智能机器人巡检系统在变电站中的应用

介绍了智能机器人巡检系统,通过与传统变电站巡检技术比较,结合机器人技术发展情况、功能定义、系统结构与技术实现等内容详细分析,确定了机器人巡检系统智能化的发展方向,并对该系统存在的缺点与不足进行了讨论。智能机器人巡检系统在变电站实际应用结果表明,该系统应用效果良好,且具有广阔的推广价值     

智能机器人巡检系统的改进及推广应用

对现有的智能机器人巡检系统进行改进,从机器人本体、充电系统、环境适应性、巡检路线等方面对巡检系统和各组成部分的关键技术进行了改进。针对机器人巡视时间长、速度慢、利用率低、原地转圈、表计读取不准确等问题,重新设计编程从源头上提出了改进措施。改进后的巡检系统具有行动迅速、采集数据准确、适应性强、定位精度高等显著优点,各项性能指标均有所提高,满足了变电站智能巡检的需求,并在运维班所辖区域进行了推广应用。     

变电站巡检机器人的控制检测仿真测试系统

变电站巡检机器人后台系统需要完善的测试,而现有测试环境存在不足之处,针对这些不足提出一种变电站巡检机器人的控制检测仿真测试系统。包括仿真控制子系统和检测子系统,主要是针对变电站巡检机器人控制子系统进行的仿真模拟。实现部分介绍仿真控制子系统的启动流程,并重点论述巡检任务仿真处理流程。实际应用表明,提高了变电站巡检机器人后台系统的测试效率,降低测试成本,可以进行长时间、大规模、极限性测试。     

变电站机器人智能巡检技术及应用效果

随着中国电网规模迅速发展,传统人工巡视已不能适应变电站运维需求,智能机器人巡检已成为变电站巡检的重要发展方向。文中以变电站机器人实用化巡检为目标,系统研发了机器人综合导航,可见光、红外及音频检测,机器人自动充电以及任务规划等智能巡检技术,在广东电网220 kV和500 kV变电站开展巡检应用,实现了电流致热型缺陷的红外检测,开关状态和表计读数的可见光检测,主变噪声的音频检测,对变电站设备进行全天候、全方位、全自主智能巡视和运行监控。变电站机器人智能巡检技术在实际应用中取得良好效果,极大提高了变电站巡检效率,降低了巡检成本,具有良好的推广应用前景。     

变电站智能机器人巡检任务规划

在分析变电站主设备巡检要求的基础上,提出了一种适合变电站智能机器人巡检任务规划的方法,使得机器人能全自动进行设备巡检。该任务规划方法根据变电站内需要巡检设备的类型与数量,设定巡检任务点,并根据不同的巡检任务规划巡检路线,最终实现变电站智能机器人自动巡检。为了验证变电站智能机器人巡检任务规划的合理性,在广东清远某220 kV变电站进行机器人巡检实地测试,结果表明任务规划满足变电站智能机器人自动巡检要求。     

变电站机器人智能巡检系统设计及应用

研发了一套变电站机器人智能巡检系统,从机器人本体、充电系统、无线传输系统、本地监控后台和环境适应性等方面介绍了巡检系统设计方案和各组成部分的关键技术。从现场勘查、设备安装、巡检规划和巡检应用等方面介绍了工程实施步骤和在电网220 kV、500 kV变电站的实际应用情况。分析了机器人巡检调试过程中存在的行进时出轨、无线通信不稳定、表计读取不准确、行走转弯卡涩等问题,并提出了解决措施。该巡检系统具有部署快速、适应性强、采集数据准确、定位精度高、超声防撞等显著优点,各项性能指标均满足变电站智能巡检需求,具有良好的推广应用前景。     

变电站巡视系统设计与应用研究

设计变电站巡视系统,基于图像分析技术实现机器人和视频摄像机的联合巡视;巡视系统通过与变电站主/ 辅设备监控系统、一键顺控系统、主站巡视集中监控系统的互联交互,实现与主/辅设备监控系统间的正向联动、反 向联动、视频双确认等智能联动.利用机器人机动灵活、视频摄像机巡视效率高的特点,合理规划视频摄像机位置和 机器人巡视路径完成巡视布点,最大程度覆盖变电站的巡视范围,提升巡视效率,节省项目投资,有效支撑设备智能 巡检、日常运行监控、现场巡检作业、异常故障处置等典型变电运维应用场景,替代人工巡检为远程智能巡检,替代 原靠运维人员经验判断的故障分析等手段为主动预警、综合研判、智能诊断与智能决策.     

特高压变电站智能机器人巡检方案优化研究

概述了特高压变电站智能机器人巡检现状,针对现运行的特高压变电站智能机器人巡检中存在的问题进行分析,提出变电站内设备表计安装、机器人巡视道路等的优化方案,通过合理布置停靠点满足机器人的最佳检测角度,实现特高压变电站智能机器人巡视方案的优化,满足特高压变电站安全可靠运行的要求。     

智能巡检机器人系统在火力发电行业的应用研发及示范

为缓解近年发电行业事故频发及一线工人日趋紧缺的局面,提出了智能巡检机器人系统,通过开发整合智能检测技术,使其具备视频图像识别、红外测温、激光测振及声音拾取、（水、酸、碱、气、汽）跑冒滴漏检测、数据采集及统计分析的专家系统、手机APP远端在线监控等满足发电厂日常巡检需求的六大功能的实施方案,并且在发电厂实现了示范应用,各项功能都达到了预期目标,为后续的规模化应用提供了实践经验及优化方向,证明了智能巡检机器人在火力发电行业应用的可行性。     

移动机器人在高压变电站中的应用

为了更好地促进变电站巡检机器人在变电站中的应用推广,推进变电站无人值守进程,在详细分析了变电站设备巡检的现场需求基础上,提出了一种变电站设备巡检机器人分层混合式体系结构,并设计了适用于变电站环境的精确导航定位系统、可靠的电源管理系统和通讯系统。同时,对变电站设备热缺陷及外观异常精确识别和声音异常诊断的检测系统进行了设计,并对巡检机器人的可靠性、安全性、可行性进行了现场验证。结果表明:变电站巡检机器人可以更好地适应复杂非结构化的变电站环境,实现较精确的自主定位导航,并具备长时间的能源保障和可靠安全的通讯功能,解决了变电站设备精准识别、检测及和后台分析诊断实现问题,保证了巡检机器人安全稳定的在线监测作业,满足变电站设备现场巡检的需求。最后给出了巡检机器人下一阶段研究的几点建议。     

电力智能巡检机器人研究综述

电力智能巡检机器人搭载高清可见光相机,红外热成像仪、拾音设备等智能化检测装置以及智能分析算法软件,完成全天候数据快速采集、实时信息传输、智能分析预警到快速决策反馈的管控闭环,从而代替人工巡检实现电力设备状态的自动检测和智能分析,提高了电网和电力设备运行的可靠性。使用电力智能巡检机器人是电网智能化得以实现的重要手段,是智能电网未来发展的重要方向。文中针对目前国内外研究现状和不足,分别从电力智能巡检机器人的主要技术、前沿科技、功能定位及标准体系等方面展开讨论,对电力智能巡检机器人研究现状进行了综述性探讨,并在此基础上对未来的研究和发展方向提出了展望。该文章对电力智能巡检机器人研究具有指导作用和参考价值。     

变电站二次设备巡检的Mecanum轮式机器人精确定位与作业辨识

通过巡检机器人进行变电站二次设备的监测是提升电力设备自动化、智能化管理的重要方式,有利于保障电力工程设备的安全运行。本研究开发了一种用于变电站二次设备自动化巡检的Mecanum轮式机器人,具备自主导航定位与作业辨识的能力,可极大提升设备巡检效率及保护压板状态识别准确性。通过Mecanum轮的驱动方式实现巡检机器人在狭窄作业环境下的灵活运动与姿态调整,多轨道升降平台实现对350-1800 mm高度范围内的二次设备及压板的图像采集与状态辨识。机器人采用基于激光雷达的SLAM导航方法进行自主定位导航,并结合基于视觉的路径提取与跟踪算法进行姿态位置修正,实现在待测点位置的精确定位。同时,提出了基于颜色辨识的图像排列与状态辨识方法,针对二次设备保护压板连通状态进行识别和判断。实验结果表明,研制的变电站二次设备巡检机器人可以实现自主导航与位置精确定位,在路径跟踪过程中最大偏角和偏距分别为±3°和±8 mm。结合机器视觉与颜色辨识的压板辨识方法可以准确识别压板状态,识别准确率大于95.80%,有助于提升机器人自动化的电力巡检作业水平。     

高压巡线机器人电磁导航系统研究与设计

为提高架空高压线路故障检测效率,研究并实现了高压巡线机器人自主巡检作业新方法,即巡线机器人在PC104硬件系统和嵌入式软件系统平台上分析处理输电线图像数据对其进行故障检测。基于电磁检测的导航系统由横竖两方向多方位的电磁传感器阵列组成;PC104采用相对值检测方法,根据高压输电线路周围磁场的感应电压跟半径的反比例关系原理,比较传感器阵列输出的系列模拟电压值来判断机器人相对输电线路的姿势并识别线上障碍;针对电磁导航系统信号特点,研究MATLAB数字滤波器优化设计方法;设计出IIR滤波器对经过放大的信号进行处理,研究并实现了PC104的IIR优化算法。仿真结果和现场试验证明,基于IIR滤波的巡线机器人电磁导航系统结构简单、效果显著。     

架空输电线路巡检机器人系统设计

架空输电线路机器人可以代替人工执行电力巡检任务,解决人工巡检中效率低、劳动强度大、智能化程度不足等问题。提出了档间巡检的设计思路,开发了低成本架空输电线路巡检机器人系统,通过设计机械结构、优化识别算法等方式,实现了机器人的自主行走、无线充电、图像采集、数据处理、智能巡检等功能。在软件方面基于C#开发了专用程序及界面,并建立了基于架空输电线金具及缺陷数据集,在YOLOv4目标检测算法基础上,通过数据增强、边界框优化和模型结构改进,建立YOLOv4-M模型,优化了电力金具识别检测性能,提升了系统应用的环境适应性。通过机器人在线路上的运行和测试,识别算法在速度可以达到45fps,平均检测精度达到97.6%。     

基于深度学习的并联机器人定位检测技术研究

针对机器视觉领域中并联机器人存在目标识别模糊,分类效率差以及反应速度过慢的问题,提出了一种基于深度学习的并联机器人定位检测技术。首先对目标识别物进行图像采集,改进图像数据集,将处理前后图像放入训练集提高网络效率,搭建YOLOX目标检测分类识别算法提高并联机器人检测精度;其次改进训练方式,通过预训练与实际训练提高可靠性,改进损失策略;然后建立并联机器人主体基坐标系与相机坐标系,结合手眼标定与相机标定方法,求得目标实际坐标与机器人基坐标系的转换关系;最后在并联机器人实验平台验证目标标定结果,对比主流深度学习算法YOLOv3、YOLOv4、Faster-RCNN得出的并联机构网络定位与实际定位的相对误差,结果表明YOLOX的定位精度误差为3.992-5.061mm之间,平均精确度达到了91%左右。该方法可为并联机器人结合深度学习实现检测定位提供一定参考价值。     

融合粒子滤波和环境标签矫正的巡检机器人自主定位算法

随着巡检机器人的需求量增加,巡检机器人在复杂环境中的自主定位问题越来越重要。提出了融合粒子滤波和环境标签矫正的自主定位算法,充分利用巡检机器人的工作环境特性和蒙特卡罗定位算法的特性,提高机器人自主定位的效率和效果。基于ROS建立了机器人仿真环境,对定位算法的效果进行了测试。实验结果表明融合粒子滤波和环境标签矫正的自主定位算法的效率和准确性有所提高,能够很快实现定位恢复。     

输电线路杆塔攀爬巡视机器人研制

输电线路杆塔结构复杂,而针对杆塔巡视的攀爬机器人的研究比较少。基于杆塔的T型防坠落导轨,研制了一种采用永磁吸附方式实现杆塔攀爬功能的巡视机器人,解决了机器人在输电线路杆塔上的可靠吸附及攀爬巡视问题。杆塔巡检人员通过遥控系统对机器人进行远程控制,利用机器人搭载的云台摄像头获取图像视频信息,并通过图传系统传输到手持显示终端,实现了对杆塔及防坠落导轨的巡视工作,能有效地发现杆塔存在的问题,便于杆塔巡检人员及时掌握缺陷信息并消除缺陷,为巡检人员提供科学的决策依据。