现阶段,我国绝大多数变电室仍采用以人工巡检为主的传统运维模式,此模式存在劳动强度大、运维效率低和投入成本高等缺陷,逐渐难以适应新形势下的电网变化,亟需一种经济、安全、科学、高效的智慧运维模式取而代之。随着智能制造技术的革新,以实现自动化运维和预测性维护为目标的电力巡检机器人也在不断探索与发展,成为传统运维模式向智慧运维模式过渡的关键。本课题在现有国内外巡检机器人技术研究与应用的基础上,开展了变电室轨道式巡检机器人系统关键技术的研究,探索了控制系统和图像识别两方面的关键技术,并通过实地测试验证了系统的可行性和有效性。具体研究内容及成果如下:1.针对巡检机器人控制系统硬件的集成化程度低、拓展能力差和功能不够完整等问题,提出了一种以STM32F103ZET6微处理器为核心的巡检机器人控制系统。秉持模块化、易拓展和强兼容的设计理念,研究了硬件总体结构、器件选型和硬件电路三个环节的平衡优化设计,保证了各环节之间的协调性与联动性,促进了系统柔性化能力的提升。2.针对巡检机器人控制系统软件的实时性差、维护性低和可靠性不足等问题,设计了一种基于Free RTOS的巡检机器人控制系统软件。通过多任务管理的方式,使STM32微处理器的资源得到更合理、更有效地利用,更好地保证了系统的实时性和可靠性。为解决定位精度低、调速性能差和运动效率不高等运动问题,构建了轨道式巡检机器人的运动模型,定量地分析和研究了运动位姿与脉冲信号的数量关系,提出了一种增量式PID位置速度双闭环运动控制算法,达到了平滑调速和精准定位的效果。为解决巡检耗时过长的问题,提出了一种基于冒泡排序法的路线优化算法,根据预置位的空间坐标来优化预置位的调用顺序,大幅提升了变电室的巡检效率。为解决故障原因不明和判别可靠性差等问题,定义了故障信息表,提出了多传感器联合故障判别的方法,增强了故障判别的准确性和可靠性。3.针对仪表识别准确率不高和鲁棒性不好等问题,提出了基于Python和Open CV的仪表图像识别算法。为简化图像和滤除噪声,利用几何变换、加权平均法灰度化、高斯滤波和OTSU二值化等算法对原始图像进行预处理,并利用形态学、Canny检测、轮廓筛选和透视变换等算法分割出表盘区域。为实现指针式仪表的自动读数,首先利用同态滤波算法改善表盘图像的视觉效果;其次,拟合刻度线的轮廓直线,基于Mean-Shift算法寻找刻度线拟合圆圆心;再次,利用Hough直线变换算法提取指针;最后,建立自动读表坐标系,根据量程与角度的关系完成自动读表。为实现数显式仪表的自动读数,利用形态学转换和投影分割法提取数显表盘内的单个数字字符,再利用归一化相关系数匹配法完成自动读表。4.通过搭建的现场试验环境,对变电室轨道式巡检机器人系统进行全面客观地测试与分析。其中,关键性能指标测试的结果为:水平定位的平均绝对误差为1.3mm,垂直定位的平均绝对误差为0.6mm;指针式仪表图像识别的漏识率为2.93%,总体准确率为98.20%;数显式仪表图像识别的漏识率为1.94%,总体正确率为93.18%。测试结果均符合预期要求。本课题研究的变电室轨道式巡检机器人系统在正式投放运营中,确实缓解了传统运维模式的压力,提高了变电室的运维效率和自动化水平,推进了变电室无人值守的进程,对现阶段传统运维模式向智慧运维模式过渡具有一定意义。