一种无人机巡检故障诊断系统的制作方法

本发明涉及无人机巡检，具体涉及一种无人机巡检故障诊断系统。

背景技术：

1、随着科技的不断发展，无人机已经从军事领域走入了民用领域，无人机在各个领域的应用也越来越广泛。在电力行业，无人机已经成为了一种重要的巡检工具，传统的电力箱的分布范围较为广泛，且主要依赖人工对道路的电力箱进行巡检，这种方式不仅效率低下，而且存在一定的安全隐患，而无人机可以快速、准确地完成巡检任务，大大提高了巡检效率，因此，利用无人机对道路的电力箱进行巡检是极其重要的。

2、现有技术中的无人机对道路的电力箱的巡检在一定程度上可以满足当前要求，但是还存在一定的缺陷，其具体体现在以下几个层面：(1)现有技术大多由人工控制无人机对道路的电力箱进行巡检，对无人机进行预计路径规划的关注度不高，道路的电力箱的历史相关信息在一定程度上体现着电力箱的巡检需求度，现有技术中对这一方面的忽视导致人工控制无人机巡检的任务繁重，延长巡检时长，对道路的电力箱的巡检针对性不强，从而在一定程度上降低无人机对道路的电力箱的巡检效率，难以为后续道路的电力箱的故障分析提供强有力的数据支持。

3、(2)现有技术中对无人机对道路的电力箱的定时巡检时效性的分析力度不够深入，容易出现无人机未准时对道路的电力箱进行巡检，从而导致无人机采集的数据与道路的电力箱不适配，进而难以保障无人机对道路的电力箱巡检相关数据的准确性，从而降低无人机对道路电力箱的巡检质量和巡检效率，难以保障后续道路的电力箱故障分析的科学性和价值性，从而降低道路的电力箱的运行安全性。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供的一种无人机巡检故障诊断系统，解决了背景技术中存在的问题。

2、为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：本发明提供一种无人机巡检故障诊断系统，包括：电力箱相关信息获取模块，用于从云数据库中获取道路对应各电力箱的运行信息、维护信息和基本信息。

3、待巡检电力箱分析模块，用于对道路对应各电力箱在当前检测时间段的人流量进行检测，进而结合道路对应各电力箱的运行信息、维护信息和基本信息，分析道路对应各电力箱的推荐巡检评估指数，并据此筛选道路对应的各待巡检电力箱。

4、无人机巡检路径规划模块，用于基于道路对应的各待巡检电力箱，进而对无人机的巡检路径进行规划，并获取无人机对应预计行驶路径及其所属各待巡检电力箱的预计巡检时间点。

5、无人机故障分析模块，用于获取无人机对应的行驶信息和已传输数据，其中行驶信息包括实际行驶路径及其所属各已巡检电力箱的实际巡检时间点，已传输数据包括道路对应各已巡检电力箱的三维模型、温度热力图和振动频率图，并据此分析无人机对应的故障状态，进而分析无人机对应的各完成巡检电力箱和各目标巡检电力箱，并调用备用无人机，对道路对应的各目标巡检电力箱进行巡检。

6、电力箱故障分析模块，用于分析道路对应各完成巡检电力箱对应的外观缺陷评估指数、内部温度异常评估指数和内部运行异常评估指数，并将其进行显示。

7、进一步地，所述运行信息包括当前检测时间段的各时间点的电流和电压，基本信息包括建立时间点、建造成本和初始模型，维护信息包括各次维护对应的时长、人员数量和耗费成本。

8、进一步地，所述分析道路对应各电力箱的推荐巡检评估指数，其具体分析方法为：从道路对应各电力箱的运行信息中提取当前检测时间段的各时间点的电流和电压，进而分析道路对应各电力箱的运险值εi，其中i为各电力箱的编号，i＝1,2,...,n，n为大于2的任意整数。

9、从道路对应各电力箱的基本信息中提取建立时间点和建造成本，从道路对应各电力箱的维护信息中提取各次维护对应的时长、人员数量和耗费成本，进而分析道路对应各电力箱的初始推荐巡检值ηi。

10、基于道路对应各电力箱在当前检测时间段的人流量hi，综合分析道路对应各电力箱的推荐巡检评估指数其中e为自然常数，λ1、λ2、λ3分别表示为预定义的运险值的权重影响因子、初始推荐巡检值的权重影响因子、人流量的权重影响因子。

11、进一步地，所述分析道路对应各电力箱的运险值εi，其具体分析方法为：依据道路对应各电力箱在当前检测时间段所属各时间点的电流，结合云数据库中存储的各电力箱的安全电流区间，若道路对应某电力箱在当前检测时间段所属某时间点的电流处于对应的安全电流区间之内，则将道路对应该电力箱在当前检测时间段所属该时间点标记为安全电流时间点，反之则将其标记为异常电流时间点，并获取异常时间点对应的电流超出值。

12、统计道路对应各电力箱在当前检测时间段所属的各安全电流时间点tim、各异常电流时间点，并统计道路对应各电力箱在当前检测时间段所属各异常电流时间点对应的电流超出值iip，其中m为各安全电流时间点的编号，m＝1,2,...,l，l为大于2的任意整数，p为各异常电流时间点的编号，p＝1,2,...,q，q为大于2的任意整数。

13、统计当前检测时间段所属时间点的数量m′，并统计道路对应各电力箱在当前检测时间段所属安全电流时间点的数量mi，进而据此分析道路对应各电力箱的电流运行风险值其中t′为当前检测时间段所属相邻时间点的间隔时长，ti(m-1)为道路对应第i个电力箱在当前检测时间段所属的第m-1个安全电流时间点，i′i为预定义的道路对应第i个电力箱的参考电流安全值，l为安全电流时间点的数量，q为异常电流时间点的数量，γ1、γ2、γ3分别表示为预定义的安全电流时间点数量的占比因子、安全电流时间点间隔时长的占比因子、电流超出值的占比因子。

14、同理，分析道路对应各电力箱的电压运行风险值μ′i。

15、综合分析道路对应各电力箱的运险值

16、进一步地，所述分析道路对应各电力箱的初始推荐巡检值ηi，其具体分析方法为：基于道路对应各电力箱的建立时间点ti和当前时间点ti′，结合道路对应各电力箱的各次维护统计道路对应各电力箱的维护次数wi，进而构建道路对应各电力箱的维护频率

17、基于道路对应各电力箱所属各次维护的时长sij、人员数量rij和耗费成本bij，其中j为各次维护的编号，j＝1,2,...,k，k为大于2的任意整数，分析道路对应各电力箱的维护资源消耗评估指数其中k为维护次数，n为电力箱数量。

18、基于道路对应各电力箱的建造成本ki，综合分析道路对应各电力箱的初始推荐巡检值

19、进一步地，所述分析无人机对应的故障状态，其具体分析方法为：从无人机对应的行驶信息中提取实际行驶路径及其所属各已巡检电力箱的实际巡检时间点βh，其中h为各已巡检电力箱的编号，h＝1,2,...,g，g为大于2的任意整数。

20、将无人机的实际行驶路径与预计行驶路径进行重合对比，进而得到无人机的实际行驶路径与预计行驶路径的重合路径，并将其标记为无人机的合规路径，进而获取无人机对应合规路径的长度l。

21、获取无人机对应实际行驶路径的长度l′，进而分析无人机的路径合规值

22、基于无人机对应预计行驶路径所属各待巡检电力箱的预计巡检时间点，筛选无人机对应预计行驶路径所属各已巡检电力箱的预计巡检时间点β′h，分析无人机对应各已巡检电力箱的巡效值其中β″为预定义的无人机巡检允许误差时长，并将其进行均值处理，从而得到无人机对应的巡效值。

23、依据无人机的路径合规值和巡效值，从云数据库中提取无人机的路径合规阈值和巡效阈值，若无人机的路径合规值小于路径合规阈值，且无人机的巡效值小于巡效阈值，则将无人机对应的故障状态标记为一级故障状态，若无人机的路径合规值小于合规阈值，且无人机的巡效值大于或等于巡效阈值，则将无人机对应的故障状态标记为二级故障状态，若无人机的路径合规值大于或等于路径合规阈值，且无人机的巡效值小于巡效阈值，则将无人机对应的故障状态标记为三级故障状态，从而得到无人机对应的故障状态。

24、进一步地，所述道路对应各完成巡检电力箱对应的外观缺陷评估指数，其具体分析方法为：从无人机对应已传输数据中提取道路对应各完成巡检电力箱的三维模型，并据此获取道路的各完成巡检电力箱的各警示字体的轮廓。

25、从道路对应各电力箱的基本信息中提取初始模型，进而筛选道路的各完成巡检电力箱的初始模型，获取其对应的体积vf′，其中f为各完成巡检电力箱的编号，f＝1,2,...,t，t为大于2的任意整数，并获取道路的各完成巡检电力箱的各初始警示字体的轮廓，进而分析道路对应各完成巡检电力箱对应警示字体的清晰度xf。

26、将道路的各完成巡检电力箱的三维模型与初始模型进行对比，进而得到道路的各完成巡检电力箱的重合轮廓，进而获取其对应的体积vf。

27、依据道路的各完成巡检电力箱的各警示字体，构建道路的各完成巡检电力箱的警示字体集合qf，同理，构建道路的各完成巡检电力箱的初始警示字体集合q′f。

28、综合分析道路对应各完成巡检电力箱对应的外观缺陷评估指数其中χ1、χ2、χ3分别表示为预定义的警示字体与初始警示字体相似度的比例系数、电力箱重合轮廓的比例系数、警示字体清晰度的比例系数。

29、进一步地，所述道路对应各完成巡检电力箱对应的内部温度异常评估指数，其具体分析方法为：从道路对应各完成巡检电力箱的温度热力图，将道路对应的各完成巡检电力箱按照底面积和设定的高度划分为顶部区域、中部区域和底部区域，进而获取道路对应各完成巡检电力箱所属顶部区域的色度均值、中部区域的色度均值和底部区域的色度均值。

30、从云数据库中提取道路各巡检电力箱所属顶部区域的安全色度值区间、中部区域的安全色度值区间、底部区域的安全色度值区间。

31、筛选道路对应各完成巡检电力箱所属顶部区域的安全色度值区间，将道路对应各完成巡检电力箱所属顶部的色度均值与安全色度值区间进行对比，若道路对应某完成巡检电力箱所属顶部的色度均值处于安全色度值区间之内，则将道路对应该完成巡检电力箱所属顶部的温度安全值标记为δ，反之，则将其标记为δ′，进而统计道路对应各完成巡检电力箱所属顶部区域的温度安全值θf，其中θf＝δ或δ′。

32、同理，分析道路对应各完成巡检电力箱所属中部区域的温度安全值θ′f和底部区域的温度安全值θ″f。

33、综合分析道路对应各完成巡检电力箱对应的内部温度异常评估指数其中ρ1、ρ2、ρ3分别表示为预定义的顶部区域温度安全的权值因子、中部区域温度安全的权值因子、底部区域温度安全的权值因子。

34、本发明的有益效果在于：(1)本发明在电力箱相关信息获取模块中从云数据库中获取道路所属电力箱的相关信息，进而为后续待巡检电力箱的分析和电力箱的故障分析提供了数据支持。

35、(2)本发明在待巡检电力箱分析模块中通过电力箱的推荐巡检评估指数进行分析，从而筛选道路对应的待巡检电力箱，并在无人机巡检路径规划模块中基于道路对应的待巡检电力箱对无人机的巡检路径进行规划，弥补了现有技术中对无人机预计路径规划关注度不高的不足，缓解无人机巡检任务繁重，缩短无人机巡检时长，对道路的电力箱的巡检针对性较强，从而在一定程度上提高了无人机对道路的电力箱的巡检效率，为后续道路的电力箱的故障分析提供强有力的数据支持。

36、(3)本发明在无人机故障分析模块通过无人机的路径分析无人机的路径合规值，并通过无人机对道路的电力箱的实际巡检时间点和预计巡检时间点对分析无人机对道路电力箱的巡效值，进而综合分析无人机对应的完成巡检电力箱和目标巡检电力箱，并调用备用无人机对目标巡检电力箱进行巡检，从而在无人机未准时对道路的电力箱进行巡检时，调用备用无人机对其进行重新巡检，提高了无人机采集的数据与道路的电力箱的适配性，进而保障无人机对道路的电力箱巡检相关数据的准确性，从而提高无人机对道路电力箱的巡检质量和巡检效率，保障后续道路的电力箱故障分析的科学性和价值性，提高道路的电力箱的运行安全性。