Autonomer Inspektionsroboter für 110kV-Übertragungsleitungen: Entwurf und Implementierung eines dreiarigen Aufhängungssystems

Zusammenfassung

Um die inhärenten Grenzen der manuellen Inspektion und der Luftaufklärung für Hochspannungsleitungen zu überwinden, schlägt dieser Vorschlag einen autonomen Inspektionsroboter speziell für 110 kV-Stromleitungen vor. Mit einer innovativen dreiarigen aufgehängten mechanischen Struktur integriert der Roboter autonomes Kriechen, Hindernisüberwindung, Online-Energieernte und Mehrfachfehlerdiagnose. Das Ziel ist es, die Leitungsinpektion zu automatisieren und zu intelligenteren Prozessen zu führen, um die Effizienz und Sicherheit des Netzbetriebs und der Wartung erheblich zu verbessern und gleichzeitig Kosten zu senken.

I. Projekt-Hintergrund und Ziele

1.1 Hintergrund: Herausforderungen traditioneller Inspektionsmethoden

Hochspannungsleitungen, die ständig im Freien ausgesetzt sind, neigen aufgrund mechanischer Spannung, elektrischer Entladungen und Materialalterung zu Mängeln wie gebrochenen Drähten und Verschleiß, was regelmäßige Inspektionen erfordert. Die aktuellen Methoden stoßen auf signifikante Engpässe:

• Manuelle Inspektion: Arbeitsintensiv, ineffizient, hochriskant und stark von Wetter und Gelände abhängig.
• Drone-Luftaufklärung: Hohe Betriebskosten, begrenzte Flugdauer, unterliegt Luftraumkontrolle und ungünstigen Wetterbedingungen, schwierig bei der Detektion von Fehlern in unmittelbarer Nähe.

1.2 Ziele: Eine intelligente Inspektionsalternative

Dieses Projekt zielt darauf ab, einen autonomen Inspektionsroboter für 110 kV-Hochspannungsleitungen zu entwickeln, der die manuelle Arbeit ersetzt. Kernziele umfassen:

• Funktionale Autonomie: Erreichen eines autonomen Kriechens und präziser Hindernisüberwindung (z.B. Überquerung von Schwingungsdämpfern und Klammern) auf den Leitungen.
• Intelligente Detektion: Integration visueller und Infrarotsensoren zur automatischen Identifizierung und Diagnose typischer Fehler wie gebrochene Drähte.
• Energetische Selbstversorgung: Nutzung von kontaktloser induktiver Energieernte-Technologie für eine Online-Selbstversorgung, die langstreckige Inspektionen ermöglicht.
• Maximale Effizienz: Erhebliche Steigerung der Inspektions-Effizienz und -Genauigkeit, wodurch Betriebskosten und Sicherheitsrisiken reduziert werden.

II. Kerntechnische Lösungen

2.1 Innovativer Mechanischer Strukturaufbau: Hohe Mobilität und Stabilität

• Gesamtstruktur: Verwendet eine dreiarige aufgehängte Konfiguration, die die Vorteile von mehrsegmentierten getrennten und radschienenverbundenen Mechanismen kombiniert, wobei die Effizienz des Radaufbaus mit der Stabilität des Raupenähnlichen Kriechens verbunden wird. Das Gesamtgewicht beträgt etwa 29 kg.
• Kernkomponenten:
• Flexibele Arme: Die vorderen und hinteren Arme verwenden ein Doppel-Viergelenk-Mechanismus, angetrieben von insgesamt 16 Motoren, die unabhängige oder koordinierte Gierbewegungen mit einer glatten Übergangs-Fähigkeit zwischen Starrheit und Flexibilität ermöglichen, um sich an komplexe Leitungsbedingungen anzupassen.
• Antriebseinheit: Verwendet leistungsstarke Schweizer Maxon-Gleichstrommotoren mit zentralem Antriebsrad, das eine starke Hindernisüberwindungsfähigkeit (Fähigkeit, Schwingungsdämpfer zu passieren) und Steigungsfähigkeit (routinemäßig 60°, bis zu 80° mit Bremsen) bietet.
• Bremsen: Verwendet ein Spiralen-Kurbelschieber-Selbstsperremechanismus, um versehentliche Rutsch- oder Fallunfälle während der Steigung oder Hindernisüberwindung effektiv zu verhindern.
• Kinematik-Validierung: Inverse Kinematik-Analyse basierend auf dem CCD-iterativen Algorithmus; Simulationen zeigen Konvergenz in nur 7 Iterationen, was die Fähigkeit des Roboters, komplexe Posen wie das Überqueren von Aufhängungsklammern und 45°-Wendepunkten effizient validiert.

2.2 Hierarchisches Intelligentes Steuerungssystem: Nahtlose Autonomie und Fernsteuerung

• Systemarchitektur: Verwendet eine dreischichtige verteilte Steuerungsstruktur (obere Boden-Verwaltungsschicht, mittlere Robot-Planungsschicht, untere Ausführungs-Schicht), koordiniert durch einen PC/104-Industriecomputer und einen ATmega128AU-Mikrocontroller für Echtzeit-Entscheidungsfindung und -Ausführung.
• Hybride Steuerungsstrategie:
• Autonomer Modus: Offline-Pfadplanung basierend auf einem vorgegebenen Wissensspeicher, kombiniert mit Echtzeit-Sensorrückmeldung für vollständig autonomes Kriechen und Hindernisüberwindung.
• Fernsteuerungsmodus: In extrem komplexen Umgebungen können Bodenoperatoren Gelenk-level Feinmanipulationen oder Makrobefehle über Fernintervention durchführen, unterstützt durch HD-Video (25–30 Hz), das vom Roboter übertragen wird.
• Leistungsindikatoren: Einzelne Inspektionsdistanz ≥ 2 km, Durchschnittsgeschwindigkeit ≥ 0,9 m/h, Bildübertragungsreichweite ≥ 2 km.

2.3 Online-Induktive Energieernte & Intelligente Energiemanagement: Unbegrenzte Ausdauer

• Energieernteprinzip: Verwendet einen Splittkern-Transformatoren, um Energie induktiv aus dem Magnetfeld um den Hochspannungsleiter zu ernten. Der Transformatorkern besteht aus einem hochpermeablen eisenbasierten Nanokristalllegierung; ein optimiertes Design ermöglicht einen niedrigen Startstrom von 32 A.
• Energiesystem: Liefert stabile geregelte Spannung; Ausgangsleistung deckt einen Strombereich von 32 A bis 10 kA ab. Ausgestattet mit einem 24 V/12 A·h intelligenten Lithium-Ionen-Akkusatz, der einen dreistufigen Ladungsalgorithmus verwendet, mit Überhitzungsschutz für Sicherheit, Effizienz und lange Lebensdauer.

2.4 Maschinelles Sehen zur Hinderniserkennung: Genaue Navigation

• Erkennungsziele: Erkennt genau wichtige Hindernisse wie Aufhängungsklammern, Geradeaus-Sprungklammern und Wendepunkt-Sprungklammern.
• Algorithmusablauf:
• Positionierung: Grobe Positionierung über Teilblock-Grayscale-Analyse, genaue Identifizierung der Stromleitung über Histogrammausgleich und Schwellwertsegmentierung.
• Merkmalsextraktion: Extrahiert Hinderniskonturen mithilfe morphologischer Operationen, analysiert linke/rechte Kantensteigungen als Klassifikationsmerkmale.
• Erkennung: Wendet einen Fuzzy-Mustererkennungsalgorithmus basierend auf dem Maximum-Membership-Prinzip an, für schnelle und genaue Hindernistypenerkennung.
• Leistung: Verarbeitungszeit für ein einzelnes Bild ≈ 108 ms; erkennt zuverlässig typische Hindernisse, liefert Echtzeiteingaben für Entscheidungen zur Hindernisüberwindung.

2.5 Intelligente Bruchdiagnose: Genaue Fehlerwarnung

• Detektionsprinzip: Basierend auf dem Phänomen der lokalen Widerstands- und Temperaturerhöhung bei gebrochenen Drähten, verwendet ein Infrarot-Sensor, um Wärmestrahlungssignale zu detektieren.
• Intelligentes Diagnosemodell:
• Signalverarbeitung: Verwendet die db4-Wavelet-Basis für eine 6-schichtige Zerlegung, um Rauschen zu filtern und Frequenzbänder mit Fehlereigenschaften hervorzuheben.
• Merkmalsextraktion: Führt Wavelet-Energieentropie ein, um die Signalkomplexität zu charakterisieren, kombiniert mit Spitzen-zu-Spitzen-Werten von Detailkomponenten, bildet einen 4-dimensionalen Merkmalsvektor.
• Diagnoseentscheidung: Verwendet ein dreischichtiges BP-Neuronales Netzwerk zur Diagnose. Experimentelle Validierung zeigt 100 % Genauigkeit bei Testproben und 98 % Erfolgsquote bei Online-Detektion.

III. Zusammenfassung der Lösungsvorteile

• Hohe Anpassungsfähigkeit: Dreiarige flexible Struktur bietet ausgezeichnete Hindernisüberwindung und Geländeanpassung.
• Hohe Autonomie: Hybrides Steuerungssystem ermöglicht langstreckige autonome Inspektion mit Fernsteuerungsfähigkeit.
• Lange Ausdauer: Innovative Online-Energieernte löst grundsätzlich Ausdauerbeschränkungen.
• Genauigkeit der Detektion: Integration von maschinellem Sehen und Infrarot-Thermografie mit intelligenten Algorithmen gewährleistet hohe Fehlererkennungs-Genauigkeit.
• Sicher und wirtschaftlich: Ersetzt hochriskante manuelle Arbeit, reduziert Sicherheitsrisiken und langfristige Betriebskosten.

IV. Aktuelle Einschränkungen und zukünftige Perspektiven

4.1 Aktuelle Einschränkungen

• Benötigt noch minimale manuelle Unterstützung in extrem komplexen Leitungs-Umgebungen.
• Potentielles Optimierungspotential für die Größe des Mechanismus und die Hindernisüberwindungsstrecke für einen kompakteren Design.
• Startstrom des Energiesystems bleibt relativ hoch, limitiert die Anwendung auf sehr gering belasteten Leitungen.
• Aktuell fokussiert auf Brüche, die Palette der erkennbaren Fehler kann erweitert werden.

4.2 Zukünftige Aussichten

• Leichtbau und Balanceoptimierung des Mechanismus, um die Effizienz und Stabilität der Hindernisüberwindung zu verbessern.
• Integration multi-sensorischer Navigation, um die Genauigkeit der Positionierung und Umgebungswahrnehmung zu erhöhen.
• Optimierung des Energieernte-Schaltkreises, um den Startstrom weiter zu reduzieren und den Anwendungsbereich zu erweitern.
• Erweiterung der Fehlerdiagnosebibliothek, um Defekte wie beschädigte Isolatoren und Kontaminationen einzubeziehen.
• Verbesserung der Zuverlässigkeit des Roboters, Verbesserung der industriellen Schutzeigenschaften (z.B. staub- und wasserdicht, EMC-Fähigkeiten).