一种通信铁塔倾斜在线监测与预测系统及方法与流程

文档序号:17594821发布日期:2019-05-03 22:22阅读:323来源:国知局
一种通信铁塔倾斜在线监测与预测系统及方法与流程

本发明属于通信铁塔安全技术领域,具体涉及一种通信铁塔倾斜在线监测与预测系统及方法。



背景技术:

近年来,通信网络的覆盖面积越来越广,通信线路中大量使用了铁塔,由于一些自然现象(如雨雪、大风等)以及煤矿开采、工程施工、人为破坏等原因,造成塔体倾斜的情况时有发生。而且,通信铁塔自身螺丝松动、共振、老化等容易造成铁塔倒塌,这种情况非常容易出现,且不容易被察觉。如野外塔体长期受风吹日晒、雨雪侵袭,使得塔体晃动,进而导致螺栓松动,严重时,会导致塔体倒塌,对周围环境及居民造成严重损害。由于通信铁塔大都分布在野外,若采用人员巡视的方法监测将耗费大量人力物力,实地勘察通信铁塔倾斜监测区域布设水准观测点,受到地形及气候条件的影响和限制,不能及时测量,而且实施可靠程度难以保证;其次,现有的通信铁塔倾斜监测仪数据采集准确,但是价格较为昂贵,检测的数据量大,控制复杂,连线繁琐,不易操作;另外,现有的通信铁塔倾斜监测系统多采用低功耗系统采集数据使用电池供电,但是在野外长期无人值守的状态下,由于通信铁塔数目较多、分布区域广、所处的环境复杂,若是逐个更换电池,工作量大,若是采用野外电力输电线路供电,供电硬件设备复杂,成本高。



技术实现要素:

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足,提供一种设计新颖合理、使用方便快捷且成本低、自动化程度高,监测的实时性好,提高了通信铁塔工作的稳定性和可靠性,实用性强,推广应用价值高的通信铁塔倾斜在线监测与预测系统。

为解决上述技术问题,本发明采用的技术方案是:一种通信铁塔倾斜在线监测与预测系统,包括监控中心计算机、通过无线通信基站与监控中心计算机无线连接并通信的多个监测终端和通过无线通信基站分别对应与多个监测终端无线连接并通信的多个管理人员手机,多个监测终端分别对应安装在多个通信铁塔上,每个通信铁塔上均安装有用于为监测终端中各用电模块供电的太阳能供电系统;所述监测终端包括监测箱和设置在监测箱顶部的电路板盒,所述监测箱内顶部中间位置处固定连接有安装座,所述安装座底部固定连接有垂直自调整机构,所述垂直自调整机构底部固定连接有激光发射器,所述监测箱内底部设置有安装架,所述安装架顶部设置有定位板,所述定位板的上表面上设置有网格刻度线,所述监测箱的上部侧壁上固定连接有安装板,所述安装板底部悬挂有用于拍摄激光发射器发射的激光照射在定位板上表面上的图像的摄像头;所述电路板盒内安装有电路板,所述电路板上集成有数据采集传输电路和用于将太阳能供电系统输出的电压转换为监测终端中各用电模块所需电压的电压转换电路模块,所述数据采集传输电路包括微处理器模块以及与微处理器模块相接的sd卡数据存储器和用于与无线通信基站无线连接并通信的无线通信模块,所述激光发射器的输出端和摄像头的输出端均与微处理器模块的输入端连接。

上述的通信铁塔倾斜在线监测与预测系统,所述监测箱的形状为立方体形,所述监测箱相对设置的两个侧面上各固定连接有一块用于连接到通信铁塔上的连接板,所述连接板上设置有多个连接孔。

上述的通信铁塔倾斜在线监测与预测系统,所述监测箱未连接连接板的一侧侧面设置有检修口,所述检修口上连接有检修门。

上述的通信铁塔倾斜在线监测与预测系统,所述监测箱顶部设置有供激光发射器的电源线和摄像头的电源线穿过的电源线孔。

上述的通信铁塔倾斜在线监测与预测系统,所述垂直自调整机构包括固定连接在安装座底部的环形外圈,所述外圈的直径方向上通过水平设置的第一连接杆活动连接有环形内圈,所述内圈与第一连接杆设置方向相垂直的直径方向上通过水平设置的第二连接杆活动连接有半球形的支座,所述支座由铅材料制成。

上述的通信铁塔倾斜在线监测与预测系统,所述微处理器模块为dsp数字信号处理器。

本发明还公开了一种方法步骤简单、设计新颖合理、监测的实时性好、还具有预测功能、提高了通信铁塔工作的稳定性和可靠性、实用性强、推广应用价值高的通信铁塔倾斜在线监测与预测方法,该方法包括以下步骤:

步骤一、通信铁塔倾斜状态数据采集及传输:激光发射器发射的激光照射在定位板上表面上,摄像头拍摄激光发射器发射的激光照射在定位板上表面上的图像g,并将拍摄到的图像传输给微处理器模块;

步骤二、通信铁塔倾斜状态数据处理,获得通信铁塔倾斜程度,具体过程为:

步骤201、微处理器模块调用图像处理模块对图像g进行处理,得到激光发射器发射的激光照射在定位板上表面上的图像g的中心点的坐标(x′,y′);

步骤202、微处理器模块根据公式δx=x′-x计算得到激光照射在定位板上的点的横坐标移动距离δx,根据公式δy=y′-y计算得到激光发射器发射的激光照射在定位板上的点的纵坐标移动距离δy;其中,x为通信铁塔未发生倾斜时激光发射器发射的激光照射在定位板上的点的横坐标,y为通信铁塔未发生倾斜时激光发射器发射的激光照射在定位板上的点的纵坐标;x和y的取值根据通信铁塔未发生倾斜时激光发射器发射的激光照射在定位板上的点所在网格刻度线中的位置确定;

步骤203、微处理器模块根据公式计算得到通信铁塔在横坐标方向上发生倾斜的位移x,根据公式计算得到通信铁塔在纵坐标方向上发生倾斜的位移y;其中,λx为定位板上网格刻度线在横坐标方向与通信铁塔在横坐标方向上实际发生倾斜的相似比,λy为定位板上网格刻度线在纵坐标方向与通信铁塔在纵坐标方向上实际发生倾斜的相似比;

步骤204、微处理器模块将通信铁塔在横坐标方向上发生倾斜的位移x和在纵坐标方向上发生倾斜的位移y存储到sd卡数据存储器中,并通过无线通信模块和无线通信基站发送给监控中心计算机,监控中心计算机对通信铁塔在横坐标方向上发生倾斜的位移x和在纵坐标方向上发生倾斜的位移y数据进行存储和显示;

步骤205、微处理器模块将通信铁塔在横坐标方向上发生倾斜的位移x与预先设定的横坐标方向上最大位移阈值xmax相比对,当x≥xmax时,微处理器模块输出报警信号以短信形式通过无线通信模块和无线通信基站发送给管理人员手机;同时,输出报警信号并通过无线通信模块和无线通信基站发送给监控中心计算机,监控中心计算机显示报警信号;

步骤三、通信铁塔倾斜发展趋势的预测:监控中心计算机调用倾斜状态预测模块对通信铁塔在横坐标方向上发生倾斜的位移x和在纵坐标方向上发生倾斜的位移y数据进行分析处理,预测出通信铁塔在未来30天中的倾斜发展趋势。

上述的方法,步骤201中所述微处理器模块调用图像处理模块对图像g进行处理,得到激光发射器发射的激光照射在定位板上表面上的图像g的中心点的坐标(x′,y′)的具体过程为:

步骤2011、微处理器模块调用灰度图处理模块将图像g转化成灰度图;

步骤2012、微处理器模块调用图像二值化处理模块将灰度图转化为二值化图像,使图像中的激光光斑和网格刻度线为黑色像素,其它部分为白色像素;

步骤2013、微处理器模块对黑色像素的激光光斑进行边界提取,提取得到目标边界;

步骤2014、微处理器模块对提取出的目标边界像素进行椭圆拟合,并对目标边界像素坐标的椭圆拟合结果进行错误剔除,得到目标边界椭圆的中心点;

步骤2015、微处理器模块根据目标边界椭圆的中心点所在网格刻度线中的位置,确定出目标边界椭圆的中心点的坐标,并将该坐标确定为激光发射器发射的激光照射在定位板上表面上的图像g的中心点的坐标(x′,y′)。

上述的方法,步骤三中所述监控中心计算机调用倾斜状态预测模块对通信铁塔在横坐标方向上发生倾斜的位移x和在纵坐标方向上发生倾斜的位移y数据进行分析处理,预测出通信铁塔在未来7天中的倾斜发展趋势的具体过程为:

步骤301、样本数据获取:监控中心计算机从其存储空间内调取通信铁塔在前10~60天中的倾斜状态数据,并将通信铁塔在前60天中的倾斜状态数据按照时间的先后顺序进行排列,形成倾斜状态数据时间序列;

步骤302、下一采样时刻通信铁塔倾斜状态数据预测:监控中心计算机对倾斜状态数据时间序列,应用自回归移动平均模型建立倾斜状态预测模型arima(p,d,q),并根据倾斜状态预测模型arima(p,d,q)得到下一采样时刻的倾斜状态数据时间序列的倾斜状态数据预测值;其中,倾斜状态预测模型arima(p,d,q)的表达式为:

其中,xt为t时刻的倾斜状态数据预测值,包括通信铁塔在横坐标方向上发生倾斜的位移和通信铁塔在纵坐标方向上发生倾斜的位移;t为样本容量,b为后移算子且bxt=xt-1,xt-1为t-1时刻的倾斜状态数据采样值,为后向差分算子且d为差分次数,c为常数,εt为t时刻的白噪声;φ(b)为自回归算子且φ(b)=1-φ1b-φ2b2-…-φpbp,p为自回归阶数,φ1,φ2,…,φp为自回归系数;θ(b)为移动平均算子且θ(b)=1-θ1b-θ2b2-…-θqbq,q为移动平均阶数,θ1,θ2,…,θq为移动平均系数;

步骤303、重复步骤302,直至预测出通信铁塔在未来7天中的倾斜状态数据,得到通信铁塔在未来7天中的倾斜发展趋势。

本发明与现有技术相比具有以下优点:

1、本发明的通信铁塔倾斜在线监测与预测系统,采用了现有技术中成熟的无线通信基站进行数据传输,无需布设新的无线通信网络,使用操作便捷。

2、本发明的通信铁塔倾斜在线监测与预测系统,设计新颖合理,通过设计垂直自调整机构,使得激光发射器发出的激光始终保持在竖直方向,通信铁塔倾斜,激光发射器发出的激光不倾斜,就能够测量得到通信铁塔的倾斜程度,配合摄像头和微处理器模块,能够处理得到通信铁塔在横坐标方向上发生倾斜的位移和在纵坐标方向上发生倾斜的位移,与现有技术相比,使用方便快捷且成本低。

3、本发明的通信铁塔倾斜在线监测与预测方法,不仅实现了在线监测通信铁塔倾斜状况的功能,解决了通信铁塔倾斜状况不能实时监测的难题,监测的自动化程度高,需要耗费的人力物力少,节省了人工巡线监测通信铁塔倾斜状况的人力成本,且在故障发生时,管理人员能够第一时间得到报警信号,并安排人员进行维修;而且,还实现了通信铁塔倾斜发展趋势预测,能够根据历史数据预测通信铁塔未来的倾斜趋势。

4、本发明的通信铁塔倾斜在线监测与预测方法,采用arima模型对下一时刻的倾斜状态数据进行预测,由于arima模型是根据历史倾斜状态数据采样值建立的倾斜状态数据预测模型,因此可以将倾斜状态数据时间序列代入arima模型,直接得到倾斜状态数据预测值,预测计算简单,实时性高。

5、本发明能够对通信铁塔的倾斜发展趋势进行有效预测,且预测结果的准确性和可靠性高,能够有效减小通信铁塔安全运行存在的安全隐患,提高了通信铁塔工作的稳定性和可靠性,促进了通信铁塔安全监测智能化的发展进程。

6、本发明采用太阳能供电系统进行供电,安装使用方便,且节能环保。

7、本发明的实用性强,推广应用价值高。

综上所述,本发明设计新颖合理,使用方便快捷且成本低,自动化程度高,监测的实时性好,还具有预测功能,提高了通信铁塔工作的稳定性和可靠性,实用性强,推广应用价值高。

下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

图1为本发明通信铁塔倾斜在线监测与预测系统的原理框图。

图2为本发明监测终端的结构示意图。

图3为图2的左视图。

图4为图3的俯视图。

图5为本发明网格刻度线在定位板上表面上的布设示意图。

图6为本发明垂直自调整机构的结构示意图。

图7为本发明微处理器模块与其他各单元的连接关系示意图。

图8为本发明通信铁塔倾斜在线监测与预测方法的方法流程框图。

附图标记说明:

1—监控中心计算机;2—无线通信基站;3—监测终端;

3-1—监测箱;3-2—电路板盒;3-21—电压转换电路模块;

3-22—微处理器模块;3-23—sd卡数据存储器;

3-24—无线通信模块;3-3—安装座;3-4—垂直自调整机构;

3-41—外圈;3-42—第一连接杆;3-43—环形内圈;

3-44—第二连接杆;3-45—支座;3-5—激光发射器;

3-6—安装架;3-7—摄像头;3-8—定位板;

3-9—网格刻度线;3-10—安装板;3-11—连接板;

3-12—连接孔;3-13—检修门;3-14—电源线孔;

4—管理人员手机;5—太阳能供电系统。

具体实施方式

如图1所示,本发明的通信铁塔倾斜在线监测与预测系统,包括监控中心计算机1、通过无线通信基站2与监控中心计算机1无线连接并通信的多个监测终端3和通过无线通信基站2分别对应与多个监测终端3无线连接并通信的多个管理人员手机4,多个监测终端3分别对应安装在多个通信铁塔上,每个通信铁塔上均安装有用于为监测终端3中各用电模块供电的太阳能供电系统5;如图2、图3、图4和图5所示,所述监测终端3包括监测箱3-1和设置在监测箱3-1顶部的电路板盒3-2,所述监测箱3-1内顶部中间位置处固定连接有安装座3-3,所述安装座3-3底部固定连接有垂直自调整机构3-4,所述垂直自调整机构3-4底部固定连接有激光发射器3-5,所述监测箱3-1内底部设置有安装架3-6,所述安装架3-6顶部设置有定位板3-8,所述定位板3-8的上表面上设置有网格刻度线3-9,所述监测箱3-1的上部侧壁上固定连接有安装板3-10,所述安装板3-10底部悬挂有用于拍摄激光发射器3-5发射的激光照射在定位板3-8上表面上的图像的摄像头3-7;所述电路板盒3-2内安装有电路板,所述电路板上集成有数据采集传输电路和用于将太阳能供电系统5输出的电压转换为监测终端3中各用电模块所需电压的电压转换电路模块3-21,结合图7,所述数据采集传输电路包括微处理器模块3-22以及与微处理器模块3-22相接的sd卡数据存储器3-23和用于与无线通信基站2无线连接并通信的无线通信模块3-24,所述激光发射器3-5的输出端和摄像头3-7的输出端均与微处理器模块3-22的输入端连接。

本实施例中,所述监测箱3-1的形状为立方体形,所述监测箱3-1相对设置的两个侧面上各固定连接有一块用于连接到通信铁塔上的连接板3-11,所述连接板3-11上设置有多个连接孔3-12。

本实施例中,所述监测箱3-1未连接连接板3-11的一侧侧面设置有检修口,所述检修口上连接有检修门3-13。

本实施例中,所述监测箱3-1顶部设置有供激光发射器3-5的电源线和摄像头3-7的电源线穿过的电源线孔3-14。

本实施例中,如图6所示,所述垂直自调整机构3-4包括固定连接在安装座3-3底部的环形外圈3-41,所述外圈3-41的直径方向上通过水平设置的第一连接杆3-42活动连接有环形内圈3-43,所述内圈3-43与第一连接杆3-42设置方向相垂直的直径方向上通过水平设置的第二连接杆3-44活动连接有半球形的支座3-45,所述支座3-45由铅材料制成。

本实施例中,所述微处理器模块3-22为dsp数字信号处理器。

如图8所示,本发明的通信铁塔倾斜在线监测与预测方法,包括以下步骤:

步骤一、通信铁塔倾斜状态数据采集及传输:激光发射器3-5发射的激光照射在定位板3-8上表面上,摄像头3-7拍摄激光发射器3-5发射的激光照射在定位板3-8上表面上的图像g,并将拍摄到的图像传输给微处理器模块3-22;

步骤二、通信铁塔倾斜状态数据处理,获得通信铁塔倾斜程度,具体过程为:

步骤201、微处理器模块3-22调用图像处理模块对图像g进行处理,得到激光发射器3-5发射的激光照射在定位板3-8上表面上的图像g的中心点的坐标x′,y′;

步骤202、微处理器模块3-22根据公式δx=x′-x计算得到激光照射在定位板3-8上的点的横坐标移动距离δx,根据公式δy=y′-y计算得到激光发射器3-5发射的激光照射在定位板3-8上的点的纵坐标移动距离δy;其中,x为通信铁塔未发生倾斜时激光发射器3-5发射的激光照射在定位板3-8上的点的横坐标,y为通信铁塔未发生倾斜时激光发射器3-5发射的激光照射在定位板3-8上的点的纵坐标;x和y的取值根据通信铁塔未发生倾斜时激光发射器3-5发射的激光照射在定位板3-8上的点所在网格刻度线3-9中的位置确定;

步骤203、微处理器模块3-22根据公式计算得到通信铁塔在横坐标方向上发生倾斜的位移x,根据公式计算得到通信铁塔在纵坐标方向上发生倾斜的位移y;其中,λx为定位板3-8上网格刻度线3-9在横坐标方向与通信铁塔在横坐标方向上实际发生倾斜的相似比,λy为定位板3-8上网格刻度线3-9在纵坐标方向与通信铁塔在纵坐标方向上实际发生倾斜的相似比;

步骤204、微处理器模块3-22将通信铁塔在横坐标方向上发生倾斜的位移x和在纵坐标方向上发生倾斜的位移y存储到sd卡数据存储器3-23中,并通过无线通信模块3-24和无线通信基站2发送给监控中心计算机1,监控中心计算机1对通信铁塔在横坐标方向上发生倾斜的位移x和在纵坐标方向上发生倾斜的位移y数据进行存储和显示;

步骤205、微处理器模块3-22将通信铁塔在横坐标方向上发生倾斜的位移x与预先设定的横坐标方向上最大位移阈值xmax相比对,当x≥xmax时,微处理器模块3-22输出报警信号以短信形式通过无线通信模块3-24和无线通信基站2发送给管理人员手机4;同时,输出报警信号并通过无线通信模块3-24和无线通信基站2发送给监控中心计算机1,监控中心计算机1显示报警信号;

步骤三、通信铁塔倾斜发展趋势的预测:监控中心计算机1调用倾斜状态预测模块对通信铁塔在横坐标方向上发生倾斜的位移x和在纵坐标方向上发生倾斜的位移y数据进行分析处理,预测出通信铁塔在未来30天中的倾斜发展趋势。

本实施例中,步骤201中所述微处理器模块3-22调用图像处理模块对图像g进行处理,得到激光发射器3-5发射的激光照射在定位板3-8上表面上的图像g的中心点的坐标x′,y′的具体过程为:

步骤2011、微处理器模块3-22调用灰度图处理模块将图像g转化成灰度图;

步骤2012、微处理器模块3-22调用图像二值化处理模块将灰度图转化为二值化图像,使图像中的激光光斑和网格刻度线3-9为黑色像素,其它部分为白色像素;

步骤2013、微处理器模块3-22对黑色像素的激光光斑进行边界提取,提取得到目标边界;

步骤2014、微处理器模块3-22对提取出的目标边界像素进行椭圆拟合,并对目标边界像素坐标的椭圆拟合结果进行错误剔除,得到目标边界椭圆的中心点;

具体实施时,所述微处理器模块3-22对提取出的目标边界像素进行椭圆拟合采用了最小二乘法;所述微处理器模块3-22对目标边界像素的椭圆拟合结果进行错误剔除的具体方法为:以拟合得到的目标边界椭圆的长半轴长度为观测值,采用粗差探测法对目标边界像素坐标的椭圆拟合结果进行错误剔除。

步骤2015、微处理器模块3-22根据目标边界椭圆的中心点所在网格刻度线3-9中的位置,确定出目标边界椭圆的中心点的坐标,并将该坐标确定为激光发射器3-5发射的激光照射在定位板3-8上表面上的图像g的中心点的坐标x′,y′。

本实施例中,步骤三中所述监控中心计算机1调用倾斜状态预测模块对通信铁塔在横坐标方向上发生倾斜的位移x和在纵坐标方向上发生倾斜的位移y数据进行分析处理,预测出通信铁塔在未来7天中的倾斜发展趋势的具体过程为:

步骤301、样本数据获取:监控中心计算机1从其存储空间内调取通信铁塔在前10~60天中的倾斜状态数据,并将通信铁塔在前60天中的倾斜状态数据按照时间的先后顺序进行排列,形成倾斜状态数据时间序列;

步骤302、下一采样时刻通信铁塔倾斜状态数据预测:监控中心计算机1对倾斜状态数据时间序列,应用自回归移动平均模型建立倾斜状态预测模型arima(p,d,q),并根据倾斜状态预测模型arima(p,d,q)得到下一采样时刻的倾斜状态数据时间序列的倾斜状态数据预测值;其中,倾斜状态预测模型arima(p,d,q)的表达式为:

其中,xt为t时刻的倾斜状态数据预测值,包括通信铁塔在横坐标方向上发生倾斜的位移和通信铁塔在纵坐标方向上发生倾斜的位移;t为样本容量,b为后移算子且bxt=xt-1,xt-1为t-1时刻的倾斜状态数据采样值,为后向差分算子且d为差分次数,c为常数,εt为t时刻的白噪声;φ(b)为自回归算子且φ(b)=1-φ1b-φ2b2-…-φpbp,p为自回归阶数,φ1,φ2,…,φp为自回归系数;θ(b)为移动平均算子且θ(b)=1-θ1b-θ2b2-…-θqbq,q为移动平均阶数,θ1,θ2,…,θq为移动平均系数;

采用arima模型对下一时刻的倾斜状态数据进行预测,由于arima模型是根据历史倾斜状态数据采样值建立的倾斜状态数据预测模型,因此可以将倾斜状态数据时间序列代入arima模型,直接得到倾斜状态数据预测值,预测计算简单,实时性高。

步骤303、重复步骤302,直至预测出通信铁塔在未来7天中的倾斜状态数据,得到通信铁塔在未来7天中的倾斜发展趋势。

以上所述,仅是本发明的较佳实施例,并非对本发明作任何限制,凡是根据本发明技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、变更以及等效结构变化,均仍属于本发明技术方案的保护范围内。

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