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    基于數(shù)字孿生技術(shù)的變電站巡檢路徑?jīng)_突檢測研究

    2024-05-06 08:11:28郭江濤王濤賈俊強買合布拜肖開提劉璐璐
    電子設計工程 2024年9期
    關鍵詞:沖突檢測虛擬空間測區(qū)

    郭江濤,王濤,賈俊強,買合布拜·肖開提,劉璐璐

    (國網(wǎng)新疆電力有限公司信息通信公司,新疆烏魯木齊 830000)

    隨著工業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,安全穩(wěn)定的供電已經(jīng)成為了企業(yè)發(fā)展和社會生活的基本保障。變電站是整個電力系統(tǒng)傳輸和供電的集結(jié)站,負責將電力匯集、交流和調(diào)配。由于變電站直接暴露于自然環(huán)境中,除電力設備運轉(zhuǎn)帶來的機械損耗和電力損耗外,還經(jīng)受陽光、雨水等自然侵蝕,這些因素會加速電氣設備的老化,如果沒有及時發(fā)現(xiàn)故障進行下井處理,極有可能導致電氣設備出現(xiàn)突發(fā)性故障,對整個電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性構(gòu)成重大威脅。為了避免出現(xiàn)這種現(xiàn)象,在平時就有必要對變電站進行定期或不定期的巡檢。

    對于巡檢路徑的沖突檢測可以有效提升巡檢的效率,因此,一些學者針對變電站巡檢路徑規(guī)劃進行了研究。文獻[1]提出面向變電站機器人巡檢路線規(guī)劃中的計算研究,依據(jù)離散數(shù)學原理中的哈密頓回路結(jié)合路徑常規(guī)計算,研究了一種全局巡檢方法,但該方法在極端情況下無法運作,不能完成路徑規(guī)劃。文獻[2]分析了特高壓變電站巡檢機器人路徑規(guī)劃改進的蟻群計算,將蟻群計算和人工勢場計算融合,大大提高了蟻群計算的搜索能力,構(gòu)建仿真環(huán)境完成路徑規(guī)劃。但該方法過度依賴智能機器人,人工無法操作。

    該文在數(shù)字孿生的基礎上對變電站巡檢路徑?jīng)_突檢測進行優(yōu)化。數(shù)碼孿生技術(shù)包含了三種要素,即真實空間、虛擬空間和二者之間的數(shù)據(jù)信息流。

    1 巡檢路徑數(shù)據(jù)采集

    該文采用傾斜攝影技術(shù)采集巡檢路徑數(shù)據(jù),使用搭載具有傾斜角度的航拍器采集目標的全方位信息,解決信息缺失問題?;趦A斜攝影的數(shù)據(jù)采集過程如圖1 所示。

    圖1 基于傾斜攝影的數(shù)據(jù)采集過程

    根據(jù)圖1 可知,采集方法核心步驟主要分為四步:影像采集、多視影像平差、多視影像密集匹配、紋理映射。

    1.1 巡檢影像采集

    影像數(shù)據(jù)采集工作主要分為測區(qū)觀察、測區(qū)路線規(guī)劃、測量計劃的制定與實施、數(shù)據(jù)的導出與合成[3-4]。

    測區(qū)觀察:測區(qū)觀察的主要目的是觀察待測區(qū)面積的大小以及待測區(qū)內(nèi)建筑的最大高度。根據(jù)這些信息來制定數(shù)據(jù)采集時航拍器的航高航線和制定測量計劃。

    測區(qū)路徑規(guī)劃:對測區(qū)路徑的規(guī)劃,須充分考慮被測區(qū)的地理環(huán)境、模型的生成精度等影像因素,以便于選取較為理想的路徑重合度和旁向重合度、測量高度,以確??梢圆杉礁哔|(zhì)量的影像數(shù)據(jù)。由經(jīng)驗可得,飛行高度設置為高出待測區(qū)內(nèi)最高建筑物的30%左右,旁向重合度和航向重合度設置在65%~85%左右,航拍器的拍攝模式設置為等間距拍攝[5-6]。

    測量計劃的制定與實施:測量時間盡量選擇在晴天的中午12 點之前的3 個小時和下午兩點鐘之后的3 個小時,保證光照充足的同時還需要防止過度的強光照射對影像數(shù)據(jù)采集的影響[7-8]。

    數(shù)據(jù)的導出與合成:在航拍器完成測量后,將其中影像數(shù)據(jù)拷貝出來,由于高空氣流、氣壓等影響,會造成航拍器不穩(wěn)定,導致采集的照片角度變化大,并且受空氣質(zhì)量和光照條件的變化等因素的影響,不同時刻所獲得的傾斜影像在亮度、對比度等屬性有所差異。為了消除影響,需要對所獲得的影像照片進行色彩修正和光色均勻處理,并刪除缺陷嚴重的影像。在處理之后需要將對應的POS 數(shù)據(jù)一并刪除,保證影像信息與POS 數(shù)據(jù)一一對應[9-10]。

    1.2 多視影像平差的計算與密集匹配

    基于采集的巡檢影像,使用光束法計算多視影像的平差,攝影測量的基本原理為共線方程,共線方程模型為:

    式中,x、y為平面坐標值,x0、y0、f為影像方位元素,Xa1~Xa4為測量物坐標;Xs為樣本閾值,以共線方程為基礎,將其進行泰勒展開,得到多視影響的平差。

    將最小二乘的計算應用在多視圖像中,其具有共線條件的多視圖像匹配計算。根據(jù)核線的幾何位置條件,在核線圖像上進行一維空間搜索,通過灰度觀測方程求出測量物的圖像位置[11-12]。通過計算多個相機拍攝的同一地點的圖像坐標來確定像點坐標,利用核線約束的最小二乘匹配計算后得到搜索圖像相應的地面坐標。

    2 巡檢路徑?jīng)_突檢測

    完成數(shù)據(jù)采集后,便可進行基于數(shù)字孿生技術(shù)的巡檢路徑?jīng)_突檢測,通過數(shù)字孿生的虛擬空間運行巡檢設備[13-14],對巡檢設備可能的運動變換進行分析,在數(shù)字孿生技術(shù)的虛擬空間中,所有動作變化都可以轉(zhuǎn)換為對稱、平移、旋轉(zhuǎn),因此可以建立三維線性變換矩陣來表示巡檢的比例變換、對稱變換、旋轉(zhuǎn)變換[15]。

    空間坐標的變換模式如圖2 所示。

    圖2 變換模式

    三維空間的坐標轉(zhuǎn)換可分為平移變換、比例變換以及旋轉(zhuǎn)變換三種形式,對于平移變換主要應用的是布爾莎模型,坐標的比例變換即為坐標按照規(guī)定系數(shù)的變換,旋轉(zhuǎn)變換是通過一定角度完成坐標的轉(zhuǎn)換。三種坐標轉(zhuǎn)換形式的表達式為:

    ①平移變換:模型物體A在真實空間的坐標沿一定距離平移到虛擬空間中,物體的大小形狀不發(fā)生改變,布爾莎坐標平移轉(zhuǎn)換模型為:

    式中,(XA,YA,ZA)為原始坐標,為平移后的坐標;TA為平移參數(shù);(ωx,ωy,ωz)為不同坐標的平移參數(shù)。

    ②比例變換:物體在真實空間的體積過大或過小,在轉(zhuǎn)移到虛擬空間時需要將其放大或縮小,其坐標比例變換表示為:

    ③旋轉(zhuǎn)變換:三維物體圍繞某一個坐標軸從真實空間轉(zhuǎn)移到虛擬空間時,旋轉(zhuǎn)角度為θ,其矩陣表示為:

    為了更好地展現(xiàn)數(shù)字孿生中虛擬空間與真實世界的高度一致性,該文在建立虛擬世界中的每一個物體添加沖突單元,并將剛體一起添加到物體上,來模擬物理世界中的沖突效果,更大程度地還原現(xiàn)實世界中的物理規(guī)則,避免發(fā)生不符合常理的物體間相互穿透的物理現(xiàn)象的出現(xiàn)。在進行沖突檢測時需要,每一個對象都使用一個比模型稍大的幾何體包裹,從幾何角度出發(fā)檢測場景中的物體是否發(fā)生接觸,檢測完成之后返回沖突信息[16]。其檢測算法原理如下:

    假設χ1、χ2、χ3和χ4表示虛擬物體周圍N、S、E、W四個方向距離障礙物的長度值,且設定min(χ1,χ2,χ3,χ4) 是可求的,以R為半徑的圓形區(qū)域是虛擬物體行動安全范圍,假定R′為虛擬物體包圍盒子的探測半徑,則物體在不同方向上是否會發(fā)生沖突的判斷公式可表示為:

    通過在數(shù)字孿生虛擬空間中進行式(5)的距離計算來完成巡檢路徑?jīng)_突檢測。

    3 實驗研究

    為驗證該文提出的基于數(shù)字孿生技術(shù)的變電站巡檢路徑?jīng)_突檢測優(yōu)化方法的實際應用效果,設定對比實驗。通過建模軟件Autobesk 3ds max(3DMAX)根據(jù)圖片素材對現(xiàn)場設備一比一還原現(xiàn)場實時情況,包括運動過程,運動軌跡,建好的模型導入Quixel SUITEL 里面做材質(zhì)貼圖,如模型需要從高模轉(zhuǎn)低模則需要通過拓補軟件TopoGun 轉(zhuǎn)成低模,然后再用烘焙軟件marmoset toolbag 把高模的模型細節(jié)轉(zhuǎn)移到低模。以上操作完成后,則轉(zhuǎn)出OBJ 格式導入3DMAX 中添加貼圖,設立實驗,進行沖突檢測,通過沖突檢測過程實現(xiàn)巡檢路徑優(yōu)化,3DMAX 圖如圖3 所示。

    圖3 3DMAX圖

    利用航拍器傾斜攝影技術(shù)采集巡檢場所中物體的三維圖像,對采集到的圖像進行預處理,去濾波去噪,通過建立共線方程模型計算多視影像平差,進行多視影響密集匹配,獲得場景視差圖,利用相機參數(shù)對視差圖進行換算,得出巡檢場所深度信息。利用人工勢場標記障礙物,規(guī)劃出避開障礙物的巡檢路線,進而獲得障礙物三維坐標,進行巡檢路徑?jīng)_突檢測。

    選用該文提出的基于數(shù)字孿生技術(shù)的變電站巡檢路徑?jīng)_突檢測優(yōu)化方法、文獻[1]方法和文獻[2]方法完成后對比測試。不同方法的路徑?jīng)_突檢測誤差如表1 所示。

    表1 路徑?jīng)_突檢測誤差實驗結(jié)果

    根據(jù)表1 可知,文中方法巡檢能力更強,路徑?jīng)_突檢測誤差始終小于等于0.05%,傳統(tǒng)的基于蟻群算法的方法雖然也具備一定的消除路徑?jīng)_突檢測誤差能力,但是其路徑?jīng)_突檢測誤差高于該文方法,相比之下,文中方法具有顯著的應用優(yōu)勢。

    基于上述測試結(jié)果,進一步對不同方法下巡檢延時時間進行檢驗,檢驗次數(shù)共5 次,得到的實驗結(jié)果如表2 所示。

    表2 巡檢延時時間檢測結(jié)果

    在經(jīng)過該文方法優(yōu)化后,延時時間低于0.02 ms,而未進行優(yōu)化之前,延時時間始終在0.6 ms 之內(nèi),無法滿足用戶要求。由此可見,該文提出的基于數(shù)字孿生技術(shù)的變電站巡檢路徑?jīng)_突檢測優(yōu)化方法優(yōu)化能力最強,更適合于實際應用。

    4 結(jié)束語

    變電站的安全問題已然成為了電力領域的重點問題,對于變電站巡檢路徑的沖突檢測以及優(yōu)化可以極大提高變電站的穩(wěn)定性。該文提出了基于數(shù)字孿生技術(shù)的變電站巡檢路徑?jīng)_突檢測優(yōu)化方法,通過數(shù)字孿生技術(shù)對信息進行分析,解決了傳統(tǒng)方法的不足,并為后續(xù)研究此方面的學者提供相關參考。

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