變電站故障預警巡檢機器人自主運動規劃*

鄭亞紅，于雪庭，馬少華，韓子嬌，董雁楠

(1. 沈陽市裝備制造工程學校 電氣工程系，沈陽 110026；2. 國網遼陽供電公司 白塔區供電分公司，遼寧 遼陽 111000；3. 沈陽工業大學 電氣工程學院，沈陽 110870；4. 國網遼寧省電力有限公司 電力調度控制中心，沈陽 110006)

電力系統的穩定性、安全性與整個國民經濟的正常運行密切相關[1].變電站作為電力系統輸配電網絡中一個重要工程場所，需保障其穩定運行，但是傳統的人工巡檢方式存在著工作強度大、效率低、有安全隱患等缺點.隨著科技進步，采用智能控制系統、視覺算法、人工智能等技術的巡檢機器人可以替代巡檢人員，模擬巡檢過程中從業人員的操作行為，可以提供比傳統人工巡檢更為精確的數據收集與檢測，減少巡檢所投入的人力成本，降低操作風險[2-4].

考慮工程現場中復雜環境，制定合適的巡檢路線、準確地反應現場設備故障、規避障礙物一直是巡檢機器人設計研究當中需要面對的核心問題[5-6].文獻[7]通過對巡檢機器人的研究現狀、技術要點等方面進行綜述，指出巡檢機器人自主運動規劃所涉及到的智能控制系統一直是該領域的技術重點.文獻[8]針對變電站檢修期間危險性大、勞動強度高等問題，設計了檢修現場用的智能巡檢機器人.通過研究與部署，驗證了其良好的運動性能，但該文主要在通訊層面進行研究，并未深入研究其自主運動下的導航精確度.文獻[9]設計了在地下綜合管廊等復雜工況下的巡檢機器人，并制造樣機開展性能測試，為巡檢機器人的實現提供了借鑒.文獻[10]考慮到巡檢機器人的巡檢路徑規劃以及避障能力，提出了一種將改進人工勢場法與計數算法相結合的新型避障算法，對自動避障及動態軌跡規劃功能進行了實驗驗證，該算法能夠完成復雜工況下的巡檢任務.本文基于變電站內部環境與部署的檢測任務，結合巡檢機器人運動學與動力學方程，提出了巡檢機器人自主運動規劃方法與故障診斷方法.算法克服了傳統蒙特卡洛算法出現的機器人綁架和粒子數固定等缺陷，并通過實驗驗證了提出方法的有效性.

1 巡檢機器人通信架構

巡檢機器人通信系統總體通信結構如圖1所示.在其使用過程中，通過路由器、無線接入點(AP)等設備作為通信設施，結合AP以及交換機搭建監控后臺，實現部署終端與巡檢機器人的實時通信[11].在通信系統中，監控后臺可以實現與機器人之間實時的信息交互，其中包含各種功能指令觸發以及檢測數據通信與分析；部署終端可以對變電站內部的地形環境進行建模，同時規劃最優巡檢路徑[12].

圖1 巡檢機器人工作邏輯框架Fig.1 Working logic framework of inspection robot

2 巡檢機器人自主運動規劃

2.1 環境拓撲模型

巡檢機器人在面對復雜的巡檢工作時，首要考慮的因素是自身安全性，因此，需結合變電站環境建立其環境拓撲模型及路徑與任務規劃方法，在巡檢機器人到達目標位置后，確保其能夠安全地實施有效檢測[13].操作需結合變電站實際工程現場與作業環境，為其部署更為有效的作業任務以及科學的行進路線，環境拓撲圖如圖2所示.

圖2 變電站環境拓撲圖Fig.2 Environmental topology of substation

圖2中，路徑點是機器人導航的關鍵點，通過關鍵點的有向鏈接可規劃安全路徑；任務點由監控后臺自定義，是機器人實施溫度測量、異常監測等功能的關鍵點；可行邊是連接相鄰路徑點(或任務點)的路徑.

本文采用ROS機器人控制系統，基于GMapping算法建立環境拓撲圖，該方法的坐標系定義如表1所示.

表1 坐標系定義Tab.1 Definition of coordinate system

2.2 路徑規劃方法

巡檢機器人需模擬巡檢人員的作業行為，結合監控后臺部署的作業任務以及機器人的實時位置信息，科學有效地規劃出最優路線，在確保自身安全性與作業有效性的前提下遍歷每一個巡檢點，最后返回初始位置[14].根據部署的作業要求并考慮機器人作業效率、安全性等方面的因素，變電站的巡檢工作要求遍歷每個巡檢點且只經過一次，是比較典型的約束最短路徑問題.當途經點n≤4時，需采用窮舉法處理；當n>4時，則需采用動態規劃方法，路徑規劃的程序流程框圖如圖3所示.

圖3 路徑規劃流程Fig.3 Flow chart of path planning

2.3 巡檢機器人定位

綜合考慮機器人運動和感知模型，本文所使用的巡檢機器人定位系統采用二維柵格圖定位，并通過粒子濾波算法求解機器人位姿的近似概率分布.

本文采用自適應蒙特卡洛定位(AMCL)算法定位實時節點，確保了ROS系統中基于AMCL算法室外定位的穩定性.在對所設定的坐標系進行定位計算時，需根據歷程變化實時更新定位.當粒子收斂后系統產生定位偏差時，計算過程收斂性需要進一步驗證.收斂后的粒子多樣性減小，與原粒子無法匹配，為避免類似情況，需對粒子重新采樣.

巡檢機器人初始充電房定位圖如圖4所示.為了實現巡檢機器人定位，本設計結合位置信息、充電設施信息及機器人本身的結構等制定合適的充電設計運動策略.

圖4 充電房定位圖Fig.4 Positioning map of charging room

在充電房內設置L1、L2兩個定位標識物，可將激光數據分為兩部分，當系統剔除異常值、無效數值后，獲取數據中極大值以及對應的激光束.在充電房坐標系中，lc、la是左邊兩條激光束的長度，m1、m2分別對應充電房的長、寬，C、L1、L2構成三角形，三條邊的長度信息可以方便獲得，故充電房中機器人位置信息為

(1)

(2)

通過幾何計算三角形CL1L2來確定x、θ的值，計算三角形CL1L3確定y的值.為減少數據波動對于計算結果的影響并提升計算的準確性，系統集成了滑動平均濾波器，同時選擇多個激光束進行計算并取平均值.

2.4 巡檢機器人PID運動控制方法

本設計所應用的巡檢機器人運動方式采用四輪差分移動式，在投入巡檢工作中，其左右輪速度一致，機器人運動模型如圖5所示，b為幾何中心至輪子的距離，r為輪半徑.

圖5 機器人運動模型Fig.5 Motion model of robot

巡檢機器人在獲取到當前位姿x1，y1，θ1及目標位姿x2，y2，θ2后，根據前向直線導航任務制定前向直線路線，從機器人的當前位姿信息開始，沿著直線行駛到目標.具體導航策略如圖6所示.

圖6 前向直線導航策略Fig.6 Forward linear navigation strategy

機器人導航過程分為以下3步：

1) 機器人角度調整最主要是確定前進的方向，然后系統再進行計算調整并引導車輛.如圖6b所示，系統需指導車輛駛至紅色區域，使巡檢機器人車輛車頭朝向L，角度α1為車頭與目標點之間角度.考慮工程現場的地面情況以及天氣、環境等諸多不可控因素，需要引用一個角度誤差來反映顛簸引起的擾動，通過運動控制算法以恒定的較小的角速度自轉，直至車輛的角度誤差小于給定的精度.

2) 在巡檢機器人沿著直線L的行駛過程中，需保證機器人在考慮角度誤差以及位置偏移的情況下不離開所給定的直線.為實現對機器人行駛角度的精確控制，本文采用PID控制，在機器人行至目標點時，保障機器人按照給定的路徑行進.此外，在整個過程中需要預先設置基準速度，以保證巡檢機器人車輛行駛過程中的平穩運行，并需根據實際運行中出現的擾動進行調整.

3) 當巡檢機器人到達預設的目標點之后，由于車體身位的不確定性，如圖6d所示，需要調整車體，自行旋轉達到預設目標點的位姿.

在機器人系統中，對于倒退直線導航的處理方式是將其轉換為前進直線導航，具體操作是在步驟1)、2)中先對巡檢機器人角度進行修正，當巡檢機器人移動角度進行180°調整后，車的后方轉換為車的前方，這樣再將車后方行駛速度取為前向的相反數即可.

2.5 故障報警算法

在機器人到達指定地點后，通過紅外攝像頭對變電站內三相刀閘側套管、電流電容互感器等設備進行抓拍，并采集設備的溫度信息進行分析.本文結合先前經驗設定了各部件溫度閾值，并提出了故障預警算法，即當檢測溫度大于對應安全溫度值時，系統觸發故障報警模式；當兩次檢測不同，箱內溫升高于設定溫度變化范圍時，系統觸發故障報警.

3 實驗與分析

利用本文提出的巡檢機器人自主路徑規劃方法對巡檢機器人進行導航調試，將其放置在變電站時，需工作人員對其行走點位進行定位.本文設置路徑為：直行—轉彎—直行—轉彎—直行，在此過程中通過AMCL節點進行定位，定位結果如圖7所示.

圖7 室外定位數據實測Fig.7 Measurement of outdoor positioning data

以倒退直線導航為例說明室內導航調試工作，直線行駛的速度設置為0.08 m/s，室內導航數據對比情況如圖8所示.觀察圖8a、b可以發現在23 s左右有一個定位信息的切換，這是由于AMCL的定位數據判斷機器人進入了充電房，將AMCL的定位信息切換到了充電房內基于標識物的定位所致.

圖8 室內導航數據對比Fig.8 Indoor navigation data comparison

機器人到達定位地點后，對真實變電站場景進行溫度監測.以馬山220 kV變電站進行紅外測溫數據為例，智能巡檢機器人檢測1號主二次526I甲刀閘側套管引流線夾A、B、C三相相過熱溫度為41.789 2、17.243 4、29.59 ℃；220 kV龍城變2號電容器電流互感器B相線路側接線板過熱，溫升為87%，兩次抓拍紅外檢測圖如圖9所示.

圖9 變電站溫度檢測Fig.9 Temperature detection of substation

系統在真實場景下進行多種電力設備溫度檢測時可以發現：1號主二次526I甲刀閘側套管引流線夾各相溫度差大于設定的溫度變化范圍，系統自動觸發了故障報警模式.220 kV龍城變2號電容器電流互感器B相線路側接線板溫升為87%，系統觸發故障報警模式.本文提出的自主運動規劃方法與故障報警算法可以有效確保巡檢機器人在實現合理的路徑規劃與導航的情況下，對各電力器件溫度進行紅外圖像抓拍與溫度監測，并實現溫度異常狀態自行觸發故障報警.

4 結 論

本文提出了巡檢機器人自主運動規劃與故障診斷方法，將其應用于真實變電站，能夠完成對工程現場內的路徑規劃、導航與實時故障監測.

在本文所提控制策略下，變電站巡檢機器有效計算最優路徑并完成巡檢任務，其導航誤差較小.巡線機器人在實測巡檢過程中，能夠對變電站內電力器件的溫度進行抓拍與監測，對溫度異常狀態自行發出故障報警，該策略可應用于無人化巡檢等類似場景下.