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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... 相似文献
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