彭道剛,周威儀,葛 明,陳 晨,潘俊臻

(上海電力大學(xué)自動化工程學(xué)院,上海 200090)

0 引言

在電力行業(yè)大力推進自動化、信息化、智能化的背景下,智能電網(wǎng)和智慧電廠迎來了前所未有的發(fā)展機遇。作為實現(xiàn)智能電網(wǎng)和智慧電廠的重要組成部分,智能巡檢機器人扮演著關(guān)鍵角色。利用智能巡檢機器人進行巡檢,能夠降低運維成本、提高巡檢效率。在電網(wǎng)、發(fā)電廠等危險場景中,巡檢機器人的應(yīng)用越來越普及。電力行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型是大勢所趨。以國家電網(wǎng)、南方電網(wǎng)為代表的電網(wǎng)企業(yè)已經(jīng)開展了基于智能巡檢機器人的無人巡檢,并取得了較好的效果。

目前,發(fā)電廠的日常巡檢工作仍主要依靠人工實施。發(fā)電廠生產(chǎn)現(xiàn)場內(nèi)一些指針式儀表、數(shù)字式儀表等在巡檢過程中需要通過人眼讀取并手工抄寫。這種方式無法滿足智慧電廠海量數(shù)據(jù)采集、分析的需求。由于發(fā)電廠生產(chǎn)現(xiàn)場復(fù)雜,巡檢任務(wù)十分繁重,每次巡檢都需要耗費大量時間。因此,發(fā)電廠亟需引入電力巡檢機器人等智能化設(shè)備來提高巡檢效率,以實現(xiàn)自動化、智能化的數(shù)據(jù)采集和處理,從而進一步推進發(fā)電行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

傳統(tǒng)火力發(fā)電廠生產(chǎn)環(huán)境復(fù)雜,具有高溫、高壓、高噪聲等特點。發(fā)電廠內(nèi)的一些關(guān)鍵設(shè)施常常受到腐蝕、結(jié)構(gòu)缺陷等因素的影響,“跑冒滴漏”現(xiàn)象時有發(fā)生。此外,巡檢過程中還可能存在氣體泄漏等安全隱患,既影響巡檢效率,又會威脅工作人員的安全。相比傳統(tǒng)巡檢方式,智能巡檢機器人具有諸多優(yōu)勢。這些優(yōu)勢主要表現(xiàn)在以下方面。

①提高巡檢效率。智能巡檢機器人可以實現(xiàn)自主巡檢、實時監(jiān)測和自動報警,避免了人工巡檢中的疏漏和錯誤,并且可以全天候進行巡檢。這種自動化巡檢方式大大提高了巡檢效率。

②減少人力成本。傳統(tǒng)的人工巡檢需要耗費大量的人力。智能巡檢機器人可以替代人工巡檢,降低了人力成本。

③提高安全性。傳統(tǒng)巡檢方式往往需要工人進入危險的環(huán)境。工人容易受到高溫、高壓、高噪聲等因素的影響,并且面臨著電氣安全隱患、有毒氣體泄漏等風(fēng)險。智能巡檢機器人可以在危險環(huán)境下執(zhí)行巡檢任務(wù),降低了工作環(huán)境對工人的安全威脅。

④提高準(zhǔn)確性和可靠性。智能巡檢機器人可以采用多種傳感器和算法進行檢測和分析。相比于傳統(tǒng)的人工巡檢,智能巡檢機器人具有更高的準(zhǔn)確性和可靠性。

⑤實現(xiàn)數(shù)據(jù)化管理。智能巡檢機器人可以實時采集數(shù)據(jù)并進行分析,并能提供詳細(xì)的巡檢報告和分析結(jié)果,從而幫助管理者更好地管理和維護設(shè)備。

近年來,隨著智能機器人的應(yīng)用發(fā)展,智能巡檢機器人在電力領(lǐng)域的應(yīng)用受到了越來越多的關(guān)注。然而,由于電力巡檢機器人的起步較晚,目前關(guān)于電力領(lǐng)域應(yīng)用的巡檢機器人研究還很有限。

本文旨在對智能巡檢機器人的發(fā)展進行全面的綜述。首先,本文重點介紹電力巡檢機器人的關(guān)鍵技術(shù)。這些技術(shù)包括定位和建圖導(dǎo)航、儀表識別、管道缺陷識別以及泄漏檢測識別等。這些關(guān)鍵技術(shù)的梳理有助于了解智能巡檢機器人在電力巡檢中的工作原理和技術(shù)基礎(chǔ)。其次,本文總結(jié)電力巡檢機器人在發(fā)電廠典型巡檢應(yīng)用場景的應(yīng)用。這些應(yīng)用場景包括發(fā)電廠信號指示燈識別、發(fā)電廠輸煤皮帶跑偏檢測以及發(fā)電廠雨排口污染物檢測等。這些典型應(yīng)用場景的總結(jié)有助于深入了解智能巡檢機器人在電力行業(yè)中的具體應(yīng)用效果。最后,本文對國內(nèi)電力巡檢機器人的發(fā)展前景進行展望,并探討可能的發(fā)展方向,包括提高巡檢機器人的自主導(dǎo)航能力、進一步優(yōu)化巡檢算法以及提升巡檢機器人的智能化水平等。

1 定位和建圖

1.1 定位和建圖導(dǎo)航

即時定位和地圖構(gòu)建(simultaneous localization and mapping,SLAM)是機器人和自動駕駛汽車用于建立環(huán)境地圖并確定自身位置的技術(shù)。SLAM主要分兩類,分別為基于視覺的SLAM方法(簡稱“視覺SLAM”)和基于激光雷達的SLAM方法(簡稱“激光雷達SLAM”)。視覺SLAM是通過相機采集相鄰兩幀或多幀的圖像信息,利用多視圖幾何原理和圖像的像素點建立相應(yīng)的地圖。早期的SLAM研究大多采用概率濾波的方法。Davison A等[1]提出的單目同時定位和地圖構(gòu)建(monocular simultaneous localization and mapping,MonoSLAM)是創(chuàng)新性地成功應(yīng)用于移動機器人的純視覺SLAM系統(tǒng)。MonoSLAM采用單目相機獲取環(huán)境信息,由前端提取稀疏的特征點、后端在基于擴展卡爾曼濾波(extended Kalman filter,EKF)框架下進行優(yōu)化和建圖,實現(xiàn)了實時定位和建圖。但是,MonoSLAM提取特征點的過程非常耗時,而且稀疏的特征點也容易導(dǎo)致后端丟失跟蹤軌跡。為此,Campos C等[2]提出了多狀態(tài)約束下的卡爾曼濾波器(multi-state constraint Kalman filter,MSCKF)方法。MSCKF方法緩解了EKF計算復(fù)雜度高的問題,提升了基于濾波方法的計算速度。相較于視覺SLAM,激光雷達SLAM采用激光雷達作為獲取信息的傳感器,以實現(xiàn)定位和建圖。激光雷達分為二維和三維兩種類型。類似于視覺SLAM,早期的激光雷達SLAM研究者也常常采用EKF方法。Smith R等[3]提出通過激光雷達獲取周圍物體之間相對位置的估計,并建立隨機地圖的方法。該方法是激光雷達SLAM的雛形,為后續(xù)的工作奠定了基礎(chǔ)。為了減少計算復(fù)雜度,Albrecht S等[4]將Rao-Blackwellized粒子濾波(Rao-Blackwellized particle filters,RBPF)算法引入了SLAM領(lǐng)域,并通過數(shù)據(jù)降維的方法保留足夠的信息。RBPF 可以解決 SLAM的同時定位與建圖問題,也可以用于其他的狀態(tài)估計問題。這種方法的優(yōu)點是可以在降低計算復(fù)雜度的同時保存足夠的信息。視覺與激光雷達融合的SALM方法既可以有效解決視覺傳感器對光照要求高等問題,又可以彌補激光雷達探測范圍有限、獲取信息少等不足。熊晨曦等[5]對多傳感器融合的變電站巡檢機器人進行研究,改進了傳統(tǒng)的RBPF-SLAM,并引入了基于快速定向旋轉(zhuǎn)特征點的閉環(huán)檢測。

實際環(huán)境測試結(jié)果如圖1所示。

圖1 實際環(huán)境測試結(jié)果

晏小彬等[6]提出了視覺輔助激光雷達SLAM算法,以更加高效地融合視覺和激光雷達的信息。該算法流程為:首先,從激光點云中分割出地面點云,并通過單應(yīng)性變換中的交比不變性校驗特征匹配;然后,將得到的相機運動估計以三維位姿形式進行插值;最后,將單目相機的運動估計作為初值用于激光里程計的位姿優(yōu)化。在卡爾斯魯厄理工學(xué)院和豐田技術(shù)研究院公共數(shù)據(jù)集上的測試結(jié)果表明,視覺輔助激光雷達SLAM算法可以有效利用相機運動估計對激光點云畸變進行校正,并能夠?qū)崟r、準(zhǔn)確地實現(xiàn)建圖。在實際環(huán)境測試中,視覺輔助激光雷達SLAM算法估計的軌跡也更接近真實軌跡。

1.2 儀表識別

發(fā)電廠的儀表設(shè)備數(shù)量眾多,且分布范圍廣。這使得人工巡檢需要耗費大量時間。如果識別算法能夠準(zhǔn)確地識別各種儀表,就可以大大縮短巡檢時間。在20世紀(jì)末,Drew D等[7]和Taylor R等[8]針對指針式儀表進行了相關(guān)的識別研究。該研究首先對儀表圖像進行分割處理,然后結(jié)合模板匹配法獲取儀表數(shù)值。在模板匹配法的基礎(chǔ)上,沈云青等[9]提出了一種基于模板匹配與霍夫圓檢測的儀表識別方法。該方法首先使用兩次模板匹配法獲取儀表位置,并利用霍夫圓檢測獲取表盤位置及表盤圓心坐標(biāo);然后基于K-means方法將圖像二值化,并通過旋轉(zhuǎn)虛擬直線法對指針進行擬合識別;最后根據(jù)角度與刻度的對應(yīng)關(guān)系計算讀數(shù)。由于模板匹配需要耗費大量的計算資源,且霍夫圓檢測參數(shù)比較難調(diào)整,可以采用深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)圖像算法相結(jié)合的方法。該方法首先利用深度學(xué)習(xí)算法識別圓形表盤與指針;接著在表盤區(qū)域內(nèi)對指針實行二值化、濾波等圖像處理方法,以提取指針;最后進行指針儀表盤讀數(shù)。該方法可以在發(fā)電廠實際檢測中精確地識別表盤,并得到準(zhǔn)確的儀表讀數(shù)。

指針儀表識別流程和效果如圖2所示。

圖2 指針儀表識別流程和效果圖

早期的數(shù)字儀表識別基本依據(jù)數(shù)字符進行識別。近年來,圖像處理、機器視覺等技術(shù)發(fā)展迅速。在此基礎(chǔ)上,國內(nèi)外對數(shù)字符的識別取得了新進展。Haosong Z等[10]采用模板匹配法對數(shù)顯表中的數(shù)字符進行識別。該方法將模板圖像在原圖像中移動,根據(jù)字符相似度找出數(shù)字特征差異最小的字符作為識別結(jié)果。模板匹配法在數(shù)字識別上同樣需要消耗巨大的計算資源。為了在減小計算量的同時提高識別精度,任勇等[11]提出了一種基于目標(biāo)檢測和反向傳播(back propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通數(shù)字信號燈識別方法。該方法首先通過圖像處理方法分割出交通信號燈中的數(shù)字,然后使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別出數(shù)字值。深度學(xué)習(xí)模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)才能展現(xiàn)出很好的效果,故機器學(xué)習(xí)方法在遇到小樣本問題時具有一定的優(yōu)勢。王曉東等[12]提出了一種基于支持向量機(support vector machine,SVM)的變電站保護室數(shù)顯儀表數(shù)字識別方法。該方法能夠準(zhǔn)確識別數(shù)顯儀表上的數(shù)字,且具有較高的識別率和魯棒性。林劍萍等[13]提出了一種基于開放源代碼計算機視覺(open source computer vision,OpenCV)庫和最小二乘支持向量機(least squares support vector machines,LSSVM)的數(shù)字儀表讀數(shù)自動識別方法。該方法首先對數(shù)字儀表進行圖像預(yù)處理和數(shù)字分割,然后利用OpenCV庫提取數(shù)字特征,并使用LSSVM分類器進行數(shù)字識別。試驗結(jié)果表明,該方法在發(fā)電廠小型巡檢機器人上可以達到96.3%的識別正確率。

1.3 管道缺陷識別

在發(fā)電廠中,管道長時間運行會產(chǎn)生老化,甚至出現(xiàn)缺陷。因此,及時發(fā)現(xiàn)管道缺陷并提醒維護人員進行維護,對于發(fā)電廠的正常、穩(wěn)定運行至關(guān)重要。為了解決管道復(fù)雜性帶來的問題,李平等[14]開展了基于管道機器人的管道內(nèi)視頻缺陷檢測研究,但由于管道的復(fù)雜性等原因,試驗檢測效果不佳。為了解決這些問題,蘇展等[15]設(shè)計、研發(fā)了一種具有較強環(huán)境適應(yīng)能力的球型管道機器人。該機器人搭載高分辨率立體相機,能夠采集管道內(nèi)360°連續(xù)視頻圖像,并通過離線專用軟件檢測和識別管道內(nèi)表面缺陷。為了準(zhǔn)確分割檢測到的缺陷區(qū)域,彭道剛等[16]提出了基于大津閾值法(又稱“OTSU”)和區(qū)域生長的缺陷檢測算法。該算法首先將巡檢機器人實時獲取的管道紅外圖像灰度化;然后通過改進的二維OTSU進行預(yù)分割,以提取出管道區(qū)域;最后采用基于生長區(qū)域灰度均值和標(biāo)準(zhǔn)差的自適應(yīng)閾值,以及基于Prewitt算子的梯度幅值改進的生長準(zhǔn)則來完成缺陷區(qū)域的分割。發(fā)電廠實際測試結(jié)果表明,基于OTSU和區(qū)域生長的缺陷檢測算法不僅能實現(xiàn)發(fā)電廠管道缺陷的自動檢測與定位,而且能精確地提取出缺陷區(qū)域。

道缺陷檢測與分割測試結(jié)果如圖3所示。

圖3 管道缺陷檢測與分割測試結(jié)果

1.4 泄漏檢測識別

泄漏檢測識別指通過檢測、識別和定位可能存在的液體、氣體或其他物質(zhì)泄漏,以及監(jiān)測泄漏物質(zhì)的擴散范圍和濃度變化,實現(xiàn)對泄漏事件的及時響應(yīng)和控制。近年來,于宏偉等[17]提出了一種基于紅外熱像的氣體泄漏檢測方法。該方法首先利用雙目進行背景建模,然后通過雙目配準(zhǔn)校正提取差異性區(qū)域,并對疑似區(qū)域進行氣體多特征分析。大量的試驗驗證結(jié)果表明,該方法能夠準(zhǔn)確定位氣體泄漏位置,并且能夠在不同場景下實時檢測。當(dāng)管道發(fā)生蒸汽泄漏時,會伴隨著刺耳的聲音。因此,楊麗麗等[18]根據(jù)管道泄漏的聲音信號,提出采用單一非頻散模態(tài)法定位氣體泄漏位置的方法。試驗結(jié)果表明,該方法可以提高管道泄漏檢測的準(zhǔn)確度。

為了進一步提升管道泄漏的檢測識別有效性和泛化能力,彭道剛等[19]提出了基于卷積塊注意力模型殘差U型網(wǎng)絡(luò)(convolcutional block attention module residual U-shaped network,CBAM-ResUNet)的發(fā)電廠高壓蒸汽泄漏檢測算法。該算法在U型網(wǎng)絡(luò)(U-shapd network,UNet)結(jié)構(gòu)中加入殘差網(wǎng)絡(luò)(residual network,ResNet)的殘差塊,以獲取泄漏圖像更多的語義信息,并且通過在網(wǎng)絡(luò)中添加卷積塊注意力機制(convolutional block attention module,CBAM)來加強高壓蒸汽泄漏圖像區(qū)域特征的學(xué)習(xí)。經(jīng)過試驗測試與算法對比,該算法可以完整地分割出蒸汽泄漏區(qū)域,并且檢測錯誤的像素數(shù)量也相對較少。

不同網(wǎng)絡(luò)模型泄漏檢測結(jié)果如圖4所示。

圖4 不同網(wǎng)絡(luò)模型泄漏檢測結(jié)果

2 發(fā)電廠典型巡檢應(yīng)用場景

2.1 發(fā)電廠信號指示燈識別

在發(fā)電廠生產(chǎn)環(huán)境中存在著大量信號指示燈,人工巡檢很難及時發(fā)現(xiàn)信號指示燈的變化。而巡檢機器人可以在巡檢過程中快速識別設(shè)備的信號。信號指示燈狀態(tài)識別主要基于信號指示燈的顏色或形狀等外觀特征檢測出信號指示燈所在位置,并確認(rèn)信號指示燈狀態(tài)。胡燦林等[20]研究出一種通過判斷顏色屬性檢測信號指示燈的指示燈檢測算法。該算法通過概率潛在語義分析(probabilistic latent semantic analysis,PLSA)算法進行顏色屬性訓(xùn)練,以提取出顏色特征,再通過圖像處理獲取指示燈狀態(tài)。黃戰(zhàn)華等[21]通過對視頻中信號指示燈的閃爍狀態(tài)或顏色的變化進行分析,并根據(jù)色差信息判斷信號指示燈的亮或滅。具體而言,這種方法主要通過把RGB顏色圖像轉(zhuǎn)化為YUV模式來計算色差,再根據(jù)預(yù)先設(shè)定的閾值判斷信號指示燈的具體顏色。此外,巡檢系統(tǒng)能夠及時彈出預(yù)警窗口,以提醒工作人員處理設(shè)備異常狀況。

信號指示燈狀態(tài)識別算法在巡檢機器人系統(tǒng)中起著重要的作用。通過快速而準(zhǔn)確地檢測信號指示燈的狀態(tài),巡檢機器人能夠及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備異常情況,并將預(yù)警信息及時彈出以提醒工作人員。工作人員可以及時采取措施處理設(shè)備的異常狀況,以避免可能的事故發(fā)生,從而保障生產(chǎn)安全。巡檢機器人系統(tǒng)的優(yōu)勢不僅在于其快速的信號指示燈識別能力,還在于其高效的數(shù)據(jù)處理和分析能力。通過對巡檢過程中獲取的大量數(shù)據(jù)進行實時處理和分析,系統(tǒng)能夠快速、準(zhǔn)確地識別設(shè)備狀態(tài)、發(fā)現(xiàn)異常情況,并提供相應(yīng)的預(yù)警提示。這種智能化的巡檢系統(tǒng)極大地提高了工作效率以及生產(chǎn)質(zhì)量。

2.2 發(fā)電廠輸煤皮帶跑偏監(jiān)測

燃煤火電廠作為重要的能源供應(yīng)單位,在煤炭輸送過程中經(jīng)常面臨煤炭掉落和輸煤皮帶偏離的問題。這些問題不僅會導(dǎo)致能源損失和生產(chǎn)成本增加,還可能對設(shè)備和人員安全造成潛在風(fēng)險。因此,如何有效解決輸煤皮帶跑偏的問題已成為燃煤火電廠的難點和重點。

針對這一問題,張飛等[22]提出了一種基于圖像處理的跑偏監(jiān)測技術(shù),以幫助燃煤火電廠實時監(jiān)測和控制輸煤皮帶的運行狀態(tài)。該技術(shù)的核心思想是利用機器人搭載的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測相機對輸煤皮帶進行實時圖像采集,通過圖像處理方法提取輸煤皮帶的輪廓信息,并計算輸煤皮帶邊沿與托輥最高點的距離偏差,以此來分析輸送皮帶的運行狀態(tài)。

在具體實施過程中,首先,研究人員搭建了一個機器人系統(tǒng),將網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測相機裝載在機器人上以獲取輸煤皮帶的運行圖像。通過這種實時圖像采集的方式,研究人員能夠準(zhǔn)確地捕捉到輸煤皮帶在運行過程中的各種狀態(tài)和異常情況。接著,研究人員利用改進的典型區(qū)域顯著性檢測模型對輸煤皮帶的圖像進行處理。該模型能夠準(zhǔn)確地提取出輸煤皮帶的輪廓信息,從而為后續(xù)的跑偏監(jiān)測奠定可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。最后,基于圖像處理得到的輸煤皮帶輪廓信息,研究人員通過計算輸煤皮帶邊沿與托輥最高點的距離偏差來評估輸煤皮帶的運行狀態(tài)。當(dāng)距離偏差超過一定閾值時,系統(tǒng)將發(fā)出警報信號,提示操作人員及時采取措施進行調(diào)整和修復(fù),從而避免輸煤皮帶的進一步跑偏。

2.3 發(fā)電廠雨排口污染物檢測

3 國內(nèi)巡檢機器人發(fā)展前景

目前,國內(nèi)主要的巡檢機器人廠家有國網(wǎng)智能、億嘉和、朗馳、國自、申昊、大華、天創(chuàng)等。這些企業(yè)在電力巡檢機器人行業(yè)布局較為完善。其中:國網(wǎng)智能是國家電網(wǎng)旗下的智能研究平臺,也是較早研發(fā)智能巡檢機器人的企業(yè);朗馳則是較早從事巡檢機器人研發(fā)的民營企業(yè)。其他企業(yè)智能巡檢機器人研發(fā)雖然起步較晚,但是通過技術(shù)的不斷積累與革新,目前大多具備了實時監(jiān)控、異常識別預(yù)警等功能。

各企業(yè)巡檢機器人的關(guān)鍵技術(shù)如表1所示。

表1 各企業(yè)巡檢機器人的關(guān)鍵技術(shù)

這些企業(yè)的巡檢機器人產(chǎn)品包括輪式巡檢機器人、飛行器巡檢機器人、蛇形巡檢機器人等。這些產(chǎn)品在各應(yīng)用領(lǐng)域都取得了較好的發(fā)展。室外巡檢機器人目前采用3D激光雷達進行地圖的構(gòu)建,能夠在構(gòu)建好的地圖上精準(zhǔn)定位、準(zhǔn)確到達設(shè)定點位,并在設(shè)定點位上自主移動云臺進行各類儀表的精確讀數(shù)、管道缺陷檢測等。

巡檢機器人解決了傳統(tǒng)人工巡檢不到位、巡檢結(jié)果無法數(shù)字化等問題,有效降低了巡檢工人的勞動強度和管理成本。在國家政策和電力市場的影響下,智能巡檢機器人已經(jīng)進入了發(fā)展的快車道。電網(wǎng)和發(fā)電廠使用機器人的數(shù)量將進一步增加。人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的結(jié)合將為企業(yè)帶來巨大的經(jīng)濟效益,也將帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化將加快巡檢機器人的發(fā)展。未來,巡檢機器人的研究重點有以下幾個方面。

①感知與導(dǎo)航技術(shù)。感知與導(dǎo)航技術(shù)研究如何使智能巡檢機器人能夠準(zhǔn)確地感知環(huán)境、識別目標(biāo)、規(guī)劃路徑并進行自主導(dǎo)航。該技術(shù)對視覺、聲學(xué)、激光雷達等多種傳感器進行整合,以實現(xiàn)全方位感知。

②機器學(xué)習(xí)與決策算法。機器學(xué)習(xí)與決策算法研究如何利用計算機視覺算法對巡檢過程中所采集的大量數(shù)據(jù)進行處理和分析,從而實現(xiàn)目標(biāo)檢測、缺陷識別、故障預(yù)警等功能,以及巡檢數(shù)據(jù)的智能化處理。

③多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究如何對巡檢機器人所采集到的不同類型、不同來源的數(shù)據(jù)進行整合,從而形成更加完整和準(zhǔn)確的巡檢報告和決策結(jié)果。

④能源與供電技術(shù)。能源與供電技術(shù)研究如何使巡檢機器人具備長時間的工作能力,并研究如何提供高效的供電方式,如太陽能供電、無線充電等。

⑤環(huán)境適應(yīng)性技術(shù)。環(huán)境適應(yīng)性技術(shù)研究如何使巡檢機器人能夠適應(yīng)不同的環(huán)境條件,包括水下、高溫、高壓等特殊環(huán)境;同時,考慮機器人的可維護性和可靠性問題,研究如何使機器人具備一定的自我修復(fù)和維護能力。

⑥巡檢任務(wù)規(guī)劃和協(xié)同技術(shù)。巡檢任務(wù)規(guī)劃和協(xié)同技術(shù)研究如何使多個巡檢機器人之間協(xié)同工作,以實現(xiàn)對復(fù)雜設(shè)備和系統(tǒng)的全面巡檢;同時,考慮如何制定合理的巡檢任務(wù)規(guī)劃,以實現(xiàn)對設(shè)備和系統(tǒng)的高效巡檢。

4 結(jié)論

發(fā)電廠智能巡檢機器人是一種應(yīng)用于發(fā)電廠關(guān)鍵設(shè)施巡檢和維護的新型智能設(shè)備,其主要特點是具備自主感知、自主規(guī)劃、自主執(zhí)行和自主學(xué)習(xí)等能力。智能巡檢機器人的自主巡檢過程能夠取代人工巡檢,從而降低人力成本和安全風(fēng)險、提高巡檢效率和準(zhǔn)確性。

相比人工巡檢,發(fā)電廠巡檢機器人有諸多優(yōu)勢。首先,巡檢機器人具備長時間連續(xù)工作的能力,不受環(huán)境限制,可以在較短時間內(nèi)完成大量巡檢任務(wù)。其次,巡檢機器人可攜帶各種傳感器(例如紅外相機、激光雷達等),從而快速、準(zhǔn)確地獲取和識別巡檢設(shè)施信息。此外,巡檢機器人的自主學(xué)習(xí)和智能化能力不斷提升,可以根據(jù)實際情況作出相應(yīng)的判斷和處理。

隨著機器人導(dǎo)航定位、泄漏檢測技術(shù)的不斷發(fā)展,機器人將會更加智能化、自主化、靈活化,能夠更好地適應(yīng)電力設(shè)施的不同形態(tài)和復(fù)雜環(huán)境。未來,機器人將逐漸實現(xiàn)多機器人協(xié)同作業(yè),實現(xiàn)大范圍、全方位的電力設(shè)施巡檢。此外,機器人技術(shù)的普及和應(yīng)用,將有效推動電力設(shè)施的智能化和自動化升級,促進電力行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。