基于参数修正FMEA 的电力作业无人机环境适应性分析
2023-06-29杨成潘凯宁
杨成,潘凯宁
(广东电网有限责任公司韶关供电局,韶关 512000)
引言
近年来随着无人机技术的发展,小型多旋翼无人机在各个行业大量应用,特别是电力巡检已经实现了“机巡+人巡”方式的普及。无人机飞行具有一定的安全风险,坠机事故时有发生,影响安全飞行的主要因素除了飞手的操控经验外,环境因素也具有较大的影响,如低温、大风、强电磁环境均会使得飞机失控,从而导致危险事故发生和造成经济损失,特别是电力作业环境下,环境条件较为恶劣,因此对无人机飞行环境适应性进行研究并评估其可靠性具有重要意义。目前对于无人机故障分析及可靠性方面已经开始有些学者进行了研究,如文献[1]提出使用故障树法对无人机的故障进行分析,诊断无人机发生故障的可能性。文献[2]对低空小型无人机的碰撞风险进行了分析,并提出了碰撞风险评估模型,但模型中未考虑环境因素影响。文献[3]对无人机系统运行风险进行评估,给出了安全性分析的审定方法,但同样在风险评估中未考虑环境因素。文献[4]利用实验法对高低温极端环境下无人机可靠飞行进行了分析,得到了无人机飞行的极限温度值。综上,目前无人机可靠性分析主要集中在故障分析、使用实验法判断无人机的飞行可靠性及环境适应性方面,并未有全面、有效的针对电力作业环境的无人机可靠性分析方法。本文提出基于参数修正的FMEA 方法,即潜在失效模式与效应分析方法,对电力场景下无人机飞行环境适应性进行综合评估。
1 电力作业环境下无人机飞行的环境因素
1.1 多旋翼无人机结构
本文以目前在电力行业中常用的大疆精灵系列的phantom4为例介绍无人机的组成结构,如图1 所示,phantom4 是四轴多旋翼无人机,主要分为五个部分。分别为机身、动力系统、飞行控制系统、链路系统与任务荷载。机身一般采用轻物料制造,以减轻无人机的负载量,phantom4 机身材料为钛合金、镁合金材料,其他零部件需按照机身布局安装;动力系统包括螺旋桨、电机、电子调速器和动力电源;飞行控制系统是无人机的飞行管理和控制部分,是无人机的大脑,主要分为四大模块,分别为主控单元、惯性测量单元(IMU)、GPS 指南针模块和LED 指示灯模块;链路系统主要用于无人机与遥控器之间数据传输,包括遥控器和显示器;任务荷载是完成作业的设备,包括摄像头、云台和图传系统。
图1 phantom4 无人机结构
1.2 环境因素对电力作业无人机的影响分析
无人机一般在室外自然环境中飞行,会受到自然环境因素的影响,从而导致无人机飞行可靠性下降,本文考虑的主要环境因素有风速、温度、湿度、海拔、雨、灰尘、电磁环境。
1)风速影响
每种类型的无人机均有一定的抗风等级,如phantom4 抗风等级为五级,但风速较大时,无人机为了保持姿态和飞行会消耗更多的能量,从而影响无人机飞行的稳定性和续航能力。当风速大于无人机的最大飞行速度时,无人机无法正常工作。
2)温度影响
无人机的组成中主控、电子调速器、电源管理模块等均由电子元器件构成,温度过低或过高,都会影响电子元器件的正常工作,引起故障,造成无人机不能起飞,甚至坠机。另外过低的温度会导致无人机电池放电能力降低,缩短续航时间。高温环境下空气密度也较低,无人机升力减弱,同样的电量下,飞行时间变短。
3)海拔影响
无人机在进行电力作业时可能处在高海拔地区,海拔越高,空气越稀薄,无人机的升力越小,要产生同样的推力,动力系统就需要消耗更多的能量,使得续航能力变短。
4)电磁环境影响
电力作业环境下经常会有较强的电磁场,会对无人机的链路系统及电子元器件有较大影响。强电磁场情况会使得GPS 信号丢失,无人机导航系统无法正常工作,也会导致无人机与地面站的通讯链路断开,无法操控无人机的情况发生[5,6]。
5)其他因素影响
在电力施工时一般灰尘较大,灰尘颗粒进入无人机电机,磨损增大,降低电机寿命,还会导致电子元器件短路。无人机控制部分、电源系统及地面设备均由电子电路构成,湿度过大或雨天会带来短路风险。
2 FMEA 分析方法
2.1 FMEA 方法原理
FMEA 是失效模式与影响分析方法,本文利用此方法对电力作业环境下无人机安全飞行的可靠性及风险状态进行定性、定量分析,得到各环境指标下无人机飞行的风险值,然后经过参数修正得到所有环境指标下的综合风险值,从而判断无人机在此环境下安全飞行的可靠性。假定某环境指标失效的可能性为P,其导致无人机发生飞行故障的严重程度为S,则此环境指标导致无人机发生故障的风险R 的数学模型如式(1)所示。
将某环境指标失效的可能性P 分为A、B、C、D、E 等5 个级别,无人机发生故障的严重程度S 分为1~5共五个级别,如表1 所示,根据不同的P 与S 的等级组合,对无人机飞行风险评定,确定风险等级[7-10]。假定某环境指标失效的可能性P 等级为C-有一定可能,无人机发生故障的严重程度S 为3-中,则风险等级为3C。
表1 风险等级表
本文根据专家经验,按照某环境指标对无人机正常飞行的影响将风险等级分为五类,并给风险等级赋予一定的分值进行量化,量化结果如表2 所示。
表2 风险等级取值表
2.2 无人机飞行环境风险模型
根据本文1.2 节所述对无人机安全飞行有较大影响的环境因素,确定风速、温度、湿度、海拔、雨、灰尘、电磁环境等七个环境指标,根据这些指标确定无人机安全飞行综合风险评价模型如式(2)所示。由于环境指标受到地域或其他因素的影响较大,本文对相应的环境指标对应的风险等级进行了修正。
式中:
R1—风速指标风险值;
R2—温度指标风险值;
R3—湿度指标风险值;
R4—海拔指标风险值;
R5—雨指标风险值;
R6—灰尘指标风险值;
R7—电磁环境指标风险值。
由于温度、湿度及雨三个指标南北方差异较大,需要根据地区进行修正,a、b、c为相应环境指标的修正系数,当在南方地区飞行时,a=b=c=1.1,在北方地区飞行时,a=b=c=0.9。电磁环境根据施工环境周围是否有其他电力线路进行修正,有正在运行的电力线路时,d 取1.2,无电力线路时,a 取0.9 为相应环境指标风险的修正系数。
依据上述风险评价模型及行业专家意见,将无人机安全飞行风险划分为5 个等级,如表3 所示。
表3 综合环境指标下无人机正常飞行风险等级
2.3 指标风险量化
2.3.1 风速指标风险量化
风速对无人机的稳定飞行具有较大影响[11],风速风险量化如表4 所示,在风速为(8~10)m/s 时风险值最高,取值为4.75。本文所有指标风险量化均根据表2 及专家经验确定取值。
表4 风速、温度风险量化表
2.3.2 温度指标风险量化
一般电子元器件的工作环境的温度范围是(-5~45)℃左右,常规锂离子电池的工作温度在(-20~60)℃,但一般低于0 ℃后锂离子电池的性能会下降,放电容量也会随之降低,所以锂离子电池的工作温度一般为(0~40)℃。本文按此范围对无人机飞行环境温度范围进行了划分,并对温度指标风险量化,如表4 所示。其中环境温度在(-25~-5)℃、(40~45)℃较为恶劣的情况下风险值R2最高,取值为3.5。
2.3.3 湿度指标风险量化
空气湿度最高为100 %,对无人机飞行湿度范围进行划分,并进行量化,如表5 所示。如在湿度大于50 %时,无人飞行风险较高,取值为2.75。
表5 湿度、雨风险量化表
2.3.4 海拔指标风险量化
电力作业无人机一般为低空飞行无人机,其受到海拔影响主要是由所处作业区域海拔不同造成。本文将海拔分为小于1 000 m 和大于1 000 m 两个等级,量化结果如表6 所示。
表6 海拔、电磁干扰风险量化表
2.3.5 电磁环境指标风险量化
在电力作业环境下,周围常存在运行的电力线路,强磁场会引起无人机通讯等故障,使得无人机不能正常工作[12],本文将电磁干扰分为两种情况,一种为有对无人机造成影响的电磁干扰,一种为无电磁干扰,风险量化如表6 所示。
2.3.6 灰尘指标风险量化
根据尘埃在空气中的含量,将灰尘环境分为三个等级,轻度灰尘环境、中度灰尘环境和重度灰尘环境,风险量化结果如表7 所示,电力作业中的电力施工场所灰尘较大,风险值一般应取3.5。
表7 灰尘等级及风险量化表
2.3.7 雨指标风险量化
本文根据无人机的特点考虑雨的三个等级,即小雨、中雨、大雨,雨指标风险量化结果如表5 所示。如在大雨时,风险量化为4.25。
3 无人机环境适应性分析实例
3.1 实验设备与参数
本文在南方某电力环境实验场地利用大疆精灵系列无人机Phantom4 ProV2.0 进行实地飞行测试,并对其飞行可靠性进行评估,如图2 所示,无人机参数如表8 所示。
表8 无人机主要参数
图2 实地飞行测试
3.2 算例分析
经过测量及分析,实验场地的环境参数及相应环境指标如表9 所示。
表9 环境参数
根据表9 各指标量化取值,代入式(2),确定环境综合风险R总,由于实验地区为南方地区a=b=c=1.1,所以最终确定R总=2.75+1.1*2.75+2=7.775。由表3 可知,R总在5~10 之间,则此实验环境下无人机飞行风险等级为2 级,属于较低风险。实地测试证明,无人机飞行情况较好,环境因素对其安全飞行影响较小。
4 结论
无人机在自然环境中飞行有一定的安全风险,无人机环境适应性分析对保障电力作业无人机正常工作具有一定的意义。本文提出利用参数修正的FMEA 方法对无人机飞行可靠性进行评估,将风、温度、湿度等七个主要环境因素进行风险量化,使用无人机飞行风险模型对环境风险进行综合分析,获得无人机在该环境下的综合风险等级,为无人机操作人员提供一定的判断依据,并为电力作业环境下无人机飞行可靠性分析提供了参考。文中对于部分环境指标,如电磁环境指标划分较粗,在接下来研究中将对此类指标进行细分,深入研究此类指标对无人机飞行风险的影响,进一步完善无人机环境风险评估模型。