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设备检修无人机利来棋牌
发布时间:2019-02-04 点击: 次   编辑:admin

  设备检修无人机

  原标题:MRO范畴正在探究无人机检修效劳
 

  
 

  当时,各职业的企业都正转向无人机效劳,期望借无人机获得战略优势,维求学也不破例,并且正在将无人机、机器人、数据等结合在一起,增强无人机的行为才能。

  现在,一些大型工业企业都在转向机器人检修效劳,测验在现有基础设备的基础上结合无人机、机器人和人工智能(AI)等主动地完结数据搜集和数据剖析。

  

设备检修无人机

  10月13日,霍尼韦尔推出了一款商用无人机(UAV)巡检效劳,称为InView效劳包,InView效劳包是运用先进的英特尔猎鹰8+无人机体系以及霍尼韦尔在航空航天和各工业范畴中堆集的专业技术,为桥梁铁路等公共设备建造、动力、基础设备以及石油和天然气职业供给效劳,协助各职业客户加强对要害设备或设备的查看,下降长时间处于危险环境作业的危险,保证人员的作业安全。霍尼韦尔InView效劳包的全体方案(包含无人机、飞翔使用程序和可定制的门户网站)可协助客户针对例行查看或危机呼应等不同状况定制标准化航路并供给数据剖析。例如,霍尼韦尔InView巡检效劳可以协助供电部分的客户创立针对输配电体系的例行查看,在室内或在室外随时对生成的数据进行存储、检索和拜访。

  波音公司的子公司Insitu Pacific也于2014年开端实验运用扫描鹰无人机对昆士兰天然气公司(QGC)基础设备进行检测,并在2016年5月宣告持续承揽该项效劳。Insitu Pacific公司还为壳牌公司的子公司QGC供给全方位效劳,Insitu Pacific公司具有自己的渠道,经过飞翔无人机进行查看、剖析数据并供给可操作的信息,一起与澳大利亚民航安全局(CASA)一起协作发明安全的飞翔环境。

  本年5月,Insitu Pacific宣告建立Inexa Solutions公司,新公司学习了澳大利亚的经历将供给数据、数据剖析和可操作的情报。Inexa Solutions表明,将持续与QGC协作,此前他们经过地上查看和载人飞机每天只能检测6口井,而现在每天的检测数量超越100口。此外,该公司还走漏不只与QGC协作,利来棋牌,还会与CASA协作,使操作更安全。现在,该公司现已建立了一个运用态势感知体系的无人机空域原型,包含与电信公司Telstra协作运用网络连接起来的长途站,创立数据流以及创立空域的网络一起操作来自低空飞翔的无人机和载人飞机的图片。该公司可以为无人机长途操作人员供给网络,使其可以在空域内安全操作。一起,该公司也在为扫描鹰寻觅其他的时机,此前美国海岸警卫队(USCG)于2017年3月发布了关于在国家安全快艇上操作的无人机的提案恳求(RFP)草案,估计于2018年4月至6月签定终究合同。

  洛克希德•马丁公司也正在致力于管路基础设备检修商场。空客公司表明,跟着无人机的不断遍及,该范畴的年规划有望增加至亿美元以上。本年5月,空客公司在美国达拉斯举办的AUVSI Xponential展会上宣告新建立的商用无人机公司Airbus Aerial的美国基地正式投入运营,初始事务将会集在开发新的成像效劳方面,为保险业、农业、油气职业、公共事业、及当地政府等供给无人机、卫星、高空飞机和其他来历的信息剖析和可举动的数据。

  6月13日,GE与核算范畴的Nvidia公司在德国柏林宣告,建立一家专门供给先进检测效劳的公司——Avitas体系公司。

  Avitas体系公司将运用预见性数据剖析、机器人和人工智能,为油气、运送和动力职业供给先进检测效劳。Avitas体系公司将与GE协作开发用设备检测的地基和空中自主和半自主机器人,并根据GE的Predix工业互联网渠道剖析检测数据,主动辨认缺点给出最优的检测和修理方案主张等,可使客户的检测本钱下降25%。客户经过一个具有7×24小时告警功用的检测渠道可以实时拜访检测数据。现在,GE公司现已开端将其测验用于炼油厂、工厂、铁路和其他工业设备检测的自主无人机和机器人爬虫。Avitas体系公司指出,一家中等规划的炼油厂每年的惯例人工查看开销为400百万美元,而Avitas体系公司经过主动化检测仅需求300万美元,并且还可以根据数据搜集优化检测资源。中国空军配备奥秘小盒子 紧迫代替

  一起,Avitas体系公司正在运用Nvidia的DGX核算机体系完成AI算法,并使用于规划查看途径,处理搜集到的图片,以及主动检测腐蚀、热/冷点或微裂缝等缺点的数据并进行剖析。本年5月发布的DGX Station 是专门用于办公室环境的方案。Nvidia公司发现了该体系在运送车辆方面的潜力,并与Avitas体系公司共享了原型机,估计不久后Avitas体系公司将全面铺开出产。Nvidia的DGX-1超级核算作业站正在被会集用于解码和训练深度学习算法,如用于图画分类的卷积神经网络和用于标示图片的对抗性神经网络等。此外,Avitas 体系公司还方案将Nvdia的简练版DGX 作业站与机器人相连接,进而在监测点就地主动辨认缺点。

  Avitas 体系公司表明其长时间方针是将机器人与AI算法相交融,进而增强机器人的行为才能,并且还要将AI从数据中心面向实地现场。在现场环境中运用 DGX 是非常重要的,由于有时需求检测的工业场所是远离人们生活区,所以要求检测的设备往往没有强壮的网络基础设备,并且从户外无人机和机器人上回来的数据量一般太大,无法反应到数据中心进行深度学习处理。AI解决方案可以实时处理检测数据,Avitas体系公司在 AI解决方案中保存深度学习模型,以习惯新的用处。该公司表明,该方案将会扩展 Avitas Systems 的 AI的才能。

  Avitas体系公司指出,AI未来将在很多不同当地得到使用。首要,选用AI可以为无人机开宣布最优飞翔道路,便于搜集要害点处的图画及视频数据。其次,AI可以创立财物的3D模型,如传输塔、管道甚至炼油厂,并将这些3D模型切分红层,保证无人机与机器人发现其间比如裂缝或许腐蚀等异常现象,然后主动履行缺点检测作业。再次,经过GE的各种感官专家(油气管道走漏辨认、管道地舆定位等)训练出的AI算法可以主动检测出设备缺点。查看后的信息终究进入中心数据库,并与曩昔一段时间的检修数据相比照,进而评价出危险等级或许根据此危险拟定出下一步的检修方案。因而,运用这种办法,不只更具安全性,并且搜集到的数据具有可重复性。无人机途径的可重复功可以为深度学习供给发挥空间。一起,还可以创立主动化飞翔途径,且在未来6个月内重复运用该途径并对数据进行并行剖析。

  (李璇,编译自Inside MRO 2017-9-29)

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