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。     

输电线路无人机自主巡检方法研究与应用

为了解决输电线路无人机巡检作业易受恶劣天气影响、远距离遥控不及时、通信稳定性差等问题,提出了一种输电线路无人机自主巡检方法.首先,利用卡尔曼滤波算滤除原始线路中的轨迹噪点,采用垂距法对轨迹冗余点进行过滤,优化巡检航线;其次,提出基于巡检对象差异特性的动态优化定位方法提升无人机巡检质量.以某220 kV输电线路杆塔进行测试,测试结果表明,提出的方法解决了航线采集以及定位优化问题,贯穿航线学习到自主巡检的流程之中,兼顾了无人机自主巡检效率以及巡检精确度.     

GPS/INS组合导航在输电线路巡检中的应用

针对输电线路常规人工巡检耗费时间、人力成本增加的问题,采用无人机作为载体,减少了时间及人力成本。无人机使用地面站软件配合GPS/INS进行预设巡检路线,并能在巡检过程中进行实时监测。提出了基于卡尔曼滤波器和双闭环PID控制相结合的方法,以卡尔曼滤波器抑制噪声干扰;在双闭环控制中,采用内环调节速率、外环控制无人机姿态,从而有效防止了因无人机抖动导致的飞行失控,完成了常规巡检工作。     

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。     

高压输电线路中无人机电力巡检技术的应用

做好高压输电线路的巡检维护,对保证持续供电和维护企业利益有重要影响。使用无人机代替人工完成高压输电线路的巡检任务,在保障人员安全、提高检修效果、降低运维成本等方面具有诸多优势。本文首先介绍了无人机巡检的突出优势和使用到的核心技术,随后以某500 kV高压输电线路的雷击故障为例,使用多旋翼无人机开展巡检,最终确定了故障类型、故障位置。最后分析了无人机巡检技术的发展前景,为供电公司引进和应用无人机先进技术,更好地支持无人机巡检作业的开展提供了借鉴。     

全电压等级无人机高空巡检自主导航线路切换技术研究

针对无人机巡检电压等级较高的输电线路时,可能会因杆塔整体结构过于复杂导致导航线路混乱无法有效完成巡检工作的问题,研究全电压等级无人机高空巡检自主导航线路切换技术。将无人机导航线路规划问题转换为蚁群确定最优或次优路径问题,利用信息素挥发因子动态自适应调整规则,改善蚁群算法易出现局部最优以及较慢收敛的情况,完成导航线路规划。基于规划结果,采用自抗扰控制算法,设计包含微分器、扰动估计补偿等设备的自抗扰控制器,通过控制器调整航向角方向,实现导航线路切换控制。实验结果表明,所研究技术能够通过不同航向角度切换,完成输电线路高空巡检目的,且航线规划效率满足无人机高空巡检自主导航线路切换的实时性要求。     

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。     

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。     

一种输电线路巡检机器人控制系统的设计与实现

介绍了一种超高压输电线路巡检机器人控制系统的设计与实现方法．根据巡检作业任务的要求，采用遥控与局部自主相结合的控制模式实现巡检机器人沿线行走及跨越障碍．设计了巡检机器人有限状态机模型，实现了机器人遥控与局部自主控制的有机结合．采用基于激光传感器定位的方法实现了巡检机器人的自主越障控制．实验结果表明，该机器人可实现沿线行走及自主跨越障碍，从而验证了控制系统设计的有效性与合理性．     

无人机电力线路安全巡检系统及关键技术

近年来架空输电线路架设规模日益扩大,由于其覆盖范围区域广、穿越区域地形复杂并且自然环境恶劣,采用人工定期巡检的方式越来越不能满足现代电力系统安全稳定运行的需要。无人机技术的发展为架空输电线路巡检工作提供了新的平台,借助无人直升机,通过遥感技术应用,采用多传感器集成的方法,可实现电力线路安全巡检工作的高效和全自动化开展。本文介绍了基于遥感技术的电力线路安全巡检系统的基本概念和组成部分,重点分析了主要的关键技术,包括无人机飞行姿态控制、多传感器间高精度时间同步、缺陷探测和智能诊断、机载传感器检校、无线通讯、地面数据处理等,将无人直升机用于电力线路巡检工作的技术要点进行了较为全面的阐述。     

输电线路多旋翼无人机自动驾驶智能巡检系统

针对日益繁重的输电线路巡视工作以及输电专业无人机巡视方面难度大、风险高、自动化程度低等问题,本文提出了一种输电线路多旋翼无人机自动驾驶智能巡检系统及方法,结合人工智能图像识别技术实现了机巡数据的智能处理,建立了输电线路自动智能巡检作业的新模式.本文重点介绍了巡检系统的结构、功能及关键技术,通过佛山地区输电线路巡视的应用实践,该系统大大提高了电网巡检效率,证明了其有效性和合理性.     

基于无人机巡检的输电线路规避系统设计

针对无人机进行输电线路巡检时存在与线路发生碰撞的风险,影响无人机巡线系统及输电线路运行安全。基于毫米波雷达传感器,采用LTCC多层技术,设计了输电线路规避系统,通过采用恒虚警算法和多目标检测算法,设计了规避算法。试验结果表明,输电线路规避系统对输电导线和地线的测试范围在50m左右,误差小于1m,规避效果良好,对保障无人机巡检系统和输电线路运行安全具有重要的意义。     

基于遗传算法的输电线路无人机巡检路径规划

针对无人机有效、安全巡检输电线路的路径问题,提出了一种基于遗传算法的输电线路无人机巡检路径规划方法,采用极坐标编码方式对无人机巡检路径构造染色体;结合实际情况中的无人机巡检各种约束问题,设计了适合于无人机巡检路径规划的遗传算子;实验结果证明算法能综合考虑各种因素,提高了全局寻优能力,是解决实际输电线路无人机巡检路径规划问题的较好办法.     

图像处理技术在无人机电力线路巡检中的应用

目前,巡检高压输电线路过程中,其中一项常见方式是利用无人机进行线路巡线。研究和处理无人机航拍收集的通道图像,能够及时发现线路器件是否存在问题。利用图像处理技术,能够有效解决人工处理效率低下、误差率高等问题,在无人机电力线路巡检领域具有广阔的发展前景。基于此,针对当前国内和国外无人机电力线路巡检中图像处理技术的应用情况,探讨无人机电力线路巡检中影响图像处理技术的因素,研究图像处理技术在无人机电力线路巡检中的应用。     

小型无人机在输电线路故障排查定位中的应用

为了提高小型无人机在输电线路故障排查定位中的应用效果,文章对此展开研究。根据输电线路的巡检距离和高度选定小型无人机类型,通过坐标系定位转换,构建输电线路故障定位模型,采用行波测量方法完成故障的定位检测,实现对输电线路故障排查定位的方法设计。实验结果表明：在选择的6组输电线路图像中,本文设计的方法能够保证无人机航拍路线的准确性,故障点定位结果平均误差值分别为0.003、0.029、0.0026,切实提高了实际应用效果。     

基于Android的输电线路巡检系统的设计与实现

针对传统输电线路巡检工作监督不到位、作业不规范、安全事故多等缺陷,结合智能移动技术与输电线路巡检规范,设计并实现了一套基于Android的输电线路巡检系统。系统采用基于MVC的层级架构风格,利用GPS定位、多线程机制、传感器以及语音识别等关键技术,实现了任务管理、缺陷管理、资料库、异常状态告警以及数据同步功能,并根据实际应用场景和业务需求开展了初步测试实验。结果表明,该系统能够自动判断到达杆塔,规范巡检作业流程,支持线路名称语音输入以及异常状态告警,可提高巡检工作的智能化和安全性。     

Android平台下的无人机输电线路施工车辆巡检

无人机巡检成为输电线路巡检的重要方式.然而,目前的无人机巡检,由于受到前端设备性能的影响,大多基于后期的图像处理,无法达到实时检测的要求.针对无人机巡检中输电线路施工车辆的安全隐患,提出了一个基于Android平台,使用神经网络实时检测施工车辆的方法.通过收集无人机获取的输电线路施工车辆的数据,使用数据增广的方法,并将构建的SSD-MobileNet算法模型集成到Android平台,实现施工车辆的实时目标检测.     

输电线路巡检无人机导航的语义交互方法

针对高空巡检环境的复杂性和不确定性,提出了一种输电线路巡检无人机导航的语义交互方法.基于本体方法构建人机交互的语义拓扑体系,形成具有感知运动数据处理的导航框架;其次,以语义拓扑关系为基础,结合谓词逻辑形式的背景知识,提出结构化路径导航方法,实现人机在统一的概念层次上路径导航的语义交互;最后研发了巡检导航的语义交互原型系统,通过实验证明：作为语义交互实例,本文所提方法可以为无人机电力巡线提供位置导航控制,实体名词提取满足实际期望估计且精度控制较高,为基于数据驱动的输电线路巡检提供了基础支持.