煤矿电力巡检机器人设备在线识别方法研究与实践

• 作者: 宋国栋
• 来源期刊: 煤炭科技
• 学科: 工学
• 关键词: 煤矿电力 巡检机器人 对称特性 神经网络 自适应二值化
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 实用技术|Practical Technology
• 页码范围: 100-104
• 页数: 5页
• 分类号: TD61
• 语种: 中文
• DOI: 10.19896/j.cnki.mtkj.2022.01.020

摘要

供电系统是煤矿安全生产的基础,变电所的智能化升级是煤矿智能化过程中不可忽视的环节,电力巡检机器人是改变变电所运维检修创新发展模式的重要装备.针对煤矿变电所既有设备实际情况,采用对称特性识别指针类仪表设备的实现方法,分析了巡检机器人所需巡检的设备类型及其重要特征;采用AlexNet卷积神经网络技术识别数字类仪表设备的实现方法,研究了采用自适应二值化和偏转角度计算理论识别电气和机械状态指示类仪表设备的实现方式,对局部放电检测方法进行了理论分析.通过对变电所主要仪表和设备类型识别方法的研究,构成了完整的电力巡检机器人整体识别方案,提高了巡检机器人作业效率和巡检质量,提升了变电所运维检修能力.