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        電力多旋翼無(wú)人機(jī)巡檢安全間距保持系統(tǒng)

        2019-08-10 06:45:16劉風(fēng)春
        價(jià)值工程 2019年17期
        關(guān)鍵詞:無(wú)人機(jī)

        摘要:針對(duì)電力多旋翼無(wú)人機(jī)巡檢較高的安全性要求,提出基于klaman濾波融合和模糊控制技術(shù)的電力多旋翼無(wú)人機(jī)巡檢安全間距保持系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要依據(jù)GPS、超聲波測(cè)距模塊、電磁場(chǎng)強(qiáng)度測(cè)距模塊等進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,并通過(guò)klaman濾波數(shù)據(jù)融合[4][5]和模糊控制[1]技術(shù)計(jì)算、監(jiān)測(cè)無(wú)人機(jī)與線路間距離。通過(guò)對(duì)系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明設(shè)計(jì)的安全間距保持系統(tǒng)安全可靠。

        Abstract:? For power multi-rotor UAV patrol high security requirements,this paper proposed keeping safety distance system based on kalman Filtering Fusion and Fuzzy Control Technology. The system is collecting data mainly based on GPS, ultrasonic ranging module, electromagnetic field strength ranging modules,and monitoring the distance between the UVA and the line through kalman Filtering Fusion and Fuzzy Control Technology. The results showed the keeping safety distance system proposed in this paper is secure and reliable.

        關(guān)鍵詞:超聲波;klaman濾波融合;模糊控制;無(wú)人機(jī)

        Key words: ultrasonic;kalman filtering fusion;fuzzy control technology;UAV

        中圖分類號(hào):V279+.2? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào):1006-4311(2019)17-0217-03

        0? 引言

        對(duì)于電力多旋翼無(wú)人機(jī)巡檢而言,由于其載重能力有限無(wú)法安裝大載重、遠(yuǎn)距離機(jī)載檢測(cè)裝置,所以需要沿線路近距離飛行懸停檢測(cè),如圖1。與輸電線路保持安全距離飛行是多旋翼無(wú)人機(jī)在電力巡檢中重要的安全保障之一,同時(shí)也是電力多旋翼無(wú)人機(jī)巡檢的強(qiáng)制要求。隨著近幾年無(wú)人機(jī)行業(yè)的快速發(fā)展,在電力巡檢中多旋翼無(wú)人機(jī)以其成本低、操作簡(jiǎn)單、使用靈活、方便運(yùn)輸?shù)葍?yōu)勢(shì)得以廣泛使用。傳統(tǒng)的無(wú)人機(jī)與輸電線路安全間距保持方法為GPS定位控制,缺點(diǎn)在于其精度低、抗風(fēng)性差、實(shí)時(shí)修正能力弱等原因,使其安全系數(shù)較低[2],優(yōu)點(diǎn)在于其載重輕,有效減小飛機(jī)負(fù)載,延長(zhǎng)續(xù)航時(shí)間。綜合分析傳統(tǒng)安全間距保持方法的優(yōu)缺點(diǎn),本文應(yīng)用klaman濾波融合和模糊控制技術(shù),設(shè)計(jì)了一種新型的安全間距保持系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)多旋翼無(wú)人機(jī)巡檢的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性避障。相對(duì)于傳統(tǒng)的安全間距保持系統(tǒng),該系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)、準(zhǔn)確采集無(wú)人機(jī)與輸電線路之間的距離,并通過(guò)快速計(jì)算和動(dòng)作控制,從而實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)與輸電線路的安全間距保持。

        1? 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)組成

        系統(tǒng)根據(jù)檢測(cè)距離信號(hào)控制多旋翼無(wú)人機(jī)與輸電線路之間距離,當(dāng)?shù)竭_(dá)一定范圍時(shí)控制多旋翼無(wú)人機(jī)飛行速度,使其退出危險(xiǎn)區(qū)域。使用GPS、超聲波傳感器和霍爾傳感器分別檢測(cè)多旋翼無(wú)人機(jī)與輸電線路之間距離,將三路距離信號(hào)經(jīng)過(guò)klaman濾波融合及信號(hào)處理后送至模糊控制器進(jìn)行處理,輸出飛行控制處理命令到飛行控制器,調(diào)節(jié)飛行姿態(tài),從而改變兩者之間距離到達(dá)安全范圍。傳感器實(shí)時(shí)檢測(cè)兩者之間距離,多旋翼無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)做出相應(yīng)調(diào)整。為了滿足超聲波傳感器360°檢測(cè),故采用如圖3分布方式,且檢測(cè)電場(chǎng)強(qiáng)度傳感器放置在多旋翼無(wú)人機(jī)中心位置。

        檢測(cè)傳感器包括超聲波傳感器和霍爾傳感器兩種。超聲波傳感器優(yōu)點(diǎn)是控制簡(jiǎn)單、技術(shù)成熟、價(jià)格低廉,成為距離檢測(cè)的常用傳感器;缺點(diǎn)是超聲波傳感器利用物體上產(chǎn)生的反射超聲波來(lái)檢測(cè)距離,當(dāng)兩者水平成一定角度時(shí),將會(huì)產(chǎn)生幻影[3]?;魻杺鞲衅鲀?yōu)點(diǎn)在于靈敏度高、體積小、適用于各種特殊設(shè)計(jì)要求;而缺點(diǎn)在于互換性差、信號(hào)隨溫度影響而變化、非線性輸出等。

        2? 安全距離處理技術(shù)

        2.1 kalman濾波融合技術(shù)

        目前比較常用的濾波融合技術(shù)有綜合平均法、貝葉斯估計(jì)法、D-S法、模糊邏輯法、神經(jīng)邏輯法、kalman濾波法、專家系統(tǒng)方法等。kalman濾波經(jīng)在控制領(lǐng)域得以推廣后,便成為多傳感器信息融合的主要技術(shù)手段之一,其基本思想是先分散處理,再全局融合,即以一個(gè)信號(hào)為主體,與其他信號(hào)兩兩結(jié)合,在其結(jié)合信號(hào)的基礎(chǔ)上獲得全局估計(jì)。本設(shè)計(jì)以超聲波傳感器信號(hào)為主體,GPS和霍爾傳感器信號(hào)為輔助信號(hào),進(jìn)行濾波融合,首先將超聲波傳感器信號(hào)與其他兩個(gè)信號(hào)結(jié)合,通過(guò)式(1)~(7)得到兩個(gè)濾波后的信號(hào)。

        離散系統(tǒng)狀態(tài)方程:

        其中Xk是系統(tǒng)的狀態(tài)向量,Zk是系統(tǒng)觀測(cè)序列,Wk是系統(tǒng)過(guò)程噪聲序列,Vk是系統(tǒng)觀測(cè)噪聲序列, 椎k,k-1是系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣? 祝k,k-1噪聲輸入矩陣,Hk是觀測(cè)

        矩陣。

        基本Kalman濾波方程:

        將X視為超聲波信號(hào)輸入值,Z視為GPS或霍爾傳感器的輸入值。在濾波處理之后,將兩個(gè)濾波后的局部最優(yōu)估計(jì)信號(hào)經(jīng)過(guò)式(8)、式(9)進(jìn)一步融合。全局最優(yōu)估計(jì)方程:

        由以上式(8)、式(9)得到kalman濾波融合的全局最優(yōu)估計(jì),將這個(gè)結(jié)果進(jìn)行模糊控制處理。

        當(dāng)多旋翼無(wú)人機(jī)以不同的角度接近輸電線路時(shí),會(huì)出現(xiàn)兩種情況:第一,當(dāng)超聲波傳感器發(fā)出超聲波的傳播方向與線路垂直,則只需要進(jìn)行Kalman濾波融合就可以得到準(zhǔn)確的間距;第二,當(dāng)超聲波傳感器發(fā)出超聲波的傳播方向與線路不垂直,則需要姿態(tài)模塊確定飛行姿態(tài),通過(guò)三角公式換算得到垂直離。

        2.2 模糊控制技術(shù)

        2.2.1 模糊控制器的輸入、輸出變量模糊語(yǔ)言描述

        輸入量和輸出量隸屬度函數(shù),如圖4。

        輸入量和輸出量模糊變量賦值,如表2。

        通過(guò)模糊化規(guī)則的語(yǔ)言描述,得其矩陣表達(dá)式:

        2.2.4 模糊量的去模糊化

        最大隸屬度法是比較常用的反模糊化方法。其隸屬度最大的元素就是精確化后對(duì)應(yīng)的精確值。如果同時(shí)出現(xiàn)多個(gè)隸屬度最大的元素,則取其平均值作為判決結(jié)果。

        3? 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

        為了驗(yàn)證系統(tǒng)的可靠性,將多旋翼無(wú)人機(jī)搭載安全間距保持系統(tǒng)設(shè)備到空中指定位置,對(duì)系統(tǒng)的電機(jī)轉(zhuǎn)速控制信號(hào)進(jìn)行記錄。表3、圖5為0°位置超聲波傳感器靠近輸電線路電機(jī)轉(zhuǎn)速控制信號(hào)與距離之間關(guān)系。

        在輸電線路垂直方向在兩個(gè)傳感器之間時(shí),其準(zhǔn)確距離需要三角換算得到。例如在0°、45°之間,夾角為22.5°時(shí)電機(jī)轉(zhuǎn)速控制信號(hào)與距離之間關(guān)系,數(shù)據(jù)如表5、圖7所示。

        由于室外試驗(yàn),空中氣流對(duì)多旋翼無(wú)人機(jī)飛行造成了一定影響,使電機(jī)轉(zhuǎn)速與理論值有所差距。但是從圖中可以明顯看出,多旋翼無(wú)人機(jī)與輸電線路之間距離越小電機(jī)轉(zhuǎn)速越快,推動(dòng)無(wú)人機(jī)快速倒退,使其遠(yuǎn)離危險(xiǎn)區(qū)域,繼續(xù)保持安全間距。

        參考文獻(xiàn):

        [1]李士勇.模糊控制[M].哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社,2011,9:64-94.

        [2]鄭天茹,王海濱,劉俍,王騫,張晶晶.電力巡線無(wú)人直升機(jī)障礙規(guī)避系統(tǒng)[J].山東電力技術(shù),2012(01):14-17.

        [3]周興超,段智敏.移動(dòng)機(jī)器人避障的模糊算法[J].沈陽(yáng)理工大學(xué)學(xué)報(bào),2008,27(04):23-25.

        [4]付夢(mèng)印,鄧志紅,張繼偉.Kalman濾波理論及其在導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用[M].北京:科技出版社,2003:16-25,158-160.

        [5]馮智勇,曾瀚,張力,趙亦欣,黃偉.基于陀螺儀及加速度計(jì)信號(hào)融合的姿態(tài)角度測(cè)量[J].西南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2011,36(04):37-41.

        作者簡(jiǎn)介:劉風(fēng)春(1990-),男,山東濟(jì)南人,本科,助理工程師,研究方向?yàn)殡娏ρ矙z、新能源系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

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