一种基于机器人自主巡检的风场无人值守系统的制作方法

1.本发明涉及风力发电测控技术领域，特别涉及一种基于机器人自主巡检的风场无人值守系统。


背景技术：

2.近年来风电产业发展迅猛，结合“3060”目标和“风电平价上网”现状，风电场的综合成本就纳入了整机生产控制的重要目标。随着在役风场的运营成本投入和在建风场的预期投入分析，风电机组的维护和保障措施成为机组批量产出后的最大消耗，特别是海上风机目前存在的一些难题，成本远远的高于陆上风电机组的维护，因此，为提高机组的后期运维效率和运维成本降低，以科技进步为先导，提高风场运维人员的综合素质和运维巡检系统自动化的质量和水平不断提升，让机组达到最佳的运行状态和最优的并网效率，是整机厂商和业主应对平价上网的重要举措。
3.风电场分布的特点就是将风机选择在风能丰富的地区或海上，但风资源丰富的地区或海上的风机都会定期进行维保，若风机出现自主保护动作或器件故障的问题，需要安排运维人员进行现场消缺和故障处理，运维巡检效率不高且用工成本不断增加，随着人工智能及自动化技术的不断发展，需要探索风机自动巡检机器人代替人工完成巡检和基础故障处理，以提高风场运维检修自动化水平，促使风电行业产业升级，提高生产效率。


技术实现要素：

4.针对现有技术中存在的问题，提供了一种基于机器人自主巡检的风场无人值守系统，实现自动化运维、巡检工作。
5.本发明采用的技术方案如下：一种基于机器人自主巡检的风场无人值守系统，包括：无人驾驶运输装置，用于装载或卸下自动巡检机器人，并承担与自动巡检机器人和总控中心通信的任务，根据总控中心的指令将自动巡检机器人运输至指定位置；自动巡检机器人，执行巡检任务，包括搭载有攀爬行走辅助装置、检测维修装置以及数据采集装置，攀爬行走辅助装置用于辅助自动巡检机器人在风机内移动和攀爬；检测维修装置用于风机内常规起降的拆卸安装以及带电器件的电参数检测；数据采集装置用于采集风机内各部件温度、噪声以及安装情况；边缘计算终端，设置于风机内部，与总控中心通信，并在风机内部建立5g通讯网关形成无线网络，自动巡检机器人进入风机内部时自动接入无线网络；边缘计算终端接收总控中心下发的控制指令为自动巡检机器人下达动作指令，执行巡检工作；自动巡检机器人将采集的数据上传至边缘计算终端，由边缘计算终端发送至总控中心；总控中心，接收边缘终端发送的数据以及下发控制指令至边缘计算终端和无人驾驶运输装置。
6.进一步的，所述无人驾驶运输装置搭载有自动巡航或路线判定传感器、高精度gps
定位装置，根据总控中心的运输指令完成驾驶路线规划，并在行驶过程中实时上传位置信息。
7.进一步的，无人驾驶运输装置搭载有高清摄像头以及毫米波雷达测距装置，用于周边环境信息抓取和障碍物的检测，辅助无人驾驶运输装置安全行驶。
8.进一步的，无人驾驶运输装置在放下自动巡检机器人后与其进行电台通讯，保证自动巡检机器人脱离运输装置进入风机前的通讯，完成对自动巡检机器人的状态监控，并上报。
9.进一步的，检测维修装置为包括两组机械臂，其中一组机械臂配置电动工具，用于风机内常规器件的拆卸和安装，另一组机械臂配置电路仪器仪表，用于检测带电部件的电压、电流、电阻与电容参数。
10.进一步的，数据采集装置包括高清摄像装置、红外传感装置以及噪声测量装置；高清摄像装置，实时拍摄巡检部位视频/照片或故障部位视频/照片；红外传感装置，监测机组各部件的温度变化；噪声测量装置，监测机组各部件的噪声变化。
11.进一步的，检测维修装置的工作过程为：步骤1、自动巡检机器人回传采集的数据至总控中心；步骤2、若风机部件存在故障，则总控中心下发维修执行指令至自动巡检机器人，进入步骤3，若不存在故障，则自动巡检机器人执行下一步巡检目标；步骤3、自动巡检机器人的第一组机械臂对故障部件进行维修或更换。
12.进一步的，攀爬行走辅助装置为铰链滑动轮，与机械臂配合在风机机舱和塔筒内进行移动。
13.进一步的，边缘计算终端在接收到自动巡检机器人采集的数据后，进行数据清洗与预处理，将特征数据回传至总控中心。
14.进一步的，所述总控中心根据接收到的特征数据进行风机故障或巡检情况进行综合判断，将判断结果作为命令信息，下达下一步指令计划。
15.与现有技术相比，采用上述技术方案的有益效果为：本发明能够解决因偏远风场或海上风场交通不便利的条件下风场巡检困难问题，由无人驾驶运输装置将自动巡检机器人运送至风机代替人工操作的装置，通过一系列的动态控制策略，代替人工完成机组的常规巡检、简要部件的常规维修、收集机组运行状态信息、代替人工完成一些部件的样本采样和测量工作，使机组的故障得到及时的消缺和部件运行稳定性评估，从而为实现无人/少人值守风场提供相应的策略，直接降低运维成本的开支。
附图说明
16.图1为本发明提出的基于机器人自主巡检的风场无人值守系统组成示意图。
17.图2为本发明的无人运输装置功能示意图。
18.图3为本发明的自动巡检机器人的功能示意图。
19.图4为本发明自动巡检机器人机器手臂实现维修功能示意图。
20.图5为本发明的边缘计算装置功能示意图。
具体实施方式
21.下面详细描述本技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的模块或具有相同或类似功能的模块。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本技术，而不能理解为对本技术的限制。相反，本技术的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。
22.风电机组在正常发电运行时，由于机组本身的故障保护或执行部件出现故障，导致风机处于自我保护停机，特别是机组中控制柜的一些开关断路器跳闸，导致风机无法进行自复位，需要运维人员就地排查故障并将断路器复合原位。同时机组再服役周期内需每隔一段时间就要对风机进行巡检，对机组进行常规检查，确保风机再未来一段时间内的工作安全提供保障，以上两点原因带来的结果就是高居不下的运维费用和发电量损失。
23.由此，本实施例提出了一种基于机器人自主巡检的风场无人值守系统，可应用于风电场包含陆上风力发电场、远海海上风力发电场、近海海上风力发电场、高原陆上风力发电场等，通过自动化无人运输装置，运载自动巡检机器人，实现自动化运维、巡检工作；通过结合整场机组的运行状态数据和气象数据，制定合理的巡检、维修计划，提高巡检效率，通过物联网决策自动巡检机器人的动作形态、完成对机组部件的巡检、检测和维修，结合总控中心的远程专家诊断方案，对机器人的工作指令下达及机器人回传数据进行回溯分析，实现对偏远风场或海上交通不便利风场对风机的巡检和维修的自动处理。
24.具体的，如图1所示，该风场无人值守系统组成如下：无人驾驶运输装置，用于装载或卸下自动巡检机器人，并承担与自动巡检机器人和总控中心通信的任务，根据总控中心的指令将自动巡检机器人运输至指定位置；自动巡检机器人，执行巡检任务，包括搭载有攀爬行走辅助装置、检测维修装置以及数据采集装置，攀爬行走辅助装置用于辅助自动巡检机器人在风机内移动和攀爬；检测维修装置用于风机内常规起降的拆卸安装以及带电器件的电参数检测；数据采集装置用于采集风机内各部件温度、噪声以及安装情况；边缘计算终端，设置于风机内部，在风机内部建立5g通讯网关形成无线网络，并与总控中心通信，自动巡检机器人进入风机内部时自动接入无线网络；边缘计算终端接收总控中心下发的控制指令为自动巡检机器人下达动作指令，执行巡检工作；自动巡检机器人将采集的数据上传至边缘计算终端，由边缘计算终端发送至总控中心；总控中心，接收边缘终端发送的数据以及下发控制指令至边缘计算终端和无人驾驶运输装置。
25.在本实施例中，自动巡检机器人将巡检数据通过边缘计算终端进行回传，总控中心对风机故障或巡检情况进行综合判断，将判断结果作为命令信息，下达下一步指令计划。一些简单的巡检任务，可由巡检机器人根据神经网络、机器学习算法进行参数优化和效果迭代，实现部分巡检程序自动化完成。需要说明的是，本实施例中提到的神经网络、机器学习算法均为现有算法，自动巡检机器人控制算法同样为现有算法，在此不做赘述。
26.在本实施例中，无人驾驶运输装置可根据风电场所处地理位置选择无人运输车、无人运输船和无人机中的一种实现自动巡检机器人的运输。例如，可采用型号为agv-l1014的无人运输车，型号为tp500的无人机，型号为cowis c400的无人运输船，上述型号仅为示
例，实际应用只要能够实现无人运输与通信功能的装置都能作为该无人驾驶运输装置。
27.具体的，如图2所示，无人加速运输装置重点在于将自动巡检机器人运输到指定位置，其外围安装有自动巡航或路线判定传感器，同时搭载有高精度gps定位装置，直接通过接收总控中心的运输指令，完成路线规划；并在行驶过程中实时上传当前位置信息，保证总控中心能够对无人驾驶装置进行定位跟踪。在一个优选实施例中，高精度gps定位装置型号为p2-dffd。
28.在一个优选实施例中，为了保证无人驾驶运输装置的安全行驶，在其周围还搭载有高清摄像头以及毫米波雷达测距装置，通过这两个装置配合实现行驶过程中障碍物的避让、周边环境信息抓取、危险距离处置等，通过合理调整路线规划，将自动巡检机器人安全送至指定位置。
29.在另一实施例中，无人驾驶运输装置上搭载有充电装置，用于为自动巡检机器人充电，保证自动巡检机器人在巡检过程中电量充足。
30.需要说明的是，无人驾驶运输装置在完成运输任务的同时，与自动巡检机器人进行电台通讯，实现自动巡检机器人脱离运输装置进入风机前的通讯保障，完成对自动巡检机器人的状态监控，同时兼顾机器人的电量跟踪。本实施例中，无人驾驶运输装置集成无人驾驶算法软件结合运输工具安装的高精度探测设备（即高清摄像头以及毫米波雷达测距装置），将自动巡检机器人、风机维修更换所用轻量级备件安全送达指定风机，并具备对巡检机器人程序加载的功能，其中，无人驾驶算法软件可采用现有软件，在此不做赘述。最后，无人驾驶运输装置在确定自动巡检机器人工作状态良好之后，原地待机等待巡检指令到来，传输给自动巡检机器人，执行巡检任务。
31.在本实施例中，如图3所示，自动巡检机器人可通过辅助装置和行在设备在风机内移动和攀爬，执行自动巡检任务，例如查看塔筒螺栓标定刻度线巡检、风机专配的压力泵油液位观察、轴承对中测量、主机架焊缝检查等定期巡检工作。
32.检测维修装置为包括两组机械臂，其中一组机械臂配置电动工具，如各规格型号的螺丝刀、电钻头、斜口钳、虎口钳、扳手等，可实现常规器件的拆卸安装工作，例如当出现断路器跳闸问题时，可通过视频排查将图像回传到总控中心，总控中心专家系统结合风机故障判断断路器跳闸是否可进行闭合操作，接收到总控中心下发的断裂器闭合指令后，机器手臂即可完成合闸动作；再者，当风机某部件的开关故障，通过无人巡检机器人回传影像，发现断路器的输入端进线松动脱落，确定问题原因后，按照供电回路维修操作流程，断开后级电路，松开断路器压紧螺栓，将松动的线缆从新接入到断路器相应端口，使回路恢复正常。同理，机器手臂自带的工具可完成断路器更换、继电器线圈更换、温湿度开关更换以及传感器更换等，如图4所示；另一组机械臂配置电路仪器仪表，探头可测量带电部件的电压、电流、电容、电阻、通断等，例如导电轨测量、端子排电压、断路器电压、继电器电压、采集信号电压电流以及模拟量通道测量等，实现对电气部件的问题进行维修，同时记录相关数据。
33.在实际巡检过程中，当机组出现自动保护引起的断路器跳闸动作，在经过专家确认后其保护部件无故障或仅由保护参数引起，可由机器人现场执行断路器复位，使电气回路恢复正常；当机组控制回路某保护继电器线圈出现烧毁或触点出现卡塞时，机器人可通过机械手臂装备的电路测量仪器仪表进行检查确认，若确认是继电器故障引起，可通过另
一组机器手臂装备的器件拆卸工具，对其进行拆卸安装并将电路还原，实现代替人工完成器件的拆卸维修工作。也可对机组的导电轨进行绝缘测量，帮助运维人员提前确认故障发生点，指导运维人员的准确定位及备件准备提供参考建议，从而提高机组的运维检修效率。
34.进一步的，数据采集装置包括高清摄像装置、红外传感装置以及噪声测量装置，其中，高清摄像装置，主要用于实时拍摄巡检部位视频/照片或故障部位视频/照片，在实际巡检过程中，总控中心建立机组档案，将拍摄的数据进行存储，便于记录机组的维修情况，总控中心根据收集的视频影像数据在做自动巡检和检修时，确认塔筒螺栓连接是否有松动迹象、检查主机架焊缝有无开裂迹象、控制柜内的器件电气回路有无松动、柜内的继电器断路器等开关状态有无异常等，总控中心的诊断专家也可依据回传的影像数据进行在线会诊分析，确认部件的故障类型，给出判定结论和下发执行指令至自动巡检机器人进行维修。
35.红外传感装置，监测机组各部件的温度变化；通过红外传感装置感知风机执行部件在某种特定情况下的温升判断，如检查风机在并网后的变压器外边温度区域变化、变流器功率模组执行时不同负载下的温升变化、发电机运行时本体局部温升变化、齿轮箱运行时本体温升变化、轴承及连轴装置运行偏差等，总控中心将采集的温度数据建立样本库，后期巡检对标，综合判断机组部件温度变化曲线，评估机组部套的状态是否正常。
36.噪声测量装置，监测机组各部件的噪声变化，过噪声监测装置识别被检测对象在运行时的声谱水平，通过监测发电机运行时的声音频谱、齿轮箱的声音频谱、变频器的声音频谱、机舱的声音频谱，叶片运转时的扫风频谱和叶片内部有异物脱落的声音频谱等，判断被测部件在正常运转时的声谱规律，抓取出现的异常声谱，例如齿轮箱正常工作时，声谱频率在频域的响应为固定，当出现对中不平衡或内部齿轮出现打齿现象时，会出现声音频率的变化，将声谱曲线波形回传建立机组档案，为部件诊断分析专家提供样本数据。
37.在一个优选实施例中，攀爬行走辅助装置为铰链滑动轮，与机械臂配合在风机机舱和塔筒内进行移动，在移动过程中通过其他搭载装置实现巡检任务。
38.在本实施例中，如图5所示，边缘计算终端集成了5g模组，通过无线方式在风机内部建立5g网关（或建立内网wifi），使无线网在风机内部全覆盖，网关通过eth环网接回至总控中心。自动巡检机器人进入风机内部后自动建立网络连接，确保风机内部因塔筒对信号的屏蔽导致与自动巡检机器人的通讯断开连接，同时边缘计算终端结合风场环网与总控中心建立通讯，总控中心可实时监测风机端自动巡检机器人的在线连接状态和工作状态，也可通过边缘计算终端完成对自动巡检机器人的远程操控和指令下发，同时也能够对机器人内部执行动作程序进行在线编排和下载；也就是说，边缘计算终端主要作为总控中心与巡检机器人中间计算传输的桥梁。若自动巡检机器人初次接入无线网络时失败，则重复建立连接，并实时向总控中心汇报自动巡检机器人的连接情况。在一个优选实施例中，边缘计算终端型号采用dep02a。
39.同时，通过5g网关将自动巡检机器人采集的视频数据、红外传感数据、噪声数据传送给边缘计算终端，由边缘计算终端提供的强大算力先对数据进行分解、清洗处理，并将得到的特征数据回传至总控中心，总控中心根据分析结果，通过内部专网编排算法和任务，指导机器人进行下一步的动作。
40.边缘计算终端除了能够接收总控中心的命令并向自动巡检机器人下达之外，还可通过总控中心将自动巡检机器人下一步执行的动作算法进行编排计算，进而实现由终端去控制机器人的下一步动作。特别是当网络连接断开后，会由边缘计算终端给自动巡检机器人下发停止检修和返回无人驾驶运输装置的指令。
41.在总控中心对每台风机建立的档案库，根据字典学习方法，在边缘计算终端中进行特征数据清洗、提取，并结合趋势分析、频谱分析、图像识别分析、包络分析、小波分析等数学分析方法，综合判断机组部件的健康状态，做到精准诊断和预测性运维。
42.需要说明的是，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是直接连接，也可以通过中间媒介间接连接。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义；实施例中的附图用以对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
43.尽管上面已经示出和描述了本技术的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本技术的限制，本领域的普通技术人员在本技术的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。