【技术实现步骤摘要】
本申请涉及水上施工巡检，尤其涉及一种基于运筹模型的水上施工巡检方法。
技术介绍
1、在水上施工过程中，巡检是保证施工安全和质量的重要手段。传统的人工巡检方式存在巡检效率低、成本高、风险大等问题，无人机巡检方式则能够有效解决这些问题。但是，传统的无人机巡检方式在广阔空间中的应用仍然存在一些局限性，例如全区域巡检效率低、大部分都在做无用功，固定航线飞行重点性不强，无法及时获取信息等。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种基于运筹模型的水上施工巡检方法，该水上施工巡检方法能够有效提高水上施工巡检的效率和质量。
2、为了实现上述目的，本申请实施例提供的水上施工巡检方法包括如下步骤：
3、1)配置巡检设备：所述巡检设备包括无人机、配置于施工船的gps定位设备、中控系统设备和相关网络设备；
4、2)建立巡检目标模型：根据水上施工的要求和特点，建立巡检目标模型，所述巡检目标模型包括巡检路线、巡检时间和巡检频率；
5、3)巡检目标模型优化：利用运筹学模型对所述巡检目标模型进行优化，实时确定最佳的巡检路线、巡检时间和巡检频率，以获得优化后的巡检计划；
6、4)动态规划巡检：按照优化后的巡检计划，利用所述巡检设备对水上施工进行巡检，收集巡检数据；
7、5)分析巡检数据：对收集的所述巡检数据进行分析和处理，发现潜在的问题和风险，及时采取措施进行处理。
8、另外，本申请实施例提供的水上施工巡检方法还可以具有如下附加的技术
9、在一种可选的方案中，所述步骤2)中的建立巡检目标模型包括如下步骤：
10、2.1)定义决策变量：根据巡检的特点和目标，定义合适的决策变量；
11、2.2)预设评价指标：根据巡检目标的要求和重要性，预设适当的评价指标来衡量巡检方案的优劣；
12、2.3)建立约束条件：根据实际情况和可行性要求，建立约束条件；
13、2.4)构建目标函数：根据巡检的优化目标，构建目标函数；
14、2.5)建立数学模型：将巡检目标、决策变量、评价指标、约束条件和目标函数进行整合，并建立数学模型。
15、在一种可选的方案中，所述决策变量包括巡检路线中每个目标的访问顺序和/或时间、巡检频率；
16、所述评价指标包括巡检的时间成本、资源利用率、覆盖面积、故障检测率中的至少一者；
17、所述约束条件包括时间窗口约束、资源限制、巡检路径连通性中的至少一者；
18、所述优化目标包括最小化巡检时间、最大化覆盖率、最小化巡检成本中的至少一者。
19、在一种可选的方案中，建立所述数学模型时包括如下步骤：
20、假设有一组点(p＝1，2，...，n)，每个点代表一个待检测或巡视的位置，假设在经过每个点时，无人机可以决定下一个要去的点，而不需要预先确定整条路径，其目标函数和约束条件为：
21、
22、式中，(m)是一个大于所有(cij)的正数，用来确保当(xij＝0)时，(tj)可以取大值；(rj)是点(j)的资源上限；(yi)表示是否选择巡检点(i)，约束条件中的(si·xij≤yi)表示只有在经过点(i)时才能覆盖该点；(xij)表示在经过点(i)之后，选择前往点(j)的决策变量，如果选择则为1，否则为0；(cij)表示从点(i)到点(j)的成本或距离；(ui)表示经过点(i)的顺序；(ti)表示经过点(i)的时间；(wi)表示点(i)的权重或优先级；(si)表示点(i)能够被覆盖的范围或面积；(ri)表示点
23、(i)的资源需求或占用。
24、在一种可选的方案中，所述步骤3)中的巡检目标模型优化包括如下步骤：
25、3.1)定义基因编码：将巡检目标模型中涉及的决策变量表示为基因，编码过程中可使用二进制编码、整数编码或实数编码的方式，根据具体的问题选择合适的编码方式；
26、3.2)初始化种群：随机生成一组初始解作为种群，其中每个解对应一个个体，每个个体由一组基因组成；
27、3.3)评估适应度：对每个个体根据巡检目标模型计算适应度值，即评估个体解的优劣，适应度值可以由巡检目标模型中的目标函数计算得到；
28、3.4)选择操作：根据适应度值，按照预设概率选择优秀的个体作为下一代的父代；
29、3.5)交叉操作：选取父代中的个体进行交叉操作，生成子代，交叉操作模拟个体解之间的信息交换和融合，产生新的解；
30、3.6)变异操作：对子代中的个体进行变异操作，引入预设的随机性，以增加解的多样性，变异操作模拟基因的突变，产生新的解；
31、3.7)更新种群：将父代和子代合并形成新的种群，并进行适应度评估、选择、交叉和变异操作，迭代地进行，直到满足停止准则；
32、3.8)实时更新与应用：在巡检过程中持续收集数据和反馈信息，根据实际情况的变化，周期性地更新模型和参数，继续使用遗传算法进行优化；
33、3.9)取出最优解：在优化算法的迭代过程中，记录适应度最优的个体解，即得到最佳的巡检路线、巡检时间和巡检频率的解。
34、在一种可选的方案中，所述无人机包括高精度相机、实时运动定位模块和避障模块；
35、所述实时运动定位模块用于进行无人机的智能定位和跟踪，以快速获取嫌疑目标的位置信息，能够自主地识别和定位移动目标，并且持续进行跟踪；
36、所述避障模块用于控制飞行方向和速度，以确保飞行的安全性和有效性。
37、在一种可选的方案中，所述中控系统设备包括中央处理器、硬盘驱动器、显卡和网络适配器；
38、所述中央处理器用于执行计算机的指令和处理数据；所述硬盘驱动器用于存储操作系统；所述显卡用于渲染图形和视频；所述网络适配器用于连接到网络实现互联网访问和局域网通信，以与所述无人机进行双向数据交互。
39、在一种可选的方案中，所述步骤5)中，在对所述巡检数据进行分析和处理时引入大数据云平台作为数据存储和分析的基础平台，并将每一次无人机飞行的数据信息储存在平台中，以实现飞行后的遥测数据分析、飞行时间统计、故障率统计、航迹重演功能。
40、在一种可选的方案中，所述无人机飞行的数据信息包括无人机的各项数据信息、飞行航迹、监控视频、日志。
41、本申请实施例的有益效果在于：
42、本申请实施例提供的水上施工巡检方法通过地面控制中心与定位装置的结合，能够实现对无人机的远程控制和导航，提高无人机巡检的精度和可靠性。另外还能够实现实时的优化控制和动态调整，确定最佳的巡检策略，提高巡检效率和准确性，同时根据实际数据和情况，灵活地调整模型和参数，实现实时的优化和适应性。
43、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本申请。
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1.一种基于运筹模型的水上施工巡检方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于运筹模型的水上施工巡检方法，其特征在于，所述步骤2)中的建立巡检目标模型包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于运筹模型的水上施工巡检方法，其特征在于，所述决策变量包括巡检路线中每个目标的访问顺序和/或时间、巡检频率；
4.根据权利要求2所述的基于运筹模型的水上施工巡检方法，其特征在于，建立所述数学模型时包括如下步骤：
5.根据权利要求1-4中任一项所述的基于运筹模型的水上施工巡检方法，其特征在于，所述步骤3)中的巡检目标模型优化包括如下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于运筹模型的水上施工巡检方法，其特征在于，所述无人机包括高精度相机、实时运动定位模块和避障模块；
7.根据权利要求5所述的基于运筹模型的水上施工巡检方法，其特征在于，所述中控系统设备包括中央处理器、硬盘驱动器、显卡和网络适配器；
8.根据权利要求5所述的基于运筹模型的水上施工巡检方法，其特征在于，所述步骤5)中，在对所述巡检数据进行
9.根据权利要求8所述的基于运筹模型的水上施工巡检方法，其特征在于，所述无人机飞行的数据信息包括无人机的各项数据信息、飞行航迹、监控视频、日志。
...【技术特征摘要】
1.一种基于运筹模型的水上施工巡检方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于运筹模型的水上施工巡检方法，其特征在于，所述步骤2)中的建立巡检目标模型包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于运筹模型的水上施工巡检方法，其特征在于，所述决策变量包括巡检路线中每个目标的访问顺序和/或时间、巡检频率；
4.根据权利要求2所述的基于运筹模型的水上施工巡检方法，其特征在于，建立所述数学模型时包括如下步骤：
5.根据权利要求1-4中任一项所述的基于运筹模型的水上施工巡检方法，其特征在于，所述步骤3)中的巡检目标模型优化包括如下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于运筹模型的水上施工巡检方...
【专利技术属性】
技术研发人员：金诚，陈浩天，陈义军，曾章波，洪庆锋，王鹏，陆健，丁宁宁，
申请(专利权)人：中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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