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人機健康狀態(tài)評估方法。

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的運維工作量和設(shè)備監(jiān)測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，高清視頻和機器人巡檢為輔來開展站內(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，位于地面上的人、高清視頻和機器采用仰視的視角進行巡檢，巡檢難度大，且常存在巡檢盲區(qū)，地面巡視手段無法及時發(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。為解決這一問題，引入無人機技術(shù)成為一項關(guān)鍵舉措，變電站巡檢無人機具備迅速機動的特點，可全面覆蓋高空設(shè)備，提高巡檢效率，同時降低現(xiàn)場作業(yè)風(fēng)險。通過搭載各種傳感器，無人機實現(xiàn)了設(shè)備狀態(tài)的實時監(jiān)測和數(shù)據(jù)采集，為運維工作人員提供了更全面、及時的設(shè)備運行信息。這項技術(shù)不僅提高了巡檢效率，降低了運維成本，還為設(shè)備健康狀態(tài)的預(yù)測和維護計劃的優(yōu)化提供了數(shù)據(jù)支持。

2、而變電站巡檢無人機在長期投入運行的過程中，可能會出現(xiàn)機體老化、精度降低等問題，導(dǎo)致巡檢的穩(wěn)定性與可靠性降低，為確保無人機系統(tǒng)在變電站巡檢中長期穩(wěn)定運行，進行無人機健康狀態(tài)評估變得尤為重要。通過對無人機的各項關(guān)鍵參數(shù)進行監(jiān)測和評估，可以確保無人機系統(tǒng)在巡檢任務(wù)中的可靠性，從而進一步提升電網(wǎng)設(shè)備運行的安全性和穩(wěn)定性。比如相關(guān)技術(shù)中，公布號為cn114091268a的專利申請文獻中提出從節(jié)點重要度出發(fā)，依據(jù)信號傳播方向建立無人機系統(tǒng)的符號有向圖模型，計算節(jié)點重要度作為層次分析法中構(gòu)建判斷矩陣計算權(quán)重的依據(jù)，再與劣化度結(jié)合經(jīng)過模糊綜合評估取得無人機的健康狀態(tài)，但該方案對于評價因素的影響考慮相對單一，沒有考慮多因素對無人機健康狀態(tài)的影響。

3、文獻“絕緣機器人健康狀態(tài)評估方法研究，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，直接計算標(biāo)準(zhǔn)序列與待測序列的關(guān)聯(lián)度，根據(jù)各指標(biāo)和故障狀態(tài)下參數(shù)發(fā)展趨勢的相似程度進行評估指標(biāo)篩選，同樣對于評價因素的影響考慮相對單一，沒有考慮多因素對無人機健康狀態(tài)的影響。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于如何得到更加準(zhǔn)確的無人機健康狀態(tài)評估結(jié)果。

2、本發(fā)明通過以下技術(shù)手段解決上述技術(shù)問題的：

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

4、獲取無人機的關(guān)鍵參數(shù)，所述關(guān)鍵參數(shù)按照參數(shù)特征劃分為動態(tài)參數(shù)和基礎(chǔ)參數(shù)；

5、按照所述動態(tài)參數(shù)的正常范圍值，計算每種所述動態(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)對所述異常概率值進行計算，得到第一隸屬度矩陣；

7、確定每種所述動態(tài)參數(shù)對應(yīng)的參數(shù)異常嚴(yán)酷度等級評分，并采用嚴(yán)酷度隸屬度分布函數(shù)對每種所述動態(tài)參數(shù)對應(yīng)的最大評分值進行計算，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)等級向量進行灰色關(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)對各所述基礎(chǔ)參數(shù)進行計算，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，確定無人機綜合健康狀態(tài)。

11、進一步地，所述獲取無人機的關(guān)鍵參數(shù)，所述關(guān)鍵參數(shù)按照參數(shù)特征劃分為動態(tài)參數(shù)和基礎(chǔ)參數(shù)，包括：

12、將無人機將無人機劃分為動力系統(tǒng)、飛控系統(tǒng)、通信系統(tǒng)及機體結(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)劃分為動態(tài)參數(shù)和基礎(chǔ)參數(shù)；

14、其中，所述動態(tài)參數(shù)包括電機轉(zhuǎn)速、電調(diào)輸出電流、電子羅盤的各個方向的補償量、高度、水平精度因子、信號強度、延遲時間和數(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、進一步地，所述按照所述動態(tài)參數(shù)的正常范圍值，計算每種所述動態(tài)參數(shù)發(fā)生異常的異常概率值，包括：

16、按照各所述動態(tài)參數(shù)對應(yīng)的正常范圍值，將超過所對應(yīng)的正常范圍的參數(shù)記為異常；

17、統(tǒng)計各所述動態(tài)參數(shù)的異常次數(shù)，并根據(jù)異常次數(shù)計算各所述動態(tài)參數(shù)對應(yīng)的異常概率值。

18、進一步地，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)等級向量進行灰色關(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)等級向量進行灰色關(guān)聯(lián)，得到各所述動態(tài)參數(shù)對應(yīng)的灰關(guān)聯(lián)系數(shù)，， k表示各所述動態(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；

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

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

23、進一步地，所述灰關(guān)聯(lián)系數(shù)的計算公式為：

24、

25、式中：表示健康狀態(tài)隸屬度向量中第 m個值， j表示健康狀態(tài)等級分為健康、亞健康、退化、惡化和故障；時表示第一隸屬度矩陣中動態(tài)參數(shù) k對應(yīng)隸屬度向量中第 m個的值，時表示第二隸屬度矩陣中動態(tài)參數(shù) k對應(yīng)隸屬度向量中第 m個值。

26、進一步地，所述灰關(guān)聯(lián)度的計算公式為：

27、

28、式中：表示灰關(guān)聯(lián)度。

29、進一步地，所述基于所述灰關(guān)聯(lián)度，計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，計算得到第一健康狀態(tài)隸屬度向量，其中，，。

33、進一步地，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，確定無人機綜合健康狀態(tài)，包括：

35、根據(jù)所述第一健康狀態(tài)隸屬度向量及動態(tài)參數(shù)對應(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)對應(yīng)的第二權(quán)重向量，計算隸屬矩陣，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，計算無人機綜合健康狀態(tài)，所述第三權(quán)重為無人機整體健康狀態(tài)對應(yīng)的權(quán)重。

37、本發(fā)明的優(yōu)點在于：

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

39、（2）通過監(jiān)測無人機飛行過程中的實時運動參數(shù)和無人機傳感器數(shù)據(jù)獲得無人機動態(tài)參數(shù)，同時采用不同的方法計算無人機靜態(tài)屬性的劣化度來確定基礎(chǔ)參數(shù)，獲取的參數(shù)準(zhǔn)確性提高，使之對特定參數(shù)的評估更為科學(xué)與準(zhǔn)確。

40、本發(fā)明附加的方面和優(yōu)點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，或通過本發(fā)明的實踐了解到。

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