Autonóm ellenőrző robot 110kV átviteli vezetékekhez: Egy háromkarú függő rendszer tervezése és megvalósítása

Kivonat​

A magasfeszültségű áramvonalak manuális ellenőrzésének és légitájékozásának belső korlátainak kezelésére ez a javaslat egy speciálisan 110 kV-os hálózatokra tervezett önálló ellenőrző robotot vezet be. A robot innovatív háromkarú függőleges mechanikai szerkezetét, amely integrálja az önálló mászást, akadálytérítést, online energia-harvesting-et és többhelyes hibadiagnosztikát. A cél, hogy automatizálja és intelligenssé tegye az ellenőrzést, jelentősen javítsa a hálózat üzemeltetésének és karbantartásának hatékonyságát és biztonságát, miközben csökkenti a költségeket.

​I. Projekt Háttér és Célok​

​1.1 Háttér: A hagyományos ellenőrzési módszerek kihívásai​

A magasfeszültségű áramvonalak, mivel folyamatosan kitéve vannak a külső környezetnek, gyakran hajlamosak hibákra, mint például szál-törések és hasadások mechanikai feszültség, elektrikus flashover és anyag-öregedés miatt, így rendszeres ellenőrzésre van szükség. A jelenlegi módszerek jelentős akadályokkal találkoznak:

• ​Manuális ellenőrzés:​​ Munkaigényes, ineffektív, nagy kockázatú, és erősen korlátozott időjárás és tereptől.
• ​Légitájékozás drónnal:​​ Magas üzemanyagköltség, korlátozott tartósíthatóság, légterületi irányítás és rossz időjárás miatt kihívó, valamint közeli hibameghatározás szempontjából nehézkes.

​1.2 Célok: Intelligens ellenőrzési alternatíva​

Ez a projekt egy 110 kV-os magasfeszültségű áramvonalakra tervezett önálló ellenőrző robot fejlesztését célozza, amely lecserélheti a manuális munkát. A legfontosabb célok a következők:

• ​Funkcionális önállóság:​​ Az áramvonalakon való önálló mászás és pontos akadálytérítés (például rezgáscsillapítók és csavarkötések átkelése) elérése.
• ​Intelligens detektálás:​​ Látó és infravörös érzékelők integrálása a tipikus hibák, mint például a szál-törések, automatikus felismeréséhez és diagnosztizálásához.
• ​Energia-szigorúság:​​ Kapcsolat nélküli induktív energia-harvesting technológia felhasználása az online saját ellátásához, lehetővé téve a távoli ellenőrzést.
• ​Maximalizált hatékonyság:​​ Jelentősen növeli az ellenőrzési hatékonyságot és adatpontosságot, ezzel csökkentve az üzemeltetési költségeket és a biztonsági kockázatokat.

​II. Alapvető Technikai Megoldások​

​2.1 Innovatív Mechanikai Szerkezet Tervezése: Magas Mobilitás és Stabilitás​

• ​Teljes Szerkezet:​​ Egy háromkarú függőleges konfigurációt alkalmaz, ami kombinálja a többszegmens szétválasztott és kerék-kar kompozit mechanizmusok előnyeit, kiegyensúlyozva a keréken alapuló mozgás hatékonyságát és a bogarakhoz hasonló mászás stabilitását. A teljes súly kb. 29 kg.
• ​Kulcsszerkezetek:​​
• ​Rugalmas Karok:​​ Az elől és hátul lévő karok dupla négykapcsos csavaros mechanizmust használnak, összesen 16 motorral, amelyek lehetővé teszik a független vagy koordinált dobogós mozgást, rugalmas merevség-görnyedőség sima átmenet képességgel, hogy alkalmazkodjanak a bonyolult vonalakhoz.
• ​Meghajtó Egység:​​ Erős Swiss Maxon DC motort használ középpontosan szétválasztott meghajtókerékkel, amely erős akadálytérítő képességgel (capable of passing vibration dampers) és emelőképességgel (szabályosan 60°, akár 80° fékezéssel).
• ​Fék Egység:​​ Csavar-lengő csúszó önmagában záródó mechanizmust használ, hogy hatékonyan megelőzze a véletlen csúszást vagy esést domborítás vagy akadálytérítés közben.
• ​Kinematikai Validálás:​​ Inverz kinematika elemzés a CCD iteratív algoritmus alapján; a szimulációk mutatják, hogy csak 7 iterációval konvergál, hatékonyan validálva a robot képességét, hogy összetett pozíciókat, mint például a függőleges csavarkötések átkelése és 45° forduló ugrók, elérje.

​2.2 Hierarchikus Intelligens Vezérlő Rendszer: Folyamatos Autonomia és Távoli Vezérlés​

• ​Rendszer Architektúra:​​ Egy háromszintű elosztott vezérlő szerkezetet alkalmaz (felső földi menedzsment réteg, középső robot tervezési réteg, alsó végrehajtási réteg), egy PC/104 ipari számítógép és egy ATmega128AU mikrokontroller segítségével valós idejű döntéshozatal és végrehajtás érdekében.
• ​Hibrid Vezérlési Stratégia:​​
• ​Autonóm Mód:​​ Offline útvonaltervezés előre beállított ismeretbázis alapján, valós idejű érzékelő visszacsatolással teljes autonóm mászás és akadálytérítés érdekében.
• ​Távoli Vezérlési Mód:​​ Nagyon összetett környezetekben a földi operátorok részletes manipulációt vagy makro-parancsokat adhatnak a robotnak távoli beavatkozás révén, amit a robottól továbbított HD videó (25–30 Hz) támogat.
• ​Teljesítmény Mutatók:​​ Egyetlen ellenőrzési távolság ≥ 2 km, átlagos sebesség ≥ 0,9 m/h, kép továbbítási távolság ≥ 2 km.

​2.3 Online Induktív Energia Harvesting és Intelligens Energia Kezelés: Korlátlan Tartósíthatóság​

• ​Energia Harvesting Elv:​​ Szétválasztott magú áramerő-megfordítót használ a magasfeszültségű vezető környező mágneses mezőből való energia harvestinge. A CT mag magas-permeabilitású vas-alapú nanokristályos ötvözetből készült; optimalizált tervezés lehetővé teszi a 32 A alacsony indító áramot.
• ​Energia Rendszer:​​ Állandó rectifikált feszültséget nyújt; a kimeneti teljesítmény 32 A és 10 kA közötti vonaláram tartományt takar. 24 V/12 A·h intelligens litium-ion akkumulátorral, háromlépcsős töltési algoritmussal, túlmelegedés elleni védelemmel, biztonság, hatékonyság és hosszú élettartam érdekében.

​2.4 Gépi Látás Akadály Felismerés: PONTOS NAVIGÁLÁS​

• ​Felismerési Célok:​​ Pontosan felismeri a kulcsfontosságú akadályokat, mint például a függőleges csavarkötések, egyenes vonalú ugrókötések és forduló ugrókötések.
• ​Algoritmus Folyamat:​​
• ​Pozicionálás:​​ Grof pozicionálás al-rész blokk szürkeárnyalat elemzés segítségével, a transzformációs vonal precíz felismerése histogram egyenlítés és küszöb segmentálás segítségével.
• ​Jellemző Kivonatolás:​​ Akadály kontúrjainak kivonatolása morfológiai műveletekkel, bal/jobb oldali széleinek meredekségek elemzése osztályozási jellemzőként.
• ​Felismerés:​​ Maximum tagság elv alapján alkalmazott homályos minta felismerési algoritmust, gyors és pontos akadály típus felismerés érdekében.
• ​Teljesítmény:​​ Egy kép feldolgozási ideje ≈ 108 ms; megbízhatóan felismeri a tipikus akadályokat, valós idejű bemenetet nyújtva az akadálytérítési döntésekhez.

​2.5 Szál-törések Intelligens Diagnosztizálása: PONTOS HIBAJELZÉS​

• ​Deteckció Elv:​​ A szál-törések miatt fellépő helyi ellenállás növekedésének és hőmérséklet-emelkedésnek alapján, infravörös érzékelőt használ a hősugár jel detektálására.
• ​Intelligens Diagnosztikai Modell:​​
• ​Jel Feldolgozás:​​ A db4 hullámlejt alapot használja 6 réteg dekompozícióra, hogy kiszűrje a zajt és koncentráljon a hibajellemzőket tartalmazó frekvenciarendszerekre.
• ​Jellemző Kivonatolás:​​ Hullámlejt energiának bevezetése a jel összetettségének jellemzésére, részletesebb komponensek csúcs-értékeivel, 4 dimenziós jellemző vektor formájában.
• ​Diagnosztikai Döntés:​​ 3 rétegű BP neurális hálót használ a diagnosztikához. Kísérleti ellenőrzés 100% pontosságot mutat a tesztmintákra, és 98% online detektálási sikert.

​III. Megoldások Előnyei Összefoglalva​

• ​Magas Adaptációs Képesség:​​ A háromkarú rugalmas szerkezet kiváló akadálytérítési és terep adaptációs képességgel bír.
• ​Magas Autonomia:​​ A hibrid vezérlő rendszer lehetővé teszi a távoli autonóm ellenőrzést távoli beavatkozási képességgel.
• ​Hosszú Tartósíthatóság:​​ Az innovatív online energia harvestinger alapvetően megoldja a tartósíthatósági korlátokat.
• ​Pontos Detektálás:​​ A gépi látás és az infravörös termográfia integrálása intelligens algoritmusokkal garantálja a magas hibafelismerési pontosságot.
• ​Biztonságos és Gazdaságos:​​ Lehetővé teszi a magas kockázatú manuális munka helyettesítését, csökkentve a biztonsági veszélyeket és a hosszú távú üzemeltetési költségeket.

​IV. Jelenlegi Korlátok és Jövőbeli Kilátások​

​4.1 Jelenlegi Korlátok​

• Még mindig minimális manuális segítségre van szükség nagyon összetett vonal környezetekben.
• A mechanizmus méretének és akadálytérítési görnyedésének további optimalizálása kompaktabb dizájn érdekében.
• Az energia rendszer indító árama még mindig viszonylag magas, korlátozva a nagyon alacsony terhelésű vonalakon való alkalmazást.
• A jelenlegi hibadetektálási típusok főleg a szál-törésekre összpontosítanak; a detektálható hibák skáláját bővíthetik.

​4.2 Jövőbeli Kilátások​

• A mechanizmus könnyebb és egyensúlytalmasabbá tételével javítani lehet az akadálytérítési hatékonyságon és stabilitásán.
• Több érzékelő navigáció integrálása a pozicionálás és a környezeti érzékelés pontosságának javítása érdekében.
• Az energia harvestinger áramkör optimalizálása, hogy tovább csökkentsenek az indító áramot, és kiterjesszék az alkalmazási tartományt.
• A hibadiagnosztikai adatbázis kiterjesztése, hogy bele foglalja olyan hibákat, mint a sérült izolátorok és szennyezések.
• A robot megbízhatóságának javítása, aipari szintű védelem (például por- és vízszivárgás-ellenes, EMC képességek) fejlesztése.