搭载于无人机的电力廊道数据采集系统设计

易琳，王柯，钱金菊

(广东电网有限责任公司电力科学研究院，广东 广州 510080)

电力主要的传输方式一般为高压架空电力线，电力线及杆塔附件长期暴露在野外，因受到持续机械张力、材料老化的影响而产生断股、磨损、腐蚀等损伤，导致事故，造成停电和经济损失；因此，输电线路巡检是保证电力系统安全运行的一项基础工作，其目的在于掌握线路的运行状况及周围环境的变化，发现线路设备缺陷及线路安全隐患[1-2]。一方面，传统的人工巡检、直升机巡检等有人巡检方式因难以保证巡检工作质量和检查线路状态，且存在成本高、危险性高、作业难度高等问题，已不能满足现代电力巡线的要求；另一方面，随着云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能等新一代技术的快速发展，应用新技术改造升级传统电网，推动能源产业链与互联网深度融合，推动电网智能作业等已成为未来发展的方向[3-4]。在此背景下，机器人及无人机等无人智能巡检应运而生，其中，无人机搭载数据采集系统对电力廊道三维地理信息数据采集，并进行数据后处理就是一种先进的电网智能巡检方式[5-8]；但此方式存在系统整体集成方案不够成熟、系统功能相对单一及实景建模难度大等问题。

本文在分析对比以上几种提到的电力巡线方式的不足后，提出一种基于无人机搭载的电力廊道数据采集系统。首先，根据系统高精度及轻量化的技术要求，设计数据采集系统的结构集成方案；然后，根据数据采集的任务需求，分析并给出数据采集方案与数据后处理流程；最后，针对无人机固有振动对采集吊舱传感器精度的影响，对采集吊舱的被动振动控制进行研究。

1 巡线方式对比分析

目前比较主流的电力线路巡检方式主要有：人工巡检、吊挂式机器人巡检、直升机巡检以及无人机巡检，这些巡检方式都存在不同的问题。

a)人工巡检[9]：线路位置偏远的情况下，巡线人员作业强度大、危险性高、工作效率低下，等等；无法掌握巡线人员到位情况，不能保证巡检工作质量、线路状态以及设施运行数据的真实性；巡检发现的线路及设施隐患缺乏有效的跟踪复查隐患处理平台，不能及时有效解决隐患。

b)吊挂式机器人巡检[10-12]：巡检机器人自身质量较大，轮式吊挂行走方式会给高压输电线路带来较大的磨损；另外，如何实现机器人便捷充电也是一个棘手的问题。

c)直升机巡检[13-14]：该方式要求直升机稳定悬停在杆塔处，飞行难度大，安全风险更高，且巡线费用昂贵；目前主要用于超高压线路的巡线。

d)无人机巡检[15-17]：该方式具有环境适应能力好、操作方便、巡检效率高等优点，是一种经济实用性较好、普及率相对较高的巡线方式；但是，目前无人机巡线系统整体集成方案不够成熟，系统功能相对单一，且实现单一光学数码影像为数据源而进行的大范围地理空间实景建模的方案具有很大难度，需要进一步完善。

通过上述对比分析可知，当下无人机技术迅速发展与普及，无人机巡线具有良好的应用前景；但为了克服其本身的缺陷，需在目前的技术基础上，将多传感器融合及轻量化设计等技术应用到样机之上。

2 廊道数据采集系统结构集成

根据系统高精度及轻量化的技术要求，设计的电力廊道数据采集系统结构集成方案如图1所示，主要由无人机平台、采集吊舱及实现二者连接的机械连接件3部分组成。其中：无人机平台是系统实现无阻碍运动巡检的载体；采集吊舱中包含多种传感器可实现数据的采集、处理与传输；机械连接件除了实现无人机平台与采集吊舱的物理连接外，还兼具隔振的作用，以保证采集吊舱各传感器工作于一个相对稳定的环境。该系统集多传感器于一体，具有功能全、体积小、质量轻、减振性好、精度高等优点。

图1 结构集成方案Fig.1 Structure integration scheme

无人机平台采用国内先进成熟的多旋翼无人直升机系统，本文采用大疆公司M600型6旋翼无人机平台，它提供超长续航及最大5 km的远距离、低延时高清实时影像与控制信号传输能力。为了适应多种传感器的安装，提高搭载吊舱后无人机的平衡控制能力，提升其自主起降、抗风、夜航及载重能力，对无人机进行机械结构和飞控系统2方面改装。机械结构方面：主要将无人机下方的机械固定支架进行改装，使得采集吊舱质心与无人机质心在一条竖直线上，并使得二者竖直方向距离尽量短，以保障系统整体的平衡控制能力；飞控系统方面：在原有功能的基础上结合采集吊舱采集的系统位姿数据，并通过自主研发方式实现无人机按任务规划预定飞行的精确三维飞行控制，满足电力巡线的这一独特的技术要求。

机械连接件主要由4个活动卡扣、4个上支架、4个阻尼球、4个下支架和1块方形板组成，如图2(a)所示。为保证受力均衡，活动卡扣的卡扣一端与无人机平台下部机械固定支架连接，另一端均匀固定连接在方形板上；上支架、下支架和阻尼球组成减振单元，上支架与下支架均为“匚”字形框架，二者呈镜像且相互咬合安装，将阻尼球安装于咬合后的上、下支架之间；将4组减振单元均匀固定连接于方形板与吊舱外壳之间。机械连接件实现了无人机平台与采集吊舱之间的连接，从结构来看，隔振作用是通过采用质量轻、强度高、阻尼大的橡胶阻尼球来实现的。

采集吊舱主要由外支撑部件及传感器集成部件2部分组成，如图2(a)—图2(c)所示。外支撑部件用于传感器及其附属件的机械固定与保护，整体呈长方形，主要包括前端盖、方形外壳、后端盖和安装底板。前端盖上开有方形窗口，用于将激光雷达的激光探头探出。方形外壳在保证强度的前提下进行了镂槽处理，可减轻系统质量，实现系统轻型化设计。安装底板的表面为特殊处理后的表面，具有很好的粗糙度与平整度，有效保证了激光雷达与惯性导航单元之间的相对安装位置精度，为后续采集数据的精确性奠定了机械基础。

图2 采集吊舱结构Fig.2 Structure diagram of acquisition pod

传感器集成部件主要包括激光雷达、定位天线、网络接口、电源开关、相机接口、电源接口、数据天线、数码相机、导航单元、主控器、网络交换机和导航接收机等。激光雷达、数码相机与惯性导航单元全部固定安装在光滑安装底板上，以保证这几者之间的相对位置精度；网络接口、电源开关、相机接口、电源接口和数据天线分布在后端盖上，定位天线则通过支杆固定在方形外壳的正上方，其余部件均布置于采集吊舱内部的合适位置。

带有阻尼球的机械连接部件在实现任务吊舱与无人机固定连接的同时，很好地解决了任务吊舱的隔振问题；镂槽式方形外壳在保证了吊舱整体刚度的同时满足了样机的轻量化要求。采用单独高精度安装底板的方式在保证了传感器对相对位置精度的同时，降低了样机的加工难度。

3 数据采集与处理

在完成数据采集系统的结构集成方案后，本节分析并给出数据采集传感器和数据后处理流程。数据采集由传感器集成部件完成，主要执行三维激光点云、位姿数据、正射数字影像等数据同步获取。

激光雷达采用Riegl公司生产的轻小型高精度的三维机载激光雷达miniVUX-1UAV，具备回波信号数字化、在线波形处理、多回波探测等技术，生成高几何定位精度的三维激光扫描仪点云，可实现电力线走廊三维激光扫描仪点云高精度自动分类和滤波，快速生成数字表面模型和数字高程模型，支撑后期的电力线弧垂信息提取、交叉跨越障碍物检测及电力线路走廊三维可视化。

用于激光扫描空间位置姿态元素基准测量的定位定姿系统，对于激光点云坐标的解算有着至关重要的作用，其位姿测量误差直接影响最终生成点云的精度。综合考虑测量精度、体积重量和成本等因素，采用GNSS+INS组合导航系统。将具有精确定位功能的全球导航卫星系统GNSS接收机与稳健的惯性测量单元IMUs (inertial measurement units)进行紧组合，以提供可靠连续的位置、速度与姿态信息。即使在短时间内卫星信号受遮挡或不可用时，该系统仍可提供可靠连续的导航信息，组合导航系统的性能指标见表1，表中RTK为实时动态载波相位差分技术。

表1 组合导航性能指标Tab.1 Performance indicators of integrated navigation

正射数码相机主要实现正射影像采集，为辅助点进行电力线故障信息提取和定位提供高分辨率的基础影像资料。廊道数据采集系统数据处理过程如图3所示。激光雷达的点云数据、数码相机的影像数据，定位定姿系统的位姿数据同步采集后首先存储于机载主控制器中，然后通过无线方式传输至地面的基于超算平台的廊道实景重构系统，实现多种数据自动化为主的高精度几何处理。在此基础上，针对电力线、电塔、走廊地物等及其附属部件的特点，研制实用化实景重构与模型数据管理系统，为进一步廊道数据分析及深化应用奠定基础。后续根据处理后的数据库数据，实现电力廊道的可视化及树障及线路危险点检测。

图3 数据处理流程Fig.3 Data processing flow chart

4 采集吊舱振动被动控制

由于电动机的运转、高速旋转的机翼与空气的接触，以及风与无人机机体的摩擦等原因，多旋翼无人机在运行中会产生振动，进一步导致采集吊舱振动，此振动对数据采集有着不可忽视的影响，采集吊舱的振动控制是必须面对的难题。鉴于无人机机载能力及系统的轻型化设计要求等原因，利用阻尼进行系统振动被动控制是一种常见的振动抑制方式[18-19]。本设计将质量轻、强度高、阻尼大的橡胶阻尼球安装在机械连接件中，以实现无人机与采集吊舱的隔振，达到采集吊舱的被动振动控制的目的。

无人机平台通过包含阻尼球的机械连接件搭载采集吊舱组成的数据采集系统，是多自由度的振动系统，且多个自由度之间相互耦合，分析起来较为复杂[20-21]。根据外场飞行测试可知，无人机竖直方向上的往复振动是其主要振动[22]，本节以竖直方向上单自由度振动控制为目标，设计橡胶阻尼球的相关参数。

以采集吊舱为研究对象，将其视为刚体，设其质量为m。由于橡胶阻尼球为轻质结构，忽略其质量，设其弹性系数为k，阻尼系数为c。为简化分析，忽略吊舱振动对无人机振动的影响，将无人机平台视为系统支撑平台，无人机平台竖直方向上的振动为系统位移干扰，并取竖直向上为位移正方向，设采集吊舱位移及无人机平台位移分别为x、xu。简化后的系统动力学模型如图4所示。

图4 简化后的系统动力学模型Fig.4 Simplified system dynamical model

简化后的系统动力学模型为[23]

(1)

式中“·”表示对时间t的导数。

由于无人机在飞行过程中受多种外界干扰，其振动情况较为复杂，但复杂振动一般可以分解为多种正弦振动的叠加。为方便研究，先假设无人机平台沿竖直方向上的振动为简谐运动，设其规律为

xu=Ausinωt.

(2)

式中：Au为无人机振幅；ω为振动频率。

系统为位移干扰下的单自由度受迫振动系统，设采集吊舱振幅为A，根据振动力学推导可知振幅放大因子

(3)

图5 系统幅频特性曲线Fig.5 Amplitude frequency curves

根据电力廊道数据采集系统的设计要求，设计的吊舱质量为4 kg；根据一般无人机振动频率范围，将无人机频率取值为100 Hz；为充分体现隔振系统的隔振效果，将无人机振幅放大取值为10 mm。再结合上述分析得到的阻尼球频率比和阻尼比，系统的参数设计见表2。

表2 系统仿真参数Tab.2 Simulation parameters

根据表2中的参数对图4所示的受迫振动系统进行仿真，得到无人机平台振动曲线及采集吊舱振动曲线，如图6所示。由图6可知，当无人机作振幅为10 mm的等幅简谐运动时，采集吊舱的振幅在阻尼球的作用下，逐渐稳定为幅值不变的简谐振动，稳定后的振幅约为0.8 mm，远小于无人机平台的振幅，很好地实现了采集吊舱的振动抑制，验证了参数设计的合理性。

图6 振幅恒定时振动控制仿真结果Fig.6 Simulation results of vibration control with constant amplitude

无人机在巡线任务过程中飞行状态多样，由于任务需求或在其他干扰的情况下，会经常出现振幅发生跳变，此时，机械隔振系统的隔振效果也需重点研究。按照表2参数设计，Au在t=1.5 s时由10 mm突变为15 mm，振动控制仿真结果如图7所示。由仿真结果可知，隔振系统也能很好地起到振动控制的效果。

图7 振幅突变时振动控制仿真结果Fig.7 Simulation results of vibration control with saltatory amplitude

5 结束语

本文提出一种基于无人机搭载的电力廊道数据采集系统的整体设计方案，并通过理论研究与仿真分析给出被动振动控制的相关设计参数，为进一步完成样机研制奠定了基础。下一步可建立系统多自由度振动耦合模型，并将橡胶阻尼球的非线性考虑到力学模型的搭建之中，进行复杂模型的参数设计。