110kV ülekandevõrkude autonoomse inspektorirobobi kolme kättega riputava süsteemi disain ja rakendamine

Abstrakt

Kõrgepinge transmissiooniliinide manuaalse inspektioni ja õhuväljakutsete olemasolevate piirangute lahendamiseks esitab see ettepanek robotautomaad, mis on spetsiaalselt suunatud 110 kV võrguliinidele. Robotil on innovaatiline kolme-kätega mehaaniline struktuur, mis integreerib autonoomset rääklemist, takistuste ületamist, veebipõhist energiatarvet ja mitmefunktsioonilise veadiagnostika. See eesmärk on automatseda ja intellegentsed liinide kontrollimine, oluliselt parandades võrgu hoolduse efektiivsust ja ohutust ning vähendades kulutusi.

I. Projekti taust ja eesmärgid

1.1 Taust: traditsiooniliste inspekteerimismeetodite väljakutsed

Kõrgepinge transmissiooniliinid, mis on pidevalt avastikeskkonnas, on tundlikud vigade eest, nagu katkestatud juhtmed ja nööristumine mehaanilise pingega, elektrilise laengaga ja materjali vananemisega, nii et regulaarne inspekcioon on vajalik. Praegused meetodid kohtavad olulisi pulli:

• Manuaalne inspekcioon: töökohustav, ebatõhus, kõrge riskiga ja oluliselt sõltuv ilmastiku- ja maastikutingimustest.
• Dronide õhuväljakutse: kõrge operatsioonikulu, piiratud kestevus, sõltuv õhuruumi kontrollist ja halvast ilmast, ning raske lähedase kauguse veade tuvastamine.

1.2 Eesmärgid: intellegeentne inspekteerimise alternatiiv

See projekt eesmärkiks arendada 110 kV kõrgepinge transmissiooniliinide autonoomne inspekteerimisrobot, mis asendaks inimvägesid. Põhieesmärgid hõlmavad:

• Funktsionaalne autonoomsus: saavutada autonoomne rääkimine ja täpne takistuste ületamine (nt viibringide ja klembide ületamine) liinidel.
• Intelligentne tuvastamine: integreerida visuaalsed ja infrapunakameraid, et automatiseerida ja diagnostida tavalisi vigu, nagu katkestatud juhtmed.
• Energiaselfüntsüs: kasutada kontaktivaba induktiivse energiatarbimise tehnoloogiat veebipõhise ise-taaskinnitamiseks, lubades pikema kauguse inspekciooni.
• Maksimeeritud efektiivsus: oluliselt suurendada inspekciooniefektiivsust ja andmete täpsust, seeläbi vähendades operatsioonikulusid ja ohutusriske.

II. Tugevad tehnilised lahendused

2.1 Innovaatiline mehaaniline struktuuri disain: kõrge liikuvus ja stabiilsus

• Kokkuhoiatus: kasutab kolme-kätega riputava konfiguratsiooni, mis kombinib mitmesegmenteeritud eraldatud ja rattakäte kompleksi eeliseid, tasakaalustades rattaliikumise efektiivsust inchworm-liigse rääkimise stabiilsusega. Kokku kaal on umbes 29 kg.
• Põhikomponendid:
• Joustavad käed: ees- ja tagakäte kasutavad topelt nelinurga mehaanismi, mida juhib kokku 16 mootorit, lubades sõltumatut või kooskõlastatud pitch-liikumist, jõudu-nõrkuse sileda üleminekuga, et kohaneda keeruliste liiniteadega.
• Tehinguyksus: kasutab tugevat Sveitsi Maxon DC-mootorit keskpunktiga eraldatud rattade jaoks, pakkudes tugevat takistuste ületamise võimet (võimaldab viibringide ületamist) ja magalelaskmise võimet (tavaliselt 60°, kuni 80° pöörlemisel).
• Pöörlemisyksus: kasutab spiraal-sülindri lipik self-locking mehaanismi, et tõhusalt ennetada juhuslikku libisemist või kukkumist magal liikudes või takistuste ületamisel.
• Kineemaatiline validatsioon: pöördkineemaatiline analüüs CCD iteratiivsel algoritmil; simulatsioonid näitavad koondumist vaid 7 iteratsioonis, tõhusalt valideerides roboti võimet saavutada keerulisi poseid, nagu riputamisklembide ja 45° pöördliinide ületamine.

2.2 Hierarhilised intellegeentsed juhtimissüsteemid: nahtav autonoomsus ja kaugjuhtimine

• Süsteemi arhitektuur: kasutab kolme kihi jagatud juhtimissüsteemi (ülemine maapiirkonna juhtimiskiht, keskmine robotplaneerimiskiht, alumine täitmisliht), koordineerituna PC/104 tööstusarvutiga ja ATmega128AU mikrokontrolleriga reaalajas otsustamiseks ja täitmiseks.
• Hübriidjuhtimisstrateegia:
• Autonoomne režiim: offline marsruudi planeerimine eelmääratud teadmiste baasi põhjal, koos reaalajas sensori tagasisidega täielikult autonoomseks rääkimiseks ja takistuste ületamiseks.
• Kaugjuhtimisrežiim: äärmiselt keerulistes keskkondades saavad maapiirkonna operaatorid teha ühendustele detailse manipuleerimise või anda makromääranguid kaugjuhtimise abil, toetatud robotilt edastatud HD videoga (25–30 Hz).
• Jõudluse näitajad: ühe inspekciooni kaugus ≥ 2 km, keskmine kiirus ≥ 0,9 m/h, piltide edastamise kaugus ≥ 2 km.

2.3 Veebipõhine induktiivne energiatarbimine & intellegeentne energiajuhtimine: piiramatu kestevus

• Energia tarbimise printsiip: kasutab poolikku tüki kogumispöördet, et induktiivselt tarbida energiat kõrgepingejoonide ümbruses olevast magnetvälist. CT-tükit valmistatakse kõrge läbibihoo tõenäosusega raud-põhise nanokristallide allianygümmit; optimeeritud disain võimaldab madala alguskulutusega 32 A.
• Energiasüsteem: edastab stabiilset rektiliseeritud voltaget; väljundenergia katab joonekulude vahemiku 32 A kuni 10 kA. Varustatud 24 V/12 A·h intellegeentse Li-ioni akupakiga, mis kasutab kolmeastmelist laadimisalgoritmi, turvalisuse, efektiivsuse ja pika aeglase eluea jaoks temperatuurikaitsega.

2.4 Masinaõppe takistuste tuvastamine: täpne navigeerimine

• Tuvastamise sihid: täpselt tuvastab olulisi takistusi, nagu riputamisklemmid, sirgeline jumphampid ja pöördliini jumphampid.
• Algoritmi protsess:
• Positsioneerimine: sobiv positsioneerimine alamplokkide halligradu analüüsi kaudu, täpne transmissiooniliini tuvastamine histogrammi võrdsete ja limiidrida segmenteerimise kaudu.
• Omaduste ekstrektimine: ekstrektib takistuste kontoure morfoloogiliste operatsioonide abil, analüüsides vasaku/parem külje kaldet klassifikatsioonifunktsioonideks.
• Tuvastamine: rakendab maksimaalse liikmelikkuse põhimõtet põhinevat fuzzy musterituvastamise algoritmi kiire ja täpse takistuse tüübi tuvastamiseks.
• Jõudlus: ühe pildi töötlemise aeg ≈ 108 ms; usaldusväärne tavaliste takistuste tuvastamine, andes reaalaja sisendi takistuste ületamise otsuste tegemiseks.

2.5 Katkestatud juhtme intellegeentne diagnoosimine: täpne veateade

• Tuvastamise printsiip: põhineb katkestatud juhtmete lokaliseeritud vastupidavuse ja temperatuuri tõusu fenomenil, kasutades infrapunakameraid soojuse signaalide tuvastamiseks.
• Intellegeentne diagnoosimismudel:
• Signaali töötlemine: kasutab db4 waveleti alust 6-kihilise dekompositsiooni jaoks, filtrides müra ja keskendudes frekventsidele, mis sisaldavad vigade omadusi.
• Omaduste ekstrektimine: tutvustab waveleti energia entroopia signaali keerukuse kirjeldamiseks, kombinatsiooniga detailkomponentide tip-tip väärtust, moodustades 4-dimensioonilise omadusvektori.
• Diagnoosimise otsus: kasutab 3-kihilist BP neuraalvõrgu diagnoosimiseks. Katsed näitavad 100% täpsust testimustritel ja 98% online tuvastamise edu.

III. Lahenduse eelised kokkuvõtteks

• Kõrge kohanemisvõime: kolme-kätega joustav struktuur pakub väga hea takistuste ületamise ja maastiku kohanemise võimet.
• Kõrge autonoomsus: hübriidjuhtimissüsteem võimaldab pikka kauguse autonoomset inspekciooni kaugjuhtimise võimega.
• Pikka kestevus: innovaatiline veebipõhine energiatarbimine lahendab põhimõtteliselt kestevuse piiranguid.
• Täpne tuvastamine: masinaõppe ja infrapunakamera sidumine intellegeentsete algoritmidega tagab kõrge veatuvastamise täpsuse.
• Ohutu ja majanduslik: asendab kõrgeriskilisi inimese tööd, vähendades ohutusriske ja pikaajalist hoolduskulu.

IV. Praegused piirangud ja tulevikuprotsessid

4.1 Praegused piirangud

• Nõuab ikka vähest inimese abi äärmiselt keerulistes liiniteadetes.
• Mechaanilise suuruse ja takistuste ületamise liigutuste optimeerimise potentsiaal kompaktsemale disainile.
• Energiasüsteemi alguskulutus on endiselt suur, piirates rakendamist väga madala laadiga joonidel.
• Praegune veatuvastamise tüüp on peamiselt keskendunud katkestatud juhtmetele; tuvastatavate vigade valdkond võib laienduda.

4.2 Tulevikuväljavaated

• Mehaanilise levinde ja tasakaalu optimeerimine, et parandada takistuste ületamise efektiivsust ja stabiilsust.
• Mitteühe sensori navigatsiooni sidumine, et parandada positsioneerimise ja keskkonnaperseptsiooni täpsust.
• Energia tarbimise tsirkuiidi optimeerimine, et veelgi vähendada alguskulutust ja laiendada rakendusalad.
• Vigade diagnoosimise raamatukogu laiendamine, et hõlmata vigu, nagu kahjustatud izolatoorid ja kontaminatsioon.
• Roboti usaldusväärsuse parandamine, parandades tööstuslikku kaitset (nt tolmukaits, vesikindlus ja EMC võimed).