一种基建配套通信工程全过程监控系统的制作方法

本发明属于过程监测技术领域，尤其涉及一种基建配套通信工程全过程监控系统。

背景技术：

目前，基建配套通信工程包括新建变电站的配套通信系统建设工程、变电站改扩建配套通信系统建设工程以及输电线路建设配套通信光缆建设工程等。近年来，随着工程管理体制的一系列变革，基本建设程序与要求持续变化，通信工程施工建设也在不断调整自身的定位。目前尚未有一种专门针对于基建配套通讯工程建设的监控系统，这使得施工建设过程中容错率降低，问题出现程度变大，使得工作效率有所降低。

由于无线传输媒介的广播特性，干扰问题成为限制无线通信系统性能的重要因素，无线网络的干扰管理问题是未来通信技术发展中的重要研究内容。

为了进行干扰管理，首先应准确刻画干扰。在实际的无线通信系统中，干扰携带有信息并且有特定的结构，它首先具有功率，频率和时间这些基本特征，根据所采用的具体技术，干扰还可能具有空间角度、极化方向、编码方式等新的特征，因此干扰具有多维特征。虽然部分文献考虑了联合维度的资源及干扰管理，但缺乏关于干扰的基本数学表征。另外，在无线网络性能的分析、优化以及接入、调度和路由机制设计中，常常需要通过抽象对无线信道干扰进行建模，而全面的认识干扰是进行合理抽象的基础。因此，根据未来无线通信网络异构、动态、智能等特征，结合多种具体通信技术从多个方面和角度描述干扰特征，实现干扰的多维表示，进而构建具体的干扰空间，是设计干扰管理方法，改善网络容量的先决条件。

设计一个非仿射非线性系统的容错控制器有两个难点要充分的解决，一是如何设计一个自适应参数估计算法，二是如何设计一个可重构控制算法。一个比较常见的自适应参数估计算法就是将系统模型在参数标准值附近泰勒级数展开，利用泰勒级数的低阶项设计参数观测器。这样对于参数小范围摄动的系统能取得较好的估计，而对于故障这类参数大范围变化的系统，这样的方法很难得到理想的参数估计值，如果系统同时存在外部干扰，估计的参数又会存在误差，甚至实现不了参数的估计。所以如何针对故障下的非仿射非线性不确定系统设计理想的参数估计器设计值得探讨。现有的一些非仿射非线性系统的可重构控制器都存在一定的不足，常用的逆系统方法需要寻找系统模型的逆，虽然现有技术证明了一个可控系统必然存在它的逆，但是找一个逆系统并不是意见容易的事情，如控制输入隐含在正弦和余弦函数中。现有技术提出一种非仿射控制器设计方法，但是该方法最大的缺点就是会增加系统的阶数。现有技术基于时标分离的方法设计了一种非仿射控制器，但是该方法不足之处就是该方法很难和现有的自适应技术，滑模技术等有效的结合。为了给出一种有效的非仿射控制器设计方法。

目前非仿射非线性系统的容错控制相关的研究成果很少，暂未涉及mimo系统。

综上所述，现有技术存在的问题是：目前尚未有一种专门针对于基建配套通讯工程建设的监控系统，这使得施工建设过程中容错率降低，问题出现程度变大，使得工作效率有所降低。

技术实现要素：

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基建配套通信工程全过程监控系统。

本发明是这样实现的，一种基建配套通信工程全过程监控系统，包括：主控模块、基建配套通信工程信息及环境资料收集整理模块、监控系统建设模块、数据库构建模块、管理模块；

所述基建配套通信工程信息及环境资料收集整理模块、监控系统建设模块、数据库构建模块、管理模块分别与主控模块相连接；

所述管理模块选取若干个干扰信号的特征参数cp，包括无线信号的频率f、时间t、对于观测点空域角度θ、极化方向γ、以及编码方式c，并将参数作为坐标轴建立多维坐标系，对于坐标系的各个坐标轴，分别根据各个干扰特征参数的分辨率确定对应坐标轴的单位量，基于坐标系建立多维特征参数的空间模型,定义为干扰空间：hsi＝space(cp1,cp2…cpn)，在此干扰空间中的任意一个矢量由坐标进行表示：

其中cpi为矢量在干扰空间中某一维度的坐标，是对于特征参量cpi的具体取值，对于单模的干扰信号，在干扰空间中表示为一个单一矢量：

对于多模的干扰信号，即干扰信号的一个或者数个特征参数表现为具有多值特性，在干扰空间中使用干扰特征矢量的集合表示：

所述监控系统建设模块集成有自适应容错控制系统，所述自适应容错控制系统包括：参数模型、控制器、被控用户、滤波器、辅助系统；

参数模型连接控制器，控制器连接被控用户和滤波器，辅助系统连接控制器和被控用户；

自适应容错控制系统运行模型如下：

其中：x∈r^r为状态向量，u∈rⁿ为输入向量，d∈r^r为未知有界的外部扰动向量，f(.)为非线性函数，由得到每个输入通道执行器失效后的故障模型表示：

其中σi为未知的失效因子，为定义的已知的失效因子σi的最大最小值，当σi＝1表示无故障发生，所以控制输入存在执行器失效故障表示为：

u(t)＝[u1(t),u2(t),……,un(t)]^t＝σuc(t)

其中σ＝diag(σ1,…,σn)，于是故障下的自适应容错控制系统运行模型表示为：

写成一般形式为：

其中σ＝[σ1,…,σn]^t，便于工作的开展，下面给出一个假设；

假设：f(x,uc,σ)为x，uc，σ的光滑连续可导函数，且控制输入uc有界，自适应容错控制系统运行模型的输出参数模型为：

其中：xm∈r^r为参数模型的状态向量，am为一个稳定的参数模型系统矩阵，r∈r^l为参数模型的输入；

鲁棒容错控制的目的就是设计容错控制输入uc(t)，在存在外部扰动和执行器失效故障的情况下确保||x(t)-xm(t)||≤ε；

执行器故障下的非仿射非线性系统的故障参数和控制输入变量都不显含在函数中。

进一步，辅助系统的运行方法包括：

定义为σ的估计值，由假设1，将函数f(x,uc,σ)在附近进行一阶泰勒级数展开，得到：

其中：

基于以上公式又写成如下方程：

其中：

υ(t)＝ξ(t)+d(t)

看出υ(t)是未知的且有界的，定义为

定义ε＝z-x，其中z为状态x的观测值，观测器如下：

并由如下的自适应律得出

其中γ1＞0，p＝p^t＞0且p是a^tp+pa＝-q的解，其中q＝q^t＞0，即a为一个hurwitz矩阵，确保估计值处于设定的最小值σi和最大值之间，滑模项设计如下；

时变参数m(t)由如下自适应律更新得到：

定义失效因子估计误差为由观测器方程，得到观测误差动态方程为：

进一步，由观测器自适应更新律和滑模项观测误差动态方程全局渐近稳定，即对任意初始值ε(0)，确保limt→∞ε(t)＝0，损伤故障估计误差有界；

连续化滑模项如下：

其中：ρ＝ρ0+ρ1||ε||，且ρ0和ρ1为大于0的常数。

进一步，控制器和稳定性分析的运行方法包括：

基于观测器利用所述的非仿射非线性系统控制器实现方法，首先定义则观测器写成如下得：

选取un在uc附近，并将在un处进行泰勒级数展开得：

其中：

定义则又表示为：

如果un越接近uc，则泰勒级数的高阶无穷小量o(t)越趋向于0，即

由于实际中uc是被设计的控制器所计算出来的，当前时刻是未知的，所以无法直接得到它附近的un，于是这里引入滤波器用于估计和确定un，引入的滤波器如下：

因此由滤波器，得到limζ→∞un＝uc，即limζ→∞o(t)＝0，于是，通过以上分析，观测器动态方程又表示为：

定义观测器状态变量的跟踪误差为利用动态逆，则

控制增益k可以由如下的riccati方程求得：

k^tp1+p1k＝-q1

其中

进一步，所述在选取的若干个干扰信号特征参数之前需要确定干扰信号和参照信号在无线信号领域上的物理参数，包括无线信号的频率f、时间t、对于观测点空域角度θ、极化方向γ、以及编码方式c；

用特征参数作为坐标轴建立空间坐标系，定义的干扰空间为：

hsi＝space(f,t,θ,γ,c)；

干扰空间中的任意一个矢量由干扰特征空间中的坐标进行表示：

其中的f，t，θ，γ，c分别是对应于各个维度的坐标值；

对于单模的干扰信号，在干扰空间中表示为一个单一矢量：

其中的f，t，θ，γ，c分别是对应于各个维度的坐标值；

干扰信号为多模信号，即干扰信号的一个或者数个特征参数表现为具有多值特性，在干扰空间中使用干扰特征矢量的集合表示：

在干扰空间中是个矢量集合，代表的是一个满足一定区间约束条件的子空间区域。

进一步，所述数据库构建模块内嵌有零极点模型，控制系统的数学模型用零点、极点和增益来描述，matlab称这种数学模型为零极点增益模型，即zpk模型，并用zpk函数来建立这种数学模型；

调用格式为：sys＝zpk(z,p,k)％建立以z为零点，p为极点，k为增益的zpk模型；

sys＝zpk(z,p,k,'property1',v1,...,'propertyn',vn)％初始化zpk模型的其他属性；

sys＝zpk('s')％建立拉普拉斯变换的自变量s的zpk模型；

z、p、k分别为系统的零点、极点和增益；z、p、k是细胞数组，对mimo系统来说z{i,j}，p{i,j}，k{i,j}分别表示传递函数矩阵的第i行第j列的传递函数的零点、极点、增益；zpk函数的返回值是一个对象，称之为zpk对象，z、p和k是zpk对象的属性；如果没有零点，则z为空数组。

进一步，所述监控系统建设模块下设监控划分模块、监控编码模块、监控部件模块分别与主控模块相连接；

所述数据库构建模块下设数据库原则模块、数据库总体模块、数据库部署模块分别与主控模块相连接；

所述管理模块下设后台管理模块、移动管理模块分别与主控模块相连接。

本发明的优点及积极效果为：该基建配套通信工程全过程监控系统，通过基建配套通信工程信息及环境资料收集整理模块进行数据以及周围环境的整理，通过监控系统模块对监控系统大框架进行建设，监控系统建设模块下设监控划分模块、监控编码模块、监控部件模块将监控系统分别进行划分、编码以及对监控系统部件进行分类。通过数据库构件模块对监控数据的存储进行数据建立。通过管理模块对基建配套通信工程的建设过程进行管理。该监测系统可对基建配套通信工程建设过程进行监控，大大提高了建设的质量，同时也提高了工作的效率，将建设的事故率降低。

本发明以描述干扰信号的特征参量作为坐标轴建立坐标系，通过构建的干扰空间模型，利用矢量表示和运算，可以支持无线通信系统干扰信号的分析、表示、与具体运算，从而为系统对干扰信号的判定、分析和管理形成数学依据。在干扰空间模型支撑的基础上，可以通过数学的方法为系统进行干扰管理技术提供指导和帮助；利用数学空间概念形成的干扰空间模型，对无线通信系统中干扰信号的状态进行分析和表征，创造性的提出了多维度干扰状态空间模型。

本发明的监控系统建设模块集成有自适应容错控制系统，且在参数存在大范围变化情况下观测器仍然能有相当理想的鲁棒性；观测器将故障信息和扰动信息均隐含其中，然后基于观测器动态设计容错控制器，将非仿射非线性系统近似为一个带有时变参数的仿射型非线性系统，而所需要知道的参数由一个滤波器来在线估计。本发明利用一个非仿射飞控系统验证了所提方法的有效性，可以实现非仿射非线性系统的鲁棒容错控制。本发明实现了非仿射非线性系统的鲁棒自适应容错控制。

附图说明

图1是本发明实施例提供的基建配套通信工程全过程监控系统的模块示意图；

图中：1、主控模块；2、基建配套通信工程信息及环境资料收集整理模块；3、监控系统建设模块；4、数据库构建模块；5、管理模块；6、监控划分模块；7、监控编码模块；8、监控部件模块；9、数据库原则模块；10、数据库总体模块；11、数据库部署模块；12、后台管理模块；13、移动管理模块。

具体实施方式

为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。

下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。

如图1所示，本发明实施例提供的基建配套通信工程全过程监控系统，由主控模块1、基建配套通信工程信息及环境资料收集整理模块2、监控系统建设模块3、数据库构建模块4、管理模块5构成。

所述其中基建配套通信工程信息及环境资料收集整理模块2、监控系统建设模块3、数据库构建模块4、管理模块5分别与主控模块1相连接。所述其中监控系统建设模块3下设监控划分模块6、监控编码模块7、监控部件模块8。所述数据库构建模块4下设数据库原则模块9、数据库总体模块10、数据库部署模块11。所述管理模块5下设后台管理模块12、移动管理模块13。

本发明的工作原理是：该监控系统采用零极点模型。控制系统的数学模型可以用零点、极点和增益来描述，matlab称这种数学模型为零极点增益模型，即zpk模型，并用zpk函数来建立这种数学模型。

调用格式为：sys＝zpk(z,p,k)％建立以z为零点，p为极点，k为增益的zpk模型。

sys＝zpk(z,p,k,'property1',v1,...,'propertyn',vn)％初始化zpk模型的其他属性。

sys＝zpk('s')％建立拉普拉斯变换的自变量s的zpk模型。

z、p、k分别为系统的零点、极点和增益。z、p、k是细胞数组，对mimo系统来说z{i,j}，p{i,j}，k{i,j}分别表示传递函数矩阵的第i行第j列的传递函数的零点、极点、增益。zpk函数的返回值是一个对象，称之为zpk对象，z、p和k是zpk对象的属性。如果没有零点，则z为空数组。

该系统通过基建配套通信工程信息及环境资料收集整理模块2进行数据以及周围环境的整理，通过监控系统建设模块3对监控系统大框架进行建设，监控系统建设模块3下设监控划分模块6、监控编码模块7、监控部件模块8将监控系统分别进行划分、编码以及对监控系统部件进行分类。通过数据库构件模块4对监控数据的存储进行数据建立。通过管理模块5对基建配套通信工程的建设过程进行管理。

下面结合具体分析对本发明作进一步描述。

本发明的管理模块选取若干个干扰信号的特征参数cp，包括无线信号的频率f、时间t、对于观测点空域角度θ、极化方向γ、以及编码方式c，并将参数作为坐标轴建立多维坐标系，对于坐标系的各个坐标轴，分别根据各个干扰特征参数的分辨率确定对应坐标轴的单位量，基于坐标系建立多维特征参数的空间模型,定义为干扰空间：hsi＝space(cp1,cp2…cpn)，在此干扰空间中的任意一个矢量由坐标进行表示：

其中cpi为矢量在干扰空间中某一维度的坐标，是对于特征参量cpi的具体取值，对于单模的干扰信号，在干扰空间中表示为一个单一矢量：

对于多模的干扰信号，即干扰信号的一个或者数个特征参数表现为具有多值特性，在干扰空间中使用干扰特征矢量的集合表示：

所述监控系统建设模块集成有自适应容错控制系统，所述自适应容错控制系统包括：参数模型、控制器、被控用户、滤波器、辅助系统；

参数模型连接控制器，控制器连接被控用户和滤波器，辅助系统连接控制器和被控用户；

自适应容错控制系统运行模型如下：

其中：x∈r^r为状态向量，u∈rⁿ为输入向量，d∈r^r为未知有界的外部扰动向量，f(.)为非线性函数，由得到每个输入通道执行器失效后的故障模型表示：

其中σi为未知的失效因子，为定义的已知的失效因子σi的最大最小值，当σi＝1表示无故障发生，所以控制输入存在执行器失效故障表示为：

u(t)＝[u1(t),u2(t),……,un(t)]^t＝σuc(t)

其中σ＝diag(σ1,…,σn)，于是故障下的自适应容错控制系统运行模型表示为：

写成一般形式为：

其中σ＝[σ1,…,σn]^t，便于工作的开展，下面给出一个假设；

假设：f(x,uc,σ)为x，uc，σ的光滑连续可导函数，且控制输入uc有界，自适应容错控制系统运行模型的输出参数模型为：

其中：xm∈r^r为参数模型的状态向量，am为一个稳定的参数模型系统矩阵，r∈r^l为参数模型的输入；

鲁棒容错控制的目的就是设计容错控制输入uc(t)，在存在外部扰动和执行器失效故障的情况下确保||x(t)-xm(t)||≤ε；

执行器故障下的非仿射非线性系统的故障参数和控制输入变量都不显含在函数中。

辅助系统的运行方法包括：

定义为σ的估计值，由假设1，将函数f(x,uc,σ)在附近进行一阶泰勒级数展开，得到：

其中：

基于以上公式又写成如下方程：

其中：

υ(t)＝ξ(t)+d(t)

看出υ(t)是未知的且有界的，定义为

定义ε＝z-x，其中z为状态x的观测值，观测器如下：

并由如下的自适应律得出

其中γ1＞0，p＝p^t＞0且p是a^tp+pa＝-q的解，其中q＝q^t＞0，即a为一个hurwitz矩阵，确保估计值处于设定的最小值σi和最大值之间，滑模项设计如下；

时变参数m(t)由如下自适应律更新得到：

定义失效因子估计误差为由观测器方程，得到观测误差动态方程为：

由观测器自适应更新律和滑模项观测误差动态方程全局渐近稳定，即对任意初始值ε(0)，确保limt→∞ε(t)＝0，损伤故障估计误差有界；

连续化滑模项如下：

其中：ρ＝ρ0+ρ1||ε||，且ρ0和ρ1为大于0的常数。

进一步，控制器和稳定性分析的运行方法包括：

基于观测器利用所述的非仿射非线性系统控制器实现方法，首先定义则观测器写成如下得：

选取un在uc附近，并将在un处进行泰勒级数展开得：

其中：

定义则又表示为：

如果un越接近uc，则泰勒级数的高阶无穷小量o(t)越趋向于0，即

由于实际中uc是被设计的控制器所计算出来的，当前时刻是未知的，所以无法直接得到它附近的un，于是这里引入滤波器用于估计和确定un，引入的滤波器如下：

因此由滤波器，得到limζ→∞un＝uc，即limζ→∞o(t)＝0，于是，通过以上分析，观测器动态方程又表示为：

定义观测器状态变量的跟踪误差为利用动态逆，则

控制增益k可以由如下的riccati方程求得：

k^tp1+p1k＝-q1

其中

所述在选取的若干个干扰信号特征参数之前需要确定干扰信号和参照信号在无线信号领域上的物理参数，包括无线信号的频率f、时间t、对于观测点空域角度θ、极化方向γ、以及编码方式c；

用特征参数作为坐标轴建立空间坐标系，定义的干扰空间为：

hsi＝space(f,t,θ,γ,c)；

干扰空间中的任意一个矢量由干扰特征空间中的坐标进行表示：

其中的f，t，θ，γ，c分别是对应于各个维度的坐标值；

对于单模的干扰信号，在干扰空间中表示为一个单一矢量：

其中的f，t，θ，γ，c分别是对应于各个维度的坐标值；

干扰信号为多模信号，即干扰信号的一个或者数个特征参数表现为具有多值特性，在干扰空间中使用干扰特征矢量的集合表示：

在干扰空间中是个矢量集合，代表的是一个满足一定区间约束条件的子空间区域。

以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。