CN116625884B - 基于无人机平台的复合绝缘子憎水性智能检测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于无人机平台的复合绝缘子憎水性智能检测方法，其中所述方法包括：将无人机悬停在所述复合绝缘子附近；启动激光雷达传感器将所述无人机调整至预定范围空间区域；使用所述无人机上的多个测量设备；将所述多个测量参数发送至所述无人机平台；基于所述多个测量参数对所述复合绝缘子的憎水性进行评估。本发明的无人机无需携带大量液体，并且综合考虑多种环境因素，使得检测更加精确，同时也保障了无人机和绝缘子的安全性。本发明适用于复合绝缘子憎水性检测。
Description
技术领域
本发明属于复合绝缘子憎水性检测技术领域，尤其涉及一种基于无人机平台的复合绝缘子憎水性智能检测方法及系统。
背景技术
输电线路点多面广，多变的自然环境、突发的自然灾害等都对线路安全稳定运行产生巨大的影响，特别随着电压等级的不断提高，对超高压线路的安全可靠运行的要求越来越高。绝缘子作为输电线路的重要组成部分，绝缘性能是其非常重要的一个性能，影响绝缘子绝缘性能的因素有很多，憎水性就是其中很重要的一个，绝缘子的憎水性关系到电力系统外绝缘的安全水平。
复合绝缘子由于强度高、重量轻、湿闪污闪电压高、运行维护方便等优点，在输电线路，特别是超特高压输电线路上得到广泛使用。憎水性检测是判断复合绝缘子性能的主要手段，也是确保复合绝缘子安全运行的重要保证。复合绝缘子主要由高温硫化硅橡胶制成的伞裙、环氧树脂芯棒及金属金具等组成，其硅橡胶材料具有良好的憎水性和憎水性迁移特性。复合绝缘子憎水性是指受潮的绝缘子表面吸附的水分以独立的单个水珠形式存在，而不形成连续水膜，从而限制绝缘子表面泄漏电流的发展，提高污闪电压。复合绝缘子的憎水迁移性是指绝缘子表面染污后，复合绝缘子伞裙的硅橡胶材料所具有的僧水性迁移到具有亲水性的污秽层表面使其表现出一定的憎水性。为提高输电线路的安全稳定性，需对复合绝缘子的憎水性进行定期检测，以及时将严重老化的绝缘子退出运行，进而防止污闪事故的发生。
目前，随着数字图像处理以及人工智能技术的飞速发展，利用数字图像处理技术的智能检测方法也广泛的应用于各行各业中。为了提高复合绝缘子憎水性检测的效率，降低人为因素引起的检测偏差，利用无人机上所搭载的图像采集装置，可方便、快捷、安全的获取运行中复合绝缘子憎水性图像，但是由于复合绝缘子受到周围环境的因素的影响，采用无人机进行检测时，携带大量的水，会导致无人机耗电快，，同时由于水量的变化，会导致无人机不稳定，另外，由于水雾的喷洒，对无人机自身电路以及复合绝缘子都会产生影响，从而造成检测不精确的问题。
发明内容
针对上述现有技术中存在的缺陷，本发明提供一种基于无人机平台的复合绝缘子憎水性智能检测方法，包括以下步骤：
步骤S101、将无人机悬停在所述复合绝缘子附近；
步骤S103、启动激光雷达传感器将所述无人机调整至预定范围空间区域；
步骤S105、使用所述无人机上的多个测量设备，所述多个测量设备包括：红外监测装置、温湿度传感器、热线风速仪和激光雷达传感器，分别获取所述多个测量设备的多个测量参数；
步骤S107、将所述多个测量参数发送至所述无人机平台；
步骤S109、基于所述多个测量参数对所述复合绝缘子的憎水性进行评估。
其中，所述预定范围空间区域为距离所述复合绝缘子1米至6米，所述无人机上的高压雾化喷头与所述复合绝缘子平面呈10-20度的空间区域。
其中，所述步骤S103包括：
所述激光雷达传感器发射激光束并接收反射回来的信号，根据反射信号数据创建三维点云模型；
根据三维点云模型确定所述无人机与所述复合绝缘子之间的距离和角度。
其中，通过所述激光雷达传感器扫描返回的信号与光束路径之间的关系，将反射信号转换为三维坐标点，从而确定所述无人机与所述复合绝缘子之间的距离和角度。
其中，所述根据反射信号数据创建三维点云模型包括：
所述激光雷达传感器会计算出激光束从发射到接收经历的时间差Δt；
利用该时间差Δt以及光速c，计算出激光束与目标物体之间的距离d，即d=c×Δt/2；
基于在激光雷达传感器上的惯性测量单元IMU和北斗定位装置获取所述无人机自身的姿态和位置信息；
结合激光束与目标物体之间的距离和激光雷达自身的位置信息，计算出目标物体在三维空间中的位置坐标；
将所得到的三维空间中的位置坐标转换成点云数据，得到三维点云模型。
其中，所述步骤S105包括：
步骤S1051、再次使用激光雷达传感器对所述复合绝缘子进行三维扫描，获取所述复合绝缘子的表面形状和几何特征信息，计算所述复合绝缘子的反射率R和粗糙度σ；
步骤S1053、启动红外监测装置检测所述复合绝缘子表面温度T1。
其中，所述步骤S105还包括：
步骤S1055、启动热线风速仪，测量当前环境风速v；
步骤S1057、启动温湿度传感器，测量当前环境温度T和当前环境相对湿度RH。
其中，步骤S1051中所述反射率通过以下公式计算：
R = (I_reflected / I_incident) × 100%
其中，R表示反射率，I_reflected表示反射光强度，I_incident表示入射光强度。
其中，步骤S1051中所述粗糙度通过以下公式计算：
σ = (h_max - h_min) / (h_max + h_min)
其中，σ表示粗糙度，h_max表示表面最大高度，h_min表示表面最小高度。
其中，基于步骤S1051和步骤S1053获取第一憎水性指标W1，其中
W1 = (0.2* T1 ) + (0.5 *R) + (0.3* σ)。
其中，基于步骤S1055和步骤S1057获取第二憎水性能指标W2，其包括：
θ= θ0+ a1* (T - T0) + a2* (RH - RH0) + a3 *v；
其中，θ 表示修正后的接触角，θ0 是基于物质固有属性事先计算的接触角，T 表示当前环境温度，T0 是参考温度，RH 表示当前环境相对湿度，RH0 是参考相对湿度，v 表示当前环境风速，a1、a2 和 a3 分别是温度、湿度和风速对接触角的修正系数；
温度修正系数 a1 表示温度对接触角的影响程度，取值为 0.1-0.4，取决于材料的特性；湿度修正系数 a2 表示湿度对接触角的影响程度，取值为 0.01-0.05，取决于材料的吸水性；风速修正系数 a3 表示风速对接触角的影响程度，取值为 0.1-0.5，取决于测试环境的风速和方向。
其中，所述第二憎水性能指标W2=σ*cosθ。
其中，所述步骤S109包括：
获取最终憎水性能指标W=W1+W2，所述W数值越大则表示所述复合绝缘子的憎水性性能等级越好。
本发明还提出了一种基于无人机平台的复合绝缘子憎水性智能检测方法的无人机，其包括：
红外监测装置，其用于测量所述复合绝缘子的表面温度；
温湿度传感器，其用于测量当前环境温度和当前环境相对湿度；
热线风速仪，其用于测量当前环境风速；
激光雷达传感器，其用于测量与所述复合绝缘子的距离和角度，以及获取所述复合绝缘子的表面发射率和粗糙率的相关数据；
数据处理装置，其用于接收红外监测装置、温湿度传感器、热线风速仪和激光雷达传感器数据并进行处理；
数据传输装置，其用于将数据处理装置处理后的数据进行无线传输。
本发明还提出了一种基于无人机平台的复合绝缘子憎水性智能检测系统，其包括：
上述无人机；
无人机平台，其用于对所述无人机传输的数据进行分析汇总。
其中所述预定范围空间区域为距离所述复合绝缘子1米至6米，所述无人机上的高压雾化喷头与所述复合绝缘子平面呈10-20度的空间区域。
其中所述步骤S103包括：
所述激光雷达传感器发射激光束并接收反射回来的信号，根据反射信号数据创建三维点云模型；
根据三维点云模型确定所述无人机与所述复合绝缘子之间的距离和角度。
其中通过所述激光雷达传感器扫描返回的信号与光束路径之间的关系，将反射信号转换为三维坐标点，从而确定所述无人机与所述复合绝缘子之间的距离和角度。
其中所述根据反射信号数据创建三维点云模型包括：
所述激光雷达传感器会计算出激光束从发射到接收经历的时间差Δt；
利用该时间差Δt以及光速c，计算出激光束与目标物体之间的距离d，即d=c×Δt/2；
基于在激光雷达传感器上的惯性测量单元IMU和北斗定位装置获取所述无人机自身的姿态和位置信息；
结合激光束与目标物体之间的距离和激光雷达自身的位置信息，计算出目标物体在三维空间中的位置坐标；
将所得到的三维空间中的位置坐标转换成点云数据，得到三维点云模型。
本发明还提出了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述的方法步骤。
与现有技术相比，本发明的无人机无需携带大量液体，并且综合考虑多种环境因素，使得检测更加精确，同时也保障了无人机和绝缘子的安全性。
附图说明
通过参考附图阅读下文的详细描述，本公开示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本公开的若干实施方式，并且相同或对应的标号表示相同或对应的部分，其中：
图1是示出根据本发明实施例的一种基于无人机平台的复合绝缘子憎水性智能检测方法流程图。
实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义，“多种”一般包含至少两种。
应当理解，尽管在本发明实施例中可能采用术语第一、第二、第三等来描述……，但这些……不应限于这些术语。这些术语仅用来将……区分开。例如，在不脱离本发明实施例范围的情况下，第一……也可以被称为第二……，类似地，第二……也可以被称为第一……。
应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
取决于语境，如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测（陈述的条件或事件）”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测（陈述的条件或事件）时”或“响应于检测（陈述的条件或事件）”。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的商品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种商品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的商品或者装置中还存在另外的相同要素。
下面结合附图详细说明本发明的可选实施例。
实施例一
如图1所示，本发明公开了一种基于无人机平台的复合绝缘子憎水性智能检测方法，包括以下步骤：
步骤S101、将无人机悬停在所述复合绝缘子附近；
步骤S103、启动激光雷达传感器将所述无人机调整至预定范围空间区域；
步骤S105、使用所述无人机上的多个测量设备，所述多个测量设备包括：红外监测装置、温湿度传感器、热线风速仪和激光雷达传感器，分别获取所述多个测量设备的多个测量参数；
步骤S107、将所述多个测量参数发送至所述无人机平台；
步骤S109、基于所述多个测量参数对所述复合绝缘子的憎水性进行评估。
实施例二
本发明提出的一种基于无人机平台的复合绝缘子憎水性智能检测方法，包括以下步骤：
步骤S101、将无人机悬停在所述复合绝缘子附近；
步骤S103、启动激光雷达传感器将所述无人机调整至预定范围空间区域；
步骤S105、使用所述无人机上的多个测量设备，所述多个测量设备包括：红外监测装置、温湿度传感器、热线风速仪和激光雷达传感器，分别获取所述多个测量设备的多个测量参数；
步骤S107、将所述多个测量参数发送至所述无人机平台；
步骤S109、基于所述多个测量参数对所述复合绝缘子的憎水性进行评估。
其中，所述预定范围空间区域为距离所述复合绝缘子1米至6米，所述无人机上的高压雾化喷头与所述复合绝缘子平面呈10-20度的空间区域。
其中，所述步骤S103包括：
所述激光雷达传感器发射激光束并接收反射回来的信号，根据反射信号数据创建三维点云模型；
根据三维点云模型确定所述无人机与所述复合绝缘子之间的距离和角度。
其中，通过所述激光雷达传感器扫描返回的信号与光束路径之间的关系，将反射信号转换为三维坐标点，从而确定所述无人机与所述复合绝缘子之间的距离和角度。
其中，所述根据反射信号数据创建三维点云模型包括：
所述激光雷达传感器会计算出激光束从发射到接收经历的时间差Δt；
利用该时间差Δt以及光速c，计算出激光束与目标物体之间的距离d，即d=c×Δt/2；
基于在激光雷达传感器上的惯性测量单元IMU和北斗定位装置获取所述无人机自身的姿态和位置信息；
结合激光束与目标物体之间的距离和激光雷达自身的位置信息，计算出目标物体在三维空间中的位置坐标；
将所得到的三维空间中的位置坐标转换成点云数据，得到三维点云模型。
其中，所述步骤S105包括：
步骤S1051、再次使用激光雷达传感器对所述复合绝缘子进行三维扫描，获取所述复合绝缘子的表面形状和几何特征信息，计算所述复合绝缘子的反射率R和粗糙度σ；
步骤S1053、启动红外监测装置检测所述复合绝缘子表面温度T1。
其中，所述步骤S105还包括：
步骤S1055、启动热线风速仪，测量当前环境风速v；
步骤S1057、启动温湿度传感器，测量当前环境温度T和当前环境相对湿度RH。
在某一实施例中，无人机可以通过搭载风速测量仪器来测量环境风速。目前常见的风速测量仪器有三杆式风速仪、热线风速仪、超声波风速仪等。
三杆式风速仪是一种机械式的风速测量仪器，通过测量三支传感器的风向和风速来计算得出环境风速。
热线风速仪则利用热线传感器测量空气流动时对传感器产生的热量变化来计算风速。
超声波风速仪则利用超声波探头发送和接收超声波信号时被空气流动所改变的时间差来计算风速。
其中，步骤S1051中所述反射率通过以下公式计算：
R = (I_reflected / I_incident) × 100%
其中，R表示反射率，I_reflected表示反射光强度，I_incident表示入射光强度。
其中，步骤S1051中所述粗糙度通过以下公式计算：
σ = (h_max - h_min) / (h_max + h_min)
其中，σ表示粗糙度，h_max表示表面最大高度，h_min表示表面最小高度。
其中，基于步骤S1051和步骤S1053获取第一憎水性指标W1，其中
W1 = (0.2* T1 ) + (0.5 *R) + (0.3* σ)。
其中，基于步骤S1055和步骤S1057获取第二憎水性能指标W2，其包括：
θ= θ0+ a1* (T - T0) + a2* (RH - RH0) + a3 *v；
其中，θ 表示修正后的接触角，θ0 是基于物质固有属性事先计算的接触角，T 表示当前环境温度，T0 是参考温度（通常为 20°C），RH 表示当前环境相对湿度，RH0 是参考相对湿度（通常为 50%），v 表示当前环境风速，a1、a2 和 a3 分别是温度、湿度和风速对接触角的修正系数，复合绝缘子的表面物质与水的力学属性根据实验室数据测的或者数据库查询；
温度修正系数 a1 表示温度对接触角的影响程度，取值为 0.1-0.4，取决于材料的特性；湿度修正系数 a2 表示湿度对接触角的影响程度，取值为 0.01-0.05，取决于材料的吸水性；风速修正系数 a3 表示风速对接触角的影响程度，取值为 0.1-0.5，取决于测试环境的风速和方向。
在某一实施例中，使用Young-Laplace方程计算液滴形成的接触角：
Cosθ0= (SF -LS) / LF
其中，θ0为接触角；SF为固体表面张力；LS为固体和液体之间的相互作用力；LF为液体内聚力。
其中，所述第二憎水性能指标W2=σ*cosθ。
其中，所述步骤S109包括：
获取最终憎水性能指标W=W1+W2，所述W数值越大则表示所述复合绝缘子的憎水性性能等级越好。
实施例三
本发明还提出了一种基于无人机平台的复合绝缘子憎水性智能检测方法的无人机，其包括：
红外监测装置，其用于测量所述复合绝缘子的表面温度；
温湿度传感器，其用于测量当前环境温度和当前环境相对湿度；
热线风速仪，其用于测量当前环境风速；
激光雷达传感器，其用于测量与所述复合绝缘子的距离和角度，以及获取所述复合绝缘子的表面发射率和粗糙率的相关数据；
数据处理装置，其用于接收红外监测装置、温湿度传感器、热线风速仪和激光雷达传感器数据并进行处理；
数据传输装置，其用于将数据处理装置处理后的数据进行无线传输。
实施例四
本发明还提出了一种基于无人机平台的复合绝缘子憎水性智能检测系统，其包括：上述无人机以及无人机平台。
其中所述预定范围空间区域为距离所述复合绝缘子1米至6米，所述无人机上的高压雾化喷头与所述复合绝缘子平面呈10-20度的空间区域。
其中所述步骤S103包括：
所述激光雷达传感器发射激光束并接收反射回来的信号，根据反射信号数据创建三维点云模型；
根据三维点云模型确定所述无人机与所述复合绝缘子之间的距离和角度。
其中通过所述激光雷达传感器扫描返回的信号与光束路径之间的关系，将反射信号转换为三维坐标点，从而确定所述无人机与所述复合绝缘子之间的距离和角度。
其中所述根据反射信号数据创建三维点云模型包括：
所述激光雷达传感器会计算出激光束从发射到接收经历的时间差Δt；
利用该时间差Δt以及光速c，计算出激光束与目标物体之间的距离d，即d=c×Δt/2；
基于在激光雷达传感器上的惯性测量单元IMU和北斗定位装置获取所述无人机自身的姿态和位置信息；
结合激光束与目标物体之间的距离和激光雷达自身的位置信息，计算出目标物体在三维空间中的位置坐标；
将所得到的三维空间中的位置坐标转换成点云数据，得到三维点云模型。
实施例五
本公开实施例提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行如上实施例所述的方法步骤。
需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF（射频）等等，或者上述的任意合适的组合。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(AN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
以上介绍了本发明的较佳实施方式，旨在使得本发明的精神更加清楚和便于理解，并不是为了限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的修改、替换、改进，均应包含在本发明所附的权利要求概括的保护范围之内。
Claims (12)
1.一种基于无人机平台的复合绝缘子憎水性智能检测方法，包括以下步骤：
步骤S101、将无人机悬停在所述复合绝缘子附近；
步骤S103、启动激光雷达传感器将所述无人机调整至预定范围空间区域；
步骤S105、使用所述无人机上的多个测量设备，所述多个测量设备包括：红外监测装置、温湿度传感器、热线风速仪和激光雷达传感器，分别获取所述多个测量设备的多个测量参数；
步骤S107、将所述多个测量参数发送至所述无人机平台；
步骤S109、基于所述多个测量参数对所述复合绝缘子的憎水性进行评估；
其中所述步骤S105包括：
步骤S1051、再次使用激光雷达传感器对所述复合绝缘子进行三维扫描，获取所述复合绝缘子的表面形状和几何特征信息，计算所述复合绝缘子的反射率R和粗糙度σ；
步骤S1053、启动红外监测装置检测所述复合绝缘子表面温度T1；
步骤S1055、启动热线风速仪，测量当前环境风速v；
步骤S1057、启动温湿度传感器，测量当前环境温度T和当前环境相对湿度RH；
其中步骤S1051中所述反射率通过以下公式计算：
R = (I_reflected / I_incident) × 100%
其中，R表示反射率，I_reflected表示反射光强度，I_incident表示入射光强度；
其中步骤S1051中所述粗糙度通过以下公式计算：
σ = (h_max - h_min) / (h_max + h_min)
其中，σ表示粗糙度，h_max表示表面最大高度，h_min表示表面最小高度；
其中基于步骤S1051和步骤S1053获取第一憎水性指标W1，其中
W1 = (0.2* T1 ) + (0.5 *R) + (0.3* σ)；
其中基于步骤S1055和步骤S1057获取第二憎水性能指标W2，其包括：
θ= θ0 + a1* (T - T0) + a2* (RH - RH0) + a3 *v；
其中，θ 表示修正后的接触角，θ0 是基于物质固有属性事先计算的接触角，T 表示当前环境温度，T0 是参考温度，RH 表示当前环境相对湿度，RH0 是参考相对湿度，v 表示当前环境风速，a1、a2 和 a3 分别是温度、湿度和风速对接触角的修正系数；
温度修正系数 a1 表示温度对接触角的影响程度，取值为 0.1-0.4，取决于材料的特性；湿度修正系数 a2 表示湿度对接触角的影响程度，取值为 0.01-0.05，取决于材料的吸水性；风速修正系数 a3 表示风速对接触角的影响程度，取值为 0.1-0.5，取决于测试环境的风速和方向；
其中所述第二憎水性能指标W2=σ*cosθ；
其中所述步骤S109包括：
获取最终憎水性能指标W=W1+W2，所述W数值越大则表示所述复合绝缘子的憎水性性能等级越好。
2.如权利要求1所述基于无人机平台的复合绝缘子憎水性智能检测方法，其中所述预定范围空间区域为距离所述复合绝缘子1米至6米，所述无人机上的高压雾化喷头与所述复合绝缘子平面呈10-20度的空间区域。
3.如权利要求1所述基于无人机平台的复合绝缘子憎水性智能检测方法，其中所述步骤S103包括：
所述激光雷达传感器发射激光束并接收反射回来的信号，根据反射信号数据创建三维点云模型；
根据三维点云模型确定所述无人机与所述复合绝缘子之间的距离和角度。
4.如权利要求3所述基于无人机平台的复合绝缘子憎水性智能检测方法，其中通过所述激光雷达传感器扫描返回的信号与光束路径之间的关系，将反射信号转换为三维坐标点，从而确定所述无人机与所述复合绝缘子之间的距离和角度。
5.如权利要求3所述基于无人机平台的复合绝缘子憎水性智能检测方法，其中所述根据反射信号数据创建三维点云模型包括：
所述激光雷达传感器会计算出激光束从发射到接收经历的时间差Δt；
利用该时间差Δt以及光速c，计算出激光束与目标物体之间的距离d，即d=c×Δt/2；
基于在激光雷达传感器上的惯性测量单元IMU和北斗定位装置获取所述无人机自身的姿态和位置信息；
结合激光束与目标物体之间的距离和激光雷达自身的位置信息，计算出目标物体在三维空间中的位置坐标；
将所得到的三维空间中的位置坐标转换成点云数据，得到三维点云模型。
6.一种如权利要求1所述基于无人机平台的复合绝缘子憎水性智能检测方法的无人机，其包括：
红外监测装置，其用于测量所述复合绝缘子的表面温度；
温湿度传感器，其用于测量当前环境温度和当前环境相对湿度；
热线风速仪，其用于测量当前环境风速；
激光雷达传感器，其用于测量与所述复合绝缘子的距离和角度，以及获取所述复合绝缘子的表面发射率和粗糙率的相关数据；
数据处理装置，其用于接收红外监测装置、温湿度传感器、热线风速仪和激光雷达传感器数据并进行处理；
数据传输装置，其用于将数据处理装置处理后的数据进行无线传输。
7.一种基于无人机平台的复合绝缘子憎水性智能检测系统，其包括：
如权利要求6所述的无人机；
无人机平台，其用于对所述无人机传输的数据进行分析汇总。
8.如权利要求7所述基于无人机平台的复合绝缘子憎水性智能检测系统，其中所述预定范围空间区域为距离所述复合绝缘子1米至6米，所述无人机上的高压雾化喷头与所述复合绝缘子平面呈10-20度的空间区域。
9.如权利要求8所述基于无人机平台的复合绝缘子憎水性智能检测系统，其中所述步骤S103包括：
所述激光雷达传感器发射激光束并接收反射回来的信号，根据反射信号数据创建三维点云模型；
根据三维点云模型确定所述无人机与所述复合绝缘子之间的距离和角度。
10.如权利要求9所述基于无人机平台的复合绝缘子憎水性智能检测系统，其中通过所述激光雷达传感器扫描返回的信号与光束路径之间的关系，将反射信号转换为三维坐标点，从而确定所述无人机与所述复合绝缘子之间的距离和角度。
11.如权利要求9所述基于无人机平台的复合绝缘子憎水性智能检测系统，其中所述根据反射信号数据创建三维点云模型包括：
所述激光雷达传感器会计算出激光束从发射到接收经历的时间差Δt；
利用该时间差Δt以及光速c，计算出激光束与目标物体之间的距离d，即d=c×Δt/2；
基于在激光雷达传感器上的惯性测量单元IMU和北斗定位装置获取所述无人机自身的姿态和位置信息；
结合激光束与目标物体之间的距离和激光雷达自身的位置信息，计算出目标物体在三维空间中的位置坐标；
将所得到的三维空间中的位置坐标转换成点云数据，得到三维点云模型。
12.一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行如权利要求1-5任一权利要求所述的方法步骤。
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Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101142162B1 (ko) * | 2010-08-27 | 2012-07-11 | 한국전력공사 | 송전용 폴리머 애자의 발수성 측정 장치 |
| CN103983840A (zh) * | 2014-06-11 | 2014-08-13 | 国家电网公司 | 一种交流绝缘子泄漏及电晕脉冲电流的在线监测装置及采用该装置进行在线监测的方法 |
| CN105043993A (zh) * | 2015-07-14 | 2015-11-11 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | 一种基于多光谱的复合绝缘子检测方法 |
| CN107219854A (zh) * | 2017-07-19 | 2017-09-29 | 国家电网公司 | 一种基于无人机的绝缘子憎水性检测装置和方法 |
| CN108872020A (zh) * | 2018-05-29 | 2018-11-23 | 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 | 一种基于无人机技术的复合绝缘子憎水性检测装置及检测方法 |
| CN208928402U (zh) * | 2018-09-10 | 2019-06-04 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司天生桥局 | 一种复合绝缘子憎水性智能检测的电动喷水装置 |
| CN110362893A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-10-22 | 浙江大学 | 一种基于物联网的供热管道保温特性及疏水监测诊断系统 |
| CN110907500A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-03-24 | 中国电力科学研究院有限公司 | 基于无人机平台的复合绝缘子憎水性自动化检测方法及装置 |
-
2023
- 2023-07-20 CN CN202310892465.1A patent/CN116625884B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101142162B1 (ko) * | 2010-08-27 | 2012-07-11 | 한국전력공사 | 송전용 폴리머 애자의 발수성 측정 장치 |
| CN103983840A (zh) * | 2014-06-11 | 2014-08-13 | 国家电网公司 | 一种交流绝缘子泄漏及电晕脉冲电流的在线监测装置及采用该装置进行在线监测的方法 |
| CN105043993A (zh) * | 2015-07-14 | 2015-11-11 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | 一种基于多光谱的复合绝缘子检测方法 |
| CN107219854A (zh) * | 2017-07-19 | 2017-09-29 | 国家电网公司 | 一种基于无人机的绝缘子憎水性检测装置和方法 |
| CN108872020A (zh) * | 2018-05-29 | 2018-11-23 | 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 | 一种基于无人机技术的复合绝缘子憎水性检测装置及检测方法 |
| CN208928402U (zh) * | 2018-09-10 | 2019-06-04 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司天生桥局 | 一种复合绝缘子憎水性智能检测的电动喷水装置 |
| CN110362893A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-10-22 | 浙江大学 | 一种基于物联网的供热管道保温特性及疏水监测诊断系统 |
| CN110907500A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-03-24 | 中国电力科学研究院有限公司 | 基于无人机平台的复合绝缘子憎水性自动化检测方法及装置 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 基于多旋翼无人机的复合绝缘子憎水性 带电检测装置研究;董军 等;电力科学与技术学报;第35卷(第6期);第171-179页 * |
| 基于无人机平台的复合绝缘子检测方法;张德钦 等;仪器仪表与检测技术;第37卷(第3期);第111-119页 * |
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