無人機技術在水利設施缺陷檢測與故障診斷中的應用

摘要：隨著無人機技術的發展，其在水利設施缺陷檢測與故障診斷領域逐漸體現出了較高的應用價值。探討了無人機在水利設施缺陷檢測與故障診斷中的應用并詳細分析這些技術的應用方法，旨在闡述無人機技術如何提高水利設施巡檢和維修的效率、準確性與安全性，為我國水利工程的可持續發展提供有力支持。

關鍵詞：無人機技術；故障診斷；水利設施缺陷檢測眾所周知，水利設施是保障水資源安全與推動社會經濟發展的重要基礎設施，做好水利設施的巡檢維修工作尤為關鍵。傳統巡檢方法存在人力成本過高、效率較低、安全風險較大等諸多問題，難以滿足現代水利工程管理的實際需求。在無人機技術快速發展的今天，無人機在水利設施缺陷檢測和故障診斷中得到日益廣泛的應用，為水利工程管理帶來了革命性的變化。本文將從實際應用方面進行探討分析，以期為水利工程科學管理和高效運行提供參考依據。

1無人機在水利設施缺陷檢驗中的應用

1.1高清攝像和圖像處理

無人機通常搭載具有高分辨率的攝像頭，可以用來捕捉水利設施表面的高清圖像。這些圖像不僅具有較高的清晰度，同時色彩還原比較準確，有利于后續對圖像進行細致分析。攝像頭還具備變焦、旋轉等多項功能，可以適應不同角度和距離的拍攝需求，確保能夠全面覆蓋水利設施的關鍵部位。在無人機飛行的過程中，會結合預設的航線或人為實時操控，對水利設施進行拍攝［1］。在拍攝過程中可以設定不同的高度、速度與角度，從中獲取最佳拍攝效果。對于疑似存在缺陷的部位，無人機設備可以對其進行重點拍攝，便于獲取更為詳細的圖像信息。

圖像處理的目的是有效保障拍攝結果用于檢測分析時的可靠性。對于無人機所拍攝的圖像，首先需要進行預處理，如去噪、增強對比度、銳化等，從而提高圖像質量，便于進行后續分析。在預處理過程中包括圖像校正，以消除因為拍攝角度、光線等因素而引起的圖像畸變問題。在圖像處理技術的應用過程中，可以對預處理后的圖像進行缺陷識別，主要涉及邊緣檢測、紋理分析、形狀識別等算法。如在裂縫缺陷中可以借助邊緣檢測算法，將裂縫邊緣信息提取出來，在滲透缺陷中可以借助紋理分析算法識別出滲漏區域的異常紋理。在完成對缺陷的識別后，還要針對缺陷進行定量分析，即測量缺陷尺寸大小、深度、計算缺陷數量與密度等，使定量分析結果作為后續故障診斷和維修的依據。最后利用深度學習和機器學習等人工智能技術對圖像中的缺陷進行智能診斷，這些技術可以自動識別、分類缺陷類型，預測缺陷的發展趨勢，提出合理的維修建議。智能診斷可以極大地提高缺陷診斷的準確性與效率，減少人為因素的影響。

1.2激光雷達三維建模

激光雷達（LiDAR）通過發射激光脈沖并測量其返回時間以獲取目標表面的距離信息，從而構建出目標的三維模型。在水利設施缺陷檢測中，激光雷達技術可以獲取高精度三維點云數據，這些數據精度可以達到厘米級甚至毫米級，有利于更為精準地識別缺陷。激光雷達無需和目標表面接觸即可完成目標測量，避免了傳統接觸式測量可能帶來的損壞和誤差，而且不會受到光照條件的限制，日夜間均可以進行檢測，對環境的適應性十分強［2］。在水利設施缺陷檢測中，可以借助無人機搭載激光雷達設備，結合預設飛行路線和高度對水利設施進行掃描。激光雷達發射激光脈沖并接收其中的回波信號，計算出目標表面的三維坐標信息，形成點云數據后，利用專業三維建模軟件處理點云數據，包括去噪、濾波、配準、融合等多項步驟，進而生成水利設施三維模型，可以直觀展現出水利設施表面形態與結構特征，能夠清晰看到水利設施表面的裂縫、凹陷、凸起等缺陷。通過測量分析缺陷在三維模型中的位置和尺寸信息，可以準確量化缺陷的嚴重程度和范圍。基于三維模型和缺陷識別結果，可以制定針對性維修方案與計劃。在實際維修過程中，也可以利用三維模型進行虛擬仿真預演，使維修效率和安全性得到有效提升。

1.3紅外熱成像技術

在水利設施如水庫大壩、堤防等時常因各種原因而產生滲漏問題的情況下，若缺少及時發現與處理則很有可能對設施的安全性帶來嚴重負面影響。紅外熱成像技術可以測量設施表面溫度分布，發現和周圍環境溫度不同的異常區域，這些區域往往是滲漏點所在位置，在進一步分析與確認的過程中，能夠精準定位滲漏點，為后續維修工作提供重要依據。同時，在水利設施常見缺陷中，裂縫缺陷通常與材料老化、溫度變化、荷載作用等原因有關。裂縫的存在會明顯降低設施的承載能力與穩定性，甚至引發嚴重安全問題。而通過應用紅外熱成像技術可以測量設施表面溫度，從而發現因為裂縫而引起的溫度異常區域，這些區域通常表現為溫度梯度較大，或與周圍環境溫度不一致。在對比分析這些區域的溫度分布特征時，可以初步判斷分析裂縫所在位置與大小。除滲漏和裂縫以外，水利設施還有可能因各種因素而出現結構損傷問題，比如混凝土剝落、鋼筋銹蝕等。這些問題同樣會威脅到設施的安全性和質量。而通過紅外熱成像技術可以測量設施表面溫度分布，發現溫度異常區域，這些區域多以溫度分布不均勻、存在熱點或冷點為特征。通過紅外熱成像技術系統在進一步分析與確認中評估結構損傷的嚴重程度，并制定適宜的維修方案［3］。

1.4振動傳感器檢測

振動傳感器可以用于物體在特定方向的振動加速度或振動位移進行檢測分析。對于水利設施而言，堤壩、水閘、泵站等結構在實際運行過程中普遍會產生振動。這些振動可能是由水流沖擊、機械運動、溫度變化等多種因素而引起。振動傳感器可以將這些微弱振動信號轉化為電信號，并針對這些電信號的頻率、振幅進行分析，以評估結構健康狀況以及是否存在缺陷問題等。通?？梢詫⒄駝觽鞲衅靼惭b在水利設施的關鍵部位，如壩體、閘門等，從而實時監測振動狀況。通過分析振動數據評估結構穩定性，發現可能存在的結構損傷或疲勞問題。不同故障類型會導致結構產生不同特征的振動信號。通過對比正常狀態與故障狀態下的振動數據，可以識別出其中的振動類型，如機械故障、水力不平衡等，從而明確故障所在位置。振動傳感器檢測可以連續監測水利設施，及時發現異常振動情況并發出預警信號，有利于提前采取相應措施進行干預，避免故障問題進一步發展，保障水利設施的運行安全性與穩定性。

2無人機在水利設施故障診斷中的應用

2.1實時監測和數據傳輸

無人機在搭載多種傳感器設備，如高清攝像頭、紅外熱像儀、激光雷達、振動傳感器等情況下，可以實現對水利設施的多維度監測。高清攝像頭可以用來觀察設施表明的裂紋、變形等可見缺陷，紅外熱像儀用于檢測設施的溫度異常，從而發現潛在滲漏或過熱問題；激光雷達可以用于構建設施三維模型，便于精準測量設施形狀和尺寸大?。徽駝觽鞲衅鲃t用來監測設施振動狀況，從而評估結構穩定性與設施運行狀態。無人機所搭載的智能計算系統可以對傳感器所收集的數據信息進行實時處理與分析，在預設算法和模型中快速識別出設施異常狀態和潛在故障。數據處理分析結果可以通過無線通信技術實時傳輸到地面控制中心，供給工作人員進行下一步分析與決策［4］。數據傳輸指的是將無人機所收集的設施狀態數據信息實時傳輸到地面控制中心的過程，是遠程監控、實時分析與快速響應不可或缺的環節。無人機通?？梢越柚鸁o線通信技術進行數據傳輸，如WIFI、4G/5G、衛星通信等。這些技術具有傳輸速度快、覆蓋范圍廣泛、穩定性優良等多種優勢，可以滿足實時數據傳輸的實際需求。在數據傳輸過程中，必須要采取加密技術對數據做好保護工作，確保數據信息不被篡改或竊取。同時在應用冗余傳輸和錯誤糾正機制時，應保障數據信息的完整性與可靠性。此外，為了體現數據傳輸的實時性特征，通常可以采取高速傳輸技術，對數據傳輸協議進行優化與完善，使傳輸效率得到進一步提升［5］。

2.2智能數據分析與診斷

無人機在水利設施巡檢過程中，其所搭載的傳感器會收集到大量的圖像、溫度、三維模型以及振動等多源數據。智能數據分析的目的是為了整合這些多源數據，從中獲取更為全面、準確的設施狀態信息。在此過程中，對智能計算系統具有較高的要求。通過圖像識別、溫度異常檢測、振動信號分析等手段，在預設算法與模型中自動篩選出異常數據，為后續故障診斷提供必要的線索。處理后的數據會被存儲在云端或本地數據庫中，用于后續分析與回溯。數據管理系統可以對這些數據進行分類、索引與壓縮，使數據的可訪問性和存儲效率得到有效提升［6］。另外，在智能診斷中，借助智能診斷系統，結合圖像識別、機器學習等技術對整合后的數據進行深入分析，可以從中識別出水利設施所存在缺陷。系統還可以結合缺陷特征和嚴重程度進行分類，制定針對性修復方案。同時，智能診斷系統還可以進一步分析缺陷產生的原因與可能產生的后果，結合設施運行數據、歷史維修記錄與環境因素等信息，準確診斷出設施的故障類型和位置，預測故障的發展趨勢。另外還可以結合診斷結果和優化算法，為工作人員提供合理的優化建議與決策支持，如修復方案選擇、維修時間的確認、維修資源的調配等，使實際設施維修和保養工作得以體現出應有的高效性和精準性等優勢［7］。

3結語

無人機在水利設施缺陷檢測和故障診斷領域中具有極其廣闊的應用前景，可以顯著提高水利設施巡檢和維修的效率、準確性與安全性。未來，隨著我國無人機技術的不斷發展與完善，無人機技術在水利工程管理中的應用將會變的更加廣泛、深入，為我國水利工程的可持續發展提供有力保障。

參考文獻：

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［3］李寧，鄭仟，謝貴文，等.基于無人機圖像識別技術的輸電線路缺陷檢測［J］.電子設計工程，2019，27（10）：6.

［4］呂曉林，羅純哲.紅外熱波無損檢測技術在無人機故障診斷中的應用研究［C］//2010年全國振動工程及應用學術會議（暨第十二屆全國設備故障診斷學術會議、第二十三屆全國振動與噪聲控制學術會議）.沈陽：2010.

［5］葉升言，李斌，楊榮勝，等.無人機機載脈沖技術在配電網隱性缺陷排查中的應用［J］.電子技術，2023（10）：130131.

［6］馮輔周，張超省，張麗霞，等.紅外熱波技術在裝甲裝備故障診斷和缺陷檢測中的應用［J］.應用光學，2012，33（5）：5.

［7］宋卓吏.水電機組狀態監測與故障診斷研究新進展［J］.環球市場，2016（24）：1.