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智能機器人在電力設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用研究

2019-07-13 09:39:10周明君
科技創(chuàng)新導報 2019年8期
關(guān)鍵詞:電力系統(tǒng)

周明君

摘 要:目前,電力設(shè)備故障已經(jīng)越來越復雜,傳統(tǒng)的故障檢修模式已經(jīng)無法解決電力設(shè)備問題,但是智能機器人的出現(xiàn)可以有效地解決這類問題,改善電力設(shè)備。本文首先將從傳感系統(tǒng)、智控系統(tǒng)、導航系統(tǒng)以及交互系統(tǒng)四個方面來介紹智能機器人的基本構(gòu)造,然后詳細闡述3種基于智能機器人的電力系統(tǒng)故障診斷方法,敘述智能機器人在電力設(shè)備故障診斷應(yīng)用中的問題以及解決措施。

關(guān)鍵詞:電力設(shè)備故障 智能機器人 電力系統(tǒng)

中圖分類號:TP242 文獻標識碼:A 文章編號:1674-098X(2019)03(b)-0149-02

現(xiàn)如今科技、經(jīng)濟等方面發(fā)展迅速,所需要的電力也越來越來多,因此,電力工業(yè)的發(fā)展也越來越快。但是電網(wǎng)結(jié)構(gòu)中有許多不確定因素,電網(wǎng)的故障以及帶來的風險也不容忽視。所以,電力設(shè)備故障的診斷已然是當下電力領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容。

1 智能機器人的基本結(jié)構(gòu)

智能機器人通常結(jié)構(gòu)種類繁雜,但一般主要由傳感系統(tǒng)、智控系統(tǒng)、導航系統(tǒng)和交互系統(tǒng)這四個部分組成,這四個部分有各自獨立的工作,也有相互交融的地方,在穩(wěn)定準確的配合下使機器人順利的工作。

1.1 傳感系統(tǒng)

智能機器人的“感覺器官”十分敏銳,即使其周圍環(huán)境發(fā)生了一點點變化,也可以準確無誤地“觀察”到,同時,對于自身的變化“感覺器官”更是不在話下。智能機器人在感覺發(fā)生的過程中是利用傳感系統(tǒng)來實現(xiàn)的,這種傳感系統(tǒng)采用了十分精確的電子儀器,具有很高的靈敏度,然后傳感系統(tǒng)則將采集來的數(shù)據(jù)通過參數(shù)輸出。智能機器人的傳感系統(tǒng)一般是通過傳感器和傳感系統(tǒng)的有機結(jié)合來實現(xiàn)傳感工作的。傳感器通常有兩種,分別是內(nèi)傳感器和外傳感器。顧名思義,內(nèi)傳感器是用來收集機器人自身的內(nèi)部數(shù)據(jù),感知內(nèi)部狀態(tài)。而外傳感器則是收集周圍環(huán)境的數(shù)據(jù)。

1.2 智控系統(tǒng)

智控系統(tǒng)是智能機器人的重要組成部分,為機器人的工作提供了最核心的計算。信息收集、審核這類功能都得益于智控系統(tǒng),另外,智控系統(tǒng)還可以進行信息過濾、處理以及反饋等功能,將一系列的信息進行反饋決策。一般情況下,智控系統(tǒng)依賴于微型計算機來實現(xiàn)穩(wěn)定的工作,這類微型計算機具有強大的數(shù)據(jù)處理能力,可以將獲得的所有數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計、整理,然后傳送到下一級微機,最終整個系統(tǒng)的通信、管理、運動等方面也就井然有序。

1.3 導航系統(tǒng)

智能機器人的導航系統(tǒng)是其重要組成部分,智能機器人的移動很大程度上都是依賴于此系統(tǒng)。開發(fā)者通常會在智能機器人的系統(tǒng)中植入一些必備的公式,這些公式可以為智能機器人的移動提供計算,然后智能機器人則可以根據(jù)實際需要(如位移最短、路程最短、耗時最短等)來選擇合適的公式進行路徑數(shù)據(jù)處理,最后選擇最合適的路徑。另外,智能機器人也可以根據(jù)獲得的信號指令在一些指定的路徑上面“行走”。

1.4 交互系統(tǒng)

交互系統(tǒng),是實現(xiàn)人與智能機器人進行交互的系統(tǒng)。人可以通過交互系統(tǒng)與智能機器人進行指令傳達、數(shù)據(jù)交流等,這是智能機器人的根本特征,同時也是和普通機器人的根本區(qū)別。交互系統(tǒng)主要由文字、語音、圖像、人臉以及指紋等方面的識別和處理。在這幾個方面的有序工作下人機交互才能和諧進行。

2 基于智能機器人的電力系統(tǒng)故障診斷方法

2.1 專家系統(tǒng)診斷方法

專家系統(tǒng)通常由圖1所示的幾個部分組成,實現(xiàn)信息對比、信息判斷以及最終決策。專家系統(tǒng)診斷方法在目前的使用中具有較大的影響,并且在長期的使用中已經(jīng)十分廣泛。專家系統(tǒng)一般由內(nèi)嵌計算機和智能程序來保證系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。內(nèi)嵌計算機采用了較大數(shù)據(jù)的儲存方式,涵蓋了大量的、各方面的知識,并且在其中加入了人工智能技術(shù),然后再和智能程序系統(tǒng)建立數(shù)據(jù)聯(lián)系,將獲得的信息、信號等數(shù)據(jù)與儲存的知識進行快速比對,智能地尋找出合理的答案。

2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷方法

和專家系統(tǒng)診斷方法不同的是,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷方法在使用的過程中會更加靈活和簡捷,在云數(shù)據(jù)的處理過程中更加方便。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強的數(shù)學分析能力,可以針對目標進行快速準確的建模分析,能夠?qū)⒃S多十分復雜和錯亂的狀態(tài)進行處理。現(xiàn)階段一些電力系統(tǒng)故障十分復雜,一些特殊的故障通過傳統(tǒng)的方式已經(jīng)很難解決,但是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷方法可以精確尋找出故障源,并且不會受到電力系統(tǒng)以及外部環(huán)境的影響,自身工作運行十分穩(wěn)定。因此,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷已經(jīng)在這些故障維護中廣泛使用。

2.3 遺傳算法診斷方法

遺傳算法實際上就是由數(shù)學中的概率統(tǒng)計法改變而來的,這種方法操作具有較為簡捷的優(yōu)點,不需要大量的數(shù)據(jù)來作為診斷基礎(chǔ),僅需要在獲得的大量數(shù)據(jù)中隨機取出個別數(shù)據(jù)進行分析處理,進而得到最佳的決策。另外,通常在分析處理時采用適應(yīng)度公式,此公式具有簡單高效的特點,可以發(fā)揮很大的作用。智能機器人可以在云數(shù)據(jù)中自動搜尋數(shù)據(jù),然后進行上述操作,并且可以在復故障等一些特殊情況中制定出解決全局問題的最優(yōu)方案。

3 智能機器人在電力設(shè)備故障診斷應(yīng)用中的問題以及解決措施

3.1 存在的問題

3.1.1 電力不足以及連鎖效應(yīng)

現(xiàn)階段,許多智能機器人都是使用蓄電池來進行續(xù)航,因此,智能機器人在運行的過程中無法進行充電,無法實現(xiàn)長久不斷地工作。另外,蓄電池的技術(shù)有限,電池的電量儲備也就很難達到長久續(xù)航要求,因此導致智能機器人的工作時間更加有限。有限的續(xù)航使智能機器人的工作難以持續(xù),所以人與機器的交互也就無法實現(xiàn)。

3.1.2 圖像與語音識別功能仍有瑕疵

現(xiàn)階段的智能機器人在圖像識別方面還沒有達到完全智能化的地步,機器人在儀表巡查的時候無法對表盤、指針等進行識別,實現(xiàn)智能讀數(shù),只能將圖表用攝像設(shè)備拍攝下來,然后發(fā)送給工作人員,工作人員讀數(shù)后才可以向智能機器人發(fā)送指令。另外,智能機器人在接收語音的時候會發(fā)生不同程度的時延,嚴重情況下甚至難以讀取接收的語音指令。

3.2 解決措施

智能機器人的此類問題都對電力設(shè)備診斷產(chǎn)生了不可忽略的影響,因此需要可行的解決方案來完善這些不足,現(xiàn)提出以下兩點相對應(yīng)的解決措施。

3.2.1 光電池應(yīng)用及控制面板優(yōu)化

光電池是一種十分良好的電池,甚至在航天、軍事等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。光電池的充電僅需要陽光的照射,通過半導體器件將接收到的太陽能轉(zhuǎn)化為可用的電能,這樣可以實現(xiàn)邊充電邊放電的效果,巧妙地解決了智能機器人續(xù)航的問題。另外,還可以在智能機器人的遠程監(jiān)控器上加入電池電量,方便工作人員可以及時觀察智能機器人的電量是否足夠。或者也可以設(shè)置低電量警報系統(tǒng),當智能機器人的電量低于設(shè)定值時便會發(fā)出警報提醒工作人員。

3.2.2 改善機器人圖像和語音識別功能

技術(shù)人員可以在智能機器人系統(tǒng)中增加圖像以及語音識別的配置,另外還需添加儀表讀取的智能系統(tǒng),這樣便可以提升機器人的智能化水平,也可以使人機交互更加容易和完善。

4 結(jié)語

電力設(shè)備在工業(yè)發(fā)展中占有重要的地位,電力設(shè)備故障的解決也是重要的內(nèi)容,因此,智能機器人的研究是必不可少的,將智能機器人的各方面優(yōu)化到最好則可以很大程度地解決復雜的電力設(shè)備故障。

參考文獻

[1] 尹勇.刀具磨損量監(jiān)測的多傳感器信息融合技術(shù)研究[J].科技風,2017(20):6-7.

[2] 肖南峰.智能機器人[M].廣州:華南理工大學出版社,2008.

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