本發(fā)明涉及飛行器健康管理，具體涉及一種變電站巡檢四旋翼無(wú)人機(jī)健康狀態(tài)評(píng)估方法。

背景技術(shù)：

1、隨著電網(wǎng)迅速發(fā)展，傳統(tǒng)的人工巡檢方式在處理日益增長(zhǎng)的運(yùn)維工作量和設(shè)備監(jiān)測(cè)需求方面顯得力不從心。目前，變電站巡檢通常以人工巡檢為主，高清視頻和機(jī)器人巡檢為輔來(lái)開(kāi)展站內(nèi)聯(lián)合巡檢，但變電站內(nèi)設(shè)施布局緊湊、復(fù)雜，特別是高電壓等級(jí)的ais變電站，站內(nèi)設(shè)備類型多，變電站內(nèi)避雷針、結(jié)構(gòu)支架、絕緣子串、母線、半高層構(gòu)架等高處設(shè)備距離地面巡視通道遠(yuǎn)，位于地面上的人、高清視頻和機(jī)器采用仰視的視角進(jìn)行巡檢，巡檢難度大，且常存在巡檢盲區(qū)，地面巡視手段無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)高處設(shè)備的發(fā)熱、設(shè)備破損等設(shè)備隱患和缺陷。為解決這一問(wèn)題，引入無(wú)人機(jī)技術(shù)成為一項(xiàng)關(guān)鍵舉措，變電站巡檢無(wú)人機(jī)具備迅速機(jī)動(dòng)的特點(diǎn)，可全面覆蓋高空設(shè)備，提高巡檢效率，同時(shí)降低現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)搭載各種傳感器，無(wú)人機(jī)實(shí)現(xiàn)了設(shè)備狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)采集，為運(yùn)維工作人員提供了更全面、及時(shí)的設(shè)備運(yùn)行信息。這項(xiàng)技術(shù)不僅提高了巡檢效率，降低了運(yùn)維成本，還為設(shè)備健康狀態(tài)的預(yù)測(cè)和維護(hù)計(jì)劃的優(yōu)化提供了數(shù)據(jù)支持。

2、而變電站巡檢無(wú)人機(jī)在長(zhǎng)期投入運(yùn)行的過(guò)程中，可能會(huì)出現(xiàn)機(jī)體老化、精度降低等問(wèn)題，導(dǎo)致巡檢的穩(wěn)定性與可靠性降低，為確保無(wú)人機(jī)系統(tǒng)在變電站巡檢中長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行，進(jìn)行無(wú)人機(jī)健康狀態(tài)評(píng)估變得尤為重要。通過(guò)對(duì)無(wú)人機(jī)的各項(xiàng)關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和評(píng)估，可以確保無(wú)人機(jī)系統(tǒng)在巡檢任務(wù)中的可靠性，從而進(jìn)一步提升電網(wǎng)設(shè)備運(yùn)行的安全性和穩(wěn)定性。比如相關(guān)技術(shù)中，公布號(hào)為cn114091268a的專利申請(qǐng)文獻(xiàn)中提出從節(jié)點(diǎn)重要度出發(fā)，依據(jù)信號(hào)傳播方向建立無(wú)人機(jī)系統(tǒng)的符號(hào)有向圖模型，計(jì)算節(jié)點(diǎn)重要度作為層次分析法中構(gòu)建判斷矩陣計(jì)算權(quán)重的依據(jù)，再與劣化度結(jié)合經(jīng)過(guò)模糊綜合評(píng)估取得無(wú)人機(jī)的健康狀態(tài)，但該方案對(duì)于評(píng)價(jià)因素的影響考慮相對(duì)單一，沒(méi)有考慮多因素對(duì)無(wú)人機(jī)健康狀態(tài)的影響。

3、文獻(xiàn)“絕緣機(jī)器人健康狀態(tài)評(píng)估方法研究，西安工業(yè)大學(xué)，趙梓芬”中提出采用灰色關(guān)聯(lián)分析法，直接計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)序列與待測(cè)序列的關(guān)聯(lián)度，根據(jù)各指標(biāo)和故障狀態(tài)下參數(shù)發(fā)展趨勢(shì)的相似程度進(jìn)行評(píng)估指標(biāo)篩選，同樣對(duì)于評(píng)價(jià)因素的影響考慮相對(duì)單一，沒(méi)有考慮多因素對(duì)無(wú)人機(jī)健康狀態(tài)的影響。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題在于如何得到更加準(zhǔn)確的無(wú)人機(jī)健康狀態(tài)評(píng)估結(jié)果。

2、本發(fā)明通過(guò)以下技術(shù)手段解決上述技術(shù)問(wèn)題的：

3、本發(fā)明提出了一種變電站巡檢四旋翼無(wú)人機(jī)健康狀態(tài)評(píng)估方法，所述方法包括：

4、獲取無(wú)人機(jī)的關(guān)鍵參數(shù)，所述關(guān)鍵參數(shù)按照參數(shù)特征劃分為動(dòng)態(tài)參數(shù)和基礎(chǔ)參數(shù)；

5、按照所述動(dòng)態(tài)參數(shù)的正常范圍值，計(jì)算每種所述動(dòng)態(tài)參數(shù)發(fā)生異常的異常概率值；

6、采用概率隸屬度分布函數(shù)對(duì)所述異常概率值進(jìn)行計(jì)算，得到第一隸屬度矩陣；

7、確定每種所述動(dòng)態(tài)參數(shù)對(duì)應(yīng)的參數(shù)異常嚴(yán)酷度等級(jí)評(píng)分，并采用嚴(yán)酷度隸屬度分布函數(shù)對(duì)每種所述動(dòng)態(tài)參數(shù)對(duì)應(yīng)的最大評(píng)分值進(jìn)行計(jì)算，得到第二隸屬度矩陣；

8、將所述第一隸屬度矩陣和所述第二隸屬度矩陣分別與各健康狀態(tài)等級(jí)向量進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)，得到第一健康狀態(tài)隸屬度向量；

9、采用劣化隸屬度分布函數(shù)對(duì)各所述基礎(chǔ)參數(shù)進(jìn)行計(jì)算，得到第二健康狀態(tài)隸屬度向量；

10、基于所述第一健康狀態(tài)隸屬度向量和所述第二健康狀態(tài)隸屬度向量，確定無(wú)人機(jī)綜合健康狀態(tài)。

11、進(jìn)一步地，所述獲取無(wú)人機(jī)的關(guān)鍵參數(shù)，所述關(guān)鍵參數(shù)按照參數(shù)特征劃分為動(dòng)態(tài)參數(shù)和基礎(chǔ)參數(shù)，包括：

12、將無(wú)人機(jī)將無(wú)人機(jī)劃分為動(dòng)力系統(tǒng)、飛控系統(tǒng)、通信系統(tǒng)及機(jī)體結(jié)構(gòu)，并獲取各部分結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵參數(shù)；

13、按照參數(shù)特征劃將所述關(guān)鍵參數(shù)劃分為動(dòng)態(tài)參數(shù)和基礎(chǔ)參數(shù)；

14、其中，所述動(dòng)態(tài)參數(shù)包括電機(jī)轉(zhuǎn)速、電調(diào)輸出電流、電子羅盤的各個(gè)方向的補(bǔ)償量、高度、水平精度因子、信號(hào)強(qiáng)度、延遲時(shí)間和數(shù)據(jù)傳輸速率；所述基礎(chǔ)參數(shù)包括電池劣化度、軸承劣化度、螺旋槳劣化度和起落架劣化度。

15、進(jìn)一步地，所述按照所述動(dòng)態(tài)參數(shù)的正常范圍值，計(jì)算每種所述動(dòng)態(tài)參數(shù)發(fā)生異常的異常概率值，包括：

16、按照各所述動(dòng)態(tài)參數(shù)對(duì)應(yīng)的正常范圍值，將超過(guò)所對(duì)應(yīng)的正常范圍的參數(shù)記為異常；

17、統(tǒng)計(jì)各所述動(dòng)態(tài)參數(shù)的異常次數(shù)，并根據(jù)異常次數(shù)計(jì)算各所述動(dòng)態(tài)參數(shù)對(duì)應(yīng)的異常概率值。

18、進(jìn)一步地，所述概率隸屬度分布函數(shù)和所述嚴(yán)酷度隸屬度分布函數(shù)均采用三角分布。

19、進(jìn)一步地，所述將所述第一隸屬度矩陣和所述第二隸屬度矩陣分別與各健康狀態(tài)等級(jí)向量進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)，得到第一健康狀態(tài)隸屬度向量，包括：

20、分別將所述第一隸屬度矩陣和所述第二隸屬度矩陣與各健康狀態(tài)等級(jí)向量進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)，得到各所述動(dòng)態(tài)參數(shù)對(duì)應(yīng)的灰關(guān)聯(lián)系數(shù)，， k表示各所述動(dòng)態(tài)參數(shù)， i表示第一隸屬度矩陣或第二隸屬度矩陣， j表示健康狀態(tài)等級(jí)；

21、根據(jù)所述灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)，計(jì)算各所述動(dòng)態(tài)參數(shù)與健康狀態(tài)等級(jí)向量的灰關(guān)聯(lián)度；

22、基于所述灰關(guān)聯(lián)度，計(jì)算所述第一健康狀態(tài)隸屬度向量。

23、進(jìn)一步地，所述灰關(guān)聯(lián)系數(shù)的計(jì)算公式為：

24、

25、式中：表示健康狀態(tài)隸屬度向量中第 m個(gè)值， j表示健康狀態(tài)等級(jí)分為健康、亞健康、退化、惡化和故障；時(shí)表示第一隸屬度矩陣中動(dòng)態(tài)參數(shù) k對(duì)應(yīng)隸屬度向量中第 m個(gè)的值，時(shí)表示第二隸屬度矩陣中動(dòng)態(tài)參數(shù) k對(duì)應(yīng)隸屬度向量中第 m個(gè)值。

26、進(jìn)一步地，所述灰關(guān)聯(lián)度的計(jì)算公式為：

27、

28、式中：表示灰關(guān)聯(lián)度。

29、進(jìn)一步地，所述基于所述灰關(guān)聯(lián)度，計(jì)算所述第一健康狀態(tài)隸屬度向量，包括：

30、基于所述灰關(guān)聯(lián)度，計(jì)算灰關(guān)聯(lián)度的均值：

31、；

32、基于所述灰關(guān)聯(lián)度的均值與各單因素隸屬度向量組成的隸屬度矩陣，計(jì)算得到第一健康狀態(tài)隸屬度向量，其中，，。

33、進(jìn)一步地，所述劣化隸屬度分布函數(shù)采用嶺形分布隸屬度函數(shù)。

34、進(jìn)一步地，所述基于所述第一健康狀態(tài)隸屬度向量和所述第二健康狀態(tài)隸屬度向量，確定無(wú)人機(jī)綜合健康狀態(tài)，包括：

35、根據(jù)所述第一健康狀態(tài)隸屬度向量及動(dòng)態(tài)參數(shù)對(duì)應(yīng)的第一權(quán)重向量、所述第二健康狀態(tài)隸屬度向量及基礎(chǔ)參數(shù)對(duì)應(yīng)的第二權(quán)重向量，計(jì)算隸屬矩陣，其中，，，、分別為所述第一權(quán)重向量和所述第二權(quán)重向量，為第一健康狀態(tài)隸屬度向量構(gòu)成的矩陣， r為第二健康狀態(tài)隸屬度向量構(gòu)成的矩陣；

36、根據(jù)所述隸屬矩陣和第三權(quán)重，計(jì)算無(wú)人機(jī)綜合健康狀態(tài)，所述第三權(quán)重為無(wú)人機(jī)整體健康狀態(tài)對(duì)應(yīng)的權(quán)重。

37、本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：

38、（1）本發(fā)明獲取影響無(wú)人機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵參數(shù)，并根據(jù)參數(shù)特性將關(guān)鍵參數(shù)分為動(dòng)態(tài)參數(shù)和基礎(chǔ)參數(shù)，細(xì)致的參數(shù)劃分更好的量化了影響無(wú)人機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行的因素；對(duì)于無(wú)人機(jī)不同的參數(shù)，分別提出了不同的評(píng)估方法進(jìn)行健康評(píng)估，最大化的利用每種評(píng)估方法的優(yōu)點(diǎn)，使評(píng)估結(jié)果更精確；最后將所有評(píng)估結(jié)果進(jìn)行綜合，綜合影響下的無(wú)人機(jī)健康狀態(tài)向量，按照最大隸屬度原則確定最終健康評(píng)估結(jié)果，可以更全面的判斷無(wú)人機(jī)的健康狀態(tài)，從而更好地預(yù)測(cè)潛在問(wèn)題和提高系統(tǒng)的可靠性。

39、（2）通過(guò)監(jiān)測(cè)無(wú)人機(jī)飛行過(guò)程中的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)參數(shù)和無(wú)人機(jī)傳感器數(shù)據(jù)獲得無(wú)人機(jī)動(dòng)態(tài)參數(shù)，同時(shí)采用不同的方法計(jì)算無(wú)人機(jī)靜態(tài)屬性的劣化度來(lái)確定基礎(chǔ)參數(shù)，獲取的參數(shù)準(zhǔn)確性提高，使之對(duì)特定參數(shù)的評(píng)估更為科學(xué)與準(zhǔn)確。

40、本發(fā)明附加的方面和優(yōu)點(diǎn)將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過(guò)本發(fā)明的實(shí)踐了解到。

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