智能變電站巡檢服務(wù)機(jī)器人

陳園園，王 濤，周虎成

(周口師范學(xué)院 物理與電信工程學(xué)院，河南 周口 466001)

變電站在電力系統(tǒng)供電與傳輸之間起到重要的橋梁作用，其運(yùn)行過(guò)程中是否安全可靠，直接影響著人們的生產(chǎn)和生活. 一旦變電站設(shè)備出現(xiàn)安全隱患或?qū)嶋H故障，此時(shí)的巡檢工作就能夠預(yù)防和先知，保障供電系統(tǒng)能夠及時(shí)恢復(fù)正常的工作.隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，國(guó)家對(duì)電力網(wǎng)系統(tǒng)的投入不斷增大，就對(duì)供電系統(tǒng)的可靠性提出更高的要求，而且變電站除電力線路巡檢外，更是輸電網(wǎng)絡(luò)的變換、控制中心，各種電氣設(shè)備也是巡檢的重點(diǎn)，對(duì)于越來(lái)越復(fù)雜的設(shè)備診斷，傳統(tǒng)的巡檢方式已滿足不了現(xiàn)實(shí)需求，這就迫切需要研發(fā)方便靈活的巡檢裝置來(lái)解決上述問(wèn)題[1].

隨著機(jī)器人技術(shù)的飛速發(fā)展，面對(duì)上述問(wèn)題，變電站智能巡檢機(jī)器人的研究及應(yīng)用給出了很好的解決辦法.該機(jī)器人結(jié)構(gòu)一般包含紅外熱像儀、可見(jiàn)光 CCD 、拾音器等檢測(cè)與傳感裝置等，可以代替人工巡檢而應(yīng)用于室外變電站，可隨身攜帶或附于機(jī)械裝置上，自主或直接控制的方式進(jìn)行巡檢工作，工作時(shí)長(zhǎng)可達(dá)24 h，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)供電系統(tǒng)的異常，準(zhǔn)確提供故障隱患和診斷分析的有關(guān)數(shù)據(jù)，大大提高變電站安全運(yùn)行可靠性，為電力設(shè)備實(shí)時(shí)有效的診斷維護(hù)提供保障. 此項(xiàng)研究對(duì)供電設(shè)備有著重大意義，并且有著非常廣闊的應(yīng)用前景.

日本學(xué)者在2003年首先提出了變電站巡檢機(jī)器人的研究方案，并完成了一系列的模擬實(shí)驗(yàn)[2]，其他各國(guó)相繼投入大量技術(shù)人員和資金對(duì)變電站巡檢機(jī)器人進(jìn)行自主研發(fā). 中國(guó)在 2001年首次提出，將變電站移動(dòng)服務(wù)機(jī)器人技術(shù)運(yùn)用到設(shè)備巡檢上[3]，于2005年10月，首次研制出產(chǎn)品樣機(jī)并投放使用，后續(xù)又研制出了一系列的變電站巡檢機(jī)器人產(chǎn)品[4-5].

但變電站巡檢機(jī)器人系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，需要多門(mén)學(xué)科技術(shù)融合在一起，該機(jī)器人一般應(yīng)用在特殊設(shè)備和場(chǎng)合中，其涉及的多項(xiàng)技術(shù)及功能仍需不斷研發(fā)優(yōu)化. 因此以地方220 kV電力系統(tǒng)為背景，從機(jī)器人巡檢和設(shè)備檢測(cè)技術(shù)要求出發(fā)，把機(jī)電一體化、視覺(jué)、多傳感器融合、網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)燃夹g(shù)融于一體，本文介紹了一種基于220 kV變電站智能巡檢服務(wù)機(jī)器人的系統(tǒng)組成、功能模塊和關(guān)鍵技術(shù).

1 變電站智能巡檢服務(wù)機(jī)器人總體設(shè)計(jì)

1.1 巡檢機(jī)器人系統(tǒng)組成

根據(jù)被巡檢對(duì)象的特點(diǎn)、巡檢內(nèi)容及與技術(shù)要點(diǎn)相匹配的設(shè)計(jì)要求，巡檢機(jī)器人系統(tǒng)的組成方案如圖 1所示，總體可分為三層：基站層、網(wǎng)絡(luò)通信層和智能移動(dòng)終端層. 基站層以基站系統(tǒng)為主，主要完成的功能有：任務(wù)管理、服務(wù)查詢、圖像實(shí)時(shí)監(jiān)控及處理、系統(tǒng)的驅(qū)動(dòng)控制、數(shù)據(jù)信息處理和運(yùn)行狀態(tài)顯示及異常報(bào)警等，主要負(fù)責(zé)對(duì)巡檢機(jī)器人當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控、采集數(shù)據(jù)、控制、記錄圖像、數(shù)據(jù)分析等；網(wǎng)絡(luò)通信層主要以無(wú)線通信為目的，通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信設(shè)備，將變電站巡檢機(jī)器人實(shí)時(shí)采集到的信息傳遞給主控制中心，經(jīng)過(guò)處理后的數(shù)據(jù)信息及時(shí)反饋給機(jī)器人.主要功能包括：檢測(cè)實(shí)時(shí)圖像、數(shù)據(jù)、自身狀態(tài)以及控制中心對(duì)變電站巡檢機(jī)器人所發(fā)出的遙控指令等. 智能移動(dòng)終端以移動(dòng)站系統(tǒng)為主，它是巡檢機(jī)器人的核心，主要功能模塊包括：嵌入式主控模塊、自動(dòng)充電模塊、導(dǎo)航定位模塊、安全防護(hù)模塊、運(yùn)動(dòng)控制模塊、云臺(tái)控制模塊等.

圖1 巡檢機(jī)器人系統(tǒng)的組成方案

1.2 巡檢機(jī)器人系統(tǒng)主要功能

變電站智能巡檢服務(wù)機(jī)器人應(yīng)包含如下功能：

(1)檢測(cè)功能：通過(guò)紅外熱像儀或傳感器，實(shí)時(shí)的完成設(shè)備的巡檢任務(wù)，不僅能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)損傷、發(fā)熱等機(jī)械問(wèn)題或其他異常，而且能準(zhǔn)確提供各項(xiàng)有效數(shù)據(jù).

(2)導(dǎo)航功能：按照設(shè)定好的規(guī)劃路徑，通過(guò)導(dǎo)航參數(shù)的改變，實(shí)時(shí)調(diào)整機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)姿態(tài)，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的小半徑轉(zhuǎn)彎、行走、爬坡、?？亢推鸩剑瑓⒄照系K物信息規(guī)劃最佳行使路徑，利用導(dǎo)航定位模塊產(chǎn)生的誤差不大于±9.8 mm，在1 m/s的運(yùn)動(dòng)速度下，最小制動(dòng)距離不大于0.4 m. 遇到危險(xiǎn)情況及時(shí)終止行進(jìn)，危險(xiǎn)移除后應(yīng)能恢復(fù)行走.

(3)預(yù)警和報(bào)警功能：對(duì)設(shè)備的故障或隱患進(jìn)行預(yù)測(cè)，并能智能分析和自動(dòng)報(bào)警.

(4)控制功能：設(shè)備的巡檢人員可在后臺(tái)進(jìn)行監(jiān)控，手動(dòng)控制機(jī)器人主體、云臺(tái)系統(tǒng)、紅外熱像儀等，實(shí)現(xiàn)人機(jī)互助，同時(shí)具備數(shù)據(jù)庫(kù)功能，能將巡檢信息實(shí)時(shí)儲(chǔ)存，具備查詢功能.

(5)自動(dòng)充電功能：機(jī)器人配備車載蓄電池，電池充一次電可以連續(xù)作業(yè)的時(shí)間大于5 h，續(xù)航時(shí)間內(nèi)，機(jī)器人能夠穩(wěn)定、可靠工作，在需要充電時(shí)能自主返回自主充電，配置 40 Ah智能充電器，最快充電時(shí)間應(yīng)不大于30 min.

2 變電站智能巡檢服務(wù)機(jī)器人關(guān)鍵技術(shù)

2.1 紅外熱圖像處理

變電站設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中，出現(xiàn)的各項(xiàng)參數(shù)變化包括：負(fù)荷、設(shè)備壓力值等，除此之外，設(shè)備在大多數(shù)情況下是通過(guò)測(cè)試運(yùn)行溫度來(lái)確定該設(shè)備工作是否出現(xiàn)異常，智能巡檢機(jī)器人根據(jù)變電站現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備實(shí)際運(yùn)行情況，通過(guò)紅外熱圖像處理技術(shù)得到監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析，來(lái)確定設(shè)備缺陷溫度特征點(diǎn). 可利用紅外熱像儀獲得被測(cè)物體表面溫度分布的熱像圖，然后將熱圖像傳遞顯示到終端設(shè)備進(jìn)行處理和分析.

由于變電站環(huán)境復(fù)雜，在實(shí)際監(jiān)測(cè)過(guò)程中存在各種噪聲信號(hào)，直接影響到紅外熱圖像灰度值的測(cè)量，進(jìn)而影響溫度值的計(jì)算精度. 所以，為了提高精度，進(jìn)而提高檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確度，對(duì)采集來(lái)的熱圖像進(jìn)行處理變得尤為重要，紅外熱圖像的處理[6-8]主要有增強(qiáng)和去噪.

圖2 紅外熱圖像處理流程圖

紅外熱圖像處理流程如圖2所示，移動(dòng)攝像機(jī)或CCD獲取現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控視頻信息后，對(duì)圖像進(jìn)行首次處理，先對(duì)圖像的顏色信息進(jìn)行校正，然后利用平滑、增強(qiáng)處理等算法對(duì)圖像進(jìn)行去噪處理，以便突出顯示原圖像而容易識(shí)別. 再利用分割和濾波等算法對(duì)首次處理后的圖像進(jìn)行提取，然后對(duì)分割出來(lái)的目標(biāo)圖像進(jìn)行特征提取及分類，從系統(tǒng)中得到的準(zhǔn)備坐標(biāo)定位出發(fā)熱缺陷的具體位置并實(shí)時(shí)報(bào)警，最后對(duì)事故的相關(guān)信息進(jìn)行收集并存入后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)中.

得到的紅外圖像信息并不能直接利用，需要對(duì)紅外圖像和可見(jiàn)光圖像進(jìn)行配準(zhǔn)和融合，本文采用互信息的方法進(jìn)行配準(zhǔn)，考慮到兩者像素級(jí)的融合，采用混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行融合計(jì)算[9]. 圖3所示可以看出圖像處理后的效果.

圖3 紅外圖像與可見(jiàn)光圖像處理效果

2.2 路徑規(guī)劃

從20世紀(jì)70年代開(kāi)始，國(guó)內(nèi)外就開(kāi)始研究移動(dòng)機(jī)器人的路徑規(guī)劃問(wèn)題，機(jī)器人路徑規(guī)劃從目標(biāo)的角度出發(fā)分為全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃，全局路徑規(guī)劃是根據(jù)地圖信息和任務(wù)信息，按照路徑長(zhǎng)度最短、轉(zhuǎn)彎次數(shù)最少、綜合策略最優(yōu)等標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)劃出巡檢機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)路徑；局部路徑規(guī)劃是在全局路徑規(guī)劃的基礎(chǔ)上對(duì)收集到的周圍環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，給出機(jī)器人的實(shí)時(shí)路徑信息，即機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)速度和轉(zhuǎn)向角命令. 最終通過(guò)運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)對(duì)接收到的路徑規(guī)劃結(jié)果，通過(guò)對(duì)車體運(yùn)動(dòng)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)建模和分析，驅(qū)動(dòng)和控制機(jī)器人的電機(jī)按指令完成行進(jìn)任務(wù).

圖4 路徑規(guī)劃流程圖

傳統(tǒng)的全局路徑規(guī)劃方法主要有Dijkstra算法、A*算法、柵格法、拓?fù)浞ǖ龋植柯窂揭?guī)劃算法有人工勢(shì)場(chǎng)法、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、模擬退火算法，模糊邏輯法等. 目前研究者們往往將多種路徑搜索算法結(jié)合起來(lái)，以解決路徑規(guī)劃存在的問(wèn)題.

本文設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的Dijkstra算法[10]與模擬退火方法的結(jié)果進(jìn)行結(jié)合的方法，求出全局最優(yōu)路徑，最后通過(guò)運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)根據(jù)得到的路徑信息，驅(qū)動(dòng)和控制巡檢機(jī)器人行進(jìn). 其流程圖如圖4所示.

傳統(tǒng)的Dijkstra算法在大規(guī)模、多路徑節(jié)點(diǎn)的情況下會(huì)占用大量存儲(chǔ)空間，且延長(zhǎng)搜索時(shí)間，基于這些問(wèn)題，本文采用雙直角坐標(biāo)系的象限劃分方法限定捜索區(qū)域，如圖5所示，以把電子地圖劃分為四個(gè)象限，給定起點(diǎn)A和終點(diǎn)B的位置坐標(biāo)，以A為原點(diǎn)判斷B所在的象限，縮小搜索范圍，進(jìn)行在該區(qū)域內(nèi)搜索最短路徑，此方法避開(kāi)了大量無(wú)關(guān)節(jié)點(diǎn)的捜尋，縮小存儲(chǔ)空間和搜尋時(shí)間，同時(shí)對(duì)生成的路徑過(guò)濾不必要的點(diǎn)，可以得到任意兩個(gè)停靠點(diǎn)之間的最短路徑.

圖5 以 A 為原點(diǎn)的搜索區(qū)域劃分

通過(guò)多次實(shí)驗(yàn)結(jié)果得出，采用改進(jìn)的 Dijkstra 算法比傳統(tǒng) Dijkstra 算法平均速度提高了87．08%，平均節(jié)點(diǎn)數(shù)少了近80%.

為了得到所有?？奎c(diǎn)間的最優(yōu)路徑，用模擬退火算法解決組合優(yōu)化問(wèn)題. 首先隨機(jī)地選取所有?？奎c(diǎn)構(gòu)成一個(gè)數(shù)據(jù)集合，用該組數(shù)據(jù)序列來(lái)表示一個(gè)解x，然后用該序列構(gòu)成的路徑的總長(zhǎng)度來(lái)做能量函數(shù)E(x)，該能量函數(shù)可以表示一個(gè)解的優(yōu)化程度，能量函數(shù)的值越大，優(yōu)化程度越低. 隨機(jī)交換兩個(gè)?？奎c(diǎn)的順序后構(gòu)成的數(shù)據(jù)集合作為新的解x'，新序列的總路徑長(zhǎng)度作為新的能量函數(shù)E(x')，如果E(x')

路徑優(yōu)化算法分為全局和局部?jī)煞N，本文提出的方法屬于全局最優(yōu)的路徑算法，有效提高了運(yùn)行效率和機(jī)器人的智能化程度.

2.3 導(dǎo)航系統(tǒng)

變電站巡檢機(jī)器人的視覺(jué)導(dǎo)航是機(jī)器人在既定的路徑范圍內(nèi)，機(jī)器人系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中的成像設(shè)備提取道路視頻圖像，控制機(jī)器人按規(guī)劃好的路徑行走，進(jìn)而完成要求的巡檢任務(wù). 而導(dǎo)航系統(tǒng)的實(shí)時(shí)可靠性直接影響巡檢機(jī)器人作業(yè)的效果. 因此，本文設(shè)計(jì)了一種基于模糊邏輯的變電站巡檢機(jī)器人視覺(jué)導(dǎo)航方法，即使在光照強(qiáng)度很大的環(huán)境下，也能很好地完成巡檢任務(wù). 該導(dǎo)航系統(tǒng)的流圖如圖6所示，首先在路面預(yù)先鋪設(shè)導(dǎo)引線，對(duì)于攝像機(jī)采集到的視頻信息，用色彩分割的方法對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，采用形態(tài)學(xué)濾波作為去除干擾點(diǎn)的濾波方法，經(jīng)過(guò)濾波后用三次B樣條擬合算法實(shí)現(xiàn)導(dǎo)引線檢測(cè)，最后用模糊邏輯控制算法實(shí)現(xiàn)導(dǎo)引線跟蹤.隨著視覺(jué)導(dǎo)航參數(shù)的不斷變化，實(shí)時(shí)對(duì)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)姿態(tài)進(jìn)行控制和調(diào)整，使其能夠沿導(dǎo)引線按規(guī)定行走.

圖6 基于模糊邏輯控制的視覺(jué)導(dǎo)航流圖

2.4 監(jiān)控系統(tǒng)

通用的監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)有傳統(tǒng)的客戶機(jī)和服務(wù)器結(jié)構(gòu)，還有瀏覽器和服務(wù)器結(jié)構(gòu)，本文將兩種結(jié)構(gòu)混合在一起構(gòu)建一種新的體系，利用SSH 集成框架、Unity引擎、Android 系統(tǒng)等關(guān)鍵技術(shù)，開(kāi)發(fā)一個(gè)面向智能變電站運(yùn)行管理的可視化移動(dòng)監(jiān)控系統(tǒng)，該系統(tǒng)具有人員管理、數(shù)據(jù)查詢、可視化交互等功能，實(shí)現(xiàn)了變電站的本地監(jiān)控和遠(yuǎn)程移動(dòng)訪問(wèn).如圖7所示.表1為變電站設(shè)備監(jiān)控參數(shù).

圖7 智能變電站移動(dòng)監(jiān)控系統(tǒng)

監(jiān)測(cè)對(duì)象監(jiān)測(cè)參數(shù)電力變壓器運(yùn)行溫度最高40 ℃,最熱月均溫度30 ℃,最高年平均溫度20 ℃,運(yùn)行過(guò)熱時(shí)長(zhǎng)超過(guò)70%,則需對(duì)設(shè)備進(jìn)行檢修和絕緣檢測(cè). 高壓環(huán)網(wǎng)柜工作溫度-25～40 ℃,相對(duì)濕度日不超過(guò)95%,月不超過(guò)90%. SF6現(xiàn)場(chǎng)濃度不超過(guò)1 000 μL/L,氧氣含量不低于18%. 無(wú)功補(bǔ)償裝置工作溫度-5～40 ℃,設(shè)備相對(duì)濕度≦85%. 低壓開(kāi)關(guān)柜工作溫度-5～40 ℃,最高溫度為40 ℃時(shí)不超過(guò)50%;較低溫度時(shí)允許有較大的相對(duì)濕度,如20 ℃為90%. 電能表柜工作溫度-5～40 ℃,相對(duì)濕度≦85%(溫度25 ℃).

圖8 可視化交互系統(tǒng)界面

3 變電站智能巡檢機(jī)器人現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行情況

以本地電力系統(tǒng)220 kV變電站為實(shí)驗(yàn)基地，配置兩臺(tái)巡檢機(jī)器人，500 kV區(qū)一臺(tái)，220 kV和35 kV區(qū)一臺(tái)，每臺(tái)巡檢機(jī)器人各配置自主充電裝置，進(jìn)行分區(qū)巡視，道路總長(zhǎng)約5 km，以RFID標(biāo)簽[12]標(biāo)示的路口有約50個(gè)；機(jī)器人?？奎c(diǎn)約300個(gè)；設(shè)備觀測(cè)點(diǎn)約1 200個(gè)(平均每個(gè)?？奎c(diǎn)觀測(cè)附近有4臺(tái)設(shè)備). 根據(jù)路徑規(guī)劃和視覺(jué)導(dǎo)航實(shí)現(xiàn)：500 kV區(qū)全任務(wù)巡檢約70 min，220 kV和35 kV區(qū)全檢時(shí)間約150 min. 每天定時(shí)3次巡檢，遇到缺電情況將返回充電樁進(jìn)行自主充電. 如圖9所示為變電站巡檢機(jī)器人實(shí)際工作展示.

圖9 變電站巡檢機(jī)器人實(shí)際工作現(xiàn)場(chǎng)

4 結(jié)語(yǔ)

隨著電力自動(dòng)化系統(tǒng)的逐步發(fā)展，由于環(huán)境復(fù)雜及工作強(qiáng)度大等問(wèn)題，傳統(tǒng)的人工巡檢方式難以滿足現(xiàn)實(shí)需求.本文設(shè)計(jì)了一種智能變電站巡檢機(jī)器人，首先利用互信息和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)紅外熱圖像進(jìn)行識(shí)別和處理，設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的Dijkstra算法與模擬退火方法的結(jié)果進(jìn)行結(jié)合的方法，求出全局最優(yōu)路徑.在預(yù)設(shè)引導(dǎo)線的前提下，設(shè)計(jì)了一種基于模糊邏輯控制的視覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng).根據(jù)視覺(jué)導(dǎo)航參數(shù)的變化，實(shí)時(shí)對(duì)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)姿態(tài)進(jìn)行控制，驅(qū)動(dòng)機(jī)器人按既定路徑行走.最后設(shè)計(jì)了一個(gè)面向智能變電站運(yùn)行管理的可視化移動(dòng)監(jiān)控系統(tǒng). 這些關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用使得本文設(shè)計(jì)的巡檢機(jī)器人能實(shí)時(shí)、穩(wěn)定、有效地工作于無(wú)人值守的變電站環(huán)境，降低了勞工成本，具有很好的發(fā)展前景.