[发明专利]基于LoRaWAN定位技术的风电场无人机自动巡检系统及方法

说明书

本发明公开基于LoRaWAN定位技术的风电场无人机自动巡检系统及方法，属于风电场无人机巡检技术领域。无人机对风电场的风电机组进行宏观巡检并通过LoRa终端将风电机组宏观巡检图像上传；对上传图像数据进行预处理；对风电机组宏观巡检图像进行诊断找出故障图像；为故障图像确定拍摄位置，并根据故障图像的拍摄位置和风电机组的位置信息，确定故障风机；控制无人机飞行至指定故障风机处进行微观巡检并拍摄高清图像；对微观巡检拍摄的高清图像进行诊断找出故障图像并确定故障类型，并将高清故障图像存入专家库，以供下次图像诊断使用。风电场巡检自动化，避免人工操作无人机巡检在路径上的电量耗费，提高无人机续航能力，实现低功耗定位。

技术领域

本发明涉及一种风电场无人机巡检系统及方法，更具体地说涉及一种基于LoRaWAN定位技术的风电场无人机自动巡检系统及方法。

背景技术

随着我国风电技术的不断突破，风力发电越来越受到重视，风电场的规模也在逐渐扩大。如果机组故障停机将导致发电量减少，并产生高额的维修费用，因此需要对风电机组进行定期巡检。传统地，对风机叶片的检查多采用人工巡检的方式，如利用望远镜观察和工作人员高空检测，其具有以下缺点：(1)多数风电场分布广阔，地形复杂，从而对传统的人工巡检带来了较大的困难(2)风电场巡检任务重，传统的人工检测效率低，时间成本高，停机损失大(3)巡检人员高空作业，安全风险大。

随着无人机技术持续发展，无人机巡检展现了极大的使用价值，可有效提高风场巡检工作水平。现有技术中，多是巡检人员在现场操作无人机巡检，然而这种人工操作无人机巡检对作业人员有较高要求，此外，人工操作无人机可能会出现漏拍，错拍等情况以及在天气恶劣的情况下，工作人员可能无法到达现场，巡检无人机无法使用。再者，无人机续航能力一般在30分钟内，人工操作无人机进行巡检时，一次充电支撑不了无人机巡视风场全部风机情况。

另外，现有的无人机定位技术多采用单点GPS定位技术，定位精度在5-10米，虽然可以满足人们对于定位精度的需求，但其在设备上功耗较大，且成本高。还有风电场位置偏僻，加之卫星经常会移动，无线电信号会丢失。而且采用蓝牙、Wi-Fi、ZigBee等传统定位装置功耗大，且不适于面积较大的风电场区的定位。

发明内容

鉴于上述现有技术的不足，本申请的目的在于提供一种基于LoRaWAN定位技术的风电场无人机自动巡检系统及方法，旨在解决无人机自动巡检代替人工操纵无人机巡检、现有无人机GPS定位功耗大、无人机续航时间短的问题。

为解决上述技术问题，本发明的基于LoRaWAN定位技术的风电场无人机自动巡检系统，包括无人机、LoRa模块、分布在风电场四周的至少三个LoRaWAN网关和上位机；所述LoRa模块与无人机主控芯片电性连接构成LoRa终端，无人机主控芯片将数据包通过LoRa模块调制成LoRa无线信号发送出去；所述LoRa模块同时与各LoRaWAN网关节点无线通信连接，所述上位机中包括网络服务器、控制系统和故障识别系统；各LoRaWAN网关节点分别通过以太网与上位机中的网络服务器通信连接；

所述网络服务器，用于接收风电机组传送来的风电机组位置信息；分别从至少三个LoRaWAN网关节点收集包含LoRa模块发送的数据和网关节点所添加的时间戳的数据信号；对从所有LoRaWAN网关收到的相同数据帧进行处理，包括排序和分组；根据处理后的数据帧，进行实时无人机定位计算，并将无人机位置信息进行输出显示；接收故障识别系统发送的风电机组宏观巡检得到的故障图像，从其接收的故障图像的图片属性信息中读取故障图像的拍摄时间，找出数据帧时间戳中与故障图片拍摄时间相近的时间戳，根据该时间戳匹配故障图片对应的拍摄位置；根据故障图片的拍摄位置和风电机组的位置信息，确定故障风机，并将故障风机的位置发送给控制系统；