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油浸式變壓器內部故障檢測機器人
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油浸式變壓器內部故障檢測機器人 版權信息
- ISBN：9787030718143
- 條形碼：9787030718143 ; 978-7-03-071814-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
油浸式變壓器內部故障檢測機器人 本書特色
本書可作為變壓器故障檢修人員，機器人工程、控制工程和水下工程領域的研究和開發人員、工程技術人員的參考書，也可供理工類大學相關專業教師和學生參考。
油浸式變壓器內部故障檢測機器人 內容簡介
本書系統地介紹了作者及其所在研究團隊關于油浸式變壓器內部故障檢測機器人的研究成果。針對變壓器密閉、充油、內部結構緊湊、電磁環境復雜等問題，本書融合人機協同控制技術、密閉充油的無線傳輸技術、激光雷達定位技術、視覺檢測技術等前沿科技，研發了一套可取代人工檢測的機器人裝置。本書詳細闡述了機器人控制系統和緊湊型機械結構設計方法，構建了機器人動力學模型和運動學模型，提出了基于反演滑模控制的機器人懸停定點觀測控制方法，通過仿真驗證和示范應用證明了機器人在變壓器內部開展故障檢測任務的可行性。 本書可作為變壓器故障檢修人員，機器人工程、控制工程和水下工程領域的研究和開發人員、工程技術人員的參考書，也可供理工類大學相關專業教師和學生參考。
油浸式變壓器內部故障檢測機器人 目錄
目錄
前言
1 緒論 1
1.1 油浸式變壓器故障檢測技術概述 1
1.1.1 油浸式變壓器油中溶解氣體分析技術 2
1.1.2 油浸式變壓器油微水檢測技術 3
1.1.3 油浸式變壓器油溫檢測技術 3
1.1.4 油浸式變壓器繞組變形檢測技術 4
1.2 水下微型機器人研究現狀 5
1.3 油浸式變壓器內部故障檢測機器人研究現狀 8
1.4 小結 9
參考文獻 10
2 油浸式變壓器結構分析 13
2.1 變壓器結構特點 13
2.2 220kV變壓器實例 15
2.3 機器人特性 22
2.4 小結 22
參考文獻 23
3 機器人總體方案設計 24
3.1 機器人機械結構總體方案設計 24
3.1.1 機器人機械結構需求分析 24
3.1.2 機器人機械結構特點 26
3.1.3 機器人機械結構總體方案 26
3.2 機器人控制系統總體方案設計 28
3.2.1 機器人控制系統方案影響因素 28
3.2.2 機器人控制系統通信方案分析 29
3.2.3 機器人控制系統總體方案 31
3.3 小結 33
參考文獻 34
4 機器人機械結構設計 35
4.1 機器人機械結構緊湊型設計 35
4.1.1 機器人結構尺寸確定 35
4.1.2 機器人內部零部件小型化設計 36
4.2 機器人噴射泵推力分析 46
4.3 機器人流體動力學分析 48
4.4 機器人運動單元結構特性分析 50
4.5 機器人外殼耐油腐蝕性設計 52
4.5.1 機器人外殼材料需求分析 52
4.5.2 常見工業非金屬材料種類及優缺點 53
4.5.3 機器人外殼材料選型 54
4.5.4 機器人外殼耐油腐蝕性實驗 56
4.6 小結 57
參考文獻 58
5 機器人控制系統設計 60
5.1 載體控制系統硬件設計 60
5.1.1 核心控制板 60
5.1.2 電源管理板 65
5.1.3 姿態傳感器 68
5.1.4 數字圖傳模塊 68
5.1.5 激光雷達 69
5.1.6 攝像機 69
5.1.7 深度計 70
5.1.8 鋰電池 70
5.2 載體控制系統軟件設計 70
5.2.1 軟件主要功能及特點 70
5.2.2 軟件流程圖 71
5.3 操作控制終端硬件設計 73
5.4 操作控制終端軟件設計 74
5.5 小結 76
參考文獻 76
6 機器人模型構建 77
6.1 機器人動力學分析 77
6.1.1 靜力及其力矩 78
6.1.2 流體動力及其力矩 79
6.1.3 噴射泵產生的推力及其力矩 80
6.1.4 重力和浮力 81
6.1.5 機器人動力學模型 82
6.2 機器人運動學模型 82
6.3 噴射泵模型 82
6.3.1 理論分析 82
6.3.2 參數識別 83
6.4 小結 85
參考文獻 86
7 機器人定點觀測控制器設計 88
7.1 滑模控制基本原理 88
7.2 模型解耦 89
7.3 深度控制器設計 90
7.3.1 自學習控制器 91
7.3.2 自適應反演滑模控制器設計 92
7.3.3 自適應反演滑模控制器穩定性分析 93
7.4 航向角控制器設計 94
7.4.1 非線性干擾觀測器設計 95
7.4.2 非線性干擾觀測器穩定性分析 95
7.5 仿真實驗驗證 96
7.5.1 仿真參數設置 96
7.5.2 深度控制器仿真 97
7.5.3 航向角控制器仿真 98
7.6 機器人驗證 100
7.7 小結 103
參考文獻 103
8 機器人定位方法 106
8.1 機器人定位方法概述 106
8.2 機器人垂直位置測量 107
8.3 機器人水平位置測量 108
8.4 機器人定位實驗 112
8.5 小結 113
參考文獻 114
9 機器人收放裝置 116
9.1 機器人收放裝置結構設計 116
9.1.1 機器人收放裝置機械原理分析 116
9.1.2 機器人收放裝置方案設計 116
9.2 機器人收放裝置力學性能分析 118
9.3 小結 119
10 機器人功能實驗及安全性分析 120
10.1 機器人運動實驗 120
10.1.1 實驗目的 120
10.1.2 實驗環境 120
10.1.3 實驗測試 122
10.2 變壓器內部實驗 124
10.2.1 實驗目的 124
10.2.2 實驗環境 125
10.2.3 實驗測試 125
10.3 運動安全性分析 128
10.3.1 機器人沖擊等效分析 129
10.3.2 機器人沖擊仿真分析 129
10.4 小結 131
前言
1 緒論 1
1.1 油浸式變壓器故障檢測技術概述 1
1.1.1 油浸式變壓器油中溶解氣體分析技術 2
1.1.2 油浸式變壓器油微水檢測技術 3
1.1.3 油浸式變壓器油溫檢測技術 3
1.1.4 油浸式變壓器繞組變形檢測技術 4
1.2 水下微型機器人研究現狀 5
1.3 油浸式變壓器內部故障檢測機器人研究現狀 8
1.4 小結 9
參考文獻 10
2 油浸式變壓器結構分析 13
2.1 變壓器結構特點 13
2.2 220kV變壓器實例 15
2.3 機器人特性 22
2.4 小結 22
參考文獻 23
3 機器人總體方案設計 24
3.1 機器人機械結構總體方案設計 24
3.1.1 機器人機械結構需求分析 24
3.1.2 機器人機械結構特點 26
3.1.3 機器人機械結構總體方案 26
3.2 機器人控制系統總體方案設計 28
3.2.1 機器人控制系統方案影響因素 28
3.2.2 機器人控制系統通信方案分析 29
3.2.3 機器人控制系統總體方案 31
3.3 小結 33
參考文獻 34
4 機器人機械結構設計 35
4.1 機器人機械結構緊湊型設計 35
4.1.1 機器人結構尺寸確定 35
4.1.2 機器人內部零部件小型化設計 36
4.2 機器人噴射泵推力分析 46
4.3 機器人流體動力學分析 48
4.4 機器人運動單元結構特性分析 50
4.5 機器人外殼耐油腐蝕性設計 52
4.5.1 機器人外殼材料需求分析 52
4.5.2 常見工業非金屬材料種類及優缺點 53
4.5.3 機器人外殼材料選型 54
4.5.4 機器人外殼耐油腐蝕性實驗 56
4.6 小結 57
參考文獻 58
5 機器人控制系統設計 60
5.1 載體控制系統硬件設計 60
5.1.1 核心控制板 60
5.1.2 電源管理板 65
5.1.3 姿態傳感器 68
5.1.4 數字圖傳模塊 68
5.1.5 激光雷達 69
5.1.6 攝像機 69
5.1.7 深度計 70
5.1.8 鋰電池 70
5.2 載體控制系統軟件設計 70
5.2.1 軟件主要功能及特點 70
5.2.2 軟件流程圖 71
5.3 操作控制終端硬件設計 73
5.4 操作控制終端軟件設計 74
5.5 小結 76
參考文獻 76
6 機器人模型構建 77
6.1 機器人動力學分析 77
6.1.1 靜力及其力矩 78
6.1.2 流體動力及其力矩 79
6.1.3 噴射泵產生的推力及其力矩 80
6.1.4 重力和浮力 81
6.1.5 機器人動力學模型 82
6.2 機器人運動學模型 82
6.3 噴射泵模型 82
6.3.1 理論分析 82
6.3.2 參數識別 83
6.4 小結 85
參考文獻 86
7 機器人定點觀測控制器設計 88
7.1 滑模控制基本原理 88
7.2 模型解耦 89
7.3 深度控制器設計 90
7.3.1 自學習控制器 91
7.3.2 自適應反演滑模控制器設計 92
7.3.3 自適應反演滑模控制器穩定性分析 93
7.4 航向角控制器設計 94
7.4.1 非線性干擾觀測器設計 95
7.4.2 非線性干擾觀測器穩定性分析 95
7.5 仿真實驗驗證 96
7.5.1 仿真參數設置 96
7.5.2 深度控制器仿真 97
7.5.3 航向角控制器仿真 98
7.6 機器人驗證 100
7.7 小結 103
參考文獻 103
8 機器人定位方法 106
8.1 機器人定位方法概述 106
8.2 機器人垂直位置測量 107
8.3 機器人水平位置測量 108
8.4 機器人定位實驗 112
8.5 小結 113
參考文獻 114
9 機器人收放裝置 116
9.1 機器人收放裝置結構設計 116
9.1.1 機器人收放裝置機械原理分析 116
9.1.2 機器人收放裝置方案設計 116
9.2 機器人收放裝置力學性能分析 118
9.3 小結 119
10 機器人功能實驗及安全性分析 120
10.1 機器人運動實驗 120
10.1.1 實驗目的 120
10.1.2 實驗環境 120
10.1.3 實驗測試 122
10.2 變壓器內部實驗 124
10.2.1 實驗目的 124
10.2.2 實驗環境 125
10.2.3 實驗測試 125
10.3 運動安全性分析 128
10.3.1 機器人沖擊等效分析 129
10.3.2 機器人沖擊仿真分析 129
10.4 小結 131
展開全部
油浸式變壓器內部故障檢測機器人 節選
1 緒論 隨著全球經濟的快速發展和人口規模的持續擴大，全球能源消耗迅猛增加，產生了一系列的能源環境、能源配置、能源效率、能源供應等方面的問題。針對全球能源問題，我國在2015年聯合國發展峰會上提出了全球能源互聯網的概念，得到了聯合國和國際社會廣泛支持。全球能源互聯網可促進可再生能源和清潔能源的快速發展，保障全球能源的穩定供應，優化能源配置，是全球經濟持續發展的必由之路。 全球能源互聯網由跨洲骨干網架和涵蓋各電壓等級的智能電網構成，連接各洲大型能源基地，并且能夠適應各種分布式電源接入需要，能夠將海洋能、太陽能、風能等可再生能源輸送到各類客戶，是配置能力強、服務范圍廣、安全可靠性高的全球能源配置平臺[1]，如圖1.1所示。油浸式變壓器是實現全球能源組網的關鍵設備，不同輸電電壓等級的跨國、跨洲的電力系統組網都要依靠油浸式變壓器完成。 圖1.1 全球能源互聯網 1.1 油浸式變壓器故障檢測技術概述 在電力系統運行過程中，變壓器承擔電能分配、電壓變換和傳輸的功能，在維護電力系統可靠性與穩定性上發揮著重要作用。同時，變壓器故障也是整個電力系統穩定性的隱患。油浸式變壓器的故障診斷一直是電網設備中較復雜的工作之一。油浸式變壓器內部結構復雜，高壓、高溫環境容易導致油浸式變壓器發生多個故障，故障機理不易探明，增加了故障分類處理難度，同時提高了故障點位置確定難度。油浸式變壓器故障按照故障位置分為外部故障和內部故障兩種[2]。外部故障為變壓器油箱外部絕緣套管及其引線上發生的各種故障。由于外部故障發生在變壓器油箱外部，容易觀測識別，因此較容易確定故障點位置。內部故障指變壓器油箱內發生的各種故障，故障類型主要包括：繞組間發生的相間短路、線匝間發生的匝間短路、繞組或引線通過外殼發生的接地故障等。油浸式變壓器故障按照故障原因可分為四類：熱故障、電故障、受潮或污染、變形[3]。 早在20世紀60年代，西方發達國家就已經開始研究油浸式變壓器故障檢測技術。我國油浸式變壓器故障檢測相關方面的研究起于20世紀70年代。歷經幾十年的發展，油浸式變壓器故障檢測技術得到了長足的進步，在實際應用中也解決了一系列問題。目前國際主流的油浸式變壓器內部故障檢測方法主要根據油浸式變壓器內部溫濕度、壓強、溶解氣體等數據判斷故障類型。目前，變壓器可檢測的狀態量包括油中溶解氣體、含水量、油溫、繞組通電特性等多個指標。因此，故障檢測技術主要分為變壓器油中溶解氣體分析技術、變壓器油微水檢測技術、變壓器油溫檢測技術、變壓器繞組變形檢測技術[4]。 1.1.1 油浸式變壓器油中溶解氣體分析技術 油中溶解氣體分析（dissolved gas analysis，DGA）技術是分析電力變壓器故障及潛伏性缺陷的有效手段。DGA技術的原理是分析油中溶解氣體的組分和含量，從而判斷相應的故障類型和故障部位[5]。Alghamdi等[6]提出了基于DGA技術的變壓器故障在線實時檢測系統。為了提高變壓器故障診斷的準確性，Dai等[7]根據歷史氣體濃度數據和環境數據，提出了一種基于深度信任網絡的變壓器故障診斷方法。隨著智能預測方法的發展，油中溶解氣體濃度預測方法成為電力變壓器故障診斷領域的研究熱點。劉云鵬等[8]提出了一種基于長短期記憶神經網絡與經驗模態分解的變壓器油中溶解氣體濃度預測方法。為了預測變壓器油中溶解氣體體積分數的發展趨勢，周峰等[9]提出了一種基于集合經驗模態分解和極限學習機的變壓器油中氣體體積分數預測模型。精確預測油中溶解氣體濃度有利于及時發現變壓器的潛伏性故障，提高電網運行的穩定性和可靠性，防患于未然。 1.1.2 油浸式變壓器油微水檢測技術 變壓器在長期、高溫運行過程中，變壓器油中不可避免地會產生微量水分。微量水分的存在會降低變壓器油的絕緣性能，增加介質損耗因素，降低擊穿電壓，極易造成放電擊穿等嚴重事故[10]。近年來，國內外科研人員研究了多種變壓器油中微量水分檢測方法，檢測方法逐漸從離線檢測轉移到在線檢測。Zaengl[11]研究了介質損耗因數極值與絕緣紙板水分含量的關系，從時域和頻域計算油中含水量。施廣宇等[12]采用時域和頻域結合的雙通道測量技術分析了溫度、頻率、微水含量等因素對變壓器介質響應特性的影響規律，并給出了油中微水含量的評估方法。張明澤等[13]理論推導了變壓器繞組等效模型介質損耗因數與絕緣紙板中含水率的關系，并提出了含水率數值迭代計算方法。Andria等[14]采用電磁傳播介質的介電常數開發了一種實時檢測燃油含水率的微波傳感器。針對傳統檢測方法不能判定變壓器油絕緣系統微量水分含量的問題，林智勇等[15]提出了基于極化等效電路時間常數的油紙絕緣變壓器微水含量評估方法。變壓器油中微水含量檢測方法的研究，對于延長變壓器使用壽命、保障供電安全等方面具有重要意義。隨著人工智能方法的發展，神經網絡、深度學習等智能化算法在微水含量判斷中的應用引起了科研人員的重視。 1.1.3 油浸式變壓器油溫檢測技術 變壓器絕緣油的溫度對變壓器的使用壽命有較大的影響，如果油溫過高，將導致變壓器發生重大故障，嚴重縮短變壓器的使用壽命。變壓器的絕緣油溫度包含了多種變壓器故障信息，對變壓器故障診斷具有重要意義。然而，早期由于變壓器結構復雜、傳感器技術落后，油溫不能直接測量，而是利用間接模擬的方式預測油溫。2002年，Swift等[16]首先提出通過熱電類比法、傳熱理論建立變壓器溫度計算模型。2010年，Picanco等[17]利用熱電類比法分析了溫升與帶負載工作時間之間的關系，建立了變壓器熱路模型。為了克服間接油溫測量方法誤差大的缺陷，隨著傳感器技術的發展，科研人員研究了多種變壓器油溫采集技術。2009年，巫付專等[18]利用熱電阻實現了對變壓器頂層油溫的檢測，檢測信號可通過光纖實時傳輸到控制端。2012年，張又力等[19]利用ZigBee技術設計了10kV電壓等級干式變壓器的無線溫度傳感系統。2017年，王恩等[20]研制了光纖Bragg光柵溫度傳感器，并設計了多點溫度檢測系統，可同時對變壓器油、繞組、鐵芯等關鍵位置的溫度進行檢測。 1.1.4 油浸式變壓器繞組變形檢測技術 根據國家電網統計數據，約63%的變壓器故障是繞組變形造成的。繞組的輕微變形雖然不會影響變壓器的正常運行，但其逐漸積累會導致嚴重的變形，從而損毀變壓器。針對變壓器繞組變形的問題，Lech等[21]提出了低壓脈沖法，其原理是在變壓器原邊施加脈沖信號，計算變壓器繞組原邊、副邊的電壓比值，根據比值判斷變壓器繞組的變形情況。Dick等[22]提出了頻率響應法，通過比較故障前后的變壓器頻率響應變化判斷繞組是否變形。針對短路阻抗法靈敏度低的問題，徐劍等[23]提出了通過頻響函數檢測變壓器繞組狀態的振動頻響法，具有較高的電氣抗干擾能力。針對變壓器繞組微小變形問題，李振華等[24]提出了基于掃頻阻抗法及支持向量機的分類方法，用于微小變形的識別。針對變壓器繞組變形故障帶電檢測難度大、故障點定位困難等問題，Liu等 [25]提出了基于分布式光纖傳感的變壓器繞組變形檢測方法。目前，針對變壓器繞組變形狀態的預測方法研究較少，曹辰[26]理論分析了變壓器振動和電抗特性，搭建了變壓器繞組的機械和電氣特性多信息數據采集系統，提出了基于機械與電氣參量的變壓器繞組變形狀態綜合評估方法。 以上故障點識別方法利用故障引發的油溫、油位、油壓、溶解氣體等狀態量間接判斷故障點的類型，屬于間接判斷方法，因此存在故障類型判斷不準確、故障點定位困難等問題。目前為精確判斷故障點，需用抽油泵將變壓器油全部抽出，然后向變壓器內部充入氧氣以排出變壓器內部的有毒氣體，檢測人員通過人孔進入變壓器內部開展故障檢測任務，如圖1.2所示。 圖1.2 檢測人員維修變壓器 1.2 水下微型機器人研究現狀 機器人工作于變壓器油中，類似于水下機器人，并且變壓器內部結構狹窄，空間緊湊。了解微型水下機器人的國內外研究現狀對于變壓器內部故障檢測機器人的設計具有重要意義。水下球形機器人是一種特殊結構的水下機器人，具有體積小、能源消耗低、運動靈活的特點，適合在封閉狹窄的變壓器內部工作。 2008年，林西川研制了一款水下球形機器人，該機器人采用噴射泵驅動裝置，如圖1.3所示[27]。林西川在機器人研制的基礎上，建立了機器人動力學模型，設計了基于模糊控制的機器人控制算法，對水下球形機器人的研究具有指導意義。 圖1.3 水下球形機器人 2016年，鐘振東設計了一款球形兩棲機器人，既可以在水中通過噴射泵運動，也可以在陸地上通過噴射口進行爬行運動，如圖1.4所示[28]。機器人直徑250mm，主要由密封球體、控制系統、機械臂以及直流噴射泵組成。機器人在水中具備側移、旋轉、升沉三自由度運動的能力。 圖1.4 球形兩棲機器人 國外對水下球形機器人的結構設計及控制方法研究較早。1991年，美國夏威夷大學的自動控制學院設計了一種水下球形機器人全向智能導航儀（omni-directional intelligent navigator，ODIN），如圖1.5所示[29]。機器人外殼采用鋁制材料，具有
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