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智能機器人在電力設備故障診斷中的應用研究

2016-12-08 02:15:34譚其勇林陽坡蔣凱迪吳章坤
中國新技術新產(chǎn)品 2016年22期
關鍵詞:故障診斷智能故障

譚其勇 賴 斌 林陽坡 蔣凱迪 吳章坤

(1.廣西電網(wǎng)有限責任公司北海供電局,廣西 北海 536000;2.廈門紅相電力設備股份有限公司,福建 廈門 361001)

智能機器人在電力設備故障診斷中的應用研究

譚其勇1賴斌2林陽坡2蔣凱迪2吳章坤2

(1.廣西電網(wǎng)有限責任公司北海供電局,廣西 北海 536000;2.廈門紅相電力設備股份有限公司,福建 廈門 361001)

本文介紹了智能機器人的基本構造,梳理人工智能在進行電力系統(tǒng)巡檢和故障診斷過程中的各種方法,基于智能機器人實際工作運行的情況,分析故障診斷存在的問題,提出了解決問題的措施,并提出了智能機器人未來趨勢與展望。

人工智能;故障診斷;電力系統(tǒng)

隨著電力工業(yè)的迅速發(fā)展,跨區(qū)域聯(lián)網(wǎng)規(guī)模不斷擴大,電網(wǎng)結(jié)構日趨復雜,不穩(wěn)定因素日益增多,故障及其風險概率徒增,電力系統(tǒng)故障診斷也成為炙熱重要研究領域。

一、智能機器人基本構造

智能機器人通常由傳感系統(tǒng)、智控系統(tǒng)、導航系統(tǒng)及交互系統(tǒng)等組成, 各系統(tǒng)相互獨立又相互融合,以保證機器人的動作或決策符合預定的要求。

(一)智能機器人的傳感系統(tǒng)

智能機器人有敏銳的“感覺器官”,能夠敏銳地感覺自身及周圍環(huán)境變化。智能機器人的“感覺器官”是借助高性能的傳感系統(tǒng)實現(xiàn)的,并通過該系統(tǒng)以一定的參數(shù)進行“言語”表達。智能機器人的傳感系統(tǒng)包括一系列傳感器和傳感技術,傳感器分為內(nèi)傳感器和外傳感器。內(nèi)傳感器用于感知機器人的內(nèi)部狀態(tài),如角度傳感器、速度傳感器、加速度傳感器等。外傳感器用于感知外部環(huán)境,通常包括視覺傳感器、觸覺傳感器、力傳感器和平衡傳感器等。

(二)智能機器人的智控系統(tǒng)

智控系統(tǒng)是機器人的核心系統(tǒng)之一,智能機器人具有信息收集、信息審核、信息過濾、信息處理與反饋以及信息決策功能,這一功能主要依賴智控系統(tǒng)操控并實現(xiàn)。智能機器人的智控功能體現(xiàn)在多個方面,如路徑追蹤、故障檢測、語音識別。通常智能機器人控制系統(tǒng)需借助微型計算機來完成,該微型計算機負責整個系統(tǒng)的通信、管理、運動及相關計算,并向下級微機發(fā)送指令信息或反饋信息。

(三)智能機器人的導航系統(tǒng)

路徑導航系統(tǒng)是機器人非常重要的組成部分。智能機器人可依據(jù)某個或某些優(yōu)化計算公式推導的規(guī)則(如行走線路最短、行走耗時最短等),在其可選擇的路線中找到一條最優(yōu)路徑,或根據(jù)信號指令按照特定程序設計要求在某特定路徑上“行走”。智能機器人可以進行靜態(tài)穿梭,也可以越過動態(tài)障礙物,導航系統(tǒng)融合圖像識別、紅外定位、傳感信息、超聲振動、激光反射等多項技術,從而完成將機器人順利移動到指定位置的信息指令。

(四)智能機器人的交互系統(tǒng)

交互系統(tǒng)是人與智能機器人進行指令傳達、信息交流、數(shù)據(jù)回饋的基礎,是智能機器人根本特性,也是區(qū)別一般機器人的根本標志。該系統(tǒng)主要包括文字識別與處理、語音識別與語音合成、圖像識別及信息處理、人臉識別、指紋識別、信息綜合分析與追蹤決策等技術領域。正是基于上述技術,實現(xiàn)人機互動。

二、基于智能機器人的電力系統(tǒng)故障診斷方法

(一)專家系統(tǒng)診斷方法

專家系統(tǒng)診斷方法是目前應用最廣且影響最大的診斷方法。專家系統(tǒng)通過內(nèi)嵌計算機及其智能程序?qū)崿F(xiàn),內(nèi)嵌計算機存儲了海量知識庫,融合人工智能技術,通過智能程序系統(tǒng),將收集的信息或信號與存儲知識庫進行自動比對和推理判斷,從而解決問題。專家系統(tǒng)通常由知識經(jīng)驗數(shù)據(jù)庫、信息與信號輸入系統(tǒng)、推理決策系統(tǒng)、人機交互系統(tǒng)、信息與信號輸出系統(tǒng)組成,具備信息咨詢、推理判斷、分析決策等功能,如圖1所示。

(二)人工神經(jīng)網(wǎng)絡診斷方法

相比較而言,人工神經(jīng)網(wǎng)絡診斷方法更靈活更便捷,更適宜云數(shù)據(jù)處理。人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有強悍的建模逼近能力和模式識別能力,可對任意復雜狀態(tài)或過程進行分類和識別。目前,人工神經(jīng)網(wǎng)絡廣泛用于電力系統(tǒng)故障判斷與分析,應用人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以迅速且準確地判斷故障所在,且不受電力系統(tǒng)運行狀態(tài)、運行方式、故障類別及其他環(huán)境等相關因素的影響,識別與診斷效果顯著。

(三)模糊理論診斷方法

電力系統(tǒng)故障診斷是一個集信息收集、信息研判、信息決策非精確化的動態(tài)過程,這種非精確化基于誘因之間的模糊與非精確性。通常根據(jù)專家經(jīng)驗在故障征兆和故障誘因之間建立模糊關系矩陣,將模糊關系進行矩陣組合,用邏輯或并邏輯進行模糊診斷。隨著該理論的發(fā)展和云數(shù)據(jù)庫的融入,變量表述開始得以應用,這使其更接近人類表達習慣,用戶可以進行程序設計與方案篩選,根據(jù)模糊度高低進行甄別并擇優(yōu)決策。

(四)遺傳算法診斷方法

遺傳算法本質(zhì)上是一種概率統(tǒng)計法,是模仿生物進化概率搜索尋優(yōu)的過程表達,其最大的優(yōu)點在于無需待處理問題知識數(shù)據(jù)庫,只需通過適應度公式(函數(shù))對海量息進行個別評析,從而得出最優(yōu)解答方案。智能機器人基于遺傳算法能夠在云數(shù)據(jù)或云空間中進行自適應搜尋,從優(yōu)化的角度出發(fā)基本上可以解決故障診斷問題,尤其是在復故障或存在保護、斷路器誤動作的情況下,能夠給出全局最優(yōu)或局部最優(yōu)的多個可能的診斷結(jié)果。

(五)幾種智能方法綜合診斷方法

無論是專家系統(tǒng)診斷方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡診斷方法,還是模糊理論診斷方法和遺傳算法診斷方法都有其軟肋或短板。若需構造性能優(yōu)越的智能機器人,需綜合多個方法和技術,將上述診斷方法進行智能融合,設計成集成智能系統(tǒng)。即將系統(tǒng)分成若干模塊,并集成主體系統(tǒng)機構模塊群,構造功能全面和完善系統(tǒng)整體。當前,人工智能控制系統(tǒng)的各模塊出現(xiàn)了相互融合的趨勢,智能機器人“智能性”越來越明顯,也越來越深刻。

三、智能機器人在電力設備故障診斷應用中的問題及解決措施

圖1 智能機器人專家系統(tǒng)結(jié)構圖

(一)存在的問題

1.電力儲備不足及其次生問題

目前,絕大部分智能機器人驅(qū)動力依賴內(nèi)嵌的蓄電池,機器人在運行過程中處于耗電狀態(tài),內(nèi)嵌蓄電池電力儲備有限,當電力儲備不足時,機器人無法自動返回,也無法實現(xiàn)人機交互。

2.圖像與語音識別功能不夠完善

目前,機器人在巡檢或故障診斷過程中,只能拍攝儀表的圖像,尚未實現(xiàn)對檢測或診斷的設備指針式儀表讀數(shù)進行自動識別,需人工通過機器人傳送的圖像進行識別讀數(shù)后下達指令。此外,維護人員向機器人下達語音指令時,機器人存在不同程度地延遲,甚至無法識別語音。

3.機器人導航故障及其修復

機器人在路徑移動過程中一旦接收不到指令信號(磁信號、激光信號等),導航系統(tǒng)便可能出現(xiàn)故障,機器人就可能偏離路徑軌道或停滯不前,從而影響整個巡檢或故障診斷任務。

(二)解決措施

針對智能機器人在電力系統(tǒng)應用中出現(xiàn)的上述問題,結(jié)合電力巡檢或診斷的實際情況研究出相關解決措施。

1.光電池應用及控制面板優(yōu)化

光電池是一種在光的照射下產(chǎn)生電動勢的半導體元件,利用光電池產(chǎn)生的電能供于機器人,可以解決機器人電力驅(qū)動之短板。此外,在智能機器人遠程監(jiān)控面板上增加電池電壓顯示,當內(nèi)嵌蓄電池的電壓低于預設值時,便出現(xiàn)報警提示。也可設計內(nèi)部管理程序采集電池電量信息,并根據(jù)機器人移動路徑及工作任務計算剩余電量和可續(xù)航時間,從而實現(xiàn)對機器人電量的遠程監(jiān)控。

2.提升機器人圖像和語音識別功能

增加圖像和語音模式識別配置,配置供圖像和語音識別的各項參數(shù),增加自動識別指針儀表的模式及其配置,強化機器人雙向語音功能模塊,豐富人類常用指令性語音庫,配置好系統(tǒng)的拾音器和擴音器,實現(xiàn)現(xiàn)場識別與遠程監(jiān)控指揮。

3.多樣多點感應輔助路徑導航

對機器人工作過程中偏離路徑軌道或停滯不前現(xiàn)象,可采用多樣多點感應信號及激光或雷達及視頻輔助完成??梢栽跈C器人上加載激光感應儀、磁感應儀、動態(tài)平衡儀等,增加感應導航模式,增強感應信號,并通過自動平衡升降調(diào)節(jié)自適應裝置,使其在工作過程中實時自動檢測平衡度及自身自動調(diào)節(jié)功能。

四、智能機器人在電力設備故障診斷應用展望

智能機器人集合了計算機硬件、計算機軟件、遠程控制、磁(光)感應、機械設計與制造、遙感與傳感、運動力學、人工智能等學科與技術,是多學科交叉融合的產(chǎn)物。智能機器人在電力系統(tǒng)中的應用越來越廣泛,切實解決了電力系統(tǒng)巡檢及故障診斷等領域的問題和難題,極大地提高了工作效率。利用智能機器人開展電力系統(tǒng)故障診斷應用研究,要結(jié)合電力系統(tǒng)的實際情況,重視電力故障綜合信息的收集與整理,構建并不斷充實用于故障診斷的數(shù)據(jù)庫,借助計算機技術的延伸和發(fā)展,實現(xiàn)智能機器人在云平臺下工作運行,實現(xiàn)人工與人工智能的交互融合。

[1]賀勇.多傳感器信息融合技術淺析[J].科技咨詢導報,2007(10):61.

[2]肖南峰.智能機器人[M].廣州:華南理工大學出版社,2008.

[3]董仕鎮(zhèn).電網(wǎng)故障診斷研究方法[J].廣東電力,2009,22(5):1-2.

[4]董克,劉明銳.仿造人工智能[M].上海:上海交通大學出版社,2007.

TP278

A

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