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智能机器人在电力设备故障诊断中的应用
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智慧巡检 - 823 - 智能机器人在电力设备故障诊断中的应用 北京太阳宫燃气热电有限公司,张久航、曹立英 摘 要:随着我国社会的发展,电力系统规模不断扩大, 系统的复杂度越来越高,使得电力设备出现各种故障也越 来越多,传统的靠人去发现、诊断故障的模式无法跟上电力系统规模增长速度,因而需要采取更加有效的方案去减轻人 对故障诊断的工作量,增加故障诊断的效率,而通过智能机器人进行诊断是其中较好的方案。因此,对智能机器人在电 力设备故障诊断中的应用进行研究具有重要意义,为进一步提升电力设备故障诊断效率奠定良好基础。 关键词:电力设备;故障诊断;智能机器人;应用分析 随着智能机器人在电力设备故障诊断应用中的 不断深入,实现了故障诊断效率与质量的双重提升。 智能机器人通过智能巡检、自动化扫描、专家诊断 系统、红外热成像、图像识别等功能,能够快速定 位设备故障的具体点以及具体原因,并制定故障维 修措施,能够最大限度保障电力设备的稳定性以及 安全性,从而促进电力企业的服务水平不断提升。 1.1 电力储备 受技术水平等因素的影响,使得智能机器人设 计时,主要采用蓄电池的方式供电,而随着机器人 的运行,会逐渐消耗蓄电池内存储的电力能源,当 电能容量低于一定程度后,则会导致机器人无法正 常运行,无法完成电力设备诊断工作。因此只能机 器人需要使用可充电式蓄电池作为电源。同时,还 应当在机器人内部,安装电池监控设备,对电池剩 余电量进行监控,当电池剩余电量低于一定程度之 后发出警报,相关工作人员获得警报后,及时对机 器人进行充电,或者机器人自动寻找充电器进行回 充,并将巡检工作交由其他机器人继续进行,减少 机器人停止运行的时间。 1.2 信息识别 智能机器人在对电力设备进行故障诊断的依据 都来源于机器本身的数据信息,但是在具体应用中 信息识别却存在着一定的误差。信息识别问题主要 来源于图像信息误差和语音信息误差。图像信息误 差来源于在诊断过程中,拍摄只局限于对于设备本 身进行拍摄,但对于其上各项仪表指针具体数值难 以完全通过图像识别的技术进行分辨,有一部分仍 需要具体工作人员对检测的情况进行二次确认,机 器人得到指令后才能继续进行。而语音信息误差则 表现在工作人员对机器人下达指令后,具有一定的 延迟性,机器人并不能及时地接收到执行传达的指 令,甚至在一定情况下,都难以识别出语音指令。 处理信息识别问题,最主要的改进方向就在于图像 和语音的识别功能。其具体措施为在现有的智能诊 断模式上增加图像、语音识别指数,通过优化摄像 功能系统,增加摄像的精确程度以及不断进行机器 学习,从而自动识别表盘指针上的各项参数,省去 因无法识别具体数据参数从而需要相应工作人员人 工输入的程序,使整个操作流程更智能化。在改进 语音识别参数方面,需要增强语音识别的准确性, 在相应的语言指令库中,更加人性化地增加多种指 令,同时提高智能机器人识别语音系统的灵敏度, 在语音指令方面增强人机交互的灵敏性,从而可以 做到在最短的时间内做出指令相应的操作,进而在 整体上做到减少诊断时间,提高诊断效率。

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