一种巡检机器人制造技术

本发明专利技术公开了一种巡检机器人，包括机器人小车平台，和安设于机器人小车平台上的激光探测与测距系统、动力电池、主控制器、传声器阵列装置和噪声数据采集装置箱，主控制器分别与激光探测与测距系统、传声器阵列装置、噪声数据采集装置箱和机器人小车平台连接，动力电池与机器人小车平台连接。本发明专利技术便于变电站工作人员直接确定变电站内具体地点的设备工作情况，本设备结构简单，施工调试周期短，巡检效率高、智能化水平高，减小测量时间受天气和运行工况的限制。的限制。的限制。

【技术实现步骤摘要】
一种巡检机器人


[0001]本专利技术涉及变电站巡检设备
，具体涉及一种巡检机器人。

技术介绍

[0002]目前，全国大多数变电站电力设备巡检仍采用人工巡检方式。巡检人员的巡视内容主要包括设备温度、仪表读数、高压电缆的接头状态等。巡视内容固定单一，巡视人员工作效率较低。变电站智能巡检机器人已经在浙江、江苏、山东等省电力公司中推广应用，从实际应用的效果来看，机器人巡检一定程度上可以替代人工巡检，完成日常的表计巡视、油位巡视、红外测温及刀闸操作状态等工作，但依然存在施工调试周期长、巡检效率低、智能化水平较低等缺点。随着电网安全运行的要求越来越高，变电站使用智能化设备的必要性也越来越强，能够使用一套既能对变电站设备自动进行数据采集，又能对所得数据进行全面综合分析和比较的智能化变电站巡检机器人系统是非常必要的。
[0003]目前部分变电站使用红外巡检技术，利用无线测温系统采集设备的温度数据，以此作为变电站相关设备的检测依据。而从变电站实际应用的效果来看，相比于传统人工红外测温提高了效率，但是依旧有许多问题，主要表现为：系统需要对全站设备进行检测，导致设计量大且复杂，成本费用较高；系统内由于使用红外测温，导致设备本身容易受到电磁干扰，使灵敏度下降，降低了系统的准确率；整个系统由于是基于全站设备设计，因此在后期的运行维护、管理费用较大；功能仅限于获取温度数据，缺少对获取的数据进行电气设备潜在故障进行诊断的功能。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题是，针对现有技术存在的上述缺陷，提供了一种巡检机器人，便于变电站工作人员直接确定变电站内具体地点的设备工作情况，本设备结构简单，施工调试周期短，巡检效率高、智能化水平高，减小测量时间受天气和运行工况的限制。
[0005]本专利技术为解决上述技术问题所采用的技术方案是：
[0006]一种巡检机器人，包括机器人小车平台，和安设于机器人小车平台上的激光探测与测距系统、动力电池、主控制器、传声器阵列装置和噪声数据采集装置箱，主控制器分别与激光探测与测距系统、传声器阵列装置、噪声数据采集装置箱和机器人小车平台连接，动力电池与机器人小车平台连接。
[0007]按照上述技术方案，机器人小车平台上还设有太阳能薄膜板和太阳能电池，太阳能薄膜板与太阳能电池连接。
[0008]按照上述技术方案，太阳能薄膜板为碲化镉太阳能薄膜板，机器人小车平台上镀有碲化镉太阳能薄膜，碲化镉太阳能薄膜与太阳能电池连接，碲化镉太阳能薄膜能够将太阳能转化为电能，储存在电池中。
[0009]按照上述技术方案，机器人小车平台上设有扁条支架，传声器阵列装置和噪声数据采集装置箱设置于扁条支架上；动力电池与机器人小车平台连接，动力电池为机器人小
车平台提供动力。
[0010]按照上述技术方案，激光探测与测距系统包括激光器、接收器、信号处理单元和旋转机构，旋转机构设置于机器人小车平台上，激光器、接受器和信号处理单元设置于旋转机构上，接受器与信号处理单元连接，信号处理单元和旋转机构与主控制器连接。
[0011]按照上述技术方案，传声器阵列装置由多个呈环形分布排列的传声器组成，构成圆环形传声器阵列；圆环形传声器阵列的中心位置设有摄像头，摄像头和圆环形传声器阵列均与主控制器连接。
[0012]按照上述技术方案，噪声数据采集装置箱设置于扁条支架上，传声器阵列装置与噪声数据采集装置箱连接。
[0013]按照上述技术方案，通过噪声数据采集装置箱进行设备声压数据的采集和存储，完成多个设备和多种运行工况下的噪声数据采集任务，实现噪声信号的连续采集功能；主控制器通过传声器阵列装置对实测环境中采集的噪声数据进行处理和分析，并利用声源定位算法实现对主设备的声源定位识别功能；通过激光探测与测距系统对周围环境扫描，建立三维场景模型，同时结合声压云图，进行相关拟合交互处理，通过三维场景模型看到更为直观的声学分布情况，便于变电站工作人员直接确定变电站内具体地点的设备工作情况。
[0014]按照上述技术方案，主控制器对采集的噪声数据进行处理和分析的具体过程为：主控制器通过时域分析法与频域分析法对采集到的噪声信号进行智能分析；同时，主控制器基于可控波束形成算法作为移动式噪声连续采集系统的声源识别定位算法，通过声波到达传声器阵列装置中不同阵元之间的传播距离差来对信号进行延时处理以及相应的加权叠加，建立传声器阵列和平面波的信号接收模型，推导并建立声源信号数学模型，基于波束形成算法原理，确定了波束形成定位算法模型，完成移动式噪声连续测量系统声源定位功能。
[0015]将三维场景模型与各设备的声压云图及定位进行相关拟合交互处理的具体过程为：巡检机器人运用激光雷达进行三维建模，运用机器人点对点进行噪声采集，对所有测点的声学数据对应在三维模型中变电站设备的各种信息对应特征量，生成测试数据报告，绘制变电站声场云图和变电站三维模型的拟合图。
[0016]通过时域分析法与频域分析法对采集到的噪声信号进行智能分析的具体过程为；时域分析法为：通过对噪声信号的幅值大小进行幅域分析得出声压幅值随时间变化曲线的有波形显示，利用对噪声信号的波形显示来复现测量到的各通道数据，根据观测设备噪声信号的时域波形图来预测机械设备运行状态的好坏，对其自相关分析利用信号的自相关函数，突出信号中的周期性分，简单直观的观测出设备噪声信号的幅值大小和变化规律；频域法分析为：通过将时域信号经过傅里叶变换为幅值谱，通过噪声信号的幅值谱可直观的观察出噪声信号中包含的各频率成分，当机械设备处于异常运行状态时，设备的振动信号中相应的频率成分会有所变化，故可利用幅值谱分析可有效监测设备的运行状态；但当机械设备发生故障时，通常会存在低频和高频的成分相互调制的现象，为了获得调制信号中的低频成分，通常采用Hilbert包络分析来提取出振动信号中的低频调制信号，先对噪声信号进行解调处理，再对提取的信号进行幅值谱分析，后根据幅值谱峰中心频率来精准确定设备故障的部位；
[0017]基于可控波束形成算法作为移动式噪声连续采集系统的声源识别定位算法的具
体过程为：通过声波到达传声器阵列中不同阵元之间的传播距离差来对信号进行延时处理以及相应的加权叠加，由于声波的传播距离差主要依据阵列接收的声波是球面波还是平面波，故可通过计算界限值来区分平面声波和球面声波，当阵列与声源的距离大于这个界限值则可根据平面波模型来计算延时量，小于这个界限值时则按照球面波模型来进行计算，将传声器阵列里相距最远的两个传声器的距离作为阵列的孔径，用D表示，噪声源与传声器阵列之间的距离设定为L，在本文的噪声测量中，阵列与声源的距离往往都是大于界限值，因此声源属于远场模型，声波为平面波，建立传声器阵列和平面波的信号接收模型，推导并建立声源信号数学模型，基于波束形成算法原理，确定了波束形成定位算法模型，完成移动式噪声连续测量系统声源定位功能；
[0018]主控制器通过激光探测与测距系统对周围环境扫描，建立三维场景模型的具体过程为：主控制器在接受到由激光探测与测距本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种巡检机器人，其特征在于，包括机器人小车平台(1)，和安设于机器人小车平台(1)上的激光探测与测距系统(2)、动力电池(8)、主控制器(9)、传声器阵列装置和噪声数据采集装置箱(4)，主控制器(9)分别与激光探测与测距系统(2)、传声器阵列装置、噪声数据采集装置箱(4)和机器人小车平台(1)连接，动力电池(8)与机器人小车平台(1)连接。2.根据权利要求1所述的巡检机器人，其特征在于，机器人小车平台(1)上还设有太阳能薄膜板和太阳能电池(7)，太阳能薄膜板与太阳能电池(8)连接。3.根据权利要求2所述的巡检机器人，其特征在于，太阳能薄膜板为碲化镉太阳能薄膜板(6)，机器人小车平台(1)上镀有碲化镉太阳能薄膜(5)，碲化镉太阳能薄膜(5)与太阳能电池(8)连接，碲化镉太阳能薄膜能够将太阳能转化为电能，储存在电池中。4.根据权利要求1所述的巡检机器人，其特征在于，机器人小车平台(1)上设有扁条支架(10)，传声器阵列装置和噪声数据采集装置箱(4)设置于扁条支架(10)上，传声器阵列装置与噪声数据采集装置箱(4)连接。5.根据权利要求1所述的巡检机器人，其特征在于，激光探测与测距系统(2)包括激光器、接收器、信号处理单元和旋转机构，旋转机构设置于机器人小车平台(1)上，激光器、接受器和信号处理单元设置于旋转机构上，接受器与信号处理单元连接，信号处理单元和旋转机构与主控制器(9)连接。6.根据权利要求1所述的巡检机器人，其特征在于，传声器阵列装置由多个呈环形分布排列的传声器组成，构成圆环形传声器阵列(3)；圆环形传声器阵列(3)的中心位置设有摄像头，摄像头和圆环形传声器阵列(3)均与主控制器连接。7.根据权利要求1所述的巡检机器人，其特征在于，通过噪声数据采集装置箱进行设备声压数据的采集和存储；主控制器通过传声器阵列装置对实测环境中采集的噪声数据进行处理和分析，并利用声源定位算法对各设备的声源定位识别；通过激光探测与测距系统对周围环境扫描，建立三维场景模型，同时结合各设备的声压云图及定位，进行相关拟合交互处理，在三维场景模型中形成声学分布。8.根据权利要求7所述的巡检机器人，其特征在于，主控制器对采集的噪声数据进行处理和分析的具体过程为：主控制器通过时域分析法与频域分析法对采集到的噪声信号进行智能分析；同时，主控制器基于可控波束形成算法作为移动式噪声连续采集系统的声源识别定位算法，通过声波到达传声器阵列装置中不同阵元之间的传播距离差来对信号进行延时处理以及相应的加权叠加，建立传声器阵列和平面波的信号接收模型，推导并建立声源信号数学模型，基于波束形成算法原理，确定了波束形成定位算法模型，完成移动式噪声连续测量系统声源定位功能；将三维场景模型与各设备的声压云图及定位进行相关拟合交互处理的具体过程为：巡检机器人运用激光雷达进行三维建模，运用机器人点对点进行噪声采集，对所有测点的声学数据对应在三维模型中变电站设备的各种信息对应特征量，生成测试数据报告，绘制变电站声场云图和变电站三维模型的拟合图。9.根据权利要求8所述的巡检机器人，其特征在于，通过时域分析法与频域分析法对采集到的噪声信号进行智能分析的具体过程为；时域分析法为：通过对噪声信...

【专利技术属性】
技术研发人员：章林柯，喻煜，李季洋，丁昭骏，江昊玮，郭文轩，何俊泽，唐若笠，王利，刘致尧，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：