CN110989594A - 一种智能机器人巡检***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种智能机器人巡检***及方法，包括：智能机器人，用于根据控制中心下发的巡检计划，利用机器视觉***实时采集待检设备的设备运行状态信息，并将所采集的设备运行状态信息发送至控制中心，所述设备运行状态信息包括板卡灯显示状态信息；控制中心，用于制订巡检计划并下发至所述智能机器人，根据所述设备运行状态信息监视所述待检设备，识别、预测设备故障并报警。本发明可以实时地监测设备运行状态，及时识别、定位并预警设备故障，节省人员巡检工作量，满足了轨道交通线路平稳、安全、高效运营的需求。
Description
技术领域
本发明涉及轨道交通运营技术领域，特别地涉及一种智能机器人巡检***及方法。
背景技术
随着轨道交通的蓬勃发展，对轨道交通的运营能力要求日益提高，信号设备的安全可靠运行直接关系到轨道交通线路运营的平稳、安全和高效。信号设备室用于放置信号***的核心设备，实时且可视化地监测信号设备室的设备运行、板卡故障地点定位、故障诊断预警等已成为运营人员的迫切需求。
目前，采用定期巡检的方式对信号设备房进行监控，难以及时发现设备运行的问题；如果采用实时巡检方式，则大大增加了维护人员工作量，运营效率低下；而且，无法提前预警设备将要发生的故障，导致只有在设备发生故障后维护人员才去维护，影响轨道线路运营的安全性和效率。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的实施例提供了一种智能机器人巡检***及方法，能够实时监测设备运行状态，有效保障轨道交通线路的平稳、安全、高效运营。
根据本发明的第一方面，提供了一种智能机器人巡检***，包括：
智能机器人，用于根据控制中心下发的巡检计划，利用机器视觉***实时采集待检设备的设备运行状态信息，并将所采集的设备运行状态信息发送至控制中心，所述设备运行状态信息包括板卡灯显示状态信息；
控制中心，用于制订巡检计划并下发至所述智能机器人，根据所述设备运行状态信息监视所述待检设备，识别、预测设备故障并报警。
进一步地，所述巡检计划包括待检设备标识和巡检电子地图；所述智能机器人根据巡检电子地图行走至所述待检设备处并利用机器视觉***拍摄所述待检设备的图像，根据所拍摄的图像得到所述待检设备的设备运行状态信息。
进一步地，所述智能机器人还用于将所述待检设备的图像发送至控制中心；所述控制中心还用于根据所述待检设备的图像监视所述待检设备；和/或
所述智能机器人还用于检测自身工作状态，并将所述自身工作状态发送至所述控制中心；所述控制中心还用于根据所述自身工作状态监视所述智能机器人，在所述智能机器人发生故障时远程重启所述智能机器人。
进一步地，所述根据所述设备运行状态信息预测设备故障并报警包括：
将实时监测的设备运行状态信息作为健康度计算模型的输入，得到当前的设备健康度，所述健康度计算模型是基于历史存储的设备运行状态信息训练得到的；将所述设备健康度与预设的健康度阈值相比较，若低于所述阈值，则发出报警。
进一步地，所述控制中心通过接口与监测列车运行的智能运维子***连接并交互数据，所述控制中心还用于在接收到来自所述智能运维子***的故障报警信息时，根据所述故障报警信息确定目标待检设备，并控制所述智能机器人采集所述目标待检设备的设备运行状态信息。
根据本发明的第二方面，提供了一种智能机器人巡检方法，包括：
控制中心制订巡检计划并下发至智能机器人；
所述智能机器人根据所述巡检计划，利用机器视觉***实时采集待检设备的设备运行状态信息，并将所采集的设备运行状态信息发送至控制中心，所述设备运行状态信息包括板卡灯显示状态信息；
所述控制中心根据所述设备运行状态信息监视所述待检设备，识别、预测设备故障并报警。
进一步地，所述巡检计划包括待检设备标识和巡检电子地图；所述智能机器人根据巡检电子地图行走至所述待检设备处并利用机器视觉***拍摄所述待检设备的图像，根据所拍摄的图像得到所述待检设备的设备运行状态信息。
进一步地，方法还包括：
所述智能机器人将所述待检设备的图像发送至控制中心；
所述控制中心根据所述待检设备的图像监视所述待检设备；和/或
所述智能机器人检测自身工作状态，并将所述自身工作状态发送至所述控制中心；
所述控制中心根据所述自身工作状态监视所述智能机器人，在所述智能机器人发生故障时远程重启所述智能机器人。
进一步地，所述控制中心根据所述设备运行状态信息预测设备故障并报警包括：
将实时监测的设备运行状态信息作为健康度计算模型的输入，得到当前的设备健康度，所述健康度计算模型是基于历史存储的设备运行状态信息训练得到的；
将所述设备健康度与预设的健康度阈值相比较，若低于所述阈值，则发出报警。
进一步地，方法还包括：
所述控制中心接收来自监测列车信号***的智能运维子***的故障报警信息，根据所述故障报警信息确定目标待检设备，并控制所述智能机器人采集所述目标待检设备的设备运行状态信息。
本发明提供的智能机器人巡检***及方法，通过智能机器人根据控制中心下发的巡检计划巡检信号设备室的设备，控制中心根据巡检数据监视设备，识别、预测设备故障并报警，可以实时地监测设备运行状态，及时识别、定位并预警设备故障，节省人员巡检工作量，满足了轨道交通线路平稳、安全、高效运营的需求；利用机器视觉***进行信息采集，可以降低机器人结构复杂度，减少故障感知时间，避免多种数据对维护人员的干扰；通过采集板卡灯显示状态，能够更加快速地发现和定位设备故障；利用采集到的巡检数据，结合大数据和人工智能技术，能够智能预警故障设备，提醒运营人员提前维护设备，降低设备故障率。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1示出了根据本发明一实施例的智能机器人巡检***的架构示意图。
图2示出了根据本发明一实施例的智能机器人的结构示意图；
图3示出了根据本发明一实施例的智能机器人巡检方法的流程示意图。
具体实施方式
以下将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施例，都属于本发明所保护的范围。
下面结合附图详细说明本发明的技术方案。
参考图1，其示出了根据本发明一实施例的智能机器人巡检***100，包括智能机器人101和控制中心102，其中：
智能机器人101，用于根据控制中心下发的巡检计划，利用机器视觉***实时采集待检设备的设备运行状态信息，并将所采集的设备运行状态信息发送至控制中心，所述设备运行状态信息包括板卡灯显示状态信息。
控制中心102用于制订巡检计划并下发至所述智能机器人，根据所述设备运行状态信息监视所述待检设备，识别、预测设备故障并报警。
其中，所述智能机器人101可以为多个，分别位于全线车站的信号设备室内，每个信号设备室内具有至少一个智能机器人。图1中示例性地给出两个信号设备室，每个信号设备室内具有一个智能机器人。所述巡检计划可以是人为设置的，也可以是根据规则自动生成的。可选地，所述巡检计划包括待检设备标识和巡检电子地图，所述智能机器人101根据巡检电子地图行走至所述待检设备处并利用机器视觉***拍摄所述待检设备的图像，根据所拍摄的图像得到所述待检设备的设备运行状态信息。所述图像包括静态图像(例如照片)和动态图像(例如视频)，由于各设备具有显示设备运行状态的界面或指示灯，智能机器人通过机器视觉***拍摄图像并利用图像识别技术对图像进行识别和分析，即可实现对设备运行状态信息的采集，不需要安装湿度、温度等多种传感器，可以降低机器人结构复杂度，减少故障感知时间，避免多种数据对维护人员的干扰。
图2示出了根据本发明的智能机器人的一个示例，所述智能机器人101包括行走***201、主机体202、升降臂203和机器视觉***204，所述主机体202安装于行走***201上，所述升降臂203与主机体202连接且具有可升降的结构，所述机器视觉***204安装于升降臂203上，主机体202中安装有处理器、传感器和通信模块等，所述智能机器人101通过通信模块与控制中心102通信，所述处理器用于根据控制中心102下发的指令和巡检计划控制智能机器人101的行动，包括根据巡检电子地图控制行走***201以将所述智能机器人101移动至待测设备位置，并根据待测设备的信息控制升降臂203升降，使得机器视觉***204能够拍摄所述待测设备，分析拍摄的待测设备的图像以生成待测设备的设备运行状态信息，并通过通信模块将设备运行状态信息和待测设备的图像发送至控制中心102。所述传感器用于感测所述智能机器人的行走路线，所述处理器将传感器感测到行走路线与巡检电子地图对比，以及时修正行走过程中的偏差。
可选地，所述智能机器人101还将所述待检设备的图像发送至控制中心102，所述控制中心102还用于根据所述待检设备的图像监视所述待检设备，包括将所述图像呈现在屏幕上，从而控制中心人员可以实时、直观地看到现场画面。
可选地，所述智能机器人101还用于检测自身工作状态，并将所述自身工作状态发送至所述控制中心102。所述控制中心102用于根据所述自身工作状态监视所述智能机器人101，在所述智能机器人101发生故障时远程重启所述智能机器人101。
可选地，控制中心102根据所述设备运行状态信息识别设备故障并报警包括：判断板卡灯显示状态信息是否正常，如存在异常，则发出报警。所述报警方式包括声光报警、在屏幕上弹出提示、向相关人员的终端发送报警信息等，所述报警信息可选地包括异常的板卡灯对应的设备所在位置及设备标识。收到报警后，维护人员即可迅速到达故障设备处进行处理，故障处理效率较高。而且，通过板卡灯显示状态来判断设备状态，能够更加快速地发现和定位设备故障。
可选地，控制中心102基于实时监测的设备运行状态信息，采用大数据和人工智能算法进行设备故障诊断及健康度分析，从而实现故障预测。具体地，所述控制中心根据所述设备运行状态信息预测设备故障并报警包括：控制中心102基于历史存储的设备运行状态信息训练得到健康度计算模型，将实时监测的设备运行状态信息作为所述健康度计算模型的输入，得到当前的设备健康度；将所述设备健康度与预设的健康度阈值相比较，若低于所述阈值，则发出报警。所述报警方式包括声光报警、在屏幕上弹出提示、向相关人员的终端发送报警信息等。收到报警后，维护人员即可提前进行维护处理，避免故障发生。此外，控制中心102还收集维护专家的处理经验，生成专家诊断***，以辅助实现故障诊断。
可选地，所述控制中心102通过接口与监测列车信号***的智能运维子***103连接并交互数据，所述控制中心102还用于在接收到来自所述智能运维子***103的故障报警信息时，根据所述故障报警信息确定目标待检设备，并控制所述智能机器人101采集所述目标待检设备的设备运行状态信息。由此，实现了智能机器人巡检***与监测列车信号***的智能运维子***的联动，当列车信号***出现故障时，智能机器人巡检***能够对信号设备室内的设备进行检查，从而能够更加全面和高效地维护整个信号***。
具体地，根据本发明的一个实施例，所述智能机器人101和控制中心102通过维护网实现信息的交互。所述控制中心102包括巡检服务器1021和分析工作站1022，所述巡检服务器1021采用双机热备冗余，且具有配套的磁盘阵列，接收巡检数据并存储在配套的磁盘阵列中，所述巡检数据包括智能机器人101采集的设备运行状态信息、待检设备的图像和/或智能机器人自身工作状态信息。可选地，在存储之前可以对所接收的信息进行处理，例如格式的转换或进行压缩等。此外，巡检服务器1021还用于存储巡检计划、各信号设备室的信息、用户账户及权限配置等信息。所述分析工作站1022用于根据巡检服务器1021存储的设备运行状态信息和/或待检设备的图像监视设备的工作状态，识别、定位、预测设备故障并报警。所述分析工作站1022是用户的操作接口，用于从巡检服务器1021中提取巡检数据并展示，且具有统计分析功能，可对所述巡检数据进行统计和分析，生成设备状态的日表、月表、季表和年表。所述分析工作站1022还用于制订巡检计划，包括为每个智能机器人制订巡检电子地图，以及根据智能机器人自身工作状态监控智能机器人，远程设置智能机器人参数及重启智能机器人。操作人员在使用智能机器人巡检分析工作站前必须先创建用户并设置用户密码，并必须通过用户名和密码登录到工作站，智能机器人巡检分析***默认包括管理员、维护员两种不同等级和权限的角色。
本发明上述实施例提供的智能机器人巡检***通过智能机器人根据控制中心下发的巡检计划巡检信号设备室的设备，控制中心根据巡检数据监视设备，识别、预测设备故障并报警，可以实时地监测设备运行状态，及时识别、定位并预警设备故障，节省人员巡检工作量，满足了轨道交通线路平稳、安全、高效运营的需求；利用机器视觉***进行信息采集，可以降低机器人结构复杂度，减少故障感知时间，避免多种数据对维护人员的干扰；通过采集板卡灯显示状态，能够更加快速地发现和定位设备故障；利用采集到的巡检数据，能够智能预警故障设备，提醒运营人员提前维护设备，降低设备故障率。
图3示出了根据本发明一实施例的智能机器人巡检方法的流程，可选地由图1所示的智能机器人巡检***执行。该方法包括：
S301、控制中心制订巡检计划并下发至智能机器人；
其中，所述巡检计划可以是人为设置的，也可以是根据规则自动生成的。可选地，所述巡检计划的内容包括待检设备标识和巡检电子地图，电子地图上也标记有待检设备的位置和标识。
作为一个示例，预先设置的巡检计划存储在巡检服务器的磁盘阵列中，巡检服务器定期将巡检计划发送至相应的智能机器人。作为另一个示例，在巡检服务器的磁盘阵列中存储预先设置的规则，定期根据规则生成巡检计划，发送至相应的智能机器人。所述巡检计划也可以不定期地发送或响应于操作人员的指令而发送。
S302、所述智能机器人根据所述巡检计划，利用机器视觉***实时采集待检设备的设备运行状态信息，并将所采集的设备运行状态信息发送至控制中心，所述设备运行状态信息包括板卡灯显示状态信息；
其中，所述智能机器人接收下发的巡检计划，根据巡检计划中的巡检电子地图行走至所述待检设备处并利用机器视觉***拍摄所述待检设备的图像，根据所拍摄的图像得到所述待检设备的设备运行状态信息。所述图像包括静态图像(例如照片)和动态图像(例如视频)，由于各设备具有显示设备运行状态的界面或指示灯，智能机器人通过机器视觉***拍摄图像并利用图像识别技术对图像进行识别和分析，即可实现对设备运行状态信息的采集，不需要安装湿度、温度等多种传感器，可以降低机器人结构复杂度，减少故障感知时间，避免多种数据对维护人员的干扰。设备运行状态信息包括板卡灯显示状态信息，由于各信号设备均具有板卡灯，其亮灭和颜色直接对应设备的不同情况，通过图像识别板卡灯显示状态得到板卡灯显示状态信息，可以准确、直观地反映设备状态。智能机器人完成巡检后，将各待检设备的设备运行状态信息发送至控制中心。
S303、所述控制中心根据所述设备运行状态信息监视所述待检设备，识别、预测设备故障并报警。
其中，控制中心根据所述设备运行状态信息识别设备故障并报警包括：判断板卡灯显示状态信息是否正常，如存在异常，则发出故障报警。收到报警后，维护人员即可迅速到达故障设备处进行处理，故障处理效率较高。而且，通过板卡灯显示状态来判断设备状态，能够更加快速地发现和定位设备故障。
可选地，控制中心基于长期监测得到的设备运行状态信息，采用大数据和人工智能算法进行设备故障诊断及健康度分析，能够实现故障预测。具体地，所述控制中心根据所述设备运行状态信息预测设备故障并报警包括：控制中心基于历史存储的设备运行状态信息训练得到健康度计算模型，将实时监测的设备运行状态信息作为所述健康度计算模型的输入，得到当前的设备健康度；将所述设备健康度与预设的健康度阈值相比较，若低于所述阈值，则确定所述设备为预警设备，发出预警报警。收到报警后，维护人员即可提前进行维护处理，避免故障发生。
所述故障报警和预警报警方式包括声光报警、在屏幕上弹出报警信息、向相关人员的终端发送报警信息等，所述报警信息可选地为报警列表，包括故障设备或预警设备所在位置及设备标识。
由此，对于出现故障的设备，本发明实施例的方法能够迅速地识别并定位，对于当前无故障的设备，本发明实施例的方法也能够基于设备状态智能地评估健康状态，发现故障隐患，实现故障预警。
可选地，所述智能机器人还将所述待检设备的图像发送至控制中心；所述控制中心根据所述待检设备的图像监视所述待检设备，例如在分析工作站的屏幕上实时呈现所接收的待检设备图像。
可选地，所述智能机器人检测自身工作状态，并将所述自身工作状态发送至所述控制中心；所述控制中心还根据所述自身工作状态监视所述智能机器人，在所述智能机器人发生故障时远程重启所述智能机器人。
根据本发明的一个实施例，所述控制中心还接收来自监测列车信号***的智能运维子***的故障报警信息，根据所述故障报警信息确定目标待检设备，并控制所述智能机器人采集所述目标待检设备的设备运行状态信息。所述智能运维子***可以是用于监测列车信号***的任何现有***，通过设置接口，智能运维子***与本发明的智能机器人巡检***能够对接并双向传递信息，作为一个实施例，控制中心实施的方法流程如下：
判断是否接收到智能运维子***的故障报警信息；
如是，则根据所述故障报警信息确定待检设备信息和相应的智能机器人，所述待检设备信息包括待检设备标识、待检设备所在的信号设备室位置和/或待检设备所在的信号设备室内地图；
根据所述待检设备信息生成巡检计划；
将所述巡检计划发送至相应的智能机器人；
接收智能机器人反馈的设备运行状态信息和/或设备图像。
可选地，所述设备运行状态信息和/或设备图像呈现在分析工作站的屏幕上，和/或将所述设备运行状态信息发送至智能运维子***。
由此，实现了智能机器人巡检***与监测列车信号***的智能运维子***的联动，当列车信号***出现故障时，智能机器人巡检***能够对信号设备室内的设备进行检查，从而能够更加全面和高效地维护整个信号***。
本发明上述实施例提供的智能机器人巡检方法通过智能机器人根据控制中心下发的巡检计划巡检信号设备室的设备，控制中心根据巡检数据监视设备，识别、预测设备故障并报警，可以实时地监测设备运行状态，及时定位设备故障，节省人员巡检工作量，满足了轨道交通线路平稳、安全、高效运营的需求；利用机器视觉***进行信息采集，可以降低机器人结构复杂度，减少故障感知时间，避免多种数据对维护人员的干扰；通过采集板卡灯显示状态，能够更加快速地发现和定位设备故障；利用采集到的巡检数据，能够智能预警故障设备，提醒运营人员提前维护设备，降低设备故障率。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种智能机器人巡检***，其特征在于，包括：
智能机器人，用于根据控制中心下发的巡检计划，利用机器视觉***实时采集待检设备的设备运行状态信息，并将所采集的设备运行状态信息发送至控制中心，所述设备运行状态信息包括板卡灯显示状态信息；
控制中心，用于制订巡检计划并下发至所述智能机器人，根据所述设备运行状态信息监视所述待检设备，识别、预测设备故障并报警。
2.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述巡检计划包括待检设备标识和巡检电子地图；所述智能机器人根据巡检电子地图行走至所述待检设备处并利用机器视觉***拍摄所述待检设备的图像，根据所拍摄的图像得到所述待检设备的设备运行状态信息。
3.根据权利要求2所述的***，其特征在于，所述智能机器人还用于将所述待检设备的图像发送至控制中心；所述控制中心还用于根据所述待检设备的图像监视所述待检设备；和/或
所述智能机器人还用于检测自身工作状态，并将所述自身工作状态发送至所述控制中心；所述控制中心还用于根据所述自身工作状态监视所述智能机器人，在所述智能机器人发生故障时远程重启所述智能机器人。
4.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述根据所述设备运行状态信息预测设备故障并报警包括：
将实时监测的设备运行状态信息作为健康度计算模型的输入，得到当前的设备健康度，所述健康度计算模型是基于历史存储的设备运行状态信息训练得到的；将所述设备健康度与预设的健康度阈值相比较，若低于所述阈值，则发出报警。
5.根据权利要求1-4中任一所述的***，其特征在于，所述控制中心通过接口与监测列车运行的智能运维子***连接并交互数据，所述控制中心还用于在接收到来自所述智能运维子***的故障报警信息时，根据所述故障报警信息确定目标待检设备，并控制所述智能机器人采集所述目标待检设备的设备运行状态信息。
6.一种智能机器人巡检方法，其特征在于，包括：
控制中心制订巡检计划并下发至智能机器人；
所述智能机器人根据所述巡检计划，利用机器视觉***实时采集待检设备的设备运行状态信息，并将所采集的设备运行状态信息发送至控制中心，所述设备运行状态信息包括板卡灯显示状态信息；
所述控制中心根据所述设备运行状态信息监视所述待检设备，识别、预测设备故障并报警。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述巡检计划包括待检设备标识和巡检电子地图；所述智能机器人根据巡检电子地图行走至所述待检设备处并利用机器视觉***拍摄所述待检设备的图像，根据所拍摄的图像得到所述待检设备的设备运行状态信息。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，还包括：
所述智能机器人将所述待检设备的图像发送至控制中心；
所述控制中心根据所述待检设备的图像监视所述待检设备；和/或
所述智能机器人检测自身工作状态，并将所述自身工作状态发送至所述控制中心；
所述控制中心根据所述自身工作状态监视所述智能机器人，在所述智能机器人发生故障时远程重启所述智能机器人。
9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述控制中心根据所述设备运行状态信息预测设备故障并报警包括：
将实时监测的设备运行状态信息作为健康度计算模型的输入，得到当前的设备健康度，所述健康度计算模型是基于历史存储的设备运行状态信息训练得到的；
将所述设备健康度与预设的健康度阈值相比较，若低于所述阈值，则发出报警。
10.根据权利要求6-9中任一所述的方法，其特征在于，还包括：
所述控制中心接收来自监测列车信号***的智能运维子***的故障报警信息，根据所述故障报警信息确定目标待检设备，并控制所述智能机器人采集所述目标待检设备的设备运行状态信息。
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