CN111463708A - 一种自动牵引导地线带电更换装置的研制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种自动牵引导地线带电更换装置的研制方法，包括：研制具有监测导地线在线数据的智能多参数传感器；其中，所述导地线在线数据包括导地线的应力、张力、移动速度及加速度变化数据；通过所述智能多参数传感器采集导地线的在线数据；以所述导地线的在线数据为基础构建智能数据融合算法；研制带有电机智能驱动的滑轮小张力牵引控制器；根据所述智能数据融合算法研制带有所述滑轮小张力牵引控制器的滑轮小张力牵引装置。通过本发明，能够研制出自动牵引导地线带电更换装置，实现自动带电更换导地线，可靠性和安全性更强，施工简单，导地线的更换效率更高。
Description
技术领域
本发明涉及导地线更换装置技术领域，特别涉及一种自动牵引导地线带电更换装置的研制方法。
背景技术
架空输电线路作为电网的主干成分，是高压远距离输电的主要线路。其中架空导地线位于铁塔的最上方，保护架空输电线路免遭雷闪袭击。架空导地线容易受到雷击及雨水的侵蚀，长期使用或损坏会使避雷效果降低，影响供电的可靠性；一旦断裂，断裂的导地线掉落下来，不仅砸坏沿途建筑、公路、铁路，而且会导致电力线路的整体停电。因而及时对导地线进行更换是电网建设工程的重要组成部分。但架空导地线的安装位置较高，导致更换难度很高，并且架空线路经常安装在地形复杂多样的环境下，当面临必须跨越江河、高速公路、高速铁路等复杂环境时更换工作就更加难以执行。
传统更换导地线的方法都是通过人工操作的形式进行的。首先，为了安全起见，大部分工作必须在停电下作业，而且人工操作必须在严格培训和管理流程下进行，人身安全受到很大威胁；同时为了不使导地线在更换过程中因断裂下坠而损坏下方输电线及建筑设施，往往要加装防护栏或防护网，扩大了工程量；即便如此，在更换过程中，经常出现导地线断裂的案例，导致更换时间长、效率不高；在某些特殊环境(如高速公路、高速铁路、跨大江大河)下的更换可能很难施工或耗费很大的人力物力，在传统的跨越施工中，通常会采用封闭被跨越物和搭建跨越架的方式来提高跨越施工的可靠性和安全性，此种方法虽然能够在一定程度上改善导地线施工质量，但其在对导地线进行施工时，需要采取停电和封闭公路措施才能开展作业，耗费的人力、物力资源庞大，且具有较高的安全隐患，另外在施工中需要较为繁杂的工序，协调过程与施工准备过程都比较繁重。因此，研究一种安全、实用、适用强的可以自动带电更换导地线的装置，可以更快更高效、更安全地完成更换导线的施工任务，对于电力工程建设具有重要的意义。
发明内容
本发明提供一种自动牵引导地线带电更换装置的研制方法，能够研制出自动牵引导地线带电更换装置，实现自动带电更换导地线，可靠性和安全性更强，施工简单，导地线的更换效率更高。
根据本发明的一个方面，提供了一种自动牵引导地线带电更换装置的研制方法，包括以下步骤：
研制具有监测导地线在线数据的智能多参数传感器；其中，所述导地线在线数据包括导地线的应力、张力、移动速度及加速度变化数据；
通过所述智能多参数传感器采集导地线的在线数据；
以所述导地线的在线数据为基础构建智能数据融合算法；
研制带有电机智能驱动的滑轮小张力牵引控制器；
根据所述智能数据融合算法研制带有所述滑轮小张力牵引控制器的滑轮小张力牵引装置。
优选地，所述智能数据融合算法的构建包括五个模块，分别为数学模型、分析手段、快速算法、比较对象以及数值验证。
优选地，所述数学模型为多元高斯分布模型和多元高斯混合分布模型，所述分析手段为德尔塔方法和Childs降维公式，所述快速算法为快速收敛算法和快速稳定算法，所述比较对象为各种智能融合算法的对比以及平均皮尔逊相关系数，所述数值验证为仿真装置多传感器信号验证、Matlab生成高斯数据验证以及蒙特卡罗模拟理论验证。
优选地，研制带有电机智能驱动的滑轮小张力牵引控制器，包括以下步骤：
确定驱动电机的牵引力参数值；
建立电机-滑轮张力牵引控制数学模型；
根据所述电机-滑轮张力牵引控制数学模型，通过电机转子反电势与电机磁场同步转速的关系在线估算电机-滑轮转速，并构建无速度传感器矢量观测器；
根据电机-滑轮张力牵引控制数学模型，控制电机磁链和转矩完全解耦；
通过无速度传感器矢量观测器自动调节电机-滑轮转矩以控制转速实现理想牵引张力；
通过仿真试验验证电机转速的控制效果；
当所述仿真试验的结果为合格之后，通过实物试验验证电机转速的控制效果。
优选地，所述电机的最大牵引力为80kN。
与现有技术相比较，本发明的有益效果如下：
通过本发明，能够研制出全自动的牵引导地线带电更换装置，该装置采用电机-滑轮模型实现小张力牵引全自动式带电更换导地线，为高压架空输电线路的更换以及架线施工提供了自动操作的技术基础，进而可以为输电线路工程施工走向全自动式操作应用提供参考；此外，由于采用全自动方式且带电更换，可以极大的提高导地线更换的速度和效率，降低输电导地线的施工成本和人力成本，同时，由于免除了人工现场操作，降低了人员的伤亡率。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。附图中：
图1是本发明实施例一的一种自动牵引导地线带电更换装置的研制方法的流程图；
图2是本发明的智能融合算法的算法实现模块图；
图3是本发明的智能融合算法的研制技术图；
图4是本发明的带有电机智能驱动的滑轮小张力牵引控制器的技术路线图；
图5是根据本发明实施例一的一种自动牵引导地线带电更换装置的研制方法研制出的自动牵引导地线带电更换装置的技术路线图。
具体实施方式
下面将结合本发明附图，对本发明技术方案进行描述，但所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为了使本发明的技术方案和实现方法更加清楚，下面将结合优选的实施例对其实现过程进行详细描述。
实施例一
本发明实施例一提供了一种自动牵引导地线带电更换装置的研制方法，图1是根据本发明实施例一的一种自动牵引导地线带电更换装置的研制方法的流程图，如图1所示，包括以下步骤：
步骤S101：研制具有监测导地线在线数据的智能多参数传感器；
本发明实施例中，上述导地线在线数据包括导地线的应力、张力、移动速度及加速度变化数据；
步骤S102：通过智能多参数传感器采集导地线的在线数据；
步骤S103：以导地线的在线数据为基础构建智能数据融合算法；
本发明实施例中，上述智能融合算法的算法实现模块图如图2所示，智能数据融合算法的构建包括五个模块，分别为数学模型、分析手段、快速算法、比较对象以及数值验证；
进一步的，数学模型为多元高斯分布模型和多元高斯混合分布模型，分析手段为德尔塔方法和Childs降维公式，快速算法为快速收敛算法和快速稳定算法，比较对象为各种智能融合算法的对比以及平均皮尔逊相关系数，数值验证为仿真装置多传感器信号验证、Matlab生成高斯数据验证以及蒙特卡罗模拟理论验证；
上述智能融合算法的研制技术图如图3所示；
步骤S104：研制带有电机智能驱动的滑轮小张力牵引控制器；
作为一种可选的实施方式，上述步骤S104的具体实施方式为：
确定驱动电机的牵引力参数值；
建立电机-滑轮张力牵引控制数学模型；
根据电机-滑轮张力牵引控制数学模型，通过电机转子反电势与电机磁场同步转速的关系在线估算电机-滑轮转速，并构建无速度传感器矢量观测器；
根据电机-滑轮张力牵引控制数学模型，控制电机磁链和转矩完全解耦；
通过无速度传感器矢量观测器自动调节电机-滑轮转矩以控制转速实现理想牵引张力；
通过仿真试验验证电机转速的控制效果；
当上述仿真试验的结果为合格之后，通过实物试验验证电机转速的控制效果；
进一步的，电机的最大牵引力为80kN；
本发明实施例中，带有电机智能驱动的滑轮小张力牵引控制器的技术路线图如图4所示；带有电机智能驱动的滑轮小张力牵引控制器可以使导地线更换装置更加智能化，能够在杆塔上无人操作的情况下圆满完成移线更换的工作；
步骤S105：根据智能数据融合算法研制带有滑轮小张力牵引控制器的滑轮小张力牵引装置。
本发明实施例中，研制出的带有滑轮小张力牵引控制器的滑轮小张力牵引装置以智能多参数传感器的检测为基础，应用电机-滑轮模型在线自动牵引输送导地线进行动作，达到导地线带电自动更换的效果，进而完成了导地线更换由人工作业往全自动化操作的智能升级。其技术路线图如图5所示。
综合上述，通过上述实施例，能够研制出全自动的牵引导地线带电更换装置，该装置采用电机-滑轮模型实现小张力牵引全自动式带电更换导地线，为高压架空输电线路的更换以及架线施工提供了自动操作的技术基础，进而可以为输电线路工程施工走向全自动式操作应用提供参考；此外，由于采用全自动方式且带电更换，可以极大的提高导地线更换的速度和效率，降低输电导地线的施工成本和人力成本，同时，由于免除了人工现场操作，降低了人员的伤亡率。
Claims (5)
1.一种自动牵引导地线带电更换装置的研制方法，其特征在于，包括以下步骤：
研制具有监测导地线在线数据的智能多参数传感器；其中，所述导地线在线数据包括导地线的应力、张力、移动速度及加速度变化数据；
通过所述智能多参数传感器采集导地线的在线数据；
以所述导地线的在线数据为基础构建智能数据融合算法；
研制带有电机智能驱动的滑轮小张力牵引控制器；
根据所述智能数据融合算法研制带有所述滑轮小张力牵引控制器的滑轮小张力牵引装置。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述智能数据融合算法的构建包括五个模块，分别为数学模型、分析手段、快速算法、比较对象以及数值验证。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述数学模型为多元高斯分布模型和多元高斯混合分布模型，所述分析手段为德尔塔方法和Childs降维公式，所述快速算法为快速收敛算法和快速稳定算法，所述比较对象为各种智能融合算法的对比以及平均皮尔逊相关系数，所述数值验证为仿真装置多传感器信号验证、Matlab生成高斯数据验证以及蒙特卡罗模拟理论验证。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，研制带有电机智能驱动的滑轮小张力牵引控制器，包括以下步骤：
确定驱动电机的牵引力参数值；
建立电机-滑轮张力牵引控制数学模型；
根据所述电机-滑轮张力牵引控制数学模型，通过电机转子反电势与电机磁场同步转速的关系在线估算电机-滑轮转速，并构建无速度传感器矢量观测器；
根据电机-滑轮张力牵引控制数学模型，控制电机磁链和转矩完全解耦；
通过无速度传感器矢量观测器自动调节电机-滑轮转矩以控制转速实现理想牵引张力；
通过仿真试验验证电机转速的控制效果；
当所述仿真试验的结果为合格之后，通过实物试验验证电机转速的控制效果。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述电机的最大牵引力为80kN。
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