CN110488153A - 一种基于机器学习的自主地下电缆勘测和保护系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于机器学习的自主地下电缆勘测和保护系统，该系统包括图像采集模块，设置在勘探小车主体上方伸缩杆的上端，实时采集电缆外部的图片信息；超声波测距模块，设置在勘探小车主体内部，实时测量与地下电缆的距离信息；中央处理模块，设置在勘探小车主体内部，与图像采集模块和超声波测距模块连接，实时调控勘探小车驱动路线；电缆探测器，设置在勘探小车主体上方前端，探测电缆的信号数据；控制终端，与图像采集模块和电缆探测器分别连接，判断电缆外部破损情况和内部故障原因。此系统解决了地下电缆勘探工作效率差的问题，凭借着自主勘探小车体积小、运动灵活、可持续工作等特点，有效提高了地下电缆勘探的工作效率。

Description

一种基于机器学习的自主地下电缆勘测和保护系统及方法
技术领域
本发明涉及地下电缆勘测和预防保护领域，具体涉及一种基于机器学习的自主地下电缆勘测和保护系统及方法。
背景技术
电力对于工业生产和社会生活都十分重要，由于电力系统覆盖广范、线路复杂，所以当发生电力故障时，仅仅依靠人力排查，将花费大量时间，消耗大量人力物力。随着经济发展，我国电力线路基本由架空线转变为地下电缆，当电缆发生故障时，通过人力对实时电磁信号、电缆图形采集和电缆负荷信号的测量等工作进行排查显得尤为困难，地下电缆勘探工作效率差。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于机器学习的自主地下电缆勘测和保护系统及方法。此系统旨在解决地下电缆勘探工作效率差的问题，凭借着自主勘探小车体积小、运动灵活、可持续工作等特点，可以在共同沟中实时电磁信号的检测，电缆的图像采集、电缆负荷的测量等工作，并通过数据分析判断电缆机械损伤、绝缘受潮、长期超负荷运行、电缆接头故障等问题，有效提高地下电缆勘探的工作效率。
为达到上述目的，本发明提供了一种基于机器学习的自主地下电缆勘测和保护系统，该系统包括图像采集模块、超声波测距模块、中央处理模块、电缆探测器和控制终端；图像采集模块，设置在勘探小车主体上方的伸缩杆的上端，实时采集勘探小车行进前方电缆外部的图片信息；超声波测距模块，设置在勘探小车主体内部，实时测量勘探小车与地下电缆的距离信息；中央处理模块，设置在勘探小车主体内部，与所述图像采集模块以及所述超声波测距模块连接，实时处理所述图片信息和所述距离信息，实时调控勘探小车驱动路线；电缆探测器，设置在勘探小车主体上方前端，探测并存储地下电缆的信号数据；控制终端，与图像采集模块和电缆探测器分别连接，分析处理图片信息和信号数据，判断外部破损情况和内部故障原因。
最优选的，该系统可切换两种工作模式，包括故障维护模式和日常维护模式。
最优选的，该系统还包括人工遥控器，与图像采集模块连接；系统切换为故障排查模式下，人工遥控器产生无线电信号，人为调控勘探小车的驱动路线，直至勘探小车位于合适位置。
最优选的，该系统还包括通讯单元，设置在勘探小车主体内部，与图像采集模块、电缆探测器、控制终端和人工遥控器连接，用以无线电信号和信号数据的传输。
最优选的，通讯单元还包括无线电收发模块和wifi模块；无线电收发模块用于故障排查模式下，图像采集模块与人工遥控器间的无线电信号的传输；wifi模块用于日常维护模式下，电缆探测器与控制终端间的信号数据的传输。
最优选的，超声波测距模块在日常维护模式下，自主发射超声波信号，并接收超声波反射信号，计算出勘探小车与地下电缆的距离信息并及时避障。
最优选的，该系统还包括图像传输模块，设置在勘探小车主体内部，将图片信息传输至控制终端。
最优选的，电缆探测器包括电感器、电压互感器、电流互感器和温度湿度传感器；电感器探测电磁信号；电压互感器和电流互感器探测电压信号、电流信号和电缆负荷信号；温度湿度传感器探测温度和湿度。
最优选的，勘探小车主体下方还设置有车轮；车轮为履带式车轮。
本发明还提供了一种基于机器学习的自主地下电缆勘测和保护方法，该方法是基于所述基于机器学习的自主地下电缆勘测和保护系统实现的，该方法包括以下步骤：
步骤1：利用图像采集模块实时采集勘探小车行进前方电缆外部的图片信息，并将图片信息通过图像传输模块传输至控制终端；
步骤2：在故障排查模式下，利用通讯模块实时采集人工遥控器发出的无线电信号，人为调控勘探小车的驱动路线，直至勘探小车位于合适位置；在日常模式下，利用超声波测距模块实时采集勘探小车自助发出的超声波信号，结合图像采集模块采集的图片信息一同传输至中央处理模块，进行组合信息处理计算，并调控勘探小车驱动路线，直至勘探小车位于计算的合适位置；
步骤3：利用电缆探测器对地下电缆进行信号数据的采集；
步骤4：通过控制终端对信号数据和图片信息进行分析处理，判断地下电缆外部破损情况和内部故障的原因。
运用此发明，解决了地下电缆勘探工作效率差的问题，凭借着自主勘探小车体积小、运动灵活、可持续工作等特点，在共同沟中实时电磁信号的检测，电缆的图像采集、电缆负荷的测量等工作，并通过数据分析判断电缆机械损伤、绝缘受潮、长期超负荷运行、电缆接头故障等问题，有效提高了地下电缆勘探的工作效率。
相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：
1、本发明系统有效的节约人力资源。
2、本发明系统通过实时监控，可以及时处理电缆故障，减少由电缆故障带来的经济损失。
3、本发明系统能够发现电缆潜在问题，及时处理，预防电缆故障发生。
4、本发明系统整体性高，使检修任务得以简化，减少了地下工作的不安全性。
附图说明
图1为本发明提供的勘测小车上各模块的结构示意图；
图2为本发明提供的勘测和保护系统的方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图通过具体实施例对本发明作进一步的描述，这些实施例仅用于说明本发明，并不是对本发明保护范围的限制。
本发明是一种基于机器学习的自主地下电缆勘测和保护系统，如图1所示，该系统安装在勘探小车上，且可以切换故障排查和日常维护两种工作模式，该系统包括图像采集模块1、超声波测距模块6、中央处理模块7、电缆探测器3、通讯单元8、控制终端9和人工遥控器10。
图像采集模块1，设置在勘探小车主体4上方的伸缩杆2的上端，用以实时采集勘探小车行进前方电缆外部的图片信息。图像采集模块1相当于眼睛，记录图片信息。由于地下埋设电缆的共同沟多处于黑暗环境，我们采用点阵红外摄像头。其照射距离远，画质信息，寿命长。
人工遥控器10，与图像采集模块1连接，该系统切换为故障排查模式下，人工遥控器10产生无线电信号，人为调控勘探小车的驱动路线，直至勘探小车位于合适位置。
超声波测距模块6，设置在勘探小车主体4内部，用以实时测量勘探小车与地下电缆的距离信息。
超声波测距模块6在日常维护模式下，通过勘探小车行驶过程中自主发射超声波信号，并接收超声波反射信号，计算出勘探小车与地下电缆的距离信息并及时避障。
根据锂电池放电特性曲线，并实验计算出电池的最佳工作时间，勘探小车工作时间达到电池的最佳工作时间后，自动返航充电。HC-SR04超声波是自己发射自己接收并实现测距的模块，当距离电缆过近时，由中央处理模块7分析电缆位置和车身偏差后，根据函数关系得出一定占空比pwm波给转向舵机，pwm波的变化和舵机转动角度基本成线性关系，舵机带动履带转动，实现转向。
中央处理模块7，设置在勘探小车主体4内部，且与图像采集模块1以及超声波测距模块6连接，用以实时处理勘探小车行进前方电缆的图片信息和勘探小车与地下电缆的距离信息，并实时调控勘探小车的驱动路线。
恩智浦公司的Kinetis系列CortexTMMCU由多款软硬件互相兼容的CortexTM-M0+和CortexTM-M4MCU产品构成，具有出色的低功耗表现、内存扩展特性和功能集成。系列产品包括从入门级的CortexTM-M0+Kinetis L系列到高性能、功能丰富的CortexTM-M4Kinetis K。其中，中央处理模块7采用Cortex-M4系列中的k60，且通过jlink下载器和IAR EmbeddedWorkbench7.0实现烧录程序和在线调试。
电缆探测器3，设置在勘探小车主体4上方前端，用以探测并存储地下电缆的信号数据。
电缆探测器3包括电感器、电压互感器、电流互感器和温度湿度传感器。信号数据包括电流电压信号、电磁信号、电缆负荷信号和温度湿度信号。电感器探测电磁信号；电压互感器和电流互感器探测电压信号、电流信号和电缆负荷信号；温度湿度传感器探测温度和湿度。
控制终端9，与图像采集模块1和电缆探测器3分别连接，分析处理图像采集模块1采集到的前方电缆外部的图片信息和电缆探测器3探测的信号数据，判断电缆外部破损状况和内部故障原因。
通过机器学习，基于Google开源公共库，使用基础算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的MATLAB软件结合高层解释类编程语言OCTAVE，来解决线性和非线性数值计算问题，对采集到电缆的信号数据进行存储分析。使用基于BCD许可发行的跨平台计算机视觉库OpenCV对采集到的图像进行计算机视觉处理，使用OpenCV内部函数并连接MATLAB接口，将处理结果与数据库进行比对，判断电缆故障问题原因，以及统计电缆各个部分发生故障的概率。
图像传输模块，设置在勘探小车主体4内部，与图像采集模块1和控制终端9连接，用以将图像采集模块1采集到的图片信息传输至控制终端9。
通讯单元8，设置在勘探小车主体4内部，与图像采集模块1、电缆探测器3、控制终端9和人工遥控器10连接，故障排查模式下，用以图像采集模块1与人工遥控器10间的无线电信号的传输；日常维护模式下，用以电缆探测器3与控制终端9间的信号数据的传输。
通讯单元8包括无线电收发模块和wifi模块；无线电收发模块，与图像采集模块1和人工遥控器10连接，用于故障排查模式下，人工遥控器10与图像采集模块1的无线电信号的传输；wifi模块，用于日常维护模式下，电缆探测器3与控制终端9间的信号数据的传输。
其中，通讯单元3采用nRF24L01P无线电收发模块、wifi模块。无线电收发模块主要用于人工遥控时，人工遥控器10与图像采集模块1之间的通讯传输。由于wifi的覆盖范围广，频率低，较适合远距离通讯，所以采用wifi模块进行电缆探测器3与控制终端9的信息传输。
勘探小车主体4下方还设置有车轮5；车轮5为履带式车轮。常用的探勘小车有两种不同类型，一种在地下勘测路面作业，由于电缆管道样式和埋线情况不一样，采用履带式车轮，在电缆管道地面能够灵活的前进、后退以及转弯；另一种在空中作业，将普通四轮智能车悬挂于滑动缆绳上，沿固定线路对高度较大的电缆进行勘测。
本发明还提供了一种基于机器学习的自主地下电缆勘测和保护方法，该方法是基于所述基于机器学习的自主地下电缆勘测和保护系统实现的，该方法包括以下步骤：如图2所示，
步骤1：利用图像采集模块1实时采集勘探小车行进前方电缆外部的图片信息，并将图片信息通过图像传输模块传输至控制终端9；
步骤2：在故障排查模式下，利用通讯模块实时采集人工遥控器10发出的无线电信号，人为调控勘探小车的驱动路线，直至勘探小车位于合适位置；在日常模式下，利用超声波测距模块6实时采集勘探小车自助发出的超声波信号，结合图像采集模块1采集的图片信息一同传输至中央处理模块7，进行组合信息处理计算，并调控勘探小车驱动路线，直至勘探小车位于计算的合适位置；
步骤3：利用电缆探测器3对地下电缆进行信号数据的采集；
步骤4：通过控制终端9对信号数据和图片信息进行分析处理，判断地下电缆外部破损情况和内部故障的原因。
本发明的工作原理：
利用图像采集模块实时勘探小车行进前方电缆外部的采集图片信息，并将图片信息通过图像传输模块传输至控制终端；在故障排查模式下，利用通讯模块实时采集人工遥控器发出的无线电信号，人为调控勘探小车的驱动路线，直至勘探小车位于合适位置；在日常模式下，利用超声波测距模块实时采集勘探小车自助发出的超声波信号，结合图像采集模块采集的图片信息一同传输至中央处理模块，进行组合信息处理计算，并调控勘探小车驱动路线，直至勘探小车位于计算的合适位置；利用电缆探测器对地下电缆进行信号数据的采集；通过控制终端对信号数据和图片信息进行分析处理，判断地下电缆外部破损情况和内部故障的原因。
综上所述，本发明解决了地下电缆勘探工作效率差的问题，凭借着自主勘探小车体积小、运动灵活、可持续工作等特点，在共同沟中实时电磁信号的检测，电缆的图像采集、电缆负荷的测量等工作，并通过数据分析判断电缆机械损伤、绝缘受潮、长期超负荷运行、电缆接头故障等问题，有效提高了地下电缆勘探的工作效率。
尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。

Claims (10)

1.一种基于机器学习的自主地下电缆勘测和保护系统，其特征在于，包括：
图像采集模块，设置在勘探小车主体上方的伸缩杆的上端，实时采集勘探小车行进前方电缆外部的图片信息；
超声波测距模块，设置在勘探小车主体内部，实时测量勘探小车与地下电缆的距离信息；
中央处理模块，设置在勘探小车主体内部，与所述图像采集模块以及所述超声波测距模块连接，实时处理所述图片信息和所述距离信息，实时调控勘探小车驱动路线；
电缆探测器，设置在勘探小车主体上方前端，探测并存储地下电缆的信号数据；
控制终端，与图像采集模块和电缆探测器分别连接，分析处理所述图片信息和所述信号数据，判断电缆外部破损情况和内部故障原因。
2.如权利要求1所述的基于机器学习的自主地下电缆勘测和保护系统，其特征在于，该系统可切换两种工作模式，包括故障维护模式和日常维护模式。
3.如权利要求2所述的基于机器学习的自主地下电缆勘测和保护系统，其特征在于，该系统还包括人工遥控器，与所述图像采集模块连接；系统切换为故障排查模式下，所述人工遥控器产生无线电信号，人为调控勘探小车的驱动路线，直至勘探小车位于合适位置。
4.如权利要求3所述的基于机器学习的自主地下电缆勘测和保护系统，其特征在于，该系统还包括通讯单元，设置在勘探小车主体内部，与所述图像采集模块、所述电缆探测器、所述控制终端和所述人工遥控器连接，用以所述无线电信号和所述信号数据的传输。
5.如权利要求4所述的基于机器学习的自主地下电缆勘测和保护系统，其特征在于，所述通讯单元还包括无线电收发模块和wifi模块；所述无线电收发模块用于故障排查模式下，所述图像采集模块与所述人工遥控器间的无线电信号的传输；所述wifi模块用于日常维护模式下，所述电缆探测器与所述控制终端间的信号数据的传输。
6.如权利要求5所述的基于机器学习的自主地下电缆勘测和保护系统，其特征在于，所述超声波测距模块在日常维护模式下，自主发射超声波信号，并接收超声波反射信号，计算出所述距离信息并及时避障。
7.如权利要求1所述的基于机器学习的自主地下电缆勘测和保护系统，其特征在于，该系统还包括图像传输模块，设置在勘探小车主体内部，将所述图片信息传输至所述控制终端。
8.如权利要求1所述的基于机器学习的自主地下电缆勘测和保护系统，其特征在于，所述电缆探测器包括电感器、电压互感器、电流互感器和温度湿度传感器；所述电感器探测电磁信号；所述电压互感器和所述电流互感器探测电压信号、电流信号和电缆负荷信号；所述温度湿度传感器探测温度和湿度。
9.如权利要求1所述的基于机器学习的自主地下电缆勘测和保护系统，其特征在于，勘探小车主体下方还设置有车轮；车轮为履带式车轮。
10.一种基于机器学习的自主地下电缆勘测和保护方法，其特征在于，该方法是基于权利要求1-9中任意一项所述的基于机器学习的自主地下电缆勘测和保护系统实现的，包括以下步骤：
步骤1：利用所述图像采集模块实时采集勘探小车行进前方电缆外部的图片信息，并将所述图片信息通过所述图像传输模块传输至所述控制终端；
步骤2：在故障排查模式下，利用所述通讯模块实时采集所述人工遥控器发出的无线电信号，人为调控勘探小车的驱动路线，直至勘探小车位于合适位置；在日常模式下，利用所述超声波测距模块实时采集勘探小车自助发出的超声波信号，结合所述图像采集模块采集的图片信息一同传输至所述中央处理模块，进行组合信息处理计算，并调控勘探小车驱动路线，直至勘探小车位于计算的合适位置；
步骤3：利用所述电缆探测器对地下电缆进行信号数据的采集；
步骤4：通过所述控制终端对所述信号数据和所述图片信息进行分析处理，判断地下电缆外部破损情况和内部故障的原因。
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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110927802A (zh) * 2019-11-29 2020-03-27 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司 基于磁矢量数据的海缆故障精确定位方法及定位仪
CN112180209A (zh) * 2020-09-24 2021-01-05 国网山东省电力公司临沂供电公司 一种配网接地故障精选选段装置
CN112462191A (zh) * 2020-10-22 2021-03-09 北京潞电电气设备有限公司 地下电缆故障探测机器人、探测系统及探测方法
CN112462190A (zh) * 2020-10-22 2021-03-09 北京潞电电气设备有限公司 地下电缆故障探测多足机器人、探测系统及探测方法
CN113030641A (zh) * 2021-03-05 2021-06-25 国网四川省电力公司技能培训中心 一种智能化电缆故障巡检机器车及方法
CN113093293A (zh) * 2021-05-08 2021-07-09 北京潞电电气设备有限公司 一种电缆路径识别与故障定位设备
CN113771990A (zh) * 2021-10-13 2021-12-10 郎方 一种城市轨道信号系统故障排查装置
CN115389867A (zh) * 2022-10-26 2022-11-25 北京千尧新能源科技开发有限公司 一种集成多种信号的海缆状态监测方法及系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU463078A1 (ru) * 1970-04-01 1975-03-05 Войсковая Часть N25871 Устройство дл прокладки кабел в грунт с одновременным контролем глубины прокладки
CN101576600A (zh) * 2009-05-15 2009-11-11 重庆大学 自行走地下电缆故障检测智能仪
CN105353266A (zh) * 2015-09-28 2016-02-24 国网山东省电力公司济南供电公司 地下电缆故障监测系统及监测方法
CN205608135U (zh) * 2016-05-18 2016-09-28 国网山东省电力公司阳谷县供电公司 一种使用方便的电力检测设备
CN107037318A (zh) * 2016-11-25 2017-08-11 国网河南省电力公司平顶山供电公司 一种电力电缆故障定位平台

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU463078A1 (ru) * 1970-04-01 1975-03-05 Войсковая Часть N25871 Устройство дл прокладки кабел в грунт с одновременным контролем глубины прокладки
CN101576600A (zh) * 2009-05-15 2009-11-11 重庆大学 自行走地下电缆故障检测智能仪
CN105353266A (zh) * 2015-09-28 2016-02-24 国网山东省电力公司济南供电公司 地下电缆故障监测系统及监测方法
CN205608135U (zh) * 2016-05-18 2016-09-28 国网山东省电力公司阳谷县供电公司 一种使用方便的电力检测设备
CN107037318A (zh) * 2016-11-25 2017-08-11 国网河南省电力公司平顶山供电公司 一种电力电缆故障定位平台

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110927802A (zh) * 2019-11-29 2020-03-27 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司 基于磁矢量数据的海缆故障精确定位方法及定位仪
CN112180209A (zh) * 2020-09-24 2021-01-05 国网山东省电力公司临沂供电公司 一种配网接地故障精选选段装置
CN112462191A (zh) * 2020-10-22 2021-03-09 北京潞电电气设备有限公司 地下电缆故障探测机器人、探测系统及探测方法
CN112462190A (zh) * 2020-10-22 2021-03-09 北京潞电电气设备有限公司 地下电缆故障探测多足机器人、探测系统及探测方法
CN112462190B (zh) * 2020-10-22 2023-01-17 北京潞电电气设备有限公司 地下电缆故障探测多足机器人、探测系统及探测方法
CN112462191B (zh) * 2020-10-22 2023-02-10 北京潞电电气设备有限公司 地下电缆故障探测机器人、探测系统及探测方法
CN113030641A (zh) * 2021-03-05 2021-06-25 国网四川省电力公司技能培训中心 一种智能化电缆故障巡检机器车及方法
CN113030641B (zh) * 2021-03-05 2023-08-15 国网四川省电力公司技能培训中心 一种智能化电缆故障巡检机器车及方法
CN113093293A (zh) * 2021-05-08 2021-07-09 北京潞电电气设备有限公司 一种电缆路径识别与故障定位设备
CN113093293B (zh) * 2021-05-08 2023-02-10 北京潞电电气设备有限公司 一种电缆路径识别与故障定位设备
CN113771990A (zh) * 2021-10-13 2021-12-10 郎方 一种城市轨道信号系统故障排查装置
CN115389867A (zh) * 2022-10-26 2022-11-25 北京千尧新能源科技开发有限公司 一种集成多种信号的海缆状态监测方法及系统

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