[发明专利]直升机电力巡检系统、巡检方法及计算机可读存储介质在审
申请号: | 202010343287.3 | 申请日: | 2020-04-27 |
公开(公告)号: | CN111563973A | 公开(公告)日: | 2020-08-21 |
发明(设计)人: | 徐国青 | 申请(专利权)人: | 湖北同诚通用航空有限公司 |
主分类号: | G07C1/20 | 分类号: | G07C1/20;G01R19/00;G01R22/00;G01R31/28 |
代理公司: | 北京君泊知识产权代理有限公司 11496 | 代理人: | 王程远 |
地址: | 434000 湖北省*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 直升机 电力 巡检 系统 方法 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种直升机电力巡检方法,其特征在于,所述直升机电力巡检方法包括以下步骤:
步骤一,电量检测模块通过电量表检测直升机电量数据;电压检测模块通过电压表检测直升机电压数据;电流检测模块通过电流表检测直升机电流数据;
步骤二,主控模块控制故障诊断模块过电力诊断器诊断直升机电路故障信息;检测报告生成模块通过报告程序生成直升机检测报告;
步骤三,负荷预测模块通过电力监测装置采集直升机电力数据集;通过构建程序提取采集的电力数据集中的历史数据;所述历史数据为每日负荷数据,而每日负荷数据每15min采集一个数据点,每日负荷数据共有96个数据点;
步骤四,训练数据集的输入样本包括从历史数据库提取的横向历史数据和纵向历史数据,横向历史数据取4个点;纵向历史数据取7个点;
步骤五,基于步骤三-步骤四的训练数据集构建方法建立测试数据集;
步骤六,建立基于分层并行式贝叶斯神经网络的预测模型;将训练数据集中的训练样本输入基于分层并行式贝叶斯神经网络的预测模型进行训练;
步骤七,将测试数据输入到训练好的预测模型中进行预测,得到电力负荷预测结果;预警模块通过预警程序将母线监测装置通过电路线接入直升机电力器件,配置母线监测装置监测参数;
步骤八,通过信号放大器放大监测信号;通过母线监测装置监听当前母线谐波信息,并将所述当前母线谐波信息发送给对应的多个出线控制装置;各个所述出线控制装置同与母线连接的多个出线一一对应,所述出线控制装置用于监听对应出线的出线谐波信息和控制对应出线与母线的通断;
步骤九,所述出线控制装置检测所述当前母线谐波信息是否满足第一预设要求,若所述当前母线谐波信息满足第一预设要求,则不执行控制逻辑,若所述当前母线谐波信息不满足第一预设要求,则每个出线控制装置检测对应出线的出线谐波信息是否满足第二预设要求;所述第二预设要求为预设的与每个出线对应的谐波要求;
步骤十,在出线谐波信息不满足第二预设要求的出线中,将对所述当前母线谐波信息影响最大的出线对应的出线控制装置控制对应的出线断开与所述母线的连接;
步骤十一,在下一次执行控制逻辑之前,剩余的出线控制装置检测当前母线谐波信息是否满足第一预设要求,若所述当前母线谐波信息满足第一预设要求,则不执行控制逻辑,若所述当前母线谐波信息不满足第一预设要求,则对所述当前母线谐波信息影响最大的出线对应的出线控制装置控制对应的出线断开与所述母线的连接;
步骤十二,基于步骤八至步骤十一的判断结果,通过预警程序对直升机电力谐波污染进行预警通知;同时显示模块通过显示器显示检测的直升机电量、电压、电流及故障信息、检测报告。
2.如权利要求1所述直升机电力巡检方法,其特征在于,所述横向历史数据分别取预测日的前一天、前两天、前三天及前七天同一时刻取的1个横向数据点,共4个点。
3.如权利要求1所述直升机电力巡检方法,其特征在于,步骤四中,所述纵向历史数据取预测日的前一天同一时刻的5个纵向数据点、预测日的前两天同一时刻的2个纵向数据点,共7个点。
4.如权利要求2-3所述直升机电力巡检方法,其特征在于,步骤四中,所述预测日的前一天的历史数据采用实际直升机电力负荷预测的组织形式,获取过程如下:
实际直升机电力负荷预测,先对预测日的前一天进行预测,得到预测日的前一天的96点预测负荷数据,然后在预测日前一天的下午4时进行预测,预测得到预测日的96点负荷;将预测日的前一天的下午4时后未采集到的数据用预测数据代替;即预测日的前一天的历史数据构成为:下午4时前的64点历史数据和下午4时后的32点预测负荷数据。
5.如权利要求1所述直升机电力巡检方法,其特征在于,所述步骤十一还包括:每隔预设时间执行一次控制逻辑。
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