配電室智能巡檢機器人系統分析與應用

鶴壁豐鶴發電有限責任公司 陳志清

傳統的配電室人工巡檢方式存在耗時費力、實時性差的缺點，正在被智能巡檢機器人替代。鶴壁豐鶴發電有限責任公司配電室采用軌道式智能巡檢機器人實現配電室全天候、全方位、全自主智能巡檢和監控，有效降低了勞動強度，提高了正常巡檢作業和管理的自動化和智能化水平，為智慧電廠提供創新型的技術檢測手段和全方位的安全保障。本文針對軌道式智能巡檢機器人在鶴壁豐鶴發電有限責任公司配電室中的研究與應用情況，論述了系統架構、主要功能和設備狀態識別技術等方面，該項目可在同類項目進行推廣應用。

鶴壁豐鶴發電有限責任公司配電室長18m，寬7.5m，高6m，中間布置兩排高低壓成套配電柜，負責整個化學水車間所有設備的電源供電。為了減少運行人員日常勞動強度，提高工作質量和效率，保障配電室內安全運行，鶴壁豐鶴發電有限責任公司采用一臺軌道式智能巡檢機器人代替人工巡檢，實現24小時不間斷巡檢。

1 系統架構

配電室軌道式智能巡檢機器人系統主要由巡檢機器人、軌道、無線充電基站、通訊網絡和監控平臺組成。

1.1 巡檢機器人

軌道式巡檢機器人是整個巡檢系統的核心組成部分，機器人本體搭載360°雙光云臺、紅外熱像儀、超聲傳感器、氣體傳感器、環境監測等傳感器。前端為帶伸縮可見光攝像機，通過伸縮桿伸縮可見監測配電柜底部設備狀態，后端為紅外熱像儀，可以檢測配電柜設備溫度信息，巡檢機器人外型如圖1所示。

圖1 巡檢機器人 Fig.1 Inspection Robot

1.2 軌道

機器人軌道采用工字型高強度鋁合金型材，表面經陽極氧化處理，具備高抗腐蝕和較強的耐磨損性能。在配電室兩排配電柜之間從屋頂吊裝軌道，工字型軌道通過專用的吊裝結構懸掛于配電室頂部。軌道現場圖如圖2所示。

圖2 軌道Fig.2 Track

1.3 無線充電基站

根據配電室布局在機器人軌道一端部署無線充電基站，機器人電量不足時自動進入基站進行無線電能補給。

1.4 通訊網絡

在配電室部署無線通訊設備，機器人與基站之間通過無線網絡通訊，在基站與后臺監控平臺敷設光纜，通過光纜與后臺監控平臺實時通訊。其組網拓撲圖如圖3所示。

圖3 網絡拓撲圖Fig.3 Network topology diagram

1.5 監控平臺

監控平臺是機器人任務分配的可視化智能調度平臺，主要完成機器人的集中監控、任務配置、數據分析和報警等功能。主要包含機器人管理模塊、實時監控模塊、任務管理模塊、巡檢結果確認模塊、巡檢結果分析模塊、用戶管理模塊、系統調試維護模塊和通訊接口模塊。

2 主要功能及特點

配電室軌道式智能巡檢機器人代替傳統人工巡檢的“看”“聽”“嗅”“觸”，對配電室設備、環境等進行不間斷巡檢。主要功能和特點如下：

2.1 主要功能

2.1.1 移動高清視頻監控

軌道式巡檢機器人安裝360°連續轉動球型云臺，實現全方位巡檢監控。搭載1080P高清可見光相機，實現配電室內實時移動視頻監控。

2.1.2 設備狀態識別功能

智能巡檢機器人采用視覺導航技術和深度學習算法對現場典型設備進行學習。在實施過程中軌道機器人可自動移動到指定位置，控制云臺自由轉動，拍攝區域內各種表計設備照片，并將采集到的信息實時傳輸到主控后臺服務器，系統自動根據圖像信息，識別表計讀數，并記錄在數據庫，當發現表計數據沖超過預設的報警值時，進行聯動預警并反饋位置，運維人員第一時間進行搶修。

主要識別設備有：電壓表、電流表等表計指示；開關柄、接地刀閘、貯能狀態等機械位置及電氣指示檢測；狀態指示燈自動識別；旋鈕開關位置識別。設備狀態識別圖如圖4所示。

圖4 設備狀態識別圖Fig.4 Device status recognition diagram

2.1.3 紅外測溫檢監測

智能巡檢機器人搭載紅外熱成像儀，控制云臺自由轉動，拍攝配電室內各種設備紅外熱成像圖譜。自動巡檢過程中，自動發現溫度超限節點和設備，依照行業規范對巡檢設備進行溫度檢測，對缺陷或故障進行自動分析判斷，并預警。

2.1.4 監測環境溫度與濕度

軌道式機器人配備有先進的溫濕度傳感器，溫度測溫范圍為-20℃～60℃，濕度測量范圍為0～99%RH。機器人對配電室局部位置或全線的溫濕度進行實時監測，生成溫濕度變化趨勢圖，根據局部溫濕度變化情況進行按需巡檢。

2.1.5 自動巡檢功能

軌道式機器人提供多種方式的自動巡檢計劃和方案，實現完全自動化運行，實現每天多次的對設備工作狀態的巡檢、自動預警、自動輸出報表等功能，減少人員到現場巡視次數，提高運行人員工作效率，有效降低運行人員的工作強度。

2.1.6 可燃、有毒有害氣體檢測

智能巡檢機器人搭載多種氣體傳感器，采用線性模擬電壓輸出，經DSP內置高精度ADC進行模擬/數字轉換，實時監測氣體濃度和煙霧，當濃度不在安全范圍內時在本地和遠程中心管理平臺進行聲光報警。

2.1.7 語音對講及現場指揮功能

巡檢機器人具有雙向語音對講功能，運行人員遠程操作機器人監督現場人員操作及施工，是定期檢修的有效工具。

2.2 主要特點

2.2.1 無線自主充電

軌道式機器人采用無線自主充電的供電方式，機器人自身帶電量管理系統，根據設備電量閾值靈活自主進行電能補給，無需人為干預。

2.2.2 遙控功能

智能巡檢機器人可以通過監控平臺遠程遙控巡檢機器人，還可以通過配套的手持遙控器在就地對巡檢機器人進行遙控，方便維護人員后期維護。

2.2.3 精確定位功能

智能巡檢機器人在運動過程中通過伺服電機編碼器進行精確定位，遠程中心管理平臺可以實時了解巡檢機器人的位置信息。

3 主要技術

本系統在配電室設備狀態識別上采用了視覺導航技術和深度學習算法相結合的技術，巡檢機器人通過視覺導航定位設備，然后采集開關狀態、指示燈等設備圖像信息上傳至服務器，通過服務器上建立的設備狀態模型識別出設備狀態信息。為了提高設備識別率，本系統搭建了基于Tensorflow平臺的深度學習模型，通過不斷采集現場數據進行訓練迭代，得到最優模型。配電室設備狀態自動識別步驟如圖5所示。

圖5 設備狀態自動識別步驟Fig.5 Automatic identification steps of device status

3.1 獲取各設備圖像數據集并進行預處理

（1）采集配電房內設備運行狀態、指示燈圖像數據；

（2）利用標注工具Labelimg對圖像數據中設備運行狀態進行標注；例如：設備指示燈狀態時，若指示燈亮燈則標注“light”，若指示燈滅燈則標注“dark”；

（3）對標注完成的數據按照檢查錯標、漏標數據、篩選重復數據等數據清洗的規則進行數據清洗，做為模型訓練的數據集，并按照比例劃分訓練集與測試集。

3.2 設備狀態模型的構建、訓練、測試

（1）獲取各設備圖像的形狀、顏色、尺寸和線條特征，構建模板圖像，并根據模板圖像特征分別進行訓練建模；

（2）利用Cascade R-CNN算法，搭建設備狀態分析模型，使用不同的IOU閾值，采用Cascade回歸的采樣機制，以上一步輸出作為下一步輸入，得到越來越高的IOU閾值，訓練多個級聯的檢測器，從而提升識別精度，定位各待測圖像內的目標區域；

（3）導入訓練集數據進行訓練，獲得初始模型；

（4）利用測試集數據對初始模型進行測試。

3.3 模型的部署

將設備狀態模型封裝在應用容器引擎Docker中并一鍵啟動，調用對應的設備狀態模型接口即可實現相應的圖像識別，并反饋測試結果。

3.4 獲得最優模型

根據測試結果調整學習率Learningrate、Batch_size、Resize等，新的一版模型可以在上一版的基礎上進行參數的調整，不斷進行迭代優化調整模型參數，直至模型的識別準確率達到95%以上時，獲得最優模型。

4 結語

配電室智能巡檢系統以西安華控智能巡檢機器人為核心，融合多種先進技術，既具有人工巡檢的靈活性、智能性，同時也克服和彌補了人工巡檢存在的一些缺陷和不足，更適應智慧電廠發展的實際需求，具有巨大的優越性，是智能巡檢技術的發展方向，具有廣闊的發展空間和應用前景。