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期刊文章详细信息

基于远距离无线电和窄带物联网的杆塔姿态监测系统    

Tower Attitude Monitoring System Based on Long Range Radio and Narrow Band Internet of Things

  

文献类型:期刊文章

作  者:陆仲达[1] 梁春旭[2] 徐凤霞[1]

LU Zhong-da;LIANG Chun-xu;XU Feng-xia(College of Mechanical and Electrical Engineering,Qiqihar University,Qiqihar 161006,China;School of Computer and Control Engineering,Qiqihar University,Qiqihar 161006,China)

机构地区:[1]齐齐哈尔大学机电工程学院,齐齐哈尔161006 [2]齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院,齐齐哈尔161006

出  处:《科学技术与工程》

基  金:黑龙江省重点研发计划(GA21A304);黑龙江省省属高等学校基本科研业务费科研项目(135509803)。

年  份:2023

卷  号:23

期  号:12

起止页码:5118-5128

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2020、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘  要:针对现有高压输电杆塔姿态监测系统存在监测方式单一、监测精度低、无法实时监测和提前预警等缺点的问题,提出了一种基于远距离无线电和窄带物联网的杆塔姿态监测系统。系统采用STM32F103C8T6嵌入式单片机搭配微机电系统(micro-electro-mechanical system,MEMS)陀螺仪倾角传感器实时采集杆塔姿态数据,使用远距离无线电(long range radio,LoRa)局域网通信技术完成杆塔监测区域内多节点的数据交互与汇总,并通过窄带物联网专网将汇总后的数据上报至OneNET云平台以实现在线监测杆塔倾斜状态。同时为提高倾角传感器的测量精度及稳定性,针对零偏不稳定性、速率斜坡和角度随机游走白噪声建立随机漂移误差模型,通过引入Softmax函数完成自适应调节反馈功能,动态调整测量噪声协方差矩阵和过程噪声协方差矩阵来优化卡尔曼滤波算法,以提升在角速率变化较快的情况下卡尔曼滤波器的跟踪性能。杆塔姿态监测系统经过测试,具有输出数据精度高、功耗低的优点,工作稳定可靠,能够实时监测高压输电杆塔的姿态和完成预警等功能,对预防高压输电杆塔倾斜、倒塌,维持电力系统的安全运行有一定的促进作用。

关 键 词:高压输电杆塔  微机电系统(MEMS)传感器  远距离无线电(LoRa)  窄带物联网  姿态监测  OneNET云平台  卡尔曼滤波  

分 类 号:TN925] TP277]

参考文献:

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同被引文献:

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