CN107515621B - 基于输电线路电磁感知的巡线无人机飞行轨迹控制方法 - Google Patents

基于输电线路电磁感知的巡线无人机飞行轨迹控制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107515621B
CN107515621B CN201710564330.7A CN201710564330A CN107515621B CN 107515621 B CN107515621 B CN 107515621B CN 201710564330 A CN201710564330 A CN 201710564330A CN 107515621 B CN107515621 B CN 107515621B
Authority
CN
China
Prior art keywords
transmission line
power transmission
aerial vehicle
unmanned aerial
point
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201710564330.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107515621A (zh
Inventor
胡军
欧阳勇
王博
张波
何金良
王善祥
赵根
吴阳
王中旭
庄池杰
余占清
曾嵘
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tsinghua University
Original Assignee
Tsinghua University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tsinghua University filed Critical Tsinghua University
Priority to CN201710564330.7A priority Critical patent/CN107515621B/zh
Publication of CN107515621A publication Critical patent/CN107515621A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107515621B publication Critical patent/CN107515621B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/10Simultaneous control of position or course in three dimensions
    • G05D1/101Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft
    • G05D1/102Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft specially adapted for vertical take-off of aircraft
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/12Target-seeking control
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B17/00Systems involving the use of models or simulators of said systems
    • G05B17/02Systems involving the use of models or simulators of said systems electric
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/0088Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots characterized by the autonomous decision making process, e.g. artificial intelligence, predefined behaviours

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

本发明提出的一种基于输电线路电磁感知的巡线无人机飞行轨迹控制方法,属于无人机飞行控制技术领域,该方法先获取输电线路周围的空间电磁信号及无人机实时姿态信息,然后利用输电线路周围空间电磁信号强度与输电线路距离具有显著相关性这一特性对获取的空间电磁信号通过反演算法计算输电线路的特性参数,得到输电线路与无人机的实时相对位置信息;最后根据该实时相对位置信息及获取的无人机实时姿态信息,通过内外环双闭环的控制算法对无人机的飞行轨迹进行控制;本发明可校正无人机因GPS信号精度不足、输电线路吸附等造成的位置信息的偏差,达到无人机自主飞行控制的目的,解决了人工目测手动遥控的弊端,适应现代化电网建设与发展的需要。

Description

基于输电线路电磁感知的巡线无人机飞行轨迹控制方法
技术领域
本发明涉及一种基于输电线路电磁感知的巡线无人机飞行轨迹控制方法,属于无人机飞行控制技术领域。
背景技术
近年来,将无人机应用到输电线路巡检(以下简称“巡线”)来代替传统人工巡检的方式逐渐兴起,这大大提高电力维护和检修的速度和效率,提高作业人员安全性。目前国内电网巡线应用最多的是通过巡线人员目测手动遥控来控制无人机沿输电线路飞行,无人机飞出巡线人员视距后无法对该无人机进行控制,因此现场目视操作制约了巡线的范围和效率。
目前关于无人机自主飞行控制的研究在不断展开,国外对计算机视觉在无人机巡线导航中的应用进行了研究,利用图像数据处理算法和跟踪技术,在GPS(GlobalPositioning System,全球定位系统)的辅助下实现无人机的巡线导航,得到无人机相对输电线路的位置和运动姿态。澳大利亚相关机构也开发了具有自行巡路、探测和避障功能的巡线无人机。在实际应用中,常规无人机配置有GPS定位系统,惯性测量单元(IMU):包括三轴加速度计,三轴陀螺仪,电子罗盘等用于获取姿态信息的传感器。在电力巡线中的自主飞行轨迹辨识与控制一般通过GPS导航实现,但由于无人机常用GPS坐标精度不足、输电导线电磁场吸附引起的电磁干扰等因素,难以对无人机与输电线路的相对位置进行实时判断,因此在飞行轨迹的控制上容易产生偏差,很有可能发生无人机撞击导线坠毁的情况,严重影响巡线作业的实际效果。上述国外的相关研究均结合GPS信号和图像信号,通过高级算法进行轨迹设计,在一定程度上实现轨迹校正,都可实现不确定环境下无人机飞行轨迹的规划,达到无人机在巡线中的自主飞行控制的目的,但方法算法复杂,实时计算量大,并且实际效果受现场环境下拍摄图像质量的影响非常大。因此,在现行的无人机自主飞行的控制方法中,因GPS坐标精度和输电导线电磁场吸附引起的电磁干扰等因素带来的飞行轨迹的偏差问题还没有简单有效的解决方案。
利用输电线路电磁场、电磁环境分布与输电线路距离具有显著相关性这一特性应用在电力系统方面已有大量研究,通过对输电线路下方地面附近一定数量测点的电场强度进行的测量,反演计算得到输电线路中的电压及周围的实际电场分布,降低测量强度;根据二维输电线路的磁场到三相电流的反演,通过遗传算法进行迭代计算实现,而无人机巡线的场域反演问题与上述反演问题相比具有位置的不确定性,传感信号特殊情况下(如换相,杆塔等)的提取等困难需要解决。
发明内容
本发明的目的是为克服已有技术的不足之处,提出一种基于输电线路电磁感知的巡线无人机飞行轨迹控制方法。本发明基于输电线路自身固有的周边空间电磁场效应,将电磁传感量测信号作为巡线无人机的引导信号,进行空间位置辨识和轨迹校正,解决GPS导航坐标精度不足和电磁干扰对飞行轨迹控制造成偏差的问题,实现无人机飞行轨迹的自主控制,从而极大地提升巡线无人机的实际作业成效。
本发明提出的基于输电线路电磁感知的巡线无人机智能控制系统,其特征在于,将用于测量输电线路周围空间电磁信号的电磁传感量测装置搭载在巡线无人机上,该无人机内部设有各类姿态信息传感器,根据无人机飞行速度及控制精度设置多个定位点,相邻定位点之间设置N个采样点;将无人机预期的飞行轨迹在各定位点的位置信息作为初始位置信息数据,相邻两定位点间该方法具体包括以下步骤:
1)获取输电线路周围的空间电磁信号及无人机实时姿态信息:随着巡线无人机沿输电线路飞行,通过电磁传感量测装置获取无人机所在相邻两定位点间所有采样点处输电线路周围的空间电磁信号,整条输电线路,电磁传感量测装置所采集的各采样点的空间电磁信号均为同一种类;通过各类姿态信息传感器获取无人机所在相邻两定位点的无人机实时姿态信息;
所述输电线路周围的空间电磁信号包括输电线路流过电流产生的磁场信号、输电线路上高电压产生的周围电场信号以及输电线路周围的电磁环境信号之中任一种,其中电磁环境信号包括可听噪声信号或无线电干扰信号;
2)计算输电线路与无人机的实时相对位置信息:利用输电线路周围空间电磁信号强度与输电线路距离具有显著相关性的特性,以及采用步骤1)获取到的所有采样点的空间电磁信号数据,通过反演算法计算输电线路的特性参数,得到输电线路与无人机的实时相对位置信息;
3)基于输电线路与无人机的实时相对位置信息对巡线无人机飞行轨迹进行控制:将步骤2)确定的输电线路与无人机的实时相对位置信息与无人机初始位置信息数据的偏差,通过外环的位置控制算法计算得到无人机期望姿态信息;该期望姿态信息与经过滤波处理的无人机当前姿态信息的偏差通过内环姿态控制算法计算后反馈给无人机动力系统,调整无人机姿态,实现无人机的飞行轨迹的控制。
本发明的技术特点:
本发明利用电磁传感量测装置的量测信号与巡线无人机相对输电线路距离具有显著相关性的特点,动态实现对输电线路周围空间电磁信号的准确测量,采用该量测信号作为引导反演出输电线路导线的实时定位,并结合巡线无人机GPS坐标信息与相应位置姿态传感器阵列数据来实现对巡线无人机飞行轨迹的智能控制。
其有益效果如下:
1.本发明所利用电磁传感量测所测量的是输电线路自身产生的电场,磁场或电磁环境信号,是利用输电线路周围空间电磁场分布及电磁环境与导线距离的显著相关性这一特征,有效避免普通传感量测装置因输电线路自身的电磁干扰带来的量测数据的影响,所述传感量测装置对周围空间电磁信号的准确量测保证用来定位的基础数据的准确性,同时所述电磁传感量测装置对于不同电压等级交流直流输电线路有广泛适用性。
2.本发明巡线无人机搭载电磁传感量测装置在飞行巡线的运动过程中对周围空间电磁信号进行动态量测,通过仿真分析确定电磁传感量测信号与输电线路特性参数之间的关系,并通过反演算法实现输电线路的定位,仿真分析可充分考虑换相、导线弧垂、杆塔突起结构影响,最大程度还原输电线路的真实运行工况。
3.本发明针对巡线无人机自身GPS位置信息存在误差导致的飞行轨迹出现偏差的情况,将GPS坐标信息作为待调节的状态量,引入利用电磁感知的输电线路位置反演的定位信息作为期望状态量,在本发明的智能控制算法的调节下,巡线无人机的飞行轨迹得到校正,达到准确自动飞行的目的,实现了无人机巡检作业安全高效的展开。
附图说明
图1是本发明的相邻两定位点间巡线无人机飞行轨迹控制方法的整体流程框图。
图2是本发明实施例中输电线路的几何模型图。
图3是本发明步骤3)的飞行控制算法原理图。
具体实施方式
本发明提出的一种基于输电线路电磁感知的巡线无人机飞行轨迹控制方法结合附图及实施例详细说明如下:
本发明的基于输电线路电磁感知的巡线无人机飞行轨迹控制方法,将用于测量输电线路周围空间电磁信号的电磁传感量测装置搭载在巡线无人机上,该无人机内部设有各类姿态信息传感器(该姿态信息传感器为常规无人机所必备的组成器件,包括加速度计、陀螺仪等),根据无人机飞行速度及控制精度设置多个定位点(包括相邻定位点间的飞行距离和时间间隔),相邻定位点之间设置N个采样点(由于电磁传感量测装置的采样频率固定,同时无人机沿输电线路飞行速度基本保持不变,所以若采样点越多,相邻定位点距离越远,能更大范围获得空间电磁信号场域分布特性,所得到的输电线路的特性参数越准确,但会使得每一次定位的时间间隔变长,造成定位的时间滞后性;反之,若采样点越少,相邻定位点距离越短,实时性得到提高,但是由此得到的空间电磁信号场域特性越不准确,定位的精度也越低;因此定位点和采样点个数的选取应该适中,以同时满足实时性和定位精度的要求);将无人机预期的飞行轨迹在各定位点的位置信息(该位置信息在无人机起飞前通过航迹规划制定沿特定输电线路的飞行计划,属于无人机常规技术)作为初始位置信息数据,相邻两定位点间基于输电线路电磁感知的巡线无人机飞行轨迹控制方法的组成步骤如图1所示,具体包括以下步骤:
1)获取输电线路周围的空间电磁信号及无人机实时姿态信息:随着巡线无人机沿输电线路飞行,通过电磁传感量测装置获取无人机所在相邻两定位点间所有采样点处的输电线路周围空间电磁信号,对于整条输电线路,电磁传感量测装置所采集的各采样点的空间电磁信号均为同一种类;因为电磁传感量测信号与输电线路相对距离具有显著相关性,所以将无人机上搭载的电磁传感量测装置在空间中不同采样点量测输电线路周围的电磁信号并实时传送给巡线无人机内的微机处理系统作为基于传感量测数据的输电线路方位感知的基础数据;通过各类姿态信息传感器获取无人机所在相邻两定位点的无人机实时姿态信息;
所述输电线路周围空间电磁信号包括输电线路流过电流产生的磁场信号、输电线路上高电压产生的周围电场信号以及输电线路周围的电磁环境信号之中任一种,其中电磁环境信号包括可听噪声信号或无线电干扰信号;
所述电磁传感量测装置,当输电线路周围空间电磁信号为磁场信号时,电磁传感量测装置采用常规的磁场传感器,可优选清华大学的基于GMR(巨磁阻)效应的磁场传感器(国家发明专利,专利号201110023325.8);当输电线路周围空间电磁信号为电场信号时,电磁传感量测装置采用常规的电场传感器,可优选清华大学的光电集成电场传感器(国家发明专利,专利号200910243317.7);当输电线路周围空间电磁信号为电磁环境信号时,电磁传感量测装置采用常规的电磁环境传感器,其中,可听噪声信号量测装置可优选
Figure BDA0001347926590000041
(B&K)公司的BK2238型户外噪声测量仪,无线电干扰信号量测装置可优选北京凯宏仪器公司的KH3930型无线电干扰接收机及环形天线;
2)计算输电线路与无人机的实时相对位置信息:利用输电线路周围空间电磁信号强度与输电线路距离具有显著相关性这一特性,以及采用步骤1)获取到的所有采样点的空间电磁信号数据,通过反演算法计算输电线路的特性参数(如输电线路电流、电压或输电线路与无人机的相对位置信息等)(该计算过程是针对每一个采样点的定位控制,在无人机飞行过程中不断进行),由此实现输电线路的定位及巡线无人机与输电线路相对位置的准确辨识,即得到输电线路与无人机的实时相对位置信息;
当输电线路周围空间电磁信号为磁场信号时,步骤2)中通过反演算法计算输电线路的特性参数具体包括以下步骤:
将无人机当前所在两相邻定位点间的输电线路简化为无限长直导线,建立几何模型如图2所示,采用站心地平直角坐标系OXYZ(原点为选定测站),无人机GPS坐标系采用大地坐标系(坐标由无人机所在的经度、纬度和海拔高度组成),设导线m位于高度为h2(Z=h2)的平行于水平面的平面S内,设导线m在平面S内的方程为aX+bY+c=0,设导线m上的直流电流为I;当前磁场信号的采样点(即巡线无人机当前所在位置)为A1,过采样点作平面S的垂线交平面S于点W1;过点W1作导线m的垂线交导线于点C1(为了简化表示,此处所述A1、W1、C1在图2中分别由A、W、C表示,下同);设采样点A1的坐标为(Xr1,Yr1,Zr1),则点W1的坐标为(Xr1,Yr1,h2);由导线位置方程可解得C1点的坐标为
Figure BDA0001347926590000051
由此得到采样点至输电线路的法向向量
Figure BDA0001347926590000052
对于流过直流电流I的无限长直导线,根据导线电流I和由采样点与输电线路的实时相对位置关系(a,b,c)(即输电线路的特性参数)确定的
Figure BDA0001347926590000053
通过仿真分析计算采样点的磁场强度仿真值H(即空间电磁信号的场域分布特性)为:
Figure BDA0001347926590000054
Figure BDA0001347926590000055
其中,
Figure BDA0001347926590000056
为导线m的电流方向向量,
Figure BDA0001347926590000057
为磁场的单位向量,通过右手定则由导线m的单位向量
Figure BDA0001347926590000058
和采样点与导线m的垂线单位向量
Figure BDA0001347926590000059
叉乘得到;
即只需通过a,b,c,I这四个参数,即可确定空间中所有采样点的磁场强度仿真值(对于该问题的求解是针对整条输电线路而言,而非单一的一个定位点,因此,在确定输电线路后,无人机巡线前只需进行一次该问题的仿真分析);反之,只需要根据无人机自身的GPS位置信息转换为站心地平直角坐标系坐标信息,结合采集到的磁场强度,反演出a,b,c,H,I这五个参数即可确定输电线路相对无人机的位置;
设各采样点的磁场强度实际测量值为Hi′,i=1,…,N,共计N组,每组测量值均包含X,Y,Z三个方向的数据,使所有采样点各方向的磁场强度仿真值(由任意一组a,b,c,I的值仿真得到)与实际测量值的差的范数之和取得最小值时的该一组a,b,c,I的值作为反演算法的结果,即为输电线路的特性参数,由该组中的a,b,c即可确定输电线路与无人机的相对位置,将上述反演问题简化为如下公式:
Figure BDA0001347926590000061
其中,Ha,b,c,I,i,j表示在某一组确定的a,b,c,I下,使用仿真分析得到的第i个采样点在j(j为X,Y,Z方向中的其中一个方向)方向上的磁场强度仿真值,即当已知输电线路电流I和通过已知的a,b,c确定输电线路与无人机的实时相对位置信息时由仿真建模计算得到该采样点的磁场强度;H′i,j表示第i个采样点在j方向上的磁场强度实际测量大小;根据得到输电线路的特性参数确定输电线路与无人机的实时相对位置信息,执行步骤3);
对于上述输电线路的特性参数的求解,实施例对有约束条件(如限定采点高度和输电线路电流等)的情况,采用SQP(序列二次规划)算法;无约束条件的情况,则采用单纯形搜索法直接反演,收集完输电线路数据进行中值滤波,最终得到输电线路的特性参数;
当输电线路周围空间电磁信号为电场信号时,所述步骤2)中通过反演算法计算输电线路的特性参数具体包括以下步骤:
将无人机当前所在两相邻定位点间的输电线路简化为单相无限长直导线,建立几何模型如图2所示,采用站心地平直角坐标系OXYZ(原点为地面选定测站),无人机GPS坐标系采用大地坐标系(坐标由无人机所在的经度,纬度和海拔高度组成),设导线m位于高度为h2(Z=h2)的平行于水平面的平面S内,导线m在平面S内的方程为aX+bY+c=0,设导线m上的电位为U;当前电场信号的采样点(即巡线无人机当前所在位置)为A2,过采样点作平面S的垂线交平面S于点W2;过点W2作导线m的垂线交导线于点C2;设采样点A2的坐标为(Xr2,Yr2,Zr2),则点W2的坐标为(Xr2,Yr2,h2);由导线位置方程可解得C2点的坐标为
Figure BDA0001347926590000062
由此得到采样点至输电线路的法向向量
Figure BDA0001347926590000063
对于电位为U的单相无限长直导线,根据导线m的电位U和由采样点与输电线路的实时相对位置关系(该关系直接由a,b,c确定)确定的
Figure BDA0001347926590000064
通过模拟电荷法仿真计算得到采样点的电场强度仿真值E;
故而只需要知道a,b,c,U这四个参数,即可确定空间中所有采样点的电场强度仿真值;反之,只需要根据采集到的电场强度,可以反演出输电线路相对无人机的位置(a,b,c)和输电线路的电位U。
设各采样点的电场强度实际测量值为Ei′,i=1,…,N,共计N组,每组数据包含X,Y,Z三个方向的数据,使所有采样点各方向的电场强度仿真值(由任意一组a,b,c,U的值仿真得到)与实际测量值的差的范数之和取得最小值时的该组a,b,c,U的值作为反演算法的结果,即为输电线路的特性参数,由该组中的a,b,c即可确定输电线路与无人机的相对位置,将上述反演问题简化为如下公式:
Figure BDA0001347926590000071
其中,Ea,b,c,U,i,j表示某一组确定的a,b,c,U下,使用上述正问题仿真分析得到的第i个采样点在j(j为X,Y,Z方向中的其中一个方向)方向上的电场强度仿真值,即当已知输电线路电位U和通过a,b,c确定的输电线路位置与无人机的实时相对位置信息时,由上述仿真建模(本实施例采用模拟电荷法进行仿真计算)计算得到采样点的电场强度;E′i,j表示第i个采样点在j方向上的电场强度实际测量大小;根据得到输电线路的特性参数确定输电线路与无人机的实时相对位置信息,执行步骤3);
对于上述输电线路的特性参数的求解,为了减小该逆问题的病态(病态即测量值很小的波动就会引起所得输电线路的特性参数的极大波动),求解前可先采用Tikhonov正则化方法减小该逆问题的病态,然后采用阻尼高斯-牛顿法(DGN)迭代求解得到电场特性参数和输电线路相对位置,然后再进行输电线路的特性参数的求解;
当输电线路周围空间电磁信号为电磁环境信号中的无线电干扰信号时,所述步骤2)中通过反演算法计算输电线路的特性参数具体包括以下步骤:
将无人机当前所在两相邻定位点间的输电线路简化为单相无限长直导线,建立几何模型如图2所示,采用站心地平直角坐标系OXYZ(原点为地面选定测站),无人机GPS坐标系采用大地坐标系(坐标由无人机所在的经度,纬度和海拔高度组成),设导线m位于高度为h2(Z=h2)的平行于水平面的平面S内,导线m在平面S内的方程为aX+bY+c=0,设导线m上的电位为U;当前无线电干扰信号的采样点(即巡线无人机当前所在位置)为A3,过采样点作平面S的垂线交平面S于点W3;过点W3作导线m的垂线交导线于点C3;设采样点A3的坐标为(Xr3,Yr3,Zr3),则点W3的坐标为(Xr3,Yr3,h2);由导线位置方程可解得C3点的坐标为
Figure BDA0001347926590000072
由此得到采样点至输电线路的线段长度
Figure BDA0001347926590000081
对于电位为U的无限长直流导线,考虑多相运行情况下,根据导线电位U和由采样点与输电线路的实时相对位置关系(a,b,c)确定的
Figure BDA0001347926590000082
采用CISPR经验公式计算采样点无线电干扰强度仿真值RI
Figure BDA0001347926590000083
式中,RI为采样点无线电干扰强度仿真值,单位为dB;r为每一相单根导线半径,单位为cm;gmax为导线表面最大电场强度,可根据导线电位U和
Figure BDA0001347926590000084
通过模拟电荷法求得,单位为Kv/cm;p为导线分裂数;D为采样点距导线的距离,单位为m;
即只需得知a,b,c,U这四个参数,即可确定空间中每一采样点的无线电干扰强度;反之,只需根据采集到的无线电干扰强度,即可反演出输电线路与无人机的实时相对位置关系(a,b,c);
设各采样点的无线电干扰强度实际测量值为
Figure BDA0001347926590000088
i=1,...,N,共计N组,使所有采样点的无线电干扰强度仿真值)(由任意一组a,b,c,U仿真得到)与实际测量值的差的范数之和取得最小值时的该组a,b,c,U的值作为反演算法的结果,即为输电线路的特性参数,由该组中的a,b,c即可确定输电线路与无人机的相对位置,将上述反演问题简化为如下公式:
Figure BDA0001347926590000085
其中,
Figure BDA0001347926590000086
为表示在某一组确定的a,b,c,U下,使用上述仿真分析得到的第i个采样点的无线电干扰强度仿真值,即当已知输电线路电位U和通过a,b,c确定的输电线路与无人机的实时相对位置信息时,由CISPR经验公式仿真建模计算得到对应的采样点无线电干扰强度;
Figure BDA0001347926590000087
表示第i个点无线电干扰水平实际测量值;根据得到输电线路的特性参数确定输电线路与无人机的实时相对位置信息,执行步骤3);
对于上述输电线路的特性参数的求解,首先采用Tikhonov正则化方法减小该逆问题的病态(病态即测量值很小的波动就会引起反演结果的极大波动),然后采用改进遗传算法迭代求解得到电磁环境特性参数和输电线路相对位置。
当输电线路周围空间电磁信号为电磁环境信号中的可听噪声信号时,所述步骤2)中通过反演算法计算输电线路的特性参数具体包括以下步骤:
将无人机当前所在两相邻定位点间的输电线路简化为单相无限长直导线,建立几何模型如图2所示,采用站心地平直角坐标系OXYZ(原点为地面选定测站),无人机GPS坐标系采用大地坐标系(坐标由无人机所在的经度,纬度和海拔高度组成),设导线m位于高度为h2(Z=h2)的平行于水平面的平面S内,导线m在平面S内的方程为aX+bY+c=0,设导线m上的电位为U;当前可听噪声信号的采样点(即巡线无人机当前所在位置)为A4,过测量点作平面S的垂线交平面S于点W4;过点W4作导线m的垂线交导线于点C4;设测量点A4的坐标为(Xr4,Yr4,Zr4),则点W4的坐标为(Xr4,Yr4,h2);由导线位置方程可解得C4点的坐标为
Figure BDA0001347926590000091
由此得到采样点至输电线路的线段长度
Figure BDA0001347926590000092
对于电位为U的无限长直流导线,考虑多相运行情况下,根据导线电位U和由采样点与输电线路的实时相对位置关系(a,b,c)确定的
Figure BDA0001347926590000093
采用BPA经验公式计算采样点可听噪声强度的仿真值AN
AN=-133.4+86lg(gmax)+40lg(deq)-11.4lg D
式中,AN为采样点可听噪声的仿真值,单位为dB;gmax为导线表面最大电场强度,可根据导线电位U和
Figure BDA0001347926590000094
通过模拟电荷法求得,单位为Kv/cm;deq=0.66×p0.64×d,d为每一相单根导线直径,单位为mm,p为导线分裂数;D为采样点距导线的距离,单位为m;
即只需得知a,b,c,U这四个参数,即可确定空间中每一采样点的可听噪声强度;反之,只需要根据采集到的可听噪声强度,即可反演出输电线路与无人机的实时相对位置关系(a,b,c);
设各采样点的无线电干扰强度实际测量值为
Figure BDA0001347926590000095
i=1,...,N,共计N组,使所有采样点的可听噪声强度仿真值(由任意一组a,b,c,U仿真得到)与实际测量值的差的范数之和取得最小值时的该组a,b,c,I的值作为反演算法的结果,即为输电线路的特性参数,由该组中的a,b,c即可确定输电线路与无人机的相对位置,将上述反演问题简化为如下公式:
Figure BDA0001347926590000096
其中,
Figure BDA0001347926590000097
表示在某一组确定的a,b,c,U下,使用上述仿真分析得到的第i个采样点的可听噪声强度,即当已知输电线路电位U和通过a,b,c确定的输电线路与无人机的实时相对位置信息时,由BPA经验公式仿真建模计算求得的采样点可听噪声强度;
Figure BDA0001347926590000098
为第i个采样点的可听噪声强度实际测量值;求解该优化问题最终得到输电线路的特性参数;执行步骤3);
对于上述输电线路的特性参数的求解,首先采用Tikhonov正则化方法减小该逆问题的病态(病态即测量值很小的波动就会引起所得输电线路的特性参数结果的极大波动),然后采用改进遗传算法迭代求解得到电磁环境特性参数和输电线路相对位置;
3)基于输电线路与无人机的实时相对位置信息对对巡线无人机飞行轨迹进行控制:因无人机自身携带GPS坐标精度的误差和输电线路电磁干扰等因素,造成无人机沿输电线路的飞行轨迹出现偏差,采用内外环双闭环的控制算法该该偏差进行控制,算法框架图如图3所示,内环是无人机姿态控制,外环是无人机位置控制;将步骤2)确定的输电线路与无人机的实时相对位置信息(站心地平直角坐标系)与无人机初始位置信息数据的偏差,通过外环的位置控制算法计算得到无人机期望的姿态信息;该期望姿态信息与经过滤波处理(如卡尔曼滤波,扩展卡尔曼滤波EKF和无迹卡尔曼滤波UKF)的由步骤1)获取的无人机当前姿态信息(姿态信息的表示方法有四元数、欧拉角和旋转矩阵,各表示方法之间可相互转换)的偏差通过内环姿态控制算法计算后(得到姿态调整的反馈值,反馈给无人机动力系统,即调整无人机的电机转速对无人机的飞行状态进行修复达到期望姿态,最终达到期望位置,无人机的飞行轨迹得到校正,同时达到自主飞行的目的。其中位置控制算法和姿态控制算法均可采用常规的PID(比例积分微分控制器)法、线性二次型最小二乘法、反馈线性化方法、非线性鲁棒控制、逐步后推方法(backstepping)、滑模控制、神经网络方法、模糊逻辑方法或学习控制方法等予以实现。
不断重复步骤1)~步骤3),随着无人机沿输电线路飞行历遍所有定位点至完成飞行任务。
本发明提出的基于输电线路电磁感知的巡线无人机飞行轨迹控制方法,利用输电线路周围电磁场及电磁环境分布与输电线路距离具有显著相关性的特征,对输电线路进行反演定位,校正无人机因GPS信号精度不足,输电线路吸附等因素造成的位置信息的偏差,达到无人机自主飞行控制的目的,解决了人工目视手动遥控的弊端,适应现代化电网建设与发展的需要,为输电线路巡视提供全新的思路。

Claims (3)

1.一种基于输电线路电磁感知的巡线无人机飞行轨迹控制方法,其特征在于,将用于测量输电线路周围空间电磁信号的电磁传感量测装置搭载在巡线无人机上,该无人机内部设有各类姿态信息传感器,根据无人机飞行速度及控制精度设置多个定位点,相邻定位点之间设置N个采样点;将无人机预期的飞行轨迹在各定位点的位置信息作为初始位置信息数据,相邻两定位点间该方法具体包括以下步骤:
1)获取输电线路周围的空间电磁信号及无人机实时姿态信息:随着巡线无人机沿输电线路飞行,通过电磁传感量测装置获取无人机所在相邻两定位点间所有采样点处输电线路周围的空间电磁信号,整条输电线路,电磁传感量测装置所采集的各采样点的空间电磁信号均为同一种类;通过各类姿态信息传感器获取无人机所在相邻两定位点的无人机实时姿态信息;
所述输电线路周围的空间电磁信号包括输电线路流过电流产生的磁场信号、输电线路上高电压产生的周围电场信号以及输电线路周围的电磁环境信号之中任一种,其中电磁环境信号包括可听噪声信号或无线电干扰信号;
2)计算输电线路与无人机的实时相对位置信息:利用输电线路周围空间电磁信号强度与输电线路距离具有显著相关性的特性,以及采用步骤1)获取到的所有采样点的空间电磁信号数据,通过反演算法计算输电线路的特性参数,得到输电线路与无人机的实时相对位置信息;
3)基于输电线路与无人机的实时相对位置信息对巡线无人机飞行轨迹进行控制:将步骤2)确定的输电线路与无人机的实时相对位置信息与无人机初始位置信息数据的偏差,通过外环的位置控制算法计算得到无人机期望姿态信息;该期望姿态信息与经过滤波处理的无人机当前姿态信息的偏差通过内环姿态控制算法计算后反馈给无人机动力系统,调整无人机姿态,实现无人机的飞行轨迹的控制;
所述输电线路周围的空间电磁信号为磁场信号,步骤2)中通过反演算法计算输电线路的特性参数具体包括以下步骤:
将无人机当前所在两相邻定位点间的输电线路简化为无限长直导线,采用站心地平直角坐标系OXYZ,该坐标系原点为选定测站,无人机GPS坐标系为大地坐标系,设导线m位于高度为h2的平行于水平面的平面S内、导线m在平面S内的方程为aX+bY+c=0、导线m上的直流电流为I;设当前磁场强度的采样点为A1,过采样点作平面S的垂线交平面S于点W1;过点W1作导线的垂线交导线于点C1;设采样点A1的坐标为(Xr1,Yr1,Zr1),则W1点的坐标为(Xr1,Yr1,h2);由导线位置方程解得C1点的坐标为
Figure FDA0002470095640000021
由此得到采样点至输电线路的法向向量
Figure FDA0002470095640000022
对于流过直流电流I的无限长直导线,根据该导线的电流I和由采样点与输电线路的实时相对位置关系(a,b,c)确定的
Figure FDA0002470095640000023
通过仿真分析计算采样点的磁场强度仿真值H;
记各采样点的磁场强度实际测量值为H′i,i=1,…,N,共计N组,每组测量值均包含X,Y,Z三个方向的数据,使所有采样点各方向的磁场强度仿真值与实际测量值的差的范数之和取得最小值时的该组a,b,c,I的值作为反演算法的结果,即为输电线路的特性参数,由该组中的a,b,c即可确定输电线路与无人机的相对位置,将反演问题简化为如下公式:
Figure FDA0002470095640000024
其中,Ha,b,c,I,i,j表示在某一组确定的a,b,c,I下,通过仿真分析得到的第i个采样点在j方向上的磁场强度仿真值;H′i,j表示第i个采样点在j方向上的磁场强度实际测量大小;
或者所述输电线路周围的空间电磁信号为电场信号,所述步骤2)中通过反演算法计算输电线路的特性参数具体包括以下步骤:
将无人机当前所在两相邻定位点间的输电线路简化为单相无限长直导线,采用站心地平直角坐标系OXYZ,该坐标系原点为选定测站,无人机GPS坐标系为大地坐标系,设导线m位于高度为h2的平行于水平面的平面S内、导线m在平面S内的方程为aX+bY+c=0、导线m上的电位为U;设当前电场信号的采样点为A2,过采样点作平面S的垂线交平面S于点W2;过点W2作导线的垂线交导线于点C2;设采样点A2的坐标为(Xr2,Yr2,Zr2),则点W2的坐标为(Xr2,Yr2,h2);由导线位置方程解得C2点的坐标为
Figure FDA0002470095640000025
由此得到采样点至输电线路的法向向量
Figure FDA0002470095640000026
对于电位为U的单相无限长直导线,根据该导线上的电位U和由采样点与输电线路的实时相对位置关系(a,b,c)确定的
Figure FDA0002470095640000027
通过仿真分析计算采样点的电场强度仿真值E;
记各采样点的电场强度实际测量值为E′i,i=1,…,N,共计N组,每组测量值均包含X,Y,Z三个方向的数据,使所有采样点各方向的电场强度仿真值与实际测量值的差的范数之和取得最小值时的该组a,b,c,U的值作为反演算法的结果,即为输电线路的特性参数,由该组中的a,b,c即可确定输电线路与无人机的相对位置,将反演问题简化为如下公式:
Figure FDA0002470095640000028
其中,Ea,b,c,U,i,j表示某一组确定的a,b,c,U下,通过仿真分析得到的第i个采样点在j方向上的电场强度仿真值;E′i,j表示第i个采样点在j方向上的电场强度实际测量大小。
2.根据权利要求1所述的巡线无人机飞行轨迹控制方法,其特征在于,所述输电线路周围的空间电磁信号为电磁环境信号中的无线电干扰信号,所述步骤2)中通过反演算法计算输电线路的特性参数具体包括以下步骤:
将无人机当前所在两相邻定位点间的输电线路简化为单相无限长直导线,采用站心地平直角坐标系OXYZ,该坐标系原点为选定测站,无人机GPS坐标系为大地坐标系,设导线m位于高度为h2的平行于水平面的平面S内、导线m在平面S内的方程为aX+bY+c=0、导线m上的电位为U;设当前无线电干扰信号的采样点为A3,过采样点作平面S的垂线交平面S于点W3;过点W3作导线的垂线交导线于点C3;设采样点A3的坐标为(Xr3,Yr3,Zr3),则点W3的坐标为(Xr3,Yr3,h2);由导线位置方程解得C3点的坐标为
Figure FDA0002470095640000031
由此得到采样点至输电线路的线段长度
Figure FDA0002470095640000032
对于电位为U的无限长直导线,考虑多相运行情况下,根据导线电位U和由采样点与输电线路的实时相对位置关系(a,b,c)确定的
Figure FDA0002470095640000033
通过仿真分析计算采样点无线电干扰强度仿真值RI
记各采样点的无线电干扰强度实际测量值为
Figure FDA0002470095640000037
共计N组,使所有采样点的无线电干扰强度仿真值与实际测量值的差的范数之和取得最小值时的该组a,b,c,U的值作为反演算法的结果,即为输电线路的特性参数,由该组中的a,b,c即可确定输电线路与无人机的相对位置,将反演问题简化为如下公式:
Figure FDA0002470095640000034
其中,
Figure FDA0002470095640000035
表示在某一组确定的a,b,c,U下,通过仿真分析得到的第i个采样点的无线电干扰强度仿真值;
Figure FDA0002470095640000036
表示第i个点无线电干扰水平实际测量值。
3.根据权利要求1所述的巡线无人机飞行轨迹控制方法,其特征在于,所述输电线路周围的空间电磁信号为电磁环境信号中的可听噪声信号,所述步骤2)中通过反演算法计算输电线路的特性参数具体包括以下步骤:
将无人机当前所在两相邻定位点间的输电线路简化为单相无限长直导线,采用站心地平直角坐标系OXYZ,该坐标系原点为选定测站,无人机GPS坐标系为大地坐标系,设导线m位于高度为h2的平行于水平面的平面S内、导线m在平面S内的方程为aX+bY+c=0、导线m上的电位为U;设当前可听噪声信号的采样点为A4,过采样点作平面S的垂线交平面S于点W4;过点W4作导线的垂线交导线于点C4;设采样点A4的坐标为(Xr4,Yr4,Zr4),则点W4的坐标为(Xr4,Yr4,h2);由导线位置方程解得C4点的坐标为
Figure FDA0002470095640000041
由此得到采样点至输电线路的线段长度
Figure FDA0002470095640000042
对于电位为U的无限长直流导线,考虑多相运行情况下,根据导线电位U和由采样点与输电线路的实时相对位置关系(a,b,c)确定的
Figure FDA0002470095640000043
通过仿真分析计算采样点可听噪声强度的仿真值AN
记各采样点的可听噪声强度实际测量值为
Figure FDA0002470095640000044
共计N组,使所有采样点的可听噪声强度仿真值与实际测量值的差的范数之和取得最小值时的该组a,b,c,U的值作为反演算法的结果,即为输电线路的特性参数,由该组中的a,b,c即可确定输电线路与无人机的相对位置,将上述反演问题简化为如下公式:
Figure FDA0002470095640000045
其中,
Figure FDA0002470095640000046
表示在某一组确定的a,b,c,U下,通过仿真分析得到的第i个采样点的可听噪声强度仿真值;
Figure FDA0002470095640000047
为第i个采样点的可听噪声强度实际测量值。
CN201710564330.7A 2017-07-12 2017-07-12 基于输电线路电磁感知的巡线无人机飞行轨迹控制方法 Active CN107515621B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710564330.7A CN107515621B (zh) 2017-07-12 2017-07-12 基于输电线路电磁感知的巡线无人机飞行轨迹控制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710564330.7A CN107515621B (zh) 2017-07-12 2017-07-12 基于输电线路电磁感知的巡线无人机飞行轨迹控制方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107515621A CN107515621A (zh) 2017-12-26
CN107515621B true CN107515621B (zh) 2020-09-15

Family

ID=60722217

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710564330.7A Active CN107515621B (zh) 2017-07-12 2017-07-12 基于输电线路电磁感知的巡线无人机飞行轨迹控制方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107515621B (zh)

Families Citing this family (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108762304A (zh) * 2018-06-11 2018-11-06 重庆大学 一种无人机巡线避障系统及方法
CN109115217B (zh) * 2018-07-05 2021-04-23 国网陕西省电力公司电力科学研究院 基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演方法
CN108919367B (zh) * 2018-07-05 2021-04-23 国网陕西省电力公司电力科学研究院 基于电流磁场的交流输电线路反演方法
CN109115101B (zh) * 2018-07-05 2020-12-18 国网陕西省电力公司电力科学研究院 考虑输电线路弧垂的电流磁场反演导线参数的方法
CN109099907B (zh) * 2018-07-30 2023-06-23 广西大学 一种基于动态磁场分布的近距离无人机精确定位方法与引导系统
CN109213193B (zh) * 2018-08-27 2021-04-23 广东工业大学 一种面向无线能量传输的无人机导航定位方法及装置
CN110132283A (zh) * 2019-05-28 2019-08-16 中国人民解放军火箭军工程大学 一种无人机光电平台对地面静止目标定位方法及系统
CN110261730B (zh) * 2019-06-03 2020-10-09 清华大学 一种基于电流磁场的单根导线参数测量方法
CN110297501B (zh) * 2019-07-31 2022-05-24 朱彬 无人机控制方法、装置和设备
CN111258219B (zh) * 2020-01-19 2022-05-03 北京理工大学 一种多智能体系统协同策略的反演辨识方法
CN111707179A (zh) * 2020-06-02 2020-09-25 广东工业大学 一种测量无人机与电力线路距离和方位的方法及系统
CN111625021A (zh) * 2020-06-02 2020-09-04 广东电网有限责任公司 一种基于电磁场的无人机电力巡线测距系统及方法
CN113703470B (zh) * 2021-08-26 2023-07-07 中国民用航空总局第二研究所 基于架空输电线电磁场探测的飞行防撞方法及装置
CN114995507B (zh) * 2022-06-22 2022-11-29 中国人民公安大学 安全巡视方法、装置、设备及存储介质
CN115728673A (zh) * 2022-09-30 2023-03-03 中国科学院合肥物质科学研究院 一种基于磁场分布特征的输电线路识别方法
CN116382348B (zh) * 2023-05-11 2023-10-20 中国电建集团山东电力建设第一工程有限公司 一种配电设备无人机巡检方法及系统

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102591355A (zh) * 2012-02-24 2012-07-18 山东电力研究院 无人机电力巡线安全距离检测方法
CN103135550A (zh) * 2013-01-31 2013-06-05 南京航空航天大学 用于电力巡线的无人机多重避障控制方法
US20150353196A1 (en) * 2014-06-09 2015-12-10 Izak Jan van Cruyningen UAV Constraint in Overhead Line Inspection
CN105302155A (zh) * 2015-11-27 2016-02-03 国网福建省电力有限公司 一种以电力载波辐射确定安全距离的无人机巡线方法
CN105336149A (zh) * 2015-11-27 2016-02-17 国网福建省电力有限公司 一种通过电力载波辐射向巡线无人机发送控制指令的方法
CN105912024A (zh) * 2016-06-07 2016-08-31 三峡大学 一种架空输电线路巡线无人机的电磁场定位方法及装置
CN106655003A (zh) * 2017-01-23 2017-05-10 国家电网公司 一种工频输电线路和设备的检测装置与跟踪方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102591355A (zh) * 2012-02-24 2012-07-18 山东电力研究院 无人机电力巡线安全距离检测方法
CN103135550A (zh) * 2013-01-31 2013-06-05 南京航空航天大学 用于电力巡线的无人机多重避障控制方法
US20150353196A1 (en) * 2014-06-09 2015-12-10 Izak Jan van Cruyningen UAV Constraint in Overhead Line Inspection
CN105302155A (zh) * 2015-11-27 2016-02-03 国网福建省电力有限公司 一种以电力载波辐射确定安全距离的无人机巡线方法
CN105336149A (zh) * 2015-11-27 2016-02-17 国网福建省电力有限公司 一种通过电力载波辐射向巡线无人机发送控制指令的方法
CN105912024A (zh) * 2016-06-07 2016-08-31 三峡大学 一种架空输电线路巡线无人机的电磁场定位方法及装置
CN106655003A (zh) * 2017-01-23 2017-05-10 国家电网公司 一种工频输电线路和设备的检测装置与跟踪方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN107515621A (zh) 2017-12-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107515621B (zh) 基于输电线路电磁感知的巡线无人机飞行轨迹控制方法
CN104215239B (zh) 基于视觉的无人机自主着陆导引装置实现的导引方法
CN105425764B (zh) 一种基于动态地磁场模拟的三轴磁强计闭环测试系统及方法
CN104062687B (zh) 一种空地一体的地磁场联合观测方法及系统
CN109900280A (zh) 一种基于自主导航的畜禽信息感知机器人与地图构建方法
CN107943042B (zh) 一种地磁指纹数据库自动化构建方法与装置
CN110470304B (zh) 一种基于无人机光电平台的高精度目标定位测速方法
CN108919367B (zh) 基于电流磁场的交流输电线路反演方法
CN105184776A (zh) 目标跟踪方法
CN105094138A (zh) 一种用于旋翼无人机的低空自主导航系统
CN110418957A (zh) 对具有运行机构的设施进行状态监控的方法和装置
CN110081875B (zh) 一种仿鸽子智能的无人机自主导航系统及方法
CN113340277B (zh) 一种基于无人机倾斜摄影的高精度定位方法
CN104933223B (zh) 一种输电线路通道数字化测绘方法
CN105180963A (zh) 基于在线标校的无人机遥测参数修正方法
CN107607091A (zh) 一种测量无人机飞行航迹的方法
CN108520112A (zh) 一种基于吉洪诺夫正则化的飞机干扰磁场补偿方法
CN106005455A (zh) 一种基于地理坐标系指向控制的两轴吊舱系统
CN105388533B (zh) 安装于潜器中磁力仪磁干扰的陆上校正方法
CN111121758B (zh) 室内磁地图的快速建模与可信定位方法
CN109855623A (zh) 基于Legendre多项式和BP神经网络的地磁模型在线逼近方法
CN104535078B (zh) 一种基于标志点的光电设备对飞行目标的测量方法
Chou et al. Two‐step optimal filter design for the low‐cost attitude and heading reference systems
CN113447993B (zh) 磁力矢量测量的补偿飞行方法、系统及磁补偿方法、系统
CN110398702B (zh) 一种基于多传感器融合的实时在线磁校准方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant