潘志敏 唐信 梁運(yùn)華 王梓糠 褚博

（1.國(guó)網(wǎng)湖南省電力有限公司檢修公司 湖南省長(zhǎng)沙市 410004 2.長(zhǎng)沙理工大學(xué) 湖南省長(zhǎng)沙市 410114）（3.湖南湖大華龍電氣與信息技術(shù)有限公司 湖南省長(zhǎng)沙市 410205）

1 引言

安全是電力作業(yè)當(dāng)中首要關(guān)注的問(wèn)題，目前針對(duì)電力作業(yè)過(guò)程的安全監(jiān)督主要依靠于視頻監(jiān)控以及人為管理實(shí)現(xiàn)[1]。電力行業(yè)監(jiān)控技術(shù)發(fā)展迅速，變電站視頻監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)引入人臉識(shí)別、全景監(jiān)控、移動(dòng)監(jiān)控等先進(jìn)設(shè)備及技術(shù)[2‐4]，較好地滿(mǎn)足了變電站在設(shè)備安全、防盜保安、火警監(jiān)控等安保及安全運(yùn)行方面的需求。但針對(duì)特定運(yùn)檢作業(yè)過(guò)程的監(jiān)控尚未有較為成熟的解決方案，傳統(tǒng)設(shè)備難以實(shí)現(xiàn)對(duì)特定作業(yè)過(guò)程的跟蹤監(jiān)控，存在智能化不足的缺點(diǎn)。在變電站檢修作業(yè)中，登高作業(yè)是較為常見(jiàn)的一種類(lèi)型，同時(shí)高處墜落事故也是電力行業(yè)常見(jiàn)事故之一，因此需要對(duì)此類(lèi)作業(yè)人員進(jìn)行主動(dòng)跟蹤監(jiān)控，避免意外事故發(fā)生。

目前國(guó)內(nèi)對(duì)主動(dòng)視覺(jué)跟蹤研究較多且主要基于圖像識(shí)別方法，可分為經(jīng)典算法與智能算法兩大類(lèi)。經(jīng)典算法主要采用圖像匹配、圖像分割及Mean‐Shift、Kalman 濾波等算法實(shí)現(xiàn)主動(dòng)追蹤[5]。文獻(xiàn)[6]將融合Kalman 濾波的Camshift 算法與Adaboost 算法結(jié)合，提出基于人臉檢測(cè)的主動(dòng)跟蹤算法，并根據(jù)人臉區(qū)域與視場(chǎng)面積關(guān)系對(duì)云臺(tái)進(jìn)行PTZ 控制；文獻(xiàn)[7]提出基于SIFT 特征匹配的目標(biāo)跟蹤方法，利用SIFI 構(gòu)建目標(biāo)特征庫(kù)，然后使用K 維樹(shù)匹配算法對(duì)實(shí)時(shí)序列圖像進(jìn)行精確匹配，得到位置信息后控制云臺(tái)轉(zhuǎn)動(dòng)。近年來(lái)，計(jì)算機(jī)算力的迅猛發(fā)展使得深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能技術(shù)開(kāi)始廣泛應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域。文獻(xiàn)[8]提出DLT 算法，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入到目標(biāo)跟蹤；文獻(xiàn)[9]提出MDNet，設(shè)計(jì)了一種輕量的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行目標(biāo)特征提取，可實(shí)現(xiàn)端到端的跟蹤結(jié)果輸出。

但上述方法均不能較好地實(shí)現(xiàn)對(duì)變電站登高作業(yè)人員的有效識(shí)別與跟蹤。因此，本文依托適用于變電站的智能穿戴設(shè)備及安監(jiān)布控球?qū)崿F(xiàn)變電站現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)人員的主動(dòng)跟蹤，利用智能穿戴設(shè)備的高度檢測(cè)功能與GPS 定位功能獲取登高作業(yè)人員的位置信息；研究基于改進(jìn)PID 算法控制安監(jiān)布控球的方法，將位置與高度信息作為控制系統(tǒng)輸入，實(shí)現(xiàn)對(duì)登高作業(yè)人員的主動(dòng)跟蹤。

2 GPS-RTK定位方法

基于GPS 的定位技術(shù)在電力行業(yè)已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。普通GPS 定位精度平均在10 米左右，最好能達(dá)到3～4 米，但也無(wú)法滿(mǎn)足變電站內(nèi)運(yùn)作業(yè)人員的高精度定位需求。目前，較為成熟的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)定位GPS‐RTK 技術(shù)可較好地消除衛(wèi)星鐘誤差、電離層與對(duì)流層的延遲誤差，實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)精度定位。變電站GPS‐RTK 系統(tǒng)如圖1所示，主要由GPS 基準(zhǔn)站交換機(jī)、后端服務(wù)器、網(wǎng)橋、路由器以及作業(yè)人員佩戴的智能穿戴設(shè)備（智能手表、智能頭盔）等組成。

GPS 基準(zhǔn)站安裝在變電站空曠位置，其位置坐標(biāo)固定不變，GPS 基準(zhǔn)站連續(xù)跟蹤所有可見(jiàn)衛(wèi)星，并連接RJ45 接口通過(guò)交換機(jī)將觀測(cè)數(shù)據(jù)及基準(zhǔn)站已知坐標(biāo)信息發(fā)送給后端服務(wù)器。智能穿戴設(shè)備接收的GPS 數(shù)據(jù)同樣通過(guò)專(zhuān)網(wǎng)Wi‐Fi 或?qū)＞W(wǎng)4G 通信發(fā)送至后端服務(wù)器。后端服務(wù)器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后，將智能穿戴設(shè)備的GPS數(shù)據(jù)以及GPS 基準(zhǔn)站數(shù)據(jù)組成差分觀測(cè)值，并進(jìn)行算法實(shí)時(shí)處理，求得作業(yè)人員的瞬時(shí)坐標(biāo)位置。

利用GPS‐RTK 定位系統(tǒng)得到的位置坐標(biāo)是基于WGS‐84 坐標(biāo)系的。WGS‐84 是以地球質(zhì)心為坐標(biāo)原點(diǎn)的地心坐標(biāo)系，不適用于我國(guó)目前采用的標(biāo)準(zhǔn)坐標(biāo)系CGCS2000，同樣也不能滿(mǎn)足變電站內(nèi)地方獨(dú)立坐標(biāo)系的需求。因此需要通過(guò)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換得到平面坐標(biāo)系后，再基于安監(jiān)布控球轉(zhuǎn)換為地方獨(dú)立坐標(biāo)系[9][10]。

3 基于改進(jìn)PID的布控球目標(biāo)跟蹤算法

3.1 布控球PTZ控制輸入量

安監(jiān)布控球是一種PTZ 攝像機(jī)，可進(jìn)行Pan/Tilt/Zoom 控制，即攝像頭可左右上下移動(dòng)，鏡頭可變倍變焦。GPS‐RTK 定位系統(tǒng)輸出地方獨(dú)立坐標(biāo)系下的變電站運(yùn)檢作業(yè)人員位置信息，結(jié)合安監(jiān)布控球位置信息及智能手表高度數(shù)據(jù)，計(jì)算得到安監(jiān)布控球的PTZ控制輸入量，如圖2所示，給出了布控球P 軸控制量的計(jì)算示意圖。

在主動(dòng)追蹤過(guò)程中，安監(jiān)布控球需自動(dòng)控制左右轉(zhuǎn)向角度，布控球相對(duì)正北方向順時(shí)針偏移角度θ’可由內(nèi)嵌的方向傳感器得到，由圖所示可知布控球的轉(zhuǎn)向角θc為：

安監(jiān)布控球需要追蹤登高作業(yè)人員，多數(shù)場(chǎng)景下布控球與運(yùn)檢作業(yè)人員不在同一水平高度，因此僅有P 軸控制不能滿(mǎn)足要求，還需增加T 軸控制量。由于智能手表自帶高度測(cè)量功能，因此運(yùn)檢作業(yè)人員的高度hw已知，如圖3所示。安監(jiān)布控球的高度ht已知，可得布控球T 軸控制量計(jì)算公式為：

為了將被追蹤的作業(yè)人員置于布控球監(jiān)視視場(chǎng)的中心，以獲得高清晰度的人員圖像，需要對(duì)安監(jiān)布控球攝像頭的焦距進(jìn)行控制。在攝像頭成像過(guò)程中，物距相同，焦距越大視場(chǎng)角越小，被攝物體在成像介質(zhì)上成像越大。一般來(lái)說(shuō)攝像頭的變倍率都已固定設(shè)置完成，安監(jiān)布控球變焦范圍為4.5mm～135mm，30 倍光學(xué)變倍，可實(shí)現(xiàn)最佳視場(chǎng)監(jiān)視距離為9m～270m，參考圖3，變倍率公式為：

式中，n 為光學(xué)變倍率，O 為最大光學(xué)變倍率，已知安監(jiān)布控球坐標(biāo)及作業(yè)人員坐標(biāo)就可以求得光學(xué)變倍率。

3.2 基于改進(jìn)PID實(shí)現(xiàn)的布控球控制算法

3.2.1 帶死區(qū)的積分分離PID 控制算法

PID 算法具有實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、性能好、精度高等特點(diǎn)，在現(xiàn)代工業(yè)控制領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用[11]。傳統(tǒng)的PID 算法在偏差較大時(shí)，由于積分項(xiàng)隨時(shí)間累加，會(huì)在系統(tǒng)中產(chǎn)生較大的超調(diào)量導(dǎo)致震蕩；在偏差較小時(shí)，控制器頻繁的調(diào)節(jié)會(huì)使布控球的機(jī)械結(jié)構(gòu)磨損，性能下降。因此在安監(jiān)布控球的控制中引入帶死區(qū)的積分分離PID 控制算法。積分分離PID 算法是在傳統(tǒng)PID 控制算法中，當(dāng)系統(tǒng)超調(diào)量過(guò)大時(shí)將積分項(xiàng)分離，其公式為：

式中，kp，ki，kd分別為控制器的比列系數(shù)、積分系數(shù)及微分系數(shù)；err 為偏差； β 為分離系數(shù)，W 為分離閾值。積分分離PID 算法本質(zhì)上就是將PD 算法與PID 算法通過(guò)分離系數(shù)β 分離，當(dāng)偏差絕對(duì)值e(i)大于分離閾值W 時(shí)，將積分項(xiàng)置零，此時(shí)為PD 控制器；當(dāng)偏差絕對(duì)值e(i)小于分離閾值W 時(shí)，為PID 控制器，積分項(xiàng)正常工作。

在安監(jiān)布控球的控制過(guò)程中，由于控制系統(tǒng)特性以及計(jì)算精度等問(wèn)題，導(dǎo)致偏差始終存在，如果要求系統(tǒng)無(wú)靜差，那么就會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)在偏差很小時(shí)頻繁動(dòng)作，因此可以引入帶死區(qū)的PID 算法，在公式（4）后加入死區(qū)控制：

式中，M 為死區(qū)閾值。帶死區(qū)的PID 控制算法在偏差值err(k)小于M 時(shí)認(rèn)為沒(méi)有偏差，PID 控制器不起作用；在偏差值err(k)大于M 時(shí)，則進(jìn)行PID 調(diào)節(jié)。因此帶死區(qū)的PID 控制算法可在保證控制系統(tǒng)穩(wěn)定的前提下，兼顧其他性能指標(biāo)。帶死區(qū)的積分分離PID 算法控制流程如圖4所示。

引入帶死區(qū)的積分分離PID 控制算法，即可以防止在偏差過(guò)大時(shí)短時(shí)間內(nèi)積分項(xiàng)占主導(dǎo)作用導(dǎo)致的布控球轉(zhuǎn)速過(guò)快系統(tǒng)失穩(wěn)問(wèn)題，也能夠避免在偏差過(guò)小時(shí)布控球持續(xù)調(diào)節(jié)導(dǎo)致的機(jī)械結(jié)構(gòu)磨損問(wèn)題。

3.2.2 帶速度前饋的PID 控制器

引入積分分離的PID 控制算法解決了在偏差過(guò)大時(shí)引起的震蕩問(wèn)題，但是安監(jiān)布控球控制系統(tǒng)中依然存在積分環(huán)節(jié)作用后系統(tǒng)慣性增加，使得系統(tǒng)超調(diào)量增大的問(wèn)題，從而導(dǎo)致調(diào)節(jié)時(shí)間增加，難以快速跟蹤運(yùn)動(dòng)的運(yùn)檢作業(yè)人員[12]。因此在控制系統(tǒng)中引入目標(biāo)速度的前饋補(bǔ)償，保證作業(yè)人員在行走作業(yè)時(shí)，布控球控制系統(tǒng)也能平穩(wěn)跟蹤。帶速度前饋的PID 控制器結(jié)構(gòu)如圖5所示。

輸入布控球PTZ 的控制量u，由作業(yè)人員速度檢測(cè)的前饋控制量uv及位置偏差的比例反饋控制量up兩部分組成，控制器的計(jì)算式可寫(xiě)為：

式中，Kv，Kp為比例系數(shù)，vr為作業(yè)人員的近似瞬時(shí)速度，T 為采樣周期，D 表示滯后時(shí)間上限。由于程序指令需要響應(yīng)時(shí)間，安監(jiān)布控球控制系統(tǒng)存在滯后特性。如果使用當(dāng)前系統(tǒng)采樣的位置偏差計(jì)算控制量，當(dāng)系統(tǒng)增益稍大可能會(huì)導(dǎo)致控制系統(tǒng)震蕩發(fā)散。因此，需要對(duì)當(dāng)前系統(tǒng)采樣的位置偏差進(jìn)行超前預(yù)測(cè)，且由于作業(yè)人員速度已由前饋補(bǔ)償器補(bǔ)償，可不考慮作業(yè)人員運(yùn)動(dòng)引起的偏差變化，用當(dāng)前時(shí)刻作業(yè)人員的位置代替下一時(shí)刻的位置，得到如式（8）所示。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

在安監(jiān)布控球控制系統(tǒng)中，本文提出的變電站GPS‐RTK 定位系統(tǒng)獲得的運(yùn)檢工作人員目標(biāo)位置為給定信號(hào)，布控球PTZ 控制量為輸出信號(hào)，控制目的為使登高作業(yè)人員處于布控球視場(chǎng)中心。設(shè)定運(yùn)檢作業(yè)人員勻速運(yùn)動(dòng)，布控球應(yīng)用改進(jìn)的PID 控制算法進(jìn)行跟蹤仿真，跟蹤曲線(xiàn)如圖6所示。

從圖6 中可看出，傳統(tǒng)的PID 控制算法在跟蹤過(guò)程中由于積分項(xiàng)的作用會(huì)產(chǎn)生較大的超調(diào)量，導(dǎo)致調(diào)節(jié)時(shí)間較長(zhǎng)。改進(jìn)的PID 控制算法即帶速度前饋及死區(qū)的積分分離PID 控制算法跟蹤效果較好且調(diào)節(jié)時(shí)間短。積分分離PID 的積分項(xiàng)在偏差較大時(shí)不起作用，偏差可以快速下降；而在偏差較小時(shí)積分項(xiàng)開(kāi)始作用以消除穩(wěn)態(tài)誤差。但是對(duì)于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，積分分離閾值較難確定，當(dāng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度較大時(shí)，控制系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)跟蹤誤差同樣會(huì)增大，積分分離閾值應(yīng)選取較大值。但是積分分離閾值越大，積分分離的效果越不明顯。因此，為了更好地跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，引入速度前饋，可以看出改進(jìn)的PID 控制算法跟蹤效果較好。

5 結(jié)論

為實(shí)現(xiàn)變電站內(nèi)安監(jiān)布控球?qū)﹄娏ψ鳂I(yè)人員的主動(dòng)跟蹤，本文研究了一種基于GPS‐RTK 與改進(jìn)PID 控制算法的主動(dòng)跟蹤方法。依托于智能穿戴設(shè)備以及GPS 基準(zhǔn)站實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定位及高度檢測(cè)，引入帶有速度前饋及死區(qū)的積分分離PID 算法，將得到的位置及高度信息作為控制輸入量對(duì)應(yīng)用改進(jìn)PID 算法的智能布控球進(jìn)行控制。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法可實(shí)現(xiàn)較好的跟蹤效果，為現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)人員提供安全監(jiān)督保障。