巡检无人机能量转换及管理系统分析

赵越 周小宝 安国昊

（甘肃机电职业技术学院 甘肃省天水市 741000）

无人机技术是近年来科技发展的重要内容，广泛应用于军事、航天、农业、林业、电力等社会生活各个领域，但是我国在无人机智能化技术研究上还不是很成熟，特别是无人机智能化巡检中对数据的管理，实现自动化，解决人工全程操控，处理数据和环境等各种情况。所以，加大对无人机智能化巡检数据管控，对未来无人机技术发展而言具有重要的意义

1 无人机智能化巡检的应用现状分析

结合电力系统巡检分析，现在的电力系统主要包含发电、输电、配电和用电四个部分，每一环节的运行都直接关系着整个电力系统运行的安全和稳定。如果某一环节出现问题，如线路分布环境区域比较恶劣，输电线老化、绝缘子损坏等问题，就会造成故障检修困难，不仅威胁电力运行稳定，也会造成经济损失。所以，运用无人机技术对其进行智能化监控与管理，立足于综合数据管理系统基础上，强化技术应用效果。但是我国对无人机技术研究大多应用于军事无人机方面，很多技术研究取得的成果都无法应用到民用无人机中。因此，技术上存在难关，需要突破我国民用无人机发展瓶颈。面对智能化信息技术的发展，无人机技术的发展方向需要结合时代背景，加强无人机技术与智能化技术的结合，改变传统无人机数据管控还是依赖于人工操作的工作方式。具体来说：

（1）信息采集手段原始，缺乏融合。由于传统飞行环境信息采集是依靠手动方式，包括测量起飞点GPS、海拔、温度、风速，高原条件下还需空气密度等信息，各分散仪器测量后进行手动记录，事后整合并录入计算机。但摄像机拍摄的照片、视频信息量都比较大，通过手动方式管理效率不高。

（2）对社会状态信息记录也缺少全面的掌握，无法实现全方位监管，设备种类的增多，设备状态监测、工作时间统计和维修记录等信息混乱，缺乏统一的管理，管理模式粗放，对人员和设备缺乏有效的监控手段。

（3）监管信息准确性安全性差，对信息获取的渠道不够多元，信息数据采集滞后，无法及时做出科学决策并将数据采集结果汇报给上级，而临时性的统计会导致信息偏差，对信息数据采集的质量和安全缺少保障。如杆塔GPS信息、巡检状态信息数据等；四是缺乏规范化标准化的人员培训管理模式，由于培训方式刻板，内容单一，无法实现并展示飞行原理、巡检模式，并且对人员培训时间和任务考核缺少统一的监控与管理，无法形成完成的案例分析的知识积累，围绕故障分析、难点分析进行展示。所以，需要攻克无人机智能数据管理系统的研究难题，改善民用无人机智能巡检数据管理存在的不足，提升数据采集能力、数据处理功能、优化技术应用效能。

2 无人机巡检系统功能和技术要点分析

2.1 无人机智能巡检综合数据管控系统功能

无人机智能巡检综合数据管控系统是高效和繁杂数据的应用系统，具有两个方面的功能。

2.1.1 对各项数据收集和反馈

无人机智能巡检综合数据管控需要具备对大量数据进行收集和反馈的功能，在进行无人机数据管控过程中，借助传感器、采集器等数据搜集方式，全面对所需要的数据加以整合，并将这些数据上传到计算力处理器中，并按照系统算法逻辑，结合数据的实际情况反馈给相关工作人员。无人机搜集数据是飞行高度的保障，可以从开阔性、全方位的视野中对巡检区域进行数据信息的搜集和整理[1]。无人机智能巡检的范围广，可以在巡检中大面积搜集数据。通过巡检智能数据管控系统可以进一步提升无人机数据搜集和反馈效能，强化其技术性能，加强对无人机加装红外设备、热感设备等应用。热斑是目前光伏电站最常见的问题，通过无人机搭载红外热成像设备对光伏电站进行热斑巡检工作，可以节约人力物力成本，让检测工作的效率大大提高。无人机红外热斑检测主要采用热成像的原理，红外热像仪就是将物体发出的不可见红外能量转变为可见的热图像。可见，无人机巡检数据管理系统和技术应用对社会生活大有助益。只有利用无人机巡检数据管控系统收集更多的数据信息，才能面对客观影响因素，面对复杂的巡检环境，提升无人机巡检数据管控的能力。

2.1.2 实现自动化数据监控和管理

无人机智能巡检综合数据管控系统主要功能是实现无人机自动化，自动化无人机技术得益于当前智能化技术的进步，结合实际需求和技术优势改变传统无人机人工操作的方式，系统可以获取众多数据信息，借助系统的计算和智能算法，对数据进行整合和处理分析，从而做出无人机飞行路径科学的决策。在制定飞行航线计划时，还需要先进行巡检前期的准备工作，参照现有资料进行实地区域环境勘察，确定所要巡检的光伏电站的大小，结合红外热像仪的拍摄视角及分辨率来确定无人机的飞行高度和红外热像仪单次拍摄红外图像区域的大小，从而规划并制定无人机的飞行路线及悬停拍照位置[2]。这也是无人机智能化巡检发展方向，通过综合数据管控系统，实现数据归档自动化，自动完成飞行目标和任务。而实现无人机数据管控自动化的目标和任务需要依靠各种高精密度传感器和智能算法。通过传感器和算法，减少人工操作的失误情况，科学判断无人机飞行情况，根据无人机摄像头提供的声音和画面，经过数据管控系统中传感器采集的数据，提升智能化巡检质量和效率。而且这相比人工操作模式、恶劣天气条件的影响，综合数据管控系统会突破传统巡检方式的瓶颈，不会受天气因素的干扰，即使摄像头损坏，也可以正常对无人机飞行航线做出科学决策，提升无人机应用的效能。在现实社会生活中，无人机综合数据管控系统可以对无人机的作业情况进行精密操作。比如：在农业建设管理中，对药物的喷洒速度，传统对喷洒量的控制缺少一个精确的指标，只能凭借操作员自身的经验，结合无人机收集的数据，但这样操作的效率偏低，而且会耗费大量的时间、精力和成本。而综合数据管控系统在无人机作业时，可以根据当天的天气情况、湿度、土壤情况进行精确地作业工作。

2.2 无人机巡检技术要点分析

2.2.1 无人机巡检技术

（1）巡线及避障技术，无人机在处理电力巡检任务时，需要准确地按照飞行路线进行，行驶线路上可能存在障碍物，需要在躲避线路结束后回到既定任务线路继续完成巡检任务[3]。目前的无人机巡线技术主要通过GPS定位及导航技术、基于摄像的视觉技术等结合应用实现，由于飞行中容易受到极端天气因素对无人机飞行姿态和行驶路线造成影响，从而导致视觉技术的识别率下降。所以，通过视觉技术、红外探测技术和声呐探测技术等技术结合，综合应用达到避障的目的。但是也会有因为障碍物体积较大，或者移动速度比较快，造成无人机飞行中来不及躲避，造成机身损毁的情况发生的可能性。因此，无人机设备本身的硬件质量和软件技术功能都需要过关，达到相关领域实际应用的质量标准，并围绕无人机进行巡检时的安全性能和稳定性能，进一步提升其品质。

（2）无人机姿态控制技术，无人机一般质量比较轻，体型较小，执行巡检任务时因为大风、暴雨等极端天气干扰容易造成无人机飞行姿态失去平衡，严重时甚至造成无人机坠毁。同时，无人机姿态是否处于正常状态也与巡线、避障和故障检测的准确性有直接影响。以当前无人机姿态控制技术情况分析，其主要借助无人机上的飞行控制器来保持平衡。如果无人机姿态出现异常情况，飞行控制器会自动判断无人机当前姿态情况、线速度、角速度和加速度等情况，根据实际数据分析及时对无人机姿态做出调整，促使无人机按照正常飞行状态执行巡检任务。

（3）故障检测技术，在电力巡检任务中，通过无人机挂载的摄像设备，拍摄输电线路的相关图像、视频等并进行回传，地面服务器再对接收到的图像、视频等进行处理和分析，以此判断输电线路电力传输是否正常，可以利用测温分析、线路外形分析等故障处理方式，解决线路故障问题[4]。

2.2.2 无人机技术应用

无人机巡检技术具有突出的应用优势，结合2017年以来，在政策逐渐在政策逐步明朗、资本不断加投、技术持续进步、需求迅猛增长等诸多驱动力的带动下，无人机发展市场各细化领域蕴含着新的增长能量。根据美国联邦航空管理局的数据预测分析，2020年的无人机销量将飙升至700万架，其中工业级无人机的销量会增长三倍以上。在后续发展中，无人机的市场需求量大幅度攀升，应用于建筑、农业、石油管道巡线、警务、电力等各个领域，发挥着至关重要的作用。以高速公路巡检为例，近年来，我国汽车保有量随着物质生活水平的提升，汽车拥有量逐渐提升，也因此高速公路交通事故发生频率也相对提升，一般事故发生会出现的情况特征包含车速快导致的伤亡率高、事故发生后易长时间堵塞车流、事故处置不当易引发二次事故、区域范围广导致交警无法立即赶赴现场等。而且由于高速公路里程长、地势险、路桥多，管理部门很难及时处理高速公路发生的情况。对于这些问题，通过无人机可以发挥巡逻作用，帮助管理部门全方位及时监管和应对问题。但是也有相关研究学者指出,传统无人机执行巡逻巡检任务时，需要人工到指定场地放飞，并进行多次充电，不仅时效性不强，而且人工操作成本高，无法随时随地在高速公路巡检中大范围的使用。但是在技术不断突破下，针对行业的痛点问题，研究专家研发出无人机自动机场以及工业无人机全自动飞行系统、AI巡飞平台，可以让无人机不管在执行紧急的巡逻巡检任务还是在没有实际任务中，都可以通过无人机场存放，并自动充电，还可以随时起飞，自动降落，保障无人机高密度、高频次执行巡检任务。在原有无人机功能基础上，融入智能AI模块技术可以实现边缘计算能力、自动化起飞、降落并拍摄照片、视频等。智能化AI巡检平台通过数据智能运营，针对不同的巡检环境制定相应的巡检任务，通过综合数据管控系统，对无人机回传的数据进行自动识别和分析，利用智能AI算法，对巡飞平台进行初步诊断，帮助管理部门以及相关人员及时发现并解决问题。

一般在高速公路上、恶劣的区域环境条件、事故多发地等需要部署无人机机场，这样可以在发生事故的第一时间，相关部门以及指挥中心直接智能操控距离事故发生地最近的无人机机场，一是通过无人机实时图传掌控现场交通情况，掌握勘察的进度；二是可以降低警力投入，加强事故现场管理，降低交通风险性；三是可以满足高频次日常公路巡检，利用智能识别技术和图像监控，对路面异物或轮胎碎屑、路面塌方、冻雨冻雪等突发事件做好数据上传与报告，帮助指挥中心精准投放人力物力，快速保障交通畅通。所以，由此可以确定无人机发展趋势需要提升自动化、智能化水平，只有满足自动化处理和分析，减少人工成本，提升工作效率，才能确保无人机常态化运作机制，并快速普及无人机应用，不仅提升无人机数据管理与服务能力，还能对多领域突出问题做好日常巡检与问题应对。比如：在高速巡逻、河道巡检、气象监测、道路巡检、电力巡检等领域，加强自动无人机巡检数据综合管控系统应用，实现市场化、商业化运行，对人为操作中不可控因素，利用无人机巡飞系统随时随地进行监控。同时，未来无人机还会应用于更多领域，如林业巡逻、环保监控、交通监控、石油巡检等领域，辅助各领域管理人员做好巡逻巡检工作。

3 结语

综合上述分析，无人机巡检综合数据管控系统可以优化传统人工数据整合、归档操作效率低的问题，围绕电力巡检，利用无人机技术帮助电力企业按照提前制定的飞行路线，完成日常巡检任务以及对输电线路各种故障问题的检测与维修。通过研究人员对智能技术与无人机技术的结合，帮助工作人员提升处理效率，实现无人机自动化应用功能，降低人力成本。