M].石油工业出版社, 1995.

基坑围护桩顶部偏移事故分析 篇3

本工程为某核电公司检修热车间项目(见图1),车间结构形式为钢筋混凝土排架结构(单层、部分二层),其中地下室标高为-5.000 m,整个建筑物高度为16.350 m,外形尺寸72.2 m,324.5 m,屋面为大型预制屋面板,结构抗震等级二级,总建筑面积为3 813 m2。

检修热车间工程基坑围护采用排桩加冠梁支护结构。排桩采用冲孔灌注桩,桩径为800 mm,桩间距1.0 m～1.2 m,有效桩长约为3.50 m～9.50 m,嵌入深度随基岩面埋深不同而不同。桩数为168根,桩身的混凝土强度为C25。以坡、洪积土及中等风化岩层作为桩端持力层。冠梁断面尺寸为800 mm×600 mm,在基坑西南角采用钢筋混凝土现浇角撑,角撑梁断面为600 mm×600 mm。

基坑开挖的施工过程中,在区域⑧轴线～⑩轴线/?轴线～?轴线按照设计要求开挖完毕的第二天,发现基坑东段约1/3长度处,基坑北侧围护桩顶的冠梁产生裂缝,并向基坑方向偏移约100 mm。出现上述险情后,施工单位当即停止基坑的开挖工作,并对已开挖的基坑四周进行观测。此后,在基坑北侧围护桩与厂区主交通干线间绿化带的土体产生多条约20 mm～50 mm不等的裂缝,裂缝走向与北侧围护桩平行,并且在扩展。同时北侧围护桩的冠梁向坑内以每20 min约4 mm的速度继续偏移。当时情况非常紧急,基坑北侧围护桩随时有倾斜的危险。施工单位立即将现场险情应急措施通报了建设单位及监理,同时又与设计单位取得了联系。为控制险情,施工单位采取了如下紧急处理措施:将基坑北侧绿化带内的土体挖除卸载,减少土体对围护桩挡墙的土压力。

采取上述措施后,基坑北侧围护桩向基坑内偏移的速度明显减慢,及时有效地防止了基坑围护桩倾覆倒塌危险。事后说明,施工单位所采用的措施,是积极有效的,并得到了设计单位的认可。

2 原因分析

在施工现场,设计院、监理单位、施工单位与建设单位针对出现的事故险情共同分析原因,并研究解决基坑围护的方案,设计院介绍基坑围护设计的重点在于桩底必须进入岩石勘探报告中的第三层土,即洪坡积土约1 m～2 m。按设计长度,参照岩土勘探报告,从理论上讲,桩底已经进入了第三层土。由于该设计思想没有在图纸、图纸会审等设计文件中明确描述,施工单位与监理单位在围护桩施工过程中,重点控制桩的实际长度是否与设计长度一致。经查施工验收记录,表明实际施工桩长已达到设计长度。但从围护桩的施工过程中分析,从桩孔中抓出的泥土基本上都含有黑色软土,表明围护桩底进入第三层土的深度不够。

经过上述情况的交流说明,岩土勘探报告与实际地质条件有出入,产生险情的根本原因是围护桩没有进入到硬土层(洪坡积土层)及进入深度不够,导致围护桩端锚固不够。另外施工期间的雨水使得地下水位升高,土体含水率增高,使土侧压力加大。当然作为施工单位在围护桩的施工期间应关注成孔过程中所反映的地质变化情况并及时与监理方、设计单位沟通,以避免事故的发生。

3 处理方案

在找到险情发生的根本原因后,设计单位、监理单位和施工单位共同协商后明确了以下原则方案,由施工单位进一步实施:

1)在基坑东北角、西北角利用工字钢角作撑梁增设角支撑。

2)挖除基坑北侧的绿化带内的土层进行卸载,减少土压力。

3)在基坑北侧设3组～4组锚拉点,采用拉锚方式防止北侧围护桩在后期开挖过程中产生偏移。

4)加强基坑四周的排水措施。

4结语

对基坑支护重新加固后,保证了后续工序顺利进行,达到了预期效果。通过这次事故说明在进行基坑围护时,要注意以下几个问题:

1)施工前要认真分析地质勘探资料;结合围护桩的施工,与设计单位、监理充分沟通,理解设计内容,做好事前的质量安全控制分析落实措施

基于FPGA的车道偏移告警系统 篇4

近年来,汽车电子技术迅猛发展,在越来越多的汽车电子应用中,电子技术、动力优化技术、传感器技术、网络技术、电子地图技术等先进技术开始交叉融合[1,2,3]。现代电子系统已经从微处理系统已经发展到专用DSP系统和SOC阶段[4]。随着现代电子系统的数据处理能力不断增强,汽车电子技术的应用将朝着信息化、智能化、网络化的方向继续发展,目标是为驾驶者提供更加安全、舒适、高效、环保的驾驶体验[5]。

相对于被动安全技术,以驾驶辅助系统为代表的汽车主动安全技术进一步提高了车辆驾驶的安全性,同时创造出了革命性的崭新驾驶体验[6]。先进驾驶辅助系统通过各种传感器感知车辆所处的环境信息,进行实时的处理,将可能的危险以最快的速度告知驾驶者,以达到增强行车安全的目的[7]。

车道偏移告警系统(LDWS)的运行环境复杂,实时性要求高,同时应具备良好的实用性,这三种特性在一个具体软硬系统上实现时往往是互相制约的[8]。在实现方式上,基于图像的实现方式具有信息量大,成本低的优势,但是算法复杂度高,对数据的处理速度有很高的要求。当前基于视觉的车道偏移告警系统主要采用高性能的DSP处理器[9],但是该方案的实现成本较高,处理能力很难满足实时性要求,而具有并行计算和可重构特性的FPGA,通过算法的RTL实现,对图像进行并行处理,可以实现每秒高达1000帧以上的处理能力[10],另外,FPGA可以很灵活地进行软硬件协同设计,这决定了它非常适合用于实现图像处理系统,能够很好地解决系统体积、成本、速度、灵活性等方面的实际问题[11]。

1 系统的构成与特点

本课题在充分利用FPGA特性的基础上,设计了如图1所示的车辆安全驾驶辅助系统。

该驾驶辅助系统采用ALTERA的DE2作为设计平台,以Cyalone II FPGA作为处理核心,包括了图像AD芯片,音频DA芯片,GPS传感器,抬头显示系统,存储器等外设,满足机器视觉的处理和信息交互的需求。其中LCD以动画的形式显示当前的处理画面和处理结果。

该系统主要有以下两个特点:(1)该系统采用FPGA作为处理器核心,在一块芯片内搭建了一个包含NIOS II软核的SOPC系统,以及一个图像处理算法的RTL级模块,实现了系统的软硬件协同设计,既满足了图像处理的高速计算需求,又节约了板上面积,不需要额外的嵌入式处理器芯片,降低了成本和开发难度。FPGA的可重构特性使系统的实现方式和后续改进都变得更加灵活;(2)采用OLED屏幕作为抬头显示系统(HUD)的显示器,通过将告警信息投射到车辆前方的挡风玻璃上,帮助驾驶员的视线保持在前方的同时,更加高效地获取重要的提示信息。OLED又称有机电激光显示,与市场上现有抬头显示系统所采用的LED数码管相比具有自发光、对比度高、视角广、反应速度快等优异特性,能够表现出更加丰富的提示信息。

2 算法的研究与仿真

车道偏移告警算法主要由车道线检测算法和车道偏移告警算法两部分级联而成。文中首先在Matlab平台上对算法进行了研究和验证。

2.1 一种快速车道线检测算法

该部分主要包括图像最佳二值化阈值求取和车道线特征提取两个步骤,具体方法如下:

(1)基于图像灰度分布的车道线二值化阈值求取。通过Matlab分析,道路的灰度分布呈明显的双峰特征,在光照条件较好时,波谷的灰度范围在150至200之间。固定阈值的图像进行二值化后能够基本区分出车道线和路面,但是固定的阈值对光线变化的适应性差,也容易引起更多的噪声点。

图2为前方道路图像的灰度分布例图,其中双峰中的波谷对应的灰度值是最佳的二值化阈值,但是灰度分布曲线有很多毛刺,容易形成很多伪波谷,影响二值化阈值的求取。

为了消除灰度分布曲线的毛刺对二值化阈值求取影响,本文采用将灰度空间划分若干区间后进行灰度分布统计,即对0～255 的灰度分为若干个区间,统计图像下半部分的灰度值落在每个区间的数量,达到消除毛刺,天空景物干扰的目的。实验表明:过大的区间粒度和过小的区间粒度都无法获得最好的效果。当灰度区间的粒度划分成16个等长的区间时,图像二值化的效果最好,峰形明显而且曲线光滑,不同图像的二值化结果最为稳定。实验结果如图3所示。

(2)基于车道线和车道宽度特征的车道线提取。经过对二值化后的图像进行分析,图像的上半部分主要为天空,目标车道线位于图像下半部分,虽然车道线比较清晰,但是也有部分噪点。本文将车线宽度和车道宽度作为车道线提取的特征,通过对图像进行行扫描,设定车道线的宽度阈值和车道宽度阈值,采用状态机控制扫描输出的算法,找到车道线的中线。为了验证该车道线提取的有效性,本文通过设定实验组,对不同图像进行处理,寻找出车道线,结果如图4所示。

2.2 车道偏移告警算法

车道偏移告警算法是通过计算当前车辆靠近车道线的程度来产生不同等级的告警输出,即需要根据图像坐标系中车道线相对于中心线的位置判断发生偏移的程度。

在本文中,设定摄像头是向着车辆行驶的正前方水平放置,摄像机的设定与成像模型如图5所示。

由此可以认为世界坐标系的Z轴与摄像机坐标系的Z轴(光轴)一致,摄像机坐标系与世界坐标系之间的转换只有Z方向上的平移,而没有旋转。即若以车头为世界坐标系的原点,则坐标原点到摄像头之间的矢量为平移向量,在此设为变量T。

从图6模型分析可知:在图像x方向上,线段的宽度和世界坐标系的X方向是呈线性关系的,即在水平横向,即图像坐标系的X方向上有Dw=βd,其中Dw是世界坐标系中车道线的宽度,d是图像坐标系中的像素宽度,β是转换系数。因此根据标准车道线之间的实际物理宽度和车道线之间的像素点数便可获得转换系数。

根据车载辅助系统线性成像模型的分析,车道偏移报警算法中设定的输入变量为当前偏移距离D和每一帧图像中偏移距离的变化量△D(t),而输出为警告等级。若当前偏移距离小于一定阈值时则产生偏移告警,或者当D(t)变化速度v过快(即v=(D(t)- D(t-1))/0.033),且预留的反应时间小于驾驶员的反应时间0.3s时产生告警信息(其中,图像帧率为30帧/秒)。由此,可以根据当前的偏移距离和速度,计算反应时间t。其计算公式如下:

t=D/v=0.033*D/(D(t)-D(t-1))

3 系统平台的搭建与实现

采用DE2作为开发平台,该平台通过软硬件划分,将对处理速度要求不高的系统控制功能用软件实现,以满足系统灵活性需求,而对处理速度要求很高的图像处理算法则采用固件实现,以满足实时性能的需求。

系统平台设计框图如图7所示,主要包括两条总线和两个实现部分:MMB总线、VSB总线,以及LDWS算法固件模块和SOPC系统。

Memory Map Bus总线是一个低速总线,主要是为了方便片内系统对LDWS固件部分的寄存器管理,通过SPI_MMB模块进行数据的串并转换,使得外部的处理器也可通过SPI串行方式读写系统挂载在MMB总线上的寄存器来改变系统特性,由此使得系统扩展变得更加简便。

Video Stream Bus总线是一个高速总线,是由图像处理的数据通道,标志信号和控制信号组成。基本信号有8bits的图像数据,1bit的帧头脉冲信号、行有效脉冲信号、帧尾信号,以及模块使能信号。

LDWS固件部分采用自顶向下的设计思想对算法进行硬件实现,具体分为四个层次:(1)系统管理层:实现算法流程的管理;(2)数据控制层:实现不同流程的数据控制功能;(3)数字图像处理与显示方案层:完成具体图像处理算法和显示方案的实现;(4)存储器接口和显示接口层,产生相应的接口时序。

作为LDWS固件部分的核心模块,LDWS DSP和LDWS Display 两个模块分别有若干个组模块构成。图8显示了DSP模块的设计框图,该图显示了上述研究算法的实现流程,主要包括求取阈值、车道线提取和告警算法的流程。本文据此完成了该模块的RTL实现。该DSP模块分为两级流水,第一级流水为图像二值化阈值的求取,第二级流水为二值图像的特征提取和偏移告警检测。

LDWS Display模块由图像控制子模块和动画生成子模块构成。

图像数据从DSP时域通过乒乓操作进入VGA显示时域。乒乓操作的触发以及图像显示的过程由VGA时序和设置的显示坐标通过逻辑进行控制。根据上层的流程管理模块,系统会在VGA场消隐期间使能系统最终实现了通过LCD显示当前的处理画面,以及通过动画的形式显示处理结果。

SOPC系统嵌入了Nios II软核和常见的一些接口控制器,使该平台能够通过软件与外界进行灵活的信息交互。图9为SOPC系统中HUD显示驱动的软件流程。

图10为本研究的系统实现硬件平台及效果演示图。

4 结束语

文中研究了基于机器视觉的车道偏移告警系统算法,并通过软硬件协同设计,以FPGA为核心对算法进行了RTL级实现,同时搭建了片上系统,实现了车道偏移告警系统与驾驶员抬头显示系统的集成。系统最高运行速率为100MHz,此时图像处理速率可以达到1157帧/秒。

文中设计的车道偏移告警系统采用基于FPGA的图像处理系统,相对于传统的DSP处理平台具有并行处理和软硬件协同设计的明显优势,同时将系统与抬头显示系统相结合,采用最新的OLED显示技术,使驾驶员能够更加安全、高效地获得重要的驾驶信息。

随着可编程技术的发展,传统的计算技术和体系结构正发生着深刻的变化,FPGA凭借其优势将在未来的各种车辆驾驶辅助系统中将得到越来越广泛的应用。

参考文献

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基于边缘特征的车道偏移检测与预警 篇5

车道偏移预警系统(LDWS)可以在单调环境中(如高速公路),对行驶路线偏移车道标志线的驾驶员进行警告,以预防事故的发生[1,2]。目前,大多采用基于灰度特征的识别方法,利用车道标识线的灰度特征完成对车道标识线的识别。其中,道路预处理中几何投影变换应用较广[3,4],虽然它可以重建道路平面图,但对不同拍摄高度、不同焦距则不能自适应;道路检测中,很多学者采用了准确性较高的Hough变化[5],但由于计算量大,即使采用分段处理技术,也难保证实时。边缘检测的方法能更有效地利用车道的边缘特征[6],但同时也会检测出具有明显边缘特征的低强度物体,易对车道检测的精确度造成影响。本文将两种基于灰度特征的识别方法结合起来查找车道边缘,不仅保持了较低的时间复杂度,也提高了车道检测的准确性。在车道跟踪过程中,改进的边缘分布函数理论的应用可以在去除干扰点影响的同时快速地分离出车道偏离的重要特征——车道方向角,因此能够更准确有效地判断车道偏离程度并给予报警。

1 车道初始化检测

1.1 车道标志线的检测

目前,车道的检测以基于灰度阈值分割和基于图像边缘的检测技术为主。为了准确定位车道标志线的位置,并节省初始化检测的时间消耗,本文采用了基于灰度阈值的车道边缘检测,算法如下:

1) 路面平均灰度值的计算

路面投影图像基本位于整个图像的下半方,因此易在下半方获得纯路面像素。根据下半方的直方图分布,计算其平均灰度作为分割车道标志线的阈值α。

2) 基于Sobel算子的边缘检测

边缘可由图像灰度函数的梯度定义。一幅图像的灰度定义为f(x,y),点(x,y)的梯度由矢量ᐁf表示:

undefined

其中Dx,Dy分别为x和y方向的微分,其大小可利用Sobel算子求微分获得。点(x,y)的梯度大小|ᐁf(x,y)|为:

undefined

由于平方根和平方的运算量较大,因此实际中经常使用的一种方法是用绝对值对梯度进行近似:

undefined

对f(x,y)>α的像素进行Sobel算子边缘检测。由于路面图像基本位于图像的下半方,故屏蔽上半方后就可获得较清晰准确的车道边缘特征,如图1所示。

1.2 车道线拟合

平面中任意一条直线可以用两个参数ρ和θ完全确定下来,其中ρ指明了该直线到原点的距离,θ确定了该直线的方向[7],对于如图2所示的左右两条车道标志线,以图像左下角为原点,

f ((ρl,θl) ,( xl ,yl))=ρl- xlcosθl- ylsinθl=0 (4)

f ((ρr,θr) ,( xr ,yr))=ρr - xrcosθr- yrsinθr=0 (5)

将路面图像中的每一点(xi,yi)映射到Hough空间中的累加器A(ρi,θi)上,满足(4)或(5)直线方程上的点,将使对应的累加器中的值加1。通过检测Hough参数计算空间(HPCS)中的局部最大值,可以确定与一条直线对应的一对参数(ρ,θ),从而确定该直线方程[5]。

在路面投影图像上,左右车道标志线具有明显的特征,即θl∈(0,90),θr∈(90,180),因此可以将HPCS空间分割为两部分,分别寻找局部最大值,便可确定左右车道的直线方程。

2 车道的跟踪

由于Hough变换对路面视频的处理,实时性较差,因此要在保证车道检测准确性和实时性的前提下,利用初始化检测的结果,启用跟踪算法。

2.1 感兴趣区域的定义

现以式(4)、(5)两条直线方程为中心,分别向左向右进行适量扩展,由此而得到的区域作为下次车道检测的区域——感兴趣区域(ROI)。考虑到摄像的透视效果,该ROI区域在远景处较近景处更狭小,即直线顶部向两边偏移wtop个像素,底部向两边偏移wbottom个像素,且wtop

2.2 边缘分布函数

在路面图像中,任一点(x,y) ,其梯度方向为:

undefined

线性物体的边缘点具有相同的梯度方向。由于车道标志线是路面上唯一的线性物体,因此设置一个0°～180°范围的梯度角累加器,对具有相同梯度角的像素的梯度值进行累加,则累加器中必然会出现两个波峰值分别对应左右车道边缘的梯度方向。

定义边缘分布函数EDF(Edge Distribution Function):

undefined

其中n(d)为满足(6)式中梯度方向d=α(x,y)的像素的数量,d的范围为0°到180°,并且变化幅度为1°,ᐁf(x,y)是(x,y)像素点的梯度值。

由于路面的灰度值较低,因而造成其梯度角出现较大的随机性,如图4所示。通过阈值处理能干扰像素点的影响,并获得较明显的车道边缘的梯度角波峰值。因此在ROI区域内,以1.1中平均灰度值α为阈值,仅对灰度f(x,y)>α的像素进行EDF函数的运算。映射到二维图表上,并作适当平滑处理后,可以获得非常清晰的两个波峰值,分别对应左右车道标志线方程的θl和θr角,如图5所示。以波峰θr 为例,对于ROI区域中d=θr的所有像素点,均来源于原车道图像中的右车道标志线边缘,如图6所示。

虽然边缘分布函数的引用保证了系统运行的实时性,但由于跟踪处理的精确度要小于初始化检测,因此,每当车辆行驶经过时间t之后,便重新引发一次初始化检测,对ROI区域进行定时修正。

3 车道偏移的预警

当车辆行驶在道路中央时,θl+θr=180°,对应于EDF图像,两个波峰应为关于d=90°的中心轴对称,因此可通过对称轴位置来确定车道偏移的情况。如果行驶发生偏移,该对称轴就会偏移90°。

车道偏移的量化定义:undefined,其中undefined是当前对称轴位置,xc是保持车辆行驶在车道中央时的对称轴位置。当摄像头置于车辆中心,xc应取为90°。

现定义警戒区域系数β和危险偏移系数ε(ε>β),将报警程度分为两级:其中ε>ρ>β时定义为偏移警戒区域,当车辆驶入该区域则表明车辆可能会发生危险偏移,此时需要增大初始化检测的频率,以提高偏移预警的及时性;将ρ>ε时定义为进入了危险车道偏移区域,此时需对驾驶员进行报警。其中,β、ε可通过车辆驾驶的实际实验来确定。

4 实验结果与分析

选取了道路视频中的273幅图像进行道路检测,拍摄速度为20fps,图像大小为240×360(像素),根据车辆在不同偏移角度时的危险程度定义了如下参数:t=0.5s,β=10°,ε=18°,xc=90°,即undefined,且当18°>ρ>10°时,车辆驶入偏移警戒区域,当ρ>18°时,车道发生危险偏移,进行报警。从192～242帧中取样,获得实验结果,如图7所示。

图7中,a～b均为安全行驶区域,从c～d为偏移警戒区域,从c需增大检测频率,定义t=0.25s, e～f为危险偏移区域,应立即进行报警。

5 结 论

本文将两种基于特征的识别方法结合起来查找车道标志线,用时间复杂度较低的阈值分割技术缩小了边缘检测的范围,确保车道特征点来源可靠性,同时缩短了初始化检测的时间,并有效地抑制路面图像中非线性物体的干扰,从而获得准确的车道标志线方程。定义感兴趣区域,引进了边缘分布函数,能消除路面图像的干扰且快速有效地分离出车道方向角。该方法不但能够保证高速公路图像处理的实时性,也能够保证检测与预警的准确性。

摘要：车道偏移的检测是智能车辆辅助驾驶系统中的重要技术问题之一。通过基于灰度阈值分割的梯度边缘检测技术,在对路面图像进行边缘检测的同时,配合以路面的灰度信息,准确地分离出车道标志线的边缘,再依此定义车道的跟踪区域——感兴趣区域(ROI),利用车道边缘信息定义边缘分布函数EDF(Edge Distribution Function),通过对跟踪区域中车道线梯度方向的分析,获取两条车道标志线在道路图像中的方向,以此作为车道偏移判断与预警的主要根据。该方法能够有效地抑制图像中非线性物体的干扰,是一种有效、可靠的车道偏移检测与预警方法。

关键词：车道标志线,感兴趣区域,边缘检测,边缘分布函数

参考文献

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孤堡输电杆塔偏移状态检测装置设计 篇6

输电杆塔在电力输电线路系统中起到重力支撑、走向转变等重要作用。架空输电线路走廊内的杆塔基础受开发区建设、生产活动等外部因素作用后会形成为数众多的输电杆塔孤堡。本文所提及的孤堡主要包括以下地理环境:工程建设等生产生活活动对填埋有输电杆塔基础的土壤造成破坏, 使其形成倾斜度高的土坡或孤立于地平面的土堡;山林地区输电线路中, 若干输电杆塔矗立于陡坡、山崖等。

孤堡输电杆塔的运行状态极大程度影响着电力系统的稳定供电。资料显示, 2007年重庆某供电公司220kV坪界二线#16塔基外围因暴雨渗透, 造成农业园区内的孤堡输电杆塔发生滑坡事故;2011年重庆某供电公司35kV三乌线#5杆塔因工业建设外围挖掘形成孤堡, 造成线路被迫停运。由此可见, 对孤堡输电杆塔偏移状态的实时监测十分必要。

1 系统整体方案设计

本文通过建立孤堡输电杆塔偏移状态监测系统, 实现对杆塔偏移量的实时获取、数据传递、上位机显示等监测环节。该装置安装于户外孤堡输电杆塔上, 以太阳能电池板结合蓄电池作为电源;利用STM32L系列微处理器作为下位机主控制器来处理传感器采集的孤堡输电杆塔塔身状态信息, 进而控制GPRS模块传输监测数据于上位机;上位机利用监测数据实现杆塔实时状态量显示, 最终向输电线路运维人员提供直观的杆塔状态监测信息。图1为孤堡输电杆塔偏移状态检测装置结构示意图。

为实现信号采集单元设计目标, 装置利用相关传感器对孤堡输电杆塔整体偏移状态信息及杆塔基础所处的外部环境状态信息进行有效采集。这些传感器及其作用主要包括: (1) 倾斜角传感器, 获取孤堡输电杆塔塔身偏移角度信息; (2) 超声波传感器, 以所测距离为参考, 获取孤堡输电杆塔基础偏移位置信息。

在信号处理单元中, 系统主控制器控制传感器以一定时间间隔进行现场状态量采集, 经GPRS模块以采样数据形式将状态信息无线传输至上位机接收模块。上位机接收模块利用采样数据实现预先设计的相关算法, 并生成孤堡输电杆塔的实时直观状态信息体现于上位机上。

2 孤堡输电杆塔基础偏移量监测方法

在一定的监测周期内, 孤堡输电杆塔基础偏移量是装置的重点监测量, 其关键技术在于获取杆塔基础上支撑脚处的位置坐标。当前电力系统应用中, 主要有基于GPS的无线传感定位方法及强制对中法等检测措施, 但这些方法存在成本及检测精度因素相互制约的矛盾。为此, 孤堡输电杆塔偏移量检测中的杆塔支撑脚位置坐标的获取方法应根据实际情况独立设计。

图1中, 装置以超声波传感器作为偏移量的检测元件, 将传感器所测距离转换为空间坐标系内的位置坐标, 需独立设计坐标原点并以超声波传感器替代;单独直立于孤堡顶端的杆上, 将分别垂直安装两套超声波传感器, 作为坐标系中的原点及对照参考点。杆塔偏移量检测坐标系模型如图2所示。

图2中, 将参考点传感器II处的对应位置设计为坐标系原点O, 将参考点传感器I处的对应位置设计为O′, 将OO′所在方向作为Z轴正方向, 将地理正东方向作为X轴, 将地理正北方向作为Y轴建立三维直角坐标系。坐标系中, 将孤堡杆塔基础4支撑脚处相应超声波传感器位置编号为A、B、C、D点, 在固定检测周期内对以上4点的位置坐标进行统计及分析, 便可清晰判断孤堡输电杆塔整体偏移趋势。

3 系统主控制电路硬件设计

孤堡输电杆塔偏移状态检测装置中, 系统控制电路对相关传感器采集的具有杆塔位置状态信息的电信号进行处理, 利用GPRS模块实现下位机与上位机间相互数据传输, 便于在上位机中实现杆塔偏移状态的数据统计及分析。系统主控制电路由主控制器、电源与驱动模块、超声波测距传感器、偏移角传感器、GPRS模块组成, 如图3所示。

3.1 主控制器及外围电路

主控制器CPU使用STM32L152TBT6超低功耗32位处理器, 其最高频率为32MHz, 具有超低功耗的特性及工业级温度范围, 可通过串口与GPRS模块进行通信。主控制器将铁塔上的各类传感器采集的孤堡输电杆塔状态监测数据集中起来, 通过短信的方式将所有数据发送到上位机接收模块中。

3.2 电源与驱动模块

装置整体安装于户外环境中, 以太阳能电池板及蓄电池组合作为电源, 其中光伏器件为主控制电路提供12V电源电压。为实现电路中相关芯片的供电, 采用开关电源芯片MP2303将电源电压转换为3.3V输出直流电压。输出电压应满足以下关系:

式中, R58、R59分别是反馈电阻和接地电阻。

3.3 超声波测距传感器控制电路硬件设计

安装于输电杆塔塔身上的传感器将所测数据经IIC总线与主控制电路相连, 若在主控制电路中添加IIC驱动芯片, 可使IIC总线的传输距离增加到15m。装置选用KS103超声波距离检测传感器, 在检测模式下其检测范围为0.01~10m, 工作电压范围为3.0~5.5V;采用可调滤波降噪技术, 在电源电压受干扰或噪音较大时, 该传感器仍可正常工作。

3.4 偏移角传感器控制电路硬件设计

装置选用Mpu6050作为偏移角传感器, 通过IIC总线与主控制电路相连。该芯片内部集成有三轴加速度微机电系统与三轴角速度微机电系统, 并自带一个数字运动处理器DMP, DMP可处理加速度与角速度数据生成四元数, 可通过算法将其转化为传感器的偏移角度。

3.5 GPRS模块硬件设计

装置中GPRS模块由SIM900A通信模块及SIM卡构成。SIM900A通信模块中可通过TXD、RXD端口与CPU的PA2、PA3端口连接实现串口通信。在GPRS模块电源端设计有磁珠以吸收天线引入的超高频信号;为增强SIM卡可靠性, 在端口增加ESD静电保护器件SMF05C;可通过将PWRKEY端口设计为低电平实现模块在开机时自动启动。

4 系统软件设计

4.1 主程序流程

系统主程序实现下位机对传感器采集输电杆塔状态信息动作的控制, 并实时将传感器采集数据以短信形式经GPRS模块传输至上位机接收终端。图4为上位机处理软件流程图。

4.2 上位机程序流程

上位机接收终端接收GPRS模块以短信方式向其发送的监测数据, 通过232串口或USB口方式将经相关算法处理后的数据发送至PC机。PC机上以界面的形式向用户呈现输电杆塔偏移状态的统计分析数据, 并对数据进行存储, 以备分析。上位机接收模块中使用STM32F103RBT6作为CPU, 其最高频率可达72MHz。图5为上位机处理软件流程图。

5 系统检测试验及分析

依据本文所设计系统, 进行了孤堡输电杆塔偏移量检测试验。按比例在试验室中搭建了直线型孤堡输电杆塔的局部结构, 主要包含以砂土堆积形成的孤堡以及填埋于孤堡中的4个杆塔支撑脚为主的杆塔模型。将输电杆塔4支撑脚分别标记为A、B、C、D, 并将监测系统实物安装于构造的孤堡输电杆塔模型上。

试验中, 以水冲刷孤堡土壤的形式模拟自然环境对孤堡及杆塔造成的影响, 并按固定时间间隔由传感器获取距离数据, 经下位机处理后, 将传感器采集数据转化成为实际位移数据。经统计, 4支撑脚相对于首次测量位置的随时间发生变化的相对位移量SA、SB、SC、SD的变化趋势如图6所示。

由图6可得出以下结论:

(1) 在此次测量时间内, 输电杆塔塔基向C支撑脚方向偏移最为严重, 其表现形式为杆塔基础在C支撑脚处存在向外侧移动趋势。这主要是由于孤堡上土壤所处状态发生了变化, 造成的坡度变化引起杆塔基础在C支撑脚处所受水平推力增强。

(2) 输电杆塔基础在C支撑脚处的偏移, 使B、D支撑脚处基础受到横向水平力作用, 结合该处下压力影响, B、D杆塔基础也随之向C杆塔基础方向偏移。

6 结束语

孤堡输电杆塔偏移状态检测装置实现了对输电线路上形成的孤堡输电杆塔塔身及其基础偏移量的准确获取, 其监测结果最终通过上位机向线路运行维护人员展示。该装置利用孤堡及输电杆塔所形成的现有地理条件建立检测杆塔支撑脚位置的坐标系, 可在满足精度要求基础上极大降低监测设备生产维护成本, 具有精度高、实时性好、反应速度快的优势, 能为输电线路杆塔基础提供可靠的状态量, 实时监测孤堡输电杆塔的状态, 为线路基础隐患抢险抢修提供判据, 保障线路安全稳定运行。

摘要：针对输电线路上孤堡输电杆塔因土壤破坏而缓慢偏移乃至倾覆等现象, 建立了以STM32L系列32位ARM微控制器为控制电路核心的孤堡输电杆塔偏移状态检测系统, 实现对孤堡输电杆塔偏移状态的实时在线监测。该系统将采集的输电杆塔偏移实时数据通过GPRS模块传输至上位机存储、分析及展示, 可快速识别孤堡输电杆塔偏移趋势、倾斜角度, 具有稳定性高、精度好等优点, 可提供可靠的输电线路杆塔基础状态量数据, 确保线路安全稳定运行。

存在频率偏移条件下的独特字检测 篇7

突发数字通信应用广泛, 例如时分多址卫星通信系统和陆地移动蜂窝通信系统。在每个突发之前, 通常发送一段确知序列的前导码, 即独特字 (UW) , 以便于突发检测。

在这样的系统中, 突发前导码序列中独特字的检测是个很关键的问题。当信号载波和本地振荡器很好的同步之后, 独特字的检测可以可以通过滑动相关完成, 即比较输入数据字段和已知的独特字模式。[1]当相关器的输出超出预先设置的门限时, 即完成一次突发检测。然而, 如果存在频率偏差, 这一方法将失效。此时可以采用最大似然比测试法, 该技术采用一组中心频率位于不同频点的带通滤波器, 且每个滤波器后跟一个滑动相关器, 其输出将和预先设置的门限比较得到判决结果。该技术的性能取决于带通滤波器的数目和带宽, 分支越多, 带宽越窄, 性能就越好。 (实际使用中) 分支数目的确定取决于代价和性能损失之间的折衷。

本文提出了一种新方法, 可以完成存在频率偏差时的独特字检测。该方法采用信息理论中的模型选取原则, 即由Rissanen和Schwartz最先引入的最小描述长度准则 (MDL) 。与排列于不同频点的多重检测不同, 新方法应用信号子空间分解技术得到独特字的检测统计量。一旦检测到独特字, 基于包含最大能量的信号子空间基矢量, 可以很容易地估计频率偏差[2]。新技术具有恒定的误警概率, 很好的计算效率, 适合DSP实现。

2 问题的提出

假定TDMA突发前导码序列中的独特字已知, 并产生于伪随机数发生器, 且采用QPSK调制。接收信号被下变频至基带或中频, 残留未知非零的频率偏差。频率偏差可能来自本振 (LO) 漂移或多谱勒影响。符号定时已经恢复, 接收信号按照码元速率采样。信道噪声为白噪声, 服从高斯噪分布。

按照上述假设, 采样数据可表述如下:

其中a是信号幅度;Sn是QPSK符号, 取值0, 1, 2, 3;Δω表示频率偏差;准是载波相位偏差;ωn是高斯白噪声。独特字包含在符号序列之间。

如果频率偏差为零, 则Δω等于零, 独特字UW可用如下定义的相关器检测:

其中Cn独特字序列, 通常是随机序列, 长度是M。如果xn中存在独特字, 而且按照Cn的顺序排列, 相关器输出将得到最大值, 此时意味着检测到独特字。如果频率偏差不为零, 即使Sn中的独特字按照Cn的顺序排列, 正如下面所讨论的, 相关器输出不一定得到最大值。

定义新序列

将xn-M-m代入该公式, 直接处理之后得到:

其中ΔSm=Sn-M+m-Cm;ω'n-M+m与ωn-M+m具有同样的统计特性。如果独特字UW包含于xn, 且对齐于Cm, 例如:

公式4变成

Yn-M+m含有未知频率Δω的复正弦波信号和高斯白噪声。不过, 如果xn中不存在独特字, 或者没有按照Cn的顺序正确排列, 则

而且由于Sn-M+m和Cm随机特性的影响, ΔSm成为白随机序列。这也就意味着Yn-M+m仍然是白噪声序列。

在多径环境中, 上述处理可能在Yn-M+m中产生不止一个正弦波, 如果独特字正确排列的话。由于多谱勒漂移的影响, 这些正弦波可能具有不同的频率成分。

因此, 存在频率偏移条件下的独特字检测问题也就演变成了确定Yn-M+m是否由正弦波和噪声组成;换言之, 这是噪声中未知频率成分正弦波的检测问题。[2]

3 基于MDL的检测技术

新的检测技术建立在信息理论准则基础之上, 术语称之为最小描述长度 (MDL) 。这隐含着将一个二维信号空间分解成两个一维信号子空间。二维信号空间定义为Yn-M+m的2×2相关矩阵。一维信号子空间定义为它的基矢量和能量, 即相关矩阵的特征向量和特征值。检测统计量是两个子空间的能量值。

3.1 信号空间和子空间分解

由于需要解决的问题只是确定Yn-M+m是否由正弦波组成, Yn-M+m2×2的相关矩阵构成的二维空间足以解决该问题。将序列Yn-M+m表示成如下的矩阵:

其相关矩阵R如下:

上标H表示复共轭运算。

相关矩阵R在二维空间定义了Yn-M+m的特性。该空间可由R的特征值λi和特征向量vi完全刻画, 其定义如下:

特征向量vi是一维子空间的基矢量, 特征值λi是每个子空间的能量值。如果Yn-M+m由单个正弦波和噪声组成, 含有最大能量的是信号子空间, 此外是噪声子空间。否则两者都是噪声子空间。

特征值将在新的独特字检测技术中采用, 其表达式如下:

式中rij是R矩阵i行j列的元素。通常假定Yn-M+m平稳, 也就是说, r11=r22, 上式可简化如下:

3.2 基于MDL的独特字检测法

MDL准则解决的一般化问题是给定一组N个观察点{yn}和一族由概率密度函数描述的可选模型如何选择与数据匹配最好的模型?

定义MDL量

其中, k是模型阶数, 是模型参数θ的最大似然估计量, ρ是θ中无关联参数的数目, MDL准则选择使MDL (k) 最小化的k值作为模型阶数。

为了确定隐含在高斯白噪声中的正弦波的个数, Wax和Kailath给出如下表达式:

式中p是相关矩阵的维数, N是用于估计相关矩阵的采样点数。使得判决量最小的k值就是数据中正弦分量的数目。Wax和Kailath进一步证明MDL准则给出的是正弦分量数目的一致估计。

MDL (k) 相对k的分布呈抛物线形状。在K个正弦波的情形下, MDL (k) 随着k的增加单调下降直至k等于K;在大于K的情况下, MDL (k) 随着k的增加单调递增。因此, 为了确定数据中是否包含正弦分量, 在关心的范围内, 只有两个MDL值 (p=2) 要估计, 即k=0和k=1。这两个值分别计算如下:

注意式中N=M-1。如果MDL (0) 大于MDL (1) , 则至少存在一个正弦波而且检测到独特字;如果标记判决规则可简化如下:

4 性能分析

新的UW检测器的性能可用检测概率PD和误警 (虚假检测) 概率PFA刻画。为了计算这两个概率值, 需要知道参量t在有无同步独特字条件下的概率密度函数 (PDF) 。然而, 推导这样的概率密度函数是非常困难的。因此, 这里只能给出估计量PD和PFA的计算机仿真结果。

4.1 误警概率

不存在独特字时, 特征值λ1和λ2表示噪声方差。仔细研究测试统计量t发现它独立于噪声方差。换言之, 噪声方差改变, t的统计分布保持不变。[3]这一发现揭示新的独特字检测器一个非常优异的性能:能提供恒定的误警概率 (CFAR) 。误警概率仅仅取决于独特字大小M, 这一点大大简化了仿真过程。

计算机仿真结果表明t服从渐进指数分布。这一结果意味着当M值很大, 误警概率很小时, 可以采用半解析的办法确定误警概率:首先做一定数量的仿真估计出PDF;接着调整指数分布拟合估计出的PDF;最后根据拟合的PDF和门限值β计算PFA。该方法对于确定非常小的PFA非常有效。不过, 当M取值较小时, 只需通过计算机仿真就能得到PFA的取值, 因为PFA相对较高, 无需太多的仿真时间就能得到好的估计值。

4.2 检测概率

为了估计新技术在存在载波偏差条件下的检测概率, 仿真时需要在载波和本地振荡器之间引入多个不同的频率偏差。 (1) 当M=32, Eb/N0=3d B时, 不同归一化频率 (归一化频率为波特率) 偏置条件下的检测概率不受载波偏置的影响。 (2) 当M从16增至128时的结果。相对码元波特率的归一化频率偏移为0.01, 试验次数是10000次。

从试验结果看来, 为了获得期望的检测概率, 独特字增长时, 所需的信噪比Eb/N0减小。以PD=0.999为例, 当M=64时, Eb/N0=3d B;当M=128时, Eb/N0=1d B。

5 结论

本文基于最小描述长度准则, 给出了一种新的TDMA通信系统独特字检测技术。该技术包括对2×2相关矩阵的公式表述, 及其特征值的计算, 这些比较容易实现。为了研究该技术的性能进行了计算机仿真, 仿真结果表明误警概率独立于信道噪声大小, 仅仅和独特字长度有关;检测概率独立于载波频率偏移, 并随着独特字长度和信噪比大小的增加而增加。进一步的工作可以研究码元时序和载波频偏的联合估计, 以及同其他CFAR技术的性能对比。

参考文献

[1]鲜婷, 徐曦.无线网络规划SMART解决方案[J].电力信息化, 2006, (10) :88.

[2]秦晓懿, 王瀚晟, 曾烈光.一种应用于交换机的字节同步复分接系统[J].电信科学, 1997 (2) :52.