泵站行走式智能巡检机器人研究与应用——以北京市东水西调工程为例

以北京市东水西调工程中的杏石口泵站为例,泵站人工巡检存在巡检场景多、项目多、工作量大、存在安全隐患等问题,导致人工巡检效率低、工作质量难以得到保证,影响泵站安全稳定的运行。为有效提高巡检效率,保证巡检安全性、可靠性,从根本上实现泵站智能化的建设目标,在泵站巡检中使用行走式智能巡检机器人进行辅助巡检是非常有必要的。泵站行走式智能巡检机器人具有巡检、机器视觉识别、传感器数据采集、数据统计等功能,在泵站巡检中具有其自身独特的优势。本文以杏石口泵站为例,探究了行走式智能巡检机器人的系统设计、主要功能和具体应用,通过实际应用分析,行走式智能巡检机器人能够提升泵站巡检的效率、保证人员巡检的安全,值得进行推广应用。

智能巡检机器人应用现状及问题研究

对于智能巡检机器人,提供了一个全面的概览,讨论了这些机器人的关键特性,以及它们在不同场景下的应用情况。探讨了它们在煤炭开采、电力行业等关键行业的使用情况,并介绍了在这些领域内的具体实施案例。此外,还深入分析了智能巡检机器人的核心技术,并展示了目前市场上几种主流的机器人类型。通过对当前智能巡检机器人使用中遇到的挑战和局限性的探讨,指出了系统目前面临的主要问题,并对这些问题进行了详细地总结和分析。这项研究的结论旨在为智能巡检机器人的进一步优化与提升提供理论依据,对于确保这些机器人的可靠运行和稳定性能发挥着关键作用。

极限环境下电缆管道智能巡检机器人自动化控制系统

为提升机器人自动化控制效果,该文设计极限环境下电缆管道智能巡检机器人自动化控制系统。利用传感器模块,实时采集机器人运行相关信息以及电缆管道环境信息;自动化控制模块依据实时采集的信息,得到机器人自动化控制量;以漏缆通信方式,设计无线通信模块,利用该模块传输控制量至电机驱动模块;电机驱动模块依据自动化控制量,生成自动化控制指令,驱动巡检机器人伺服电机,生成对应动作。实验证明,该系统可有效采集机器人运行相关信息,且信息传输效果较优,自动化控制后的机器人驱动轮角速度变化曲线较为平滑。

煤矿井下带式输送机智能巡检机器人系统的应用与研究

为解决煤矿井下带式输送机传统人工巡检存在劳动强度大、巡检效率低、结果不准确以及潜在故障无法查明等问题,设计了一种轻量化轨道式智能巡检机器人系统。通过多种传感器实时采集煤矿井下带式输送机运行参数,并由智能软件分析系统分析参数特征,可准确判断故障。根据参数的波动情况准确判断潜在事故,可有效预防事故发生,保证设备稳定运行。结果表明,带式输送机智能巡检机器人可替代4~5人完成井下的巡检任务,故障识别率达99.3%以上,识别响应时间不超过0.98 s,平均每年可节省企业成本50万元左右,取得了满意的应用效果。

智能巡检机器人在隧道养护中的应用分析

智能巡检机器人通过搭载各种传感器设备,能够全面、高效地检测隧道内部的各种设施和环境状况,它能够实时监测隧道的交通标志与标线、安全护栏和防撞设施、路面状况、紧急停车带和疏散通道、温湿度、有害气体、噪声和振动等关键指标,确保隧道的安全运营和乘客的舒适出行。一旦发现异常情况,智能巡检机器人会立即发出报警信号,并生成详细的检测报告,为维修人员提供准确的维修指导,不仅提高了隧道养护的效率和准确性,还降低了人工巡检的成本和风险。分析智能巡检机器人在隧道养护中的应用效果,评估其对于提高隧道巡检效率、降低安全风险以及优化养护决策等方面的作用,以期为隧道养护工作的现代化、智能化提供理论支持和实践指导。

智能巡检机器人在火电厂升压站中的应用研究

在当前信息技术快速发展的背景下,智能巡检机器人广泛运用于火电厂升压站中,提升了火电厂升压站检修作业的智能化水平。文章介绍了智能巡检机器人的基本情况,分析了智能巡检机器人的设计,探究了智能巡检机器人在火电厂升压站中的应用。实践证明,智能巡检机器人在火电厂升压站中运行效率良好,提升了火电厂升压站的巡检效率。

智能巡检机器人在选煤厂的应用研究

在选煤厂运行过程中,为了确保选煤过程顺利进行,需要通过相应的巡检方式完成。以往受技术方面影响,选煤厂一般采用人工形式进行巡检。这种巡检方式存在劳动强度大、危险系数高以及巡检效果不佳的现象。因此,面对上述现象,可通过对机器人技术以及相关识别算法的应用,设计关于选煤厂的智能巡检机器人系统,减少人工巡检频率,降低工人劳动强度,提高工作效率。本文主要对选煤厂智能巡检机器人设计进行分析研究。

间接空冷智能巡检机器人研究

间接空冷塔在冬季会频繁发生散热器冻结事故,导致机组被迫停运,影响机组发电的安全运行,因此,必须解决空冷扇区在冬季的防冻问题。通过发电厂间接空冷智能巡检机器人的应用研究,建设主机间冷系统的受热面壁温温度场和视频智能采集、分析系统,可实现主机间接空冷塔的智能检查,提高间接空冷塔冬季测温的可靠性和效率,降低巡检、点检人员的劳动强度,保证现场检查工作全面、详实、安全、可靠。

变电站智能巡检机器人关键技术开发

基于PID、Python-OpenCV等技术设计开发了一款变电站智能巡检机器人,按照运动与导航、图像匹配度检测、视频实时回传系统三个关键部分进行原理阐述、技术开发、软硬件系统搭建等。相较于其他类型的巡检机器人,该智能巡检机器人在设计中加入了机器人在标定位置拍照并与模板库内标准照片自动对比差异度的功能,可实现异物悬挂或较大形变等异常情况下的自动报警,有效提高了变电站的巡检效率。

变电站智能巡检机器人在南钢220kV六总降的应用

钢铁冶金企业是我国国民经济的支柱性产业,其变配电设备的运维管理关系着企业的经济命脉。但目前大部分变配电站仍旧采用人工点、巡检的方式来判断设备运行状态,导致设备故障率仍然较高。通过在南钢220kV六总降变电站中应用智能巡检机器人技术,极大地提高了变配电站的运维效率,降低了设备故障率。

智能巡检机器人在变电站运维管理中的实践

探究结果表明,智能巡检机器人具备智能巡检、红外测温等多重功能,可以提高变电站运维管理质量。因此,为了满足变电站运维管理需求,应做好智能巡检机器人的硬件与软件设计工作,且需要充分发挥智能巡检机器人在单站模式、集控模式等不同运维管理模式中的作用。

基于智能巡检机器人的超高压变电站故障检测技术研究

随着电网复杂度不断提升,传统的人工巡检模式已无法满足超高压变电站的故障诊断需求。文章提出一种基于智能巡检机器人的变电站故障检测技术,通过多传感器数据融合、机器人自主导航、在线故障诊断等技术,实现变电站设备状态的实时监测与智能决策。同时,搭建高逼真度仿真平台,设计多组实验,验证所构建技术的优异性能。文章为变电站的智能化升级提供了新思路,对保障电网安全稳定运行具有重要意义。

智能巡检机器人在变电站运维工作中的应用

阐述智能巡检机器人检测方式、检测内容,检测模式可分成特殊检验、常规检验,分析变电站运维中的智能巡检机器人应用,包括室外清理、测温、一体化集控子站系统、视觉技能的应用。

变电站智能巡检机器人的应用研究

当前在变电站中,智能巡检机器人发挥着重要的作用,为电力运行提供了全面的保障。现阶段,提升巡检机器人系统的智能性、精确性是目前研究的要点。基于此,本文通过提出整体框架设计,为运动规划设计奠定良好基础,并结合实际情况探讨智能巡检机器人在变电站中的应用,以达到较好的效果。

智能巡检机器人在变电运行中的应用研究

本文在对变电站智能巡检机器人外观结构、系统设计及功能构建进行阐述的基础上,对智能巡检机器人在变电运行中的具体应用与实践进行了探究。结果表明:智能巡检机器人在提高巡检频次、降低人工负荷、增强巡检工作质量与安全性等方面均发挥着积极作用,获得了显著的应用效果。

智能巡检机器人在变电运维工作中的应用研究

随着科技的发展和进步,智能巡检机器人作为一种新型的变电运维工具,逐渐受到广泛关注和应用。智能巡检机器人通过结合多种前沿技术,具备自主巡检、环境监测、安全监控和数据分析等功能,为变电站运维提供了新的解决方案。在这一背景下,文中探讨智能巡检机器人在变电运维中的应用,以解决传统运维方式存在的一系列问题,并提高变电站运维的智能化水平。

基于ROS系统的变电站智能巡检机器人建图与控制

随着人工智能技术的发展,智能化巡检机器人系统开始逐渐应用于变电站巡检工作。设计一款基于ROS系统的智能机器人,以STM32单片机和树莓派4B为控制核心,主控STM32用于控制机器人基本运动,实现速度闭环控制,并获取编码器和航向角等传感器信息,通过串口将传感器信息发送至上位机树莓派。树莓派安装Ubuntu+ROS系统,根据SLAM算法实现地图构建和导航功能。所设计机器人结构简单,可在室内封闭环境下实现实时建图与导航,该项目以实际工程应用为背景,锻炼了大学生创新实践能力,为培养多元化、卓越创新人才提供借鉴。

智能巡检机器人关键技术与应用方案

日常列车巡检工作是保障城市轨道交通安全运营的重要环节。人工巡检方式通常受到巡检人员自身多种因素的影响,巡检效率较低。随着城市轨道交通网络化发展,车辆数量不断增加,需要实现列车巡检工作的智能化。运用智能机器人自动巡检方式取代人工巡检已成为新的发展趋势,这也是智能运维发展的必然趋势。介绍了智能巡检机器人的网络体系结构和系统框架,定位导航技术、部件识别模块、故障判定模块等关键技术,以及在上海轨道交通蒲汇塘车辆基地试点应用的作业流程和应用方案。智能巡检机器人可实现自动巡检和故障远程自诊断,能够减轻列检人员的工作压力,提高检修效率和检修质量。

基于改进蚁群算法的电力信息网络设备智能巡检机器人路径规划方法

巡检机器人在行驶时经常会与障碍物相撞,为避免出现此类错误,基于改进蚁群算法设计电力信息网络设备智能巡检机器人的路径规划方法。建立蚁群信息素初始化结构,获取目标区域的运动矩阵,设置智能巡检机器人的运动学约束条件,基于改进蚁群算法构造机器人路径规划估价函数。通过对计算巡检机器人的巡检完成度,设计智能巡检机器人路径规划算法。实验结果显示,该路径规划方法可以完整准确地规划无障碍物的路径以及有障碍物的路径,同时对必经路线上的障碍物进行反馈。对比不同光线条件下的路径规划效果可知,光线越充足,路径规划算法的迭代次数越少,避障准确率越高。

基于智能巡检机器人的煤机故障音频识别方法

随着机器人技术飞速发展以及煤矿安全高效生产更高要求的提出,井下机电设备已经由传统的人工巡检转向具备“监测、检测、预警”功能的机器人化巡检。将声音处理和深度学习引入矿业系统智能处理中,对数据进行智能化分析;研究了声音预处理、语谱图生成和特征提取与分类等各个环节关键技术,解决了现阶段面向煤矿井下环境的关于语音特征无法时域和频域同时描述、缺乏动态序列信息的有效利用等问题。实验数据表明:采用以CNN+LSTM模型为核心,利用caffe c++深度学习框架建立声音识别的CNN+LSTM+Softmax网络,可以有效提高煤矿井下设备异常声音识别准确性和鲁棒性,减小算法复杂度以适应算法在嵌入式设备运行,实现机器人化煤机故障音频辨识及诊断。