输电线路无人机自动巡检系统不间断作业实时监控方法

针对输电线路无人机自动巡检信息冗杂,数据噪声较大,海量数据传输难以完整传输的问题,提出了一种输电线路无人机自动巡检系统不间断作业实时监控方法,保障输电线路不间断作业。构建输电线路不间断作业监控架构,利用无人机自动巡检系统的无人机飞行器实时采集输电线路图像信息,经无线传输模块传输至地面站存储;输电线路不间断作业监控模块调用采集到的数据,采用非局部均值滤波算法去噪处理输电线路图像,将去噪后图像输入至卷积神经网络,优化检测异常输电线路图像,并利用粗定位算法定位异常点,便于巡检人员实时修复输电线路,实时监控输电线路不间断作业。实验结果表明,所提方法能够清晰、直观地检测到输电线路异常点,实时监控输电线路不间断作业;拥有较为优秀的去噪效果,为后期高效、实时检测输电线路异常点提供保障;信息传输性能突出,保证海量数据传输具有极高的完整性。     

基于无人机遥感技术的配电网巡检系统设计

目前我国电网巡检以人工为主,由于相关监管体系并不到位,存在电力支线丢失等问题,现提出基于无人机遥感技术的配电网巡检系统设计。系统硬件设计方面包括客户端、服务器、无人机遥感终端三部分,根据硬件配置设计无人机遥感终端,确定终端操控方式。系统软件设计方面包括获取遥感巡检图像,采用自适应滤波设计系统导航算法巡检配电网,建立配电网数据模型,检测配电网线路的运行情况,让图像与实际数据紧密结合,实现配电网巡检。实验结果表明,与选取的其余系统相比,本系统与实际配电网电力线路具有较高的拟合度。     

基于智能图像识别的无人机电力线路安全巡检方法

为了解决无人机电力线路巡检过程中安全性指标偏低问题,降低了无人机电力线路巡检效率,因此提出基于智能图像识别设计新的无人机电力线路安全巡检方法。采集无人机电力线路安全巡检图像并加以滤波处理,基于智能图像识别技术设计无人机线路巡检识别算法,采用最优全局概率搜索遗传算法规划无人机电力线路安全巡检路径,实现了无人机电力线路安全巡检。结果表明,设计的无人机电力线路安全巡检方法的巡检安全性指标较高,证明设计的无人机电力线路安全巡检方法的巡检效果较好,具有可靠性,具有一定的应用价值。     

基于多旋翼无人机的架空输电线路状态检测系统设计

摘要：由于架空输电线路长期暴露于空气环境中,容易受到气象条件的影响发生故障,并且离地较高,导致其工作状态难以被精准检测,因此提出将多旋翼无人机应用于架空输电线路状态检测中。通过智能终端模块向无人机飞行模块下达线路检测指令,无人机飞行模块执行检测指令;在检测航行时,基于RTK载波相位差分方法,精准定位无人机位置和检测航线,并通过道格拉斯-普克算法,去除冗余航迹点;通过搭载的各类数据采集装置,采集线路状态数据后,传送至线路状态检测分析模块。分析模块利用小波变换算法,确定故障位置,完成架空输电线路状态检测。测试结果显示：该方法能够对无人机的航线实行精准控制,保证最佳的检测效果,定位误差结果均在2.5cm以内,最小误差结果为0.46cm;并可有效删除冗余航迹点,按照无人机的检测结果,生成架空输电线路的检测报告,呈现架空输电线路各个部位的运行状态,完成故障诊断。     

基于无人机载多载荷的输电线路巡检方法研究检测

无人机进行电力线路巡检的作业模式在南方电网已经开展了一些示范验证并获得一定的推广应用,目前的巡检方式多为无人机或有人机挂载激光雷达进行巡检。为提高线路巡检效率、提高隐患目标识别准确度,本文提出激光雷达和可见光相机一体化应用的方法来提高巡检自动化程度、提高巡检精细度、提高作业效率及可靠性。首先针对一次飞行同步采集巡检区域的激光点云数据和可见光影像数据,在对采集的数据分别进行相应的预处理;然后将点云数据和影像数据融合处理分析,实现输电线路隐患目标自动识别和精准定位。采用旋翼无人机实际巡检获取的输电线路激光点云数据和影像数据对该过程进行了验证,试验结果表明,基于无人机载多载荷的输电线路巡检具有较高的自动化程度和准确性,缺陷识别检测的水平距离误差为0.1467米,缺陷识别的垂直距离误差为 0.1025米,缺陷识别的净空距离误差为0.1575米,识别检测效果良好,对输电线路巡检具有重要的意义。     

无人机自主巡检系统的关键技术研究

无人机（UAV）将成为未来电力巡检的主要工具,目前其飞行路径主要根据GPS进行设计。GPS定位精度低,部分区域GPS信号弱,是阻碍无人机电力巡检广泛应用的主要瓶颈。针对复杂环境下的输电线路态势感知,提出一种基于单目视觉的无人机自主巡检系统,实现脱离GPS的自主导航。该系统采用基于深度学习的目标识别检测算法,利用单目视觉的投影变换对尺度已知的待检测目标进行三维定位,然后通过基于大疆SDK开发的飞控程序调整无人机的飞行姿态并自主导航,实现无人机实时巡检。实验结果表明,距离目标物10?m时,该系统在世界坐标系[X、][Y、][Z]三个方向的定位误差分别为0.31 m、0.06 m、0.24 m,处理速度0.76 frame/s,准确性和可行性得到了验证。     

无人机电力线路安全巡检系统及关键技术

电力线路的安全巡检工作对于电网的安全稳定运行有着极为重要的作用,随着无人机技术的成熟化,电网安全工作人员开始把越来越多的无人机应用于电力线路巡检工作。将无人机技术运用到电力线路巡检工作中,以其便利性与灵活性,能为电网系统节省大批的人力资源,促进电力系统安全运行的可持续发展。本文就无人机技术应用于电力线路巡检工作的意义、无人机电力线路安全巡检系统具体内容、无人机电力线路安全巡检系统的关键技术展开论述与探讨。     

基于UWB三维定位的飞行控制系统

文章设计了一种基于UWB室内定位的多旋翼飞行系统.设计并实现了系统的飞行控制模块、UWB定位模块和无线数据传输模块,以及飞行状态监测模块.通过传感器数据的融合、空间定位算法的实现以及PID参数的整定,系统实现了多旋翼飞行器的室内定位功能.最后,测试了系统硬件部分的可靠性以及软件部分的有效性,分析了多旋翼飞行器的飞行数据,该系统具有良好的稳定性.该系统在室内救灾抢险、大型仓库的安全巡检等方面具有广泛的应用价值.     

基于MPC的四旋翼无人机航迹跟踪控制系统

目前研究的四旋翼无人机航迹跟踪控制系统跟踪过程不稳定,导致跟踪结果不准确;为此基于MPC设计了一种新的四旋翼无人机航迹跟踪控制系统.通过空中飞行控制器、地面控制器和人工干预器实现了无人机航线的跟踪控制;空中飞行控制器包括GPS导航定位模块、姿态评估模块(MTI)、飞行控制系统计算机,显示模块等;地面控制器探测周围飞行环境,规避障碍物、规划安全航线,传输至空中自主飞行控制系统,包括无线通讯的数据连接电路和地面终端控制模块;人工干预模块能对飞行过程中发生的意外情况进行人工干预以避免突发情况造成危险;以VS2010为开发环境,利用C++软件设计软件流程;利用MPC多变量控制策略,以最优动态轨迹为控制目标,获取无人机的实时飞行状况,设定航线规划流程,实行航线动态规划;实验结果表明,所设计的无人机航迹跟踪控制系统稳定性较好,跟踪控制结果与预期的跟踪控制曲线重合度更高,平均误差控制在1 cm以内.     

基于PID算法的输电线路无人机巡检路径智能自动规划技术

为降低定位误差，规避复杂环境造成的巡检风险，研究基于PID算法的输电线路无人机巡检路径智能自动规划技术。采用RTK定位技术，采集了输电线路无人机巡检标志点位置信息，利用路径生成方法，模拟无人机从起始点到目标点的最优几何路径，创建无人机高度和姿态直接受PID参数控制的动力学模型，运用基于PID算法的路径规划跟踪控制器，控制无人机按照最优路径飞行到目标点，实现了输电线路无人机巡检路径智能自动规划。实验结果表明：待巡检标志点定位误差始终低于0.25×10^-4;该技术规划的输电线路无人机巡检路径较短，能有效规避复杂环境造成的巡检风险。     

基于多旋翼无人机的电力巡线飞控系统研究与实现

为解决目前贵州电网所开展的无人机可见光摄影巡线工作中存在的效率慢、自动化水平低等问题,本文结合摄影测量学原理,针对无人机在电力巡线作业中特殊的飞行需求,基于飞控SDK二次开发平台,设计出一套无人机智能电力巡线飞行控制系统.本文将从电力巡线飞控系统设计、电力巡线航线设计原理、基于飞控SDK的开发原理以及飞行控制重要功能实...     

四旋翼无人机参数预测和抗扰动自适应轨迹跟踪控制

为了降低外界环境对四旋翼无人机飞行轨迹的扰动性,提高无人机的控制精度,提出1种基于滑模控制的四旋翼无人机参数预测和抗扰动的自适应轨迹跟踪控制器。这种控制器对四旋翼无人机系统的不确定状态参数、气流、风阻和执行器故障等外界扰动进行预测,实现了对系统输入的状态补偿和扰动补偿,提高了无人机的轨迹跟踪效率和抗扰动能力,消除了机体在飞行过程中的抖振现象,提高了无人机系统对环境的适应性和控制器的稳定性。通过仿真实验,分析了四旋翼无人机在不同控制器作用下的轨迹跟踪性能曲线,验证了所提出的控制器的优越性和有效性。     

基于无人机的超高压智能测试系统设计与应用

针对当前电力日常巡检领域,高压及超高压输电线路人工验电存在的效率低、危险隐患大等问题,提出了天地一体化验电测试智能解决方案,采用高精度无人机平台搭载自主研制的接触式、非接触式组合验电装置方法,可实现高空线路电压状态的快速获取,通过端到端高可靠无线传输方式,结合计算机数字采样算法及自主研发的地面处理软件,可在地面遥控机端直观显示线路电压数据,经实验验证,测试精度优于±10 V,该智能测试系统具有高效、高准确率、高可靠等优点,已在多个区域开展试点应用,测试数据精准、使用安全便捷,取得良好的效果,具有推广意义。     

基于Tiny-YOLOV3的无人机地面目标跟踪算法设计

为了提高四旋翼无人机对地面目标跟踪的稳定性和跟踪精度,提出了一种结合Tiny-YOLOV3和卡尔曼滤波的跟踪算法;首先分析了Tiny-YOLOV3的原理和网络结构,并基于Tiny-YOLOV3的目标检测结果,结合无人机状态和目标的几何关系建立了目标跟踪系统的数学模型;接着对目标相对运动关系进行分析,建立目标的运动学模型,考虑到目标检测结果受干扰影响较大,应用卡尔曼滤波器实现对目标轨迹的滤波和预测,进而提升目标跟踪的精度;最后根据经过卡尔曼滤波后的目标轨迹信息设计无人机控制律,在轨迹控制的同时引入对无人机偏航角的控制,从而实现无人机对目标的稳定跟踪;仿真结果表明无人机对目标的位置跟踪精度在0.5 m以内,速度跟踪误差在0.2 m/s以内,偏航角跟踪误差在3°以内,跟踪效果良好,从而论证了所提算法的有效性。     

无人机倾斜摄影技术在电力巡线树障检测中的实践应用研究

为解决目前贵州电网电力巡线工作中人工巡检存在精度低、效率慢、智能化水平低等问题,本文结合无人机倾斜摄影技术的工作原理,对输电线路杆塔、通道及周边环境进行无人机航飞、建模,形成电力线通道三维点云,利用自动匹配的导线精确计算出树障距离和位置。即将无人机倾斜摄影技术用于电力线巡检,可在恢复输电线路通道三维点云的基础上实现树障的定量化检测,探索出一种无人机智能电力巡线新方法。本文将从无人机航空摄影方法、地表三维点云重建方法、导线三维重建方法和树线距离量测方法四个方面,重点分析无人机倾斜摄影技术在电力巡线树障巡检作业中的工作原理和流程,并结合一线巡检班组的实验数据,阐述其在实践中的具体应用。     

智慧巡湖系统在湖泊管理中的探索应用

针对湖泊人工巡查方面存在的巡查效率低下、管理不全面、分工不到位、问题追踪更新不及时等问题,提出利用无人机智慧巡检方式,通过无人机沿湖泊岸线航拍提取大量图像,利用 SIFT 算法完成图像无缝拼接,提取图像主要目标区域,并利用 SIFT 特征完成目标图像与原始图像的比对,从而识别湖泊岸线变化情况。 该方法应用在石臼湖固城湖湖泊巡查中,无人机初次飞行时提取湖泊网格地理数据及建筑物构筑物的信息作为原始数据,完成 2 期巡检,覆盖范围和识别精度较人工巡查有很大提高。在实际应用中发现在水生物识别的细节和巡查频次上还有待提高,目前作为湖泊辅助性巡查上优势明显,作为一种独立的巡查方式及在智能分析决策上值得进一步探讨。     

面向无人机电力巡检的语义实体构建及航迹控制方法

航迹的合理控制是影响无人机（UAV）智能决策重要因素。考虑UAV巡检的局部观测性和任务环境的高空复杂性，以电力巡检领域知识为背景，提出面向UAV电力巡检的语义实体构建及航迹控制方法。首先，基于电力巡检领域的实体知识构建空间拓扑网络，并生成关于位置节点的语义航迹序列网络及其语义接口；然后，根据空间拓扑结构相似性度量的结果集，提出安全许可机制和基于强化学习的航迹控制策略，实现UAV电力巡检在统一的概念内涵和位置结构上的轨迹控制。实验结果表明：作为UAV巡检的实例，所提方法得到的最优策略能获得最大化的鲁棒性能；同时，该方法通过强化学习方法使目标网络的适应度稳定收敛且实体区域覆盖率高于95%，为UAV电力巡检任务决策提供了飞行依据。     

面向无人机电力巡检的语义实体构建及航迹控制方法

航迹的合理控制是影响无人机（UAV）智能决策重要因素。考虑UAV巡检的局部观测性和任务环境的高空复杂性,以电力巡检领域知识为背景,提出面向UAV电力巡检的语义实体构建及航迹控制方法。首先,基于电力巡检领域的实体知识构建空间拓扑网络,并生成关于位置节点的语义航迹序列网络及其语义接口;然后,根据空间拓扑结构相似性度量的结果集,提出安全许可机制和基于强化学习的航迹控制策略,实现UAV电力巡检在统一的概念内涵和位置结构上的轨迹控制。实验结果表明：作为UAV巡检的实例,所提方法得到的最优策略能获得最大化的鲁棒性能;同时,该方法通过强化学习方法使目标网络的适应度稳定收敛且实体区域覆盖率高于95%,为UAV电力巡检任务决策提供了飞行依据。