CN113296073A - 一种基于包络约束的幅相联合叶片净空测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开的一种基于包络约束的幅相联合叶片净空测量方法，联合目标的距离多普勒幅相二维分布图，应用掩膜检测的方法能够尽可能剔除非叶片的杂波信息，同时利用叶片的近似线性的变化特性，能够进一步剔除虚警点，利用最小二乘拟合和单元平均提升目标的相位估计精度，保证了叶片的净空估计连续性和准确性。基于边缘约束的幅相联合叶片净空测量方法能够显著改善叶片在强噪声和杂波环境下的识别精度，在有效提取叶片信息的基础上能够进一步改善叶片的干涉相位估计精度，提升系统对于叶片的测量稳定度。该方法能够改善目标在复杂环境下的输出信杂噪比以及干涉相位稳定度，所提方法计算复杂度较低，对于低成本化设计具有很高的工程价值。

Description

一种基于包络约束的幅相联合叶片净空测量方法

技术领域

本发明属于雷达技术领域，具体涉及一种基于包络约束的幅相联合叶片净空测量方法。

背景技术

为了得到叶片在风机坐标系下的实时三维坐标，需要采用雷达监控设备获取目标的三坐标信息，从而精确测量目标的径向距离、方位角、俯仰角信息。对于风力发电机的叶片净空测量系统，由于叶片下半段与塔筒之间的净空测量受方位维测量的影响较小，其测量误差对于70-100米叶片的精度损失在0.2米量级，因此可以借助分时和波束技术实现方位维测量的粗估计。然而俯仰方向的角度测量精度对叶片净空的估计精度影响非常大，对于70-100米叶片的净空估计精度，1度对应的估计偏差达到了1米量级，因此必须对俯仰向进行高精度测角。从雷达干涉仪的测量误差、基线影响、测角模糊以及测量精度等多个角度对干涉仪雷达系统进行了比较全面的分析。其中有应用于可全方位同时探测的米波雷达天线及相应的测角算法，天线尺寸小、结构简单。也有学者提出了一种新的干涉测角数据处理算法，该算法对相位干涉仪测角中因相位解模糊出错产生的错误角度值进行野值剔除，并引入2阶修正卡尔曼滤波器对剔除野值之后的角度信息进行平滑修正，保证了稳定跟踪的连续性。另外有学者提出了一种利用空间谱估计对干涉测角系统进行解算的方法,该方法在多重信号分类(MUSIC)算法的基础上,对协方差矩阵的估计、特征值分解、谱峰搜索等计算量较大的步骤进行了改进,提高了运算速度以及解模糊的正确率，但上述方法对系统的通道自由度和一致性要求较高。针对多基线相位干涉仪的相位模糊问题，有学者提出了一种基于参差基线解模糊算法原理的改进解模糊算法，该算法具有计算量小、实时计算以及正确概率高的优点。

根据文献调研，目前国内外并无公开的应用地面雷达进行风力发电机叶片前段的测量技术，缺少公开资料。现有的干涉雷达应用研究主要集中在军事和民用安防、遥感等领域，尚无针对风机叶片净空监测的特种雷达设备，更没有针对该领域的雷达测量方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于包络约束的幅相联合叶片净空测量方法，能够有效克服叶片与塔筒多次弹射和塔筒晃动引起的杂波扩散及虚警检测问题。

本发明所采用的技术方案是，一种基于包络约束的幅相联合叶片净空测量方法，具体按照以下步骤实施：

步骤1、针对风力发电机叶片净空监测，采用多通道雷达系统进行测量；多通道雷达在相干积累时间内共发射了M组脉冲信号，感兴趣距离门数目为L；在相干积累时间内对接收的多通道雷达回波原始数据进行两维FFT处理，并根据感兴趣的叶片区间距离门数目L提取距离和多普勒两维积累之后的回波x_n,m,l，n＝1,2,m＝1,2,…M,l＝1,2,…L；

步骤2、得到距离和多普勒两维积累之后的回波x_n,m,l之后，提取两个通道之间的干涉相位图

步骤3、结合风力发电机叶片在距离、速度以及干涉相位平面的包络约束特征，通过图像计算函数分别对距离多普勒图和干涉相位图进行包络检测，分别得到距离多普勒图集合clu₁和干涉相位图集合clu₂，并计算其交集部分clu；

步骤4、得到目标的置信区间clu之后，对每一个距离门内检测到的多个目标点进行幅相联合，进行非相干积累，求得每个距离回波的幅相联合单元平均x_n,l，并提取通道间不同距离的点目标干涉相位信息φ_l；

步骤5、利用叶片的近似线性分布，并结合其与雷达之间的几何分布模型，对多个连续距离的干涉相位信息进行二阶拟合处理；

步骤6、在得到拟合干涉相位之后，根据两个通道之间与叶片仰角之间的相位关系反算得到风机叶片不同散射点集相对于雷达的仰角θ_l，结合仰角θ_l、距离R_i以及雷达与塔筒之间的几何关系，得到叶片与塔筒间的净空值Δ_i。

本发明的特征还在于，

步骤1中，第l个距离单元、第m个脉冲、第n个通道信号的两维积累处理如下：

x_n,m,l＝FFT_azi(FFT_range(s_total·ω_range)·ω_azi) (1)

其中，S_n,total为第n个通道的距离-方位两维原始回波数据矩阵，FFT_range和FFT_azi分别是对原始回波沿着距离和方位分别进行FFT处理，ω_range和ω_azi是距离和方位的窗函数。

步骤2中，干涉相位图

的表达式如下：

其中，x_1,m,l表示第1个通道，第l个距离单元，第m个脉冲的雷达回波数据，x_2,m,l表示第2个通道，第l个距离单元，第m个脉冲的雷达回波数据；angle()为提取复数相位的函数，*是对数值进行共轭操作。

步骤3中，图像计算函数分别对距离多普勒图和干涉相位图进行包络检测得到集合clu₁和clu₂的表达式如下：

clu₁＝cluster(x_1.m,l)

clu₂＝cluster(φ_m,l) (3)

其中，cluster()为聚类函数，本发明专利调用的是公开函数包；

交集部分clu的表达式如下：

clu＝clu₁∩clu₂ (4)

其中，∩为求取两个集合的交集。

步骤4中，幅相联合单元平均x_n,l和2个通道单元平均的干涉相位φ_l的表达式如下：

其中，M_n,l,clu代表第n个通道，第l个距离单元的置信区间集，从clu集合中提取对应第l个距离单元的置信集。

步骤5的具体操作如下：

首先、求得2阶多项式拟合的系数α，具体表达式如下：

α＝polyfit(φ_l,2) (7)

然后、再求得利用多项式拟合函数求取感兴趣距离单元R_i对应的拟合后干涉相位φ_poly，具体表达式如下：

φ_poly＝polyval(R_i,α),i＝1,2,...,L (8)；

其中，polyfit(φ_l,2)是对φ_l进行2阶多项式拟合，求取多项式拟合系数；polyval(R_i,α)是利用2阶多项式拟合系数构造2阶多项式函数。

步骤6中，风机叶片不同散射点集相对于雷达的仰角θ_l的表达式如下：

其中，d为两个通道之间的阵元中心间距，λ为发射信号的波长，asin()为反余弦函数；

叶片与塔筒间的净空值Δ_i的表达式如下：

Δ_i＝a+R_icos(θ_i) (10)

其中，a为地面雷达与风机塔筒壁之间的距离。

本发明的有益效果是：

(1)本发明方法基于叶片的整体先验信息以及图像能量阈值边界约束方法，联合目标的距离多普勒幅相二维分布图，应用掩膜检测方法能够尽可能剔除非叶片的杂波信息，同时利用叶片的近似线性的变化特性，能够进一步剔除虚警点，最终利用最小二乘拟合和单元平均提升目标的相位估计精度，从而保证了叶片的净空估计连续性和准确性。

(2)针对风机叶片净空测量的实际场景，本发明所提方法相比常规的检测和干涉相位测角技术，具备更优的稳定性和测量精度，提升系统针对风机复杂工作场景下的干扰剔除能力。另外，本文所提方法的计算复杂度较低，运算量增加可以忽略不计，因此其带来的系统增效在大多应用场景下具备实际的工程价值。

附图说明

图1是本发明一种基于包络约束的幅相联合叶片净空测量方法的处理流程图；

图2是本发明雷达监控风力发电叶片的示意图；

图3是本发明雷达观测风机叶片的回波x_n,m,l的距离多普勒图；

图4是本发明雷达回波1通道和2通道之间的干涉相位

的相位图；

图5是本发明风机叶片不同径向距离的散射点对应于雷达的仰角；

图6是本发明风机叶片不同径向距离的散射点对应于塔筒的径向距离。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。

本发明方法的使用场景为：采用毫米波雷达作为测量设备，将其固定安装在地面，对远景1.5MW风力发电机组的风机叶片进行持续的观测，示意图如图2所示。雷达发射线性调频连续波，载波频率f_c＝78GHz，带宽1GHz，系统通道数目N＝2，脉冲重复频率为1000Hz，脉冲数目M＝64，感兴趣距离单元总数L＝64；测试过程中风力发电机的叶片旋转速度为10.2r/min，雷达地面安装点与塔筒壁之间的距离a＝1.5m。

本发明首先利用边缘约束的幅相联合检测算法提取回波的叶片主能量区间，再基于叶片构型先验进行最小二乘拟合处理和非相干积累检测，提取叶片部分的有效相位，反算叶片仰角，结合风机的实际构型，通过坐标变换得到真实的叶片净空值。

前期采用地面雷达在风机底部进行了叶片旋转期间的数据采集工作，分析雷达的叶尖净空监测指标。本发明利用实测的叶片回波数据，对本发明所提方法的所有步骤和结论进行验证，结果满足实际应用要求。

本发明一种基于包络约束的幅相联合叶片净空测量方法，如图1所示，具体按照以下步骤实施：

步骤1、针对风力发电机叶片净空监测，采用多通道雷达系统进行测量。多通道雷达在相干积累时间内共发射了M(M＝64)组脉冲信号，感兴趣距离门数目为L(L＝64)；在相干积累时间内对接收的多通道雷达回波原始数据进行两维FFT处理，并根据感兴趣的叶片区间距离门数目L提取距离和多普勒两维积累之后的回波x_n,m,l，n＝1,2,m＝1,2,…64,l＝1,2,…64；第l个距离单元、第m个脉冲、第n个通道信号的两维积累处理如下：

x_n,m,l＝FFT_azi(FFT_range(S_n,total·ω_range)·ω_azi) (1)

其中，S_n,total为第n个通道的距离-方位两维原始回波数据矩阵，FFT_range和FFT_azi分别是对原始回波沿着距离和方位分别进行FFT处理，ω_range和ω_azi是距离和方位的窗函数，可以根据窗函数类型、窗长、旁瓣抑制指标查阅窗函数表；

步骤2、得到(上述距离和方位积累回波)距离和多普勒两维积累之后的回波x_n,m,l之后，可以提取1通道和2通道之间的干涉相位图

其处理方式如下：

其中，x_1,m,l表示第1个通道，第l个距离单元，第m个脉冲的雷达回波数据，x_2,m,l表示第2个通道，第l个距离单元，第m个脉冲的雷达回波数据；angle()为提取复数相位的函数，*是对数值进行共轭操作。

步骤3、结合风力发电机叶片在距离、速度以及干涉相位平面的包络约束特征，通过图像计算函数对距离多普勒图和干涉相位图进行包络检测，分别得到集合clu₁和clu₂，并计算其交集部分clu；处理过程如下：

clu₁＝cluster(x_1.m,1)

clu₂＝cluster(φ_m,l) (3)

其中，cluster()为聚类函数，本发明专利调用的是公开函数包；

clu＝clu₁∩clu₂ (4)

∩为求取两个集合的交集。

步骤4、得到目标的置信区间clu之后，对每一个距离门内检测到的多个目标点进行幅相联合，进行非相干积累，求得每个距离回波的幅相联合单元平均x_n,l，并提取通道间不同距离的点目标干涉相位信息φ_l，其幅相联合单元平均x_n,l和2个通道单元平均的干涉相位φ_l如下：

其中，_Mn,l,clu代表第n个通道，第l个距离单元的置信区间集，可以从clu集合中提取对应第l个距离单元的置信集。

步骤5、利用叶片的近似线性分布，并结合其与雷达之间的几何分布模型，对多个连续距离的干涉相位信息进行二阶拟合处理，其操作如下：

α＝polyfit(φ_l,2) (7)

φ_poly＝polyval(R_i,α),i＝1,2,...,L (8)

其中，polyfit(φ_l,2)是对φ_l进行2阶多项式拟合，求取多项式拟合系数，α是2阶多项式拟合的系数，polyval(R_i,α)是利用2阶多项式拟合系数构造2阶多项式函数，φ_poly为利用多项式拟合函数求取感兴趣距离单元R_i对应的拟合后干涉相位。

步骤6、在得到拟合干涉相位之后，可以根据两个通道之间与叶片仰角之间的相位关系反算得到风机叶片不同散射点集相对于雷达的仰角θ_l，其换算公式如下：

其中，d为两个通道之间的阵元中心间距，λ为发射信号的波长，asin()为反余弦函数；

结合仰角θ_l、距离R_i以及雷达与塔筒之间的几何关系，可以得到叶片与塔筒间的净空值Δ_i，公式如下。

Δ_i＝a+R_icos(θ_i) (10)

其中a为地面雷达与风机塔筒壁之间的距离。

图3和图4给出了风机处于10r/min情况下录取的实测数据距离多普勒两维分布情况。其中图3是叶片回波的能量分布图，图4是叶片回波的两通道干涉相位图。如果对上图的结果直接进行检测处理，除了能检测到叶片的目标，还能够检测到很多扩展的杂波以及强噪声点。如果将上述所有检测点共同应用于叶片与塔筒之间的距离评估，会导致系统的测量误差增加，出现净空的跳变现象，不符合叶片净空的连续性现象。

图5和图6在上述检测结果的基础上应用最小二乘拟合和检测点单元非相干叠加技术，在提升叶片目标干涉相位估计精度的同时，得到了叶片相对于塔筒边缘的净空值。根据图5可以发现，由于在边缘约束范围内，无法剔除所有的非叶片目标杂波点，因此需要利用最小二程拟合技术对上述结果进行平滑处理，从而保证系统的稳定度。图6给出了考虑塔筒模型和雷达间几何关系的转换后净空测量值，与激光测量仪的实际结果相差≤0.5m，测量结果完全符合工业应用要求。其详细的净空点测量信息如下表1所示采用本文所提的方法能够显著改善因杂波和强噪声环境引起的净空估计跳变问题，并且提升净空的估计精度。

表1

通过本发明具体实施方式可以看出，本发明方法充分利用地面雷达观测风机叶片净空的结构信息和数据特点，实现了可靠、稳健的叶片净空估计，有利于在实际工程应用中获取叶片参数信息，保障风机运行安全。

Claims (7)

1.一种基于包络约束的幅相联合叶片净空测量方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

步骤1、针对风力发电机叶片净空监测，采用多通道雷达系统进行测量；多通道雷达在相干积累时间内共发射了M组脉冲信号，感兴趣距离门数目为L；在相干积累时间内对接收的多通道雷达回波原始数据进行两维FFT处理，并根据感兴趣的叶片区间距离门数目L提取距离和多普勒两维积累之后的回波x_n,m,l，n＝1,2,m＝1,2,…M,l＝1,2,…L；

步骤2、得到距离和多普勒两维积累之后的回波x_n,m,l之后，提取两个通道之间的干涉相位图

步骤3、结合风力发电机叶片在距离、速度以及干涉相位平面的包络约束特征，通过图像计算函数分别对距离多普勒图和干涉相位图进行包络检测，分别得到距离多普勒图包络检测集合clu₁和干涉相位图包络检测集合clu₂，并计算其交集部分clu；

步骤4、得到目标的置信区间clu之后，对每一个距离门内检测到的多个目标点进行幅相联合，进行非相干积累，求得每个距离回波的幅相联合单元平均x_n,l，并提取通道间不同距离的点目标干涉相位信息φ_l；

步骤5、利用叶片的近似线性分布，并结合其与雷达之间的几何分布模型，对多个连续距离的干涉相位信息进行二阶拟合处理；

步骤6、在得到拟合干涉相位之后，根据两个通道之间与叶片仰角之间的相位关系反算得到风机叶片不同散射点集相对于雷达的仰角θ_l，结合仰角θ_l、距离R_i以及雷达与塔筒之间的几何关系，得到叶片与塔筒间的净空值Δ_i。

2.根据权利要求1所述的一种基于包络约束的幅相联合叶片净空测量方法，其特征在于，步骤1中，第l个距离单元、第m个脉冲、第n个通道信号的两维积累处理如下：

其中，S_n,total为第n个通道的距离-方位两维原始回波数据矩阵，FFT_range和FFT_azi分别是对原始回波沿着距离和方位分别进行FFT处理，ω_range和ω_azi是距离和方位的窗函数。

3.根据权利要求2所述的一种基于包络约束的幅相联合叶片净空测量方法，其特征在于，步骤2中，干涉相位图

的表达式如下：

其中，x_1,m,l表示第1个通道，第l个距离单元，第m个脉冲的雷达回波数据，x_2,m,l表示第2个通道，第l个距离单元，第m个脉冲的雷达回波数据；angle()为提取复数相位的函数，*是对数值进行共轭操作。

4.根据权利要求3所述的一种基于包络约束的幅相联合叶片净空测量方法，其特征在于，步骤3中，图像计算函数分别对距离多普勒图和干涉相位图进行包络检测，得到集合clu₁和clu₂的表达式如下：

clu₁＝cluster(x_1.m,l)

clu₂＝cluster(φ_m,l) (3)

其中，cluster()为聚类函数，本发明专利调用的是公开函数包；

交集部分clu的表达式如下：

clu＝clu₁∩clu₂ (4)

其中，∩为求取两个集合的交集。

5.根据权利要求4所述的一种基于包络约束的幅相联合叶片净空测量方法，其特征在于，步骤4中，幅相联合单元平均x_n,l和2个通道单元平均的干涉相位φ_l的表达式如下：

其中，M_n,l,clu代表第n个通道，第l个距离单元的置信区间集，从clu集合中提取对应第l个距离单元的置信集。

6.根据权利要求5所述的一种基于包络约束的幅相联合叶片净空测量方法，其特征在于，步骤5的具体操作如下：

首先、求得2阶多项式拟合的系数α，具体表达式如下：

α＝polyfit(φ_l,2) (7)

然后、再求得利用多项式拟合函数求取感兴趣距离单元R_i对应的拟合后干涉相位φ_poly，具体表达式如下：

φ_poly＝polyval(R_i,α),i＝1,2,...,L (8)；

其中，polyfit(φ_l,2)是对φ_l进行2阶多项式拟合，求取多项式拟合系数；polyval(R_i,α)是利用2阶多项式拟合系数构造2阶多项式函数。

7.根据权利要求6所述的一种基于包络约束的幅相联合叶片净空测量方法，其特征在于，步骤6中，风机叶片不同散射点集相对于雷达的仰角θ_l的表达式如下：

其中，d为两个通道之间的阵元中心间距，λ为发射信号的波长，asin()为反余弦函数；

叶片与塔筒间的净空值Δ_i的表达式如下：

Δ_i＝a+R_icos(θ_i) (10)

其中，a为地面雷达与风机塔筒壁之间的距离。

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