智能機器人在電力設備故障診斷中的運用

文/蘭依 石敏 耿昌易 何春

配電網的安全性受電力設備性能的直接影響，并對供電穩定性具有決定性作用。因此，采用最新型的智能機器人，快速診斷出電力設備中故障所在，有利于提高電力設備的穩定性。因為機器人內部裝置具有先進化功能與智能化優勢，能在最短時間內診斷出不同設備中存在的問題，同時針對出現故障的原因，實施相應的解決措施，及時維修損壞的零件，從而保證電力設備可以正常的運轉工作，提高電力設備的穩定性。

1 智能機器人的基本結構分析

智能機器人主要由傳感系統、智控系統、導航系統以及交互系統等構成，這些系統之間呈相輔相成關系，以此確保機器人的動作和決策達到預定的要求。

1.1 智能機器人的傳感系統

智能機器人具有敏銳的“感覺器官”，可以敏銳的感覺到自身周圍環境的變化。智能機器人的“感覺器官”是通過高性能的傳感系統實現的，同時通過這個系統以一定的參數加以“言語”表達。智能機器人的傳感系統包含了系列傳感器與傳感技術，傳感器區分為內傳感器與外傳感器這兩種。內傳感器用來感知機器人比如角度傳感器、速度傳感器以及加速度傳感器等的內部狀態，而外部傳感器則用來感知一般包括視覺傳感器、觸覺傳感器、力傳感器以及平衡傳感器等外部環境。

1.2 智能機器人的智控系統

智能機器人具有極為敏銳的“感覺器官”，就算周圍環境出現了細微變化，也能夠準確無誤的“觀察”到，并且針對本身的變化“感官器官”也包括在內。智能機器人是利用傳感系統來實現“觀察”的，這種傳感系統是采取非常精確的電子儀器，具有極高的靈敏度，之后，傳感系統就把采取到的數據以參數形式輸出。智能機器人通常是通過傳感系統與傳感器有機結合來進行傳感工作的。傳感器一般區分為內傳感器與外傳感器，所謂的內傳感器也就是用于收集機器人本身的內部數據，感知內部狀態；外傳感器就是收集周圍環境的數據。

1.3 智能機器人的導航系統

導航系統是智能機器人的一個重要構成部分，在很大程度上來說，智能機器人的移動是依靠導航系統實現的。開發者一般會在智能機器人系統中植入一些必須的公式，通過這些公式，來為智能機器人的移動提供計算數據。之后，智能機器人就可以按照實際需求來合理選擇公式處理行徑數據，最后選擇最佳路徑。

1.4 智能機器人的交互系統

人與智能機器人是通過交互系統來實現傳達指令、交流信息及回饋數據的基礎，交互系統也是智能機器人的根本特性，有效區分于一般機器人的根本標志。交互系統主要采用了文字識別與處理、語音識別與語音合成、圖像識別、信息處理、人臉識別、指紋識別、信息綜合分析及追蹤決策等多項技術，這正是基于這些技術，才很好的實現了人機互動。

2 智能機器人應用于電力設備故障診斷中的方法

每到一個電力設備前，智能機器人都會停留觀察。在觀察過程中，機器人就已經實現了紅外溫度檢測、故障檢測、數據采集與分析等多項工作，在智能機器人將數據傳輸至后臺基礎上，操作人員只需要負責在電腦前監視傳輸回來的數據與視頻。

2.1 運用智能機器人自動化功能加以診斷

就目前來說，電力設備故障診斷過程中的人工檢查方式已經獲得進一步改進，轉變為運用自動化的智能機器人加以全面的檢測，操作人員只需要按照標準流程進行操作，先采集設備信息，在錄入型號之后，點擊智能診斷功能鍵，就可以自動檢查設備內部裝置、電源線、部件，變壓器和其表面溫度等。只需要短短幾分鐘就可以掌握設備的各項性能狀況，分析智能機器人呈現的圖像，深入理解電壓與電流在規定的區間內的情況，當診斷到出現故障時，它就會以立體的圖像或影像加以呈現，并表現出設備溫度超出標準。操作人員根據圖像所顯示的部位，來確定損壞位置，診斷出是因為零件長期高速運轉加快了磨損程度而出現故障，讓電力設備變阻器難以有效調節電壓工作，對無法發揮電力設備的傳輸功能具有直接影響，展示的設備溫度太高，從而根據顯示的地點，找到磨損零部件，借此診斷出因為零件長時間運行，加速損耗程度，直接影響到電力設備的傳輸作用。需要按照診斷結果，及時實行修復工作，盡量在最快的時間內修復故障，促使設備能有序運行。應用智能機器人自動化功能對電力系統故障進行診斷，是解決隱患最快速的方式。

2.2 應用智能機器人全面檢查設備

智能機器人在診斷故障過程中，對于可能導致出現故障的位置加以仔細檢查，同時，通過智能機器人的自動化播放設備與所連接的線路、部件及運行狀態，一旦發現問題，就以語音播報方式立即做出指示，呈現引發故障的原因，幫助操作人員能確定電力設備出現問題的原因，并立即加以修復。當電力設備零件損壞情況嚴重，并在正常運行下出現異常聲響，操作人員需要按照診斷結果來設計解決方案，并認識到對電力設備進行定期維護的重要性，以此從本質上解決故障。同時，操作人員還需要全面了解智能機器人的操作流程和各項功能，在診斷故障時，立足于智能機器人自動化與智能化的系統檢測設備，連接計算機系統，通過運用先進的科技、智能技術及自動化機器人進行遠程診斷，有效改進以往診斷過程中存在的不足，增強電力設備故障診斷工作效率。

2.2.1 通過智能機器人生成圖像，便于檢測

當下，工作人員在進行電力設備故障診斷時，需要注意按照操縱流程，通過智能機器人的自動功能來檢測是否存在故障，在應用智能機器人過程中，生成直觀的圖像，從而能夠明確掌握內部結構，明確電力設備儀表數值，以此發現存在指針波動問題，通過點擊暫停鍵與保存鍵，就能將故障以圖片形式存檔，為操作人員分析并解決故障提供便利。當然，還可以利用自動識別功能，也就是操作人員依照操作方式點擊辨識按鍵，指導智能機器人在同一時間內對不同的電力設備進行故障診斷，之后通過語音方式播報各項性能與運行情況等。當智能機器人診斷到故障時，就會自動提示，操作人員只需要按照語音提示點擊圖像，就可以明確電氣設備路線出現故障的具體位置。并快速識別各種零件中存在的問題，進一步顯示出具體應注意的事情，并提示維修人員及時更新部件。根據智能機器人提供的語音提示和顯示的圖像，快速的解決問題，對電力設備的穩定性提供保障，進一步增強電力設備運行的安全性。

2.2.2 應用智能機器人掃描設備，及時發現故障

為避免操作不當而無法有效發揮智能機器人智能化作用，在應用智能機器人時，必須根據相關標準流程來進行操作。智能機器人標準操作步驟首先是為可以自動顯示設備功能而輸入電力設備的相關信息，后點擊顯示屏上的功能鍵，以此使掃描設備實現自動化，減少了人力的投入，在幾分鐘之內就能獲得比較準確的診斷結果，為操作人員做好有關工作提供便利性，有效發揮了智能機器人的實用性與實用價值。所以，為了促使電力設備能保持穩定、有序的運行，可以應用自動化智能機器人加以故障診斷，檢查到故障并及時加以解決，從而為電力設備可正常運行提供保障。

2.2.3 智能機器人專家系統診斷方法的運用

專家系統診斷方式屬于現前使用范圍最廣，影響最大的一種方式。專家系統是利用計算機技術、人工智能及其他理論，把某個特定領域內專家的知識與經驗在在計算機上實現的。計算機具有巨大的知識庫，聯合人工智能技術與智能程序系統，對收集到的信息、信號及存儲知識庫加以自動化推理判斷，以此來解決問題。知識經驗數據庫、信息和信號輸入系統、推理決策系統、人機交互系統、信息與信號輸出系統是專家系統的一般構成，其具有信息咨詢、推理判斷及分析決策等功能。

2.3 應用智能機器人人工神經網絡診斷方法

人工神經網絡診斷方法與專家系統診斷方法不同，其在應用過程中會更加靈活與方便，在處理云數據過程中更為方便。人工神經網絡有著較強的數學分析能力，針對目標快速建立準確的模型，可以處理一些非常復雜和錯亂的情況。當前，一些電力系統故障極為復雜，部分特殊的故障通過系統的方式已經難以解決，但是應用人工神經網絡診斷方式能夠準確尋找到故障源頭，同時不會受到電力系統和外部環境的影響。保證電力設備穩定運行。所以，在這些故障維護中，人工神經網絡診斷獲得了廣泛運用。

2.4 模糊理論診斷方法

電力系統故障診斷是一個收集信息、研判信息及決策信息集一體的非精確化的動態過程，這種非精確化是因為誘因間的模糊和非準確性。一般按照專家經驗在故障征兆與誘因間建立模糊關系矩陣，把模糊關系加以矩陣組合，采用邏輯或非邏輯加以模糊診斷。在模糊理論診斷方法不斷發展和融入云數據庫后，變量表述逐漸獲得廣泛應用，這讓模糊理論診斷方法更加貼近人們表達習慣，用戶能夠對程序設計和方案進行選擇，按照模糊度的高低來辨別并選擇最佳方案。

3 結語

總而言之，智能機器人應用于電力設備故障診斷當中，轉變并創新了過去的電力故障診斷方法，在檢查故障點過程中，對智能機器人的先進性能加以有效運用，可以更加全面、細致的檢測電力設備內部零部件損壞程度。一旦發現電力系統存在故障，智能機器人就會自動生成圖片和影像，快速并準確的確定故障具體出現位置，從而便于維修人員排查出安全問題，并及時采取相關處理措施，從而保證電力設備穩定運轉，有助于提高配電網的穩定性，這表明智能機器人值得推廣使用。