基于模糊神经网络的电力巡线无人机避障技术研究

随着国民经济持续稳定快速发展,,输电线路的巡检工作量日益加大,传统人工巡检已经不能满足当前输电线路巡检的需求。无人机电力巡线能够较好弥补人工巡检的不足,提高电力巡检作业的工作效率。为了获得精确的无人机与输电线路、杆塔以及附近障碍物的距离信息,采用了多传感器融合技术,通过对巡检过程中可能出现的障碍物进行建模,建立最小安全空间模型和输电线路周围电场模型,提出基于模糊神经网络的方法,对无人机电力巡线的避障技术进行了研究。仿真结果表明,该方法可以有效实现无人机在电力巡线中对障碍物的躲避。     

蛙跳式充电的无人机自主巡线技术与系统(二):基于机器视觉的自动充电控制

近年来多旋翼无人机在中国电力系统中得到了快速的推广和运用,越来越多的电力公司尝试利用无人机进行输电线路巡检.然而无人机在搭载巡检设备后,其续航时间仅为20 min,续航能力十分有限,巡检时无人机中途降落充电的定位问题也一直存在.因此,该文提出一种基于机器视觉的自动充电控制技术,搭建基于蛙跳式的无人机自主充电系统.系统由无人机平台、自动充电平台和地面控制系统三部分构成,依托智能控制技术和飞控系统,运用机器视觉、图像识别等技术实现无人机的高精度定位和智能精准降落,并结合无人机预设的卡位与地面充电平台充电接口的有效对接,完成无人机动力电池的自动可靠充电,进而实现巡线无人机的自动起降和充电功能.试验结果表明,该蛙跳式自主充电系统有效提高了无人机的续航能力,解决了无人机充电过程中高精度定位等系列技术难题.     

无人机系统在提高油气管道运行安全性方面的应用

为强化管道安全管理,严防易燃易爆事故发生,江汉油田引入了无人机系统。该系统主要包括飞机机体、飞控系统、云台以及图像传输系统等,具有成像分辨率高,使用灵活,机动性好,易于紧急调度的优点,比较适合于管道的日常检查和应急监测。在日常巡检时可与人工巡检有机结合,形成相互补充、立体化的检测系统;在应急监测时可借助网络平台以及接入SCADA系统,有效提高无人机应急监测能力,实现与中石化SCADA系统通信,提高监测数据利用效率。     

输电线路无人机巡检系统的设计

为保证电力系统正常运行,必须对电网输电线路进行监测和巡检。设计一种输电线路无人机巡检系统,该系统由一个移动监测站、数个无人机飞行器以及后台上位机构成。该系统具有机动灵活、稳定性好、便于操控、传输实时准确等特点。系统通过自动导航或者人工定向控制的方法使用相机、红外设备等对输电线路进行信息采集,并实时传输到移动监测站及后台上位机。技术人员可以实时掌握输电线路的运行情况,及时排除运行缺陷及安全隐患。     

无人机伞降回收十二自由度模型建立与仿真

在无人机的伞降回收过程中,无人机与降落伞一直处于一种动平衡的状态,因此两者间约束关系的处理将是伞降回收动力学建模的难点。为了解决该问题,将无人机伞降回收系统划分为降落伞、吊带和无人机三部分,通过吊带连接点的速度关系得到吊带伸长量,通过弹性系数与吊带伸长量的乘积得到吊带拉力,并将其分别施加于降落伞和无人机系统,最终基于牛顿-欧拉方程建立了无人机伞降回收系统十二自由度模型,其中采用ONERA方程建立无人机由前飞过渡到稳定下降阶段的非定常气动力模型。通过数值仿真与实验数据对比可以发现:十二自由度模型和实验数据的结果一致,验证了该模型的准确性。十二自由度模型相比于六自由度模型精度更高。文中所建模型可为无人机伞降回收系统中降落伞的选取、无人机着陆点的确定提供参考。     

匹配输电线路巡检需求的无人机选型研究

近年来,无人机在电力行业输电线路巡检方面得到广泛应用,输电线路无人机自动化巡检技术因其独特的优势受到国内外研究机构及相关部门的广泛关注。但随着巡检任务需求的快速增长,以及市面上所能选择的无人机平台及其载荷类型越来越多,导致快速完成无人机平台选型的难度增加,通常需要耗费大量人力完成筛选匹配工作。因此,根据任务需求,如何快速可靠地完成无人机平台选型是输电线路自动化巡检研究领域需要重点解决的问题之一。为了解决该问题,该文提出了3层结构的基于异构神经网络的快速匹配选型模型。在模型第1层,提出改进型的独热向量算法,完成了巡检任务相关因素的数值化,并输出任务需求矩阵;在模型第2层,提出基于时间递归神经网络（LSTM）神经网络结构的参数指标生成模型,根据任务需求矩阵生成所需的载荷相应参数;在模型第3层,提出了基于决策树网络的匹配模型,根据生成的参数指标确定最终的无人机平台参数和型号。最后,通过真实选型案例数据,验证了该模型算法的有效性。     

小型无人机载吊舱系统结构设计与试验

针对架空输电线路巡检作业需求,设计制造了具有弹簧阻尼减振结构的二轴三框架小型无人机载吊舱系统,并挂载无人机进行了超高压架空输电线路巡检试验;通过试验数据可知,小型无人机载吊舱系统稳定精度满足输电线路巡检需求,可清晰观测输电线路外观运行情况及线路周围树木生长状况,并为快速、有效地发现和消除超高压输电线路的故障提供清晰图像信息,在高纬度和低温环境下应用优势明显;巡检结果验证了小型无人机载吊舱系统理论分析的合理性和对高压输电线路巡检的实用性。     

灰箱辨识在连续回转电液伺服马达中的应用

为能准确地获得新型连续回转电液伺服马达系统的性能参数,建立了系统的灰箱辨识模型,采用灰箱建模理论进行参数辨识,通过matlab辨识工具箱利用液压系统已知的参数来辨识难以求得的参数.该辨识是一种基于系统物理结构和输入输出测量数据的方法,不但利用了系统的先验物理知识,而且考虑了过程噪声所造成的模型不确定性,能够很好地把握实际系统行为的本质.实验结果证明:该方法对于获得准确液压系统性能参数,建立一个准确模型是非常有效的.     

海洋颜色八通道多光谱成像测量研究

海洋颜色等光学数据随空间变化很大,为了解决卫星遥测海洋光谱成像数据校正和光谱分析仪无法进行海洋表观特征成像测量的问题,依据窄带光学成像原理研制的海洋多光谱成像仪具有8个窄带光学通道,可同步成像测量.同时结合利用光谱比较测色法和三次样条插值光谱重建等技术研制的多光谱图像数据采集、处理和分析软件,对东海南部典型海域进行了实景测量,取得的数据填补了我国该领域的空白.该设备体积小、重量轻,便于进行海洋表面大范围、多视角表观颜色、光谱特征成像测量.海上实测数据表明,位于我国东海南部的各测量海域,不同测量海域之间的海水最大色差达到了14.89,表观颜色差异明显;其海水光谱反射率曲线和变化趋势相差也较大.     

基于圆检验的数控机床几何误差辨识

为了准确地辨识出三轴立式数控机床的各项几何误差,通过多体系统理论建立了三轴立式数控机床圆运动轨迹数学模型,分析了数控机床圆检验中典型误差对机床圆运动轨迹的影响机理.考虑多种几何误差对机床圆检验运动轨迹的影响,提出了一种基于最小二乘法和多项式误差模型的几何误差辨识方法,该误差辨识方法可以辨识出三轴立式数控机床的21项几何误差.数值仿真结果表明:该误差辨识方法具有准确性和可行性.     

高压输变电塔架及通道巡检技术综述

对高压输变电塔架及通道巡检技术的现状和发展趋势进行了阐述。按照巡检设备类型,对人工巡检、直升机巡检、机器人巡检和无人机巡检4种不同巡检方式的优缺点进行了分析。重点分析了无人机巡检存在的技术问题,描述了其在实际应用中面临的问题及未来的发展趋势。     

多旋翼固定翼无人机多体动力学建模

精确的动力学模型将为无人机的设计与控制提供指导。对多旋翼固定翼无人机进行动力学建模,基于多体动力学思路将其划分为机翼、机体、多旋翼、垂尾、平尾和舵面的多刚体系统,分别针对每个刚体进行动力学建模,通过虚功形式将各刚体质心处的力和力矩导入第二类拉格朗日方程,选取四元数作为广义坐标,引入拉格朗日乘子推导并建立该无人机动力学模型,最终通过数值仿真与实验结果对比表明该动力学模型能够准确反映无人机动态变化过程,为该无人机的控制提供指导。     

110 kV输电线路巡检无人机电磁兼容分析

高压输电线路周围恶劣的电磁环境会直接影响巡检无人机运行的稳定性,进而影响地面操作人员对巡检结果的评估。为保障巡检无人机在恶劣电磁环境下巡检作业的可靠性,对无人机巡检作业的电磁环境进行仿真。根据干扰电磁波的耦合途径分别构造电场耦合模型与磁场耦合模型,对无人机内部电气结构与高压输电线路之间的耦合进行分析从而确定受扰对象,从干扰源的产生及电磁耦合途径出发,对无人机进行电磁兼容优化,利用电磁屏蔽削弱无人机内部电气结构及敏感元件所受到的电磁干扰,使无人机的电磁兼容性能得到提升,保障巡检无人机运行的稳定性。     

一种关键线路和重要保护辨识的新方法

提出了一种基于连锁故障模型和风险理论对系统中关键线路和重要保护的辨识方法。该方法首先利用Markov状态空间理论建立了计及继电保护装置动作逻辑的初始状态概率模型,从而得到连锁故障初始阶段的系统状态。然后,建立了基于实时运行条件下的线路、发电机和负荷的可靠性模型来模拟后继故障。最后,利用风险理论对线路和线路保护进行风险辨识。算例仿真结果验证了算法的正确性和可行性。     

液力变矩器扭转动态特性分析及试验辨识

通过理论分析建立了液力变矩器的分段线性化扭振计算模型,并对其进行了简化.采用实验参数辨识的方法,借助Matlab/Ident工具箱,得到了系统的频率特性,通过逐段线性化方法,确定了系统的参数模型,从而确定了模型中的阻尼参数.通过曲线拟合得到了阻尼随转速比的变化曲线.为了验证辨识精度,取转矩为输入量,转速为输出量,利用Matlab/Ident工具箱比较了辨识和试验的输出结果,表明所建立的模型是准确的,辨识得到的阻尼值具有一定的精度.     

基于窗口滑动总体最小二乘法的输电线路参数辨识

输电线路参数的准确度与电力系统稳定运行密切相关,而广域测量系统的发展为利用PMU实测数据获取线路参数提供了新的途径.提出基于滑动窗口总体最小二乘的线路参数辨识算法,该方法对PMU数据采取窗口滑动处理,将目标函数变为窗口误差平方和最小,因而抗噪声能力较强;同时,对于大量辨识结果的可信度分别进行核密度估计和点估计,以获取参数辨识值的统计结果.仿真分析表明,该方法与单时刻辨识相比在含噪声环境下仍然能够保持较高的准确性与稳定性.某电网500kV线路实测PMU数据计算结果也验证了该方法的有效性和准确性.     

基于改进人工蜂群算法的多无人机协同任务规划

多无人机协同任务规划是多无人机协同作战的关键.针对无人机信息共享、多任务能力等特点提高了任务规划难度,考虑战场威胁分布、目标任务时序、无人机续航时间等因素,建立了多无人机协同执行多目标的多任务规划数学模型.通过引入动态评价选择策略、引入Metropolis准则等方式提出改进人工蜂群算法(IABC)对该模型求解.通过对多无人机协同任务规划模型进行求解分析,验证了该模型和规划算法的正确性和有效性.     

基于皮秒扫描相机的激光雷达成像系统研究

讨论一种新型激光雷达成像方法,建立以皮秒条纹管相机为接收器的激光雷达成像系统.该系统采用皮秒钇铝石榴石(yttrium aluminium garnet,YAG)激光器作为激光源,通过可调延时器和标准具对条纹管相机的扫描速度和非线性进行标定.结果表明,该系统中皮秒条纹管相机的时间分辨率优于2 ps,非线性小于2%,具有时间分辨率高、测量时间短和光谱测量范围宽等特点.用该系统对不同距离两物体进行成像实验,理论计算出两物体的距离差与实际距离差较接近,从而验证了采用该系统进行激光雷达成像的可行性.为基于皮秒扫描相机的激光雷达成像系统的建立提供了理论与实验依据.     

感应同步器测角系统误差建模

为了提高测角系统的精度,建立了基于离线数据辨识的误差补偿模型.根据实际测量得到的测角系统在一个机械周期内(0°~360°)的全零位误差数据和多个检测周期内的细分误差数据,提出了一种基于FFT分析结果与误差机理模型相结合的建模方法,利用测角系统的误差与感应同步器自身误差之间具有强相关性的特点,用离线数据辨识的误差模型对在线数据进行实时补偿.仿真结果表明,建立的零位误差和细分误差补偿模型将测角系统的全误差从±15″减小至±2.″与传统的误差模型比较,该模型适用性广,有较高的补偿精度.     

基于FDE-SVR的非线性系统辨识

针对非线性系统辨识中模型难以确定的问题,提出一种基于FDE-SVR(Fuzzy Differential Evolution Support Vector Regression,FDE-SVR)的非线性系统辨识方法。论文首先使用FDE自动获取SVR的相关参数;然后,使用FDE-SVR进行非线性系统辨识;最后,验证FDE-SVR辨识得到的非线性系统模型。仿真实验表明:FDE-SVR辨识可以忽略模型的具体结构,辨识得到的模型具有较高的精度,最终验证该模型的泛化性。