| 专利类型 | 发明公开 | 法律事件 | 公开; 实质审查; |
| 专利有效性 | 实质审查 | 当前状态 | 实质审查 |
| 申请号 | CN202411844028.3 | 申请日 | 2024-12-15 |
| 公开(公告)号 | CN119757961A | 公开(公告)日 | 2025-04-04 |
| 申请人 | 深圳供电局有限公司; | 申请人类型 | 企业 |
| 发明人 | 成健; | 第一发明人 | 成健 |
| 权利人 | 深圳供电局有限公司 | 权利人类型 | 企业 |
| 当前权利人 | 深圳供电局有限公司 | 当前权利人类型 | 企业 |
| 省份 | 当前专利权人所在省份：广东省 | 城市 | 当前专利权人所在城市：广东省深圳市 |
| 具体地址 | 当前专利权人所在详细地址：广东省深圳市罗湖区深南东路4020号电力调度通信大楼 | 邮编 | 当前专利权人邮编：518000 |
| 主IPC国际分类 | G01R31/08 | 所有IPC国际分类 | G01R31/08 ; G01S11/16 ; H04W64/00 |
| 专利引用数量 | 0 | 专利被引用数量 | 0 |
| 专利权利要求数量 | 9 | 专利文献类型 | A |
| 专利代理机构 | 深圳汇智容达专利商标事务所 | 专利代理人 | 潘中毅; |
| 摘要 | 本 发明 公开了一种基于UWB测距及声音的电 力 电缆 故障沟内 定位 系统，包括脉冲发生器、参考测量站和移动测量站；脉冲发生器周期性给电力电缆施加脉冲 信号 以激发电力电缆故障点发射 声音信号 ；参考测量站得到第一UWB信号及打上时间戳的第一声音信号并发给移动测量站，以及接收移动测量站所发送的第二UWB信号；移动测量站每次活动安装固定后均与参考测量站建立通信，得到每次自身生成的第二UWB信号及打上时间戳的第二声音信号，并结合参考测量站每次发送的第一UWB信号及打上时间戳的第一声音信号，确定出故障点的最终 位置 。实施本发明，能解决现有声磁同步法定位电力电缆故障点所存在 缺陷 ，从而实现电力电缆故障点的快速精准定位。 | ||
| 权利要求 | 1.一种基于UWB测距及声音的电力电缆故障沟内定位系统，其特征在于，包括脉冲发生器、参考测量站和移动测量站；其中， |
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| 说明书全文 | 基于UWB测距及声音的电力电缆故障沟内定位系统及方法技术领域[0001] 本发明涉及电力系统技术领域，尤其涉及一种基于UWB测距及声音的电力电缆故障沟内定位系统及方法。 背景技术[0002] 电力电缆是电力系统的重要组成部分，是现代国民经济发展与人民生活的重要保障。特别是在人口密度较高的城市地区，电力系统随着城市化进程的扩张，其电力电缆敷设的规模愈加庞大。为了节省城市中有限的用地面积和美化环境的考量，电力电缆大多被埋在地下或电缆沟槽内，成为电缆敷设的主要方式。随着使用周期的延长，电力电缆故障难免发生。虽然定期的电力电缆安全检修盒故障排除能够有效降低电缆出现故障的概率，但若故障发生时无法及时进行电力电缆的故障点定位，将会给周围工厂和居民造成很大的不便和经济损失。因此需要电力电缆管理者能够快速、准确地找到故障电缆的故障点，进而提高电力电缆供电的可靠性，降低损耗和维修成本。因此，快速精准的电力电缆故障定位，不仅具有社会现实意义，并且具备工程实用价值。 [0003] 埋地式电力电缆所处环境较为复杂，导致电力电缆故障检测和定位相对困难。电力电缆故障检测操作步骤可以分为电力确定电缆故障的性质、粗测故障距离、测寻故障电力电缆敷设的路径以及精确定点。所谓精确定点，即是将故障点的位置限制在很小的范围内，便面了大面积开挖对周围及其它管道的影响，同时提高故障排除的效率。 [0004] 目前，现行的电力电缆故障排查方式主要采用声磁同步法来确定电力电缆故障点所在的精确位置，具体为：使用脉冲发生器向故障的电力电缆施加高压直流脉冲信号，故障点在直流脉冲信号作用下产生放电现象并向周围环境中释放声音信号和磁场信号，分别对这两种信号进行采集和分析，进而对故障点进行精确定位。 [0005] 但是，上述采用声磁同步法来确定电力电缆故障点的方法存在以下缺陷，其缺陷在于：(1)声音信号会沿电力电缆传播，由于其传播速度较快且衰减较慢，导致利用该信号进行故障点定位时出现整体精度较低的问题；(2)声音信号在沟槽内传播时会存在极其严重的多径传播现象，在多径效应的叠加下，声音信号在沟槽内会得以加强而传播较远，这就为距离判别引入了较大误差，降低了故障点定位精度；(3)在故障点附近，故障声音信号的真实路径淹没在了电力电缆传播路径和沟槽多径叠加中，使得故障点的真实位置无法被准确判断。 [0006] 因此，亟需一种新的电力电缆故障定位方式，能解决现有声磁同步法定位电力电缆故障点所存在的缺陷，从而实现电力电缆故障点的快速精准定位。 发明内容[0007] 本发明所要解决的技术问题在于提供一种基于UWB测距及声音的电力电缆故障沟内定位系统及方法，能解决现有声磁同步法定位电力电缆故障点所存在的缺陷，从而实现电力电缆故障点的快速精准定位。 [0008] 为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于UWB测距及声音的电力电缆故障沟内定位系统的实现系统，包括脉冲发生器、参考测量站和移动测量站；其中，[0009] 所述脉冲发生器加载于电缆沟内的电力电缆上； [0011] 所述移动测量站活动的安装于电缆沟内，且其每次活动安装后均与所述参考测量站保持一定间距并与所述参考测量站建立通信；所述移动测量站上设有第二UWB数据传输模块、数据计算模块以及与所述电力电缆相连的第二麦克风；所述移动测量站的第二UWB数据传输模块与所述参考测量站的第一UWB数据传输模块实现通信互连及建立； [0012] 其中，所述脉冲发生器，用于周期性给所述电力电缆施加高压直流脉冲信号，以在所述电力电缆存在故障点时能激发该故障点发射出声音信号； [0013] 所述参考测量站，用于给基于所述第一麦克风实时采集到所述电力电缆被所述脉冲发生器施加有高压直流脉冲信号时产生的第一声音信号打上时间戳，并利用所述第一UWB数据传输模块生成第一UWB信号，且将打上时间戳的第一声音信号与所述第一UWB信号一起发送给所述移动测量站；以及，利用所述第一UWB数据传输模块接收所述移动测量站所发送的第二UWB信号；其中，所述第一UWB信号携带有参考测量站的ID号及其生成的时间戳和同步定位信息；所述第二UWB信号携带有移动测量站的ID号及其生成的时间戳和同步定位信息； [0014] 所述移动测量站，用于在每次活动安装固定后与所述参考测量站建立通信时，均利用所述第二UWB数据传输模块生成第二UWB信号并发送给所述参考测量站，以及接收所述参考测量站所发送的第一UWB信号及打上时间戳的第一声音信号，且进一步均给基于所述第二麦克风实时采集到所述电力电缆被所述脉冲发生器施加有高压直流脉冲信号时产生的第二声音信号打上时间戳；以及， [0015] 根据每次活动安装固定后所得的第二UWB信号以及打上时间戳的第二声音信号，并结合每次所接收到所述参考测量站发送的第一UWB信号以及打上时间戳的第一声音信号，利用所述数据计算模块确定出所述电力电缆中故障点的最终位置。 [0016] 其中，所述数据计算模块包括： [0017] 相对距离测量子模块，用于确定所述移动测量站活动安装固定后与所述参考测量站建立通信的总次数为k，并基于所述移动测量站在1～k次活动安装固定后所生成的第二UWB信号及其对应接收到所述参考测量站发送的第一UWB信号，以及所述参考测量站在1～k次所生成的第一UWB信号及其对应接收到所述移动测量站发送的第二UWB信号，得到所述移动测量站在1～k次活动安装固定后与所述参考测量站之间形成的k个相对距离，且进一步结合所述参考测量站预设的坐标位置，得到所述移动测量站在1～k次活动安装固定后的坐标位置；其中，k为大于1的正整数； [0018] 声音信号分解子模块，用于对所述移动测量站在1～k次所采集到的打上时间戳的第二声音信号及所述参考测量站在1～k次所采集到的打上时间戳的第一声音信号进行信号截取，以得到所述移动测量站及所述参考测量站各自在1～k次所对应截取到的信号片段，并使用预设的集合经验模态分解EEMD算法，对所截取的2k个信号片段均进行分解，得到所述移动测量站及所述参考测量站各自在1～k次所对应的本征模函数组； [0019] 信号时差处理子模块，用于基于所述声音信号分解子模块对应输出所述移动测量站及所述参考测量站各自在1～k次的本征模函数组，提取出所述移动测量站及所述参考测量站各自在1～k次所对应的电缆传播路径信号和大气传播路径信号，以进一步获得所述移动测量站及所述参考测量站各自在1～k次基于声音信号在电力电缆与空气中传播时所形成的时延差； [0020] 空气传播速度获取子模块，用于基于所述相对距离测量子模块对应输出所述移动测量站在1～k次活动安装固定后与所述参考测量站之间形成的k个相对距离，并结合所述移动测量站及所述参考测量站各自在1～k次所对应提取的大气传播路径信号，计算得到声音信号在空气中传播时的k个第一传播速度； [0021] 电缆传播速度获取子模块，用于基于所述相对距离测量子模块对应输出所述移动测量站在1～k次活动安装固定后与所述参考测量站之间形成的k个相对距离，并结合所述移动测量站及所述参考测量站各自在1～k次所对应提取的电缆传播路径信号，计算得到声音信号在电力电缆中传播时的k个第二传播速度； [0022] 故障点定位子模块，用于根据所述移动测量站在1～k次基于声音信号在电力电缆与空气中传播时所形成的时延差及其活动安装固定后的坐标位置，以及所述参考测量站在1～k次基于声音信号在电力电缆与空气中传播时所形成的时延差及其坐标位置，并结合所得声音信号在空气传播时的k个第一传播速度及在电力电缆中传播时的k个第二传播速度，构建出目标函数，且使用粒子群优化算法及Levenberg‑Marquardt算法对所述目标函数求最优解，所得最优解输出为所述电力电缆中故障点的最终位置。 [0023] 其中，所述目标函数为 其中， [0024] 为所述电力电缆中故障点的估算位置；p为故障点位置的待估量；上标j代表测量次数，且j＝1,2,...,k；下标i代表测量站点的类型，i＝1代表所述参考测量站，i＝2代表所述移动测量站； 代表第i类测量站点在第j次时所得的坐标位置， 代表所述参考测量站在第j次时所得的坐标位置且其均定义为 代表所述移动测量站在第j次时所得的坐标位置且其均定义为 代表所述移动测量站在第j次活动安装固定后与所述参考测量站之间形成的相对距离； 为声音信号在第j次空气中传播时的第一传播速度； 为声音信号在第j次电力电缆中传播时的第二传播速度； 代表第i类测量站点在第j次基于声音信号在电力电缆与空气中传播时所形成的时延差， 代表所述参考测量站在第j次基于声音信号在电力电缆与空气中传播时所形成的时延差， 代表所述移动测量站在第j次基于声音信号在电力电缆与空气中传播时所形成的时延差。 [0025] 其中，通过公式 得到所述参考测量站在第k次对应的本征模函数组；以及，通过公式 得到所述移动测量站 在第k次对应的本征模函数组；其中， [0026] 从imf11,k中，提取所述参考测量站在第k次对应的电缆传播路径信号；以及，从1,k 1,k imf3 ～imf5 中，提取所述参考测量站在第k次对应的大气传播路径信号； [0027] 从imf12,k中，提取所述移动测量站在第k次对应的电缆传播路径信号；以及，从2,k 2,k imf3 ～imf5 中，提取所述移动测量站在第k次对应的大气传播路径信号； [0028] m代表本征模函数组的最大个数。 [0029] 其中，通过公式 计算得到所述参考测量站在第k次基于声音信号在电力电缆与空气中传播时所形成的时延差 及所述移动测量站在第k次基于声音信号在电力电缆与空气中传播时所形成的时延差 其中， [0030] 通过阈值法，得到 代表第i类测量站点第k次在电力电缆传播路径上的时延， 代表所述参考测量站第k次在电力电缆传播路径上的时延， 代表所述移动测量站第k次在电力电缆传播路径上的时延； 代表第i类测量站点第k次在空气传播路径上的时延， 代表所述参考测量站第k次在空气传播路径上的时延， 代表所述移动测量站第k次在空气传播路径上的时延；fs为固定的阈值参数。 [0031] 其中，通过公式 计算得到声音信号第k次在空气中传播时的第一传播速度；以及，通过公式 计算得到声音信号第k次在电力电缆中传播时的第二传播速度。 [0032] 其中，所述参考测量站第k次在空气传播路径上的时延 及所述移动测量站第k次在空气传播路径上的时延 均是各自基于前k‑1次在空气传播路径上的时延，采用贝叶斯滤波法预测得到的。 [0033] 本发明实施例还提供了一种基于UWB测距及声音的电力电缆故障沟内定位方法，其在前述的基于UWB测距及声音的电力电缆故障沟内定位系统上实现，所述方法包括以下步骤： [0034] 脉冲发生器周期性给电力电缆施加高压直流脉冲信号，以在电力电缆存在故障点时能激发该故障点发射出声音信号； [0035] 参考测量站生成第一UWB信号，以及接收移动测量站所发送的第二UWB信号，并给基于实时采集到所述电力电缆被所述脉冲发生器施加有高压直流脉冲信号时产生的第一声音信号打上时间戳，且进一步将打上时间戳的第一声音信号与所述第一UWB信号一起发送给所述移动测量站；其中，所述第一UWB信号携带有参考测量站的ID号及其生成的时间戳和同步定位信息；所述第二UWB信号携带有移动测量站的ID号及其生成的时间戳和同步定位信息； [0036] 移动测量站在每次活动安装固定后与所述参考测量站建立通信时，均生成第二UWB信号发送给所述参考测量站，并给实时采集到所述电力电缆被所述脉冲发生器施加有高压直流脉冲信号时产生的第二声音信号打上时间戳，且进一步结合所接收到所述参考测量站所发送的第一UWB信号及打上时间戳的第一声音信号，确定出所述电力电缆中故障点的最终位置。 [0037] 其中，所述移动测量站在每次活动安装固定后与所述参考测量站建立通信时，均生成第二UWB信号发送给所述参考测量站，并给实时采集到所述电力电缆被所述脉冲发生器施加有高压直流脉冲信号时产生的第二声音信号打上时间戳，且进一步结合所接收到所述参考测量站所发送的第一UWB信号及打上时间戳的第一声音信号，确定出所述电力电缆中故障点的最终位置的具体步骤包括： [0038] 确定所述移动测量站活动安装固定后与所述参考测量站建立通信的总次数为k，并基于所述移动测量站在1～k次活动安装固定后所生成的第二UWB信号及其对应接收到所述参考测量站发送的第一UWB信号，以及所述参考测量站在1～k次所生成的第一UWB信号及其对应接收到所述移动测量站发送的第二UWB信号，得到所述移动测量站在1～k次活动安装固定后与所述参考测量站之间形成的k个相对距离，且进一步结合所述参考测量站预设的坐标位置，得到所述移动测量站在1～k次活动安装固定后的坐标位置；其中，k为大于1的正整数； [0039] 对所述移动测量站在1～k次所采集到的打上时间戳的第二声音信号及所述参考测量站在1～k次所采集到的打上时间戳的第一声音信号进行信号截取，以得到所述移动测量站及所述参考测量站各自在1～k次所对应截取到的信号片段，并使用预设的集合经验模态分解EEMD算法，对所截取的2k个信号片段均进行分解，得到所述移动测量站及所述参考测量站各自在1～k次所对应的本征模函数组； [0040] 基于所述移动测量站及所述参考测量站各自在1～k次的本征模函数组，提取出所述移动测量站及所述参考测量站各自在1～k次所对应的电缆传播路径信号和大气传播路径信号，以进一步获得所述移动测量站及所述参考测量站各自在1～k次基于声音信号在电力电缆与空气中传播时所形成的时延差； [0041] 基于所述移动测量站在1～k次活动安装固定后与所述参考测量站之间形成的k个相对距离，并结合所述移动测量站及所述参考测量站各自在1～k次所对应提取的大气传播路径信号，计算得到声音信号在空气中传播时的k个第一传播速度； [0042] 基于所述移动测量站在1～k次活动安装固定后与所述参考测量站之间形成的k个相对距离，并结合所述移动测量站及所述参考测量站各自在1～k次所对应提取的电缆传播路径信号，计算得到声音信号在电力电缆中传播时的k个第二传播速度； [0043] 根据所述移动测量站在1～k次基于声音信号在电力电缆与空气中传播时所形成的时延差及其活动安装固定后的坐标位置，以及所述参考测量站在1～k次基于声音信号在电力电缆与空气中传播时所形成的时延差及其坐标位置，并结合所得声音信号在空气传播时的k个第一传播速度及在电力电缆中传播时的k个第二传播速度，构建出目标函数，且使用粒子群优化算法及Levenberg‑Marquardt算法对所述目标函数求最优解，所得最优解输出为所述电力电缆中故障点的最终位置。 [0044] 实施本发明实施例，具有如下有益效果： [0045] 1、本发明基于UWB系统和声音技术来实现电缆故障点的快速定位，将参考测量站和移动测量站进行同步数据传输整合，极大地降低了系统复杂度和系统功耗，从而解决了现有声磁同步法定位电力电缆故障点所存在的缺陷； [0046] 2、本发明利用参考测量站和移动测量站组成相对坐标系，进而在本地坐标系内获得高精度的位置信息，再基于参考测量站和移动测量站间之间的相对距离，实时标定电力电缆及空气中声音信号的传播速度，进而提高故障定位精度； [0048] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，根据这些附图获得其他的附图仍属于本发明的范畴。 [0049] 图1为本发明实施例提供的一种基于UWB测距及声音的电力电缆故障沟内定位系统的结构示意图； [0050] 图2为本发明实施例提供的一种基于UWB测距及声音的电力电缆故障沟内定位系统中参考测量站与移动测量站的功能结构示意图； [0051] 图3为本发明实施例提供的一种基于UWB测距及声音的电力电缆故障沟内定位系统中移动测量站所含数据计算模块的功能结构示意图； [0052] 图4为本发明实施例提供的一种基于UWB测距及声音的电力电缆故障沟内定位系统中声音信号在电力电缆沟槽内传播示意图； [0053] 图5为本发明实施例提供的一种基于UWB测距及声音的电力电缆故障沟内定位系统中声音信号的多径成分分析示意图； [0054] 图6为本发明实施例提供的一种基于UWB测距及声音的电力电缆故障沟内定位系统的应用场景示意图； [0055] 图7为本发明实施例提供的一种基于UWB测距及声音的电力电缆故障沟内定位方法的流程图。 具体实施方式[0056] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。 [0057] 如图1和图2所示，本发明实施例中，提出的一种基于UWB测距及声音的电力电缆故障沟内定位系统，包括脉冲发生器1、参考测量站2和移动测量站3；其中，[0058] 脉冲发生器1加载于电缆沟内的电力电缆L上； [0059] 参考测量站2固定安装于电缆沟内；参考测量站2上设有第一UWB数据传输模块21以及与电力电缆L相连的第一麦克风22； [0060] 移动测量站3活动的安装于电缆沟内，且其每次活动安装后均与参考测量站2保持一定间距并与参考测量站2建立通信；移动测量站3上设有第二UWB数据传输模块31、数据计算模块33以及与电力电缆L相连的第二麦克风32；移动测量站3的第二UWB数据传输模块31与参考测量站2的第一UWB数据传输模块21实现通信互连及建立，并能实现定位、测距及时间同步等功能； [0061] 其中，脉冲发生器1，用于周期性(间隔30S一次)给电力电缆L施加高压直流脉冲信号，以在电力电缆L存在故障点时能激发该故障点发射出声音信号； [0062] 参考测量站2，用于给基于第一麦克风22实时采集到电力电缆L被脉冲发生器1施加有高压直流脉冲信号时产生的第一声音信号打上时间戳，并利用第一UWB数据传输模块21生成第一UWB信号，且将打上时间戳的第一声音信号与第一UWB信号一起发送给移动测量站3；以及，利用第一UWB数据传输模块21接收移动测量站3所发送的第二UWB信号；其中，第一UWB信号携带有参考测量站的ID号及其生成的时间戳和同步定位信息；第二UWB信号携带有移动测量站的ID号及其生成的时间戳和同步定位信息； [0063] 移动测量站3，用于在每次活动安装固定后与参考测量站2建立通信时，均利用第二UWB数据传输模块31生成第二UWB信号并发送给参考测量站2，以及接收参考测量站2所发送的第一UWB信号及打上时间戳的第一声音信号，且进一步均给基于第二麦克风32实时采集到电力电缆L被脉冲发生器1施加有高压直流脉冲信号时产生的第二声音信号打上时间戳；以及， [0064] 根据每次活动安装固定后所得的第二UWB信号以及打上时间戳的第二声音信号，并结合每次所接收到参考测量站2发送的第一UWB信号以及打上时间戳的第一声音信号，利用数据计算模块33确定出电力电缆L中故障点的最终位置。 [0065] 可以理解的是，首先随机选择参考站点(尽量远离故障点即可)，再将参考测量站2放置在该参考站点上；其次，移动测量站3的位置可多次改变，在每改变一次位置时，移动测量站3都会与参考测量站2通过UWB通信协议组成相对坐标系，进而在本地坐标系内获得高精度的位置信息，再进行同步测量声音信号，之后移动测量站3统计每次测量结果来进行电力电缆中故障点的最终位置估算。此时，移动测量站3与参考测量站2之间建立通信并进行测量的次数，可以改变一次位置在该位置上测量多次或仅测量一次，具体由实际情况来设定。 [0067] 在本发明实施例中，在每一次通信测量结束后，参考测量站2所采集的数据发送至移动测量站3，并在移动测量站3的数据计算模块33内进行故障点的快速位置估计。 [0068] 如图3所示，数据计算模块33包括相对距离测量子模块331、声音信号分解子模块332、信号时差处理子模块333、空气传播速度获取子模块334、电缆传播速度获取子模块335和故障点定位子模块336。 [0069] 此时，相对距离测量子模块331，用于确定移动测量站3活动安装固定后与参考测量站2建立通信的总次数(即测量总次数)为k，并基于移动测量站3在1～k次活动安装固定后所生成的第二UWB信号及其对应接收到参考测量站2发送的第一UWB信号，以及参考测量站2在1～k次所生成的第一UWB信号及其对应接收到移动测量站3发送的第二UWB信号，得到移动测量站3在1～k次活动安装固定后与参考测量站2之间形成的k个相对距离，且进一步结合参考测量站2预设的坐标位置，得到移动测量站3在1～k次活动安装固定后的坐标位置；其中，k为大于1的正整数。 [0070] 应当说明的是，相对距离测量子模块331是基于UWB测距原理来得到移动测量站3在1～k次活动安装固定后与参考测量站2之间形成的k个相对距离。此时，UWB测距原理是基于双向飞行时间法(TW‑TOF，two way‑time of flight)来实现的，即每个UWB数据传输模块从启动开始会生成一条独立的时间戳。例如，参考测量站2的第一UWB数据传输模块21在其时间戳上的Ta1发射请求性质的第一UWB信号，使得移动测量站2的第二UWB数据传输模块22能在其时间戳上的Tb1接收到该第一UWB信号，并对第一UWB信号加以一定的处理手段后，移动测量站2的第二UWB数据传输模块22在Tb2时刻发射一个响应性质的第二UWB信号，被参考测量站2的第一UWB数据传输模块21在自己的时间戳Ta时刻接收。由此，可以计算出脉冲信号在两个UWB数据传输模块之间的飞行时间，从而确定飞行的相对距离为S＝光速C×[(Ta2‑Ta1)‑(Tb2‑Tb1)]。 [0071] 例如，对于第k次测量，移动测量站3与参考测量站2通过UWB通信协议进行定位、时间同步及测距，记参考测量站2在第k次时所得的坐标位置为 代表移动测量站3在第k次时所得的坐标位置为 其中， 为移动测量站3与参考测量站2在第k次测量时二者之间的相对距离，其是通过UWB测距原理得到的。 [0072] 此时，声音信号分解子模块332，用于对移动测量站3在1～k次所采集到的打上时间戳的第二声音信号及参考测量站2在1～k次所采集到的打上时间戳的第一声音信号进行信号截取，以得到移动测量站3及参考测量站2各自在1～k次所对应截取到的信号片段，并使用预设的集合经验模态分解EEMD算法，对所截取的2k个信号片段均进行分解，得到移动测量站3及参考测量站2各自在1～k次所对应的本征模函数组。 [0073] 例如，首先，对于第k次测量，将参考测量站2所采集到打上时间戳的第一声音信号记作 以及将移动测量站3所采集到打上时间戳的第二声音信号记作 [0074] 接着，如图4和图5所示，声音信号的传播路径主要分为电力电缆传播路径、大气视距传播路径和大气多径传播路径。由于声音信号在电力电缆中的传播速度大于为5000m/s，而在空气中的传播速度约为340m/s，因此参考测量站2和移动测量站3都将首先接收到电力电缆传播路径上的信号，其次为大气视距传播路径上的信号，两者存在一定的时延差(如图5所示)。当移动测量站3逐渐靠近故障点时，该时延差也在逐渐减小而变得难以分离，这也是当前基于声磁同步法所面临的最大困难和挑战。 [0075] 由于故障点所激发的声音信号是典型的脉冲信号，具有宽频特性。宽带信号的高频成分在大气中的衰减程度要远大于金属介质，因此可以通过对其进行经验模态分解EMD来分离电力电缆传播路径上的信号和大气传播路径上的信号。为了进一步提高分解精度，避免混叠现象，可采用集成经验模态分解法(EEMD)来实现。因此，对于第k次测量，对第一声音信号 和第二声音信号 分别进行EEMD分解，得到的本征模函数(IMF，Intrinsic Mode Function)组，记作 即为参考测量站2在第k次对应的本征模函数组；以及，记作 即为移动测量站3在第k次对 应的本征模函数组 其中，m为本征模函数组的最大个数。 [0077] 此时，信号时差处理子模块333，用于基于声音信号分解子模块332对应输出移动测量站3及参考测量站2各自在1～k次的本征模函数组，提取出移动测量站3及参考测量站2各自在1～k次所对应的电缆传播路径信号和大气传播路径信号，以进一步获得移动测量站3及参考测量站2各自在1～k次基于声音信号在电力电缆与空气中传播时所形成的时延差。 [0078] 例如，首先，对于第k次测量，imf1i,k通常情况下包含了信号中的高频成分，而在信号去噪应用中则认为携带着大量的高频噪声音信号。而在本发明中，由于脉冲信号为宽带i,k 1,k信号，因此电力电缆路径传播的声音信号会在imf1 中占主要成分。故，从imf1 中提取参 2,k 考测量站2在第k次对应的电缆传播路径信号，以及从imf1 中提取移动测量站3在第k次对应的电缆传播路径信号。 [0079] 由于大气传播对声音信号中的高频成分衰减较快，因此可以在 中观察到较强能量的大气传播路径信号，进而实现对电力电缆传播路径和大气传播路径信号的1,k 1,k 分离。故，从imf3 ～imf5 中提取参考测量站2在第k次对应的大气传播路径信号；以及，从 2,k 2,k imf3 ～imf5 中提取移动测量站3在第k次对应的大气传播路径信号。 [0080] 其次，通过阈值法公式(1)，得到第i类测量站点第k次在电力电缆传播路径上的时延 和第i类测量站点第k次在空气传播路径上的时延 [0081] [0082] 其中， 代表参考测量站2第k次在电力电缆传播路径上的时延， 代表移动测量站3第k次在电力电缆传播路径上的时延； 代表参考测量站2第k次在空气传播路径上的时延， 代表移动测量站3第k次在空气传播路径上的时延；fs为固定的阈值参数。 [0083] 进而，通过公式(2)，得到声音信号在电力电缆和大气中传播时的时延差[0084] [0085] 其中， 代表参考测量站2在第k次基于声音信号在电力电缆与空气中传播时所形成的时延差； 代表移动测量站3在第k次基于声音信号在电力电缆与空气中传播时所形成的时延差。 [0086] 应当说明的是，参考测量站2第k次在空气传播路径上的时延 及移动测量站3第k次在空气传播路径上的时延 均可以是各自基于前k‑1次在空气传播路径上的时延，采用贝叶斯滤波法预测得到的。 [0087] 例如，为了提高声音信号在空气传播路径上的时延的估计精度，可以基于前k‑1个时刻的测量数据以及下式(3)来对参考测量站2和移动测量站3第k次在空气传播路径上的时延 和 进行预测。 [0088] [0089] 而后，从第 时刻和 时刻分别截断 和 信号并在末端补零至相同长度，记作 和 [0090] 接着，基于EEMD算法对所采集的声信号 和 进行分解，所得到的本征模函数组分别记作 和 [0091] 进一步地，基于式(1)，重新获得参考测量站2和移动测量站3各自在第k次空气传播路径上的时延 和 再根据式(4)更新后验概率。 [0092] [0093] 其 中 ， 为 归 一 化 常 数 ，以 保 证值得注意的是，当i＝1时为参考测量站2，由于参考测量站2不动，因 此贝叶斯滤波可以等同于均值滤波。 [0094] 此时，空气传播速度获取子模块334，用于基于相对距离测量子模块331对应输出移动测量站3在1～k次活动安装固定后与参考测量站2之间形成的k个相对距离，并结合移动测量站3及参考测量站2各自在1～k次所对应提取的大气传播路径信号，计算得到声音信号在空气中传播时的k个第一传播速度。 [0095] 例如，对于第k次测量，基于式(1)，并通过公式(5)，计算得到声音信号第k次在空气中传播时的第一传播速度 [0096] [0097] 此时，电缆传播速度获取子模块335，用于基于相对距离测量子模块331对应输出移动测量站3在1～k次活动安装固定后与参考测量站2之间形成的k个相对距离，并结合移动测量站3及参考测量站2各自在1～k次所对应提取的电缆传播路径信号，计算得到声音信号在电力电缆中传播时的k个第二传播速度。 [0098] 例如，对于第k次测量，基于式(1)，并通过公式(6)，计算得到声音信号第k次在电力电缆中传播时的第二传播速度 [0099] [0100] 此时，故障点定位子模块336，用于根据移动测量站3在1～k次基于声音信号在电力电缆与空气中传播时所形成的时延差及其活动安装固定后的坐标位置，以及参考测量站2在1～k次基于声音信号在电力电缆与空气中传播时所形成的时延差及其坐标位置，并结合所得声音信号在空气传播时的k个第一传播速度及在电力电缆中传播时的k个第二传播速度，构建出目标函数，且使用粒子群优化算法及Levenberg‑Marquardt算法对目标函数求最优解，所得最优解输出为所述电力电缆中故障点的最终位置。 [0101] 其中，目标函数的表达式如下式(7)所示： [0102] [0103] 其中， 为电力电缆L中故障点的估算位置；p为故障点位置的待估量；上标j代表测量次数，且j＝1,2,...,k；下标i代表测量站点的类型，i＝1代表参考测量站2，i＝2代表移动测量站3； 代表第i类测量站点在第j次时所得的坐标位置， 代表参考测量站2在第j次时所得的坐标位置且均为 代表移动测量站3在第j次时所得的坐标位置且均为 代表移动测量站3在第j次活动安装固定后与参考测量站2之间形成的相对距离； 为声音信号在第j次空气中传播时的第一传播速度； 为声音信号在第j次电力电缆中传播时的第二传播速度； 代表第i类测量站点在第j次基于声音信号在电力电缆与空气中传播时所形成的时延差， 代表参考测量站2在第j次基于声音信号在电力电缆与空气中传播时所形成的时延差， 代表移动测量站3在第j次基于声音信号在电力电缆与空气中传播时所形成的时延差。 [0104] 此时，发明人发现通过该目标函数来估算位置的方法可转换为一个非线性最小二乘问题，由于测量信息会随着测量次数的增加而增加，因此需要使用智能搜索算法、牛顿下降法或Levenberg‑Marquardt算法进行求解。故，使用粒子群优化算法及Levenberg‑Marquardt算法对目标函数求最优解，所得最优解输出为所述电力电缆中故障点的最终位置。 [0105] 应当说明的是，对非线性最小二乘问题使用智能搜索算法、牛顿下降法或Levenberg‑Marquardt算法进行求解为本领域的常用技术手段，在此不再赘述。 [0106] 如图6所示，对本发明实施例中的一种基于UWB测距及声音的电力电缆故障沟内定位系统的应用场景作进一步说明，具体如下： [0107] 在图6中，针对城市电缆沟槽内的电缆故障点进行定位，共使用1个参考测量站、1个移动测量站和1个脉冲发生器。此时，使用脉冲发生器按照固定周期给故障电缆通以高压脉冲电信号，激发故障点发射声音信号。参考测量站在远离故障点的位置布置，处在20～30米范围即可，其坐标无需人工标定。移动测量站由操作人员携带，在单个测量位置测量3～5次后，向故障点方向移动一段距离，经过2～3次变换后，即可获得故障点的精确位置。 [0108] 首先，参考测量站和移动测量站通过UWB通信协议进行时钟同步。在第k次测量过程，记参考测量站的坐标为 移动参考站的坐标为 [0109] [0110] 脉冲发生装置按照30秒间隔轮流产生一次高压脉冲信号，激发故障点发射声音信号，并分别通过参考测量站和移动测量站上所对应设置的麦克风来采集声音信号。此时，声音信号的采样频率为48kHz。 [0111] 参考测量站将打上时间戳的第一声音信号与第一UWB信号一同封装成数据包后，经第一UWB数据传输模块发送至移动测量站。 [0112] 移动测量站基于自身生成的第二UWB信号和打上时间戳的第二声音信号，结合参考测量站生成的第一UWB信号和打上时间戳的第一声音信号，根据上述公式(1)～(6)来构建目标函数式(7)，且进一步使用粒子群优化算法(PSO)基于式(7)对故障点位置进行估计，而后将其作为初值，基于LM算法进行精确求解，以获得故障点的坐标 [0113] 如图7所示，为本发明实施例中，提供的一种基于UWB测距及声音的电力电缆故障沟内定位方法，其在本发明实施例中的基于UWB测距及声音的电力电缆故障沟内定位系统上实现，所述方法包括以下步骤： [0114] 步骤S1、脉冲发生器周期性给电力电缆施加高压直流脉冲信号，以在电力电缆存在故障点时能激发该故障点发射出声音信号； [0115] 步骤S2、参考测量站生成第一UWB信号，以及接收移动测量站所发送的第二UWB信号，并给基于实时采集到所述电力电缆被所述脉冲发生器施加有高压直流脉冲信号时产生的第一声音信号打上时间戳，且进一步将打上时间戳的第一声音信号与所述第一UWB信号一起发送给所述移动测量站；其中，所述第一UWB信号携带有参考测量站的ID号及其生成的时间戳和同步定位信息；所述第二UWB信号携带有移动测量站的ID号及其生成的时间戳和同步定位信息； [0116] 步骤S3、移动测量站在每次活动安装固定后与所述参考测量站建立通信时，均生成第二UWB信号发送给所述参考测量站，并给实时采集到所述电力电缆被所述脉冲发生器施加有高压直流脉冲信号时产生的第二声音信号打上时间戳，且进一步结合所接收到所述参考测量站所发送的第一UWB信号及打上时间戳的第一声音信号，确定出所述电力电缆中故障点的最终位置。 [0117] 具体过程为，在步骤S1中，脉冲发生器周期性(如间隔30S一次)给电力电缆施加高压直流脉冲信号，以在电力电缆存在故障点时能激发该故障点发射出声音信号。 [0118] 在步骤S2中，参考测量站生成携带有参考测量站的ID号及其生成的时间戳和同步定位信息的第一UWB信号，以及接收移动测量站所发送的携带有移动测量站的ID号及其生成的时间戳和同步定位信息的第二UWB信号，以及给基于实时采集到电力电缆被脉冲发生器施加有高压直流脉冲信号时产生的第一声音信号打上时间戳，且进一步将打上时间戳的第一声音信号与第一UWB信号一起发送给移动测量站。 [0119] 在步骤S3中，首先，确定移动测量站活动安装固定后与参考测量站建立通信的总次数为k，并基于移动测量站在1～k次活动安装固定后所生成的第二UWB信号及其对应接收到参考测量站发送的第一UWB信号，以及参考测量站在1～k次所生成的第一UWB信号及其对应接收到移动测量站发送的第二UWB信号，得到移动测量站在1～k次活动安装固定后与参考测量站之间形成的k个相对距离，且进一步结合参考测量站预设的坐标位置，得到移动测量站在1～k次活动安装固定后的坐标位置；其中，k为大于1的正整数； [0120] 接着，对移动测量站在1～k次所采集到的打上时间戳的第二声音信号及所述参考测量站在1～k次所采集到的打上时间戳的第一声音信号进行信号截取，以得到移动测量站及所述参考测量站各自在1～k次所对应截取到的信号片段，并使用预设的集合经验模态分解EEMD算法，对所截取的2k个信号片段均进行分解，得到移动测量站及参考测量站各自在1～k次所对应的本征模函数组； [0121] 接着，基于移动测量站及参考测量站各自在1～k次的本征模函数组，提取出移动测量站及参考测量站各自在1～k次所对应的电缆传播路径信号和大气传播路径信号，以进一步获得移动测量站及参考测量站各自在1～k次基于声音信号在电力电缆与空气中传播时所形成的时延差； [0122] 接着，基于移动测量站在1～k次活动安装固定后与参考测量站之间形成的k个相对距离，并结合移动测量站及参考测量站各自在1～k次所对应提取的大气传播路径信号，计算得到声音信号在空气中传播时的k个第一传播速度； [0123] 接着，基于移动测量站在1～k次活动安装固定后与参考测量站之间形成的k个相对距离，并结合移动测量站及参考测量站各自在1～k次所对应提取的电缆传播路径信号，计算得到声音信号在电力电缆中传播时的k个第二传播速度； [0124] 最后，根据移动测量站在1～k次基于声音信号在电力电缆与空气中传播时所形成的时延差及其活动安装固定后的坐标位置，以及参考测量站在1～k次基于声音信号在电力电缆与空气中传播时所形成的时延差及其坐标位置，并结合所得声音信号在空气传播时的k个第一传播速度及在电力电缆中传播时的k个第二传播速度，构建出目标函数，且使用粒子群优化算法及Levenberg‑Marquardt算法对目标函数求最优解，所得最优解输出为电力电缆中故障点的最终位置。 [0125] 实施本发明实施例，具有如下有益效果： [0126] 1、本发明基于UWB系统和声音技术来实现电缆故障点的快速定位，将参考测量站和移动测量站进行同步数据传输整合，极大地降低了系统复杂度和系统功耗，从而解决了现有声磁同步法定位电力电缆故障点所存在的缺陷； [0127] 2、本发明利用参考测量站和移动测量站组成相对坐标系，进而在本地坐标系内获得高精度的位置信息，再基于参考测量站和移动测量站间之间的相对距离，实时标定电力电缆及空气中声音信号的传播速度，进而提高故障定位精度； [0128] 3、本发明将目标函数中故障点位置估计问题转换成非线性加权最小二乘的问题，再利用启发式算法进行求解来实现故障点定位精度会逐步提高。 [0129] 值得注意的是，上述系统实施例中，所包括的各个系统模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。 [0130] 本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质，如ROM/RAM、磁盘、光盘等。 |
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