浙江浙能嘉兴海上风力发电有限公司钭锦周获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江浙能嘉兴海上风力发电有限公司申请的专利一种应用于海上风机的无人机巡检系统及方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119418505B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411557965.0,技术领域涉及:G08B31/00;该发明授权一种应用于海上风机的无人机巡检系统及方法是由钭锦周;陈正东;林玮;叶江彬;步弋辰设计研发完成,并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种应用于海上风机的无人机巡检系统及方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种应用于海上风机的无人机巡检系统及方法,涉及无人机巡检技术领域,所述巡检方法包括以下步骤:构建巡检数据管理系统对无人机每一次巡检过程中采集到的监测数据和照片进行存储,生成对应的一条巡检记录;基于任意巡检记录中存储的监测数据,对风机的运行状态进行风险评估和磨损评估;任意选取一条巡检记录,分析所述巡检记录中所存储关于所处环境的监测数据,对特征因素进行提取,得到各个特征因素的影响程度占比;对任意巡检记录的两次评估结果设定性能影响比例,得到任意巡检记录的综合风险值;实时获取风机所在位置的气象信息,对风机的运行状态变化进行预测,并判断是否生成临时巡检警报。
本发明授权一种应用于海上风机的无人机巡检系统及方法在权利要求书中公布了:1.一种应用于海上风机的无人机巡检方法,其特征在于:所述巡检方法包括以下步骤: 步骤S100:通过在风机上安装监测设备对风机的运行性能和所处环境进行监测,每一次巡检过程中通过无人机对风机进行拍摄,并接收监测设备所监测到的监测数据;构建巡检数据管理系统对无人机每一次巡检过程中采集到的监测数据和照片进行存储,生成对应的一条巡检记录; 步骤S200:基于任意巡检记录中存储的监测数据,对风机的运行状态进行风险评估;获取所述巡检记录的照片中所呈现的运行状况,基于与相邻巡检记录之间的差异情况对风机进行磨损评估; 步骤S300:任意选取一条巡检记录,分析所述巡检记录中所存储关于所处环境的监测数据,对影响风机运行状态和磨损情况的特征因素进行提取;将所述巡检记录与相邻巡检记录进行评估结果差异比对,得到各个特征因素对两次评估结果的影响程度占比; 步骤S400:基于各个特征因素的影响程度占比,对任意巡检记录的两次评估结果设定性能影响比例,得到任意巡检记录的综合风险值,并对判断风机是否存在异常的风险阈值进行确认;实时获取风机所在位置的气象信息,对风机的运行状态变化进行预测,并判断是否生成临时巡检警报向工作人员发送提醒; 所述步骤S200包括以下步骤: 步骤S201:获取任意巡检记录中所存储的风机性能数据,将所述风机性能数据按照数据类型划分为不同类型;对每一类性能数据预设相应的评估规则,得到风机在任意一类性能数据中所呈现的风险值;对各类性能数据所呈现的风险值进行累加,得到风机的第一特征风险值F1; 步骤S202:提取所述巡检记录中所存储的若干照片,按照预先设定的拍摄点位对每张照片的拍摄点位进行确定;对所有巡检记录按照记录生成顺序进行排序,获取所述巡检记录的前一条巡检记录的若干照片,同样对每张照片的拍摄点位进行确定;分别对两条巡检记录中处于同一拍摄点位得到的照片进行识别,提取照片中所呈现的结构特征,对同一拍摄点位的两张照片进行结构特征比对,分别对两张照片中的若干磨损区域进行识别,分别得到两张照片中所呈现磨损区域的区域总面积; 步骤S203:分别获取两条巡检记录的记录生成时间,得到两条巡检记录的时间间隔Δt;根据公式: 其中,A1为前一条巡检记录的照片中所呈现磨损区域的区域总面积,A2为所述巡检记录的照片中所呈现磨损区域的区域总面积,k为无人机拍摄照片的面积转换比例,且面积转换比例为实际面积与图片所呈现面积的比例为k;计算得到所述巡检记录中风机所呈现的磨损系数W; 步骤S204:对所述巡检记录中存储的各张照片进行磨损区域识别,得到风机的磨损面积和若干个磨损系数,对所述若干个磨损系数进行平均值计算得到所述巡检记录的综合磨损系数Wave;根据公式: F2=A×k×Wave; 其中,A为风机的磨损面积,由各张照片所呈现磨损区域的区域总面积累加得到;计算得到风机的第二特征风险值F2; 所述步骤S400包括以下步骤: 步骤S401:任意选取一条巡检记录,得到所述巡检记录的第一特征风险值F1和第二特征风险值F2;获取所述巡检记录中各个特征因素对两次评估结果的影响程度占比,根据公式: 其中,z1和z2均为正整数,且z1∈1,n,z2∈1,n,Pz1为第z1个特征因素对风机运行状态评估结果的影响程度占比,Pz2为第z2个特征因素对风机磨损情况评估结果的影响程度占比,n为所述巡检记录所包含特征因素数量;计算得到所述巡检记录所呈现风机的综合风险值F; 步骤S402:每当风机发生了检修行为,则对检修前最新生成的一条巡检记录进行异常标记;获取所有包含异常标记的巡检记录的综合风险值,选取数值最小的一个综合风险值作为判断风机是否存在异常的风险阈值为Fmin; 步骤S403:将风机所在位置的气象信息按照环境数据类型进行划分,对每一类环境数据的数值变化进行获取,对数值变化幅度超过设定的安全幅度范围的环境数据进行提取,生成若干个实时特征因素; 步骤S404:将所述若干个实时特征因素与各条巡检记录中的特征因素进行比对,确定各个实时特征因素在各条巡检记录中所对应的特征因素;获取任意实时特征因素在各条巡检记录中分别对两次评估结果的影响程度占比P和Q,分别进行平均值计算得到平均影响程度占比Pave和Qave;获取当前最新生成一条巡检记录的第一特征风险值F1’和第二特征风险值F2’,对当前风机的综合风险值F’;若F’>Fmin,则生成临时巡检警报向工作人员发送提醒,提醒当前需要派遣无人机对风机进行检修。
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