SISTEM DE MONITORIZARE ȘI INSPECȚIE AVANSATĂ AERIANĂ ȘI TERESTRĂ A INFRASTRUCTURILOR CRITICE SMIATIC [309821]
SISTEM DE MONITORIZARE ȘI INSPECȚIE AVANSATĂ AERIANĂ ȘI TERESTRĂ A [anonimizat] & ECO CONCEPT SRL
Capitolul 1. Proiectarea sistemului prototip (pilot) – obiective propuse și realizate
Obiectivul general al proiectului îl constituie realizarea unui sistem inteligent de monitorizare și inspecție avansată a infrastructurilor critice (IC) – SMIATIC, [anonimizat], în vederea detectării eventualelor evenimente apărute în zona operațională. [anonimizat] a [anonimizat], defecte și impedimente. [anonimizat] o componentă software de generare a [anonimizat], inclusiv wireless sau în zbor, a acestor drone.
Astfel, în cadrul Activității 2 – B. [anonimizat]-activitatea 2.1 Proiectarea sistemului prototip (pilot) [anonimizat] – dezvoltare a realizat mai întâi o analiză a stadiului actual, a definit specificații tehnice și apoi a [anonimizat], analiza primară și analiza decizională cu ajutorul unui sistem inteligent, a [anonimizat]: cu aripă fixă și multicopter. [anonimizat] a [anonimizat]. [anonimizat]-o [anonimizat]. [anonimizat]-uri sporind astfel raza de acțiune.
[anonimizat] a [anonimizat] a elaborat specificațiile corespunzatoare pentru proiectarea și construirea prototipului. [anonimizat]. Echipa a elaborat un set de specificații software pentru modul de zbor al dronelor.
[anonimizat] a [anonimizat] a gamei de servicii care vor putea fi oferite pentru clienții care doresc să beneficieze de avantajele sistemului fară să achiziționeze produsul. În figura 1.1 este prezentată Arhitectura generală a [anonimizat] a rezultat în urma studiilor și specificațiilor tehnice analizate și realizate de echipa de cercetare.
Fig. 1.1. Arhitectura generală a sistemului de monitorizare și inspecție
În cele ce urmează echipa a proiectat o variantă de sistem operațional constituită dintr-o zonă de monitorizare de 20 km, care are în componența sa următoarele module:
Infrastructura de monitorizare la sol, văzută, ca o colecție de “hotspot”-uri pentru identificarea din teren a : stâlpilor de IT, stații de pompare a gazelor, apei sau carburanților, poduri, baraje, căi de transport, conducte, diguri, etc;
Senzori de monitorizare GSP, montați într-o configurație flexibilă, adaptați fiecărei structuri industriale care trebuie monitorizată;
Flota de drone (o aripă fixă și un grup de 2 drone de tip multi-copter, pentru inspecții detaliate ale unui areal dat)
Zona de bază și centrală de comandă și control;
Modulele de comunicație și asigurare cu energie electrică.
Procedura de monitorizare și inspecție este definită de echipa de cercetare, astfel: senzorii (video, audio, ultrasunete) din teren (montați pe dronă) transmit un semnal de avarie a instalațiilor (scurgeri, efracție, creștere bruscă a temperaturii, incendii, avarii mecanice, inundații, etc). Semnalul video obținut o să urmeze procedura:
Pas 1. Mai întâi se obține o înregistrare de tip video streaming data;
Pas 2. Se face analiza imaginilor statice obținute din streaming-ul video;
Pas 3. Se lansează un software de tip machine-learning analysis pentru a identifica defectele, modificările infrastructurii sau inspecția acesteia;
Pas 4. Se lansează aplicația software responsabilă de identidicarea formelor sau identificarea persoanelor din sectorul monitorizat, pentru securizarea completă a perimetrului (antrenarea bazei de date predefinite – aplicație software bazată pe comparația de cadre).
Aplicațiile software proiectate de echipa de cercetare au la bază tehnologii de inteligență artificială (AI), care vor permite o flexibilizare a soluției tehnice și un timp redus de răspuns.
Fig. 1.2. Sistem de monitorizare pentru 20 km perimetru monitorizat
În capitolele următoare ale acestui material sunt prezentate:
stadiul actual al echipamentelor și tehnologiilor
specificațiile tehnice
proiectarea sistemului prototip.
Deoarece soluția tehnică, așa cum a fost definită inițial în cererea de finanțare, este complexă și necesită informații din mai multe domenii, elaborarea specificațiilor corespunzatoare pentru realizarea proiectării și construirea prototipului a fost făcută pe module. Modulele proiectate sunt următoarele:
– Modulul pentru pachetul software aferent generării planului de zbor și managementului misiunilor de zbor pentru flota de drone utilizată în sistemul de monitorizare;
– Modulul de comunicații;
– Modulul aferent bazei de date de identificare obiective de monitorizat;
– Modulul pentru pachetul software aferent analizei și prelucrării de imagini video (dezvoltarea unui algoritm inovativ de detecție bazat pe metoda comparației între cadre și a unui algoritm pentru detectarea punctelor fixe prestabilite);
– Modulul energetic: Încărcarea clasică cu acumulatori, încărcarea prin inducție electromagnetică, fară contact, prin dotarea stației de baza cu un circuit de încarcare suficient care sa dezvolte un câmp electromagnetic suficient de puternic; încarcarea cu contact coaxial cu ghidaj pâlnie – acest tip de încarcare reprezinta unul din elementele inovative din punct de vedere al încarcării electrice;
– Modulul de integrare al soluției tehnice: În cadrul acestui modul s-a realizat proiectarea din punct de vedere hardware a platformelor de inspecție și monitorizare cu UAV aripă fixa și multicopter cu transportor care integrează inspecția multisenzorială: video în domeniul vizibil, detecție ultrasunete, detecție audio, cameră în domeniul IR și cameră în domeniul UV.
Capitolul 2. Modulul pentru pachetul software aferent generării planului de zbor și managementului misiunilor de zbor pentru flota de drone
În cadrul acestui capitol echipa de cercetare a definit specificațiile tehnice, tehnologiile de realizare și proiectarea pachetul software aferent generării planului de zbor. Ca urmare a diversificării aplicațiilor aeronavelor fără pilot uman (UAV), s-au studiat probleme privind planificarea traiectoriilor de zbor care unesc un puncte de plecare cu unele de sosire, într-un spațiu predefinit conținând obstacole statice sau dinamice, pentru a putea îndeplini obiectivele soluției tehnice într-un mod cât mai flexibil. În cazul existenței mai multor astfel de traiectorii am formulat o problemă de optimizare în care se urmărește minimizarea timpului de ajungere la destinație. Problema planificării traiectoriilor de zbor este intens studiată și în cadrul unor aplicații de robotică, astfel că unele dintre metodele propuse pentru aplicații cu UAV-uri au fost inițial utilizate în robotică. Principala deosebire între aceste două categorii de aplicații constă în faptul că UAV-urile nu-și pot micșora viteza sub limita de sustentație deci traiectoriile optimale rezultate trebuie “netezite” ținând cont de calitățile de manevrabilitate ale aeronavei. În vederea realizării proiectării optime a planului de zbor definim următoarele ipoteze:
mișcarea aeronavei este planară; aceasta ipoteză este frecvent adoptată în aplicații deoarece determinarea traiectoriei de zbor în spațiul 3D necesită un volum de calcul în timp real foarte mare în comparație cu cazul 2D considerat în continuare; în plus, echipamentele active de determinare a obstacolelor dau de asemenea informații în plan;
obstacolele sunt statice; cazul unor obstacole dinamice poate fi de asemenea considerat dar crește substanțial efortul de calcul;
nu se iau în considerare efectele vântului care pot perturba determinată a UAV-ului;
planificarea traiectoriei se face pe un domeniu limitat ale cărui limite maxime sunt presupuse cunoscute;
se cunosc limitele de viteză ale aeronavei precum și raza minimă de curbură în viraj.
În continuare sunt prezentate trei metode de planificare a traiectoriei de zbor pe care le utilizăm în implementarea software din etapele următoare.
2.1. Metoda hărții de drum probabilistice (Probabilistic roadmap)
Metoda generală
Metoda hărții de drum probabilistice propusă constă din două faze și anume, faza de învățare și cea de interogare. În faza de învățare se construiește o hartă de drum. Aceasta este un graf nedirecțional în care reprezintă noduri (puncte) alese în spațiul fără obstacole , denumit și spațiu liber. reprezintă muchii, denumite și traiectorii locale (denumite astfel pentru a se deosebi de traiectoriile care unesc penctul de plecare cu cel de sosire). Muchia care unește nodurile și trebuie să aparține în întregime spațiului liber , adică să nu intersecteze obstacole.
Faza de învățare (creare a grafului pentru aplicația de navigație a dronelor cu aripă fixă)
Am definit două etape succesive denumite “construcție plan de zbor” și “expandare plan de zbor”. În prima etapă am obținut un graf cu suficient de multe noduri pentru acoperirea uniformă a spațiului . În etapa de expandare am realizat creșterea conectivității grafului prin generarea de noi noduri în apropierea celor existente. În cadrul proiectării detaliem cele două etape.
Etapa de construcție a grafului. Inițial graful este gol. Apoi se generează aleator și succesiv noduri în spațiul de zbor notat . Nodurile ce nu aparțin spațiului liber (adică spațiului fără obstacole) sunt eliminate. Pentru fiecare nod “” selectăm un număr de noduri din mulțimea nodurilor urmărindu-se conectarea lui “” cu acestea. În acest scop utilizăm un așa-numit planificator local de zbor care analizează dacă traiectoria dintre “” și un nod selectat “” este în întregime conținută în . În caz afirmativ, muchia este adăugată mulțimii muchiilor fezabile . Alegerea nodurilor cu care se încearcă conectarea nodului “” se face alegând un număr de noduri din situate la o distanță față de “” mai mică decât o valoare fixată . Apoi selectăm nodurile din în ordinea crescătoare a distanței față de nodul “”. In continuare se încearcă stabilirea de muchii între “” și nodurile aparținând mulțimii , utilizând planificatorul local. Pentru ilustrarea algoritmului aferent etapei de construcție am notat cu o funcție simetrică, având următoarea semnificație: valoarea funcției este 0 dacă planificatorul local nu poate stabili muchia între cele două noduri considerate (adică dacă această muchie traversează obstacole) și respectiv 1, daca muchia este conținută complet în . Cu această notație, algoritmul de construcție a grafului este următorul:
Pasul 1 .
Pasul 2. Se alege aleator un nod “” din
Pasul 3. Se determină mulțimea de noduri situate la o distanță mai mică de față de nodul “”.
Pasul 4.
Pasul 5. Pentru toate nodurile , în ordinea crescătoare a distanței față de “”, se testează condiția:
Pasul 6. Se revine la Pasul 2.
O modalitate simplă de realizare a planificatorului local constă în discretizarea muchiei analizate și testarea apartenenței fiecărui nod astfel obținut la spațiul .
Pentru determinarea distanței dintre două noduri se utilizează norma euclidiană
în care reprezintă poziția punctului .
Etapa de expandare a grafului. Această etapă este necesară pentru creșterea conectivității grafului., mai ales în zonele “înguste” ale domeniului . Astfel de zone din spațiul sunt ocupate în mare parte de obstacole.
Prin identificarea zonelor “înguste” în jurul unui nod “”, am utilizat funcții de ponderare. Există mai multe metode euristice de determinare a funcției pondere corespunzătoare unui nod ”. De exemplu, se numără câte noduri se află la o distanță prestabiltă față de ”.
Dacă acest număr este mic, înseamnă că zona este dominată de obstacole, deci va avea o valoare mare, invers proporțională cu . O altă posibilitate constă în a determina distanța minimă dintre nodul ” și un alt nod cu care acesta nu este conectat. O distanță mică între aceste două noduri neconectare indică prezența unui obstacol; astfel ponderea se va determina invers proporțional cu .
În figura Fig. 2.1. este reprezentat Graful generat în urma rulării algoritmului prezentat mai sus, în care obstacolele sunt poligoanele cu laturile roșii.
Fig. 2.1. Graful în care obstacolele sunt poligoanele cu laturile roșii
Faza de interogare (determinarea unei traiectorii între un punct de plecare și un punct de sosire)
Se ia în considerare un punct de plecare “” și unul de sosire “” din spațiul , se urmărește conectarea acestora la două noduri “” și respectiv “” aparținând grafului determinat în faza anterioară (de învățare). Pentru determinarea unei traiectorii optimale utilizăm algoritmul prezentat în secțiunea următoare.
Faza de rafinare a traiectoriei (netezirea traiectoriei)
Deoarece din faza precedentă a rezultat o traiectorie compusă din segmente, este necesară netezirea traiectoriei în vecinătatea punctelor de intersecție a acestor segmente. Ideea constă în racordarea acestor segmente cu arce de cerc de rază , unde reprezintă raza minimă a virajului pe care-l poate executa UAV-ul. Distanța dinaintea nodului la care începe virajul este .
Fig. 2.2. Netezirea traiectoriei în apropierea la distanța față de nod
2.2. Planificarea traiectoriei de zbor folosind grafuri Voronoi și metoda Dijkstra
Metoda grafului Voronoi am utilizat-o pentru determinarea unei traiectorii de zbor într-un spațiu în care se cunosc puncte reprezentând amplasamentul obstacolelor în zona de monitorizat. În continuare, mulțimea punctelor se va nota cu . Diagrama Voronoi descompune spațiul în celule separate astfel încât punctele situate în celulă satisfac următoarea condiție: un punct se află în celula corespunzătoare punctului dacă și numai dacă , pentru orice , unde reprezintă distanța dintre două noduri successive de monitorizat.
Fig. 2.3. Diagrama Voronoi pentru planul de zbor când se cunosc obstacolele
În figura de mai sus punctele marcate “*” reprezintă punctele (obstacole), iar cele marcate “” denumite și puncte Voronoi, reprezintă centrele cercurilor circumscrise triunghiurilor determinate de punctele , având proprietatea că niciun punct nu se află în interiorul vreunui cerc circumscris corespunzător triunghiurilor (triangulație Delaunay). Punctele situate pe muchiile celulelor Voronoi au proprietatea că se află la distanțe egale față de punctele reprezentând obstacolele.
După generarea grafurilor Voronoi am determinat o primă formă a traiectoriei de zbor formată din muchiile celulelor Voronoi, astfel încât să se realize, minimizarea traseului parcurs între punctul de plecare al dronei și cel de sosire la stația de bază.
Fig. 2.4. Traiectoria optimală dintre punctul de plecare și cel de sosire al dronei
Există mai multe posibilități pentru determinarea traiectoriei cu lungime minimă, din care noi am ales metoda bazată pe programare dinamică al lui R. Bellman și metoda propusă de Dijkstra.
În continuare prezentăm succint algoritmul Dijkstra pe un exemplu ilustrat în figura de mai jos pentru determinarea celei mai scurte traiectorii dintre nodul de plecare 0 și toate celelalte puncte ale grafului. Pentru aceasta am definit “mulțimea celei mai scurte traiectorii”, abreviată MST.
Pasul 1. Se atribuie tuturor nodurilor, cu excepția celui de la plecare, valoarea . Nodului de plecare i se atribuie valoarea deci mulțimea MST este ;
Pasul 2. Se alege nodul “” cu cea mai mică distanță care nu aparține MST;
Pasul 3. Se include nodul “” în MST;
Pasul 4. Se determină distanțele tuturor nodurilor adiacente nodului “”. Astfel pentru fiecare nod adiacent “”, dacă suma distanței dintre punctul de plecare și nodul “”, plus distanța este mai mică decât valoarea distanței lui “”, atunci se updatează valoarea distanței nodului “”.
Se repetă Pașii 2-4 până când mulțimea MST include toate nodurile grafului.
De exemplu, pentru graful din Fig. 2.5,
Fig. 2.5. Determinarea celei mai scurte traiectorii cu algoritmul Dijkstra
mulțimea MST este ilustrată în Fig. 2.6, traiectoria cea mai scurtă dintre punctele de plecare 0 și cel de sosire 4, fiind 0-7-6-5-4.
Fig. 2.6. Obținerea traiectoriei optimale dintre nodurile grafului
2.3. Planificarea traiectoriei folosind metoda programării liniare mixte cu întregi (MILP-Mixed Integer Linear Programming)
Pentru acoperirea unor variante de plan de zbor complexe utilizam și metoda MILP care reprezintă o extensie a programării liniare și este frecvent utilizată în probleme de planificare a traiectoriilor. Metoda prezintă doua înconveniente, și anume: volum mare de calcul pentru determinarea soluției și caracterul exclusiv liniar al restricțiilor.Cu toate acestea, pe baza metodei MILP se pot soluționa numeroase probleme practice, în cazul aproximării obstacolelor cu restricții liniare.
Metoda generală MILP se referă la rezolvarea următoarei probleme
în care . O parte dintre variabilele vectorului , sunt întregi, adică iar o parte dintre aceste variabile întregi pot fi binare, deci .
În continuare se definesc restricțiile de zbor pentru câteva cazuri tipice întâlnite în planificarea traiectoriilor. Am notat variabila discretă în care limita de timp este aleasă suficient de mare (reprezintă timpul maxim de zbor) și cu coordonatele UAV-ului la momentul .
Restricții privind ajungerea la destinația
în care reprezintă o variabilă binară iar este o constantă arbitrar aleasă, suficient de mare. Din relațiile de mai sus rezultă că dacă există un pentru care acestea sunt îndeplinite, înseamnă că la acel moment de timp s-a ajuns în punctul de destinație .
Restricții pentru evitarea coliziunii cu un obstacol
Am considerat obstacolul dreptunghiular din Fig. 2.7, în care am marcat coordonatele vârfurilor.
Fig. 2.7. Obstacol dreptunghiular pentru problema MILP
Pentru obstacolul de mai sus am definit restricțiile de evitare ale acestuia ca fiind următoarele:
în care variabilele binare sunt . Ultima restricție impune ca cel puțin una dintre aceste variabile să fie 0, ceea ce conform primelor patru restricții de mai sus revine la satisfacerea condiției ca să fie în exteriorul dreptunghiului, la momentul . De remarcat faptul că și alte obstacole, nu neapărat dreptunghiulare, pot fi aproximate cu dreptunghiuri sau cu alte forme poligonale.
Restricții privind dinamica UAV-ului
Am introdus restricții referitoare la cinematica aeronavei reprezentate prin ecuațiile diferențiale de forma:
în care reprezintă coordonatele și respectiv vitezele pe axele sistemului de referință iar sunt comenzi ale aeronavei. Discretizând sistemul de mai sus cu perioada de timp se obțin ecuațiile în timp discret
Asupra variabilelor din ecuația de mai sus am pus de asemenea restricții, de exemplu restricții privind vitezele, sau restricții asupra comenzilor.
Alegerea funcției cost
Pentru minimizarea timpului de ajungere la destinația am definit funcția
care se va minimiza în raport cu variabilele binare
și cu restricțiile de forma , și .
Prin analiza algoritmilor și implementarea acestora în vederea obținerii situațiilor prezentate mai sus, considerăm ca au fost acoperite toate variantele de scenarii pe care le putem întâlni la generarea planului de zbor real în spațiul segregat definit.
Capitolul 3. Modulul de comunicații
Proiectarea unei soluții complexe de comunicații care să îndeplinească toate cerințele minimale de reziliența, scalabilitate, și să poată fi folosită în medii foarte diferite cu cerințe atât de eterogene este dificil de identificat și apoi de proiectat. Echipa de cercetare și-a completat informațiile de proiectare prin intermediul unui: Serviciu de cercetare – proiectarea subsistemului de comunicații și transmisie în timp real a datelor, livrat de către S.C. Internet S.R.L.
Proiectarea unei soluții eterogene care să fie multi – frecvență, multi – path și mai ales un mix de canale digitale și analogice este dificilă mai ales datorită comportamentului în teren ( reflexii, atenuări, rezistență la zgomote, propagare, foarte diferite ( de exemplu canalul de 144 Mhz față de 5.8 Ghz are caracteristici de propagare și absorbție net diferite). O altă restricție importantă de care proiectarea trebuie să țină seama este cea legată de masa întregului sistem de comunicații – acestă restricție de masă a interzis utilizarea radiatoarelor de mari dimensiuni și construcțiilor „degajate” cu conectică „solidă”. Consumul de putere este o altă restricție majoră, rezerva energetică a sistemului de zbor fiind limitată de capacitatea sistemului de zbor de a transporta acumulatori performanți. Mixajul de tehnologii și mai ales rezolvarea tuturor restricțiilor de proiectare este o mare realizare tehnică. În literatura de specialitate putem observa că doar sistemele militare dispun de soluții de comunicații complexe de tipul propus de noi în cadrul acestui proiect.
Fig. 3.1. Proiectarea schemei generale de comunicații
Soluția generală propusă va permite flexibilitate și este relativ ieftină pentru că folosește exclusiv produse comerciale aflate în piață.
3.1. Proiectarea sistemelor de comunicații pentru semnale analogice (semnale video necompresate)
Principalul obiectiv al proiectului este acela de a utiliza tehnici de CV (computer vision) pentru automatizarea activităților de monitorizare și inspecție.
Pentru a procesa datele de la senzorii video cu ajutorul unui sistem puternic de CV (Computer Vision) se utilizează două soluții :
Soluția cu transmisie la distanță ( RP- Remote Processing) – este soluția actuală, care necesită transmiterea imaginilor statice cu conținut integral către un server aflat la distanță și procesarea acestor imagini pentru extragerea atributelor necesare deciziei algoritmilor.
Soluția cu procesare locală ( LP – Local Processing sau embedded) – procesarea se face la bordul dronei, la stașia de bază se trimit doar datele rezultate din procesare video.
Sistemele de tip „embedded” de computer vision pentru drone au început să apară relativ recent, dar acestea sunt încă în faza de dezvoltare și echipa noastră a dimensionat sistemul de comunicații pentru scenarii flexibile de operare.
3.2. Proiectarea lățimii de bandă a canalului de comunicații
Utilizarea unei tehnologii digitale pentru a transfera două fluxuri video de înaltă rezoluție necompresate este condiționată de lățimea de bandă necesară. Proiectarea lățimii de bandă a canalului de comunicații:
B=C*W*H*RR
adică 24 * 1920*1080* 50 = 2488 Mbps video digital necomprimat pur
unde :
B= lățime de bandă (Mbps)
C=adâncimea de culoare ( numărul de biți care descriu culoarea unui pixel) în cazul nostru 24bits (3canale RGB x8biti/canal), în zona profesională se folosesc chiar 32bits.
W=numărul de pixeli pe lățime – în cazul nostru 1920
H=numărul de pixeli pe înălțime- în cazul nostru 1080
RR=numărul de cadre pe secundă – în cazul nostru 50 (EBU -1080p50)
Transmisia wireless la distanțe de peste 500 m la rate de transfer de peste 6 Gbps (două canale video) reprezintă o problema tehnică actuală și chiar cea mai nouă tehnologie nu oferă soluții mai ales dacă se impune ca sistemul să fie foarte ușor și să consume puțină energie.
În figura de mai jos este prezentă diagrama rezoluțiilor pentru fiecare standard de imagine video.
Fig. 3.2. Diagrama rezoluțiilor pentru fiecare standard de imagine video
Se poate recalcula astfel necesarul de bandă pentru fiecare stream video necomprimat ce poate fi utilizat în cadrul aplicațiilor software.
În concluzie singura soluție tehnică constă în utilizarea unui canal de comunicații analogic care poate funcționa la distanțe mari și apoi digitizarea în cadrul GCS pentru a fi procesate și extrase informațiile necesare sistemului de monitorizare și inspecție automată.
În acest domeniu multe din sistemele specializate de tip Gimbal dispun de convertoare HDMI/AHD sau 3GSDI demonstrând ca această soluție este fezabilă și competitivă.
O alta problemă este existența a două canale video care vor fi analizate de sistemele de computer vision și de obicei dronele sunt achiziționate cu un singur canal de transmisie video necompresat. Din acest punct de vedere sunt proiectate două soluții diametral opuse, astfel:
Se montează al doilea transmițător în banda de 5.8 Ghz pe un canal cât mai îndepărtat de cel principal (pentru a elimina interferențele) pe dronă (cu implicațiile de rigoare – greutate, putere absorbită, spațiu ocupat, poziționare antene de emisie) și de asemenea, se montează și un receptor cu antenele aferente la GCS.
A doua soluție constă în intercalarea celor două canale într-un flux de 100 FPS cu ajutorul unui dispozitiv sumator intercalat între surse și emițător și la recepție un sistem de multiplexare separă imaginile în două canale de 50FPS.
Schema bloc pentru soluția 2 este prezentă în figura de mai jos:
Fig. 3.3 Proiectarea schemei bloc – bandă dubla – un canal video
De menționat că pe vehiculul de inspecție – multicopterul 8X funcționează și o cameră video FPV care permite pilotarea manuală a aparatului. Pe acestă imagine sunt integrate datele de telemetrie pentru a gestiona corect desfășurarea misiunii și în mod normal și ea funcționează pe un canal video necomprimat, dar în banda de 2.4Ghz sau 900/1300Mhz.
Aceste date sunt selectate dintr-o listă de senzori care fac parte din pachetul de telemetrie și sunt transmise către calculatorul de bord care le centralizează și apoi le trimite către modulul OSD.
Pentru transmisia la distanțe de peste 40 km, emițătoarele trebuie să dispună de radiatoare răcite forțat și vor consuma puteri considerabile.
3.3. Proiectarea sisteme de comunicații digitale
Sistemele de comunicații digitale sunt compuse din mai multe module wireless și o parte de subsisteme conectate la rețele interne IP aflate la bordul aparatelor de zbor sau integrate în complexul numit GCS.
Fiecare din aceste rețele sunt interconectate wireless prin legături multiple ( WiFi, VSAT, GSM) care prezintă caracteristici de redundanță urmând ca serverul operațional din stația de comandă și control să stabilească canalul principal în funcție de parametri de calitate. Această alocare este dinamică și se poate realoca fluxul de comunicații în funcție de situația de moment.
Schema generală a comunicațiilor TCP-IP este prezentată mai jos:
Fig 3.4. Proiectarea blocului de comunicații TCP-IP
Proiectarea blocului de comunicații TCP-IP ține cont de condiții critice de funcționare – zgomote radio din mediul industrial și descărcări electrice, alunecarea frecvențelor din cauza efectului Doppler, nivele de semnal redus din cauza distanțelor mari, interferențe cu alte sisteme electronice instalate pe dronă sau pe stația de control de la sol.
Analizând specificațiile tehnice echipa noastră recomandă utilizarea sistemului Taranis X9D Plus ca o configurație minimală.
Fig. 3.5 Sistemul Taranis X9D Plus
3.4. Proiectarea sistemelor complexe de transmisie multipath
Cele două tipuri de aparate de zbor sunt utilizate pentru perimetre de monitorizat aflate în terenuri accidentate și în condiții grele, astfel se generează în mod frecvent situații când legăturile radio dintre GCS și aparatul telecomandat se întrerup. În această situație proiectarea soluției tehnice pentru comunicații constă din 2 abordări complet diferite:
Activitatea programată se desfășoară pe o perioadă determinată de timp dacă sistemul a fost programat să execute o misiune de zbor vectorial. Dacă comunicația nu revine în acest timp, se execută funcția „Return to Home” și aparatul va ateriza în apropierea locului unde a decolat. Dacă lucrează în mod pilotat se întoarce imediat spre locul de unde a decolat ( determinat cu precizie GPS – ±1m).
Activitatea programată se desfășoară pe o perioadă nedeterminată de timp utilizând redundanța triplă a căilor de comunicații prin folosirea concomitentă a trei canale diferite: GSM – 2.4GHz, 3G, 5.8GHz sau VSAT, WiMax sau o altă rețea de tip celular – TETRA. În aceste condiții diferențele de factori de absorbție a benzilor radio, direcție de emisie, permit ca măcar unul din aceste sisteme de comunicații să asigure un nivel minim de comunicație cu GCS.
Fig. 3.6. Proiectarea sistemului de comunicații redundante
Acestă soluție diversifică direcțiile de propagare prin utilizarea mai multor sisteme de comunicații și va permite să asigurăm controlul asupra sistemului telecomandat în situațiile în care se lucrează în preajma aglomerărilor urbane sau cu relief foarte accidentat. Dezavantajul major al acestei soluții este însă creșterea consumului de energie și mai ales sporul de greutate impus de prezenta simulanta a trei sisteme de comunicații independente. În sprijinul pregătirii misiunilor și a modulelor de comunicații necesare, proiectarea ține cont de aplicațiile de simulare a propagării semnalelor într-o regiune dată.
3.5. Proiectarea generală a sistemului de comunicații SMIATIC
Având în vedere cele de mai sus, suntem în măsura să proiectăm o soluție tehnică care să îndeplinească toate cerințele minimale.
Proiectarea arhitecturii generale de comunicație este reprezentată în figura de mai jos:
Fig. 3.7. Proiectarea generală a sistemului de comunicații SMIATIC
Elementul central al soluției este reprezentat de stația mobilă de control, care este modularizată și într-o versiune practică este instalată pe un vehicul special ce va asigura toate nevoile de comunicații între diversele subsisteme care participă la realizarea unei misiuni. Funcționarea într-o versiune cu capabilități reduse poate fi integrată într-un sistem 100% portabil și evident mai puțin flexibil, fiind util la tipurile de misiuni de inspecție.
Echipamentele necesare unei funcționalității reale sunt:
Server pentru procesare și arhivare semnale de la senzori;
Grupul motogenerator 220V/15A, 12V/50A;
Stația de încărcare/monitorizare acumulatori
Stația meteo locală;
Terminalul mobil de comunicații prin satelit (VSAT);
Grup de antene cu urmărire automată a UAV-ului
Sistem mobil multi sursă de acces internet broadband
Stație mobilă de comunicații radio /multi bandă
Stație radio Tetra
Rețeaua locală de date cu minim 16porturi giga
La specificațiile de mai sus au fost adăugate următoarele:
Sistem hidraulic de poziționare la orizontală cu 4 puncte de sprijin
Catarg (6m) hidraulic pentru sistemul de antene de urmărire automată
Sisteme de tracțiune pentru offroad
Spațiu depozitare/pregătire dronă
Sistem de alimentare electrica redundant
Pentru anumite regiuni izolate, sistemul poate fi distribuit pe două vehicule, un centru de comunicații și unul pentru lansare/recuperare. Această combinație permite suportul reciproc în cazul în care unul dintre vehicule are probleme pe teren accidentat. Lista subsistemelor și modulelor de comunicații care au fost luate în considerare pentru a forma modelul experimental este:
Capitolul 4. Modulul aferent bazei de date de identificare obiective de monitorizat
În vederea implementării pachetului software pentru analiza și prelucrarea de imagini video, respectiv implementarea algoritmului de detecție bazat pe metoda comparației între cadre și implementarea algoritmului pentru detectarea punctelor fixe prestabilite este necesar să fie realizată o bază de date care să cuprindă caracteristicile obiectivelor de monitorizat și de asemenea, este esențial să cuprindă setul de antrenare pentru identificarea imperfecțiunilor și defectelor. În cadrul soluției tehnice utilizăm două baze de date definite astfel: baze de date în timp real și baza de date – istoric.
În acest context definim elementele bazei de date, arhitectura generală a sistemului de baze de date, arhitectura pe niveluri, sistemul de gestiune a bazelor de date și metodologia de proiectare a bazei de date.
Bazele de date proiectate în cadrul acestei etapei sunt baze de date de generația a III orientate pe obiect. Principalele componente ale bazelor de date (în timp real și istoric) sunt:
Domeniul de valori – reprezintă mulțimea valorilor posibile pentru o caracteristică (ex.: culorile posibile pentru un cadru preluat de camerele termice);
Caracteristica – reprezintă definirea și descrierea unui anumit aspect (proprietăți) dintr-o entitate a obiectivului de monitorizat (ex.: tipul defectului sau tipul de imperfecțiune la nivel de infrastructură);
Familia de caracteristici – reprezintă ansamblul caracteristicilor care se referă la aceeași entitate perimetrul monitorizat (ex.: mulțimea caracteristicilor prin care se poate descrie un defect sau imperfecțiune{Tipul defectului apărut la conductorii de înaltă tensiune, locația defectului pe conductor, dimensiunea conductorului, materialul conductorului}).
Colecția de date(entitatea) – am definit o familie de caracteristici asupra căreia se aplică un predicat (care conduce la o relație de ordine între caracteristici și la obținerea informațiilor cu un anumit sens) căruia i se afectează anumite legături.
Din punct de vedere al arhitecturii unei baze de date realizăm reprezentarea grafică a elementelor unui SBD(sistem baze de date) și a legăturilor dintre ele. Vizual folosim două tipuri de arhitecturi de SBD (sisteme de baze de date), funcție de ceea ce se evidențiază grafic: pe componente și pe niveluri de organizare a datelor.
Arhitectura pe componente ne dă o imagine asupra elementelor constitutive ale unui SBD și a interdependenței dintre ele .
Datele organizate în bază de date real și istoric conțin:
• colecțiile cu date propriu-zise;
• dicționarul de date;
• fișierele anexe.
Software-ul aferent realizării și exploatării bazei de date, care conține:
• sistemul de gestiune a bazelor de date(SGBD);
• programele de aplicație(ex: realizate în SQL Server).
Elementele auxiliare sunt componente definite să care contribuie la realizarea și funcționarea întregului SBD:
• set de proceduri automate(rutine) și manuale;
• reglementări legale și administrative;
• mijloace hardware utilizate;
• personalul implicat pe categorii de utilizatori (sunt create conturi personalizate pentru fiecare beneficiar în parte, iar accesul este definit în funcție de nivelul aplicației).
4.1. Metodologia de proiectare a bazelor de date (de timp real și istoric)
Pentru proiectarea bazelor de date (baza de date în timp real și baza de date – istoric) s-au luat în considerare următoarele aspecte:
1. Organizarea intrărilor de date: − sursa datelor (documente primite – din partea beneficiarilor tipuri de defecte, imperfecțiuni și modele ideale ale obiectivelor de monitorizat, fișiere de tip video preluate de la camerele video, imagici statice obținute din stream-ul video) − actualizarea în timp real a datelor (moduri, momente, reorganizări etc.); − controlul permanent al intrărilor de date (natură, conținut, format, periodicitate etc.).
2. Organizarea memorării datelor: − principii de memorare (memoria internă/externă, forma de stocare, legături între date etc.); − optimizarea memorării (redundanță, spațiu, alocare, codificare, reorganizare etc.).
3. Organizarea protecției datelor: − instrumente oferite de către SGBD (autorizare acces, fișiere jurnal, arhivări etc.); − metode proprii (parole, rutine speciale, antivirus etc.).
4. Organizarea legăturilor bazei de date cu alte aplicații: conversii, standarde, compatibilității, interfețe etc.
Principalele obiectivele urmărite de echipa de cercetare la proiectarea celor două baze de date:
1. Partiționarea: aceleași date trebuie să poată fi folosite în moduri diferite de către diferiți utilizatori în etape diferite ale algoritmului.
2. Deschiderea: datele trebuie să fie ușor adaptabile la schimbări (actualizarea structurii, tipuri noi de date etc.).
3. Eficiența: stocarea și prelucrarea datelor trebuie să se facă la costuri cât mai scăzute, care să fie inferioare beneficiilor obținute.
4. Reutilizarea: fondul de date existent trebuie să poată fi reutilizat în diferite aplicații dezvolate ulterior. Un exemplu concret ar fi utilizarea datelor din bazele de date pentru a realiza predicția evenimentelor din perimetrul monitorizat și evoluția stării, din punct de vedere al integrității, a obiectivelor de monitorizat.
5. Căutarea în bazele de date: cererile de căutare trebuie să poată fi adresate ușor de către toate categoriile de utilizatori, după diferite criterii definite în algoritmi software realizați de echipă.
6. Accesul: datele trebuie să poată fi localizate prin diferite moduri de acces, rapid și ușor.
7. Modularizarea: realizarea BD trebuie se face modular pentru generalitate și posibilitatea lucrului în echipă.
8. Protecția: trebuie asigurate securitatea și integritatea datelor, de aceea utilizăm o serie de tipuri de criptare (ex. Cheia publică de criptare).
9. Redundanța: prin implementarea unui model de date pentru baze de date și prin utilizarea unei tehnici de proiectare a BD se asigură o redundanță minimă și controlată.
10. Independența datelor față de programe la nivelurile logic și fizic.
4.2. Proiectarea structurii generale a BD
Pornind de la modelele realizate prin activitatea de analiză a imaginilor se proiectează structura bazelor de date, parcurgând două subactivități: alegerea SGBD-ului și proiectarea funcțiilor principale ale bazelor de date.
a) Alegerea SBGD-ului se face ținând cont de două aspecte: cerințele aplicației (algoritmilor definiți în pachetul software) și performanțele tehnice ale SGBD-ului.
Cerințele aplicației software specifice proiectării protipului se referă la:
− volumul de date estimat a fi memorate și prelucrate în BD, având în vedere faptul că în soluția tehnică utilizăm stream video în timp real și monitorizarea este permanentă;
− complexitatea problemei de rezolvat (algoritmii de bazează pe comparația între cadre, astfel este definit setul de antrenare și interogat permanent);
− ponderea și frecvența operațiilor de intrare/ieșire (aplicația software rulează 24/24 h);
− condiții privind protecția datelor (operăm pe infrastructuri critice);
− operații necesare pe baza de date (încărcare/validare, actualizare, regăsire, interogare permanentă etc.);
− particularități ale activității pentru care se realizează baza de date (definirea setului de antrenare necesar implementării algoritmilor din pachetul software).
Performanțele tehnice ale SGBD-ului proiectat se referă la:
− modelul de date pe care-l implementează (setul de imagini video statice și setul de streaming-uri video achiziționate în timp real de la flota de drone);
− configurația de calcul minimă cerută;
− limbajele de programare din SGBD (SQL Server – îl alegem datorită flexibilității și a robusteții în utilizare);
− facilități de utilizare oferite pentru diferite categorii de utilizatori(definim conturi de monitorizare îm funcție de cum este definit accesul fiecăruia dintre beneficiari);
− limitele SGBD-ului;
− optimizări realizate de SGBD;
− facilități tehnice: • lucrul cu mediul distribuit și concurența de date; • elemente de multimedia (având în vedere soluția tehnică care utilizează streaming video ); • elemente de CASE; • interfețe de comunicare (avem două tipuri de sisteme de comunicație); • autodiagnosticarea; • instrumente specifice oferite beneficiarilor.
b) Proiectarea funcțiilor BD am realizat-o prin: proiectarea schemelor BD și proiectarea modulelor funcționale specializate. Proiectarea schemelor BD se realizează pornind de la rezultatele modelării conceptuale (analiza de sistem) și ținând cont de modelul de date implementat de SGBD-ul ales. Pentru Proiectarea schemei conceptuale am pornit de la identificarea setului de date necesar sistemului de monitorizare .
Pentru acest lucru am parcurs următorii pași în vederea proiectării bazei de date:
• Stabilirea schemei conceptuale inițiale care se derivă din modelul entitate-asociere (analiza structurală). Pentru acest lucru se transformă fiecare entitate din model într-o colecție de date (fișier video), iar pentru fiecare asociere se definesc cheile aferente. Dacă rezultă colecții izolate, acestea se vor lega de alte colecții prin chei rezultând asocieri (1:1, 1:m, M:N).
• Ameliorarea progresivă a schemei conceptuale prin eliminarea unor anomalii (ex. cele cinci FN).
• Stabilirea schemei conceptuale finale trebuie să asigure un echilibru între cerințele de actualizare și performanțele de exploatare (ex. o FN superioară asigură performanțe de actualizare dar dă un timp de răspuns mai mare). Proiectare schemei externe are rolul de a specifica viziunea fiecărui utilizator asupra BD. Pentru acest lucru din schema conceptuală se identifică datele necesare fiecărei viziuni. Datele obținute se structurează logic în subscheme ținând cont de facilitățile de utilizare și de cerințele utilizator. Schema externă devine operațională prin construirea de viziuni (view) cu SGBD-ul și acordarea drepturilor de acces. Datele într-o viziune pot proveni din una sau mai multe colecții și nu ocupă spațiul fizic. Proiectarea schemei interne presupune stabilirea structurilor de memorare fizică a datelor și definirea căilor de acces la date. Acestea sunt specifice fie SGBD-ului (schemei de alocare), fie S.O.
Proiectarea schemei interne înseamnă realizarea operațiilor următoare:
• estimarea spațiului fizic pentru BD și definirea unui model fizic de alocare ;
• definirea de indecși pentru accesul direct după cheie la date;
• construirea de clustere care înseamnă regruparea fizică a datelor din BD, pentru a permite un acces mai rapid pentru anumiți utilizatori. Datele pot proveni din una sau mai multe colecții.
Proiectarea modulelor funcționale ține cont de concepția generală a BD și de schemele proiectate anterior. Se proiectează: − fluxul informațional; − modulele de încărcare și manipulare a datelor; − interfețele specializate; − integrarea elementelor proiectate cu organizarea și funcționarea BD.
c. Realizarea componentelor logice
Componentele logice ale unei BD sunt programele de aplicație dezvoltate, în cea mai mare parte, în SGBD-ul ales. Programele se realizează conform modulelor funcționale proiectate în etapa anterioară. Componentele logice țin cont de ieșiri, intrări, prelucrări și colecțiile de date. În paralel cu dezvoltarea programelor de aplicații se întocmesc și documentațiile diferite (tehnică, de exploatare, de prezentare).
d. Punerea în funcțiune și exploatarea
Se au în vedere : testarea funcțiilor BD mai întâi cu date de test, apoi cu date reale; încărcarea datele în BD și efectuarea procedurilor de manipulare, de către beneficiar;
e. Dezvoltarea sistemului
Imediat după darea în exploatare a BD, în mod continuu, pot exista cerințe din teren care generează schimbări în BD. Schimbările necesare trebuie preluate de BD ușor și “din mers”. Factorii pot fi: modificarea poziției obiectivelor de monitorizat, modificarea planului de zbor conform hărții GIS, modificarea perimetrului de monitorizat și a condițiilor de mediu.
Capitolul 5. Modulul pentru pachetul software aferent analizei și prelucrării de imagini video
În cadrul acestui capitol este prezentată proiectarea din punct de vedere al dezvoltării pachetului software pentru analiza și prelucrarea de imagini video, respectiv dezvoltarea unui algoritm inovativ de detecție bazat pe metoda comparației între cadre și a unui algoritm pentru detectarea punctelor fixe prestabilite). Pentru a putea realiza acest pachet software specific analizei și prelucrării de imagini video este necesar să parcurgem 5 etape: etapa 1 – Preprocesare streaming video, etapa 2 – Prelucrarea imaginilor statice, etapa 3 – Analiza și extragerea parametrilor specifici (atributelor), etapa 4 – Clasificarea și recunoaștere formelor (Classification and pattern recognition) și etapa 5 – Procesul decizional.
Etapa 1: Preprocesare streaming video
Principalul obiectiv al acestei etape este de a obține imagini statice din filmările video provenite de la camerele video amplasate pe dronele aflate in misiune. Aceste imagini statice sunt necesare pentru obținerea unui raport de diagnoză pentru obiectivele de monitorizat. Astfel, imaginile statice obținute din filmările video constituie input-uri pentru algoritmul software dezvoltat, bazat pe comparație de cadre, pentru identificare defecte, imperfecțiuni și inventarul componentelor și a echipamentelor din teren. De asemenea, aceste imagini statice sunt utile și pentru realizarea setului de antrenare necesar în implementarea algoritmului.
Principalele metode de a realiza acestă etapă sunt reprezentate de convertirea fișierelor de tip video (AVI, WebM, MPG, WMV, MKV, MOV, MP4, 3GP, RMVB) în fișiere de tip imagini statice (JPG, GIF, BMP, TGA, TIF, PCX, ICO).
În continuare a fost realizată o comparație a diverselor tipuri de fișiere video cu evidențierea diferențelor dintre acestea. Acestă comparație este necesară pentru o mai bună cunoaștere a tipurilor de fișiere video în vederea procesării video.
AVI –este principalul format cand vine vorba de fișiere video;
Matroska (care utilizează extensia mkv) – este utilizat îndeosebi pentru fișierele video cu o calitate superioară;
MP4 – a fost popularizat de către Apple în iTunes Store. Acest lucru poate veni, de asemenea, cu extensia M4V, dar containerul este exact același.
MOV – format ce a fost creat de Apple și folosit îndeosebi de către această companie.
În ceea ce privește containerele, ambele MKV si MP4 sunt suporturi de o înaltă calitate pentru video de tipul H.264, dar, în general, preferăm MKV pentru aproape toate filmările video, din moment ce are mai multe caracteristici, suporturi audio de calitate superioară, și este open source. Singurul dezavantaj al MKV este că nu este la fel de bine susținut de anumite programe și dispozitive.
În continuare a fost realizată o comparație a principalele tipuri și formate de imagini cu evidențierea diferențelor dintre acestea. Acestă comparație este necesară pentru o mai bună cunoaștere a tipurilor de formate ale imaginilor statice în vederea procesării acestora și obținerea unor rezultate remarcabile în urma procesării.
JPG
Formatul de fișier JPG, prescurtarea de la Joint Photographic Experts Group, este un tip de comprimare a imaginii care funcționează cel mai bine cu fotografii și imagini complexe. JPGs utilizează o metodă de compresie, care elimină culorile non-uman-vizibile din imagini pentru a reduce dimensiunile fișierelor. Totuși, dacă se reduce calitatea unui fișier JPG prea mult, pierdem informații de culoare importante care nu pot fi recuperate.
Formatul de fișier JPG, de asemenea, ne permite să salvăm JPGs progresiv, care se vor încărca în etape. Utilizăm JPGs pentru fotografii cu defecte sau imperfecțiuni ale infrastructurii, portrete umane și alte imagini din perimetrul monitorizat în cazul în care variațiile de culoare sunt importante. Nu o să utilizăm JPGs atunci când avem nevoie de transparență. JPGs nu oferă suport pentru transparență.
GIF
Un GIF sau un Graphics Interchange Format, reduce numărul de culori într-o imagine la 256, de la chiar mii de culori, care provin dintr-un aparat de fotografiat digital. De asemenea, GIFs susțin transparența spre deosebire de JPG. GIF-urile au capacitatea unică de a afișa o secvență de imagini, similar cu clipuri video, numit un GIF animat, care sunt o serie de imagini GIF separate dar legate între ele pentru a crea în mod automat senzatia mișcare sau de animație. GIF-uri, cum ar fi jpgs, de asemenea, au capacitatea de a se încărca în segmente pe paginile web.
Aceste imagini, cunoscute sub numele de GIF-uri întrețesut, tind să fie puțin mai mari decât GIFs regulate, dar acestea permit ca o imagine GIF să fie vizibilă parțial deoarece este încărcata pe o pagină web. GIF-urile pot fi utilizate în mod eficient pentru imagini limitate în culori sau pentru imagini în care transparența este importantă.
Nu putem utiliza acest tip de format pentru fotografii GIFs produs full-color și portrete de personal, de exemplu, în cazul în care varianțele de culoare sunt importante, deoarece culorile GIF sunt limitate la 256. Deși formatul GIF este încă în uz, ar trebui să fie evitat, în general, în favoarea formatului PNG, care este superior celorlalte formate.
PNG
PNGs sau Portable Network Graphics, au fost create ca o alternativă la formatul de fișier GIF, atunci când tehnologia GIF a avut nevoie de permisiuni ale drepturilor de autor pentru a fi utilizata. PNGs permit o compresie de 5 pana la 25 la suta mai mare decat GIF-uri, precum și o gamă mai largă de culori. Ca și GIF-urile, formatele de fișiere PNG susțin, de asemenea, transparența, dar PNGs sustin transparența variabilă, în cazul în care utilizatorii pot controla gradul în care o imagine este transparentă.
Dezavantajul la transparența avansată în PNGs este faptul că nu toate browserele mai vechi vor afișa aceeasi transparența. PNGs sprijina, de asemenea întrețesutul imaginilor, similare cu GIF-uri, dar PNGs folosesc întrețesutul cu două dimensiuni, ceea ce le face a fi încărcate de două ori mai repid ca imaginile GIF.
SVG
Scalable Vector Graphics (SVG), de asemenea, merită o mențiune. SVGs sunt un standard de web bazate pe XML care descriu ambele imagini statice și animații în două dimensiuni. Standardul a fost aparut de fapt de mai mult de un deceniu, dar odata cu apariția recentă a HTML5 devine în cele din urmă mai cunoscut.
Deocamdată, se stie că SVG vă permite să creați grafice de calitate înaltă și animații, care nu își pierd detaliile pe măsură ce crește dimensiunea lor. Acest lucru înseamnă că, cu SVG ați putea crea un grafic care arata grozav pe un ecran minuscul telefon mobil sau pe un monitor de calculator de 60 de inch.
BMP (bitmap)
Formatul de fișier nativ al platformei Windows. Formatele BMP de obicei nu permit o comprimare a imaginii cu excepția cazului în care acestea sunt salvate în oricare dintre formatele discutate mai sus. Imaginile BMP sunt clare și precise, dar fiind dependente de numarul de pixeli . Pe web, detaliul vine la costul de dimensiune a fișierului și de aceea nu veți vedea imagini BMP folosite pe web.
În timp ce nu există nici o criteriu clar stabilit pentru a determina ce tip de imagine este cea mai buna, există unele linii directoare pe care le urmăm pentru a lua o decizie în cunoștință de cauză și în funcție de aplicația software, dezvoltată încadrul proiectului.
În primul rând, în cazul în care imaginea utilizează o gamă largă de culori, nu utilizăm formatul GIF. PNGs sau JPGs sunt cele mai bune pentru imagini cu o schemă de culori largă. JPGs sunt cele mai potrivite pentru fotografii sau imagini care conțin elemente fotografice. PNGs sunt mai potrivite pentru imagini de text care implică, diagrame, capturi de ecran și ilustrații detaliate.
Etapa 2: Prelucrarea imaginilor statice
Principalul obiectiv al acestei etape este de a obține rezultate care pot fi utilizate în procesul de pattern recognition pornind de la imaginile statice obținute în etapa anterioară.
Acestă etapă este importantă deoarece are ca scop accentuarea anumitor trăsături (ale obiectelor conținute în imagine) pentru ușurarea unor sarcini ulterioare de analiză automată sau interpretare prin afișare. Asemenea metode pot fi utile la extragerea trăsăturilor caracteristice ale mărirea confortului vizual. Acești algoritmi nu măresc conținutul informațional al imaginii și sunt în general interactivi și puternic dependenți de aplicație. Restaurarea imaginilor se referă la eliminarea sau minimizarea efectelor unor perturbații și a unor degradări. Perturbațiile reprezintă în general zgomotele (modelate ca procese aleatoare) ce se suprapun în cursul achiziției imaginii (din cauza senzorului și a lanțului de transmisiune și captare); degradările sunt cauzate de imperfecțiunile și limitările deterministe ale senzorului (efecte de apertură, timp de expunere, deficiențe geometrice ale sistemului de lentile).
Principalele tipuri de prelucrare imagini statice utilizate în cadrul acestei etape sunt: filtrarea cu diferite tipuri de filtre, egalizare histogramă (RGB și scara de gri) și extragere contur (prin dilatare, eroziune și prin detecția frontierelor din imagine – detecția edge).
Filtrarea
Orice semnal înregistrat este afectat de zgomot, indiferent de cât de precis este aparatul de înregistrare. Sursele de zgomot care pot degrada o secvență de imagini sunt numeroase. Printre cele mai răspândite se numără zgomotul aparatului de înregistrat, zgomotul de captură, zgomotul termic și zgomotul granular pe film. Îmbunătățirea calității video constă în atenuare sau eliminarea diferitelor degrădări, de regulă, ale informației vizuale. În cadrul procesării imaginilor statice obținute din streaming-ul video de la camerele aflate pe drone utilizăm o serie de filtre cum ar fi: filtre de mediere temporală, filtre recursive temporal și filtre multirezoluție.
Filtre de mediere temporală – Cel mai simplu filtru temporal efectuează o mediere ponderată de imagini succesive.
Filtre recursive temporal – Un dezavantaj al filtrelor de mediere temporală este ca au nevoie de mai multe secvențe de imagini. O alternativă a acestor filtre o reprezintă filtre recursive temporal care necesită o fereastră de analiză mult mai mică, de dor câteva imagini(de regulă una singură).
Filtre multirezoluție – Reprezentarea multirezoluție a imaginilor 2D a devenit foarte populară pentru analiza și compresia informației. Acestă reprezentare este de asemenea utilă pentru prelucrarea (refacerea) secvențelor de imagini. Ideea de bază este de a descompune imaginile în benzi de rezoluții spațiale, temporale și orientări diferite pentru a face ca energie semnalului să fie concentrată într-un anumit număr de benzi, în timp ce zgomotul este prezent în toate benzile. Astfel, zgomotul poate fi redus prin egalarea cu zero a componentelor mici, iar componentele mari rămân relativ neafectate.
A.Descompunerea piramidală la nivel spațial
Transformata discretă wavelet este folosită pentru descompunerea semnalelor unidimensionale și multidimensionale în benzi. O problemă a acestei transformate este trecerea cu ușurință a secvențelor de imagini de la intrare în sens spațial sau temporal, care poate duce la rezultate diferite in descompunere semnificative. Din acest motiv schema propusă pentru descompunere este schema de descompunere piramidală 2D Simoncelli.
B. Descompunere temporală cu transformata wavelet discretă
Algoritmul de filtrare:
P1. Pornind de la cadrul curent k se realizează o compensare a mișcării(în fereastră).
P2. Se realizează descompunerea piramidală pentru fiecare cadru compensat utilizând schema piramidală Simoncelli.
P3. Se realizează descompunere wavelet temporală pentru fiecare bandă și frecvență spațială(originea este coeficientul din cadrul k).
P4. Filtrarea coeficienților wavelet prin metoda “core filtering”
Fig. 5.1. Filtrare “Core Filtering”
P5. Reconstrucția se realizează cu ajutorul transformatei inverse wavelet și piramidei Simoncelli.
Fig. 5.2. Descompunerea piramidală 2D Simoncelli
Egalizare histogramă (RGB și scara de gri)
Histograma imaginii este definită ca probabilitatea de apariție în imagine a diferitelor nivele de gri posibile. Din punct de vedere practic histograma conține numărul diferitelor nivele de gri întâlnite în imagine. O imagine având histograma distribuită neuniform de obicei prezintă contrast slab pe anumite porțiuni. Principalul scopul al egalizării de histogramă, în această etapă a algoritmului, este de a obține o imagine având histograma uniformă pe toată gama nivelelor de gri pornind de la ideea că o astfel de imagine constituie input pentru algoritmul bazat pe comparare de cadre și prin egalizarea de histogramă se îmbunătățește calitatea imaginii și astfel reducem probabilitatea de eroare în implementare.
Histograma imaginii color (RGB) oferă informații asupra plasamentului în ”nuanță / culoare” a conținutului imaginii. Prelucrarea imaginilor color în spațiile de culoare RGB, YCbCr și HSV, utilizând egalizarea de histogramă (funcția de densitate), permite prelucrarea doar a unei componente, combinații de două componente sau a celor trei componente.
Extragere contur (prin dilatare, eroziune și prin detecția frontierelor din imagine – detecția edge).
În cadrul dezvoltării algoritmilor bazați pe comparare de cadre utilizăm transformările morfologice primare asupra imaginilor video care includ două tipuri de prelucrări și anume: eroziunea și dilatarea. Cu ajutorul operației de eroziune eliminăm pixelii izolați din „fundal” (background) și erodăm conturul obiectelor din imagine în funcție de forma elementului structural definit.
Dilatarea are efect invers eroziunii, deoarece dilatarea particulelor este echivalentă cu erodarea „fundalului”. Cu ajutorul acestei operațiuni eliminăm golurile mici și izolate din obiecte și mărim conturul obiectelor în funcție de forma elementului structural definit.
Detectia frontierelor din imagini (Edge detection)
Frontierele sunt zone din imagine caracterizate prin variații bruste ale intensității. Ele pot reprezenta obiecte subțiri (linii) sau contururi ale unor zone din imagine cu caracteristici de intensitate similare. Cu ajutorul detectia frontierelor extragem informatia utilă din cadrele preluate din teren cu ajutorul camerelor video montate pe drone.
Pentru detecția frontierelor din imagini parcurgem următorii pași:
1) Detectia pixelilor de front
Un pixel de front este un pixel in care intensitatea se schimba brusc. Din pacate, nu orice pixel de front este pixel de frontiera. El poate fi un punct de zgomot. Din acest motiv, unele detectoarele de pixeli de front opereaza asupra unei imagini netezite. Dar, filtrele de netezire diminueaza nu numai intensitatea punctelor de zgomot ci si pe aceea a pixelilor de frontiera, ingreunand detectia punctelor de front.
2) Se elimina dintre pixelii de front aceia care, pe baza unor criterii, nu sunt pixeli de frontiera.
3) Se conecteaza pixelii de frontiera pentru a forma contururi (frontiere).
Pentru conectarea pixelilor de frontiera se folosesc 2 tipuri de metode: Metode locale, care folosesc relatiile (bazate pe intensitate ale) fiecarui pixel din imagine cu pixelii vecini. Frontiera este contruita iterativ, intr-un proces de “urmarire” a punctelor de frontiera și Metode globale – care utilizeaza informatii globale, cum ar fi cunoasterea formei geometrice a frontierelor sau a ecuatiei matematice.
Etapa 3: Analiza și extragerea parametrilor specifici (atributelor)
Pentru realizarea analizei și extragerea parametrilor specifici (atributelor) parcurgem 5 pași esențiali, dupa cum urmează: transformari morfologice, segmentarea, extragerea atributelor specifice conform imaginilor eșantion din baza de date, definirea modelelor de tip pattern recognition și crearea seturilor de antrenare (detecție obiecte).
Pasul 1: Transformări morfologice. Scopul acestor transformări este extragerea de forme mai simple din forme inițiale (complexe) ale imaginii. Deoarece imaginea achiziționată reprezintă un ansamblu (mulțime, reuniune de părți), aplicând transformările morfologice, putem realiza comparația cu mulțimi (ansambluri) mai simple, numite elemente structurate (aceste elemente structurate se vor regăsii în baza de date de antrenare), deoarece trăsăturile și respectiv identificarea obiectelor sunt corelate cu forma.
În cadrul acestei operații vom utiliza transformata de identificare Hit, numită și transformarea ”totul sau nimic”, rezultatul obținut fiind o mulțime ale cărei puncte satisfac criteriul de identificare a unei vecinătăți cu mască aplicată (pattern matching).
Pasul 2. Segmentarea. Segmentarea imaginilor realizează descompunerea unei imagini în componentele sale. În urma procesului de segmentare vor fi extrase din imagine obiecte distincte, regiuni ce satisfac anumite criterii de uniformitate, sau alte elemente specifice aplicabilității proiectului (detectarea vegetației, detectarea continuității cablurilor de transport energie). Alegerea unei tehnici specifice de segmentare (orientate pe regiuni sau orientate pe contur) este legată de mai multe aspecte caracteristice imaginii și cerințelor beneficiarilor. După natura și conținutul imaginii, tehnicile de segmentare trebuie să țină cont de prezența în imagine a diverse categorii de artefacte:
reflexii, iluminare neomogenă;
zgomot suprapus informației utile;
zone texturate.
Pasul 3. Extragerea atributelor specifice (parametrii de formă). Tehnicile de recunoaștere a formelor sau de clasificare sunt precedate întotdeauna de etapa de extragere a parametrilor de formă (sau a caracteristicilor formei). Prin parametrii de formă înțelegem orice funcție asociată unei forme plane pe care o caracterizează.
În continuare vom prezenta câțiva parametrii de formă (care se vor utiliza funcție de complexitatea formelor care trebuiesc detectate):
parametrii geometrici: se bazează pe măsura unor atribute geometrice simple: arie (S), perimetru (P), număr de găuri, numărul lui Euler (număr de regiuni conexe). Deoarece nu toți acești parametrii caracterizează unic o formă, vom utiliza combinații de tip raport.
momente statistice și invarianți: dacă asociem funcția caracteristică a formei cu funcția de densitate de probabilitate bidimensională, vom defini momentele statistice asociate pentru două variabile aleatoare, considerate coordonatele punctelor formei.
semnătura formei: semnătura unei forme este o funcție scalară de o variabilă, pe care o asociem unei forme plane. Semnătura este definită de distanța de la un punct de referință fixat x (în general centrul de greutate al formei) la fiecare punct de pe conturul (frontiera) formei.
skeletoane morfologice și generalizate: skeletonul este o reprezentare bidimensională simplificată, echivalentă, a unei forme (creearea unui model).
Pasul 4: Definirea setului de antrenare. Pentru definirea setului de antrenare, se vor realiza următoarele etape:
se vor obține, de la beneficiar, modelele reale ale obiectelor de interes și prezentarea defectelor din punct de vedere tehnic;
realizarea de imagini etalon în condiții de iluminare omogenă, fără reflexii și zgomote suprapuse informației utile;
pe imaginile etalon realizate, se aplică prelucrările matematice prezentate în Etapa 3 – pașii 1, 2 și 3, obținând astfel modele de antrenare conform cerințelor proiectului (beneficiarilor);
Pasul 5. Crearea seturilor de antrenare. Modelele de anternare, realizate la pasul 4, se vor reuni în seturi de antrenare și vor forma Baza de Antrenare (Data Base Training), realizată pe foldere individuale specifice fiecărui obiect catalogat.
Etapa 4: Clasificarea și recunoaștere formelor (Classification and pattern recognition)
Pentru a realiza clasificarea și recunoaștere formelor avem nevoie să definim datele de intrare și datele de ieșire din această etapă a algoritmului:
Date de intrare. Descriere sintetică a unei forme (de exemplu descrierea grafică a unui defect apărut pe linia de înaltă tensiune sau ansamblul caracteristicilor acestuia). În majoritatea situațiilor descrierea este un vector de valori numerice obținute printr-o prelucrare prealabilă (preprocesare) a informațiilor brute.
Date de ieșire. Indicator al clasei căreia îi aparține forma.
Abilitatea de clasificare a rețelei este rezultatul unui proces de învățare pornind de la exemple de clasificare corectă. Învățarea poate fi văzută ca fiind un proces prin care un sistem își îmbunătățește performanțele prin achiziție de cunoaștere.
Procesul de învățare se bazează pe două elemente:
o mulțime de informații (numită și set de antrenare – care a fost definit la etapa anterioară – Analiza și extragerea parametrilor specifici)
dezvoltarea unui algoritm de adaptare la informațiile primite care se bazează pe o regulă de ajustare a parametrilor.
În funcție de natura informațiilor primite, învățarea poate fi de una dintre categoriile:
Nesupervizată (auto-organizare). Sistemul primește doar semnale de intrare din partea mediului și pe baza acestora descoperă trăsăturile statistice ale populației stimulilor construindu-și o reprezentare codificată în ponderi a mediului. Această reprezentare poate fi ulterior utilizată pentru alți stimuli care provin din partea aceluiași mediu. Din punct de vedere algoritmic o asemenea metodă de adaptare constă într-un algoritm de construire a ponderilor care poate fi iterativ sau nu. Regula de ajustare a ponderilor are forma generală: Aw,j = A(yj, Xi), ceea ce sugerează că în procesul de adaptare a ponderii conexiunii dintre unitatea j și unitatea i intervin doar semnalele de ieșire respectiv de intrare ale celor două unități. Aceste metode sunt utilizate pentru aplicații de memorare asociativă, grupare a datelor (clustering), analiza componentelor principale.
Supervizată. Se dispune de un set de antrenare (mulțime de exemple) care conține perechi de forma (I, D) cu I reprezentând semnalul de intrare, iar D răspunsul corect (în cazul învățării supervizate propriu-zise) sau un indicator de corectitudine (în cazul celei de tip recompensă/ penalizare). Pe baza setului de antrenare ponderile se construiesc iterativ urmărind maximizarea unui indice de performanță sau minimizarea unei funcții de eroare. In acest caz regula de ajustare a ponderilor are forma generală Aw,j = A(yj, x^, 6^) unde 6^ este un semnal de antrenare determinat pe baza setului de antrenare și a metodei de optimizare folosite.
Pentru realizarea pachetului software de detecție a defectelor, imperfecțiunilor, verificării infrastructurii și aterizării la punct fix a dronelor, respectiv definirea unor balize virtuale pentru operația de încărcare utilizăm clasificarea supervizată.
Relativ la clasificarea supervizată apar și următoarele probleme:
Validarea rețelei "antrenate" : aceasta o să o facem prin reținerea din setul de antrenare a unui subset de validare (care nu este utilizat în determinarea ponderilor).
Asigurarea unei bune capacități de generalizare: menținem un nivel acceptabil de eroare pe setul de antrenare în scopul evitării supraînvățării (învățarea detaliilor nesemnificative din cadrul eșantioanelor).
Definirea modelului utilizat pentru rețeaua neuronală utilizată de aplicația software:
Stabilirea unei arhitecturi inițiale care să fie compatibilă cu problema (de exemplu structura nivelului de intrare în rețea trebuie să fie compatibilă cu numărul de date inițiale ale problemei) și alegerea tipului de unități funcționale. Stabilirea gradului de flexibilitate al rețelei prin specificarea parametrilor ajustabili (o rețea va fi cu atât mai generală cu cât va avea mai mulți parametri ajustabili). Pentru fiecare inițiere a parametrilor se obține o anumită funcție asociată rețelei (două rețele având aceeași arhitectură dar valori diferite ale parametrilor pot rezolva două probleme diferite). In anumite cazuri chiar și arhitectura (de exemplu numărul de unități) este flexibilă ea fiind stabilită prin procesul de învățare.
Alegerea unui algoritm de învățare potrivit cu arhitectura rețelei și cu cantitatea de informație de care se dispune despre problemă. In alegerea algoritmului de învățare trebuie ținem cont de:
funcția pe care o poate realiza rețeaua (deci de arhitectură);
specificul "mediului informațional" al problemei (de volumul și natura datelor despre problemă).
Antrenarea rețelei pentru a rezolva o anumită problemă. Antrenarea se realizează prin "amplasarea" rețelei în "mediul informațional" specific problemei și activarea algoritmului de învățare.
Testarea (validarea) rețelei presupune verificarea corectitudinii răspunsurilor pe care le dă rețeaua când primește date de intrare care nu aparțin setului de antrenare dar pentru care se cunoaște răspunsul corect.
Utilizarea propriu-zisă a rețelei.
De asemenea, pentru clasificare este dezvoltat un algoritm al cărui rezultat este gruparea opțiunilor/formelor într-un număr de grupuri (clustere), astfel încât opțiunile dintr-un cluster sunt asemănătoare și deosebite de cele din alte clustere. Acest lucru reduce mulțimea inițială de opțiuni în submulțimi cu elemente asemănătoare și este mai ușor de manipulat.
Etapa 5: Procesul decizional
Este etapa finală în care se coroborează rezultatele măsurătorilor anterioare (realizate cu mai multe metrici diferite) și se stabilește apartenența formei, obiectului sau imaginii descrise prin vectorul de atribute la o clasă. Pentru creșterea vitezei de clasificare / predicție apartenența la o clasă se stabilește cu ajutorul unor metode ce sunt specifice stategiei de recunoaștere utilizate. Algoritmii de predicție sunt denumiți generic criterii matematice sau funcții de apartenență, ce se bazează pe poziția spațială a vectorului de semnificanți (semnături) față de granițele (linii, plane sau hiperplane) de delimitare între clase, sau reguli structurale (sintactice) de decizie (acceptare) a apartenenței la o clasă.
Pentru realizarea procesului decizional (predicție), funcție de complexitatea obiectelor care trebuiesc clasificate, vom utiliza următorii algoritmi:
Recunoașterea prin potrivirea cea mai bună (template matching approach). Algoritmii de discriminare utilizați sunt: funcția de corelație (matching by correlation) și analiza pe componente principale (PCA). Acești algoritmi realizează minimizarea erorii / maximizare a potrivirii.
Recunoaștere prin metode statistice (statistical approach). Algoritmii statistici utilizați sunt: clasificarea distanței minime (minimum distance classifier) și clasificatorul Bayes (optimum statistical Bayes classifier). Acești algoritmi realizează minimizarea pierderii (riscului).
În continuare prezentăm arhitecturile de proiectare a componentei software achiziție, prelucrare, analiză, detecție obiecte și clasificare. În figura de mai jos este prezentată arhitectura generală a modulului de analiză video și diagnosticare. Această arhitectură cuprinde toate etapele de proiectare software, prezentate mai sus, rezultatele obținute și fluxul informational (care poate fi unidirectional sau bidirectional, în funcție de specificul etapei software). În figură este prezentată arhitectura generală a sistemului pentru detecția defectelor, imperfecțiunilor și evaluarea integrității infrastructure. Principalele componente sunt definite după cum urmează:
Blocul de achiziții date video preluate de la camere video montate pe drone
Blocul de preprocesare stream video
Bază de date reale cu imagini statice preluate din stream-ul video
Bază de date istoric utilizată pentru setul de antrenare și pentru algoritmul de predicție
Blocul de Analiza video și diagnosticare
Predicție pe termen scurt
Strategie recomandată
Simulare strategie
Evaluarea impactului strategiei
Centrul de management client
Proiectarea arhitecturii generale a blocului de prelucrare video
Proiectarea arhitecturii generale a sistemului pentru detecția defectelor, imperfecțiunilor și evaluarea integrității infrastructurii
În dezvoltarea aplicațiilor software se vor utiliza echipamentele IT&C achiziționate în cadrul proiectului, avînd ca sistem de operare Windows 10 Professional Operating System 64-bit.
Pentru dezvoltarea pachetului software s-a preferat utilizarea versiunii 10 de Windows datorită:
Suportului tehnic de care dispune din partea Microsoft. Compania a oprit furnizarea de noi Update-uri pentru versiunile precedente de Windows. Ultimele update-uri de care aceste versiuni dispuneau reprezintă trecerea automată de la Windows 7 sau Windows 8.1 la versiunea de Windows 10.
A compatibilității cu majoritatea device-urilor hardware de pe piață precum și compatibilitatea cu orice aplicație software.
Securitatea reprezintă un alt principal motiv pentru alegerea ultimei versiuni de Windows. Acesta a dispune de toate sistemele de securitate de la versiunea de Windows 8, acestea fiind totodată optimizate și îmbunătățite. Pe lângă clasicele sisteme de securitate Windows 10 este însoțit și de DeviceGuard, Microsoft Passport și Windows Hello.
Un alt criteriu de bază în ceea ce privește decizia facută o reprezintă viteza de rulare net superioară a Windows 10 față de Windows 7 / Windows 8/ Windows 8.1.
Pentru dezvolatrea aplicațiilor care alcătuiesc pachetul software am ales două opțiuni pentru mediul de dezvolatare și simulare, respectiv: Matlab versiunea R2016b și LabVIEW (Laboratory Virtual Instrumentation Engineering Workbench). Ambele medii de dezvoltare și simulare sunt compatibile cu sistemul de operare ales.
Se va utiliza Matlab pentru realizarea procesarii de imagini achiziționate de la camerele video amplasate pe drone.
În momentul de fata Matlab oferă unul din cel mai complet toolbox din punct de vedere a prelucrării de imagini video.
În aceeași măsură Matlab, ca si Windows beneficiază de un suport tehnic foarte bun, aducându-se constant îmbunatățiri semnificative. Compania Mathworks oferă posibilitatea de a se realiza biblioteci virtuale de componente sau funcții custom, de aici și flexibilitatea în dezvoltarea pachetului software.
Acest mediu de dezvoltare și simulare ne oferă o serie de module și filtre implementate pentru îmbunătățirea imaginilor și prelucrarea acestora. Matlab oferă și posibilitatea de implementare a rețelelor neuronale în cadrul algoritmilor implementați software, fapt ce oferă o continuă îmbunătățire, auto – diagnosticare și auto – dezvoltare a pachetului software.
Fig. 5.3 Module Matlab utilizate pentru aplicația software prelucrare imagini
Fig. 5.4. Interfață Matlab prelucrarea imagini
Din punct de vedere a compatibilității produsele software Matlab sunt compatibile cu diverse dispozitive hardware ex : Raspberry Pi, Arduino, etc, produse care le utilizăm în soluția tehnică.
Fig. 5.5. Proiectarea arhitecturii generale de conectare Matlab
Cu ajutorul toolbox-ului de imagistică din cadrul Matlab putem prelucra informațiile provenite de la camerele video (fișiere de tip video), acestea putând să fie prelucrate caru cu cadru (frame by frame).
De asemenea, o funcție importantă de care dispunem în acest mediu de dezvoltare și simulare este de a preprocesa și procesa imaginile, respectiv : excluderea zgomotului din imagine, se poate modifica contrastul , dimensiunile, claritatea imaginii pentru a putea fi folosită ulterior de algoritmul dezvoltat.
Traseul de la input output :
Transformarea fișierelor din « .avi« « .jpg«
Prelucrarea fișierelor de tip « .jpg« :
excluderea zgomotului
modificarea contrastului
modificarea luminozității
transformarea imaginilor în format RGB
antrenarea rețelei neuronale, compararea imaginilor cu cele din baza de date, detecția pe baza imaginilor a elementelor, includerea imaginilor în baza de date pentru a îmbunătăți baza de date.
Transmiterea rezultatelor catre operator.
O altă opțiune pentru a realiza pachetul software o reprezintă LabVIEW.
LabVIEW (Laboratory Virtual Instrumentation Engineering Workbench) este o platformă și un mediu de dezvoltare pentru limbajul de programare vizuală de la National Instruments. LabVIEW este frecvent folosit pentru achiziții de date, ca instrument de control, și automatizări industriale pe o diversitate de platforme, inclusiv Microsoft Windows.
Preluare imagini:
Prelucrare fișiere PCX
Prelucrare fișiere Bitmap
Convertire Imagini
Convertire fișiere de tip: bmp, gif, jpg, png, tif, ico, etc.
Filtrare Imagini
Aplicarea diverselor filtre pentru îmbunătățirea calității imaginilor.
Convertirea imaginilor to Gray Scale.
Capitolul 6. Modulul energetic
În cadrul acestui capitol au fost identificate, descrise și proiectate soluții pentru încărcarea clasică cu acumulatori, încărcarea prin inducție electromagnetică, fară contact, prin dotarea stației de bază cu un circuit de încărcare suficient care să dezvolte un câmp electromagnetic suficient de puternic, încărcarea cu contact coaxial cu ghidaj pâlnie – acest tip de încarcare reprezintă unul din elementele inovative din punct de vedere al încărcării electrice. De asemenea, au fost analizate soluțiile existente în domeniul încărcării dronelor pentru a putea proiecta o soluție optimă de încărcare.
6.1. Stadiul actual în domeniu încărcării acumulatorilor utilizați de către flota de drone
Wireless Power Transmission (WPT) este transmiterea de energie electrică de la un punct la un altul fără utilizarea de fire sau orice altfel de conectare fizică între echipamente. Acest lucru poate fi utilizat pentru aplicații în care este necesară, fie o cantitate instantanee sau o livrare continuă de energie, dar și în cazul în care firele convenționale sunt inaccesibile, incomod de instalat, scumpe, periculoase, de nedorit sau imposibil de utilizat. Puterea poate fi transmisă prin cuplajul inductiv la rezonanță pe o rază scurtă de acțiune.
Fig 6.1 Clasificare tehnologii de Transfer Energie Wireless
Acestă arhitectură folosește principiul simplu, dar eficient, de a transfera putere electrică fără o conexiune prin fir înlocuind miezul dintr-un material feromagnetic, cum ar fi cazul utilizării într-un transformator, cu miezul de aer. Similar cu un transformator, aceste dispozitive folosesc o bobină în primar (la emisie) și o alta în secundar (la recepție) și funcționează doar în curent alternativ.
Transmisia wireless de putere are multe aplicații potențiale pentru soluția noastră tehnică. Orice tehnologie care permite posibilitatea de a elimina cablurile de alimentare și a conexiunilor fizice oferă un avantaj clar la operarea efectivă a dispozitivelor electronice.
Aplicațiile care ar beneficia de conectarea fără fir, pot fi de exemplu dispozitivele electronice mobile:
echipamente IT&C mobile, care ar putea să renunțe la conectarea lor directă prin diverse adaptoare pentru alimentare (ex: utilizarea tabletelor pentru monitorizarea flotei de drone);
rețelele de senzori wireless cu un consum redus de energie, care ar putea fi montate pe teren si alimentate fără a implica existența unei baterii;
implanturi medicale, la care pacienții ar putea evita intervențiile chirurgicale suplimentare pentru a înlocui bateriile.
Pe piață există deja o cerere foarte mare pentru sistemele de transmisie a puterii fără fir. Cea mai mare parte a producătorilor renumiți în producția de dispozitive electronice, precum Sony, Samsung, Panasonic, Toshiba, Apple și Bose au arătat un interes foarte mare în domeniul pe care această tehnologie îl deschide. Este clar că s-a făcut deja un progres imens pe partea de electronică, iar introducerea tehnologiei fără fir în diverse sectoare de lucru ascunde un potențial uriaș. În general, transmisia puterii fără fir este un imens progres pentru toată industria din domeniul electronic.
Până de curând s-au dezvoltat metode de încărcare wireless pentru dispozitive de mică putere, cum ar fi: încărcătoarele telefoanelor mobile, camere foto digitale, aparat de ras electric, console de jocuri, mouse/tastatura fără fir, playere de muzică portabile ș.a.m.d.
În general, designul pentru ambele unități, atât transmițător, cât și receptor este aproximativ identic la sistemele de putere mică ale sistemelor de încărcare fără fir. Prin urmare, este doar o chestiune de timp până când vor apărea implementate și pentru mid-range sau chiar pentru dispozitive de mare putere.
În prezent există trei standarde principale pentru încărcarea fără fir:
Qi – Wireless Power Consortium (WPC)
PMA – Power Matters Alliance (acum AirFuel Alliance)
Rezence – Alliance for Wireless Power (acum AirFuel Alliance)
Qi este un standard pentru tehnologia de încărcare fără fir, dezvoltat de consorțiul de producători ( Nokia, HTC, Huawei, LG, Motorola, Samsung, Sony etc.).
Acesta are la bază principiul încărcării inductive și va funcționa doar pentru acele dispozitive (folosind cuplaj inductiv de încărcare) ce se află în sfera de aplicare a acestui standard. Pentru a putea utiliza și implementa acest standard este necesară existența unei stații de bază, ce transmite puterea printr-o bobină de transmisie pe care dispozitivul mobil o primește utilizând bobina de recepție. Distanța dintre cele două bobine este de obicei de 5 mm dar poate fi extinsă folosind echipamente de putere mai mare.
Întreaga documentație tehnică a standardului Qi se află pe internet, iar dezvoltatorii permit descărcarea și studierea ei. Inițial, puterea maximă ce se putea transmite era de 5W, fiind ulterior adoptată și integrată în diverse dispozitive pe baza acestor caracteristici și crescând puterea la momentul actual până la media de 120W, acoperind astfel inclusiv dispozitivele cu cerințe medii de alimentare. Ultimele inovații în domeniu au extins puterea transmisă până la 1kW, însă acesta se află momentan disponibil doar în stadiu de cercetare.
Eforturile comune ale Qualcomm, Intel, Samsung au dus la Alianța Pentru Alimentare Wireless sau A4WP, un concurent direct al standardului Qi. Acest standard are în vedere aducerea unei mai mari libertăți spațiale, ceea ce înseamnă că se dorește încărcarea mai multor dispozitive oriunde în zona de încărcare, în același timp. Standardul A4WP se concentrează asupra progreselor tehnologice aferente ce conferă o mai mare libertate spațială, putând alimenta mai multe dispozitive simultan. Dispozitivele mobile și sursa de încărcare fără fir poate efectua transfer de putere prin suprafețe non-metalice și prin alte suprafețe construite din materiale diverse.
Qualcomm are dezvoltată tehnologia WiPower, care permite încărcarea mai multor dispozitive, cum ar fi telefoane, camera foto, controlere de joc prin plasarea lor într-o zonă de încărcare. Qualcomm a dezvoltat de asemenea, Halo–Wireless, o tehnologie de încărcare aplicată la vehicule electrice (WEVC), care utilizează transferul de putere fără fir pentru a încărca bateriile autovehiculelor electrice, eliminând necesitatea conectării unui conductor.
6.2. Comparații între diversele tehnologii de transmitere fără fir
Wireless Power Consortium (WPC) a fost înființat în 2009, cu rol în crearea unui standard de încărcare fără fir numit Qi și are în componența sa peste 120 de membri. Emițătoarele pot utiliza una sau mai multe bobine pentru a genera câmp magnetic simultan.
Primele topologii de emițător folosesc cuplajul prin inducție magnetică și se bazează pe utilizarea mai multor bobine (de la trei la opt), pentru a permite libertate spațială în planul delimitat de coordonatele X, Y. Distanța Z între emițător și receptor este de obicei dată de bobina care se află la 5mm. În ultimul timp, WPC a propus un nou tip de emițător care oferă până la 50 mm libertate spațială pe axa Z. Acesta lucru este posibil folosind un principiu magnetic rezonant adaptiv având ca plus păstrarea compatibilității cu receptoarele deja existente.
Un alt standard de încărcare fără fir a fost propus de către Alliance for Wireless Power (A4WP). Aceasta a apărut în 2012 și propune un sistem magnetic rezonant de încărcare fără fir utilizând banda ISM 6.78MHz pentru a genera câmpul magnetic necesar.
Standardul A4WP nu acceptă mecanismul de cuplare prin inducție la distanțe mici ca cel propus de WPC.
O diferență notabilă între aceste două standarde este folosirea unor frecvențe total diferite:
100-205 KHz pentru WPC
6,78 MHz pentru A4WP.
Este de remarcat faptul că banda ISM este, de asemenea, utilizată de către alte companii sau consorții. De exemplu, Intel a realizat prototipuri pentru transmisia energiei electrice wireless între un PC laptop și un telefon celular cu ajutorul frecvenței de 13,56 MHz. Consorțiul Eurobalise a specificat un sistem de încărcare fără fir între trenuri și o baliză fixă pe pista de la sol, utilizând frecvența de 27 MHz.
WPC, A4WP și Eurobalise sunt consorții bazate pe standarde pentru încărcare fără fir, deschise. Alte sisteme, cum ar fi cel de la WiTricity sau Intel, sunt pentru punerea în aplicare, dar protejate prin drepturile de proprietate și nu vor beneficia de sprijinul larg al tuturor companiilor din industrie.
Powermat a creat împreună cu A4WP un nou consorțiu denumit Alliance for Wireless Power într-o încercare de a poziționa tehnologia lor de putere fără fir, ca un alt standard posibil.
6.3. Proiectarea sistemului propus pentru reîncărcare inductivă WIRELESS pentru prototip
Unul dintre obiectivele asumate în acest proiect este de a se implementa un dispozitiv inteligent de încărcare inductivă, folosind un standard dintre cele enumerate anterior. Se preferă standardul de încărcare fără fir numit Qi, datorită faptului că are cea mai mare putere transmisă wireless la acest moment și un sistem cu cele mai mici pierderi.
Pentru implementare se folosește un circuit specializat din seria de circuite bqTESLA, produse de către Texas Instruments. Sistemul va funcționa prin utilizarea de circuite LC, pentru a transmite puterea de la o linie de curent de putere instalata pe automobilul ce se va achizitiona special pentru acest proiect, la o sarcină rezistivă. Un dispozitiv ideal trebuie să ofere posibilitatea unui randament cât mai mare și o funcționalitate crescută. Pentru moment, scopul final nu este o încărcare de la distanță, deoarece există limitari tehnologice inerente, care nu permit implementarea acestui model de încărcator. Soluția ideală impune o abordare diferită, prin utilizarea de componente inteligente, care să elimine consumul fără sarcină și care să adapteze generarea de energie în funcție de necesarul de consum. În piață există deja o serie mare de componente special dezvoltate pentru implementarea de tehnologii inteligente.
Fig. 6.2. Proiectarea schemei bloc pentru sistemul de transmisie inductiv ce utilizează seria de circuite bqTESLA
O unitate transmițător ce utilizează aceste circuite conține implicit și o bobină primară, instalata sub zona folosita pentru aterizarea precisa a dronei, pe care se creează un câmp magnetic alternativ prin aplicarea unui curent de la un oscilator. Unitatea de transmisie cuprinde, de asemenea, dispozitive de siguranță, cum ar fi senzorii de curent și tensiune, un radiator pentru dispozitivele de forță, un circuit de control, un invertor care transforma tensiunea continua de serviciu a automobilului in tensiune alternativa și un oscilator specific.
Sistemul funcționează în buclă închisă. Receptorul reglementează producția de energie raportat la nevoile dispozitivul mobil, prin trimiterea de mesaje către transmițător prin modularea semnalului cules prin bobine. Transmițătorul de-modulează semnalele de comunicare pe partea de primar și reglează în consecință punctul de funcționare al sistemului.
Pe partea de secundar, tensiunea bobinei este rectificată, stabilizată prin circuite de joasă tensiune de tip low drop-out (LDO) și conectată la sarcina printr-un comutator de sarcină. Sistemul de putere fără fir practic monitorizează continuu și periodic cantitățile primite și transmise de energie folosind schimbul de informații normal, prin intermediul protocolului de comunicație instalat pe drona.
Când puterea nu mai este necesară, se depășește nivelul de siguranță sau comunicația este întreruptă, transmițătorul este oprit, ceea ce previne apariția de pericole, dar mai ales conserva energia stocata in bateria acumulatorului.
Emițatorul va fi proiectat să livreze un curent fix, la o tensiune nominală de 5V, modulele utiliznd componente SMD, ceea ce ar permite adăugarea unor astfel de elemente în orice dispozitiv, la care există puțin spațiu, dar mai ales cantareste foarte putin, conditie importanta in cazul nostru. Receptorul cuprinde, de asemenea, componentele electronice necesare pentru a seta tensiunea și curentul la nivelul corespunzător pentru sistemele dronei, sau pentru a comunica informații sau date la și de la statia de incărcare. Sistemul poate să includă, de asemenea, elemente de control care să îmbunătățească eficiența transferului de putere între încărcător și receptor.
Prezentarea părților componente ale sistemului de încărcare inductivă – wireless
Modulul Emițător
Modulul emițător este alimentat dintr-o sursă de curent continuu. Emițătorul este compus dintr-un circuit de comandă, un etaj final de amplificare, o bobină de emisie si circuite adiționale necesare pentru controlul tensiunii și al curentului furnizat etajului de putere. Sursa de alimentare furnizează o tensiune continuă la intrarea circuitului amplificator. Acolo, această energie de curent continuu, este transformată într-o putere de curent alternativ de înaltă frecvență proporțională cu semnalele de comandă și este furnizată bobinei de emisie.
La aplicarea unui curent alternativ de înaltă frecvență, bobina de emisie va produce un câmp magnetic variabil. Următoarea diagramă bloc furnizează o idee generală a sistemului de transmisie dorit a se implementa:
Fig. 6.3. Proiectarea schemei bloc a unui sistem emițător – receptor
O componentă esențială care permite transferul de energie cu respectarea specificațiilor WPC este controlerul bq500210. Acest circuit are printre altele următoarele caracteristici
Detectarea obiectelor metalice ce pot pătrunde accidental în zona bobinei de emisie a unui transmițător activ și previne supraîncălzirea și pierderile de putere.
Previne intrarea sistemului în suprasarcină și permite o funcționare sigură
Analizează cu eficiență transferul de energie în timp real și în acest fel maximizează eficiența transferului de putere, reducând consumul de energie
Asigură protecția la supraîncăzire evitănd pierderile inutile de putere și de căldură
Demodulează prin metode digitale semnalul de comunicație cu receptorul, permițănd o reducere semnificativă a numărului de componente adiționale necesare a fi utilizate
Controlerul bq50210 este un circuit din generația a doua, din seria de circuite dedicate transmisiilor wireless de putere, produse de către Texas Instruments. Acest circuit este programat să caute periodic în exterior pentru dispozitive receptoare ce solicită a fi alimentate, prin trimiterea de semnale scurte, iar la detectarea acestora monitorizează toate comunicațiile de la dispozitivele din zona de acoperire a transmisiei de putere, în scopul de a regla automat nivelul semnalului conform cu feedback-ul primit. Circuitul este fabricat intr o capsula de tip QFN 48 de pini.
Fig. 6.4.a Schema bloc a unui sistem emițător – partea I Controlerul bq500210
Fig. 6.4.b Schema bloc a unui sistem emițător – partea a 2-a. Amplificatorul de putere-Bobina de emisie-Circuitele de monitorizare.
Fig. 6.4.c Schema bloc a unui sistem emițător – partea a 3-a. Circuitul de control LOW POWER
Modul Receptor
Receptorul este format dintr-o bobină, un circuit redresor, un circuit stabilizator de tensiune și un controler. Toate aceste echipamente vor fi amplasate pe drona. Atunci când o tensiune de curent alternativ este indusă în bobina receptorului, circuitul redresor o transformă în curent continuu iar circuitul stabilizator ne ajută la menținerea unei tensiuni constante indiferent de sarcina.
Fig. 6.5. Proiectarea diagramei bloc a modulului receptor integrat în dronă
Scopul principal al receptorului este de a încărca sistemul de baterii cu pierderi minimale pentru un sistem wirelless. Pentru reîncărcarea acumulatorilor amplasati pe dronă se va utiliza circuitul bq51013. Acest circuit integrat este compatibil cu specificațiile WPC și permite printre altele:
conversia semnalului de intrare din curent alternativ în curent continuu
stabilizarea tensiunii de ieșire prin control digital
calculul puterii recepționate și transmise dispozitivului de încărcat
comunicația cu emițătorul pentru a trimite parametrii încărcării si a permite detectarea prezenței accidentale a obiectelor metalice străine în zona de transfer a sistemului
Receptorul comunică cu emițătorul prin schimbari în sarcina echivalentă, permițănd ca variațiile de curent în sarcină să fie văzute și interpretate de către sistemul de emisie. Comunicația se face prin pachete de semnale digitale, la o rata de transmisie de aproximativ 2 kb-s.
Fig. 6.6. Detaliu schemă receptor
6.4. Proiectarea unor soluții alternative de încărcare a dronelor
Pentru alimentarea dronelor s-au luat în calcul soluții atât de alimentare cu contact cât și soluții de alimentare fără fir (wireless). Ambele soluții presupun o montură de andocare tip pâlnie care să centreze drona pe suportul de alimentare și să îi asigure stabilitatea în condiții de vânt și atunci când aterizarea se face pe vehiculul purtător aflat în mișcare. Soluțiile sunt special alese pentru a nu influența nici mecanic și nici electric atât sistemele de măsurare, cât și camerele video montate pe dronă în interiorul trenului de aterizare, conform figurii de mai jos:
Fig. 6.7. Schemă general montare camere video pe dronă
6.4.1. Proiectarea soluției de alimentare a dronelor prin contact
În figura următoare este prezentată o soluție de pad de contact pentru drone care asigură alimentarea omnidirecțională a dronei ce aterizează pe el.
Fig. 6.8. Pad încărcare
Soluția presupune un minim de echipament montat pe dronă, fiind necesari o serie de palpatori montați pe trenul de aterizarea care să asigure alimentarea bateriei de la pad-ul de încarcare. Acest lucru reduce la maxim masa suplimentara atașată dronei în zbor.
Fig. 6.9. Palpator
Modul de aterizare al dronei pe pad-ul de încarcare și poziționarea palpatorilor de contact electric pe tălpile dronei sunt prezentate în figura următoare:
Fig. 6.10. Aterizare dronă pe pad încărcare
Modul de efectuare al aterizării în sistemul de ghidaj tip pâlnie și contactul palpatorilor cu pad-ul de alimentare este ilustrat în figura următoare:
Fig. 6.11. Sistem ghidaj tip pâlnie
6.4.2. Proiectarea soluției de alimentare a dronelor fără contact electric
Această soluție crește robustetea modului de alimentare chiar și la aterizări ușor imprecise și la condiții meteo (ex. ploaie) care fac contactele nesigure. În acest caz sunt montate două bobine pentru alimentare prin cuplaj magnetic: una pe dronă (ca receptor de putere pentru încărcarea bateriei) și una pe stația de încărcare. Pentru un randament cât mai mare și o dependență mică de poziție, diametrul bobinelor trebuie să fie cât mai mare. Modelul simplificat al dronei cu șase elice este prezentata în figura urmatoare:
Fig. 6.12. Model simplificat dronă
Acest model simplificat sugerează că bobina receptoare montată pe drona este optim să se afle poziționată pe sistemul de garda al elicelor, așa cum este prezentată în figura:
Fig. 6.13. Poziționare bobină receptoare
Bobina aflată pe stația de încărcare trebuie să fie cât mai aproape de bobina dronei în momentul încărcării, astfel încât să se asigure un cuplaj maxim de putere între acestea. S-a ales o soluție cu bobina mai mare pe stația de bază, astfel încât drona să poată ateriza în sistemul de ghidaj tip pâlnie pe care se află montată bobina excitatoare.
Fig. 6.14. Poziționare bobină de excitație
În momentul aterizării, cele două sisteme de bobine se suprapun ca în figura următoare, asigurând transferul de energie:
Fig. 6.15. Poziționarea sistemelor de bobine la aterizare
Soluția mecanică cu pâlnie de ghidaj este de acesta dat mai înaltă și poate proteja mai bine sistemul de vant: sistemul tip pâlnie asigură și centrarea bobinelor pentru coaxialitate și de aici pentru transferul maxim de putere.
Fig. 6.16. Sistem de ghidaj mechanic tip pâlnie
6.4.3. Proiectarea amplasării sistemelor de alimentare pe stația purtătoare
Fig. 6.17. Amplasarea sistemelor de alimentare pe stația purtătoare
6.4.4. Alegerea bateriei pentru dronă
În cele ce urmează se prezinta modul de alegere al bateriei și capacității aceteia pentru a obține un timp de zbor dorit. Modelul matematic pentru calculul și alegerea bateriei trebuie să țină seama de următorii parametri:
P [W] – puterea necesară pentru ca dronele să își ia zborul
T – forța ascensională necesară pentru zbor
V [V] – tensiunea bateriei
Qb [mAh] – capacitatea bateriei
Wq [g] – masa dronei fără baterie
th [s] – timpul de zbor
kp – constanta de reciprocitate între puterea consumată și forța ascensională
kb – constanta a densitatii de energie pentru baterie
Ținând seama de modelul dinamic al dronei , se pot scrie ecuațiile pentru puterea P și energia din baterie Eb :
P = kp · T3/2
Eb = Qb · V
Masa totală a sistemului W, este dată de masa bateriei wb , funcție de energia sa Eb și masa dronei wq :
wb = Eb · kb
W = wq + wb
Pentru ca drona să se ridice de la sol se pune condiția:
T = W
Eb = P · th
Combinând ecuațiile de mai sus se poate calcula timpul estimat de zbor – test:
Eb = kp · (T3/2) · th
thest =Eb/(kp · (wq + (Eb · kb))3/2)
Folosind modelul de mai sus se pot determina curbele ce denotă legatura între timpii de zbor și capacitatea bateriei :
Pentru această soluție, la proiectare ar trebui să se țină seama de următorii parametri:
Înălțime nacelă camere video, senzori și alte echipamente montate pe drone[cm]:
H1 = 35 cm
Înălțime tren de aterizare drone [cm]
H2 = 44 cm
Diametru Pâlnie [cm];
D1 = 40 cm
Intensitatea încărcarii [cm].
P = 50 Watt
Diametrul circuitului de încărcare
D2 = 50 cm
Din datele de mai sus, se remarcă existența unei rezerve utile de spațiu, atât pe înălțime, cât și în ceea ce privește diametrele circuitului de încărcare și al acumulatorului.
H2-H1 = 9 cm rezerva de siguranța pe înălțime
D2 –D1 = 5 cm rezerva de siguranță a diametrului
Însă, pentru ambele variante trebuie luată în considerare o viteza maximă de aterizare la punct fix de aproximativ 0.3 m/s pentru a nu se avaria drona în momentul efectuării acestor manevre.
6.5. Fluxul de proiectare și realizare a modulelor electronice de încărcare
Arhitectura generală a fluxului de proiectare și realizare a modulelor electronice de încărcare
Fluxul de proiectare – etapa 1
Proiectarea la nivel de concept a schemei electrice;
Definirea blocului software în care se introduc schemele electrice „Schematic Capture” sau „Schematic”(bloc de realizare al schemei);
Definirea instrumente software capabile să alcatuiască schema electrică și să ofere informații necesare în alte etape ale conceperii structurii de interconectare.
Alegerea de biblioteci de componente care conțin cât mai multe informații ce vor fi utilizate în alte etape de proiectare;
Utilizarea strategiilor de reprezentare ierarhizată sau multipagină (concatenată);
Fluxul de proiectare – etapa 2
Simularea schemei electrice;
Utilizarea programelor de tip SPICE (Simulation Program with Integrated Circuit Emphasis);
Rezultatele simulării: valori ale curenților și ale tensiunilor din circuit(pentru circuitele analogice) și forme de undă (pentru circuitele digitale), utile pentru aprecierea corectă a funcționării schemei electrice;
Măsurarea influența temperaturii sau a toleranțelor componentelor asupra funcționării circuitului – analiză tip „worse case” sau Monte Carlo;
Fluxul de proiectare – etapa 3
Proiectarea PCB/PWB – dezvoltarea structurii de interconectare „on board” sau „circuit imprimat”;
Operațiile se realizează cu ajutorul blocului PCB Layout;
Circuitul imprimat este generat sub formă virtuală plecând de la fișierul în care datele (inclusiv de natură geometrică) din blocul de realizare a schemei au fost stocate – Netlist;
Fluxul de proiectare – etapa 3
Analiza formei modulelor, poziția componentelor, aspecte termice și de fiabilitate, analiza integrității semnalelor și compatibilitatea electromagnetică;
Analiza termică, managementul termic au legatură directă cu modul de plasare al componentelor;
Scopul analizei termice este determinarea prin calcul a temperaturii atinse de o componentă sau de un ansamblu;
Management termic = tehnica de a îndepărta căldura, pe trasee controlate, de la elemente disipative de circuit spre exterior;
Componenta eletronică disipă putere de unde rezultă creșterea temperaturii sale scăderea fiabilității componentei și scurtarea duratei de viață;
Tehnicile de răcire să nu implice subansambluri voluminoase sau care ar reduce semnificativ timpul mediu de viață al întregului sistem;
Minimizarea costurilor pentru sistemul de răcire;
Disipația termică principalul impediment în creșterea frecvenței de tact (puterea absorbită de o poartă logică de la sursa de alimentare crește cu frecvența semnalului de digital de comandă);
Rezultatele sunt prezentate sub forma unei hărți termice a plăcii;
Pe baza temperaturii componentelor și a ratei de defectare se poate calcula media timpului de bună funcționare;
Regim termic = iterați i(variante posibile de plasare a componetelor, harta termică, modificarea plasării);
Fluxul de proiectare – etapa 4
Proiectarea structurii de interconectare, trasarea legăturilor (rute, trasee) dintre componente;
Operația poate fi automată sau manuală;
Algoritmii de rutare au la baza criterii geometrice și caută să minimizeze lungimea totală a arborilor de conexiune;
Algoritmii sunt de tipul Lee sau Lee Ackers sau variante îmbunătățite ale acestora;
Arbore de conexiune = totalitatea conexiunilor aflate la un anumit potențial din structura modulului. Arborele conține conexiunile atașate unui nod din schema electrică;
Rutele sunt caracterizate de: lungime, lățime, forma traseului urmat, numărul de treceri pe fețe diferite;
mare atenție se acordă calculării lațimii traseelor(intensității curentului pe care îl pot accepta acestea), estimarea numărului de layer-e, setarea spațierii între obiectele de proiectare;
Înaintea rutării traseelor de interconectare, plasareafinală a componentelor a fost realizată harta termică șli de fiabilitate optimă;
Dacă se constată dificultăți în procesul de rutare atunci se va reveni la plasarea componentelor;
Validarea schemei din punct de vedere electric;
Analiza integrității semnalelor se bazează pe programe de aplicații care, plecând de la topografia structurii de interconectare, de la caracteristicile circuitelor electronice și luând în considerare caracteristicile dielectrice și magnetice ale suporturilor rutelor, stabilesc matricea elementelor parazite.
Matricea este alcătuită din capacități, inductanțe, rezistențe și împreună cu schema electrică formează o nouă schemă electrică la care traseele anterioare considerate cu impedanță nulă sunt înlocuite cu linii de transmisiune corespunzătoare;
Analiza integrității semnalelor are ca obiect studiul liniilor cu impedanță controlată, a întârzierilor de propagare pe traseele de semnal, diafonii, reflexii, etc.
Analiza integrității semnalelor = validarea funcționării modulului și gasirea unei configurații optimizate a traseelor, fiind necesare o serie de iterații;
Programe pt analiza integrității semnalelor: SigXplorer, Hyperlynx, TxLine, Polar, Quantic OmegaPlus.
Matricea este alcătuită din capacități, inductanțe, rezistențe și împreună cu schema electrică formează o nouă schemă electrică la care traseele anterioare considerate cu impedanță nulă sunt înlocuite cu linii de transmisiune corespunzătoare;
Analiza integrității semnalelor are ca obiect studiul liniilor cu impedanță controlată, a întârzierilor de propagare ăe traseele de semnal, diafonii, reflexii, etc.
Analiza integrității semnalelor = validarea funcționării modulului și gasirea unei configurații optimizate a traseelor, fiind necesare o serie de iterații;
Programe pt analiza integrității semnalelor: SigXplorer, Hyperlynx, TxLine, Polar, Quantic OmegaPlus.
6.6. Proiectarea sistemului energizare dronă
În proiectarea sistemului de energizare dronă, au fost definite câteva module principale, care combină părți hardware și software, pentru a putea să se determine ușor, consumul general. Astfel în planșa de proiectare numărul A1-01 se pot identifica urmatoarele module:
modul stabilitate dronă Acest modul este compus din controlere tip ESC – Electronic Speed Controller, care variază turația pe cele 8 motoare ce compun sistemul de propulsie al dronei, funcție de comenzile venite de la controlerul de stabilitate și de la modulul de navigație. Controlerul de stabilitate are grijă ca încărcarea fiecărui motor să fie optimă, pentru ca drona să fie stabilă și să nu zboare haotic, în lipsa unor comenzi specifice.
modul navigație dronă Acest modul comunică cu operatorul prin canale de radiofrecvență codate, implementând comenzile generate de acesta prin consola de control a dronei aflată la sol. Impreună cu modulul precedent și senzorul GPS amplasat pe dronă la nivelul cel mai de sus, are grijă ca zborul să se realizeze lin și la punct fix. Deasemeni, acest modul are grijă ca în lipsa unei comunicații cu consola de la sol, din diverse motive: ieșire din raza de acoperire, defect consolă, etc, să preia controlul dronei și să o aducă în deplină siguranță, la un punct fix (coordonate GPS) presetat inițial în acest modul de către operator.
modul achiziție date Acest modul este compus dintr-un gimball pe care sunt montați o serie de senzori necesari pentru determinarile propuse în obiectivul proiectului, un modul de stocare date brute pe suport SDCard a datelor achiziționate și un modul de transmitere date brute, către un punct central de stocare aflat la sol în autoturismul din dotarea sistemului. Gimball-ul are rol de a stabiliza imaginile captate de către senzori folosind un numar de 4 motoare cu răspuns foarte rapid. Alt rol important al acestuia este acela că poate fi comandat de la sol, având posibilitatea de a poziționa ușor zona de scanat, orizontal sau vertical, pana la 180 grade, reducand timpul total al misiunii foarte mult. Pe acest suport se montează camera IR, camera UV și camera video ce vor capta în cele trei spectre IR, UV și vizibil, imagini cu obiectivul monitorizat. Toate datele captate de la acești senzori sunt achiziționate folosind o magistrală locală de date și transmise către baza de date aflată la sol. Pentru asigurarea unei redundanțe a datelor achiziționate, toate informațiile trec printr-un buffer independent, amplasat pe dronă, fiind stocate pe un suport fizic nevolatil folosind un modul SDCard. Tot din acest motiv pentru transmiterea acestor date se foloseste un canal distinct, diferit de cel de navigație propriu zis.
modul alimentare sisteme dronă Pentru alimentarea acestor sisteme se folosesc acumulatori tip Litiu Polimeri – LIPO care au capacitatea de a asigura un curent foarte mare pentru o perioadă de timp scurtă, fără a fi afectați structural. Aceștia sunt legați într-o schemă detaliată în plansa A1-05, asigurând și o soluție de backup pentru situația în care sistemul de energizare cedează în timpul zborului. Deasemeni pe dronă va fi amplasat și un sistem de reîncarcare wireless – inductiv folosind un multiplicator special (plansa A1-06) pentru echilibrarea tuturor celulelor pe perioada încărcării dar și pentru monitorizarea de energie a acestor acumulatori.
Deoarece pentru alimentarea cu energie electrică a acestor module este nevoie de mai multe nivele de tensiuni electrice, în schemă s-au prevăzut o serie de convertoare de tensiune care să asigure aceste tensiuni în mod stabilizat.
6.7. Proiectare sistem de alimentare dronă. Proiectare soluție de alimentare backup
Sistemul de alimentare al dronei este format din 3 acumulatori de tip litiu polimer – LIPO, ce au o tensiune la borne de 22,2 V curent continuu și o sarcină admisibilă de 2200 mAh. Schema de conexiuni a acestora este exemplificată în planșa numărul A1-05, cu evidențierea schemei pentru backup. Astfel două din cele trei baterii vor fi conectate în paralel formând sistemul principal de alimentare cu energie al sistemului de navigație și control al dronei iar al treilea acumulator va sta în stand by pentru asigurarea funcției de backup energetic. In caz de avarie trecerea pe sistemul de backup se va face folosind un releu de control care are un contact normal închis de 80A și o bobină alimentată din sistemul normal de alimentare. In cazul în care acestă tensiune de alimentare scade sub 17 volti curent continuu, bobina releului nu mai poate să mențină contactul deschis, comutând pe bateria de rezervă, care asigură energia necesară pentru aterizarea ansamblului format din dronă și senzori în deplină siguranță într-un timp minimal. Acest releu este prevăzut și cu un contact intermediar de automenținere a poziției comutate, revenind pe sistemul normal de energie numai dupa remedierea defectului și resetarea acestuia de către operator. Datorită sistemelor de monitorizare energetică instalate pe dronă, toate informațiile referitoare la valorile de tensiune și curent, valori instantanee, sunt transmise către operatorul aflat la sol.
6.8. Proiectare sistem de reîncărcare acumulatori alimentare dronă. Proiectare soluție de reîncărcare, inductivă și directă.
Cei trei acumulatori ce formează sistemul de alimentare al dronei sunt de tip litiu polimer – LIPO, acumulatori bazați pe o tehnologie ce necesită o atenție deosebită pe perioada utilizării, depozitării dar mai ales pe perioada reîncărcării cu energie electrică, fiind foarte instabili din punct de vedere chimic daca se depășesc valorile limită ale tensiunii și/sau curentului de încărcare. Pentru asigurarea acestui lucru se folosesc încărcatoare bazate pe microcontrolere care ajustează precis valorile de reîncărcare pe fiecare celulă care compune un acumulator, fiecare acumulator având 6 astfel de celule. Tensiunea fiecărei celule nu are voie să depășească valoarea de 4,2 volți curent continuu, astfel încărcătorul inteligent folosit echilibrează încărcarea pe un acumulator, pentru fiecare celulă, setând curentul optim pentru fiecare element separat. Pentru a putea încărca trei acumulatori simultan se folosește un multiplicator special descris în planșa A1-06 la care se conectează cei trei acumulatori folosiți. Multiplicatorul este conectat la un încărcător special cu microcontroler având grijă să echilibreze încărcarea pentru fiecare celulă separat, pe fiecare acumulator conectat la acest sistem. Alimentarea acestui încărcător se face cu minim 24 volți curent continuu dintr-o sursă stabilizată, în cazul nostru fiind un sistem de acumulatori montați pe autoutilitara ce deservește acest proiect. Transferul energiei de la sistemul de baterii de pe autoutilară si sistemul de reîncărcare al dronei se poate face, dupa caz, prin inducție sau cu contact direct, funcție de locație și de timpul aferent acestui lucru.
Capitolul 7. Modulul de integrare al soluției tehnice
În cadrul acestui capitol este realizată proiectarea din punct de vedere hardware a platformelor de inspecție și monitorizare cu UAV aripă fixă și cu multicopter cu transportor care integrează inspecția multisenzorială: video în domeniul vizibil, detecție ultrasunete, detecție audio, cameră în domeniul IR și cameră în domeniul UV. De asemenea, în cadrul acestui capitol sunt definite toate restricțiile de operare ale flotei de drone. Aceste restricții sunt prezentate din punct de vedere: legislativ, al răspunderii civile, al condițiilor restrictive de mediu, restricții operaționale și restricții economice.
În cadrul acestui capitol au fost identificate și descrise, pentru camerele video și sistemul multisenzorial, atât specificațiile tehnice cât și funcționalitățile necesare pentru proiectarea prototipului. Pentru a motiva alegerea tipurilor de camere video necesare definitivării soluției tehnice, echipa de cercetare – dezvoltare a realizat un studiu optoelectronic al camerelor, calculul pentru dimensionarea componentelor și analiza comparativă pentru mai multe modele de camere video de la diverși producători de pe piață internațională.
7.1. Platformele de zbor de tip aripă fixă și multicopter – restricții și caracteristici tehnice
Pentru îmbunătățirea semnificativă a rezultatelor (creșterea rezoluției spațiale), și mai ales pentru posibilitatea de a automatiza analiza video pentru toți senzori eliminând eroarea umană în evaluarea unei stări de fapt, soluția tehnică introduce un factor de repetabilitate cât mai apropiat de 1 pentru nivele unde se face discriminarea între nivelele de accesibilitate.
Automatizarea pilotării platformelor de zbor va asigura de asemenea condiții mai bune de evaluare încrucișată prin creșterea preciziei traiectoriilor de zbor și a repetabilității acestora indiferent de factorii de mediu.
În aceste conditii, în care platformele aeriene sunt un factor important în indexul general de performanță al intregului sistem, alegerea soluțiilor tehnice și a furnizorilor reprezintă un punct critic în dezvoltarea și implementarea soluției tehnice.
Restricții legislative
În Romania există o legislatie specifică pentru sistemele de zbor pilotate de la distanță sau autopilotate cu o greutate mai mica de 150kg, în rezumat putem spune ca avem de îndeplinit următoarele condiții:
Certificat de identificare – RACR 47- art. 4, OMT 806 / 31.08.2007- DN:14-02-001
Permis de zbor național pentru aeronavele cu masa maximă la decolare mai mare de 15 kg; – RACR-AZAC
Asigurare, conform legii, pentru daune produse terților – EC 785/ 2004
Autorizări privind operarea – HG nr. 912 / 2010
Autorizare de survol pentru operațiuni în zona Rezervației Biosfera „Deltei Dunării” – Legea nr. 82/1993
În baza prevederilor Legii 182 din 12 aprilie 2002 privind protecția informațiilor clasificate și a Legii 167 /2015 de modificare și completare a Legii 182/2002, pentru activitățile de zbor cu drone din care rezultă produse geospațiale sau înregistrări erofotogrammetrice (așa cum acești termeni sunt definiți în Legea 167/2015), operatorul dronei are obligația de a deține un certificat care să-i permită accesul la date secret de serviciu sau de stat;
Greutate maximă totală a aparatului de zbor
Din datele definite inițial în soluția descrisă în cererea de finanțare, masa totală la decolare este sub limita de 150kg și este necesar să obținem doar un certificat de înmatriculare de la AAC ( Autoritatea Aeronautica Civilă din România). În urma îmatriculării, aparatele de zbor vor primi un indicativ care trebuie atașat pe corpul aparatului aerian. Având în vedere limitările impuse pentru vehicule mai mari de 20-25kg considerăm că niciunul dintre sistemele de zbor nu trebuie să depășească greutatea maxim admisă de 20kg cu o recomandare expresă ca aripa fixă sa se încadreze sub 15kg.
Asigurarea de răspundere civilă
Prevederile legale privind asigurările de răspundere civilă pentru daunele cauzate terților ne obligă să facem o asigurare doar pentru aparatele cu o masă maximă mai mare de 20kg. În principiu nu vom depași acesta limită, dar încercăm să dispunem pentru fiecare aparat de o asemenea asigurare cel puțin pentru sistemul de zbor cu aripă fixă.
Certificate de pilot
Regimul de zbor pentru aripă fixă necesită un certificat de pilotare la distanță emis de producatorul aparatului sau de un distribuitor autorizat de acesta, care sa confirme ca persoanele care vor opera RPAS dețin cunoștințele și au deprinderile necesare pentru o operare corectă. În acest moment – zborul autonom – în Romania nu este interzis, dar nici permis, în consecinta o persoana care dispune de un certificat de pilot va supraveghea consola de control fiind considerat de ROMTSA ca pilotând de la distanță aparatul de zbor.
Restricții operaționale
Operarea aparatelor de zbor în spațiul aerian al României se supune unor restricții operaționale vizând diverse zone interzise la zbor pentru RPAS, condițiile meteorologice specifice acestor activități și limitele plafoanelor de zbor.
Conform cerințelor operaționale în Romania sunt peste 160 de zone cu eticheta de „No Fly Zone” la care se adaugă o lista de zone cu cerințe speciale.
Disponibilitatea teoretică de zbor
Disponibilitatea de zbor se definește ca timpul dintr-un an în care un tip de aparat poate zbura într-o zona data în funcție de condițiile de mediu și de caracteristicile tehnice de operare definite de constructor la care se pot adăuga restricții impuse de autoritatea aeronautică competentă pe teritoriul respectiv. De exemplu pentru zona Bucuresti o drona ușoara din cele 8760 de ore/an poate zbura maxim 4900ore/an, restul sunt ore de noapte, ore cu vânt puternic sau în rafale, precipitații puternice, ceata, etc. Pentru că UAV-urile nu dispun la bord de echipamente perfecționate (radare de bord, sisteme automate de reacție la coliziune) acestea au o fereastră de disponibilitate mult mai redusă față de avioanele de pasageri.
În plus UAV-urile zboară de obicei mult mai jos și riscul de ciocnire cu alte aparate sau cu diverse construcții sau forme de relief este mult mai mare, de aceea se preferă zborul în condiții optime de mediu.
Caracteristicile tehnice ale aparatului de zbor definesc care sunt limitele de siguranță (vizibilitate, precipitații, viteza vântului) în condiții precare de zbor.
La acești factori de mediu care afectează nivelul de disponibilitate generală se mai adaugă factorii tehnici :
Timpul de schimbare a acumulatorilor și a unitaților de memorie externă
Timpul de întreținere preventivă
Timpul de pregătire de zbor și verificare sistem (tesarea la sol) inclusiv descărcarea logurilor de pregătire a misiunii.
Încarcarea noii misiuni, validarea misiuni și verificarea rapidă a datelor de intrare
Una din marile probleme pentru UAV – urile electrice de tip comercial sunt bateriile care se reîncarcă într-un raport de 8:1 față de timpul de descărcare în cazul unei încărcări protectoare sau 3:1 pentru o încarcare rapidă (încarcarea rapidă reduce de 5 ori numărul de cicluri datorită temperaturilor ridicate la care este încărcat acumulatorul). În aceste condiții din numărul de ore disponibile trebuie să scădem și orele pierdute pentru că trebuie să așteptăm reîncărcarea, achiziția unui număr mare de pachete de acumulatori fiind o soluție extrem de scumpă.
Condiții restrictive de mediu
Condițiile restrictive de mediu se referă la plaja de temperaturi la care aparatul poate funcționa, rezistență la umiditate, precipitații, nisip și praf, atmosferă marină (apa sarată în stropi). În funcție de aceste cerințe de operare motoarele, componentele electronice și în general întreaga aeronavă este proiectată sau aleasă din cele aflate deja pe piață. De asemenea, la acest capitol intra și rezistența la radiații electromagnetice intense, câmpuri electrostatice puternice etc. Pentru fiecare din aceste capabilități suplimentare sistemul trebuie special pregatit, acesta însemnând o greutate în plus la masa de decolare și mai ales costuri suplimentare la achiziție și întreținere.
Restricții economice
Costurile implicate în achizitia pentru sistemele de zbor sunt strict definite și nu pot fi depașite. În aceste condiții vor trebui achiziționate sisteme care pot fi adaptate la cerințele rezultate din activitatea de proiectarea sistemului, iar producatorul să permită mici modificări constructive integrabile în structura aparatului de zbor fără pierderea garanției.
Dronă tip Aripă fixă
Realizarea unei soluții de monitorizare aeriană pentru infrastructuri critice puternic distribuite, așa cum sunt liniile de transport energie electrică, industria petrolieră sau sistemele de transport, are la bază o analiză cost/beneficiu care implică detecția sigură a posibilelor evenimente tehnice și asigurarea unei întrețineri predictive astfel încât să nu apară întreruperi necontrolate a furnizării energiei electrice, furnizării produselor petroliere sau întreruperea transportului pe anumite tronsoane.
Unul din elementele esentiale ale soluției tehnice este utilizarea unui sistem de monitorizare ieftin și rapid a obiectivelor de monitorizat pentru detecția „punctelor critice” și apoi efectuarea unei inspecții aeriene multisenzoriale și aprofundate, în urma căreia generăm un raport de diagnosticare pentru punctele critice.
În cadrul evaluării inițiale au fost stabilite următoarele cerințe tehnice, din punct de vedere al platformelor de zbor, pentru realizarea prototipului:
Sarcina utila 2.5-5KG
Masa maximă la decolare <20kg
Raza de acțiune – 100 – 200km
Viteza minimă 50 – 80km
Viteza maximă 130 – 160km
Timp minim de zbor – 100min
Volum minim pentru senzori – minim 70cm3
Capacitate de manevrare în plan orizontal fără înclinarea aparatului (și implicit a platformei de senzori)
Schimbare facilă a blocului de baterii
Operare automată integral (Decolare automată, zbor după un plan de zbor predefinit, aterizare automată)- elimina posibilitatea unei erori umane.
Arhitectura deschisă – se pot face modificari la structură, arhitectură flexibilă;
Abordare modulară care să ofere scalabilitate politici secvențiale de upgrade;
La aceste prevederi preliminare în acesta faza de proiectare au fost identificate următoarele restricții de proiectare și achiziție a subcomponentelor sistemului:
Sistem de decolare multi soluție (lansare catapultă + lansare din vehicul)
Soluție de control de zbor multiplă
Soluție GCS multiplă și configurabilă (GCS triplu redundant înlocuit cu GCS cu autotracking radio bicanal)
Soluția GCS să poate comanda și multicopterul;
Soluție de protecție la praf, umiditate și averse moderate;
Sistem de protecție suplimentară la câmpuri electromagnetice puternice (cablaje ecranate).
Dronă tip Multicoopter
Pentru acestă componentă a soluției tehnice au fost stabilite următoarele limite tehnice pentru proiectare:
Sarcina utilă 5-10kg
Masa maximă la decolare <20kg
Sistem resilient de propulsie N+1
Sistem de navigație vectorială GPS ±1m în plan orizontal și vertical
Sistem de protecție la mediu ( umiditate 100%, ploaie slabă, praf)
Sistem rapid de pregătire de zbor (mai mic de 45min)
Arhitectură deschisă – se oferă planurile de interconectare hardware
Sistem de control al zborului cu posibilități de interconectare pentru gestiunea aterizării la punct fix
7.2. Inspecția multisenzorială: video în domeniul vizibil, detecție ultrasunete, detecție audio, cameră în domeniul IR și cameră în domeniul UV – specificații tehnice, definire funcționalități
Platformă monitorizare cu UAV multicopter cu transportor – reprezintă soluția care oferă maximum de rezoluție și timp petrecut pentru inspectarea IC. Este realizată cu drone în legatură de comunicații și de alimentare cu un transportor mobil și permite zboruri complexe cu mai multe puncte de oprire în suspensie și inspecție pentru optimizarea rezultatelor analizei și identificarea în cel mai înalt grad a problemelor existente în instalație.
Echipamente video
Cameră video în spectrul vizibil
Cameră video în spectrul ultraviolet solar blind
Cameră video în spectrul infraroșu
Senzori
Senzor radio
Senzor audio
Impedimente și provocări specifice proiectării
Sistemul video are următoarele probleme ce trebuiesc rezolvate din punct de vedere constructiv relaționat cu mediul în care trebuie să funcționeze și să nu fie influențat de acesta.
-datorită vibrațiilor pot apărea distorsiuni ale imaginii
– influența câmpului elecromagnetic generat de liniile de înaltă tensiune
– accesibilitatea la zonele de lucru
7.2.1. Camera video în spectrul vizibil- definire funționalități
Sistemul vizibil conține cameră propriu-zisă și un echipament (dacă este necesar) pentru înregistrarea imaginilor cât și să asigure un transfer de imagini la rezoluție mai mică, pentru a nu încărca banda de transmisie între optocopter și baza de la sol. Camera în VIS asigură vizualizarea itinerariului de mers al vehiculului și eventualelor obstacole.
Principala funcționalitate a camerei este vizualizarea stâlpilor de tensiune, a cablurilor și altor elemente din compunerea rețelei de înaltă tensiune.
Stâlpii de înaltă tensiune – obiective specifice monitorizării
defecte detectabile în spectrul vizibil (eventualele fisuri sau vandalizări, exfolieri ale stratului protector, zone de impact cu păsări și animale
zone afectate de descărcări electrice (ex. Efectul Corona)
apariția coroziunii la nivel de infrastructură.
Cabluri – obiective specifice monitorizării
verificarea parametrilor cablurilor (pe baza certificatelor de calitate)
verificarea elementelor componente ale rețelei
verificarea completă a lucrărilor executate, înainte de punerea în funcțiune (manșoane, capuri, terminale)
descoperirea eventualelor probleme / defecte de execuție /inperfectiuni
date generale despre starea calității izolației rețelei studiate
estimarea fiabilității elementelor rețelei
suport pentru diagrama de reparație programată / mentenanța
modul de îmbătrânire a rețelei
punctele slabe ale rețelei
apariția coroziunii si prognozarea pentru coroziune
7.2.2. Camera video în spectrul UV- definire funționalități
Tehnologia de inspecție UV este utilizată pentru întreținerea predictivă a echipamentelor de înaltă tensiune, împreună cu IR-termografie și dispozitive cu ultrasunete. Prin inspecție UV se identifică efectul corona, se evită apariția unei crize în alimentarea cu energie electrică și se afișează atât obiectele care emit cât și radiația emisă și să evalueze gravitatea cazului inspectat.
7.2.3. Camera video în spectrul infraroșu – definire funționalități
Sistemul termografic include camera termală și un echipament ce permite înregistrarea radiometrică în infraroșu a imaginilor preluate de camera IR. Imaginile termice salvate sunt 100% radiometrice oferind informații despre valorile de temperatură în orice punct de măsură din imagine. Întregul sistem nu cântărește mai mult de 400g. Camera de termoviziune poate să vadă în condiții de iluminare zero (întuneric total).
Aplicații ale camerei video IR-termoviziune in cadrul soluției tehnice proiectate
– inspecția în infraroșu a obiectivelor de monitorizat(ex: LEA , conductori,etc)
– detecția focarelor de incendiu
– evaluarea energetică și auditul instalațiilor
– scanarea termografică a clădirilor înalte sau construite pe suprafețe mari , baraje , poduri,lucrări specifice.
7.2.4. Camera în spectrul vizibil – specificații tehnice pentru proiectarea prototipului
Pentru a alege camerele potrivite trebuie să fim atenți la următoarele aspecte generale în funcție de necesitățile noastre: senzorul de imagine cât mai eficient, rezoluția potrivită pentru detalii la 20m, distanța focală a lentilei care să ofere unghiul dorit de acoperire și profunzimea necesară unei acoperiri între 1-3m (lungime obiect observat).
Senzorul de imagine
Senzorul de imagine este o componentă a unei camere care are sarcina de a recepta informația purtată de lumina din mediul înconjurator și de a transforma acea informație în impulsuri electrice pentru a se putea forma o imagine. Senzorul de imagine este deci fereastra prin care camera privește mediul înconjurator. Dimensiunile comune pentru senzorii de imagine încep crescător: 1/4”, 1/3”, 1/2.8”, 1/2”, 2/3” astfel și un senzor de imagine mare va putea recepționa mai multă informație decât un senzor de imagine mic, dar va acumula și multă informație neutilă.
Rezoluția potrivită
Rezoluția reprezintă numărul de puncte din care este formată imaginea pe care dumneavoastră o vedeți. Cu cât mai multe puncte, cu atât mai bine, cu atât mai bogată este imaginea în detaliu (HD 720P = 1280x720pixel, HD 1280 x 720 pixeli , 2052 x 1536pixeli).
Obiectivul
Alegerea obiectivului influențează în mod direct performanța unei camere. Și aici sunt mai mulți factori ce trebuiesc luați în considerare:
Distanța focală – determină câmpul de vizualizare, adică ceea ce vede camera. În funcție de distanța focală, obiectivele pot fi cu: distanța focală fixă, distanța focală variabilă (varifocale); zoom motorizat;
Irisul – determină, prin deschiderea sa, cantitatea de lumină ce ajunge pe senzor. Din punct de vedere al irisului, obiectivele pot fi: iris fix, iris manual și autoiris, acesta fiind cel mai folosit și util tip de obiectiv.
Alegerea obiectivului este foarte importantă pentru obținerea rezultatelor dorite. Calculul lentilei obiectivului este ales pentru a obține imagini adecvate de la o distanță medie de 20 m. În calculul lentilei se ia în considerare unghiul de vizualizare și distanța focală pentru lentile CCTV, și poate fi folosit atunci când se utilizează orice dimensiune CCD, cum ar fi 1/4 inch, 1/3 inch, care sunt dimensiunile tipice CCD folosite în industria CCTV. Graficul de mai jos arată, de asemenea distanța. Puteți vizualiza obiectele mici cum ar fi numere de inventar, numere de serie, etc. cu diferite dimensiuni de lentile.
Pentru un calcul exact se folosește formula de mai jos:
f = c * d / w
f = lungimea focală a lentilei (mm) care să îndeplinească condițiile noastre
c = lățimea senzorului (mm) 1/3" CCD = 4.8mm, 1/4" CCD = 3.6mm
d = distanța între obiect și cameră (m)
w = lățimea câmpului vizual (m)
În tabelul de mai jos pentru calculul lentilei s-a luat d=20 , lățimea=1 m și cei 3 senzori importanți:
Tabel 2. Raport senzor/lentilă
Fig. 7.1. Raport distanța focală/senzor
Calculele camerei și obiectivului recomandă pentru vizionare în profunzime o cameră de minim 2 Mp și un obiectiv de peste 100mm. Vom calcula mai departe cum trebuie să alegem camera și obiectivul pentru o vizionare generală.
Mai jos avem câteva dimensiuni ale unor stalpi de înaltă tensiune:
Fig. 7.2. Stâlpi dubli dimensiuni standard
Fig. 7.3. Stâlpi simpli dimensiuni standard
Lungimea maximă pe care o alegem este de 30 m, ținând cont că distanța de la care filmăm este de 20 m, rezultă un obiectiv de minim 4.6 mm.
F= Distanța focală a lentilei în milimetri.
W= Lungimea câmpului vizual – Horizontal Field of View (H. F.O.V.)
H= Înălțimea câmpului vizual – Vertical Field of View (V. F.O.V.)
L= Distanța dintre lentilă & obiectul vizualizat – Working Distance (W. D.)
Calculul distanței focale F se face după formula:
Tabel3. Diferențiere lentile în raport cu distanța
Pentru îndeplinirea sarcinilor de vizualizare în detaliu și de ansamblu este necesară alegerea unui obiectiv varifocal de 4.3-129 mm(zoom 30x) și o cameră video cu un senzor mai mare de 1/3”.
Acest lucru rezultă și din cele două situații reprezentate în cele două tabele de mai jos:
Pentru realizarea prototipului se are in vedere 2(două) variante:
S-a ales distanța față de țintă la 20 m, o țintă de 20 cm ce să compună 30% din imagine.
S-a ales distanța față de țintă la 20 m, o țintă de 600 cm ce să compună 30% din imagine.
Practic s-a mărit ținta de 30 ori.
Tabel 5. Calcul lentilă pentru un obiect de 20 cm distanța la 20m
Tabel 6. Calcul lentilă pentru un obiect de 600 cm distanța la 20m
Fig. 7.4. Model Senzor
În tabelul de mai jos avem spre comparație câteva tipuri de camere în funcție de producător:
Tabel 7. Comparație camere video
Din graficul reprezentativ al principalelor caracteristici rezultă că se poate alege camera Hitachi DI-SC233.
Alte caracteristici de care se ține cont în alegerea unei camere video:
Sensibilitatea
Măsoară performanța camerei în condiții slabe de iluminat și reprezintă iluminarea minimă necesară a camerei, astfel încât să avem la ieșirea camerei un semnal video util.
Raportul semnal/zgomot (SNR)
Reprezintă capacitatea camerei de a compensa influența perturbatoare a zgomotului. Acest parametru se măsoară în dB. Cu cât SNR-ul este mai mare, cu atât capacitatea camerei de a reduce influența zgomotului asupra imaginii este mai ridicată.
Automatic Gain Control
Are rolul de a compensa fluctuațiile de iluminat care duc la scăderea semnalului video.
Shutter Speed
Shutter-ul controlează timpul de expunere la lumină. Pentru redarea unei imagini în care avem obiecte în mișcare rapidă este recomandat un shutter cu viteză mare (un timp redus de expunere).
Mod zi/noapte
Cantitatea de lumină necesară unei camere color pentru a reda o imagine de calitate este mult mai mare decât în cazul camerelor monocrome. Din acest motiv, camerele dotate cu modul zi/noapte au capacitatea de a trece de la modul color la cel monocrom, în funcție de cantitatea de lumină existentă.
Alimentarea camerelor
Modul cum se alimentează cu energie electrică prin cablu separat sau prin PoE , calculul energiei absorbite ținând cont că este alimentată din sistemul de alimentare al dronei și este important să aibă un consum mic sub 10W și tensiunea de alimentare să fie compatibilă cu una din tensiunile generate de sistemul general al dronei.
Stabilizator de imagine mecanic sau soft
Datorită vibrațiilor (mișcarea camerei) duce la micșorarea clarității imaginii. În timp ce se filmează, între momente diferite în care se înregistreaza apar vibrații/mișcări care afectează claritatea imaginii. Deci mișcarea în timpul expunerii “strică”imaginea.
Alte caracteristici importante pentru camerele alese:
Tabel 8. Caracteristici camere
Pentru îndeplinirea sarcinilor de vizualizare în profunzime și de ansamblu este necesară alegerea unui obiectiv varifocal 4.4-129-∞ mm (zoom 30x) și o cameră video cu un senzor mai mare de 1/3”.
7.2.5. Camera în spectrul UV – specificații tehnice pentru proiectarea prototipului
În alegerea camerei se iau în considerație aceleași caracteristici ca la camera video în spectrul vizibil, cu mențiunea că obiectivul este de tip fix și trebuie să acopere o anumită suprafață plană de la distanța de 20-30 m.
Facem o analiză a celor două camere specializate în efectul Corona, luând în considerare caracteristici de funcționare a camerelor respective și detalii generale de funcționare și de fabricație a lentilelor.
Caracteristici funcționale OFIL și DayCor necesare proiectării prototipului sistemului în UV
Rezultate specifice lentilelor de 50 mm și 105 mm pe un câmp vizual la o distanță de 20 m și 30 m:
Tabel 9. Calculul unui plan țintă pentru un senzor de 1/3:
F = Distanța focală a lentilei în milimetri
W = Lungimea câmpului vizual – Horizontal Field of View (H.F.O.V.)
H = Înălțimea câmpului vizual – Vertical Field of View (V.F.O.V.)
L = Distanța dintre lentilă & obiectul vizualizat -Working Distance (W.D.)
A-1 – unghi vizualizare pe orizontală
A-2 – unghi vizualizare pe verticală
P – densitatea de pixeli
Ld – Detalii vizuale
PPM – pixeli pe metru
Tabel 10. Formula de calcul:
Aceste două caracteristici „Minimum Discharge Detection“ și „Minimum RIV Detection“ sunt caracteristice senzorilor de RF (RIV) și senzorilor de ultrasunete în măsurători radiometrice ale undelor electromagnetice. Caracteristicile optice sunt foarte importante pentru a se obține rezultatele optime pentru o analiză științifică a măsurătorilor. Luând în considerare că unghiurile de vizualizare HxV sunt 8° x 6°, aceste valori rezultă prin aplicarea unei lentile de aproximativ 50mm la un senzor de 1/3” cu un câmp vizual de 2mx1.44m.
Sensibilitatea UV
Sensibilitatea unui senzor de imagine poate fi specificată folosind diferite unități. Există o mulțime de confuzii în jurul valorii absolute a sensibilatății măsurate de diferiți senzori. Pentru definirea sensibilității, producătorii de senzori de imagine folosesc unități radiometrice precum și unități fotometrice. Fotometria este știința de măsurare și definire a mărimilor fotometrice caracteristice radiației optice în unități care sunt ponderate în funcție de sensibilitatea ochiului uman.
Camerele specifice radiațiilor UV (solar blind), au unitățile de măsură exprimate în unități radiometrice. Radiometrele sunt aparate destinate măsurării energiei și/sau puterii radiate a unei surse de radiație. Fotometrele sunt aparate optice destinate măsurării mărimilor fotometrice. În măsurători fotometrice se compară sursa de lumină studiată cu o sursă de lumină etalon.
1.9 x 10-18 w/cm²=1.9×10-21 w/m2 =
1w/m2=181 lm/m2 ; 1lux=1lm/m2 , 1lux=1w/181m2 =5.52 mW/m2
Tabel 10. Caracteristici camere video
În general, dar mai ales în cazul camerelor în spectrul UV-D, foarte important este senzorul de imagine și intensificatorul de imagine .
Obiectivul ales este de 50mm pentru un câmp HxW= 8° x 6° pentru a asigura o profunzime adecvată a camerei și să fie în zona de reglaj a camerei în vizibil pentru a suprapune cele două imagini.
7.2.6. Camera în spectrul IR-termoviziune – specificații tehnice pentru proiectarea prototipului
Camera termoviziune funcționonal îmbină cel mai coerent cele două principii de măsură a undelor electromagnetice fiind, folosite atât pentru a se măsura temperatura corpurilor cât și în telemetrie. Radiometrele obiective au în construcția lor un element de detectare a radiației. Pentru detectarea obiectivă a radiației energetice au fost dezvoltate diverse tipuri de detectoare bazate pe efect termic, efect fotoelectric, efect fotochimic etc. Principalele elemente constructive ale radiometrelor obiective sunt următoarele: detectorul de radiație, sistemul de colectare/transmitere, amplificatorul de semnal și înregistratorul de semnal. Fotometria obiectivă folosește detectoare de radiații optice, a căror funcționare are la bază excitarea unor efecte secundare sub acțiunea radiației optice incidente. O proprietate importantă a fototraductoarelor este caracteristica lor spectrală, care reprezintă distribuția variației sensibilității în funcție de lungimea de undă a radiației detectate.
Tabel 11. Caractetistici camere video
La alegerea camerei IR-termoviziune se ține cont de spectrul temperaturii măsurate, dimensiuni și consum, celelalte caracteristici sunt aceleași pentru camerele alese. Rolul acestei camere este de a identifica elementele ce se încălzesc datorită distrugerilor, descărcărilor electrice sau de îmbătrânire prematură. Obiectivul camerei este ales în concordanță cu celelalte camere, asigurând o suprapunere exactă a zonei vizualizate pentru a se asigura măsuratori identice.
7.2.7. Senzor detecție ultrasunete – specificații tehnice pentru proiectarea prototipului
Efectul Corona este însoțit de fenomene luminoase (coroană luminoasă violetă în jurul conductoarelor), acustice (zgomot specific) și chimice (apariția ozonului și producerea acidului azotic, care poate ataca armăturile izolatoarelor).
Pentru sesizarea sunetelor și măsurarea lor, se folosesc senzori de sunete sau ultrasunete ce măsoară distanțele. Prin apariția gazelor se modifică mediul de transmisie.
Leakshooter-lks-1000-v-2
Căutarea valorilor capacitive electrice (efect Corona, linii electrice, arc electric, descărcarea parțială …) la instalațiile de medie și de înaltă tensiune.
Ne punem problema care sunt problemele cu valorile capacitive pe liniile de medie tensiune și de înaltă tensiune.
Valorile electrice capacitive (produc valuri de ultrasunete) la instalațiile de medie și de înaltă tensiune și creează probleme pe conexiuni, cabluri, izolatoare, disruptorilor și provoacă probleme, astfel:
– siguranța persoanelor și a bunurilor (incendiu, explozie, rupe piese mecanice, rezistente la coroziune)
– zgomot parazit acustic
-interferența electromagnetică prin conductă sau prin transmitere de aer (interferențe radio)
– poluări chimice (CORONA creează ozon, NH4, NO3 …)
Cu LEAKSHOOTER LKS1000, echipat cu tehnologia de detectare cu ultrasunete cu utilizarea standard, este posibil să se detecteze cu ușurință aceste valori implicite electrice prin scanarea cablurilor, conexiunile, izolatorilor de la distanta de 5-10 sau mai mult (in functie denormele de securitate la aceste instalații)
Fig. 7.5. Detecție cu ultrasunete
OMICRON MPD 600 este un dispozitiv extrem de dezvoltat pentru măsurarea descărcărilor parțiale (PD). Cu instrumente excelente, chiar și cele mai mici impulsuri de PD sunt separate de interferențe și analizate. MPD 600 este potrivit pentru multe aplicații de testare PD . Cu alte sisteme de testare complexe, de exemplu generatoare, măsurători multiple simultane oferă un avantaj suplimentar.
Provocarea în cadrul analizei PD este de a detectarea și evaluarea descărcărilor în intervalul de-pico coulombi (pC), cu tensiuni de test de până la câteva sute kilovolți (kV).
Frecvența de lucru: Detector ultrasonic frecventele de lucru 20 kHz and 100kHz,. Frecventa de lucrueste convertita de la 100 Hz to 3 kHz
Modulul stetoscop: sondă izolată cu ecranare RF de 11,4 cm cu vârf de sondă din oțel lung, de formă conică. Sonda este interschimbabilă. Stetoscop Set extensie: 3 buc, tije metalice pentru a crește gama de contact 20 "(50.8.cm) și 31" (76,2 cm).
Emițator: Transmite tonalitati in gama de lucru
Casti: tip izolare zgomot: Căștile cu fir dublu monofonic, impedanță, 16 ohmi. Peste 23 dB de atenuare a zgomotului. Îndeplinește sau depășește specificația ANSI și standardele OSHA.
INDICATORI:. Măsurare cu acuratețe 1% pe intreaga scală.
7.2.7. Senzor RF (RIV) – specificații tehnice pentru proiectarea prototipului
Testarea liniilor de înaltă tensiune este un proces important în cercetarea, dezvoltarea și producția de descărcător a supratensiunii. De asemenea, este o parte integrantă a procesului verificare a calității, pentru a verificarea integrității izolației înainte de a fi instalat. Descărcărilor parțiale(PD): puncte slabe în sistemele de izolație si sunt definite de standardul IEC 60270, sunt localizate într-o zonă parțială a unui sistem de izolare electric sub intensitate mare câmp electric. PD sunt fenomene, în multe cazuri, în etapa preliminară o defecțiune completă a izolației. Din acest motiv,dupa mai multi ani de functionare generatoarele, transformatoarele, aparatele și sistemele de cabluri de inalta tensiune au nevoie sa fie verificate pentru evaluare.
Interferențele pot fi adesea evitate prin schimbarea frecvenței centrale. O gamă de măsurare RF poate fi extins până la ultra-înaltă frecvență (UHF) este realizat cu un adaptor UHF. Acesta este o măsurare UHF neconvențională . Metoda poate fi folosită pentru teste de punere în funcțiune precum și diagnosticare in functiune. Combinația dintre UHF 620 și 600 MPD rezultate în un sistem de măsurare precisă pentru diferite frecvențeBanda de lucru poate fi : bandă îngustă, medie sau bandă larga. Diverși senzori RIV pentru măsurarea convențională a sistemelor, cum ar fi analizoare de spectru care pot fi combinate cu senzori RIV. Formarea și dezvoltarea efectului Corona dintr-o initiala pana la debutul defectării liniilor a fosta explicat și s-a descris în lucrarea de față. Activitatea descărcărilor Corona are un efect distructiv pentru liniile de inalta tensiune , care se caracterizează intro etapă inițială impulsuri rare până la o etapă finală cu fanioane de impulsuri . Originea efectului Corona poate fi determinata cu ușurință de la modelele de camere si senzori enumerati mai sus.
Rezultatele experimentale arată că o bandă îngustă de măsurători PD suferă de multe limitări atunci când sunt aplicate la descărcările corona.
O lățime de bandă largă în ceea ce privește frecvența de repetiție a impulsurilor este esențială pentru descarcarile corona sa fie reproductibile și plauzibile de măsurare și evaluare. Pentru fiabilitate și coerență, rezultatele de măsurare este recomandat să ia în considerare și să verifice rezultatele atât cele vizuale cât și cele în ultrasunete și radiofrecvență.
7.3. Proiectarea unor soluții pentru determinarea valorilor câmpurilor electrice și magnetice din jurul liniilor de înaltă tensiune
În această secțiune sunt prezentate principalele soluții pentru determinarea valorilor maximale ale câmpurilor electrice și magnetice din jurul LEA, deoarece aplicația – prototip se dorește a fi realizată și testată pentru transportul și distribuția energiei electrice.
În zilele noastre energia electrică, împreună cu resursele naturale, a devenit unul dintre cei mai importanți factori tehnici, economici și politici. Stabilitatea și dezvoltarea unei anumite regiuni a lumii depinde într-o mare măsură de sistemul energetic și de resursele țării respective.
Arhitectura tradițională a sistemului electroenergetic (SEN) se bazează pe generarea, transmiterea și dsitribuția energiei electrice și utilizează subsisteme interconectate. În ultima perioadă schimbările în producția și distribuția energiei electrice, dar și în categoriile de consumatori au fost semnificative: pe de-o parte scăderea resurselor naturale și măsurile de protecție a mediului au condus la utilizarea pe scară tot mai largă a sistemelor de surse regenerabile de energie (solară, eoliană, biomasă, geo-termală etc.) și la introducerea unor sisteme moderne de generare distribuită și de smart-grids, pe de altă parte dezvoltarea și lărgirea producției industriale și a cosnumatorilor rezidențiali a condus la apariția unor echipamente și instașlații din ce în ce mai sensibile.
Unul dintre criteriile de clasificare a SEN este cel al tensiunii nominale la care funcționează, criteriu extrem de important deoarece determină puterea și distanța la care se poate transmite energia electrică, costul transmiterii și echipamentele utilizate. Această clasificare este prezentată în Tabelul 1.
Tabelul 12. Clasificarea SEN
Tensiunea nominală înseamnă valoarea efectivă a tensiunii pe fiecare fază, iar valorile standardizate ale tensiunii sunt recomandate de International Electrotechnical Commission (CEI). SEN are ca parte componentă esențială Linii Electrice Aeriene (LEA). Rețelele mT sunt utilizate în instalațiile interioare pentru alimentarea directă cu joasă tensiune a consumatorilor, ca și a micilor rețele urbane sau industriale, cu puteri de până la zeci de kVA. Sistemele de MT se folosesc în rețelele urbane și industriale pentru alimentarae stațiilor de transformare cu puteri între zeci și sute de kVA, și de asemenea pot alimenta direct echipamnete de MT. Liniile de transmisie și distribuție pentru puteri de la zeci la 1-2 sute de MVA sunt linii de IT, iar sistemele FIT sunt folosite pentru a transmite puteri între sute și mii de MVA.
Din punct de vedere teoretic SEN este considerat ca un sistem simetric trifazat, condiție care este asigurată prin simetrizarea și echilibrarea transmisiei și distribuției liniilor. Și a transformatoarelor. Pornind de la aceste considerente rețelele simetrice trifazate de trasnmisie și distribuție, incluzând echipamentele și transformatoarele, pot fi analizate cu metoda componentelor simetrice și a descompunerii în circuite echivalente monofazate. Circuitele echivalente ale SEN conțin elemenete passive neliniare, precum rezistențe, bobine și condensatoare. Caracteristicile neliniare ale acestor elemente pot fi neglijate în cele mai multe calcule, considerând că valorile lor se schimbă foarte putțin în raport cu limite mici și așteptate de modificare a tensiunii, curentului sau frecvenței. Din aceste motive circuitele echivalente ale SEN sunt considerate liniare și dispuse longitudinal și transversal în scheme de tip Γ, T sau Π. Astfel un sistem trifazat simetric de succesiune directă este exprimat în valori instantanee ca
vd1
vd2 (1) vd3
respectiv în ca vectori în planul complex
(2)
unde este operatorul de fază. Reprezentarea valorilor instantanee (1) în domeniul timp și a vectorilor (2) în planul cartezian complex este prezentată în Fig. 1.1, a și b.
Fig. 7.6. Reprezentarea sistemului trifazat simetric și de succesiune directă:
a) Domeniul timp; b) Coordonate carteziene.
Dezoltarea pe scară largă a SEN, a echipamentelor electronice, de control și măsurare pe care acestea le utilizează pentru buna funcționare a condus la intensificarea problemelor de mediu și a aspectele legate de compatibilitatea electromagnetică. Perturbațiile electromagnetice influențează prin conducție și prin radiație buna funcționare a echipamentelor electrice și electronice situate în apropierea LEA ale SEN și, de asemenea, au efecte nefavorabile asupra mediului ambiant și asupra materiei vii. În prezent există o preocupare crescândă în ceea ce privește măsurarea și analiza efectelor câmpului electromagnetic din vecinătatea liniilor electrice de IT și FIT, iar câmpul electric și cel magnetic de joasă frecvență au fost recent introduse pe lista lista factorilor de mediu care prezintă un risc potențial pentru sănătatea publică. Preocupările legate de efectele nefavorabile asupra echipamentelor electrice și electronice au la bază fenomenele de interferență electromagnetică, iar cele legate de efectele asupra sănătății au la bază ipoteza conform căreia expunerea la câmp electromagnetic de frecvență extrem de scăzută (cum este de exemplu cel geenrat de LEA la f=50Hz) poate cauza efecte nedorite. Efectele surselor de perturbații electromagnetice depind atât de caracteristicile acestora, cât și de parametrii mediului. De aceea este necesară investigarea acestora, în directă conexiune cu conceptul de mediu electromagnetic.
În faza de exploatare a LEA se generează câmpuri electromagnetice de frecvență scăzută, f=50Hz, în jurul conductoarelor liniilor, spațiu definit ca “mediu electromagnetic”. Ca orice instalație electromagnetică, LEA sunt sursa următoarelor categorii de câmpuri electromagnetice emise în mediu electromagnetic: câmp electric de joasă frecvență (50/60 Hz); câmp magnetic de joasă frecvență (50/60 Hz); câmp electromagnetic emis în diferite benzi de frecvență pe durata scurtă a unor regimuri anormale de funcționare, cum ar fi regimurile tranzitorii sau descărcările corona pe elementele aflate sub tensiune ale instalațiilor.
În funcție de energia asociată emisiilor electromagnetice, acestea pot fi clasificate în:
radiații ionizate (capabile să rupă legăturile moleculare sau să ionizeze atomii, procese susceptibile să producă alterări ale materiei vii);
radiații neionizate (termen prin care se denumesc în mod general emisiile electromagnetice a căror energie nu este suficientă pentru modificarea stării substanțelor cu care interacționează, dar care pot produce efecte de natură termică, fizico-chimică etc). Radiațiile electromagnetice produse de LEA sunt radiații neionizate.
Efectele câmpului electric sunt proporționale cu valoarea câmpului, iar la rândul ei intensitatea câmpului electric depinde direct de tensiunea LEA. Efectele câmpului electric asupra mediului electromagnetic se pot împărți în două categorii:
– efecte la nivelul solului sau la 1,8 m înălțime: curenți induși în corpuri conductoare, tensiuni induse în corpuri izolate față de pământ, efecte biologice indirecte sau directe asupra oamenilor și animalelor în cazul expunerilor prelungite. Intensitatea câmpului electric la nivelul solului sau în apropierea acestuia scade cu rădăcina pătrată a distanței dintre punctul de calcul sau măsurători și axul LEA. De exemplu, valorile tipice ale intensității câmpului electric la nivelul solului pentru LEA de 400kV sunt: 1÷10 kV/m sub LEA; 0,5÷1,5 kV/m la 30,0 m față de axul LEA; 0,1 kV/m la 65,0 m față de axul LEA;
– efecte la suprafața conductoarelor LEA și a clemelor acolo unde câmpul electric este de sute de ori mai mare decât la nivelul solului: zgomot, interferențe radio-tv, generare de ioni și de ozon. Intensitatea câmpului electric în apropiere de conductoarele LEA, între 6 și 20 de cm distanță, are valori de sute respectiv zeci de kV/m, iar aceste valori trebuie luate în considerare mai ales la operațiile executate sub tensiune.
Pentru punerea în evidență a câmpului electric creat de 6 conductoare (dublu-circuit) – prezentat în Fig. 2 – având tensiunea nominala de 110kV (LEA de IT), formate din câte 3 conductoare pe circuit, s-a realizat o simulare numerică utilizând pachetul de programe ANSYS. Acest program este bazat pe rezolvarea ecuațiilor lui Maxwell cu metoda elementului finit (FEM). Conductoarele au fost considerate la 20m înălțime față de sol, având diametrul de 50mm, poziționate la distanța de 3.6m și 5m -conductoarele centrale – față de turnul liniei. Conductoarele sunt din bare de ACSR (Aluminiu conductro reinforat cu oțel), având conductivitatea σ= 0.8 .10-7 S/m și permitivitatea relativă εr= 3.5.
Fig 7.7. LEA de 110kV
În cel de-al doilea exemplu de calcul, a fost simulată prezența unui corp uman cu înălțimea de 1.8m situat sub conductoarele LEA și astfel s-a evidențiat modificarea configurației liniilor câmpului electric produs de sistemul de conductoare. În calcul s-a considerat permitivitatea relativă a corpului uman εr=700, iar cea a aerului εr=1.
În Fig. 7.8 a și Fig. 7.9 a este prezentată distribuția potențialului electric respectiv a intensității câmpului electric produse de conductoarele LEA de IT, iar în Fig.7.8.b și 7.9 b distribuțiile modificate ale potențialului și intensității câmpului electric în cazul în care sub LEA a fost introdus un corp uman.
a) b)
Fig 7.8. Distribuția potențialului electric:
a) Sistemul de 6 conductoare ale LEA de IT; b) Sistemul de 6 conductoare ale LEA de IT și
a) b)
Fig. 7.9. Distribuția intensității câmpului electric:
a) Sistemul de 6 conductoare ale LEA de IT; b) Sistemul de 6 conductoare ale LEA de IT si om.
În Fig.7.10 a și b sunt reprezentate variația potențialului electric și a intensității câmpului electric în funcție de distanța față de conductoarele LEA de IT. Din aceste grafice se constată că intensitatea câmpului electric crește în conductoare, iar valoarea sa maximă este obținută în jurul conductoarelor de jos. În această regiune intensitatea are o valoare maximă de 346.9 kV/m. În jurul conductoarelor centrale, intensitatea câmpului electric are o valoare de 114.7 kV/m iar în jurul conductoarelor de sus câmpul electric are o intensitate de 76. 9 kV/m.
a) b)
Fig. 7.10. Dependența de distanță a :
Potențialului electric; b) Intensității câmpului electric.
Tabelul 13. Valorile admisibile ale intensității câmpului electric
În România valorile admisibile ale intensității câmpului electric, pentru diferite zone traversate de LEA, sunt indicate în Tabelul 2. Din simulările efectuate se constată că LEA de 110kV nu generează un câmp electric peste valorile limită admisibile. Se poate considera că valorile maxime ale intensității câmpului electric la nivelul solului sunt între 0.8 și 2.5 kV/m pentru LEA de 110 kV.
Câmpul magnetic este caracterizat valorile inducției magnetice și este generat de curenții care circulă prin conductoarele LEA. În mod natural, inducția magnetică depinde de valorile curenților, configurația fazelor și înălțimea conductoarelor deasupra solului.
Efectele câmpului magnetic asupra mediului electromagnetic sunt:
tensiuni induse în corpuri conductoare (metalice) lungi, situate în paralel cu LEA;
efecte biologice directe sau indirecte asupra oamenilor și animalelor, mai ales în cazul expunerilor prelugite;
efecte asupra vegetației.
Deoarece inducția câmpului magnetic la nivelul solului scade cu rădăcina pătrată a distanței între punctul de măsură sau calcul și axul LEA, aceste efecte generate de câmpul magnetic la nivelul solului sau în apropierea acestuia sunt mai mici, spre deosebire de cele care apar în apropierea conductoarelor și de care trebuie ținut seama în cazul operațiilor executate sub tensiune.
Valorile tipice ale inducției câmpului magnetic pentru LEA de 400kV, la nivelul solului sunt: 5-10 μT sub LEA; 0,5-1 μT la 30 m de axul LEA; 0,2 μT la 65 m de axul LEA. În apropierea conductoarelor și anume la 6 cm distanță, inducția magnetică este între 2,4 și 3,3 mT.
Pentru același sistem LEA dublu-circuit, de 110kV s-a realizat o simulare a determinării câmpului magnetic generat de cele 6 conductoare. Deoarcee în literatura de specialitate se propun mai multe soluții pentru diminuarea inducției magnetice și implicit a efectelor nefavorabile produse de câmpul magnetic, s-a optat pentru soluța de schimbarea configurațiie fazelor. Astfel, în Fig. 6 sunt prezentate cele 2 configurații ale fazelor LEA, cea naturală în Fig.6,a și configurația în care faza (a) permută cu faza (c) în Fig.6,b. Liniile câmpului magentic generat de conductioarele LEA în cele două configurații ale fazelor sunt ilustrate în Fig. 7,a respectiv Fig.7,b. În cazul b), al rearanjării fazelor, se asigură o reducere a inducției câmpului magnetic cel puțin cu inversa puterii a 3-a a distanței față de conductoarele LEA.
Fig. 7.11. Soluții pentru rearanjarea fazelor unei LEA dublu-circuit.
a) Configurație naturală; b) Faza (a) permută cu faza (c).
a) b)
Fig. 7.12. Liniile câmpului magnetic pentru două configurații ale fazelor LEA dublu-circuit.
Configurație naturală; b) Faza (a) permută cu faza (c)
În simulările realizate nu s-au luat în considerare și alte surse de generare a câmpului magnetic în mediul electromagnetic din jurul conductoarelor LEA, cum ar fi: curenții prin conductoarele neutre, circuite de telecomunicații, conductoare sau corpuri metalice aflate în paarel și în apropierea LEA etc.
Dependența inducției magnetice de-a lungul LEA de 11kV este prezentată în figura 7.13. Din rezultatele obținute în simulări se pot desprinde următoarele concluzii:
cea mai mare valoare a inducției magnetice B = 1.124 μT se obține în vecinătatae polului la distanța de 10m;
pe axa de simetrie a polilor inducția magnetică este B = 1.115 μT;
la distanța de 30m față de axa polilor inducția magnetică este B = 0.654 μT iar la distanța de 40m B = 0.347 μT.
Fig. 7.13 Dependența de distanță a inducțiie magnetice
În România valorile admisibile ale inducției magnetice pentru diferite tipuri de LEA sunt indicate în Tabelul 14. Din simulările efectuate se constată că LEA de 110kV nu generează un câmp electric peste valorile limită admisibile. Se poate considera că valorile maxime ale intensității câmpului electric la nivelul solului sunt între 0.8 și 2.5 kV/m pentru LEA de 110 kV.
Tabelul 14. Valorile admisibile ale inducției magnetice
În ceea ce privește expunerea îndelungată la câmp magnetic de frecvență industrială, valorile limită admisibile sunt: 500 μT / pe perioadă de 8 ore și 5 mT expunere nu mai mare de 2 ore. Comparând rezultatele obținute cu cele din Tabelul 3, rezultă că valorile inducției câmpului magnetic generat de LEA de 110kV nu depășesc normele impuse.
O categorie importantă de preturbații electromagnetice sunt descărcările corona care apar în instalațiile de IT șii FIT. Deoarece acestefenomne sunt însoțite de apariția unei succesiuni de impulsuri de curent de scurtă durată, propagarea acestor curenți determină, în jurul circuitelor parcurse, apariția de câmpuri electromagnetice perturbătoare, de frecvențe și amplitudine diferite, și care conduc la distorsionarea semnalelor utile ale emisiilor radio și televiziune. Poluarea electromagnetică este specifică instalațiilor cu tensiunea nominală peste 220 kV și prezintă o importanță deosebită odată cu extinderea comunicațiilor în domeniul frecvențelor înalte și foarte înalte. Perturbațiile de înaltă frecvență determinate de descărcarea corona se manifestă atât în instalațiile radio care funcționează, în general, în banda de frecvență de 0,5 ..1,6 Mhz, cât și în cele de televiziune 24 .. 216 Mhz și de telefonie de înaltă frecvență prin curenți purtători. Perturbațiile electromagnetice, de înaltă frecvență, determinate de descărcarea corona cresc odată cu intensitatea ploii și se manifestă mai ales, în zone cu intensități slabe ale semnalului TV, ca și în cazul unei montări nefavorabile a antenei de recepție. Se poate ajunge la nivele perturbătoare de 40 ..70 dB, la o frecvență de 75 MHz.
Până în prezent câmpurile electroamgnetice erau măsurate, la diferite perioade de timp, mai ales la nivelul solului și în apropierea stâlpilor de ssuținere a LEA, numiți și poli. Proiectul propune o soluție modernă, de măsurare on-line și in-situ a câmului electric și magnetic generat de LEA de IT, prin îmbarcarea unui aparat de măsură a câmpului electromagnetic într-o dronă de tip octocopter, care asigură inclusiv funcționarea acesteia în condiții de siguranță atunci când filmează în apropierea liniei.
Se propune ca soluție achiziționarea unui aparat de măsură a câmpului electromagnetic de tip EXTECH Instruments, prezentat în Fig. 7.14, ale cărui caracteristici sunt date în Tabelul15.
Fig. 7.14. Aparat de măsură a câmpului electromagnetic
Tabelul 15. Caracteristici ale aparatului de măsură
Aparatul este foarte ușor, deci nu apar probleme datorită greutății sale la îmbarcarea pe dronă, este prevăzut cu: oprire automată, senzor cu 3 canale, funcție de alarmă în momentul depășirii valorilor limită, memorează maxim 99 de măsurători, are moduri de măsurare intermediară, intermediară maxim, medie, medie maxim și un indicator de consumare a bateriei. Poate face măsurări optimizate până la frecvențe de 900MHz, 1800MHz și 2,7 GHz, iar domeniile de măsură sunt: 0µW/cm2…3.093mW/cm2; 1µW/m2…30,93mW/m2; 20mV/m…108V/m; 53µA/m…286,4mA/m. De asemenea aparatul de măsură se poate conecta la un calculator și/sau transmite la distanță achizițiile de date printr-un algoritm dezvoltat în acest proiect. În domeniul de frecvențe considerat se situează câmpurile electromagnetice care pot fi provocate de instalațiile din locuințe, aparatura electrocasnică, LEA de IT, transformatoare, aparatura medicala, monitoarele PC, instalațiile de sudură, cuptoarele de inducție, benzile de transmisie și altele.
Deoarece simulările prezentate mai sus au arătat cum se modifică liniile câmpului electric și magnetic generat de LEA de IT în cazul prezenței, de exemplu, a unui corp uman, devine absolut necesară simularea pe calculator a prezenței unei drone în mediul electromagnetic al liniilor. Pentru aceasta sunt necesare caracteristicile geometrice dar și proprietățile electrice și magnetice ale materialului din care este construită drona. Astfel se va putea evalua distanța optimă la care o dronă se poate apropia de LEA de IT și față de care transmisiile de radio și de telecomunicații ale dronei nu sunt suferă interferențe electromagnetice. Mai mult, poate exista posibilitatea ca la o distanță de siguranță față de linii acumulatorul dronei să se poată încărca wireless ceea ce va conduce la creșterea autonomiei sale de zbor, iar propuneri vor fi făcute în cadrul acestui proiect după experimentări in-situ.
Pe de altă parte repetatele experimente care se vor face cu aparatul de măsură a câmpului electromagnetic îmbarcat la bordul dronei vor oferi atât date on-line și in-situ de mare importanță în studiul compatibilității electromagnetice dar și o imagine reală a surselor de poluare electromagnetică a mediului din jurul LEA. Se vor dezvolta metode de analiză a datelor și vor fi realizate modele ale câmpurilor electromagnetice generate de LEA de IT, comparând rezultatele obținute la simulări cu cele obținute în cadrul experimentelor in-situ.
8. Concluzii, contribuții personale și dezvoltări ulterioare
În acest material am prezentat rezultatele activității echipei de cercetare desfășurate în cadrul Activității 2 – B. Activitățile de dezvoltare experimentală, respectiv Sub-activitatea 2.1 Proiectarea sistemului prototip (pilot). Principalul rezultat al acestei etape îl constituie proiectarea prototipului sistemului de monitorizare și inspecție avansată a infrastructurilor critice.
În realizarea proiectării prototipului sistemului, echipa de cercetare a pornit de la analiza obiectivului general al proiectului, așa cum a fost definit în cererea de finanțare, pentru a putea defini și proiecta module componente ale acestuia.
Echipa de cercetare a proiectat următoarele module:
Modulul pentru pachetul software aferent generării planului de zbor și managementului misiunilor de zbor pentru flota de drone utilizată în sistemul de monitorizare;
Modulul de comunicații;
Modulul aferent bazei de date de identificare obiective de monitorizat;
Modulul pentru pachetul software aferent analizei și prelucrării de imagini video (dezvoltarea unui algoritm inovativ de detecție bazat pe metoda comparației între cadre și a unui algoritm pentru detectarea punctelor fixe prestabilite);
Modulul energetic: Încărcarea clasică cu acumulatori, încărcarea prin inducție electromagnetică, fară contact, prin dotarea stației de baza cu un circuit de încarcare suficient care sa dezvolte un câmp electromagnetic suficient de puternic; încarcarea cu contact coaxial cu ghidaj pâlnie – acest tip de încarcare reprezinta unul din elementele inovative din punct de vedere al încarcării electrice;
Modulul de integrare al soluției tehnice: În cadrul acestui modul s-a realizat proiectarea din punct de vedere hardware a platformelor de inspecție și monitorizare cu UAV aripă fixa și multicopter cu transportor care integrează inspecția multisenzorială: video în domeniul vizibil, detecție ultrasunete, detecție audio, cameră în domeniul IR și cameră în domeniul UV.
Contribuțiile personale ale membrilor echipei de cercetare constau în:
Identificarea soluțiilor existente pentru realizarea unei proiectări optimale;
Definirea și descriere specificațiilor tehnice pentru fiecare componentă a întregului sistemului sau a modulelor;
Definirea și descriere funcționalităților fiecărui modul al sistemului;
Proiectarea la nivel atât la nivel conceptual al sistemului, cât și la nivel de scheme bloc, scheme electrice și algoritmi de funcționare;
Realizarea desenelor de execuție, a calculelor și a dimensionărilor, acolo unde este cazul;
Identificarea și analiza restricțiilor de proiectare și operare;
Identificare, descrierea și implementarea algoritmilor pentru pachetele software de analiză și prelucrare de imagini statice și video;
Definirea conceptelor matematice și adaptarea acestora în funcție de specificul aplicațiilor;
Definirea etapelor de realizare a aplicațiilor software și a interfețelor om – mașină.
Raportul de proiectare prototip este necesar pentru îndeplinirea obiectivelor din etapele următoare ale proiectului:
Stabilirea specificațiilor pentru viitoarele achiziții de materiale și consumabile necesare realizării prototipului;
Stabilirea restricțiilor hardware și software pe care prototipul trebuie să le îndeplinească;
Stabilirea metodologiei de construire a modulelor software și hardware ale prototipului.
Bibliografie:
L.E. Kavraki, P. Svestka, J.-C. Latombe, M.H. Overmars, “Probabilistic Roadmaps for Path Planning in High-Dimensional Configuration Spaces”, IEEE Transactions on Robotics and automation, vol. 12, no. 4, August 1996;
http://www.msi.umn.edu/~schaudt/voronoi/voronoi.html;
C.A. Floudas, „Nonlinear and Mixed-Integer Optimization”. Oxford University Press, New York, UAS, 1995;
http://www.mit.edu/~soljacic/wireless_power.html
http://www.wirelesspowerconsortium.com
http://www.how2power.com
http://www.ti.com/lit/ds/slvsat9d/slvsat9d.pdf
http://www.ti.com/lsds/ti/power-management/wireless-power-receiver-solutions-overview.page
http://www.qiwireless.com/category/wireless-standards/a4wp/
http://www.powermatters.org/menuless/314-alliance-for-wireless-power-and-power-matters-alliance-join-forces
http://www.wi-power.com/
http://www.qualcommhalo.com/
https://www.qualcomm.com/products/halo
http://mayhewlabs.com/3dpcb
Unitrode Seminar Layout Guide (2004/5 Topic 4)
Layout Guidelines for Switching Power Supplies (SNVA021B)
bq500210 Datasheet http://www.ti.com/lit/ds/slusal8c/slusal8c.pdf
Ringing Reduction Techniques for NexFET High Performance MOSFETs (SLPA010)
Excellent WPC compliant test tools available at the time of this writing are the "Qi-Sniffer," and the, "Qi Receiver Simulator," made by Avid Technologies (avid-tech.com).
bqTesla Transmitter Coil Vendors (SLUA649)
C. Bodea, Gh. Sabău, E. Posdarie – Sisteme informatice economice. Analiza și proiectarea orientată obiect utilizând UML,. INFOREC, Printing House, București, 2001;
Booch G. – Object Oriented Analysis and Design, Ed. Addison Wesley, 1994
Kendall & Kendall – Systems Analysis and Design. Sixth Edition, Ed. Pearson –Prentice Hall, 2005
Liang Zhao and Charles E. Thorpe. Stereo and neural network-based pedestrian detection. IEEE Transactions on ITS, Vol. 1 No.3, pages 298-303, Sept. 2000
VERTAN C., CIUC M., Basic techniques of image processing and analysis, Publisher MatrixRom, 2007
BOVIK A.C., The Essential Guide to Video Processing, Academic Press, USA, ISBN: 978-0-12-374456-2, 2009
IONESCU B., Analysis and Processing of video sequences: Automatic Indexing by Content Techical Publishing House Bucharest, ISBN 978-973-31-2354-5, 2009
IONESCU B, Color Image Processing and Analysis and Video Analysis and processing, Faculty of E;ectronics, Telecommunications and Information Techology, University Politehnica of Bucharest
STIMLER, S, Real-time data-processing systems, McGraw Hill, 1989
Guide manual for Planet ICA-HM132
Robust Estimation of Albedo for Illumination-invariant Matching and Shape recovery, Soma Biswas, Gaurav Aggarwal and Rama Chellappa
J. Atick, P. Griffin and N. Redlich, Statistical Approach to shape from shading: Reconstruction of three dimensional face surfaces from sigle two dimensional images, Neural Computation, Vol.8, pp. 1321-1340, 1996
S. G. Gupta, M. M. Ghonge, and P. M. Jawandhiya, “Review of Unmanned Aircraft System (UAS),” International Journal of Advanced Research in Computer Engineering & Technology, vol.2, no. 4, April 2013
E. Yanmaz, R. Kuschnig, and C. Bettstetter, “CHANNEL MEASUREMENTS OVER 802.11A-BASED UAV-TO-GROUND LINKS,” in GLOBECOM Workshops (GC Wkshps), 2011 IEEE, pp. 1280 –1284, Dec. 2011
Hüseyin Okcu, OPERATIONAL REQUIREMENTS OF UNMANNED AIRCRAFT SYSTEMS DATA LINK AND COMMUNICATION SYSTEMS, Journal of Advances in Computer Networks, Vol. 4, No. 1, March 2016
Jeff Ward-Bailey, Harshiva Matcha and more, FEASIBILITY STUDY OF USING WIRELESS TRANSMITTERS IN CONJUNCTION WITH UNMANNED AERIAL VEHICLES (UAVS) TO EXTEND COMMUNICATIONS NETWORKS, Grant Capstone Research Project, April 22, 2016
Copyright Notice
© Licențiada.org respectă drepturile de proprietate intelectuală și așteaptă ca toți utilizatorii să facă același lucru. Dacă consideri că un conținut de pe site încalcă drepturile tale de autor, te rugăm să trimiți o notificare DMCA.
Acest articol: SISTEM DE MONITORIZARE ȘI INSPECȚIE AVANSATĂ AERIANĂ ȘI TERESTRĂ A INFRASTRUCTURILOR CRITICE SMIATIC [309821] (ID: 309821)
Dacă considerați că acest conținut vă încalcă drepturile de autor, vă rugăm să depuneți o cerere pe pagina noastră Copyright Takedown.