CN109443316A - 一种铁塔倾斜状态监测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种铁塔倾斜状态监测方法及系统，所述铁塔倾斜状态包括稳态倾斜度和动态倾斜位移；所述监测方法包括对铁塔稳态倾斜度的监测和对铁塔动态倾斜位移的监测：所述稳态倾斜度是在小于预先设定的风速W0下，铁塔顶端与铁塔安装时铅垂线的稳态垂直距离；所述动态倾斜位移是铁塔顶端与铁塔安装时铅垂线的瞬时垂直距离。本发明利用角度传感器测量铁塔倾斜角度，进行铁塔倾斜状态评估。
Description
技术领域
本发明涉及一种铁路无线通信技术领域，特别是关于一种铁塔倾斜状态监测方法及系统。
背景技术
近年来，随着铁路无线通信技术的快速发展，作为保障高速铁路安全运营的重要基础设施—GSM-R通信铁塔，越来越多地被部署和应用。然而，由于一些恶劣地质现象、铁塔老化氧化、人为破坏等原因，造成铁塔倾斜情况时有发生，严重时甚至导致铁塔倒塌。铁塔的倾斜和倒塌不仅会造成通信网络中断，造成行车中断，甚至会引发其他铁路事故，这对通信网正常工作和安全行车带来安全隐患。因此对于塔体的实时监测显得尤为重要。其中，对铁塔倾斜状态进行评估难点在于铁塔的倾斜状态除了受到地基沉降等相对较为稳定的因素影响外，还受到风向、风速等自然因素的瞬时影响。铁塔作为非刚体结构，在地基和风等因素的共同作用下，其自身的姿态：例如弯曲程度，以及弯曲方向等都会发生不同的变化。每座铁塔受自身焊接、材质等因素影响外，还处于不同风向、风速、不同地质结构等不稳定因素的影响，因此铁塔倾斜状态通常来很难进行精确测量。
铁塔倾斜状态评估(监测)通常利用的传感器包括风速传感器、风向传感器、角度传感器，分别将设备安装在铁塔平台之上。通过风速传感器可以测量某一时刻的风速、通过风向传感器可以测量某一时刻的风向，通过角度传感器可以测量两个垂直方向X轴、Y轴的角度值。
通常情况下，铁塔由多节塔身连接而成，不过由于安装工艺，每节塔身距离其中心线有一定的偏差，如图1所示。由此可见铁塔并非是直线，而是一个不规则的曲线。因此，如何对铁塔倾斜状态评估监测成为目前亟需解决的技术问题。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的是提供一种铁塔倾斜状态监测方法及系统，其利用角度传感器测量铁塔倾斜角度，进行铁塔倾斜状态评估。
为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种铁塔倾斜状态监测方法，所述铁塔倾斜状态包括稳态倾斜度和动态倾斜位移；所述监测方法包括对铁塔稳态倾斜度的监测和对铁塔动态倾斜位移的监测：所述稳态倾斜度是在小于预先设定的风速W0下，铁塔顶端与铁塔安装时铅垂线的稳态垂直距离；所述动态倾斜位移是铁塔顶端与铁塔安装时铅垂线的瞬时垂直距离。
进一步，所述铁塔稳态倾斜度的监测方法包括以下步骤：1.1)在风速小于W0下，分别采集当前铁塔X轴角度偏移量X1、X2、…、XN，和Y轴角度偏移量Y1、Y2、…、YN；1.2)根据X轴、Y轴角度偏移量分别计算X轴、Y轴距离偏移量；1.3)根据X轴、Y轴距离偏移量得到稳态倾斜度Z。
进一步，所述步骤1.2)中，X轴距离偏移量为：Y轴距离偏移量Yi d为：Yi d＝H*tan-1Yi；其中，H为修正过的铁塔高度；i的取值为1、2、…、N。
进一步，所述步骤1.3)中，稳态倾斜度Z为：
进一步，所述铁塔动态倾斜位移的监测方法包括以下步骤：2.1)数据采集：在不同时间、不同风力环境下，对塔顶进行M次准确测量，记录相关测量数据；2.2)对采集到的数据进行预处理：针对不同的测量值采取不同的量化方法；2.3)以预处理作为输入量，进行神经网络训练；2.4)根据训练好的神经网络模型求出动态倾斜位移H′。
进一步，所述步骤2.1)中，塔顶精确测量值为P1′、P2′、…、PM′；测量的风速为W1′、W2′、…、WM′；测量的风向为D1′、D2′、…、DM′；X轴传感器测量值为X1′、X2′、…、XM′；Y轴传感器测量值为Y1′、Y2′、…、YM′。
进一步，所述步骤2.2)中，针对不同的测量值采取的量化方法为：风速量化原则：采用四舍五入取整，Wj＝[Wj′+0.5]，j＝1、2、…、M；Wj表示风速量化的结果；风向量化原则：针对单管塔采用等角度量化方法：
如果Dj′∈0°～45°，则Dj＝1；
如果Dj′∈45°～90°，则Dj＝2；
……
如果Dj′∈315°～360°，则Dj＝8；Dj表示风向量化的结果；
塔顶精确测量值量化原则：依据报警距离门限进行量化，假设报警门限值为TH；则：
其中，PM表示第M次塔顶数据精确测量值；
X轴、Y轴传感器测量值量化原则为：
其中，Xj表示某一时刻X轴传感器测量值；Yj表示某一时刻Y轴传感器测量值。
一种铁塔倾斜状态监测系统，其包括铁塔稳态倾斜度的监测模块和铁塔动态倾斜位移的监测模块；所述铁塔稳态倾斜度的监测模块用于监测铁塔稳态倾斜度，稳态倾斜度是在小于预先设定的风速W0下，铁塔顶端与铁塔安装时铅垂线的稳态垂直距离；所述铁塔动态倾斜位移的监测模块用于监测铁塔动态倾斜位移，动态倾斜位移是铁塔顶端与铁塔安装时铅垂线的瞬时垂直距离。
进一步，所述铁塔稳态倾斜度的监测模块包括当前铁塔角度偏移量采集模块、距离偏移量计算模块和稳态倾斜度获取模块；所述当前铁塔角度偏移量采集模块在风速小于W0下，用于分别采集当前铁塔X轴角度偏移量和Y轴角度偏移量；所述距离偏移量计算模块用于根据X轴、Y轴角度偏移量分别计算X轴、Y轴距离偏移量；所述稳态倾斜度获取模块用于根据X轴、Y轴距离偏移量得到稳态倾斜度Z。
进一步，所述铁塔动态倾斜位移的监测模块包括数据采集模块、预处理模块、神经网络训练模块和动态倾斜位移求取模块；所述数据采集模块在不同时间、不同风力环境下，用于对塔顶进行M次准确测量，记录相关测量数据；所述预处理模块用于对采集到的数据进行预处理：针对不同的测量值采取不同的量化方法；所述神经网络训练模块以预处理作为输入量，进行神经网络训练；所述动态倾斜位移求取模块根据训练好的神经网络模型求出动态倾斜位移。
本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：本发明利用角度传感器测量铁塔倾斜角度，进行铁塔倾斜状态评估，有效的预防了铁塔倒塌带来的危害。
附图说明
图1是现有技术中的铁塔结构示意图；
图2是本发明的铁塔稳态倾斜度示意图；
图3是本发明的铁塔动态倾斜位移示意图；
图4是本发明的等角度量化示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。
本发明提供一种铁塔倾斜状态监测方法，铁塔倾斜状态包括稳态倾斜度(也可称作垂直度，如图2所示)和动态倾斜位移(也可称作水平位移，如图3所示)；故本发明的方法包括对铁塔稳态倾斜度的监测和对铁塔动态倾斜位移的监测。
1)稳态倾斜度是在小于预先设定的风速W0下，铁塔顶端与铁塔安装时铅垂线的稳态垂直距离。
对铁塔稳态倾斜度的监测方法包括以下步骤：
1.1)在风速小于W0下，分别采集当前铁塔X轴角度偏移量X1、X2、…、XN，和Y轴角度偏移量Y1、Y2、…、YN；N为X轴或Y轴角度偏移量的数量；
1.2)根据X轴、Y轴角度偏移量分别计算X轴、Y轴距离偏移量；
X轴距离偏移量为：
Y轴距离偏移量Yi d为：Yi d＝H*tan-1Yi；
式中，H为修正过的铁塔高度；i的取值为1、2、…、N。
1.3)根据X轴、Y轴距离偏移量得到稳态倾斜度Z：
2)动态倾斜位移是铁塔顶端与铁塔安装时铅垂线的瞬时垂直距离。
对铁塔动态倾斜位移的监测方法包括以下步骤：
2.1)数据采集：可在不同时间、不同风力环境下，对塔顶进行M次准确测量(可使用经纬仪等工具)，记录相关测量数据；
其中，塔顶精确测量值为P1′、P2′、…、PM′；测量的风速为W1′、W2′、…、WM′；测量的风向为D1′、D2′、…、DM′；X轴传感器测量值为X1′、X2′、…、XM′；Y轴传感器测量值为Y1′、Y2′、…、YM′。
2.2)对采集到的数据进行预处理：由于遍历所有的风速、风向是不可能的，因此，需要将其进行合理的量化，针对不同的测量值采取不同的量化方法。
风速量化原则：采用四舍五入取整，Wj＝[Wj′+0.5]；j＝1、2、…、M。Wj表示风速量化的结果，即将每次采样值的风速进行取整。
风向量化原则：根据不同的铁塔结构采用不同的量化方法，如针对单管塔，采用等角度量化方法，如图4所示。量化方法为：
如果Dj′∈0°～45°，则Dj＝1；
如果Dj′∈45°～90°，则Dj＝2；
……
如果Dj′∈315°～360°，则Dj＝8；
Dj表示风向量化的结果，即将每次采样值的风向进行归类处理。
塔顶精确测量值量化原则：依据报警距离门限进行量化，假设报警门限值为TH；则：
其中，PM表示第M次塔顶数据精确测量值。
X轴、Y轴传感器测量值量化原则为：
其中，Xj表示某一时刻X轴传感器测量值；Yj表示某一时刻Y轴传感器测量值。
2.3)以预处理作为输入量，进行神经网络训练，得到神经网络模型：采用3层BP神经网络进行训练，输入量为思维向量[Wj、Dj、Xj、Yj]，目标输出量为Pj；
2.4)根据训练好的神经网络模型求出动态倾斜位移H′。
综上，通过各种传感器获取相关数值后，进行上述步骤量化，然后输入到训练好的神经网络模型，从而求出动态倾斜位移。
本发明还提供一种铁塔倾斜状态监测系统，其包括铁塔稳态倾斜度的监测模块和铁塔动态倾斜位移的监测模块；
铁塔稳态倾斜度的监测模块用于监测铁塔稳态倾斜度，稳态倾斜度是在小于预先设定的风速W0下，铁塔顶端与铁塔安装时铅垂线的稳态垂直距离；
铁塔动态倾斜位移的监测模块用于监测铁塔动态倾斜位移，动态倾斜位移是铁塔顶端与铁塔安装时铅垂线的瞬时垂直距离。
上述实施例中，铁塔稳态倾斜度的监测模块包括当前铁塔角度偏移量采集模块、距离偏移量计算模块和稳态倾斜度获取模块；
当前铁塔角度偏移量采集模块在风速小于W0下，用于分别采集当前铁塔X轴角度偏移量和Y轴角度偏移量；
距离偏移量计算模块用于根据X轴、Y轴角度偏移量分别计算X轴、Y轴距离偏移量；
稳态倾斜度获取模块用于根据X轴、Y轴距离偏移量得到稳态倾斜度Z。
上述各实施例中，铁塔动态倾斜位移的监测模块包括数据采集模块、预处理模块、神经网络训练模块和动态倾斜位移求取模块；
数据采集模块在不同时间、不同风力环境下，用于对塔顶进行M次准确测量，记录相关测量数据；
预处理模块用于对采集到的数据进行预处理：针对不同的测量值采取不同的量化方法；
神经网络训练模块以预处理作为输入量，进行神经网络训练；
动态倾斜位移求取模块根据训练好的神经网络模型求出动态倾斜位移。
上述各实施例仅用于说明本发明，各个步骤都是可以有所变化的，在本发明技术方案的基础上，凡根据本发明原理对个别步骤进行的改进和等同变换，均不应排除在本发明的保护范围之外。
Claims (10)
1.一种铁塔倾斜状态监测方法，其特征在于：所述铁塔倾斜状态包括稳态倾斜度和动态倾斜位移；所述监测方法包括对铁塔稳态倾斜度的监测和对铁塔动态倾斜位移的监测：
所述稳态倾斜度是在小于预先设定的风速W0下，铁塔顶端与铁塔安装时铅垂线的稳态垂直距离；
所述动态倾斜位移是铁塔顶端与铁塔安装时铅垂线的瞬时垂直距离。
2.如权利要求1所述监测方法，其特征在于：所述铁塔稳态倾斜度的监测方法包括以下步骤：
1.1)在风速小于W0下，分别采集当前铁塔X轴角度偏移量X1、X2、…、XN，和Y轴角度偏移量Y1、Y2、…、YN；
1.2)根据X轴、Y轴角度偏移量分别计算X轴、Y轴距离偏移量；
1.3)根据X轴、Y轴距离偏移量得到稳态倾斜度Z。
3.如权利要求2所述监测方法，其特征在于：所述步骤1.2)中，X轴距离偏移量为：Y轴距离偏移量Yi d为：Yi d＝H*tan-1Yi；其中，H为修正过的铁塔高度；i的取值为1、2、…、N。
4.如权利要求3所述监测方法，其特征在于：所述步骤1.3)中，稳态倾斜度Z为：
5.如权利要求1所述监测方法，其特征在于：所述铁塔动态倾斜位移的监测方法包括以下步骤：
2.1)数据采集：在不同时间、不同风力环境下，对塔顶进行M次准确测量，记录相关测量数据；
2.2)对采集到的数据进行预处理：针对不同的测量值采取不同的量化方法；
2.3)以预处理作为输入量，进行神经网络训练；
2.4)根据训练好的神经网络模型求出动态倾斜位移H′。
6.如权利要求5所述监测方法，其特征在于：所述步骤2.1)中，塔顶精确测量值为P1′、P2′、…、PM′；测量的风速为W1′、W2′、…、WM′；测量的风向为D1′、D2′、…、DM′；X轴传感器测量值为X1′、X2′、…、XM′；Y轴传感器测量值为Y1′、Y2′、…、YM′。
7.如权利要求5所述监测方法，其特征在于：所述步骤2.2)中，针对不同的测量值采取的量化方法为：
风速量化原则：采用四舍五入取整，Wj＝[Wj′+0.5]，j＝1、2、…、M；Wj表示风速量化的结果；
风向量化原则：针对单管塔采用等角度量化方法：
如果Dj′∈0°～45°，则Dj＝1；
如果Dj′∈45°～90°，则Dj＝2；
……
如果Dj′∈315°～360°，则Dj＝8；Dj表示风向量化的结果；
塔顶精确测量值量化原则：依据报警距离门限进行量化，假设报警门限值为TH；则：
其中，PM表示第M次塔顶数据精确测量值；
X轴、Y轴传感器测量值量化原则为：
其中，Xj表示某一时刻X轴传感器测量值；Yj表示某一时刻Y轴传感器测量值。
8.一种铁塔倾斜状态监测系统，其特征在于：包括铁塔稳态倾斜度的监测模块和铁塔动态倾斜位移的监测模块；
所述铁塔稳态倾斜度的监测模块用于监测铁塔稳态倾斜度，稳态倾斜度是在小于预先设定的风速W0下，铁塔顶端与铁塔安装时铅垂线的稳态垂直距离；
所述铁塔动态倾斜位移的监测模块用于监测铁塔动态倾斜位移，动态倾斜位移是铁塔顶端与铁塔安装时铅垂线的瞬时垂直距离。
9.如权利要求8所述系统，其特征在于：所述铁塔稳态倾斜度的监测模块包括当前铁塔角度偏移量采集模块、距离偏移量计算模块和稳态倾斜度获取模块；
所述当前铁塔角度偏移量采集模块在风速小于W0下，用于分别采集当前铁塔X轴角度偏移量和Y轴角度偏移量；
所述距离偏移量计算模块用于根据X轴、Y轴角度偏移量分别计算X轴、Y轴距离偏移量；
所述稳态倾斜度获取模块用于根据X轴、Y轴距离偏移量得到稳态倾斜度Z。
10.如权利要求8所述系统，其特征在于：所述铁塔动态倾斜位移的监测模块包括数据采集模块、预处理模块、神经网络训练模块和动态倾斜位移求取模块；
所述数据采集模块在不同时间、不同风力环境下，用于对塔顶进行M次准确测量，记录相关测量数据；
所述预处理模块用于对采集到的数据进行预处理：针对不同的测量值采取不同的量化方法；
所述神经网络训练模块以预处理作为输入量，进行神经网络训练；
所述动态倾斜位移求取模块根据训练好的神经网络模型求出动态倾斜位移。
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