基于巡检机器人的变电站故障诊断系统
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中国恩菲工程技术有限公司, 北京 100038

作者简介:

张晓龙(1981-),男,山东滕州人,高级工程师,硕士,主要从事矿山工程供配电及智能矿山领域设计与研究工作。

通讯作者:

中图分类号:

TP242

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Substation Fault Diagnosis System based on Inspection Robot
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    摘要:

    针对当前变电站故障检测和设施检测技术不够先进成熟,通过结合变电站的实际应用环境特征,提出基于智能巡检机器人,对变电站运行设备进行的自主监控与故障诊断检测系统。即采用深度学习算法,大数据分析技术与携带高清摄像头的巡检机器人有机结合。通过高清摄像头采集图像信息与多种传感器采集到的数据信息进行融合,再通过深度学习与大数据分析算法,对变电站所有设备进行故障实时智能检测分析,并可及时发出预警传达给相关设备维护人员。巡检机器人变电站故障检测系统对变电站的所有设备实时监测,分析故障信息,判定故障位置并及时传达故障信息具有重要的现实意义。

    Abstract:

    In view of the current substation fault detection and facilities detection technology is not advanced and mature, combined with the actual application environment characteristics of substation, this paper proposes an independent monitoring and fault diagnosis detection system based on Intelligent Inspection Robot for substation operation equipment. That is, deep learning algorithm, big data analysis technology and inspection robot with high definition(HD) camera are organically combined. Through the fusion of image information collected by high-definition camera and data information collected by various sensors, and then through deep learning and big data analysis algorithm, real-time intelligent fault detection and analysis of all equipment in substation can be carried out, and early warning can be timely sent to relevant equipment maintenance personnel. Inspection robot substation fault detection system for all equipment in the substation real-time monitoring, fault information analysis, fault location and timely transmission of fault information has important practical significance.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

张晓龙,黄宁,邵长锋.基于巡检机器人的变电站故障诊断系统[J].有色设备,2021,(2):78-81

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  • 收稿日期:2020-10-12
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  • 在线发布日期: 2025-11-25
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