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申请/专利权人：合肥星北智控科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于北斗Ⅲ姿态测量的水闸底板形变监测方法，包括以下步骤：1、在水闸底板四个拐角上方的闸墩上安装四个北斗Ⅲ天线，四个天线的馈线连接到一台北斗姿态测量装置；2、北斗姿态测量装置解析出四路北斗信号的载波相位值、卫星高度角、卫星方位角，结合基线长度，建立载波相位双差观测方程；3、采用增强型麻雀搜索算法求解上述方程的最优解基线的俯仰角、基线的航向角；4、根据基线的俯仰角推算相邻北斗Ⅲ天线的高度差，进一步判断水闸底板不均匀沉降的情况形变状态。本发明提出的水闸底板形变监测方法具有测量精度高、部署方便、动态连续观测的优点，具有广阔的应用前景。

主权项：1.一种基于北斗Ⅲ姿态测量的水闸底板形变监测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：系统设计和姿态角定义以天线一1为主天线，天线二2、天线三3和天线四4为辅助天线，分别安装在水闸底板5上方闸墩6上，负责接收n颗北斗Ⅲ卫星的m个历元的射频载波信号，n≥4，m≥4，并记录到达时间或载波信息，天线一1和天线二2、天线三3和天线四4之间的基线分别是J12、J13、J14；姿态角包括航向角和俯仰角，航向角为基线在水平面的投影与正北方向之间的夹角，取值范围是[0°,360°]，俯仰角是基线和投影之间的夹角为俯仰角，取值范围是[-90°,+90°]；记：基线J12航向角θ1和俯仰角θ2、J13航向角ψ1和俯仰角ψ2、J14航向角σ1和俯仰角σ2；步骤二：解析射频载波信号射频载波信号是通过安装在天线一1附近的北斗Ⅲ接收机，由接收机内北斗板卡模块分别解析四路北斗射频载波信号，得到n颗北斗Ⅲ卫星的m个历元的载波相位卫星高度角Η、卫星方位角P，并记为和步骤三：以天线一1和天线二2为例，建立基线J的姿态角数学函数模型通过解析出载波相位，计算载波相位单差函数；获得天线一1和天线二2在第k个历元时接收到的第i颗北斗Ⅲ卫星的载波相位单差获得天线一1和天线二2在第k个历元时接收到的第j颗北斗Ⅲ卫星的载波相位单差获得载波相位双差方程；基线J12的姿态角数学评估函数；同理可得到基线J13、J14函数模型fψ2,ψ2、fσ1,σ2；步骤四：提出一种增强型麻雀搜索算法对姿态角数学评估函数进行求解，求解函数适应度最大值，即得到基线JJ12、J13、J14的姿态角；参数初始化：设置麻雀搜索算法的搜索空间为DD＝1,2维，存在N只麻雀，则第i只麻雀在D维搜索空间中的位置为Xi＝[xi1,xi2,…,xid,…,xiD],i＝1,2,…,N,xid表示i只麻雀在第d维的位置；第d维麻雀的位置变化范围[xd,min,xd,max]，麻雀搜索算法中安全阈值的设置为第1维为所述航向角θ1，则θ1∈[x1,min,x1,max]设置为[0°,360°]，设第2维为所述俯仰角θ2，则θ2∈[x2,min,x2,max]设置为[-90°,+90°]；最大迭代次数T；麻雀分类设置为发现者-加入者-警戒者模型，种群中发现者的数量发现者占种群的20％，剩下的麻雀作为加入者，意识到危险的麻雀成为警戒者，占全部麻雀种群的比例20％；设置初始麻雀位置为： Zd是混沌变量，产生混沌变量序列步骤如下：首先随机产生0，1初值z0，记为i＝0；进行迭代产生Zd序列，i自增1，NT是混沌序列中的粒子个数；如果迭代达到最大次数，程序运行停止，保存产生的Z序列； 对个体进行扰动以避免其过早陷入局部最优； 式中，X′为需要进行混沌扰动的个体，Xnew为产生的混沌扰动量，X′new为混沌扰动后的个体；计算每只麻雀的适应度值为fi，选出当前最优的适应度fg和其对应的位置Xbest，以及当前最差适应度fw和其对应位置Xworst；计算发现者和加入者数量，选出适应度为优的前20％的麻雀作为发现者，剩余的作为加入者，更新发现者的位置，更新加入者的位置； 式中，t为当前迭代次数；T为最大的迭代次数，1≤t≤T；初始化迭代次数t＝1；Q为服从标准正态分布的随机数；L为大小为1×d的矩阵，内部每个元素均为1；R2∈[0，1]为预警值，ST∈[0.5，1]为安全值；当R2＜ST时，这意味着周围没有捕食者时，发现者进入广泛的搜索模式，引导种群获取更高的适应度；当R2≥ST表示一些麻雀已经发现了捕食者，所有麻雀调整搜索策略，迅速向安全区域靠拢；式中，Xtworst为种群第t次迭代时麻雀在第d维的最差位置；为种群第t+1次迭代时麻雀在第d维的最优位置；当时，表明第i个加入者没有获得食物，处于饥饿状态，适应度较低，为获得更高的能量，需要飞到其他地方进行觅食；当时，第i个加入者将在当前最优位置Xbest附近进行觅食；从麻雀种群中选取占总数20％只麻雀作为侦察者，进行侦察预警，并更新位置； 式中，γ为步长控制参数，是服从N0，1的正态分布随机数；rand[-1,1]为[-1,1]之间的一个随机数，表示麻雀移动的方向，同时也是步长控制参数；e为一个极小常数，以避免分母为0的情况出现；当fi＞fg时，表明该麻雀正处于种群的边缘，容易受到捕食者攻击；当fi＝fg时，表明该麻雀正处于种群中间，为避免被捕食者攻击，及时靠近其他麻雀来调整搜索策略；在完成一次迭代后，重新计算每只麻雀的适应度fi，并且计算麻雀种群的平均适应度favg；当fi＜favg时，表明出现“聚集”现象，进行高斯变异，如果比变异之前的个体更优，则用变异后的个体替代变异前的个体，否则保持原个体不变；Ex＝x1+N0,1式中，x为原来的参数值；N0,1表示满足正态分布的随机数,Ex为高斯变异后的数值；当fi≥favg时，表明出现“发散”趋势，对个体i进行混沌扰动，如果扰动后的个体性能更优，则用扰动后的个体替代扰动前的个体，否则保持原个体不变；；根据麻雀种群当前的位置状态，更新整个种群所经历的最优位置Xbest和其适应度fg；判断算法运行是否达到最大迭代次数T或者求解精度，若是，循环结束，输出寻优结果；否则返回上述步骤，直到满足容差误差或最大迭代次数T，输出最佳位置Xbest和最佳适应度值fg；获得的群体最优位置Xbest即为所述基线J姿态角数学模型的最优解；和分别为所述算法求解得到的所述基线J的航向角θ1和俯仰角θ2；重复上述过程，分别得出所述基线JJ12、J13、J14的姿态角，J12航向角θ1和俯仰角θ2、J13航向角ψ1和俯仰角ψ2、J14航向角σ1和俯仰角σ2；步骤五：判断水闸底板是否发生不均匀沉降以主天线一1为基准天线，计算天线二2位置相对于天线一1的倾斜度，已知所述基线J12初始安装时的航向角θ10和俯仰角θ20，以及步骤四求解得到的所述基线J12当前的航向角θ1和俯仰角θ2，分别获得所述水闸底板水平扭转角Δθ1和倾斜角Δθ2；进而可求出天线三3和天线四4相对于天线一1的倾斜角度Δψ2和Δσ2，将三个参数两两做差求出差值η；将η中的最大值与行业阈值χ进行比较，若ηmax≥χ，则判断底板发生形变，若ηmax＜χ，则判断没有发生。

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