井下變電所無人值守機器人定時自動巡檢系統設計

譚 震，苗 鑫，鄭啟楷，加保瑞

(陜煤集團神木檸條塔礦業有限公司，陜西 榆林 719000)

0 引言

在當前智能礦山的背景下，開展針對變電所的無人值守建設是十分必要的。同時，當前“用人荒”越來越突出，利用機器人代替人工完成對變電所的智能化巡檢，是進一步實現無人值守的重要途徑[1]。煤礦井下變電所是礦井的核心場所，也是最重要的工作區域。在變電站的內部配備了各類高低壓配電柜、變壓器等裝置設備，各類設備的安全運行直接關系到整個礦井作業的安全。當前，隨著煤礦綜合開采自動化技術的水平不斷提高，變電所當中各類基礎設備都逐漸實現了遠程集中監控功能。規模相對較大的煤礦井下變電所都已配備了視頻圖像監控系統，但由于在實際應用中這一系統存在嚴重監控盲區，并且需要通過人工的方式對監控畫面進行查看，系統本身并不具備智能識別和針對故障問題進行自動判斷的能力，因此無法及時和準確地對各類設備的運行狀態進行檢測[2]。同時，當前傳統無人值守巡檢系統采用GIS技術，在實際應用中由于煤礦爆炸性環境，使得該系統在運行過程逐漸變得復雜。同時，由于當前智能機器人在井下變電所中應用時，無法像地面軌道式機器人一樣可以通過軌道做供電線路，因此無法實現對機器人運行軌跡的合理規劃。同時，井下機器人必須要滿足煤礦安全防爆要求，必須取得防爆證和煤安標志，供電電源也不能裸露外面。因此，針對當前傳統井下變電所機器人及巡檢系統在實際應用中存在的問題，本文開展井下變電所無人值守機器人定時自動巡檢系統設計研究。

1 井下變電所無人值守機器人定時自動巡檢系統硬件設計

為實現對煤礦井下變電所的遠程智能監控以及針對無人值守機器人的定時自動巡檢控制，本文提出一種全新的巡檢系統，該系統的硬件結構如圖1所示。

圖1 無人值守機器人定時自動巡檢系統硬件結構Fig.1 Hardware structure of unattended robot timing automatic inspection system

從圖1可以看出，本文巡檢系統共劃分為行走軌道模塊、地面工作站模塊、供電系統模塊、通信系統模塊以及機器人系統模塊，針對不同模塊對應不同硬件設備。前4個模塊的硬件設備均可沿用傳統巡檢系統當中的各型號裝置，本文僅針對機器人系統模塊當中的攝像頭、避障雷達以及傳感器進行詳細的選型設計說明。

1.1 雙光譜攝像頭選型

為滿足煤礦井下無人值守機器人的巡檢，為其配備雙光譜攝像頭，綜合井下監控視頻需要，本文選擇FL-ZX152-HD-RJS-360M型號雙光譜攝像頭。該型號雙光譜攝像采用第3代非制冷氧化釩紅外焦平面探測裝置，其像素為384×288像元/640×512像元可選，攝像頭云臺部分采用渦輪蝸桿大傳動比設計，整體以金屬材質框架為主，具有大力矩[3]。同時，云臺能夠實現更高的負載能力，針對煤礦井下變電所復雜的工作環境具有良好的抵抗能力。除此之外，該型號雙光譜攝像頭其他技術參數見表1。

表1 FL-ZX152-HD-RJS-360M雙光譜攝像頭技術參數Table 1 Technical parameters of FL-ZX152-HD-RJS-360M dual spectrum camera

同時，將該型號雙光譜攝像頭安裝在機器人上，在井下進行巡檢的過程中，能夠實現對周圍溫度的自動測溫成像分析，并針對每個像素的溫度值分別表示，能夠在第一時間找出早期異常的小熱斑，對各類井下設備進行更加精準地監控[4]。該型號光譜攝像頭具有透煙透霧的特性，不會受到煤礦井下變電所環境當中的粉塵、氣體等干擾的影響，因此在煤礦井下工業現場的使用更加符合本文系統對攝像頭的選擇需要。

1.2 避障雷達裝置選型

在巡檢系統當中，機器人的避障能力直接影響到其在執行各項任務的過程中的工作性能，同時也是后續系統軟件部分路徑規劃以及自動導航的主要硬件基礎條件?？紤]到本文巡檢系統當中，機器人的自動運行需要，以及煤礦井下變電所復雜的空間環境，需要確保機器人在運行過程中能夠有效躲避碰撞，因此本文選擇為機器人安裝避障雷達裝置[5]。選用Horn-X2-160型號長距3D激光避障雷達，為本文系統當中的機器人提供超過200 m的遠距離和90°×25°的超大視野探測能力。該型號長距3D激光避障雷達的角分辨率為0.05°×0.05°，能夠充分保證本文巡檢系統當中的機器人在遠距離仍然能夠達到精準的探測效果，防止出現距離過近無法及時調整運行軌跡的問題產生。由于煤礦井下變電所的工作環境特殊，環境光較低，因此本文選用具備激光能力的避障雷達，能夠在環境光在100 kLux以下的情況下，依然能夠達到150 m的探測量程，并實現10%反射率的目標，符合機器人視覺的安全標準[6]。同時，Horn-X2-160型號長距3D激光避障雷達還具備良好的冗余和可靠性，能夠滿足本文巡檢系統中機器人的運行需要，并可針對不同機器人的運行特點，為其自定義參數，從而實現本文巡檢系統的全方位智能化運行安全。為了確保本文巡檢系統當中的機器人能夠通過Horn-X2-160型號長距3D激光避障雷達明確前方是否存在障礙物后能夠在第一時間作出判斷，還需要在該裝置當中增加基于模糊語言變量以及模擬邏輯推理的控制技術。將機器人的運行邏輯輸入到本文系統當中，并將邏輯當中的精準量轉化為模糊量，利用輸入的數據包來對激光避障雷達產生的探測參數進行判斷，并在模糊規則庫當中找出與該參數相關的知識以及控制目標對象，通過模糊處理控制器實現對機器人路徑規劃推理能力的展現，并將處理數據轉換為機器人能夠識別的軌跡運行控制清晰量，以此輔助系統機器人在遇到前方存在障礙物時，對新路徑的自動規劃。

1.3 煙霧傳感器選型

本文提出的井下變電所無人值守機器人定時自動巡檢系統主要功能之一是實現對礦井環境當中存在的異常煙霧進行監控，為提高監控精度，本文選擇型號為NetBotz 0308型號高精度煙霧傳感器作為本文巡檢系統當中的核心測控裝置。該型號煙霧傳感器的工作溫度為0～55 ℃；工作相對濕度0%～85%；操作高度范圍在0～2 500 m；存儲溫度范圍為-12～55 ℃；存儲相對濕度為0%～85%。同時，在煤礦井下作業過程中，其環境內通常會伴有大量一氧化碳、二氧化碳等有害氣體，若氣體含量超標，則會對作業人員健康造成嚴重的影響。因此，采用本文選擇的NetBotz 0308型號高精度煙霧傳感器可以針對各類有毒氣體進行精準地監測。通常情況下，煤礦井下中一氧化碳的含量不得超過0.01%，該型號針對一氧化碳含量的最大測量上限為1 500×10-6，而煤礦井下空氣質量標準當中規定一氧化碳的濃度應當維持在5×10-6以內[7]。因此，在NetBotz 0308型號高精度煙霧傳感器當中，將測控范圍設置為5×10-6～1 500×10-6，并確保其檢測精度達到25%，響應時間不超過2.5 s，以此當煙霧傳感器監測到煤礦井下環境當中的一氧化碳濃度超出標準濃度時，則可在2.5 s以內實現對其報警，從而防止井下作業人員在未及時發現井下作業環境一氧化碳超標的情況下出現危險，確保井下作業的安全。

2 井下變電所無人值守機器人定時自動巡檢系統軟件設計

2.1 機器人定時行走與坐標定位

本文巡檢系統當中，機器人在運行的過程中主要是通過動力驅動模塊帶動機器人完成行走。為確保機器人在行走的過程中能夠始終按照合理的軌跡行走，采用光電脈沖編碼器對機器人的行走位移進行自動監測。在機器人行走的軌道上，安裝一個復位裝置，利用編碼器對機器人的位移坐標進行清零處理。當機器人從軌道的一端向另一端行走時，編碼器需要確定機器人行走過程中產生的位移量，并實現對機器人行進位置坐標的定位。將井下各類電氣設備與機器人的運行軌跡坐標一一對應，當機器人行走到特定的坐標位置時，自動對周圍涉及的各類電氣設備的運行狀態進行檢測。

通常情況下，機器人在運行過程中有3個自由度，分別為X、Y、θ，對應機器人的定時行走需要將時間規劃、路徑規劃以及軌跡規劃進行合理融合[8]。時間規劃可在機器人控制傳感器當中引入定時裝置，并設置在一定時間范圍內，機器人開始執行行走動作。針對機器人在行走的過程中可能會遇到障礙物的問題，機器人需要對位置進行準確判斷，并自動規劃出繞行運動軌跡。在機器人控制器當中輸入針對行進軌跡與障礙物之間的距離測定算法

(1)

式中，L為機器人行進軌跡與障礙物之間的距離；m為機器人的寬度；λ為機器人與障礙物之間的最大安全距離；l為機器人中心位置到障礙物之間的距離；n為機器人的長度。

根據上述公式，按照相同思路，對機器人在運行過后才能按需要躲避障礙物的旋轉角度、行進速度等進行計算，從而確定所有機器人在躲避障礙物時的參數信息，由控制器自動對控制參數按照計算結果進行調整，從而確保機器人在運行時遇到障礙物能夠及時躲避，進一步提高巡檢系統中機器人對煤礦井下環境的感知能力。除此之外，由于井下作業環境復雜，空間狹小，各類電氣設備種類繁多，危險氣體含量高易發生爆炸等因素存在，必須嚴格按照煤礦開采規定對煤礦井下設備提出的防爆要求，確保其安全運行。

2.2 基于AI技術的高清視頻圖像識別

考慮到本文系統的巡檢需要，引入AI技術，實現對機器人雙光譜攝像頭采集到的圖像進行識別。首先在本文系統數據庫當中構建一個煤礦井下變電所地圖數據庫，按照如下操作將電子地圖當中的所有數據信息錄入到本文巡檢系統當中：首先，按照煤礦井下變電所的地圖圖紙建立坐標，并選擇圖紙當中交叉點、各個巷道轉彎點以及機器人行進終點作為關鍵節點，并將其分別編號為0節點、1節點……n節點，并將每個節點在地圖當中的坐標標記。某煤礦井下變電所電子地圖如圖2所示。

圖2 某煤礦井下變電所電子地圖Fig.2 Electronic map of underground substation in a coal mine

將上述電子地圖按照路段為單位錄入到地圖數據庫當中，并在數據庫內針對每一條路段下機器人攝像頭采集到的視頻圖像進行匯總。通過明確其編號可以對監控分區進行識別，并在本文巡檢系統數據庫當中查詢2個序號中間段所有電氣設備，同時在上位機當中顯示，以此完成對巡檢目標區域的信息標定。

針對煤礦井下變電所當中各類電氣設備的運行狀態視頻圖像識別，可利用機器人采集到的現場高清圖像，分析得出視頻圖像當中各類設備儀表的工作狀態。事先針對需要進行拍攝的圖像標定出5個不同的目標區域，并對各個區域的運行參數設置相對應的變化范圍。當本文系統當中的巡檢機器人采集到高清視頻圖像后，從標定的信息當中讀取目標區域標定信息。將此作為依據，將視頻圖像劃分為多個不同目標區域，并對每個目標區域逐點進行檢測，并將檢測結果與規定的閾值進行對比。若存在區域內運行參數超出閾值，則通過巡檢系統上位機返回一個告警信息，并在本文上述構建的煤礦井下變電所電子地圖上相應區域段進行標記，從而實現對機器人采集到的高清視頻圖像中電氣設備異常情況進行智能識別。

3 實驗論證分析

通過上述論述，完成對井下變電所無人值守機器人定時自動巡檢系統的理論設計，為進一步探究該系統在實際應用環境當中的運行效果，將其與傳統基于GIS的巡檢系統應用到某一煤礦開采企業正在作業中的井下變電所當中，并將該變電所環境作為實驗依托，開展如下對比實驗。

選擇將2種巡檢系統的機器人定位誤差作為實驗對比指標，以此對比2種系統的巡檢精度，分別選擇在不同行走里程和機器人運行速度的情況下，進行10次測試。同時，為確保得出的實驗結果能夠準確反映2種巡檢系統的應用效果，將變電所當中所有可能影響系統運行的因素明確，并確保2個系統在運行時各項影響因素均相同。為了確保實驗結果的客觀性，將得出的定位誤差取10次測試結果的平均值，得到的實驗結果見表2。

表2 2種巡檢系統實驗結果對比Table 2 Comparison of experimental results of two inspection systems

從表2中2種巡檢系統的對比結果可以看出，巡檢系統機器人在運行過程中的平均定位誤差均明顯小于傳統巡檢系統機器人的平均定位誤差。只有在確保機器人運行定位精度符合條件的基礎上，才能夠保障巡檢系統得到更加準確的巡檢結果。因此，通過對比實驗證明，井下變電所無人值守機器人定時自動巡檢系統在實際應用中能夠有效提高巡檢精度。

4 結語

針對煤礦井下變電所巡檢機器人的運行要求，設計了一種更加符合井下變電所環境的機器人定時自動巡檢系統，并通過實驗證明該系統在滿足機器人運行要求的前提條件下，能夠實現對機器人的自動導航功能。但在實際應用中，基于磁導航方式，在提高巡檢機器人運行穩定性的同時，也在一定程度上限制了機器人運行的靈活性。因此，針對這一方面問題，還將進行更加深入的研究，找出一種更符合巡檢機器人可靠和靈活的導航方法，從而進一步提高巡檢系統的適應性。