孟庆源
哈尔滨岛田大鹏工业股份有限公司 150000
摘要：随着智能传感器、机器人等技术的深入应用与发展，“机器代人”给传统电力运检带来了新的分析理念和技术途径。“机器代人”在众多领域，如信息处理（文字、图像、音频等）、数据分析、机器仿生等方面，实现了巨大的突破和发展。近些年，国家大力推动智能技术与产业融合，先后印发《中国制造２０２５》等二十余项智能产业政策，明确指出要“以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线、以推进智能制造为主攻方向”，并在２０１９年两会政府工作报告中首次提出拓展“智能＋”。２０２０年，国网公司提出“建设具有中国特色国际领先的能源互联网企业”的战略目标，推动“大云物移智链”等现代信息技术在电力系统的深度应用和融合发展，推动管理数字化、自动化、智能化。
关键词：机器代人；智能运检；关键技术；
引言
科技是时代进步的推动力，随着我国制造强国战略的稳步向前推进，智能制造成为了“中国制造2025”明确的主攻方向，而机器人则是智能制造发展的重要内容与支撑。在未来，智能制造与机器人技术将取得显著进展，逐步推动我国制造业实现转型升级，并不断迈向中高端层次。由此，本文概述分析智能制造与机器人应用关键技术。
1“机器代人”概念
“机器代人”最初的概念是将简单、重复的工作用机器人代替人力，使企业长期、有效地增加产能。随着信息技术的发展，对“机器代人”的理解发展为利用机器手、自动化控制设备或流水线自动化对企业进行智能技术改造和管理提升，实现“减员、增效、提质、保安全”的目的。从技术角度看，“机器代人”是基于人工智能、大数据、可视化、传感器、机器人等技术整合而成的全新生产模式。
2智能制造应用技术
其一，机器人技术。想要实现智能化、数字化、自动化，机器人技术是必不可缺的首要；其二，人工智能技术。智能制造简单地说就是智能技术和制造技术的融合，以智能技术来对制造中遇到的问题进行解决。更明确的地，智能制造为人工智能技术在制造业中的应用；其三，数字化技术与网络化技术。就制造业自身来说，产品设计技术、制造技术为基础与根本，我们应用机器人、智能、数字化、网络化技术，其目的就是为了提高产品设计能力与产品制造能力[1]。智能制造为高端装备制作业发展的主要趋势，其中，数字车间、工业机器人则是智能制造的重要内容，也可视为主体内容。依靠数字车间机器人应用推广，不仅能提升机器人智能化水平，还能代替传统的体力劳动，甚至替代一部分的脑力劳动。很早就提出了数字车间的概念，先是用机器人替代人工，再推进机器自动化，以自动化设备替换机械设备，最后完成成套化、集成化，以成套设备替换流水线单台作业，也就是智能换数字。
3“机器代人”智能运检关键技术研究
3.1智能诊断分析技术
近些年数据挖掘、模糊理论、粗糙集理论、Ｐｅ－ｔｒｉ网络、仿生学等技术也逐步深入应用，相关技术与多智能体系统的融合应用成为新的趋势。目前主流的故障诊断专家系统模型一般基于规则、案例、行为、故障树、模糊逻辑、神经网络和数据挖掘等。基于规则的诊断模型是以专家诊断经验为基础，整理规划成相关规则，故障诊断基于启发式经验知识，适用已具有丰富经验的专业领域故障诊断。该诊断模型具有阐述直接、格式统一、容易理解，诊断知识可以获得和传递，但复杂系统观察出的故障与其对应的诊断结果之间有较为复杂的联系，导致准确性和适用性受到一定影响；基于案例的诊断模型适用于领域定理以案例形式存在，并且已积累丰富案例的领域，以规则形式存在的并不适用；基于行为的诊断模型在核心理论上与基于规则的诊断模型类似。
其核心是通过何种办法可以自动获取故障行为征兆（语义征兆、图形征兆），并自动识别和分类新的故障，其关键是如何诊断多故障的问题；基于故障树的诊断模型是由基于规则的专家系统演变而来的，其核心是由原因和故障的先验，再结合故障率知识自动生成故障树。该方法近似于人类的思维模式，充分吸收了决策树的优点，被广泛应用在设备诊断领域；基于模糊逻辑推理的诊断模型是建立在故障和征兆模糊规则库的基础上，开展模糊逻辑推理。由于难以确定故障与征兆的模糊关系，系统的诊断不得不依赖模糊知识库，这就造成该模型学习能力不强，容易发生遗漏、误诊；基于神经网络的诊断模型具有容错性高、响应迅速、学习能力、自适应能力和非线性逼近能力强的特点，但也存在系统性能受所选择训练样本集的有效性限制；推理过程、依据和存储知识的内涵无法解释；知识利用和表达方式单一等问题；基于数据挖掘的模型形式丰富，可以基于数学或非数学理论，也可以通过演绎或归纳。电力系统的故障信息包括故障征兆和性质，数据量大且规律稳定，适用于基于数据挖掘的诊断技术。
3.2巡检机器人
电力智能巡检机器人包含多种关键技术，其中移动机构是重要的内容，由于电力智能巡检机器人中所使用的仿生机构应用较多，各机械关节较多、结构复杂，体积较大，适应能力与承载能力存在进步的空间，尤其是由于关节多的特点，使得其运动控制难度系数较大，因此，在控制智能机器人的过程中需要对精度进行精确把控，由于机器人在操控的过程中与人体动态特征存在较大差异，在使用的过程中会受到设备灵活性的制约。因此，电力智能巡检机器人需要具有小巧、灵活的特征，确保其在使用的过程中能够满足线上线下工作，但就当下情况而言，我国电力智能巡检机器人，还未达到实际需求的目标。
3.3无人系统自主检测、作业和远程自动诊断技术
无人系统自主检测、作业和远程控制技术包括感知、规划、学习和多智能体协调等。其中，感知技术包括导航、任务、系统健康与移动操作这４类感知，主要差距是复杂现场感知与态势理解，包括突发障碍的实时检测与识别、多传感器集成与融合，以及可靠感知和平台健康监控的证据推理能力等；规划技术的难点是在物理、计算约束和对现有计划做最小改变的条件下，决定何时自主重规划和求助于操作员；学习技术难点在于非结构化动态环境中的非监督学习；多智能体协调需要重点关注针对特定任务，合适协调方案与系统属性的映射，正确的紧急行为及干扰下任务重分配以及鲁棒网络通信问题。
结束语
未来，“机器代人”智能运检技术将向智能感知、智能巡检、智能作业、智能决策和智能设备五个维度发展应用。智能感知主要方向为构建覆盖运检全过程的输、变、配各环节业务场景和设备状态信息的全景全息“数字地图”，达到设备和环境的宏观信息“一目了然”，微观信息“一键穿透”；智能巡检主要方向为线路电缆“空天地”立体巡检和变电站运行联动巡检；智能作业主要方向为依靠机器人和移动作业设备实现带电作业；智能决策主要方向为基于数字孪生技术，推进设备全景监视、立体巡检等，实现智慧配网和能源大脑、业务的融合建设；智能设备主要方向为依据小型化、免维护、智能化、环境友好等条件，进行与“机器代人”体系相适应的智能设备研究。
参考文献
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