【摘 要】
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近年来,变电站采用机器人来完成巡检工作,有效降低了人工巡检产生的误差及数据不准确等情况。但由于变电站内环境复杂,导致巡检机器人运行过程中会出现路径偏差,从而使机器人运行速度受限,也会导致检测出现误差;由于变电站内需要巡检的点数较多,如果路径规划不合理,会产生重复路径,导致无法在规定时间内完成巡检任务,或者因电量不足无法完成巡检任务,直接影响到机器人的工作进度和巡检效率。因此目前机器人巡检的效率在8
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近年来,变电站采用机器人来完成巡检工作,有效降低了人工巡检产生的误差及数据不准确等情况。但由于变电站内环境复杂,导致巡检机器人运行过程中会出现路径偏差,从而使机器人运行速度受限,也会导致检测出现误差;由于变电站内需要巡检的点数较多,如果路径规划不合理,会产生重复路径,导致无法在规定时间内完成巡检任务,或者因电量不足无法完成巡检任务,直接影响到机器人的工作进度和巡检效率。因此目前机器人巡检的效率在80%左右,很多厂家为了提高效率,采用增加机器人的方式,使得运行成本提升。本文的研究重点是通过减小运行过程中的偏差和优化巡检路径来提升工作效率,使用户的一次投资成本和维护成本降低。为解决机器人在巡检过程中出现的偏差问题,通常采用PID控制算法来解决,虽然取得一定的纠偏效果,但是在抗干扰性和鲁棒性方面有所不足。本文采用激光导引系统,使巡检机器人在变电站中的定位更精准,能够更快更准确地找到巡视点。在传统PID控制算法的基础上融入模糊算法,对PID三个参数K_p、K_i、K_d进行在线调整,通过仿真对比,模糊PID控制算法较传统PID控制算法在稳定性和鲁棒性方面有一定的优势。对于路径优化问题,蚁群算法自提出以来,就受到了广泛的关注。本文在巡检机器人路径规划这一研究点下,深入分析研究了传统蚁群算法的思想和实现步骤,针对传统算法存在局部最优的问题,对蚁群算法中的几个重要参数实施改进。通过仿真分析,算法参数改进后较改进前路径长度减少了1.66%,验证了其改进优化效果。最后进行激光导引巡检机器人的硬件设计和软件编程。机器人能够实现自主导引、自动纠偏,按最短路径进行巡检作业,节省了变电站运营维护成本,提高了巡检工作的准确性和客观性,大大提升了巡检效率,对于推动变电站朝着智能化发展有着很重要的意义。
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