一种无人机机巡作业风险评价方法与流程

1.本发明涉及无人机机巡作业技术领域，特别是涉及一种考虑了典型异常事件下的无人机机巡作业风险综合评价方法。


背景技术：

2.我国幅员辽阔，输电线路分布广泛，绝大部分分布于地广人稀、地形复杂、自然环境恶劣的野外地区，通过无人机对输电线路进行定期巡视检查可以为供电部门节省大量的人力和物力，因此为了保证机巡作业的正常进行，对无人机机巡作业过程中的各个风险因素进行定量的评价变得尤为重要。
3.对此，国内外涌现出一些针对无人机风险控制和评价的方法，比如：公开号为cn113077168a、发明名称为“一种机巡作业风险管控系统及方法”的中国专利申请，能够获取无人机的实时飞行状况，结合其作业规划信息，对无人机的巡检过程进行风险控制。再比如：公开号为cn111582740a、发明名称为“一种多旋翼无人机风险评估系统”的中国专利申请，能够综合机巡作业过程中无人机的各项运行状态信息，对其所处状态的风险进行评价。以上专利文献公开的技术方案对无人机机巡作业的风险评价，仅通过对无人机自身系统结构运行状态的评价进行反映，均缺乏对典型异常事件，如：强降水、外物入侵、强风失控等影响因素的提取，没有从外部风险的角度对无人机机巡作业的风险进行定量化评价，没有综合考虑无人机飞行环境中的异常事件，导致评价结果不够准确。


技术实现要素：

4.本发明的目的是在于提供一种无人机机巡作业风险评价方法，主要解决现有技术中没有综合考虑无人机飞行环境中的异常事件，导致评价结果不够准确的问题。
5.为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
6.一种无人机机巡作业风险综合评价方法，包括如下步骤：
7.根据历史数据，分析无人机机巡作业时的异常事件，统计各异常事件的发生概率及其对无人机系统结构产生的影响；
8.根据异常事件发生后对无人机系统结构产生的影响，得到无人机出现的所有故障类型；
9.构建具有目标层、准则层、方案层的无人机机巡作业风险评价层次结构模型；
10.根据方案层的典型异常事件对于准则层相应的故障类型的重要性程度，以及准则层的各个故障类型对于无人机机巡作业风险评价的重要性程度，构建出判断矩阵a；
11.对判断矩阵进行一致性检验，计算出判断矩阵a的一致性检验指标值；
12.计算每个评价指标的权重，将各层次各指标的权重进行加权计算，得到典型异常事件下无人机机巡作业的风险评价结果。
13.进一步的，所述异常事件主要分为两类：一类是由无人机的运行环境所产生的，包括强降水天气、强风失控、异物入侵和强电磁辐射场；另一类是由人为因素所产生的，包括
人为操作失误、作业前对无人机的检修不充分。
14.进一步的，所述故障类型主要包括：电机故障、gps导航系统故障、红外测距系统故障、电池故障、通信系统故障和旋翼故障。
15.进一步的，所述无人机机巡作业的风险性为目标层，所述异常事件下无人机系统结构实时出现的各种故障为准则层，所述影响无人机机巡作业的异常事件为方案层。
16.进一步的，所述判断矩阵a的元素满足关系式：
[0017][0018]
其中，a
ij
和a
ji
分别表示矩阵元素，a
ij
表示矩阵中第i行第j列的元素；判断矩阵a的重要性指标的取值为1～9。
[0019]
进一步的，所述判断矩阵a的一致性检验指标值的计算公式为：
[0020][0021]
其中，cr为判断矩阵a的一致性检验指标值；λ为判断矩阵a的最大特征值；n为判断矩阵a的阶数；ri为一致性检验指标值cr的自由度；若判断矩阵a的一致性检验指标值cr《0.1时，则表示判断矩阵a的一致性符合要求；否则表示不符合要求，重新构建判断矩阵a。
[0022]
进一步的，所述计算每个评价指标的权重包括：求出判断矩阵a的最大特征值λ
max
所对应的特征向量，对该特征向量进行归一化处理，得到新的向量，该新的向量中的每个元素值即是该层次各评价指标对应的权重。
[0023]
与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：
[0024]
本发明能够对无人机在遭遇外部环境导致自身结构系统发生运行故障时对其机巡作业的风险进行评价，运用层次分析法定量、综合的考虑无人机机巡作业过程中可能出现的典型异常事件以及无人机自身运行状态，对无人机机巡作业的安全性进行评价。使得无人机飞行员能根据安全性评价得以判断当前情况，降低事故发生的概率。
附图说明
[0025]
为了更清楚地说明本发明实例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
[0026]
图1为本发明一种无人机机巡作业风险综合评价方法的风险评价步骤图。
[0027]
图2为无人机机巡作业风险评价层次结构模型图。
具体实施方式
[0028]
下面结合附图对本公开实施例进行详细描述。
[0029]
以下通过特定的具体实施例说明本公开的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本公开的其他优点与功效。显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。本公开还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本公开的精
神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
[0030]
参见图1至图2一种无人机机巡作业风险综合评价方法，包括如下步骤：
[0031]
步骤s1、根据历史数据，分析无人机机巡作业时的异常事件，统计各异常事件的发生概率及其对无人机系统结构产生的影响。
[0032]
在本技术的优选实施方式中，异常事件主要分为两类：一类是由无人机复杂的运行环境所产生的自然因素，包括强降水天气、强风失控、异物入侵和强电磁辐射场；另一类是由人为因素所产生的，包括人为操作失误、作业前对无人机的检修不充分。统计分析各异常事件的发生概率以及其对无人机系统结构产生的影响，并对其进行评价，如表1所示：
[0033]
表1典型异常事件的统计结果示意
[0034][0035]
步骤s2、根据异常事件发生后对无人机系统结构产生的影响，得到无人机出现的所有故障类型。
[0036]
在本技术的优选实施方式中，所述无人机发生的各种系统故障主要包括：电机故障、gps导航系统故障、红外测距系统故障、电池故障、通信系统故障、旋翼故障。统计分析各个故障类型对无人机机巡作业产生的影响，并对其进行评价，如表2所示：
[0037]
表2无人机故障的统计结果示意
[0038][0039]
步骤s3、构建具有目标层、准则层、方案层的无人机机巡作业风险评价层次结构模型。
[0040]
根据步骤s1和s2的分析统计结果，构建具有目标层(goal)、准则层(criteria)、方案层(alternatives)的无人机机巡作业风险评价层次结构模型，如图2所示。其中，目标层为无人机机巡作业的风险评价。准则层为典型异常事件下无人机系统结构可能出现的各种故障，具体包括：电机故障、gps导航系统故障、红外测距系统故障、电池故障、通信系统故障、旋翼故障等。方案层为无人机机巡作业可能出现的各种典型异常事件，具体包括：强降水天气、强风失控、异物入侵、强电磁辐射场、人为操作失误以及作业前对无人机的检修不充分等。根据步骤s1的结果，确定各个故障类型所对应的方案层的典型异常事件。
[0041]
步骤s4、根据方案层的典型异常事件对于准则层相应的故障类型的重要性程度，以及准则层的各个故障类型对于无人机机巡作业风险评价的重要性程度，构建出判断矩阵a。
[0042]
进一步的，在本技术的优选实施方式中，所述判断矩阵a的元素满足关系式：
[0043][0044]
其中，a
ij
和a
ji
分别表示矩阵元素，a
ij
表示矩阵中第i行第j列的元素。判断矩阵重要性指标的取值为1～9，当表示指标i与指标j同等重要时取标度1，当表示指标i比指标j稍微重要取标度3，当表示指标i比指标j明显重要时取标度5，当表示指标i比指标j强烈重要取标度7，当表示指标i比指标j极端时重要取标度9。标度2，4，6，8表示介于上述相邻判断的中间值。
[0045]
步骤s5、对判断矩阵进行一致性检验，计算出判断矩阵a的一致性检验指标值。
[0046]
进一步的，在本技术的优选实施方式中，判断矩阵a的一致性检验指标值的计算公式为：
[0047][0048]
其中，cr为判断矩阵a的一致性检验指标值；λ为判断矩阵a的最大特征值；n为判断矩阵a的阶数；ri为一致性检验指标值cr的自由度；若判断矩阵a的一致性检验指标值cr《0.1时，则表示判断矩阵a的一致性符合要求；否则表示不符合要求，重新构建判断矩阵a。
[0049]
步骤s6、计算每个评价指标的权重，将各层次各指标的权重进行加权计算，得到典型异常事件下无人机机巡作业的风险评价结果。
[0050]
进一步的，在本技术的优选实施方式中，计算每个评价指标的权重包括：求出判断矩阵a的最大特征值λ
max
所对应的特征向量，对该特征向量进行归一化处理，得到新的向量，该新的向量中的每个元素值即是该层次各评价指标对应的权重。
[0051]
以上仅为说明本发明的实施方式，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，凡在本发明的精神和原则之内，不经过创造性劳动所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。