[发明专利]多旋翼双机系统无人机巡检故障诊断系统及方法在审
申请号: | 201711195323.0 | 申请日: | 2017-11-24 |
公开(公告)号: | CN107943078A | 公开(公告)日: | 2018-04-20 |
发明(设计)人: | 胡彬;周宗国;赵荣;蒋小昌;赵海;高在武;周光珍;高坤;陈忠洪 | 申请(专利权)人: | 贵州电网有限责任公司 |
主分类号: | G05D1/10 | 分类号: | G05D1/10;G05D1/08 |
代理公司: | 北京同恒源知识产权代理有限公司11275 | 代理人: | 王海权 |
地址: | 550000 贵*** | 国省代码: | 贵州;52 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 多旋翼 双机 系统 无人机 巡检 故障诊断 方法 | ||
技术领域
本发明属于无人机巡检技术领域,具体地说,本发明涉及一种多旋翼双机系统无人机巡检故障诊断系统,同时还涉及一种多旋翼双机系统无人机巡检故障诊断方法。
背景技术
安全可持续稳定的电力设备是现代各行业发展的基础,可以说没有电力可持续发展,就不会有发达的产业发展,也更不会有国民经济的高速发展。输电线路是能源系统的重要组成部分,主要包括输电高压线路和电塔,其主要作用是将发电厂生产的电能按照输送电力的需求送到电力用户使用端。由于行业的特点,这些输电线路全年暴露在人迹罕至的地方,尤其是在一些地区,自然环境非常棘手。暴露在这样的环境中电力电缆将不可避免地从各种因素受到影响,如暴风雨,冰雪和雷电等恶劣天气,鸟兽在电缆停歇筑巢造成短路以及来自周围的人类活动,造成电缆损坏,这是因素都是引起输电设备发生故障的主要因素。为确保电力设施的安全运行,在电力系统运行中,要建立一种安全第一,面向预防的方针。所谓预防,即当通过检查和定期定期维护电力设施的正常运转,及早发现可能导致安全事故和危及线路安全运行,并解决这些问题,积极采取行动预防。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的之一是提供一种多旋翼双机系统无人机巡检故障诊断系统,目的在于降低电网巡检维护工作人员的劳动强度,提高电网环境监测的工作效率和工作质量,减少维修保养的费用;实现对电网环境的实时监测和多点监控,消除人们对电网设备运行时工频辐射的顾虑;本发明的目的之二是提供一种多旋翼双机系统无人机巡检故障诊断方法。
本发明的目的之一是通过以下技术方案实现的:
该种多旋翼双机系统无人机巡检故障诊断系统,包括无人机、云台、吊舱、分析控制主机以及装载于分析控制主机上的故障诊断系统;
所述无人机由一台母机和一台子机构成双机系统,所述云台设置于子机的下方,所述吊舱与云台相连接,所述云台上设置有微型信息搜集系统以及子机通讯模块,所述母机上设置有图像与数据传输模块、控制模块以及母机通讯模块,所述图像与数据传输模块、母机通讯模块均与控制模块相联接;所述母机通讯模块与子机通讯模块相联接,所述分析控制主机通过图像与数据接收模块与图像与数据传输模块无线联接,巡检开始后由母机携带子机到目标附近,并由子机对目标进行观测,并将微型信息搜集系统采集到的图像与数据通过子机通讯模块传输至母机,母机通过图像与数据传输模块传输至分析控制主机,分析控制主机利用故障诊断系统对所接收的信息进行分析,能够及时发现事故点,并对事故点进行标注,巡检结束后,子机自动返回母机。
进一步,所述子机通讯模块和母机通讯模块均为XBEE通信模块。
进一步,所述图像与数据传输模块以及图像与数据接收模块均为4G通讯模块。
进一步,所述子机上还设置有陀螺仪、GPS接收口以及独立电源系统。
进一步,所述子机通过GPS加三边定位算法加xbee信号联合定位,并由电磁装置锁紧。
进一步,所述母机的下方还设置有双目视觉模块。
本发明的目的之二是通过以下技术方案实现的:
该种基于多旋翼双机系统无人机巡检故障诊断方法,包括以下步骤:
(1)将无人机送入待监控区域的上方,通过母机上的双目视觉模块把无人机的周围环境重构为三维模型,并把采集到的图片传到地面服务器设备;
(2)服务器对照片进行处理,然后对其三维空间进行建模和路径规划,为子机提供飞行路径,方便遥控设备及时的对子机的飞行路线进行调整;
(3)子机在按照飞行航向运行的过程中,通过集成吊舱上微型信息搜集系统进行图像和视频信息采集,微型信息搜集系统包括红外成像模块和可见光检测模块,红外成像模块用于发现电力设备外部链接点的发热隐患并将电力设备的热图像照片传输到地面的分析控制主机,可见光检测模块检测电力设备的外部缺陷和故障并把形成的照片传输到地面的分析控制主机,通过上述图像照片进行故障识别,能够及时发现事故点,并对事故点进行标注,
进一步,所述步骤(1)中,采用双目视觉模块重构三维场景的步骤如下:
步骤1.1:通过组成双目的摄像头分别采集左图像和右图像,然后通过预处理子模块进行图像预处理后送入处理器进行进一步处理;
步骤1.2:对进行预处理后的图像数据进行消除畸形及立体矫正处理后,再进行高斯拉普拉斯滤波,通过立体匹配获得视差,然后进行三维坐标重构;
步骤1.3:将三维坐标重构后得到的数据与当前无人机的姿态数据相结合,通过处理器更新存储单元中的全局地图信息,从而得到完整地图信息。
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