摘要:隨著無人機技術的發(fā)展,其在水利設施缺陷檢測與故障診斷領域逐漸體現(xiàn)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(xù)發(fā)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(jīng)濟發(fā)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(tǒng)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(xiàn)代水利工程管理的實際需求。在無人機技術快速發(fā)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(jù)。
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(xù)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(xù)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(qū)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(shù)量與密度等,使定量分析結果作為后續(xù)故障診斷和維修的依據(jù)。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(fā)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(fā)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(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)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(tǒng)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(huán)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(fā)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(shù)據(jù)后,利用專業(yè)三維建模軟件處理點云數(shù)據(jù),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(xiàn)出水利設施表面形態(tài)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?;谌S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(chǎn)生滲漏問題的情況下,若缺少及時發(fā)現(xiàn)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(fā)現(xiàn)和周圍環(huán)境溫度不同的異常區(qū)域,這些區(qū)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(xù)維修工作提供重要依據(jù)。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(wěn)定性,甚至引發(fā)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(fā)現(xiàn)因為裂縫而引起的溫度異常區(qū)域,這些區(qū)域通常表現(xiàn)為溫度梯度較大,或與周圍環(huán)境溫度不一致。在對比分析這些區(qū)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(xiàn)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(fā)現(xiàn)溫度異常區(qū)域,這些區(qū)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(tǒng)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(chǎn)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。通常可以將振動傳感器安裝在水利設施的關鍵部位,如壩體、閘門等,從而實時監(jiān)測振動狀況。通過分析振動數(shù)據(jù)評估結構穩(wěn)定性,發(fā)現(xiàn)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(chǎn)生不同特征的振動信號。通過對比正常狀態(tài)與故障狀態(tài)下的振動數(shù)據(jù),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(xù)監(jiān)測水利設施,及時發(fā)現(xiàn)異常振動情況并發(fā)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(fā)展,保障水利設施的運行安全性與穩(wěn)定性。
2無人機在水利設施故障診斷中的應用
2.1實時監(jiān)測和數(shù)據(jù)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(xiàn)對水利設施的多維度監(jiān)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(fā)現(xiàn)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(jiān)測設施振動狀況,從而評估結構穩(wěn)定性與設施運行狀態(tài)。無人機所搭載的智能計算系統(tǒng)可以對傳感器所收集的數(shù)據(jù)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(tài)和潛在故障。數(shù)據(jù)處理分析結果可以通過無線通信技術實時傳輸?shù)降孛婵刂浦行模┙o工作人員進行下一步分析與決策[4]。數(shù)據(jù)傳輸指的是將無人機所收集的設施狀態(tài)數(shù)據(jù)信息實時傳輸?shù)降孛婵刂浦行牡倪^程,是遠程監(jiān)控、實時分析與快速響應不可或缺的環(huán)節(jié)。無人機通??梢越柚鸁o線通信技術進行數(shù)據(jù)傳輸,如WIFI、4G/5G、衛(wèi)星通信等。這些技術具有傳輸速度快、覆蓋范圍廣泛、穩(wěn)定性優(yōu)良等多種優(yōu)勢,可以滿足實時數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶嶋H需求。在數(shù)據(jù)傳輸過程中,必須要采取加密技術對數(shù)據(jù)做好保護工作,確保數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)信息的完整性與可靠性。此外,為了體現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r性特征,通??梢圆扇「咚賯鬏敿夹g,對數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議進行優(yōu)化與完善,使傳輸效率得到進一步提升[5]。
2.2智能數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。智能數(shù)據(jù)分析的目的是為了整合這些多源數(shù)據(jù),從中獲取更為全面、準確的設施狀態(tài)信息。在此過程中,對智能計算系統(tǒng)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(shù)據(jù),為后續(xù)故障診斷提供必要的線索。處理后的數(shù)據(jù)會被存儲在云端或本地數(shù)據(jù)庫中,用于后續(xù)分析與回溯。數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)可以對這些數(shù)據(jù)進行分類、索引與壓縮,使數(shù)據(jù)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(tǒng),結合圖像識別、機器學習等技術對整合后的數(shù)據(jù)進行深入分析,可以從中識別出水利設施所存在缺陷。系統(tǒng)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(tǒng)還可以進一步分析缺陷產(chǎn)生的原因與可能產(chǎn)生的后果,結合設施運行數(shù)據(jù)、歷史維修記錄與環(huán)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(fā)展趨勢。另外還可以結合診斷結果和優(yōu)化算法,為工作人員提供合理的優(yōu)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(yǎng)工作得以體現(xiàn)出應有的高效性和精準性等優(yōu)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(fā)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(xù)發(fā)展提供有力保障。
參考文獻:
[1]朱彬彬.無人機在橋梁檢測中的應用研究[J].運輸經(jīng)理世界,2024(1):100.
[2]陶雄俊,劉東甲,李聰,等.北斗星基增強技術在電網(wǎng)無人機巡檢中的應用[J].電力設備管理,2023(6):121123.
[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(wǎng)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(tài)監(jiān)測與故障診斷研究新進展[J].環(huán)球市場,2016(24):1.