基于模糊控制的變電站三邊定位算法研究

基于模糊控制的變電站三邊定位算法研究

0基于zifbee的無(wú)線(xiàn)定位技術(shù)隨著電網(wǎng)規(guī)模的擴(kuò)大和設(shè)備的增加，供電運(yùn)行的復(fù)雜性不斷提高。為了規(guī)范和簡(jiǎn)化能源供電人員的工作，提高員工的積極性，必須將人員管理系統(tǒng)應(yīng)用于能源供電系統(tǒng)。目前用于數(shù)字化變電站人員定位的有超寬帶(Ultra-Wideband,UWB)定位方法,其具有功耗低、抗多徑效果好、定位精度高等優(yōu)點(diǎn),但因其成本過(guò)高,不宜推廣使用。因此亟需尋求一種新的定位方法。其中基于ZigBee無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的人員定位技術(shù),因其低復(fù)雜度、低功耗、低成本,目前在全球范圍內(nèi)引起了廣泛的關(guān)注。在基于ZigBee的無(wú)線(xiàn)定位技術(shù)中,接收信號(hào)強(qiáng)度(ReceivedSignalStrengthIndication,RSSI)定位原理被應(yīng)用于無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò)中,但是目前采用的RSSI直接測(cè)距算法容易受環(huán)境的影響,誤差比較大,而且誤差不穩(wěn)定,定位精度低。文獻(xiàn)[8-13]雖然提出了幾種針對(duì)障礙物的定位方法,但對(duì)于像變電站這種含大障礙物空間下基于RSSI的ZigBee定位系統(tǒng)的精確定位方法研究目前仍然很少。本文提出了一種以無(wú)障礙空間定位參數(shù)為參照、基于模糊推理的ZigBee系統(tǒng)的定位方法。該方法將RSSI值最大的參考節(jié)點(diǎn)作為對(duì)照,首先取該參考節(jié)點(diǎn)鄰近參考節(jié)點(diǎn)的RSSI值及其與鄰近參考節(jié)點(diǎn)間的相對(duì)距離作為輸入,然后經(jīng)模糊化、模糊推理、去模糊化后,得到每個(gè)鄰近參考節(jié)點(diǎn)的RSSI的可信度,最后從中選取可信度最高的2個(gè)RSSI值對(duì)應(yīng)的參考節(jié)點(diǎn),連同RSSI最大的參考節(jié)點(diǎn)進(jìn)行三邊定位計(jì)算即可得到站內(nèi)工作人員的位置信息。基于模糊推理的ZigBee系統(tǒng)的定位方法有效地避免了直接取三個(gè)最大RSSI的測(cè)距誤差,可對(duì)含大障礙物的變電站內(nèi)移動(dòng)人員精確定位,而且不需要像確定型定位那樣做大量實(shí)驗(yàn),只需通過(guò)少量實(shí)驗(yàn)獲得無(wú)障礙物空間合適的定位參數(shù),卻比傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)定位型定位方法更為精確。1無(wú)線(xiàn)局域網(wǎng)的監(jiān)控Zigbee是基于IEEE標(biāo)準(zhǔn)的802.15.4無(wú)線(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)研制開(kāi)發(fā)的。ZigBee定位系統(tǒng)是由定位監(jiān)控中心和無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的一個(gè)可視化的無(wú)線(xiàn)定位監(jiān)控系統(tǒng)。其中無(wú)線(xiàn)定位網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)主要由ZigBee網(wǎng)關(guān)、參考節(jié)點(diǎn)以及定位節(jié)點(diǎn)組成,如圖1所示。由于網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)定位節(jié)點(diǎn)(即站內(nèi)工作人員)均有自己的網(wǎng)絡(luò)地址,因此ZigBee定位系統(tǒng)可同時(shí)做到無(wú)干擾的多人定位。ZigBee網(wǎng)關(guān):無(wú)線(xiàn)定位系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)器,由一個(gè)HFZ-CC2430EM模塊和HFZ-SmartRF07EB組成,通過(guò)RS232串口延長(zhǎng)線(xiàn)與PC相連。它在整個(gè)系統(tǒng)中有著至關(guān)重要的作用,首先它要接收由監(jiān)控軟件提供的各參考節(jié)點(diǎn)和定位節(jié)點(diǎn)的配置數(shù)據(jù),并發(fā)送給相應(yīng)節(jié)點(diǎn);其次,還要接收各節(jié)點(diǎn)反饋的有效數(shù)據(jù)(例如定位節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)Bx、By),并將其傳輸給監(jiān)控軟件。參考節(jié)點(diǎn)(Rn):無(wú)線(xiàn)定位系統(tǒng)中已知坐標(biāo)的靜態(tài)節(jié)點(diǎn),是ZigBee網(wǎng)絡(luò)中的路由器,由電池板和CC2430模塊組成。這個(gè)節(jié)點(diǎn)必須被正確地配置在定位區(qū)域中。它的任務(wù)是提供一個(gè)包含自己坐標(biāo)位置Rx、Ry和RSSI值的信息包給定位節(jié)點(diǎn)。此類(lèi)節(jié)點(diǎn)固定放置在變電站支架上。定位節(jié)點(diǎn)(B):無(wú)線(xiàn)定位系統(tǒng)中的移動(dòng)節(jié)點(diǎn),由電池板和CC2431模塊組成。它通過(guò)處理參考節(jié)點(diǎn)發(fā)送的信息包來(lái)計(jì)算自身坐標(biāo),是ZigBee網(wǎng)絡(luò)中的路由器。定位節(jié)點(diǎn)能夠與參考節(jié)點(diǎn)通信,收集參考節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)Rx、Ry和RSSI值,根據(jù)這些信息和輸入的參數(shù)A、N一起計(jì)算自身坐標(biāo)信息,然后將自身位置信息Bx、By發(fā)送給網(wǎng)關(guān),最后通過(guò)RS232傳送給定位監(jiān)控中心。此節(jié)點(diǎn)安裝在變電站移動(dòng)人員的安全帽上。因此,佩戴此類(lèi)安全帽的變電站工作人員進(jìn)入變電站內(nèi)時(shí),監(jiān)控中心可監(jiān)視其在站內(nèi)的實(shí)時(shí)位置。2定位誤差的原因ZigBee定位系統(tǒng)的定位原理是根據(jù)參考節(jié)點(diǎn)發(fā)往定位節(jié)點(diǎn)的信息包,從中選取前三個(gè)最大的RSSI,然后計(jì)算對(duì)應(yīng)的參考節(jié)點(diǎn)到定位節(jié)點(diǎn)的距離,再由三邊定位法計(jì)算定位節(jié)點(diǎn)的位置坐標(biāo)。但是在變電站中,由于障礙物的存在,所獲取的參考節(jié)點(diǎn)的RSSI值并非全部可信,因此可能出現(xiàn)定位誤差。本文為了克服直接測(cè)距算法的這種缺陷,提出了基于模糊推理算法的ZigBee系統(tǒng)定位方法。模糊推理系統(tǒng)的工作機(jī)理為:首先通過(guò)模糊化模塊將輸入的精確量進(jìn)行模糊化處理,轉(zhuǎn)換成給定論域上的模糊集合;然后激活規(guī)則庫(kù)中對(duì)應(yīng)的模糊規(guī)則,選用適當(dāng)?shù)哪：评矸椒?根據(jù)已知模糊事實(shí)獲得推理結(jié)果,最后將該模糊結(jié)果進(jìn)行去模糊化處理,得到最終的精確輸出量。模糊算法用于ZigBee系統(tǒng)的定位可分為以下幾個(gè)步驟:(1)參考節(jié)點(diǎn)等待定位節(jié)點(diǎn)發(fā)送信號(hào)。(2)定位節(jié)點(diǎn)向參考節(jié)點(diǎn)發(fā)送信號(hào)。(3)參考節(jié)點(diǎn)獲得RSSI,并連同其自身位置信息發(fā)送給定位節(jié)點(diǎn)。(4)定位節(jié)點(diǎn)接收由參考節(jié)點(diǎn)發(fā)送來(lái)的信息包,然后執(zhí)行模糊運(yùn)算,最后根據(jù)模糊運(yùn)算的輸出,由三邊法進(jìn)行定位計(jì)算。(5)定位節(jié)點(diǎn)將自身位置信息發(fā)送給網(wǎng)關(guān),由網(wǎng)關(guān)發(fā)送至監(jiān)控中心的監(jiān)控軟件,實(shí)時(shí)監(jiān)控站內(nèi)工作人員的位置。2.1模糊分布的分布由于變電站工作環(huán)境復(fù)雜,為了保證每個(gè)參考節(jié)點(diǎn)的RSSI值的可靠性,本文對(duì)每個(gè)參考節(jié)點(diǎn)都取其8個(gè)RSSI值進(jìn)行平均作為它的RSSI值。對(duì)于所有取均值后的RSSI值,將其中RSSI值最大的提取出來(lái)作為可信度的參照,稱(chēng)其相應(yīng)的參考節(jié)點(diǎn)為信節(jié)點(diǎn)。取信節(jié)點(diǎn)周?chē)泥徑鼌⒖脊?jié)點(diǎn)的RSSI值以及每個(gè)鄰近節(jié)點(diǎn)到信節(jié)點(diǎn)的相對(duì)距離作為輸入。對(duì)兩個(gè)輸入設(shè)置隸屬函數(shù),將輸入模糊化。如圖2所示,低RSSI模糊分布為梯形,鄰近參考節(jié)點(diǎn)的RSSI值為所有鄰近參考節(jié)點(diǎn)中最小(RSSImin)時(shí),隸屬度為最大,隨著RSSI的增大,隸屬度線(xiàn)性降低直至RSSI為RSSI中值(RSSImed)時(shí)變?yōu)?;中RSSI模糊分布為三角形;高RSSI模糊分布為梯形,當(dāng)RSSI達(dá)到信節(jié)點(diǎn)的RSSI(RSSImax)時(shí)隸屬度最大。例如,RSSImin為-65dBm、RSSImed為-63dBm、RSSImax為-57dBm時(shí),若輸入的RSSI為-62dBm,由圖2隸屬函數(shù)計(jì)算隸屬度在高、中、低RSSI模糊分布上分別為0.167、0.833、0。如圖3所示,近相對(duì)距離模糊分布為梯形,參考節(jié)點(diǎn)距信節(jié)點(diǎn)最短距離(dmin)時(shí),隸屬度為最大,隨著相對(duì)距離增大,隸屬度線(xiàn)性降低直至相對(duì)距離為中值(dmed)時(shí)變?yōu)?;中相對(duì)距離模糊分布為三角形;遠(yuǎn)相對(duì)距離模糊分布為梯形,參考節(jié)點(diǎn)距信節(jié)點(diǎn)最遠(yuǎn)(dmax)時(shí),隸屬度最大。例如,dmin為2m、dmed為4m、dmax為5m時(shí),若輸入的d為3m,由圖3隸屬函數(shù)計(jì)算得隸屬度在遠(yuǎn)、中、近相對(duì)距離模糊分布上分別為0、0.5、0.5。通過(guò)這樣設(shè)置兩個(gè)輸入的隸屬度函數(shù)可以根據(jù)參考節(jié)點(diǎn)的RSSI及信節(jié)點(diǎn)到其鄰近節(jié)點(diǎn)的相對(duì)距離的實(shí)際情況在線(xiàn)修正隸屬度函數(shù)以適應(yīng)不同環(huán)境下的定位。2.2節(jié)點(diǎn)位置的模糊本文的模糊推理系統(tǒng)采用Mamdani推理法來(lái)進(jìn)行模糊推理。將信節(jié)點(diǎn)定為高RSSI,此時(shí)隸屬度為1,根據(jù)信號(hào)傳播理論:距離發(fā)射點(diǎn)越遠(yuǎn),接收點(diǎn)接收的信號(hào)強(qiáng)度越弱。因信節(jié)點(diǎn)RSSI最大,故其距發(fā)射點(diǎn)最近。制定模糊規(guī)則如表1所示。取2.1節(jié)中的例子對(duì)數(shù)據(jù)模糊處理,模糊輸入激活了模糊規(guī)則庫(kù)中的規(guī)則(1)、(2)、(4)、(5)。未激活的規(guī)則可信度輸出為0。模糊推理過(guò)程如圖4所示。對(duì)兩輸入按每條規(guī)則取AND運(yùn)算,然后將每條規(guī)則輸出的結(jié)果進(jìn)行OR運(yùn)算得到綜合各條規(guī)則的可信度。2.3中心法去模糊化采用中心法去模糊化后,模糊系統(tǒng)會(huì)為每個(gè)鄰近參考節(jié)點(diǎn)輸出一個(gè)值,表示該參考節(jié)點(diǎn)的RSSI的可信度。該值的范圍為,越接近1,表示RSSI越可信,即對(duì)應(yīng)的參考節(jié)點(diǎn)越適合用于定位計(jì)算。如圖5所示,低、中、高信任度均為三角分布,中點(diǎn)分別0、0.5、1。中心法去模糊化如式(1)所示。式中:N為論域中的元素?cái)?shù),即規(guī)則庫(kù)中的規(guī)則數(shù);yi是指論域中的第i個(gè)中心點(diǎn)模糊值,即按第i個(gè)規(guī)則運(yùn)算得到的輸出的中心點(diǎn);μimimax(y)為第i個(gè)規(guī)則運(yùn)算得到的最大隸屬度。根據(jù)式(1)對(duì)2.2節(jié)中的例子去模糊化得即,當(dāng)鄰近參考節(jié)點(diǎn)的RSSI為-62dBm,且與信節(jié)點(diǎn)相距3m,經(jīng)去模糊化后輸出可信度為0.625。2.4個(gè)參考節(jié)點(diǎn)間的距離法由三邊定位法可知,定位計(jì)算至少需要三個(gè)參考節(jié)點(diǎn)。因此,首先根據(jù)模糊系統(tǒng)輸出的所有鄰近節(jié)點(diǎn)的RSSI的可信度,從中選取可信度最高的兩個(gè)RSSI值對(duì)應(yīng)的參考節(jié)點(diǎn),連同信節(jié)點(diǎn)組成定位所需的三個(gè)參考節(jié)點(diǎn);然后根據(jù)式(3)就可以計(jì)算出這三個(gè)參考節(jié)點(diǎn)分別與定位節(jié)點(diǎn)之間的距離d;最后,根據(jù)這三個(gè)參考節(jié)點(diǎn)的位置信息,由三邊定位法,即式(4),得到定位節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)。式中:A、N為定位參數(shù),與天氣等實(shí)際環(huán)境有關(guān),由無(wú)障礙空間實(shí)驗(yàn)測(cè)得,不同天氣條件下測(cè)得不同A、N,實(shí)際定位時(shí)根據(jù)天氣情況對(duì)應(yīng)輸入A、N參數(shù);d為參考節(jié)點(diǎn)到定位節(jié)點(diǎn)的距離,單位m;RSSI單位dBm。式中:x為定位節(jié)點(diǎn)的橫坐標(biāo);y為定位節(jié)點(diǎn)的縱坐標(biāo);1x、2x、3x、1y、y2、3y為選取的三個(gè)參考節(jié)點(diǎn)的位置坐標(biāo);1d、d2、d3為選取的三個(gè)參考節(jié)點(diǎn)的RSSI計(jì)算的距定位節(jié)點(diǎn)的距離。3實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析由式(3)可知,如果要確定參考節(jié)點(diǎn)到定位節(jié)點(diǎn)的距離,就必須知道定位參數(shù)A和N的值,因此,本文首先對(duì)無(wú)障礙空間進(jìn)行了仿真運(yùn)算。首先固定一個(gè)定位節(jié)點(diǎn),然后任意取6個(gè)距該定位節(jié)點(diǎn)不同距離的參考節(jié)點(diǎn),仿真得到其RSSI,并計(jì)算每個(gè)參考節(jié)點(diǎn)到該定位節(jié)點(diǎn)的距離d,于是對(duì)于每個(gè)參考節(jié)點(diǎn),都可以得到一組數(shù)據(jù)(RSSI,lgd)。將6組數(shù)據(jù)(RSSI,lgd)按照式(5)進(jìn)行擬合,得到A=57,N=1.47。如圖6所示。然后,取變電站內(nèi)六個(gè)桿塔所在區(qū)域,如圖7。設(shè)置變電站桿塔間距為2m。根據(jù)本文提出的模糊推理算法,對(duì)變電站內(nèi)人員定位同樣進(jìn)行了仿真計(jì)算。其中,工作人員的位置可以任意變化,在本文中選取了4個(gè)典型的位置進(jìn)行分析。參考節(jié)點(diǎn)和4個(gè)定位節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)信息如表2所示。圖7中的4個(gè)位置離參考節(jié)點(diǎn)3最近,仿真計(jì)算可以看出,參考節(jié)點(diǎn)3是這4個(gè)位置的信節(jié)點(diǎn)。所以4個(gè)定位的RSSI輸入隸屬函數(shù)的RSSImax均為仿真計(jì)算得到的參考節(jié)點(diǎn)3的RSSI。為更進(jìn)一步保證模糊運(yùn)算的精確度,RSSImed是由理論計(jì)算得到的。當(dāng)變電站工作人員的位置(定位節(jié)點(diǎn))處于整個(gè)定位區(qū)域的中間位置時(shí),通過(guò)計(jì)算定位節(jié)點(diǎn)到參考節(jié)點(diǎn)1的距離d,然后由式(3)根據(jù)擬合的函數(shù)計(jì)算得到RSSImed。取所有參考節(jié)點(diǎn)的RSSI最小值為RSSImin。信節(jié)點(diǎn)與其鄰近節(jié)點(diǎn)的相對(duì)距離有3個(gè),分別為2m,4m,4.472m。將3個(gè)距離值分別設(shè)為dmin、dmed、dmax。在本文的仿真過(guò)程中,首先根據(jù)模糊推理算法,得出了所有鄰近參考節(jié)點(diǎn)的輸出可信度如表3。然后對(duì)每個(gè)定位節(jié)點(diǎn)提取可信度高的2個(gè)鄰節(jié)點(diǎn),如表4。最后,將可信度高的2個(gè)鄰近參考節(jié)點(diǎn)結(jié)合信節(jié)點(diǎn)用三邊法計(jì)算得到變電站內(nèi)工作人員的具體位置,如表5所示。另外,為了對(duì)比,針對(duì)直接選用3個(gè)最大的RSSI值及其對(duì)應(yīng)的參考節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定位的直接測(cè)距算法,也用三邊法做了定位計(jì)算,仿真結(jié)果見(jiàn)表5。其中,定位誤差為式中:x、y為仿真計(jì)算得到的工作人員坐標(biāo);0x、y0為工作人員實(shí)際坐標(biāo)。由表5可以看出,算法改進(jìn)后的定位精度明顯要高于算法改進(jìn)前的定位精度。另外,改進(jìn)后的定位誤差比算法改進(jìn)前穩(wěn)定,且穩(wěn)定在小誤差范圍內(nèi),如圖8所示,最大為0.3753m,而改進(jìn)前的最大誤差為1.4114m。由此可見(jiàn),相對(duì)于改進(jìn)前的定位算法,改進(jìn)后的定位算法可對(duì)變電站人員進(jìn)行更精確的定位。4模糊推理算法仿真本文采用了基于Zig