基于機器人的復雜狹窄空間電纜接頭識別技術

摘要：電網維護中，電纜溝狹窄空間內電纜接頭識別技術正面臨挑戰，傳統探測方法在地質復雜條件下存在局限。文章提出了基于機器人的識別技術，集成高精度傳感器與先進算法，以克服現有技術的局限。機器人能實現狹窄空間內電纜接頭的精確定位，提供電網安全管理新方案。實驗結果顯示，該技術在識別準確性和穩定性方面表現優異，識別準確率超95%，導航成功率100%，響應時間2 s，顯著優化了電網故障預防與維護效率。

關鍵詞：電纜接頭識別；機器人技術；狹窄空間；電網安全；傳感器集成

中圖分類號：TP242

文獻標志碼：A

0 引言

電纜溝作為電纜敷設的常用方式，其狹窄的空間和復雜的內部結構對電纜的后期識別和維護提出了重大挑戰^［1-3］。一旦電纜敷設完成，其接頭位置的識別變得尤為困難，導致數字地圖的構建和電纜路徑管理工具的科學性受限^［4］。現有技術（包括時域反射法、聲磁探測法、電磁探測和地下雷達技術）在狹窄空間內的應用受到多種因素的制約，如電阻變化微小、靈敏度不足、地質干擾等，使得這些技術難以滿足深層電纜溝中接頭的準確識別。

1 機器人系統設計

1.1 機器人硬件架構

在設計機器人硬件架構時，重點考慮其在狹窄空間的機動性、穩定性以及對復雜環境的適應能力。機器人主體采用模塊化設計，包括移動平臺、傳感器模塊、數據處理單元和通信接口。移動平臺由多個可旋轉的輪子組成，以實現在狹窄空間內的靈活轉向和穩定移動。

傳感器模塊集成高清攝像頭、激光雷達（LiDAR）、紅外傳感器和電磁場傳感器，用于實時收集環境數據和電纜接頭的特征信息。數據處理單元搭載高性能計算芯片，負責傳感器數據的實時處理和分析。通信接口則負責將處理結果傳輸至遠程控制中心，以確保操作人員能夠實時監控機器人狀態和識別結果。

1.2 傳感器集成

機器人系統的傳感器集成是實現復雜狹窄空間電纜接頭識別的關鍵。集成的傳感器套件包括但不限于高清攝像頭、激光雷達（LiDAR）、紅外傳感器和電磁場傳感器。高清攝像頭負責捕捉電纜的圖像信息，而LiDAR則用于生成環境的三維地圖，為機器人提供精確的空間定位。紅外傳感器能夠檢測電纜表面的溫度分布，輔助識別接頭的熱點區域。電磁場傳感器則利用電纜接頭處的磁場變化進行識別。

傳感器數據的融合通過一個多傳感器數據處理單元完成，該單元采用先進的數據融合算法，確保從各個傳感器收集的數據能夠準確、實時地反映電纜接頭的狀態。如表1所示列出了傳感器的主要技術參數，這些參數直接影響機器人系統的識別能力和精度。

1.3 控制系統設計

控制系統設計是確保機器人在復雜狹窄空間內高效執行任務的核心。該系統由感知、決策和執行3個主要模塊構成。感知模塊負責收集傳感器數據，決策模塊基于算法處理數據并規劃任務路徑，執行模塊則負責驅動機器人按照既定路徑行動。

感知模塊集成先進的數據預處理和特征提取算法，以提高信號的信噪比并提取有用的特征信息。決策模塊采用機器學習技術，如支持向量機（SVM）和卷積神經網絡（CNN），對電纜接頭進行分類和定位。執行模塊則包含運動控制算法，以確保機器人平穩、準確地移動至目標位置。

T_response=T_process+T_decision+T_montion（1）

公式（1）定義控制系統的響應時間，其中T_response為系統從接收傳感器數據到執行動作的總時間，T_process為數據處理時間，T_decision為決策時間，T_montion為機器人移動到指定位置的時間。

2 識別技術與算法

2.1 信號處理與特征提取

在復雜狹窄空間中，電纜接頭的識別依賴于精確的信號處理和特征提取技術。本節聚焦于如何從傳感器數據中提取有用信息，以實現準確的接頭定位。信號預處理是基礎步驟，包括濾波和去噪，以消除環境噪聲和提高信號質量。然后，采用傅里葉變換（FT）和短時傅里葉變換（STFT）對信號進行頻域分析，以識別電纜接頭的特征頻率成分。

特征提取環節，進一步利用信號的時頻特性，通過計算能量譜密度、峰值頻率和頻帶寬度等參數，提取電纜接頭的獨特指紋。這些特征隨后被用于訓練分類器，以實現自動化的接頭識別。信號處理流程如圖1所示，其中清晰地描繪了從原始數據采集到特征提取的各個階段。

2.2 機器學習算法

在基于機器人的電纜接頭識別系統中，機器學習算法是實現高精度識別的關鍵。算法的核心在于從提取的特征中學習電纜接頭的模式并進行分類。文章采用支持向量機（SVM）和卷積神經網絡（CNN）2種算法。

SVM通過找到數據點之間的最優邊界來實現分類，適用于小樣本數據。CNN則利用其深度結構有效處理圖像數據，自動學習空間層級的特征表示，適用于復雜圖像識別任務。算法訓練過程包括數據預處理、特征選擇、模型訓練和驗證。通過交叉驗證方法評估模型性能，選擇最佳參數。2種算法的性能對比如表2所示，包括準確率、召回率和F1分數。

數據先經過預處理和特征選擇，然后分別用于SVM和CNN的訓練和驗證。性能評估階段對2種算法的識別效果進行比較，以確定最終的模型選擇。通過這種方法，機器人系統能夠實現對電纜接頭的高效、準確識別。

2.3 機器人路徑規劃算法

在復雜狹窄的電纜溝環境中，機器人路徑規劃算法對于確保高效識別任務至關重要。該算法基于圖搜索理論，采用AI搜索算法，結合實時傳感器反饋，實現最優路徑的動態規劃。AI算法通過評估從當前位置到目標的成本和距離，選擇最小代價路徑進行探索。

f（n）=g（n）+h（n）（2）

算法中引入了啟發式函數h（n），用于估算從當前節點n到目標節點的最優路徑長度，從而減少搜索空間，提高路徑規劃的效率。公式（2）定義了AI算法的代價函數f（n），它是從起始節點到當前節點的代價g（n）與啟發式函數h（n）的和。機器人路徑規劃的流程如圖2所示，包括從起點到目標點的路徑搜索和優化過程。

在圖2中，機器人從起點出發，通過AI算法進行節點搜索和評估，選擇具有最小f（n）值的節點作為下一步移動的目標，經過路徑優化后到達目標點。該算法確保了機器人在復雜環境中的路徑規劃既高效又準確。通過不斷迭代，機器人能夠適應環境變化，實時更新路徑規劃，以應對狹窄空間中的識別任務。

3 系統實現與測試

基于機器人的電纜接頭識別技術的具體構建過程，包括硬件組裝、軟件開發和集成測試。測試環節驗證系統在模擬狹窄空間中的表現，確保技術的可行性和有效性。硬件組裝依據1.2節和1.3節中描述的傳感器集成和控制系統設計進行。機器人平臺配備高清攝像頭、LiDAR、紅外和電磁場傳感器以及必要的計算單元和通信模塊。所有硬件組件均通過精密的布局和堅固的支架固定，確保在實際操作中的穩定性和耐用性。

集成測試在模擬的電纜溝環境中進行，測試機器人的導航能力、傳感器數據的準確性和識別算法的魯棒性。測試結果表明，機器人能夠準確識別出預設的電纜接頭目標，并且路徑規劃算法能夠有效地引導機器人避開障礙物，找到最優路徑。

表3匯總了系統測試的關鍵指標，包括識別準確率、導航成功率和響應時間。測試結果表明，機器人在模擬的電纜溝環境中展現出高度的準確性和可靠性。這些指標的出色表現證明了所開發的機器人系統在實際應用中的潛力，尤其是在電網維護和安全管理方面。

綜合測試結果，該系統展現出在復雜狹窄空間中進行電纜接頭識別的高效率和準確性，證明了其在實際應用中的潛力和價值。未來的工作將集中于進一步優化算法，提高系統的穩定性和適應性以及在更多樣化的環境中進行測試。

4 結語

本研究開發的基于機器人的電纜接頭識別技術，利用傳感器集成、信號處理、特征提取和機器學習算法，在模擬電纜溝中實現高效識別。測試結果顯示，系統在識別準確率、導航成功率和響應時間上均達到目標，證明了技術方案的可行性。傳感器集成為信號處理提供數據基礎，特征提取算法確保了信號的準確轉換，機器學習模型有效區分接頭，路徑規劃算法優化導航效率。

參考文獻

［1］魏鋼.高壓交聯聚乙烯電力電纜接頭絕緣缺陷檢測及識別研究［D］.重慶：重慶大學，2024.

［2］時翔，趙生傳，陳志勇，等.電纜及其溝井智能監測技術研究與應用［J］.電氣技術， 2012（9）： 74-76.

［3］王雨萌，孫長海，趙樹春，等.基于改進的Wasserstein生成對抗網絡和深度殘差網絡的電纜中間接頭局部放電缺陷識別［J］.科學技術與工程， 2022（35）：15650-15658.

［4］周詠晨，鄒翔宇，藍耕，等.基于無人機紅外熱像的電纜隱患點智能檢測［J］.計算機系統應用， 2020（8）：249-254.

（編輯 沈 強）

Identification technology for complex narrow space cable joints based on robot

HUANG Mingqian

（Hainan Power Grid Corporation Qionghai Power Supply Bureau， Danzhou 571700，China）

Abstract：In the maintenance of the power grid， the identification technology of cable joints in narrow spaces of cable trenches faces challenges. Traditional detection methods have limitations in complex geological conditions. This paper proposes a robot based recognition technology that integrates high-precision sensors and advanced algorithms to overcome the limitations of existing technologies. Robots achieve precise positioning of cable joints in narrow spaces， providing a new solution for power grid safety management. The experiment shows that the technology performs excellently in recognition accuracy and stability， with a recognition accuracy rate of over 95%， a navigation success rate of 100%， a response time of 2 seconds， significantly optimizing the efficiency of power grid fault prevention and maintenance.

Key words：cable joint identification; robotics; narrow space; power grid safety; sensor integration