CN111751787A - 一种基于超声阵列双曲线算法的变压器机器鱼定位方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于超声阵列双曲线算法的变压器机器鱼定位方法,包括以下步骤:获取微型机器鱼的深度信息;将微型机器鱼三维定位模型简化为二维定位模型;微型机器鱼通过超声发射装置发射调制超声信号;变压器通过超声接收阵列接收微型机器鱼发射的超声信号;超声接收阵列识别微型机器鱼所处区域;超声接收阵列采用互相关算法计算超声接收阵列中不同传感器的距离延迟;采用双曲线算法绘制双曲线,双曲线的交点为微型机器鱼的位置。本发明将微型机器鱼的三维定位模型转变成深度计算和二维定位模型,可明显的减少存储的数据量、数据的更新和数据的搜索量,采用二组接收阵列对机器鱼所在区域进行识别,实现了机器鱼的快速、实时定位功能。

Description

一种基于超声阵列双曲线算法的变压器机器鱼定位方法
技术领域
本发明属于变压器技术领域,尤其是一种基于超声阵列双曲线算法的变压器机器鱼定位方法。
背景技术
变压器是电网中的核心设备,其安全运行对电网具有至关重要的作用。随着智能电网的发展,变压器运行的安全性和可靠性显得尤为重要,实现变压器的检测和监测是电力行业的一项重要任务。随着人工智能和微型机器人技术的进步,采用微型机器鱼对油浸式变压器进行巡航检测,可以实现变压器故障更直观、更快速分析和定位功能。微型机器鱼具有体积小、能运动、能感知、能定位、能通信和少维护等优点,将微型机器鱼置于变压器油中,可以直接对绕组、绝缘纸板表面等碳痕进行观察,能够有效排查变压器内部绝缘故障。
为了实现对机器鱼的实时控制和下达任务指令,巡航过程中需要测量微型机器鱼在变压器油中的位置信息。因此,机器鱼定位是其完成巡航任务的首要问题和关键。目前,国内外机器人定位主要依靠激光雷达和视觉定位,但是,变压器油对电磁波具有很大的衰减,另外变压器油内无光照,视觉定位方法效果不理想,而且频繁的图像处理存在内存消耗大、计算复杂等难题,因此,亟需研究适合变压器机器鱼的准确、高效定位方法。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,提出一种基于超声阵列双曲线算法的变压器机器鱼定位方法,解决微型机器油在变压器中的准确定位问题。
本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的:
一种基于超声阵列双曲线算法的变压器机器鱼定位方法,包括以下步骤:
步骤1、获取微型机器鱼的深度信息;
步骤2、根据微型机器鱼的深度信息,将微型机器鱼三维定位模型简化为二维定位模型;
步骤3、微型机器鱼通过超声发射装置发射调制超声信号;
步骤4、变压器通过超声接收阵列接收微型机器鱼发射的超声信号;
步骤5、超声接收阵列识别微型机器鱼所处区域;
步骤6、超声接收阵列采用互相关算法计算超声接收阵列中不同传感器的距离延迟;
步骤7、根据不同传感器声波传播的距离延迟,采用双曲线算法绘制双曲线,双曲线的交点为微型机器鱼的位置。
而且,所述步骤1是通过在微型机器鱼上安装压强计并通过计算得到的。
而且,所述微型机器鱼通过鱼体上安装的超声发射装置实现的;
而且,所述超声发射装置采用调制的高斯脉冲信号作为发射信号,其信号主频为100kHz,时长为1us
而且,所述步骤4通过在变压器注油孔放置2组超声接收阵列接收微型机器鱼发射的超声信号。
而且,所述超声接收阵列采用线形阵列,贴近变压器的内壁面布置,并且通过设置浮子重量控制超声接收阵列在变压器油中的悬浮深度。
而且,所述步骤5的具体实现方法为:超声接收阵列和绕组将变压器分为2个区域,采用2组接收阵列,首先对机器鱼的所处区域进行识别,根据超声阵列接收信号的先后顺序和幅值判断机器鱼在区域I还是区域II。
而且,所述步骤6中的互相关算法采用如下模型:
Figure BDA0002532118200000021
公式中,xk和yk分别为两个传感器采集的信号,N为信号长度,Rxy为互相关函数,当互相关函数取最大值时对应的时间即为传感器信号的时间延迟,采用时间延迟乘以变压器油中的声波速度,得到距离延迟。
而且,所述步骤7中双曲线算法为:
Figure BDA0002532118200000031
式中,x1,y1和x2,y2分别为接收阵列中两个传感器的坐标,Δd为距离差。
本发明的优点和积极效果是:
1、本发明通过在鱼体上安装的压力计换算出机器鱼的深度信息,然后对包含绕组的变压器结构建立二维模型;采用鱼体发射超声-阵列接收超声的方式,并且结合超声信号在变压器油中的传播和衰减,完成机器鱼在变压器油中的区域进行识别;然后根据互相关算法计算阵列中不同传感器之间的时间延迟和距离差,最后根据双曲线算法实现机器鱼的准确定位功能。本发明基于声学原理,具有信号发射和接收简单、信号衰减小等优点。
2、本发明将微型机器鱼的三维定位模型转变成深度计算和二维定位模型,可明显的减少存储的数据量、数据的更新和数据的搜索量。
3、本发明采用二组接收阵列对机器鱼所在区域进行识别,可以有效缩小定位范围,提高定位精度。
4、本发明通过微型机器鱼发射的具有较大识别度的调制高斯脉冲超声信号,不同于变压器自身的故障信号和本底噪声信号,调制信号能够被准确分离和识别。
5、本发明采用双曲线算法计算复杂度低,可以实现机器鱼的快速、实时定位功能。
附图说明
图1是本发明的定位方法流程图;
图2是本发明的三维定位模型示意图;
图3是本发明的二维定位模型示意图;
图4是本发明的传感器阵列安装示意图;
图5是本发明的双曲线定位算法示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明做进一步详述。
一种基于超声阵列双曲线算法的变压器机器鱼定位方法,如图1所示,包括以下步骤:
步骤1、获取微型机器鱼的深度信息
本发明在机器鱼鱼体上安装压强计,首先通过压力计获得测量点的压强信息,然后采用公式(1)进行计算,得到机器鱼的深度坐标,式中,h为机器鱼的深度,P为压强,ρ为变压器油的密度。
Figure BDA0002532118200000041
步骤2、已知微型机器鱼的深度信息的前提下,将微型机器鱼三维定位模型简化为二维定位模型,如图2及图3所示。
在本步骤中,将三维定位模型转化为二维定位模型可以大大减少计算量和运算时间,有利于微型机器鱼的实时定位。
步骤3、微型机器鱼通过超声发射装置发射调制超声信号。
本步骤微型机器鱼通过鱼体上安装的超声发射装置发射调制超声信号。超声信号应该具有以下特点:一是具有较大的辨识度,能够和变压器中的本体噪声进行分离;二是发射的超声信号不能与变压器自身发生的故障信号相似。
在本实施例中,采用调制的高斯脉冲信号作为发射信号,信号主频为100kHz,时长为1us。
步骤4、变压器通过超声接收阵列接收微型机器鱼发射的超声信号。
通过变压器注油孔放置2组超声接收阵列接收微型机器鱼发射的超声信号。在本实施例中,超声接收阵列采用线形阵列,贴近变压器的内壁面布置,并且通过设置浮子重量控制超声接收阵列在变压器油中的悬浮深度。
步骤5、超声接收阵列识别微型机器鱼所处区域
在本步骤中,超声接收阵列和绕组将变压器分为2个区域(图4中I和II)。
假设机器鱼在位置1处,微型机器鱼发射的超声信号可以直达阵列1,但是阵列2中部分传感器(如传感器6、9、10)由于绕组的遮挡,无法接收直达波,只能接收绕射或反射的声波;同理,当微型机器鱼在位置2处,微型机器鱼发射的超声信号可以直达阵列2,阵列1中部分传感器无法接收直达波。
本发明采用2组接收阵列,首先对机器鱼的所处区域进行识别,根据超声阵列接收信号的先后顺序和幅值判断机器鱼在区域I还是II。
步骤6、超声接收阵列采用互相关算法计算不同传感器的距离延迟。
在微型机器鱼发射超声信号之后,接收阵列中不同位置传感器的信号到达时间不同,采用互相关算法计算不同位置传感器的时间延迟,如公式(2)所示。采用时间延迟乘以变压器油中的声波速度,可以得到距离延迟,即距离差。
Figure BDA0002532118200000051
公式中xk和yk分别为传感器1和传感器2采集的信号,N为信号长度,Rxy为互相关函数,当互相关函数取最大值时对应的时间即为传感器信号的时间差。
步骤7、根据不同传感器声波传播的距离延迟,采用双曲线算法(公式(3))绘制双曲线,双曲线的交点即为计算的机器鱼的位置,如图5所示。
Figure BDA0002532118200000052
式中,(x1,y1)和(x2,y2)为传感器1和2的坐标,Δd为距离差。
本发明未述及之处适用于现有技术。
需要强调的是,本发明所述的实施例是说明性的,而不是限定性的,因此本发明包括并不限于具体实施方式中所述的实施例,凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式,同样属于本发明保护的范围。

Claims (9)

1.一种基于超声阵列双曲线算法的变压器机器鱼定位方法,其特征在于包括以下步骤:
步骤1、获取微型机器鱼的深度信息;
步骤2、根据微型机器鱼的深度信息,将微型机器鱼三维定位模型简化为二维定位模型;
步骤3、微型机器鱼通过超声发射装置发射调制超声信号;
步骤4、变压器通过超声接收阵列接收微型机器鱼发射的超声信号;
步骤5、超声接收阵列识别微型机器鱼所处区域;
步骤6、超声接收阵列采用互相关算法计算超声接收阵列中不同传感器的距离延迟;
步骤7、根据不同传感器声波传播的距离延迟,采用双曲线算法绘制双曲线,双曲线的交点为微型机器鱼的位置。
2.根据权利要求1所述一种基于超声阵列双曲线算法的变压器机器鱼定位方法,其特征在于:所述步骤1是通过在微型机器鱼上安装压强计并通过计算得到的。
3.根据权利要求1所述一种基于超声阵列双曲线算法的变压器机器鱼定位方法,其特征在于:所述微型机器鱼通过鱼体上安装的超声发射装置实现的。
4.根据权利要求1或3所述一种基于超声阵列双曲线算法的变压器机器鱼定位方法,其特征在于:所述超声发射装置采用调制的高斯脉冲信号作为发射信号,其信号主频为100kHz,时长为1us。
5.根据权利要求1所述一种基于超声阵列双曲线算法的变压器机器鱼定位方法,其特征在于:所述步骤4通过在变压器注油孔放置2组超声接收阵列接收微型机器鱼发射的超声信号。
6.根据权利要求1或5所述一种基于超声阵列双曲线算法的变压器机器鱼定位方法,其特征在于:所述超声接收阵列采用线形阵列,贴近变压器的内壁面布置,并且通过设置浮子重量控制超声接收阵列在变压器油中的悬浮深度。
7.根据权利要求1或5所述一种基于超声阵列双曲线算法的变压器机器鱼定位方法,其特征在于:所述步骤5的具体实现方法为:超声接收阵列和绕组将变压器分为2个区域,采用2组接收阵列,首先对机器鱼的所处区域进行识别,根据超声阵列接收信号的先后顺序和幅值判断机器鱼在区域I还是区域II。
8.根据权利要求1或5所述一种基于超声阵列双曲线算法的变压器机器鱼定位方法,其特征在于:所述步骤6中的互相关算法采用如下模型:
Figure FDA0002532118190000021
公式中,xk和yk分别为两个传感器采集的信号,N为信号长度,Rxy为互相关函数,当互相关函数取最大值时对应的时间即为传感器信号的时间延迟,采用时间延迟乘以变压器油中的声波速度,得到距离延迟。
9.根据权利要求1或5所述一种基于超声阵列双曲线算法的变压器机器鱼定位方法,其特征在于:所述步骤7中双曲线算法为:
Figure FDA0002532118190000022
式中,x1,y1和x2,y2分别为接收阵列中两个传感器的坐标,Δd为距离差。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117420503A (zh) * 2023-12-15 2024-01-19 国网天津市电力公司电力科学研究院 变压器内检设备定位系统及方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100106431A1 (en) * 2008-10-29 2010-04-29 Hitachi, Ltd. Apparatus and method for ultrasonic testing
US20110038230A1 (en) * 2008-04-24 2011-02-17 Ixsea Underwater acoustic positioning system
CN104007369A (zh) * 2013-10-23 2014-08-27 海南电力技术研究院 基于特高频外置传感器的电力变压器故障在线定位系统
CN105093070A (zh) * 2014-05-06 2015-11-25 长沙理工大学 一种大型变压器多放电源超声定位方法
US20200041630A1 (en) * 2017-03-10 2020-02-06 Koninklijke Philips N.V. Location device and system for locating an acoustic sensor
CN110849357A (zh) * 2019-10-14 2020-02-28 天津市电力科技发展有限公司 一种油浸式变压器微型机器鱼姿态定位方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110038230A1 (en) * 2008-04-24 2011-02-17 Ixsea Underwater acoustic positioning system
US20100106431A1 (en) * 2008-10-29 2010-04-29 Hitachi, Ltd. Apparatus and method for ultrasonic testing
CN104007369A (zh) * 2013-10-23 2014-08-27 海南电力技术研究院 基于特高频外置传感器的电力变压器故障在线定位系统
CN105093070A (zh) * 2014-05-06 2015-11-25 长沙理工大学 一种大型变压器多放电源超声定位方法
US20200041630A1 (en) * 2017-03-10 2020-02-06 Koninklijke Philips N.V. Location device and system for locating an acoustic sensor
CN110849357A (zh) * 2019-10-14 2020-02-28 天津市电力科技发展有限公司 一种油浸式变压器微型机器鱼姿态定位方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
DESAI A, GHAGARE N, DONDE S: "Optimal Robot Localisation Techniques for Real World Scenarios", 2018 FOURTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTING COMMUNICATION CONTROL AND AUTOMATION (ICCUBEA). IEEE, 31 December 2018 (2018-12-31), pages 1 - 9 *
王伟;刘力卿;何金;李隆基;季洪鑫;: "油浸式变压器微型机器鱼姿态定位", 科学技术与工程, no. 02 *
翟季青 等: "变压器故障诊断的综述", 电力设备, vol. 4, no. 6, pages 60 - 61 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117420503A (zh) * 2023-12-15 2024-01-19 国网天津市电力公司电力科学研究院 变压器内检设备定位系统及方法

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