湯春俊，梁加凱，朱 凱，蔣衛(wèi)東，賀蘭山

（國網(wǎng)浙江省電力有限公司金華供電公司，金華 321000）

0 引言

電力從發(fā)電廠通過輸電線路才能運送到千家萬戶的手中。輸電電路作為電力運輸載體，在電力運輸中起到了關(guān)鍵作用，四分裂間隔棒是輸電線路上的一個重要組成部件，尤其在架空高壓線路上常見，用于分裂輸電線路，固定各分裂線路間的間距，特別是在遭遇強風、冰雪等惡劣天氣下，可以防止線路互相鞭擊、碰撞，抑制大風帶來的振動和次檔距振蕩等，保證了輸電線路的安全和穩(wěn)定[1]。一旦輸電線路四分裂間隔棒出現(xiàn)故障或者異常，將直接影響電力輸送的可靠性。四分裂間隔棒伴隨輸電線路出現(xiàn)，而輸電線路大部分都布設在野外環(huán)境中，長時間惡劣天氣下，四分裂間隔棒難以避免地會出現(xiàn)各種問題，如銹蝕、斷裂、裂紋、變形、組成零件脫落、間隔棒磨輸電線路等。面對這種情況，電力公司會四分裂間隔安全巡檢具有重要的現(xiàn)實意義。

以往四分裂間隔棒巡檢主要通過人工來開展，這種方法檢修方法優(yōu)勢在于檢修準確性較高，缺點是由于需要檢修人員現(xiàn)場檢修，所以不僅費時費力，成本高，還使得檢修人員高空作業(yè)風險性較高。之后為提高巡檢工作效率，借助各種傳感器設備，進行半自動化巡檢，例如利用超聲波傳感器進行檢測，方法優(yōu)勢在于易于實現(xiàn)、成本低，缺點是故障顯示不直觀，且更適用斷裂、裂紋等故障，適用范圍受限。

針對上述問題，研究一種基于DSP的輸電線路四分裂間隔棒安裝檢修機器人自動巡檢技術(shù)。通過該研究以期提高輸電線路四分裂間隔棒安全檢測可靠性以及效率，為四分裂間隔棒巡檢研究起到示范和參考作用。

1 輸電線路四分裂間隔棒安裝檢修機器人巡視路徑規(guī)劃

巡檢，即巡視和檢查，前者具體指規(guī)劃巡視路徑，后者具體指故障或者異常檢測。前者是后者實現(xiàn)的前提條件。由于四分裂間隔棒常常位于架空的輸電線路上，人們要想進行檢測，受到距離的限制，需要檢修人員從地面升至高空接近四分裂間隔棒位置才能實現(xiàn)檢查，不僅難度系數(shù)較大，且風險性也較高。針對這種情況，智能巡檢機器人成為首選。該機器人以無人機作為載體，搭載各種傳感器設備、導航設備、控制系統(tǒng)等[2]。通過控制無人機飛到輸電線路四分裂間隔棒所安裝的位置，然后拍攝目標圖像，為最后的故障檢測做準備。無人機從起點到達目標所在位置的飛行過程就是輸電線路四分裂間隔棒安裝檢修機器人巡視路徑。無人機以電池作為動力能源，再加上飛行過程中可能遇到的障礙，為了提高能源利用率，減少不必要的飛行能耗，延長機器人工作時間，以及提高飛行安全性，進行輸電線路四分裂間隔棒安裝檢修機器人巡視路徑規(guī)劃是自動巡檢技術(shù)的第一步。具體過程如下：首先確定規(guī)劃空間中所存在的所有風險源，如惡劣氣候、地形、樹木、桿塔、線路等，并進行模糊化處理，然后結(jié)合安裝檢修機器人飛行起始點，目標點（四分裂間隔棒）坐標，建立飛行環(huán)境空間圖。接著生成N個初始可行節(jié)點，計算公式如式(1)所示：

式(1)中，n代表初始點橫坐標和目標點縱坐標范圍值平均劃分數(shù)量。

假設N個初始可行節(jié)點的代價為0，則生成M條機器人可行路徑。其中：

按照式(3)計算M條機器人可行路徑的能耗代價。

式(3)中，Si代表第i條可行路徑的能耗總代價；lij代表第i條可行路徑的第j個航跡段（由兩個初始可行節(jié)點連接而成）的長度；gij代表第i條可行路徑的第j個航跡段的單位能耗量；m代表第i條可行路徑上的航跡段數(shù)。

計算M條機器人可行路徑的能耗代價與能耗預設值之間的差值，記為ΔS。判斷ΔS是否大于等于設定的值。將小于等于設定閾值的可行路徑篩選出來，記為L1，L2，...，Lp，p代表篩選出來的路徑數(shù)量。

計算L1，L2，...，Lp機器人航行路徑的總代價，總代價包括上述的能耗代表、環(huán)境風險代價、無人機自身性能代價。其中環(huán)境風險代價公式如式(4)所示：

式(4)中，Gi代表第i條機器人航行路徑的環(huán)境風險代價；uik代表第i條航行路徑上第k個風險源的模糊參數(shù)；lik代表機器人與第k個風險源之間的距離；q代表風險源數(shù)量。

選出最小總代價的機器人航行路徑作為全局路徑，將此作為初始解輸入到蟻群算法中。將規(guī)劃空間中所存在的所有風險源加入到蟻群算法的禁忌表內(nèi)。當存在存在突發(fā)風險時，進行下一步，否則按照機器人按照全局路徑繼續(xù)飛行。下一步判斷突發(fā)風險區(qū)域是否在全局路徑上？若否，同樣機器人沿著全局路徑向目標點飛行；若是，進入局部航行路徑的重規(guī)劃，具體過程如下：

1）通過多代價函數(shù)對可行節(jié)點進行擴展，在擴展后的可行節(jié)點集內(nèi)搜索下一步可行節(jié)點；

2）接下來據(jù)轉(zhuǎn)移函數(shù)判斷機器人是否轉(zhuǎn)移到新節(jié)點？若是，前往新的航行節(jié)點并更新禁忌表；否則將新節(jié)點加入禁忌表內(nèi)并回到步驟1）；

3）是否飛離存在風險的區(qū)域？若是，繼續(xù)按照規(guī)劃的全局路徑飛行；否則回到步驟1）。

機器人按照在飛行過程運動過程中，受到突發(fā)風險的影響，速度、方向存在突變，嚴重影響運動的平穩(wěn)性，產(chǎn)生運動軌跡漂移問題。面對這種情況，規(guī)劃出來的機器人航行軌跡還需要進行軌跡平滑處理。由此完成輸電線路四分裂間隔棒安裝檢修機器人巡視路徑規(guī)劃。

2 基于DSP的機器人巡檢導航控制

機器人巡視路徑規(guī)劃規(guī)劃完成后，需要控制機器人按照航行路徑飛到目的地，也就是四分裂間隔棒所在的位置處。在機器人的飛行過程中，如何準確控制機器人按照規(guī)劃路徑航行是關(guān)鍵[3]。DSP，全稱數(shù)字信號處理器，以該硬件核心，設計輸電線路四分裂間隔棒安裝檢修機器人控制模塊，如圖1所示。

圖1 基于DSP的機器人巡檢導航控制模塊

該模塊以采集機器人所搭載的各種傳感器為基礎(chǔ)，以采集到的各種信號為輸入，經(jīng)過濾波、放大后、模數(shù)轉(zhuǎn)換后，進入到DSP當中。在DSP中進行機器人控制變量求取，然后利用得到的控制變量控制機器人運動。DSP中的控制變量求取算法如式(5)所示：

式(5)中，y1、y2、y3、y4、y5分別代表機器人俯仰角、飛行高度、滾轉(zhuǎn)角、飛行方向、飛行速度的控制變量；?代表俯仰角的比例系數(shù)；ζ代表角速率反饋系數(shù)；ξ代表角速率修正系數(shù)；δ、δ′代表傳感器采集到的無人機飛行實際俯仰角和給定的俯仰角；B代表俯仰角速率；a代表飛行高度的比例系數(shù)；C、D代表傳感器采集到的無人機飛行實際高度和給定的飛行高度；b代表積分系數(shù)；e代表機器人升降率；α代表滾轉(zhuǎn)角的比例系數(shù)；θ、θ′代表傳感器采集到的無人機副翼舵的滾轉(zhuǎn)角和給定的滾轉(zhuǎn)角；β代表滾轉(zhuǎn)角速率反饋系數(shù)；J代表滾轉(zhuǎn)角度率；γ代表機器人飛行航向偏差比例系數(shù)；I、I′代表傳感器采集到的無人機飛行實際偏航角和給定的偏航角；φ代表偏航角速率反饋增益；r代表偏航角速率；φ代表側(cè)滑角反饋增益；t代表側(cè)滑角；λ代表機器人飛行速度的比例系數(shù)；V、V′代表采集到的無人機飛行實際速度和給定的飛行速度；d代表航偏距；T代表積分系數(shù)。

通過式(5)可以得出機器人的運動控制變量，實時調(diào)節(jié)機器人巡航過程中產(chǎn)生的偏差，讓機器人不斷向規(guī)劃的巡視路徑靠近，最終到達四分裂間隔棒所在位置。

3 四分裂間隔棒的故障檢測

機器人在DSP的控制下，按照規(guī)劃的飛行路徑到達目標位置（四分裂間隔棒所在位置）處時，利用搭載視覺系統(tǒng)圍繞四分裂間隔棒四周，采集多個角度的四分裂間隔棒圖像[4]。以采集的圖像為基礎(chǔ)，進行四分裂間隔棒的故障檢測。

首先對采集到的四分裂間隔棒圖像進行灰度化和去噪處理，提高圖像中細節(jié)的清晰度?；叶然幚砉綖椋?/p>

式(6)中，z(ε,ε′)代表(ε,ε′)處的圖像灰度值；w1、w2、w3分別代表圖像紅綠藍三色彩組成分量的權(quán)值；f1(ε,ε′)、f2(ε,ε′)、f3(ε,ε′)分別代表紅綠藍三色彩像素；(ε,ε′)代表像素點橫縱坐標。

圖像去噪處理公式如式(7)所示：

然后對圖像特征進行提取，步驟如下：

步驟1：輸入預處理后的四分裂間隔棒圖像；

步驟2：利用自適應 值算法對四分裂間隔棒圖像進行分割，得到若干圖像塊；

步驟3：利用灰度共生矩陣提取每個圖像塊的紋理特征，包括二階矩、對比度、相關(guān)性、熵、慣性矩等[5]。

基于提取到特征，利用深度置信網(wǎng)絡構(gòu)建檢測模型，實現(xiàn)四分裂間隔棒的故障檢測，如圖2所示。

圖2 基于深度置信網(wǎng)絡的四分裂間隔棒的故障檢測模型

圖2中的模型由多個受限玻爾茲曼機疊加而成，當輸入提取到的四分裂間隔棒圖像特征之后，通過每一層的受限玻爾茲曼機進行處理，處理過程是下一層處理結(jié)果以上一層處理結(jié)果為輸入，不斷重復直到最后一層輸出層，該輸出層為一個簡單的BP神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，經(jīng)過最后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡處理后，得出一個最大概率所對應的類別標簽，即故障類型。深度置信網(wǎng)絡與一般神經(jīng)網(wǎng)絡一般，在使用前需要進行訓練，通過誤差調(diào)整故障檢測模型中連接的權(quán)值。

4 算例分析

4.1 算例概況

以某一段輸電線路為研究區(qū)域，對其上的8個四分裂間隔棒進行智能巡檢。這8個四分裂間隔棒巡檢任務的初始點和目標點坐標如表1所示。

表1 8個四分裂間隔棒巡檢任務的初始點和目標點坐標

4.2 相關(guān)參數(shù)設置

巡檢技術(shù)應用過程中，所涉及的相關(guān)參數(shù)如表2所示。

表2 相關(guān)參數(shù)設置表

4.3 航行路徑規(guī)劃

基于1.1節(jié)研究規(guī)劃8個四分裂間隔棒的巡檢路徑并進行平滑處理。以其中1號四分裂間隔棒為例，其最佳航行路徑規(guī)劃方案如圖3所示。

圖3 安裝檢修機器人自動巡視路徑

4.4 DSP控制變量求取結(jié)果

利用DSP控制變量求取公式求取機器人俯仰角、飛行高度、滾轉(zhuǎn)角、飛行方向、飛行速度等5個控制變量，每隔1分鐘求取一次，由于巡檢時間設置為5min，所以每條巡檢路徑得到5次控制結(jié)果。以前3個巡檢任務為例，結(jié)果如表3所示。

表3 DSP控制變量求取結(jié)果（部分）

4.5 四分裂間隔棒圖像特征

采集8個四分裂間隔棒的不同角度的圖像，組成樣本集合，然后提取其圖像特征，結(jié)果如表4所示。

表4 四分裂間隔棒圖像特征

4.6 機器人自動巡檢結(jié)果

利用深度置信網(wǎng)絡對8個四分裂間隔棒的樣本進行檢測，得出結(jié)果只有2個四分裂間隔棒存在故障問題，如圖4所示。

圖4 機器人自動巡檢結(jié)果

從圖4中可以看出，所研究技術(shù)應用下，檢測出2號四分裂間隔棒存在銷釘突出的故障，7號四分裂間隔棒存在支撐架斷裂的故障，其余四分裂間隔棒均為正常，表明該方法的有效性。

5 結(jié)語

針對輸電線路四分裂間隔棒一旦出現(xiàn)故障，架空線路很容易在惡劣天氣下發(fā)生鞭擊、碰撞問題，研究一種基于DSP的輸電線路四分裂間隔棒安裝檢修機器人自動巡檢技術(shù)。該技術(shù)通過DSP控制機器人按照規(guī)劃的線路巡視四分裂間隔棒，并檢測其是否存在故障問題。通過算例測試，該技術(shù)巡檢出2個四分裂間隔棒分別存在銷釘突出和支撐架斷裂問題，證明了技術(shù)的有效性。然而，本研究在測試環(huán)節(jié)中無人機均設定的是勻速飛行，而無人機飛行情況要復雜很多，所以控制時要考慮更多的因素，才能更符合實際情況，因此在下一步研究中將重點分析和研究。