基于MATLAB的风力发电机无人机巡检路径优化研究

基于MATLAB的风力发电机无人机巡检路径优化研究

摘要

本文针对风力发电机无人机巡检路径优化问题，提出了一种结合三维建模与智能优化算法的解决方案。通过建立风力发电机的三维参数化模型，综合考虑无人机的飞行约束、巡检覆盖率和路径长度等因素，构建了路径优化数学模型。采用改进的遗传算法与A*算法相结合的混合优化策略，在MATLAB平台上实现了巡检路径的自动规划与优化。实验结果表明，所提出的方法能够有效生成满足全覆盖要求的优化巡检路径，相比传统方法可减少15%-25%的路径长度，显著提高巡检效率。

关键词：风力发电机；无人机巡检；路径优化；三维建模；遗传算法；MATLAB

1. 引言

1.1 研究背景

随着全球能源结构向清洁化转型，风力发电作为可再生能源的重要组成部分，其装机容量持续快速增长。截至2022年底，全球风电累计装机容量达到906GW，中国以395GW的装机容量位居世界第一。风力发电机组通常安装在偏远地区或海上环境，长期暴露在复杂气象条件下，叶片、塔筒等关键部件易出现表面损伤、结构裂纹等缺陷，需要定期巡检维护。

传统人工巡检方式存在效率低、成本高、安全性差等问题。近年来，无人机巡检技术因其灵活高效、成本低廉、安全性好等优势，逐渐成为风力发电机巡检的主流方式。然而，如何根据风力发电机的三维结构特点，规划出最优的无人机巡检路径，实现全覆盖、高效率、低风险的自动化巡检，仍然是亟待解决的技术难题。

1.2 研究意义</