基于無人機技術的輸電線路無損探傷應用

摘要：由于輸電線路長期工作在野外環境，受到天氣和電力負荷自身因素的影響，導致輸電線路的損傷概率不斷增大，需要利用無人機控制方法進行輸電線路無損探傷設計，其能有效的提高輸電線路的穩定性。

關鍵詞：無人機;無損探傷;無損探傷

1無人機及無損探傷的相關概述

1.1無人機

無人機是利用無線電遙控設備和自備的程序控制裝置操縱的不載人飛行器。無人機實際上是無人駕駛飛行器的統稱，從技術角度定義可以分為：無人固定翼飛機、無人垂直起降飛機、無人飛艇、無人直升機、無人多旋翼飛行器、無人傘翼機等。

1.2無損探傷

無損探傷是在不損壞工件或原材料工作狀態的前提下，對被檢驗部件的表面和內部質量進行檢查的一種測試手段。常用的無損探傷方法有：X光射線探傷、超聲波探傷、磁粉探傷、滲透探傷、渦流探傷、γ射線探傷、螢光探傷、著色探傷等。

2輸電線路的無人機圖像采集和信息增強

2.1無人機圖像采集

為了實現基于無人機技術的輸電線路無損探傷應用，建立輸電線路無人機視覺圖像的邊緣輪廓檢測模型，采用多尺度特征分解方法進行輸電線路無人機視覺空間分布式融合處理，輸電線路無人機視覺圖像的統計函數為：

上式表示為輸電線路無人機視覺圖像邊緣像素特征量，結合模糊約束指標參量集融合的方法，進行輸電線路無人機視覺重構，像素分布特征函數為一個標準的正態分布函數，ω為輸電線路無人機視覺圖像的統計特征分布的慣性權重。采用統計平均分析方法，進行輸電線路無人機視覺圖像的量化分析，建立輸電線路無人機視覺圖像的關聯規則分布集RN與XN，得到輸電線路無人機視覺關聯分布關系為：

把和的表達式代入到上述方程組中，建立輸電線路無人機視覺圖像采集模型，采用輸電線路無人機視覺圖像的邊緣輪廓檢測模型進行特征檢測和重建，采用多尺度特征分解方法進行輸電線路無人機視覺空間分布式融合處理。受光照、風速及氣流等因素的影響，采用傳統的輸電線路損傷檢測方法獲取輸電線路圖像易出現模糊現象，而采用輸電線路無人機視覺圖像的邊緣輪廓檢測模型進行特征檢測和重建并經過處理后的圖像，能獲取到清晰的輸電線路導線圖像，并通過相應的圖像處理可以對實現輸電導線損傷的準確識別。

2.2圖像增強處理

結合參數分析和圖像邊緣特征參數分析的方法，進行輸電線路無人機視覺圖像的模糊參量識別，構建輸電線路無人機視覺信息統計分析模型，得到模糊相關像素特征分布集表達式為：

令f（si）=（f（x1），f（x2），…，f（xn）），構建輸電線路無人機視覺信息重建的模糊子空間調度模型，表示為P（ni）={pk|prkj=1，k=1，2，…，m}，進行輸電線路無人機視覺圖像的關聯調度和模糊度特征分析，根據輸電線路無人機視覺圖像的模糊特征分布集，進行輸電線路無人機視覺特征重構和信息增強處理，建立輸電線路無人機視覺信息重構模型，重構規則如下式：

式中，λ表示輸電線路無人機視覺分布因子，為輸電線路無人機視覺圖像的統計特征分量，ωw為自適應加權系數，構建輸電線路無人機視覺圖像的信息優化融合模型，進行模糊相關性約束參量分析。通過建立輸電線路無人機視覺圖像的特征匹配函數，結合模板匹配方法進行損傷檢測和信息增強處理，進行輸電線路無人機視覺信息評估，得到輸電線路無人機視覺圖像的模糊性調度函數為：

式中，Xj（t）為第t次迭代后輸電線路無人機視覺圖像的模糊規則集，根據圖像信息增強結果，進行信息重構和無損檢測，提高輸電線路的無損檢測能力。

3輸電線路無損探傷優化

3.1輸電線路無人機視覺特征重構

構建模糊子空間調度模型進行輸電線路無人機視覺圖像的特征重構，給出輸電線路無人機視覺圖像的控制函數為：

上式中，輸電線路無人機視覺圖像的關聯規則分布函數為Mh，采用模糊直方圖特征分析方法進行輸電線路無人機視覺特征采樣和聯合關聯規則挖掘方法，得到輸電線路的損傷特征檢測輸出表示如下：

通過相似度融合的方法，進行輸電線路無人機視覺圖像動態評估，得到輸電線路無人機視覺圖像無損探測輸出為：

設當前的輸電線路無人機視覺信息采集的多維子空間分布特征集表示為CF=[F，Q，n，RT1，RT2，RW]，其中輸電區域性像素序列為{X1，X2，…，Xn}，（F，Q）為關聯約束系數，計算輸電線路無人機視覺圖像的模糊特征分布集，結合LBG矢量量化進行特征重構。

3.2輸電線路無人機視覺圖像的損傷檢測輸出

構建輸電線路無人機視覺信息特征分布式融合模型，根據視覺特征的差異性進行輸電線路無人機視覺圖像的損傷檢測，差異性特征分布為：

設定損傷區域的邊緣輪廓d，利用邊緣像素融合性分解的方法得到能量函數為：

式中，輸電線路無人機視覺信息梯度分布權系數λ，v均為常數。若假設輸入的輸電線路無人機視覺圖像ri對應的輸出為yi，則有：

根據上式，采用子空間融合方法，進行輸電線路無人機視覺特征重建，得到輸出的重建結果為{r1，r2，…，rN}，對應的輸出像素特征分布序列為{y1，y2，…，yN}，輸電線路無人機視覺圖像追蹤，得到輸電線路無損檢測輸出為：

w為圖像信號的自相關矩陣。

綜上分析，實現基于無人機技術的輸電線路無損探測和損傷檢測。實現流程如圖1所示。

4結束語

本文通過根據無人機采集的圖像特征，進行輸電線路無損探傷設計，提出基于無人機技術的輸電線路無損探傷方法，采用無人機進行輸電線路的視覺圖像采集，建立輸電線路無人機視覺圖像的邊緣輪廓檢測模型，采用多尺度特征分解方法進行輸電線路無人機視覺空間分布式融合處理，構建輸電線路無人機視覺特征重構模型，結合模糊度檢測和信息增強方法，進行輸電線路無人機視覺圖像信息增強處理，構建輸電線路無人機視覺信息特征分布式融合模型，根據視覺特征的差異性進行輸電線路無人機視覺圖像的損傷檢測。

參考文獻

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[2]周子強.輸電線路無人機巡檢智能管理系統的研究與應用[J].數字技術與應用，2019，37（11）：105-107.

作者介紹：姚東（1985.4.36—）;男;湖南岳陽;漢族;本科;工程師;輸電運檢管理;研究方向：輸電線路運檢;國網四川省電力公司自貢供電公司。