本书系统论述了利用大型无人机开展超视距电力线路安全巡检的方案设计、载荷配置、多传感器系统集成与检校、数据采集与处理的方法、技术流程、关键技术及实践应用。
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内容简介
本书共10章，包含电力线路巡检技术概述、无人机多传感器数据采集技术、无人机电力线路巡检作业、激光扫描数据获取与智能诊断、可见光影像数据获取与智能诊断、红外影像数据获取与智能诊断、紫外影像数据获取与智能诊断、巡检专家诊断及三维可视化、大型无人机啊电力线路巡检应用和无人机电力巡检及智能诊断技术展望。
章节目录
- 封面
- 书名页
- 版权页
- 本书编写人员
- 前言
- 1 电力线路巡检技术概述
- 1.1 电力线路巡检重要性
- 1.2 电力线路巡检技术发展
- 1.3 无人机电力线路巡检
- 1.4 无人机电力线路巡检优势
- 1.5 本书内容概要
- 2 无人机多传感器数据采集技术
- 2.1 无人机系统及技术简介
- 2.1.1 多传感器采集平台
- 2.1.2 多传感器及其工作原理
- 2.1.3 多传感器数据采集关键技术
- 2.2 无人机巡检数据
- 2.2.1 激光点云数据
- 2.2.2 可见光影像数据
- 2.2.3 红外影像数据
- 2.2.4 POS系统数据
- 2.2.5 紫外影像数据
- 3 无人机电力线路巡检作业
- 3.1 无人机巡检飞行平台
- 3.1.1 平台分类及特点
- 3.1.2 平台系统组成
- 3.1.3 平台主要技术参数
- 3.2 无人机与多传感器集成耦合
- 3.2.1 集成耦合的必要性
- 3.2.2 集成耦合的步骤
- 3.2.3 集成耦合指标
- 3.3 线路巡检通信与运输保障
- 3.3.1 系统性能要求
- 3.3.2 地面测控站系统
- 3.3.3 运输保障系统
- 3.3.4 数据链路通信系统
- 3.4 安全巡检雷达避障
- 3.4.1 高的角度和距离分辨率
- 3.4.2 大扫描空域
- 3.4.3 高数据更新率
- 3.4.4 小目标检测能力
- 3.5 无人机巡检作业要求
- 3.5.1 人员要求
- 3.5.2 安全要求
- 3.5.3 气象要求
- 3.5.4 维护保养要求
- 3.5.5 巡检准备要求
- 3.6 巡检作业模式和内容
- 3.6.1 巡检作业模式
- 3.6.2 巡检作业内容
- 3.7 巡检作业方式和方法
- 3.7.1 作业数据获取
- 3.7.2 巡检作业方式
- 3.7.3 巡检作业方法
- 3.8 无人机巡检作业方案
- 3.8.1 巡检线路现场勘察
- 3.8.2 巡检作业方案制订
- 3.8.3 巡检作业方案内容
- 4 激光点云数据获取与智能诊断
- 4.1 数据采集原理及过程
- 4.1.1 激光扫描仪组成
- 4.1.2 激光扫描系统测量
- 4.1.3 激光点云处理
- 4.2 激光点云数据后处理技术
- 4.2.1 激光点云数据后处理流程
- 4.2.2 激光点云预处理
- 4.2.3 激光点云数据地物提取
- 4.3 电力线路巡检激光点云数据智能诊断
- 4.3.1 激光扫描仪应用于电力线路巡检业务
- 4.3.2 导地线拟合技术
- 4.3.3 激光点云杆塔提取
- 4.3.4 导地线断股及毛刺安全诊断
- 4.3.5 输电走廊安全距离诊断
- 4.3.6 杆塔倾斜度、地线保护角诊断
- 5 可见光影像数据获取与智能诊断
- 5.1 数据采集原理及过程
- 5.2 可见光数据处理技术
- 5.3 电力线路巡检可见光数据智能诊断
- 5.3.1 导地线提取与分析
- 5.3.2 绝缘子提取与定位
- 5.3.3 绝缘子电力检测
- 5.3.4 电力线路覆冰检测
- 5.3.5 飘挂物及导地线断股检测
- 5.3.6 绝缘子外观缺陷检测
- 5.3.7 线路金具锈蚀检测
- 5.3.8 线路部件脱落、移位检测
- 5.3.9 其他可见光缺陷检测
- 6 红外影像数据获取与智能诊断
- 6.1 数据采集原理及过程
- 6.1.1 红外辐射
- 6.1.2 红外成像原理
- 6.1.3 红外成像系统设计
- 6.2 红外数据处理技术
- 6.2.1 图像预处理
- 6.2.2 图像分割
- 6.2.3 数学形态学
- 6.2.4 线路背景分离
- 6.2.5 特征分析与提取
- 6.3 电力线路巡检红外数据智能诊断
- 6.3.1 红外影像提取及诊断
- 6.3.2 故障诊断与定位
- 6.3.3 温度异常诊断
- 6.3.4 设备故障诊断
- 7 紫外影像数据获取与智能诊断
- 7.1 紫外成像原理与过程
- 7.1.1 紫外辐射
- 7.1.2 紫外成像原理
- 7.1.3 紫外相机系统设计
- 7.2 紫外数据处理技术
- 7.2.1 图像获取及去噪
- 7.2.2 图像变换与分割
- 7.2.3 图像区域生长及滤波
- 7.2.4 放电异常计算
- 7.2.5 电晕放电确定
- 7.2.6 基于形态学的紫外智能诊断
- 7.3 紫外数据诊断应用
- 7.3.1 紫外缺陷类型
- 7.3.2 导线外伤检测
- 7.3.3 均压、屏蔽失效检测
- 7.3.4 架空地线与杆塔接触不良检测
- 7.3.5 绝缘子表面放电检测
- 7.3.6 无线电干扰源探测
- 8 巡检专家诊断及三维可视化
- 8.1 概述
- 8.2 基于多源数据融合的线路安全诊断
- 8.2.1 多时相数据融合
- 8.2.2 系统界面布局设计
- 8.2.3 主要功能模块
- 8.3 三维可视化应用
- 8.3.1 三维可视化系统构架
- 8.3.2 海量点云数据可视化
- 8.3.3 海量地形数据可视化
- 8.3.4 杆塔电线模型可视化
- 8.3.5 实时飞行三维可视化
- 9 大型无人机电力线路巡检应用
- 9.1 巡检试验概况
- 9.1.1 巡检目的
- 9.1.2 巡检区域环境
- 9.1.3 巡检设备概况
- 9.2 巡检试验实施
- 9.2.1 巡检组织安排
- 9.2.2 线路巡检方式
- 9.2.3 激光扫描数据
- 9.3 无人机巡检应用
- 9.3.1 可见光缺陷及诊断
- 9.3.2 异常发热缺陷红外诊断
- 9.3.3 异常放电缺陷紫外诊断
- 9.3.4 安全距离激光扫描诊断
- 9.4 无人机应急巡检
- 9.4.1 台风灾情
- 9.4.2 巡检方案
- 9.4.3 巡检过程及结果
- 9.4.4 无人机应急巡检适应性分析
- 9.5 无人机巡检安全
- 9.5.1 安全事项
- 9.5.2 风险评估
- 10 无人机电力线路巡检及智能诊断技术展望
- 参考文献
- 封底
展开全部
大型无人机电力线路巡检作业及智能诊断技术是2015年由中国电力出版社出版,作者彭向阳。
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本书分为9章，第1章为概述；第2章介绍了大型电力变压器的故障模式及影响分析；第3章介绍了大型电力变压器故障特征参量分析；第4章介绍了大型电力变压器故障特征参量预处理及预测方法；第5章介绍了大型电力变压器故障特征参量数据融合方法；第6章介绍了基于油中溶解气体的变压器故障诊断方法；第7章介绍了大型电力变压器过热故障诊断方法；第8章介绍了基于多特征参量的故障诊断方法；第9章介绍了典型故障诊断案例分析。
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