摘要：目前，我国输电线路仍然以架空线为主，易受地形环境因素和自然因素的影响，从而发生故障，进一步干扰到人们的正常生活。所以，有必要寻求一种巡检手段来对输电线路进行及时检测，发现隐患。本文设计了一种基于输电线路巡检航迹自动规划的多旋翼无人机，共享给相关人员参考。
关键词：输电线路；巡检航迹自动规划；多旋翼无人机
1.引言
目前输电线路的安全仅靠及时检测手段获得保障。现有的人工巡检所处环境差，且工作繁琐，尤其是对跨高速、山区、河流、江海的巡检，以及在极易发生极端自然灾害、夜间的巡检，所耗人力、物力、时间多，且风险高。同时现今采用的无人机也不能满足自动化巡检的需求；因此，设计一种输电线路巡检自动规划的无人机极为必要。
2.无人机巡检航迹自动规划技术研究理论依据
2.1无人机输电线路巡检
多旋翼无人机飞行器的机身构架简单，旋翼尺寸小，具备体积小、重量轻、易携带、易操控、可悬停、效率高、易维护等的优点。与载人飞机和大中型无人机相比，显得更加灵活，且巡检成本低，同时能够快速机动地执行巡检任务。无人机巡检系统针对短距离日常巡检主要的工作内容包括下达和受理巡检任务、编制巡检计划和方案、确定机型、申请空域、办理无人机巡检作业工作票、导出飞行数据、缺陷报告的制作和巡检质量的考核。
节点1）：编制无人机巡检精细化管理组织网络图、建立组织体系，明确责任，履职到位。
节点2）：制定无人机巡检精细化管理工作的技术标准，管理、考核制度。
节点3）：制定培训制度、培训细则，有效开展培训任务。
节点4）、5）：针对无人机巡检标准展开班组培训活动。
节点6）：运维检修部按月制定巡检计划，按季节特点和设备状况不定期制定特殊巡检任务，并在PMS系统上发到对应班组。
节点7）、8）：通过PMS平台，对应班组工作负责人查看并受理任务。
节点9）、10）：工作负责人制定巡检计划、编制巡检方案，确定巡检机型，制定的巡检方案必须通过运维检修部专工、分管生产领导审核后才能执行。
节点11）、13）：确定为固定翼机型后，首先应进行现场勘察，查看线路走向和走势、交叉跨越情况、杆塔坐标、周边地形地貌、确定并核实起飞和降落点环境等信息。确认无误后，作业现场校准GPS和高程。
节点12）、14）：确定为多旋翼机型后，首先应进行现场勘察，查看线路走向和走势、交叉跨越情况、杆塔坐标、周边地形地貌等信息。
节点15）：运检部专工需要依据无人机巡检作业计划，严格遵循相关要求办理空域审批手续，并密切跟踪当地空域变化情况。
节点16）、17）：工作负责人需办理架空输电线路无人机巡检作业工作票，确认审核无误后，才能执行该票。
节点18）、19）：根据巡检标准化作业要求，执行飞行任务，并即刻导出飞行数据。
节点20）、21）：依据飞行数据，识别数据，筛选缺陷数据，整理缺陷报告，并存档后，把上述报告和数据一并交给运检部专工。
节点22）：运检部专工对缺陷收集汇总后审查，考核缺陷及时率和合格率进。
2.2无人机飞控开发
飞控系统是无人机的核心，类似于人脑，飞控系统是无人机特有，且区别于普通航空模型。现阶段的导航控制手段已经由早期的遥控飞行发展为自主飞行和智能飞行。但因此对飞行控制计算机的精度提出了更高的要求；飞控计算机运算速度也因执行任务复杂程度的增加而增加，同时飞控计算机的功耗和体积的要求也因轻量化、小型化的需求而增加。高精度要求计算机的控制精度高，控制算法灵活，轻量化、小型化要求无人机的体积小，易操控。
飞控系统的主要工作是实时收集各类传感器测量的飞行状态数据、接收无线电测控终端传输的由地面测控站上行信道送来的控制命令及数据，经计算处理后，输出控制指令给执行机构，实现对无人机中各种飞行模态的控制和对任务设备的管理与控制；同时将无人机的状态数据及发动机、机载电源系统、任务设备的工作状态参数实时传送给机载无线电数据终端，经无线电下行信道发送回地面测控站。按照功能划分，该飞控系统的硬件包括：主控制模块、信号调理及接口模块、数据采集模块以及舵机驱动模块等。
飞行控制系统的核心是由上述的各硬件功能模块组成，且主控制模块是核心系统，主控制模块和信号处理模块、接口模块、驱动模块相搭载，面不同的飞行需求，只需重新烧录软件和修改外围电路。实现了一次开发，多型号使用，大大降低了系统的开发成本。系统的主要功能如下：
（1）完成多路模拟信号的高精度采集。因CPU自带的A／D模块的精度和通道数有限，所以还运用了另外的数据采集电路，其片选和控制信号是通过EPLD中译码电路产生的。
（2）输出开关量信号、模拟信号和PWM脉冲信号等能适应不同执行机构（如方向舵机、云台、相机等）的控制要求。
（3）利用多个通信信道，分别实现与机载数据终端、GPS信号、数字量传感器以及相关任务设备的通信。
2.2.1基于无人机飞控航迹规划的自动最优路线巡检技术研究
本文通过视觉识别对输电线路关键设备进行辨识，同时与线路杆塔设计图及位置信息进行匹配，实现快速的视觉定位，完成GPS+视觉定位的复合导航。大大提升无人机自动巡检的稳定性。
3.无人机巡检航迹自动规划技术具体实施方案
3.1研究自动化巡检技术框架设计
面向智能电网、坚强电网，利用先进的计算机技术、自动化技术建立一套基于无人机巡检数据采集平台的智能视觉分析处理系统框架，研究其中的关键技术，实现典型应用，为进一步实现海量视频数据的分析、处理和应用奠定基础。本文搭建一套可实用的适合智能电网设备自动化检测体系开展分工合作，分步骤、分项的完成自动化巡检任务，实现目标。具体系统框架如图1所示。
3.2.2研究输电线路设备图像评价技术基础支撑平台设计
本文先采用人工辅助学习的方式，进行关键设备特征和典型故障场景的特征提取，再根据特征提取情况设计开发深度机器学习算法。并建立神经网络云故障样本库。通过神经网络云样本库不断从各工区巡检小组和在线监控摄像头获得图像信息，不断对识别算法进行培训，从而实现识别准确率不断提升。
首先，建立一个软件平台将来源多样的巡检影像进行采集，并通过对巡检全流程的管理将影像同线路、杆塔、设备等信息相关联。使得图像具有多种属性。即对图像进行信息标注，从而实现对图像能够通过故障类型、所属线路、负责人等条件进行查询。实现对图像信息的统计分析。
其次，人工智能深度学习需要大量的样本，而目前单个输电工区的巡检频次远远不能满足分析的需要。因此需要在多省市的巡检工区同时收集样本数据。而不同地区的巡检样本也可以满足算法对不同地形、塔型等环境差异分析的需求，使得系统能够更广泛的应用于输电线路的巡检。所以，需要使用分布式的云存储平台。而从实际数据收集来看，部分典型场景的故障样本较少难以收集，如异物搭挂、防震锤变形等。因此，为充分利用样本特征数据，采用神经网络对样本进行特征管理，实现设备特征、故障特征的交叉互用，大量丰富特征信息的目的。
最后，基于人工智能的视频图像处理的主要思路是识别设备特征判断标识设备，然后根据设备可能发生的故障场景检测故障特征，以模糊逻辑的方法判断故障特征与样本特征的相似度，从而实现故障诊断。而对于不同类型故障的相似程度、智能分析的结果、最初的特征提取都需要人工辅助完成。因此，需要建立一套人工辅助学习平台。
4.结语
本文设计的输电线路巡检航迹规划的无人机，通过导入的无人机的杆塔信息生成最优飞行轨迹，在不错过重要设备检查的同时降低无人机操作要求，通过人工智能视觉导航自动避障，识别跟踪记录导线图像，可发现断股、烧伤等隐患，实现杆塔、导线全面巡检。
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论文作者:戴佳利,陈铁,唐娟,周双勇,文承家
论文发表刊物:《电力设备》2019年第9期
论文发表时间:2019/10/14
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