CN115107056A - 变电站辅控***巡检机器人 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及变电站辅控技术领域，具体涉及一种变电站辅控***巡检机器人。该变电站辅控***巡检机器人，包括移动端及与移动端通信连接的远程服务器端，所述移动端包括驱动装置，驱动装置上设置有采集装置、检测装置及控制器，控制器与采集装置、检测装置及驱动装置电性连接，所述控制器通过通讯***连接远程服务器终端，提供一种保证***工作可靠的变电站辅控***巡检机器人。
Description
技术领域
本发明涉及变电站辅控技术领域，具体涉及一种变电站辅控***巡检机器人。
背景技术
在智能电网和物联网高速发展的今天，变电站的人工巡检方式已不能适应国家电网智能化发展的需求，已有的吊轨式摄像机智能抓拍图像和视频信息，不能对图像信息进行分析和处理，这增加了变电站管理人员的工作量，导致巡检效率和遗漏率居高不下，给变电站辅控***运维造成巨大安全隐患。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供一种保证***工作可靠的变电站辅控***巡检机器人。
本发明为解决其技术问题所采用的技术方案为：变电站辅控***巡检机器人，包括移动端及与移动端通信连接的远程服务器端，所述移动端包括驱动装置，驱动装置上设置有采集装置、检测装置及控制器，控制器与采集装置、检测装置及驱动装置电性连接，其特征在于，所述控制器通过通讯***连接远程服务器终端；
所述控制器搭载有导航定位***及路径规划算法，所述控制器连接有计时器；
所述控制器中路径规划步骤如下：
S1：初始化建立一个无向图G(V，E)，其中顶点集V代表无碰撞的构型，连线集E代表无碰撞路径；初始状态为空；
S2：从构型空间中采样一个无碰撞的点x并加入到顶点集V中；
S3：定义距离d，对于已经存在于顶点集V中的点，如果它与x的距离小于d，则将其称作点x的邻域点；
S4：将点x与其领域点相连，生成连线y；
S5：检测连线y是否与障碍物发生碰撞，如果无碰撞，则将其加入到连线集E中；
S6：若所有采样点均已完成上述步骤后结束，否则重复步骤S2至S5；
S7：采用图的搜索算法对无向图G进行搜索，如果能找到起始点A到终点B的路线，则判定存在可行的运动规划方案。
所述采集装置包括云台摄像机；
还包括温度传感器、红外热像仪及噪声采集器，所述温度传感器、红外热像仪及噪声采集器连接所述控制器。
所述移动端上还设置有局部监测装置，所述局部监测装置连接所述控制器，所述局部监测装置用于采集带电开关柜由于局部放电而引起的瞬态对地电压信号。
所述控制器连接有遥控终端，所述控制器连接有计时器。
所述控制器连接有超声波探头。
所述远程服务器端包括处理模块，所述处理模块连接有显示模块、存储模块及报警模块。
所述处理模块包括图像处理模块、噪声处理模块、温度处理模块；
所述图像处理模块用于识别摄像机的采集处理图像音频信息；
图像处理模块的图像处理步骤如下：
1)接收图像，进行图像数据灰度化；
2)对输入图像进行颜色空间的归一化处理；
3)计算图像每个像素的梯度；
4)将图像划分成若干个小单元；
5)统计每个单元的梯度直方图，形成每个单元的描述符；
6)将每几个单元组成一个区块，一个区块内所有单元的特征描述符串联起来便得到该区块的方向梯度直方图描述符；
7)将所有区块的方向梯度直方图描述符串联起来就可以得到该目标图像可供分类使用的特征向量；
8)根据上述特征向量与图像数据库的比对判断所属图像类型特征。
所述温度处理模块用于分析设备历史温度变化趋势，比较同类设备的温度，对比设备负荷和设备温度关系，关联设备负荷和环境温度数据，为设备检修和状态评估提供决策支持，实现配电房设备运行状态分析诊断的功能；
所述噪声处理模块用于图像降噪，使得图像处理数据更加精确。
所述处理模块还包括局部检测处理模块，所述局部检测处理模块对局部监测装置的采集信进行处理，显示开关柜内局部放电信息，对故障类型进行定分析，检测结果显示内容包括地电波信号幅值、放电次数能够反映开关柜局部放电严重程度的特征量。
所述远程服务器端还设置有显示模块及查询模块，显示模块用于将采集的信息及处理结果以图像方式显示，查询模块用于查询历史采集记录。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明提供一种变电站辅控***巡检机器人，实现对配电站运行情况的全面掌握，提高了配电房的智能化管理水平。
附图说明
图1为实施例2中的路径规划示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明实施例做进一步描述：
实施例1
变电站辅控***巡检机器人包括移动端及与移动端通信连接的远程服务器端，所述移动端包括驱动装置，驱动装置上设置有采集装置、检测装置及控制器，控制器与采集装置、检测装置及驱动装置电性连接，所述控制器通过通讯***连接远程服务器终端；
所述控制器搭载有导航定位***及路径规划算法，所述控制器连接有计时器；
所述控制器中路径规划步骤如下：
S1：初始化建立一个无向图G(V，E)，其中顶点集V代表无碰撞的构型，连线集E代表无碰撞路径；初始状态为空；
S2：从构型空间中采样一个无碰撞的点x并加入到顶点集V中；
S3：定义距离d，对于已经存在于顶点集V中的点，如果它与x的距离小于d，则将其称作点x的邻域点；
S4：将点x与其领域点相连，生成连线y；
S5：检测连线y是否与障碍物发生碰撞，如果无碰撞，则将其加入到连线集E中；
S6：若所有采样点均已完成上述步骤后结束，否则重复步骤S2至S5；
S7：采用图的搜索算法对无向图G进行搜索，如果能找到起始点A到终点B的路线，则判定存在可行的运动规划方案。
所述采集装置包括云台摄像机，还包括温度传感器、红外热像仪及噪声采集器，所述温度传感器、红外热像仪及噪声采集器连接所述控制器。
所述移动端上还设置有局部监测装置，所述局部监测装置连接所述控制器，所述局部监测装置用于采集各种现场带电开关柜由于局部放电而引起的瞬态对地电压信号。本实施例中局部监测装置采用75V—3500V的气体放电管阵列，通过对被瞬态击穿的阵列的通断检测确定局放电压信号及范围大小。
所述控制器连接有遥控终端，所述控制器连接有计时器。
所述控制器连接有超声波探头。
所述远程服务器端包括处理模块，所述处理模块连接有显示模块、存储模块及报警模块。
所述处理模块包括图像处理模块、噪声处理模块、温度处理模块；
所述图像处理模块用于识别摄像机的采集处理图像音频信息；
图像处理模块的图像处理步骤如下：
1)接收图像，进行图像数据灰度化；
2)对输入图像进行颜色空间的归一化处理，目的是调节图像的对比度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪音的干扰；
3)计算图像每个像素的梯度(包括大小和方向)，主要是为了捕获轮廓信息，同时进一步弱化光照的干扰；
4)将图像划分成若干个小单元，划分的小单元一般不低于10×10像素单位；
5)统计每个单元的梯度直方图(即不同梯度的个数)，即可形成每个单元的描述符；
6)将每几个单元组成一个区块，一般每个区块由5×5个单元组成，一个区块内所有单元的特征描述符串联起来便得到该区块的方向梯度直方图描述符；
7)将所有区块的方向梯度直方图描述符串联起来就可以得到该目标图像(要检测的目标)可供分类使用的特征向量；
8)根据上述特征向量与图像数据库的比对即可以判断所属图像类型特征。
所述温度处理模块用于分析设备历史温度变化趋势，比较同类设备的温度，对比设备负荷和设备温度关系，关联设备负荷和环境温度数据，为设备检修和状态评估提供决策支持，实现配电房设备运行状态分析诊断的功能；
所述噪声处理模块用于图像降噪，使得图像处理数据更加精确。从视觉效果上，妨碍我们对图像信息理解的因素可以理解为图像噪声，视觉上可见的一般是图像上的黑点(噪点)、像素缺失等。
图像传感器的工作情况受各种因素影响,比如图像获取的环境条件和传感器件自身的质量。如：光照程度和传感器温度是生成图像中产生大量噪声的主要因素。比如照明度过暗更容易出现噪声。
图像在传输过程中主要由于所用的传输信道的干扰受到噪声。比如：通过无限电网络被电磁干扰。通俗来说，图像传输的信号受到了干扰，导致信号传输的过程中没有将信息完整地传输过去，从而出现了噪声。
降噪的方法：首先确定一个以某个像素为中心点的方形邻域，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，当此邻域移动时，实现了对图像的平滑处理。
所述处理模块还包括局部检测处理模块，所述局部检测处理模块对局部监测装置的采集信进行处理，显示开关柜内局部放电信息，对故障类型进行定分析，检测结果显示内容包括地电波信号幅值、放电次数能够反映开关柜局部放电严重程度的特征量。
所述远程服务器端还设置有显示模块及查询模块，显示模块用于将采集的信息及处理结果以图像方式显示，查询模块用于查询历史采集记录。
所述移动端上还设置有移动报警装置及火灾烟雾传感器。通过采集装置采集信息，然后分析计算获得温度对比分析等实施温度报警，通过各类视频影像数据分析实施漏水报警(漏水时的影像与不漏水时在影像数据处理时有差异)。
实施例2
在实施例1的基础上，初始化一个500*500像素的位图图像，其路径规划的步骤如下：
初始化一个500*500像素的位图图像，用白色表示可行的构型空间，用深色表示障碍区域：对于移动机器人，横纵坐标可以表示其在平面上的位置坐标，障碍区域为平面上的不可达区域坐标。
参照图1中的A，使用灰度化函数和二值化函数使得图像灰度化；
参照图1中的B，进行构型采样，在图中随机采样一定数量(如50个)的无碰撞点。需要进行碰撞检测，抛弃与障碍物发生碰撞的点。图1的B为随机采样50个无碰撞点，左上角和右下角两个点是规划的起点和终点，在顶点集中的索引为0和1。
邻域计算，边线连接与碰撞检测。对图1的B中的每一个点，取其领域内(例如直线距离在200以内)的所有点进行连线，对连线进行碰撞检测，将结果存放在邻接矩阵中。图1中的C即为无碰撞的邻域连线。
A*搜索。采用A*搜索算法对上图进行搜索，找到从左上到右下的最短路径，即为可行的路径规划方案。图1中的D即为A*搜索得到的最优路径图。
A*搜索算法说明：
首先将起始结点S放入OPEN表，CLOSE表置空，算法开始时：
1、如果OPEN表不为空，从表头取一个结点n，如果为空算法失败。
2、n是目标解吗？是，找到一个解(继续寻找，或终止算法)。
3、将n的所有后继结点展开，就是从n可以直接关联的结点(子结点)，如果不在CLOSE表中，就将它们放入OPEN表，并把S放入CLOSE表，同时计算每一个后继结点的估价值f(n)，将OPEN表按f(x)排序，最小的放在表头，重复算法，回到1。
Claims (10)
1.一种变电站辅控***巡检机器人，包括移动端及与移动端通信连接的远程服务器端，所述移动端包括驱动装置，驱动装置上设置有采集装置、检测装置及控制器，控制器与采集装置、检测装置及驱动装置电性连接，其特征在于，所述控制器通过通讯***连接远程服务器终端；
所述控制器搭载有导航定位***及路径规划算法，所述控制器连接有计时器；
所述控制器中路径规划步骤如下：
S1：初始化建立一个无向图G(V，E)，其中顶点集V代表无碰撞的构型，连线集E代表无碰撞路径，初始状态为空；
S2：从构型空间中采样一个无碰撞的点x并加入到顶点集V中；
S3：定义距离d，对于已经存在于顶点集V中的点，如果它与x的距离小于d，则将其称作点x的邻域点；
S4：将点x与其领域点相连，生成连线y；
S5：检测连线y是否与障碍物发生碰撞，如果无碰撞，则将其加入到连线集E中；
S6：若所有采样点均已完成上述步骤后结束，否则重复步骤S2至S5；
S7：采用图的搜索算法对无向图G进行搜索，若能找到起始点A到终点B的路线，则判定存在可行的运动规划方案。
2.根据权利要求1所述的变电站辅控***巡检机器人，其特征在于，所述采集装置包括云台摄像机；
还包括温度传感器、红外热像仪及噪声采集器，所述温度传感器、红外热像仪及噪声采集器连接所述控制器。
3.根据权利要求1或2所述的变电站辅控***巡检机器人，其特征在于，所述移动端上还设置有局部监测装置，所述局部监测装置连接所述控制器，所述局部监测装置用于采集带电开关柜由于局部放电而引起的瞬态对地电压信号。
4.根据权利要求1所述的变电站辅控***巡检机器人，其特征在于，所述控制器连接有遥控终端，所述控制器连接有计时器。
5.根据权利要求1所述的变电站辅控***巡检机器人，其特征在于，所述控制器连接有超声波探头。
6.根据权利要求3所述的变电站辅控***巡检机器人，其特征在于，所述远程服务器端包括处理模块，所述处理模块连接有显示模块、存储模块及报警模块。
7.根据权利要求6所述的变电站辅控***巡检机器人，其特征在于，所述处理模块包括图像处理模块、噪声处理模块、温度处理模块；
所述图像处理模块用于识别摄像机的采集处理图像音频信息；
图像处理模块的图像处理步骤如下：
1)接收图像，进行图像数据灰度化；
2)对输入图像进行颜色空间的归一化处理；
3)计算图像每个像素的梯度；
4)将图像划分成若干个小单元；
5)统计每个单元的梯度直方图，形成每个单元的描述符；
6)将每几个单元组成一个区块，一个区块内所有单元的特征描述符串联起来得到该区块的方向梯度直方图描述符；
7)将所有区块的方向梯度直方图描述符串联起来得到该目标图像可供分类使用的特征向量；
8)根据上述特征向量与图像数据库的比对判断所属图像类型特征。
8.根据权利要求7所述的变电站辅控***巡检机器人，其特征在于，所述温度处理模块用于分析设备历史温度变化趋势，比较同类设备的温度，对比设备负荷和设备温度关系，关联设备负荷和环境温度数据，为设备检修和状态评估提供决策支持，实现配电房设备运行状态分析诊断的功能；
所述噪声处理模块用于图像降噪，使得图像处理数据更加精确。
9.根据权利要求6所述的变电站辅控***巡检机器人，其特征在于，所述处理模块还包括局部检测处理模块，所述局部检测处理模块对局部监测装置的采集信进行处理，显示开关柜内局部放电信息，对故障类型进行定分析，检测结果显示内容包括地电波信号幅值、放电次数能够反映开关柜局部放电严重程度的特征量。
10.根据权利要求6所述的变电站辅控***巡检机器人，其特征在于，所述远程服务器端还设置有显示模块及查询模块，显示模块用于将采集的信息及处理结果以图像方式显示，查询模块用于查询历史采集记录。
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