一种无人机消防系统电源电气负载分析方法与流程

    技术2025-01-27  54


    本发明涉及负载分析方法领域,具体是一种无人机消防系统电源电气负载分析方法。


    背景技术:

    1、无人机消防系统是指利用无人机技术应用于消防救援领域的一整套系统,该系统集成了无人机平台、信息采集系统、地面控制系统以及多种灭火和救援设备,为消防工作提供了全新的解决方案。

    2、无人机消防系统在运行过程中为了保证稳定性需要对电源电气负载进行分析,电源电气负载分析是电气工程师在电力系统设计和运维中不可或缺的重要环节。这一过程涉及对电源系统中负载特性的深入理解、数据收集、分析以及基于分析结果的管理策略制定。

    3、现有电气负载分析方法存在一定的缺陷,无法快速精准的分析出无人机消防系统电源电气负载是否存在异常,进而不能及时发现异常并采取措施。因此,本领域技术人员提供了一种无人机消防系统电源电气负载分析方法,以解决上述背景技术中提出的问题。


    技术实现思路

    1、本发明的目的在于提供一种无人机消防系统电源电气负载分析方法,能够快速精准的分析出无人机消防系统电源电气负载是否存在异常,在出现异常时及时发现以方便采取措施,以解决上述背景技术中提出的问题。

    2、为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:

    3、一种无人机消防系统电源电气负载分析方法,包括以下步骤:

    4、负载数据收集,即通过使用监测装置对无人机消防系统的电力参数进行实时监测收集,其中,电力参数包括实时电流、电压以及功率;

    5、环境数据采集,即通过传感器对当前无人机所处环境的环境参数进行实时监测采集,其中,环境参数包括无人机所处高度、温度、湿度、风向以及风力;

    6、负载特性分析,先构建环境分析模型,从以往飞行记录中筛选出具有代表性的特征记录,再构建负载分析模型,输出分析结果;

    7、根据分析结果进行分级预警并发出相应级别的警报。

    8、作为本发明进一步的方案:所述环境分析模型的具体分析过程为:

    9、将采集到的当前风向标记为a1,将无人机当前飞行方向标记为a2,再将a1与a2之间的夹角标记为α实时;

    10、将以往飞行记录中每一次记录的风向与无人机飞行方向之间的夹角标记为αi,i=1···n,其中,n为正整数;

    11、将α实时与αi进行差值计算,统计α实时与各个αi之间差的绝对值并标记为;

    12、从中筛选出最小的一百个值,再将这一百个值对应的飞行记录筛选出来作为初始特征记录;

    13、基于初始特征记录进行二次筛选,得到最终的具有代表性的特征记录。

    14、作为本发明再进一步的方案:所述基于初始特征记录进行二次筛选的具体过程为:

    15、将初始特征记录中的一百个飞行记录分别标记为bj,j=1···100;

    16、再从bj中提取此次飞行记录中无人机所处高度、温度、湿度以及风力,并将无人机所处高度标记为hj、温度标记为cj、湿度标记为dj、风力标记为ej;

    17、基于无人机所处高度hj、温度cj、湿度dj以及风力ej,生成bj对应的雷达图pj;

    18、将实时采集到的当前无人机所处高度标记为h、温度标记为c、湿度标记为d、风力标记为e,生成当前无人机所处环境的雷达图p;

    19、将p与pj进行相似度比对,若p与pj的相似度大于90%,则将pj规划到第一序列,若p与pj的相似度大于80%且小于等于90%,则将pj规划到第二序列,若p与pj的相似度大于70%且小于等于80%,则将pj规划到第三序列,若p与pj的相似度小于等于70%,则将pj规划到第四序列;

    20、将第一序列中pj的数量标记为f1,将第二序列中pj的数量标记为f2,将第三序列中pj的数量标记为f3,再将预设特征记录数量标记为f;

    21、若f1≥f,则从第一序列中筛选出f个雷达图pj对应的飞行记录bj作为最终的具有代表性的特征记录,若f1<f,则进入下一步骤;

    22、若(f1+f2)≥f,则从第一序列与第二序列中筛选出(2*f)个雷达图pj对应的飞行记录bj作为最终的具有代表性的特征记录,若第一序列与第二序列中的雷达图pj数量达不到(2*f),则从第三序列中进行补充,若加上第三序列中的pj数量仍达不到(2*f),则继续从第四序列中补充;若(f1+f2)<f,则进入下一步骤;

    23、(f1+f2+f3)≥f,则从第一序列、第二序列与第三序列中筛选出(3*f)个雷达图pj对应的飞行记录bj作为最终的具有代表性的特征记录,若第一序列、第二序列与第三序列中的雷达图pj数量达不到(3*f),则从第四序列中进行补充;若(f1+f2+f3)<f,则说明此次环境分析模型的分析结果出现异常。

    24、作为本发明再进一步的方案:从所述第一序列、第二序列、第三序列与第四序列中筛选雷达图pj对应的特征记录时,优先筛选序列中相似度排名靠前的雷达图。

    25、作为本发明再进一步的方案:所述负载分析模型的具体分析过程为:

    26、将环境分析模型分析出的具有代表性的特征记录标记为gi,i=1···k,其中,k为正整数;

    27、从gi中提取此次飞行过程中无人机消防系统的电力参数,将提取到的电流标记为qi、电压标记为ui、功率标记为wi;

    28、将实时监测到的无人机消防系统的电流、电压以及功率分别标记为q、u、w;

    29、若q、u、w均处于相应的预设区间内则进入下一步骤,否则说明无人机消防系统电源电气负载异常;

    30、将每组qi、ui、wi分别与q、u、w进行匹配,若任意一组qi、ui、wi与q、u、w匹配,则说明无人机消防系统电源电气负载正常,否则说明无人机消防系统电源电气负载异常。

    31、作为本发明再进一步的方案:若所述无人机消防系统电源电气负载异常,则统计异常持续时间,并标记为t,将t与预设时间t进行比对,若t≤t,则说明负载恢复能力正常,若t>t,则说明负载恢复能力异常。

    32、作为本发明再进一步的方案:所述分级预警的具体过程为:

    33、若环境分析模型的分析结果出现异常,则发出一级预警;

    34、若负载分析模型的分析结果为无人机消防系统电源电气负载异常,且负载恢复能力正常,则发出二级预警;

    35、若负载分析模型的分析结果为无人机消防系统电源电气负载异常,且负载恢复能力异常,则发出三级预警。

    36、作为本发明再进一步的方案:所述发出相应级别的警报具体为:

    37、若出现一级预警,则无人机控制终端的显示屏边缘闪烁黄光;

    38、若出现二级预警,则无人机控制终端的显示屏边缘闪烁红光;

    39、若出现三级预警,则无人机控制终端的显示屏边缘红光与黄光交替闪烁。

    40、与现有技术相比,本发明的有益效果是:

    41、1、本技术通过先构建环境分析模型,从以往飞行记录中筛选出具有代表性的特征记录,再通过构建的负载分析模型,结合之前筛选出的特征记录对无人机消防系统电源电气负载参数进行分析,从而快速精准的分析出无人机消防系统电源电气负载是否存在异常,在出现异常时及时发现以方便采取措施。


    技术特征:

    1.一种无人机消防系统电源电气负载分析方法,其特征在于,包括以下步骤:

    2.根据权利要求1所述的一种无人机消防系统电源电气负载分析方法,其特征在于,所述环境分析模型的具体分析过程为:

    3.根据权利要求2所述的一种无人机消防系统电源电气负载分析方法,其特征在于,所述基于初始特征记录进行二次筛选的具体过程为:

    4.根据权利要求3所述的一种无人机消防系统电源电气负载分析方法,其特征在于,从所述第一序列、第二序列、第三序列与第四序列中筛选雷达图pj对应的特征记录时,优先筛选序列中相似度排名靠前的雷达图。

    5.根据权利要求4所述的一种无人机消防系统电源电气负载分析方法,其特征在于,所述负载分析模型的具体分析过程为:

    6.根据权利要求5所述的一种无人机消防系统电源电气负载分析方法,其特征在于,若所述无人机消防系统电源电气负载异常,则统计异常持续时间,并标记为t,将t与预设时间t进行比对,若t≤t,则说明负载恢复能力正常,若t>t,则说明负载恢复能力异常。

    7.根据权利要求6所述的一种无人机消防系统电源电气负载分析方法,其特征在于,所述分级预警的具体过程为:

    8.根据权利要求7所述的一种无人机消防系统电源电气负载分析方法,其特征在于,所述发出相应级别的警报具体为:


    技术总结
    本发明公开了一种无人机消防系统电源电气负载分析方法,属于负载分析方法领域,包括以下步骤:负载数据收集,即通过使用监测装置对无人机消防系统的电力参数进行实时监测收集,其中,电力参数包括实时电流、电压以及功率;环境数据采集,即通过传感器对当前无人机所处环境的环境参数进行实时监测采集;负载特性分析,先构建环境分析模型,从以往飞行记录中筛选出具有代表性的特征记录,再构建负载分析模型,输出分析结果;根据分析结果进行分级预警并发出相应级别的警报。本发明,能够快速精准的分析出无人机消防系统电源电气负载是否存在异常,在出现异常时及时发现以方便采取措施。

    技术研发人员:步召杰
    受保护的技术使用者:四川省天域航通科技有限公司
    技术研发日:
    技术公布日:2024/10/24
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