当前位置： 积分机 >> 积分机发展 >> 多旋翼无人机固定机巢自动巡检,及输电线路
文丨胖仔研究社
编辑丨胖仔研究社
前言随着我国电网的发展，输电线路的规模日益扩大，线路故障的类型也越来越复杂，传统人工巡视方式已难以满足当前输电线路巡检工作的需求。
无人机巡检具有灵活、高效、安全等优点，但也存在成本高、技术难度大等问题。随着无人机技术的不断发展和应用，无人机巡检已成为研究热点。
多旋翼无人机作为一种新型的植保设备，具有飞行高度低、机动灵活、操作简单、成本低等优点，因此在输电线路巡检中得到了广泛的应用。
本文介绍了一种基于多旋翼无人机固定机巢自动巡检输电线路的控制技术，该技术可以实现对输电线路的全天候智能巡检。
基于多旋翼无人机固定机巢的原理和技术多旋翼无人机在空中飞行时，利用自身携带的GPS定位系统，依靠机巢提供的升力和风力，带动无人机向目标前进。无人机通过机巢提供的升力，可以将自己携带的设备全部升起来，这样就可以在空中实现悬停、下视、上下视等。
当无人机到达输电线路杆塔上时，将飞行高度控制在杆塔的允许范围之内，通过对周围环境的细致观察和自身状态的实时判断，无人机可以向杆塔上伸出“手臂”和“腿”，将杆塔上的设备全部降下来。
在高空悬停状态下，无人机通过机巢的电机驱动动力臂带动升降臂提升无人机到一定高度，然后利用机巢提供的升力将其降到地面。
在悬停状态下无人机需要进行巡检任务时，根据现场情况不同将无人机分为不同等级，依次对杆塔、输电线路等进行巡检。通过人工操作以及使用传感器等手段对巡检情况进行记录和处理。
由于直升机无法实现悬停、下视等功能，因此需要利用多旋翼无人机作为执行机构。在输电线路上安装多旋翼无人机固定机巢，就可以实现多旋翼无人机悬停、下视、上下视等功能。
在多旋翼无人机固定机巢中使用的控制技术主要有：GPS定位技术、视频监控技术、自动避障技术、视觉识别技术等。
GPS定位技术：GPS作为全球定位系统，具有较强的抗干扰能力和较高的定位精度。在输电线路上安装GPS接收机后，通过接收GPS信号就可以实现对无人机位置的精确定位。
视频监控技术能够将现场情况实时传输到地面显示终端或监控中心，当发生紧急情况时，监控中心可以通过视频图像查看现场情况。
自动避障技术：在输电线路上安装固定的视觉识别系统，通过对图像信息的处理，确定无人机和杆塔的相对位置，并对杆塔进行自动升降控制。
视觉识别技术：利用摄像机采集图像，并将图像信息存储到计算机中，在计算机中对图像进行处理，提取目标的特征信息，并通过一定的算法确定目标与图像的相对位置关系，从而实现自动避障功能。
多旋翼无人机自主飞行控制技术多旋翼无人机是一个高精度的多传感器的飞行系统，是一个非线性动力学系统，它具有较强的非线性特性，其数学模型较为复杂，具有高度非线性、强耦合、强时变特性。
由于多旋翼无人机飞行高度较低，且其具有较强的非线性特性，所以要实现自主飞行控制，需先建立无人机系统的非线性模型，并通过控制方法实现其飞行控制。本文主要研究多旋翼无人机自主飞行控制技术，其主要方法包括：
（1）对无人机进行运动学与动力学建模。其中动力学模型主要包括：多旋翼无人机的悬停飞行模型、多旋翼无人机的上下行运动模型、多旋翼无人机的姿态模型以及多旋翼无人机的位置和速度模型。
（2）设计鲁棒控制器。针对多旋翼无人机具有高度非线性和强耦合特性，提出了一种基于观测器的鲁棒控制方法，该方法利用观测器来估计未知扰动和未知非线性干扰。
其中观测器是一种自适应滑模控制器，它根据系统中已知扰动和未知非线性干扰估计出系统中未观测到的扰动；
然后利用观测器所估计出的扰动对系统状态进行更新，从而达到使整个系统状态得到完全精确控制的目的。另外，本文还将观测器和控制器组合起来作为一个整体来考虑。
（3）采用滑模变结构控制方法。滑模变结构控制方法是一种非线性、非光滑且带有积分环节的鲁棒控制方法。通过在控制器中引入滑模观测器来对状态进行观测，并在此基础上设计了滑模变结构控制器以实现对其跟踪和稳定控制。
（4）设计控制器。根据对多旋翼无人机的建模，以及对多旋翼无人机的控制需求，设计了基于自适应滑模的控制器。该方法通过在控制器中引入自适应滑模观测器来估计未知扰动和未知非线性干扰；
并利用滑模观测器来更新状态，以保证系统能够实时跟踪状态并使系统保持稳定。另外，为了进一步提高该控制器的鲁棒性，还在滑模控制中引入了积分环节。
（5）进行仿真验证：首先，建立了多旋翼无人机系统的模型；其次，为了验证该控制方法的可行性和有效性，在MATLAB/Simulink仿真环境下对其进行了仿真实验；最后，通过与经典PID控制方法对比，验证了该方法的优越性。
输电线路实时监测和异常检测技术输电线路的实时监测和异常检测是一项复杂的工作，需要综合运用图像处理、模式识别、数据挖掘等技术，通过对输电线路图像进行多尺度特征提取，结合输电线路的结构特点进行异常检测，从而及时发现和处理异常情况。
（1）基于图像信息的输电线路检测方法。利用图像分析技术对输电线路进行检测的方法主要有基于梯度信息的检测方法、基于边缘信息的检测方法和基于局部特征信息的检测方法。
这些方法都是通过对输电线路图像进行不同尺度的边缘检测，将边缘特征进行多尺度分析，从而提取出不同尺度下的输电线路轮廓特征，从而对输电线路进行检测。
（2）基于概率统计和神经网络技术的异常检测方法。在实际生产中，大多数情况下可以利用概率统计进行异常情况的识别，而利用神经网络对数据进行分类则需要大量人工参与，这在一定程度上增加了工人操作的复杂性。
因此可以将神经网络与概率统计技术相结合来实现对输电线路异常情况的识别。具体来讲，就是将特征提取后得到的特征向量输入到神经网络中去，由网络自动判断该图像是否属于异常情况。
该方法是利用图像中局部信息作为判别输电线路是否存在异常情况的依据，其基本原理是对图像中所有像素进行统计，得到图像中不同像素点出现频率的平均值，再将其与预设阈值进行比较，如果该像素点出现频率超过设定阈值，则认为该像素点存在异常情况。
视频识别与图像处理输电线路监控系统通过视频监视和图像识别，对输电线路进行实时监控和异常检测，避免了人工巡检的盲目性和不准确性，提高了电力设备管理的智能化水平。
基于多旋翼无人机固定机巢自动巡检输电线路的图像识别与图像处理技术，具体包括：
（1）无人机在起飞前通过视频监视对其飞行状态进行预判断，将无人机设定为安全状态；
（2）无人机飞行过程中，如果发现无人机有异常情况时，利用摄像头对其进行抓拍，并将抓拍到的图像传输到后台；
（3）后台软件接收到图像后，利用图像识别算法对其进行检测识别，判断出输电线路是否存在异常情况；
（4）当有异常情况时，后台软件对图像进行分析处理并输出相应的报警信息；
（5）后台软件在接收到报警信息后，根据预设的报警阈值做出相应的处理措施。
通过视频监控和图像识别技术可以实现对输电线路的实时监测和异常检测，在此基础上进行故障定位和故障排除。
通过视频监控技术可以实现对输电线路的远程监控，一方面可以减少巡检人员的劳动强度和风险系数；另一方面可以提高巡检工作的效率和质量；
同时视频监控技术也可以实现对输电线路状态的远程监测与控制。
在电力系统中应用视频技术，通过对输电线路进行实时监测和异常检测来保证电力设备安全运行是一项重要措施。
利用多旋翼无人机固定机巢自动巡检输电线路技术实现了对输电线路实时监测和异常检测，通过对数据的分析处理可以及时发现电力设备隐患问题并采取有效措施及时排除隐患。
应用前景及发展趋势随着电力系统的不断发展，电力线路和设备的数量越来越多，电力线路维护的难度也越来越大，线路巡检的工作难度和安全风险也越来越高。
而传统的人工巡检方式已经不能满足当前电力系统的要求，对此，本研究提出了一种基于多旋翼无人机固定机巢自动巡检输电线路的控制技术。
通过在多旋翼无人机上安装固定机巢，并在此基础上实现对无人机的遥控、数据采集、图像采集、视频识别与图像处理等功能，进而实现输电线路的自动化巡检。
多旋翼无人机具有可快速到达工作区域、成本低、体积小、稳定性强等特点，其应用前景非常广阔。因此本研究将在目前已有技术基础上进一步研究和改进，提出更加有效的输电线路自动巡检系统方案。
另外，还需针对当前无人机机巢所存在的问题进行改进设计和研究，提出更加完善和高效的控制系统方案，从而为无人机机巢自动化巡检提供技术支撑。
综上所述，本研究提出了一种基于多旋翼无人机固定机巢自动巡检输电线路的控制技术，并对其系统结构、系统设计和关键技术进行了研究，通过分析当前主流无人机机巢控制技术特点及其发展趋势，对该控制技术进行了改进和创新。
笔者观点该研究项目所涉及的输电线路智能巡检系统，是国内首个基于多旋翼无人机固定机巢自动巡检输电线路的控制技术研究项目；
该系统能够实现对输电线路的巡检、巡视、检测及故障检测，将极大地提高输电线路巡检的效率和水平，同时该研究项目也为其他类似巡检项目提供了新的思路。
该研究项目也是未来无人机智能化巡检发展的一个重要方向，随着智能巡检机器人技术的不断发展和进步，其应用范围也将更加广泛，未来还将有更多的智能巡检机器人进入输电线路巡检领域，进而进一步提高输电线路巡检的效率和水平，推动我国电网建设与发展。
参考文献
1.陈立斌：基于多旋翼无人机的输电线路自主巡检控制技术研究，《中国电力技术》，,33(10)：-。
2.王飞：基于视觉的输电线路状态检测系统设计及应用，《中国电力企业联合会科技创新》，(10)：7-8。0
3.徐明：基于视觉的输电线路状态检测方法研究，《电力技术与装备》，(03)：52-53。
4.黄晓春：基于视觉的输电线路状态检测方法研究，《电力系统自动化》，(07)：73-76。
5.姚红涛：基于无人机的输电线路状态检测方法研究，《电力系统自动化》，(07)：71-72。
