[发明专利]一种风电机组叶片无人机自动驾驶巡检方法

说明书

本发明提供了一种风电机组叶片无人机自动驾驶巡检方法，该风电机组叶片无人机自动驾驶巡检方法通过对风电机组和无人机分别进行适应性的准备布置工作，并根据该无人机在飞行过程中实时回传的图像，确定该风电机组叶片的地理坐标信息，再根据该风电机组叶片的地理坐标信息，对该无人机的巡检路线进行实时规划调整，最后指示该无人机在沿实时规划调整的巡检路线飞行的过程中，拍摄获得关于该风电机组叶片的图像。

技术领域

本发明涉及风力发电监控方法的技术领域，特别涉及一种风电机组叶片无人机自动驾驶巡检方法。

背景技术

叶片是风电机组的一个重要组成部件，由于风机所处环境较为恶劣，叶片在严苛的环境中运行时受到风沙、雨雪、雷电等自然因素的破坏，形成表面脱落、砂眼、雷击、叶边磨损等缺陷，需要通过对叶片进行定期检查和维护以预防缺陷造成的事故发生。传统的叶片巡检多采用人工方式，作业强度大、停机周期长并伴有人员安全风险。随着技术的发展，无人机在巡检工作的应用范围日益广泛。目前业内较为常见的巡检方式是由操作人员通过地面站显示的实时图像观察叶片表面状态，当发现可疑点时远程操作无人机采集各角度的画面以便进一步详细检查。这种叶片巡检方式在解决了巡检效率和人员安全问题的同时也具有一定的局限性：叶片检查需要由专门的运维人员进行，而无人机的操作门槛又相对较高，从而需要培养一批既掌握叶片缺陷知识又具有无人机操作能力的运维人员，无形中加大了人力成本。因此，无人机自动驾驶巡检系统已成为新的发展趋势。无人机自动驾驶是模仿驾驶员的动作驾驶飞行的，它由敏感元件、计算机和伺服机构组成。按照规划的飞行路线进行飞行，通过无人机机载的GPS接收机接收卫星发射信号，以获取实时定位信息，当某种干扰使飞机偏离原有姿态时，敏感元件(如陀螺仪)以及二维激光雷达检测出姿态、位置的变化；计算机算出需要的修正舵偏量；伺服机构(舵机)将舵面操作到所需位置。与飞机组成反馈回路，保证飞机稳定飞行。

目前，国外针对无人机系统自动驾驶技术研究已开展了许多卓有成效的工作如Johnson等提出的可靠自主控制技术，Ward等提出无人机作战飞机的智能自动控制，Cheng认为模型预测控制MPC可以提高UAV自主水平，Re ichard等研究了自主控制的智能态势感知。在无人机系统方面，目前美军“捕食者”、“全球鹰”都实现了2～3级ACI。无人战斗武器旋翼机将实现7～9级ACL，实现远程复杂低空环境下的自主任务能力，但目前还有很多困难有待克服。2008年8月，洛·马公司智能控制与自主重规划无人系统ICARUS动态地重规划了系统任务，使无人机在动态变化的环境中能够完成复杂的任务。国内对无人机系统相关技术的研究起步较晚，主要解决了飞行控制问题，平台的自主能力不强，无法执行诸如高密度防控体系下的突击和大纵深精确打击等复杂任务。其中，周锐等提出无人战术飞机分层式智能控制结构，张新国等探讨了不确定环境下的自主飞行控制面临的挑战，唐强等探讨了多无人机自主飞行控制中的飞行规划与重规划、自主飞行控制结构和自主着陆等问题，杨晖等提出了无人作战飞机可变权限自主的结构和方法，高劲松等研究了无人机的自主性，牛轼峰等提出了基于图像融合的无人机自主控制策略，王宏伦等阐述了无人机的自主飞行控制系统组成等。总的来说，国内外已有自主控制水平普遍不高，缺乏对于不确定事件的感知，判断与处理能力，只能实现无人机系统的相对确定环境下的自主或半自主控制，要实现在快速变化的不确定环境下，真正意义上的无人机系统自主控制，目前技术尚不成熟。

发明内容