[發明專利]基于LoRaWAN定位技術的風電場無人機自動巡檢系統及方法

有效

• 申請號: 202011525960.1
• 申請日: 2020-12-22
• 公開（公告）號: CN112734970B
• 公開（公告）日: 2022-12-27
• 發明（設計）人: 尹常永;李奇潔;黃碩;李晨;任娜;趙志剛
• 申請（專利權）人: 沈陽工程學院
• 主分類號: G07C1/20
• 分類號: G07C1/20;H04N7/18;H04L67/06;H04W4/02;H04W4/40;G06V20/17;H04B7/185
• 代理公司: 沈陽東大知識產權代理有限公司 21109
• 代理人: 梁焱

1.一種基于LoRaWAN定位技術的風電場無人機自動巡檢方法，采用基于LoRaWAN定位技術的風電場無人機自動巡檢系統，該系統包括無人機、LoRa模塊、分布在風電場四周的至少三個LoRaWAN網關和上位機；所述LoRa模塊與無人機主控芯片電性連接構成LoRa終端，無人機主控芯片將數據包通過LoRa模塊調制成LoRa無線信號發送出去；所述LoRa模塊同時與各LoRaWAN網關節點無線通信連接，所述上位機中包括網絡服務器、控制系統和故障識別系統；各LoRaWAN網關節點分別通過以太網與上位機中的網絡服務器通信連接；

所述網絡服務器，用于接收風電機組傳送來的風電機組位置信息；分別從至少三個LoRaWAN網關節點收集包含LoRa模塊發送的數據和網關節點所添加的時間戳的數據信號；對從所有LoRaWAN網關收到的相同數據幀進行處理，包括排序和分組；根據處理后的數據幀，進行實時無人機定位計算；接收故障識別系統發送的風電機組宏觀巡檢得到的故障圖像，從其接收的故障圖像的圖片屬性信息中讀取故障圖像的拍攝時間，找出數據幀時間戳中與故障圖片拍攝時間相近的時間戳，根據該時間戳匹配故障圖片對應的拍攝位置；根據故障圖片的拍攝位置和風電機組的位置信息，確定故障風機，并將故障風機的位置發送給控制系統；

所述控制系統，用于接收風電機組傳送來的風電機組位置信息；對無人機巡檢路徑進行規劃，并把風機最優巡檢路徑發送給LoRa終端；實時接收LoRa終端傳送的圖像數據；對LoRa終端上傳的風電機組宏觀巡檢圖像數據進行圖像預處理，并將處理后的圖像數據發送到故障識別系統；接收網絡服務器傳送的故障風機位置并進行顯示；控制無人機飛行至指定故障風機處進行微觀巡檢并拍攝高清圖像，將故障風機的高清圖像傳送給故障識別系統；

所述故障識別系統，用于對從控制系統接收的風電機組宏觀巡檢圖像數據和故障風機的高清圖像進行診斷，將它們與專家庫圖像數據進行逐幀對比分析，找出圖像中的故障圖像：將診斷出的風電機組宏觀巡檢圖像中的故障圖像送給網絡服務器；對于故障風機的高清故障圖像還需判斷故障類型，并將故障風機的高清故障圖像存入專家庫，以供下次檢測識別對比使用；

其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：控制無人機對風電場的風電機組進行宏觀巡檢并拍攝圖像，LoRa終端將風電機組宏觀巡檢圖像進行上傳；

步驟2：對LoRa終端上傳的風電機組宏觀巡檢圖像數據進行預處理；

步驟3：對處理后的風電機組宏觀巡檢圖像進行診斷找出故障圖像；

步驟4：為故障圖像確定拍攝位置，并根據故障圖像的拍攝位置和風電機組的位置信息，確定故障風機，并將故障風機的位置進行顯示；

步驟5：根據故障風機的位置，控制無人機飛行至指定故障風機處進行微觀巡檢并拍攝高清圖像；

步驟6：對微觀巡檢拍攝的高清圖像進行診斷找出故障圖像并確定故障類型，并將高清故障圖像存入專家庫，以供下次圖像診斷使用；

所述步驟1包括以下步驟：

步驟1.1：獲取風電機組的位置信息；

步驟1.2：根據風電機組的位置信息規劃巡檢路徑，并將最優巡檢路徑發送給LoRa終端；

步驟1.3：無人機根據最優巡檢路徑進行風電機組的宏觀巡檢，對風電機組進行遠距離圖像拍攝，并利用LoRaWAN技術對無人機進行實時定位；

步驟1.3.1：LoRa模塊發送數據幀；

步驟1.3.2：LoRa模塊所在網絡范圍內至少3個LoRaWAN網關接收到該數據幀，并且各LoRaWAN網關均為其各自收到的數據幀添加時間戳；

步驟1.3.3：各LoRaWAN網關均向網絡服務器發送包含時間戳的數據幀；

步驟1.3.4：網絡服務器對從所有LoRaWAN網關接收到的相同數據幀進行處理；

步驟1.3.5：利用處理后的數據幀進行無人機定位計算；

所述步驟1.2中采用螢火蟲算法規劃巡檢路徑：

將多個風機進行編碼，并將全部風機按照編碼隨機排列一次即可得到一條路徑，隨機排列多次可得多條巡檢路徑，每條路徑對應一個螢火蟲，初始化螢火蟲的個數為N，即風機最優巡檢路徑問題有N個解，每個螢火蟲對應一個絕對亮度，螢火蟲按照絕對亮度小的螢火蟲被絕對亮度大的螢火蟲吸引的吸引規則移動，在移動結束后，亮度最大的螢火蟲就是最優解，即風機最優巡檢路徑；

所述步驟1.3.4中對數據幀的處理包括排序和分組，網絡服務器對其從不同LoRaWAN網關接收的相同數據幀按到達時間先后進行排序，將所有包含該數據幀的元數據進行分組；

所述步驟1.3.5中利用處理后的數據幀進行無人機定位計算的方法為：

對給定的數據幀結構計算不同網關接收的時間差，將計算出來的時間差轉換為距離差，得到LoRa模塊到各個LoRaWAN網關的距離，從而實現LoRa模塊定位，也即實現無人機定位。