基于MEMS的震時典型瓷套設備多特征參數監測技術研究

李昊，陳龍譚,2，于虹，張強

（1.云南電網有限責任公司電力科學研究院，云南 昆明 650217； 2.華北電力大學電氣與電子工程學院，北京 102206； 3. 成都星河科技產業有限公司，四川 成都 610041）

0 前言

變電站是構成電力系統的重要節點，其在地震作用下的破壞程度和震后變電功能恢復進度對災區的應急救援、居民安置以及災后重建工作有著至關重要的影響，因此研究不同地震強度作用下變電站典型瓷套設備的變化特征，即對震時典型瓷套設備的振動響應特性、震后瓷套設備姿態特征參數等進行研究，有助于評估變電站地震后的恢復能力與恢復時間，為震后電力設施設備的資源配置決策、加速震后災區的供電恢復和電力設施重建工作提供參考，從而有效地降低地震造成的直接和間接的經濟損失[1-2]。

早在20世紀60年代，國外就有很多國家已經開始著手研究地震狀態下的變電站電氣設備狀態測量技術了，美國基于微地震監測技術，研制出了一套變電站地面震動監測設備。實際分析結果表明該監測方法是可行的、有效的，存在的缺點是整個過程大概要耗時幾十個小時，不能實現實時監測的目標，不具有實用性，但是該技術為后來改進微地震監測系統提供了準確的參考方向。

在20世紀70年代中期，波蘭在微地震監測系統中首次引進了磁電式振動傳感器，避免了人工篩選數據，同時也提高了系統的工作效率。在同一時期，英國也獨自研制了一套便攜式的微地震監測儀，該儀器可以通過采集的數據繪畫出地震過程中由于震動產生的振動波形。

我國是在20世紀80年代末90年代初才開始著手研究該技術，且研究技術水平較低。最開始開發出的變電站微地震監測儀器是監聽式地音儀，慢慢地向多通道智能監測系統方向發展。2008年，我國引進了由加拿大ESG公司研制的微地震監測儀器，并將其應用于湖南竹園金屬礦山，主要研究高應力導致的微地震事件。時至今日，在國家相關部門的大力支持和監督下，我國在微地震監測技術方面的研究取得了突破性進展，積累了大量的、多樣的監測方法。

當前，微機電系統(Micro Electro Mechanical Systems，MEMS)傳 感 器 已 經 取得了令人矚目的進展[3]。本文提出一種基于MEMS的震時典型瓷套設備多特征參數監測技術，對震時典型瓷套設備進行多特征參數監測，實現了地震作用下變電站地面震動加速度、瓷套類設備加速度與姿態關鍵特征參數的高可靠、高精度實時監測。

1 典型瓷套設備多特征參數監測系統模型設計

基于2008年汶川地震時某地區變電站內典型瓷套設備震害的統計報告[4]，對變電站內典型瓷套設備破壞程度與地震強度之間的關系進行分析，經研究發現，電瓷型高壓電氣設備的損壞對變電站的功能失效有很大影響[5]。因此，對變電站關鍵瓷套設備進行不同地震強度下的加速度、角速度、位移、傾斜等特征參數的采集與姿態解算，有助于評估地震后變電站狀態，為震后應急救援、快速恢復供電等決策指揮提供信息支撐。

通過對地震時變電站內關鍵設備的易損性進行統計分析發現，明確了變電站及瓷套類設備在不同地震強度下的破壞情況，其中電瓷型高壓電氣設備：包括斷路器、隔離開關、電流互感器（CT）、電壓互感器（PT）和避雷器是最容易遭受破壞的設備。

對斷路器、隔離開關、電流互感器、電壓互感器、避雷器等設備在地震狀態下的受損情況進行深入分析可知[6]：

1）互感器受損主要表現為互感器瓷套斷裂、整體傾倒。電壓、電流互感器，帶滾輪結構浮放在支架上，其典型震害是從支架上跌落摔壞瓷件、拉斷引線；此外，由于地震使電流互感器處于開路狀態產生了高電壓，短路后造成設備、線路被燒毀等次生災害。

2）斷路器、空氣斷路器其典型震害是支持瓷套折斷，且折斷處多在根部。

3）高壓隔離開關的典型震害是支柱絕緣子折斷，折斷處一般都在根部金屬法蘭與瓷件結合部位。對于水平開斷式隔離開關，有的震開導電桿而斷電，也有導電桿與主軸、底架之間焊接部位折斷的。

4）從避雷器受損情況可以看出，由于地震所造成的對避雷器的損傷主要表現為避雷器底部斷裂，傾倒。事實上，由于地震破壞力巨大，避雷器的傾倒主要由兩方面原因造成：一是避雷器本身底部在地震時從支柱上脫落，二是受端部引線拉力作用，在地震時被拉斷。

綜上所述，由于強烈的地面運動以及設備之間連接的相互作用，高壓變電站中的斷路器、隔離開關、電流互感器、電壓互感器、避雷器等設備的絕緣部分均由瓷套管組成，其震害特點大多是瓷套管根部斷裂。因此，對典型瓷套設備震時加速度、角速度、位移、傾斜等特征參數進行采集與姿態解算，有助于判斷震后上述設備的受損狀態。

2 典型瓷套設備特征參數識別算法研究

2.1 數據采集點誤差分析及預處理

瓷套設備震動數據主要基于三軸加速度傳感器進行采集，在測量過程中，由于機械振動，安裝環境的影響，會不可避免的出現噪聲，使用自適應中值濾波器進行數據平滑處理[7]。首先，提前給自適應中值濾波器設定一個閾值，當窗口中心的數據點被判斷為噪聲時，當前窗口中值被濾波器的輸出取代，否則其值得到保留。自適應中值濾波器可以對加速度數據中經常出現的脈沖噪聲產生很好地抑制作用，細節也得到很好的保留。其中值濾波基本過程如下：

其中，n是滑動窗口的大小，ak表示將當前滑動窗口的數據按數值大小順序逐一排列后序號為中間的數，ai是輸入的窗口加速度數據。

定義Zmin為加速度數據ai的最小值，Zmax為加速度數據ai的最大值，Zmed為信號中值，Zmax為允許的最大窗口尺寸。這樣自適應中值濾波器有可以歸納為兩個處理過程：確定當前窗口內得到中值Zmed是否是噪聲和判斷加速度ak是否為噪聲。如果滿足Zmin＜Zmed＜Zmax的關系，則中值Zmed不會被判定為噪聲，繼續對當前窗口的中心位置的加速度數據進行檢查，判斷ak是否為噪聲。如果滿足Zmin＜ak＜Zmax的關系，則ak不是噪聲，此時濾波器將ak輸出為當前時刻的加速度；如果不滿足上述條件，則可判定ak是噪聲，這時輸出中值Zmed作為當前時刻的加速度。

2.2 基于MEMS的瓷套設備震動監測算法研究

本文將地震狀態下瓷套設備的整個運動均勻的分成n個小段來分析，當n很大的時候，每一小段運動都可以近似為勻速直線運動和勻加速運動。

第n段位移公式為：

為了此公式能夠在微處理器STM32F407中可以簡單的編程，本文對該公式做以下修改：

即：

式中，t是采樣間隔，ai是第i次采樣得到的加速度值，Sn即為第n次采樣后測量得到的位移。

為了提高微處理器的工作效率，本文提出了一種同時進行數據采集與處理的方法。在STM32的中斷處理程序中設置了兩個二維浮點型數組array_data[3]和array data2[3]，用以暫時存放三軸的24個加速度值。當中斷響應時，兩個數組輪流依次儲存數據，當一個數組滿了就換一個數組，同時標記信號常量array_full flag為1，當主函數檢測到array_full flag為1時就執行加速度數據處理函數，同時另一個數組也在不停地采集數據。

當一個數組滿時進入計算路程的函數acceleration length(int axis)， 在 函 數acceleration length(int axis)中設置了一個新的數組array data[30]，前6個數據取自另外一個數組（特別注意第一次采集數據時另外一個數組還未被賦值，這時前6個數據都為0），后24個數據取自本數組，這樣可以有效連接兩個數組，平滑數據。

由于存在噪聲，加速度傳感器在測量時數據不能穩定，4g、250 Hz模式下也存在±2的漂移，所以在靜止狀態下測量也會產生偏差。為了消除這種情況，必須先對數據進行濾波。

2.3 基于MEMS的瓷套設備姿態信息融合算法研究

MEMS陀螺儀解算的姿態角短時精度較高，但積分漂移嚴重，且對瓷套設備的振動敏感，隨著時間的推移和不斷積分運算，漂移誤差會累加變大，存在姿態解算發散的問題[8]。MEMS三維加速度傳感器和磁力計則具有較好的靜態性能，解算姿態角時不存在積分過程，但動態響應速度慢，短時精度差。單獨使用二者之一都會降低姿態角的估計精度。Kalman濾波是目前公認的最適合多傳感器動態信息融合的算法[9]，但應用常規Kalman濾波算法時，要求系統噪聲和量測噪聲統計特性已知。然而在瓷套設備姿態監測多傳感器信息融合的實際應用中，系統噪聲與量測噪聲統計特性是未知且時變的，這使得常規Kalman濾波算法失去最優性，估計精度大大降低，甚至會引起濾波發散。

采用Sage-Husa自適應Kalman濾波算法在理論上可實現在線自適應估計系統噪聲和量測噪聲統計特性[10]，但將該算法應用于瓷套設備姿態角信息融合時，會發現該算法實質上無法在系統噪聲和量測噪聲統計特性均未知的前提下將二者準確分離并高精度的估計二者方差值，因此算法需要改進。本文基于一種改進的Sage-Husa自適應擴展Kalman濾波算法，該算法使用MEMS陀螺儀實時動態解算的姿態角方差來估計系統噪聲方差，而只使用量測噪聲估計公式對量測噪聲方差進行自適應估計。

3 典型瓷套設備震時姿態監測系統實現

3.1 系統總體設計

典型瓷套設備震時姿態監測系統由地面震動加速度監測裝置、終端/瓷套類設備震動加速度及姿態監測裝置、后臺數據中心和遠程監控平臺等部分組成。

裝置拓撲結構如圖1所示，地面震動加速度監測裝置終端/瓷套類設備震動加速度及姿態傳監測裝置（可以安裝多個監測設備）負責采集、監測加速度數據并解算姿態數據，通過4G通信網絡與后臺數據中心實現遠程通信并將數據存入平臺云端數據庫，遠程監控平臺軟件讀取和操作后臺數據中心數據，實現變電站地面震動加速度、瓷套類設備震動加速度和姿態數據的實時顯示和系統控制。

圖1 典型瓷套設備震時姿態監測系統拓撲結構

3.2 硬件主要模塊電路設計

該項由地面加速度監測物聯網傳感器、瓷套類設備加速度及姿態物聯網傳感器、后臺數據中心和遠程監控平臺組成。系統硬件設計框圖如圖2。

圖2 地面震動綜合監測裝置、瓷套類設備震時 姿態監測系統硬件設計框圖

地面加速度監測物聯網傳感器、瓷套類設備加速度及姿態物聯網傳感器，由地面震動加速度采樣電路、設備支架震動加速度采樣電路、信號采集調理、多個電壓變換模塊、實時時鐘、AD轉換及接口、太陽能電池及鋰離子電池充放電模塊、4G通信模塊、MCU主控電路等組成。

3.3 系統軟件設計

本文采用MEMS三維加速度傳感器對地面震動加速度、設備姿態數據進行采集，經內部A/D，從SPI口讀取高精度數字信號，通過經過一系列軟件算法處理得出地面震動加速度及姿態數據，再然后采用計算機網絡技術將數據上傳至后臺數據中心，遠程監控平臺讀取數據后將鐵塔當前狀態信息直觀的反饋給用戶。

地面震動加速度監測終端/瓷套類設備震時加速度及姿態監測將數據，通過4G通信網絡遠程傳遞給后臺數據中心，遠程監控平臺軟件讀取和操作后臺數據中心數據實現變電站地面震動數據、瓷套類設備姿態數據的實時監測及顯示。

本文采用數字MEMS三維加速度傳感器為監測元件，實現對變電站地面震動加速度、瓷套類設備加速度及姿態的監測，系統由設備支架MEMS三維加速度及姿態監測設備、地面MEMS三維加速度監測設備、后臺數據中心、用戶界面組成，系統軟件設計框圖如圖3。

圖3 系統軟件框圖

地面MEMS三維加速度監測設備由三維加速度采樣、基本功能及抗干擾算法、各類數據端口驅動與設置、電源適配DC/DC及LDO監測設置、太陽能電池及鋰離子儲能電池監測與管理、驅動設置管理、時鐘管理、電源電壓采集與監控、規約設置、規約解析及4G通信、平臺指令響應與執行軟件模塊組成。

設備支架MEMS三維加速度及姿態監測設備與地面MEMS三維加速度監測設備硬件、軟件功能基本相同，只是設備支架MEMS三維加速度及姿態監測設備增加了靜態姿態算法。

平臺指令響應與執行完成時鐘設置、遠程讀取、功能設置更新、固件升級等功能。系統還需要根據功能，設置各電池模塊的供電關系，實現軟件低功耗設計。

后臺數據中心由通信規約設置識別、功能解算、用戶管理、數據分析、數據存儲、響應服務與遠程設置等軟件模塊組成，也可以通過功能更新協助完成軟件低功耗設計、固件遠程更新。

用戶界面由設備遠程控制、歷史數據查詢與統計、監測數據顯示、報警與提示等軟件模塊組成。

地面震動綜合監測終端/瓷套類設備震時姿態傳感終端軟件控制流程圖，如圖4。

圖4 監測終端軟件控制流程圖

4 結束語

本文結合地震時變電站內瓷套設備的易損性統計情況，分析發現相同地震強度下，斷路器、隔離開關、電流互感器（CT）、電壓互感器（PT）和避雷器是最容易遭受破壞的設備，且其震害特點大多是瓷套管根部斷裂。針對MEMS傳感器數據采集輸出過程中的誤差進行分析，并對誤差設計了校正方案；然后，采用Kalman濾波算法將加速度與姿態角信息進行融合，聯合上報動態及靜態信息。介紹了基于MEMS的變電站地震狀態下典型瓷套設備的特征參數分析與識別系統軟硬件組成，包括瓷套設備姿態、震動數據采集節點的嵌入式軟硬件設計和PC端上位機軟件設計。實現了地震作用下變電站地面震動加速度、瓷套類設備加速度與姿態關鍵特征參數的高可靠、高精度實時監測、傳輸。