CN111745658A - 一种检测大型油浸式变压器的机器人及智能控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种检测大型油浸式变压器的机器人，所述机器人为扁平状，机器人的外壳的整体外形呈流线形，俯视外壳的上表面呈梯形，机器人前端的宽度小于尾部。在梯形壳体的前端侧面中间位置设置双目摄像头，在双目摄像头的两侧分别对称设置第一超声波探测器、第二超声波探测器和第一光源、第二光源。本发明还涉及一种检测大型油浸式变压器的机器人的智能控制方法，控制机器人拍摄、感知闪络痕迹、绕开障碍物。本发明使变压器的检测工作方便操作、减少二次污染；机器人外形设计独特，适合在低密度高粘性的变压器油液中航行；机器人运动高效且全面；机器人摄像、光源及超声波探测器位置布置独特，运用了最少的超声波探测器实现变压器的探测需求。

Description

一种检测大型油浸式变压器的机器人及智能控制方法

技术领域

本发明属于油浸式电力变压器技术领域，具体涉及一种检测大型油浸式变压器的机器人。

背景技术

大型油浸式电力变压器是电网的核心装备，容量大，价值高，结构复杂，是变电运行中关注的重点。当变压器出现异常时，往往需要停电后对内部缺陷进行检测和定位，才能确认故障类型，进而确定检修方案。

由于变压器油箱是封闭的，无法直接观察到内部的情况，内部检查时往往需要排油，再由专业技术人员穿戴连体作业服，从人孔爬进设备箱体内，人工寻找设备内部的故障点。传统的人工内检主要存在几个方面问题：首先，大型电力变压器内检周期较长且工艺要求较高，需要开展检前排油、检后真空注油及热油循环，且内检工作对天气条件及设备存放条件具有较高要求。其次，电力变压器内部结构复杂，空间紧凑，人工内检通道狭小，人员只能在器身和箱壁间移动，存在人体无法到达的内检“盲区”，且内部空间黑暗闭塞，对故障点的寻找和判别造成较大的干扰。此外，内检通道油气污染严重，各类金属及绝缘结构部件交错，威胁操作人员人身安全及健康，且人工进入时，可能发生外部杂质和污染源带入、工件器具遗留等失误，对设备运行造成二次危害。

人工开展电力变压器的内检工作，工序复杂、耗时费力、危险性高是当前面临的问题，所以急需一种可以替代人进入变压器进行作业的机器人。

目前，此种机器人在国内外相关专利主要有以下：专利申请号为201710022059.4的专利名称为“一种油浸式变压器内部检测机器人的推进布置方法”的发明专利，其采用的为水平布置的喷射泵及垂直布置的螺旋桨实现在三维空间的任意运动，由于其机器人外形为球形，这种布置使其难以稳定机器人机身，影响检测工作的效率和准确率。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明对机器人的外形、推进器的布置及运动的基本原理进行改进，充分考虑到机器人在变压器油液中稳定机身的需要，创新地运用三电机推进器三角布置协同稳定机器人机身，并能灵活改变机器人姿态，还可进行上浮/下潜，而不用通过专门的推进器来实现机器人的上浮/下潜。本发明解决了变压器以往内部检测的危险性、低效率、高成本等缺陷，本发明所采用的技术方案如下：

一种检测大型油浸式变压器的机器人，所述机器人为扁平状，机器人的外壳的整体外形呈流线形，机器人外壳的上/下表面呈梯形，机器人前端的宽度小于尾部。机器人的外形呈流线形，可以很好地减少变压器油液阻力对机器人的阻碍并能通过变压器内部狭窄空间。

在梯形壳体的前端侧面中间位置设置双目摄像头，在双目摄像头的两侧分别对称设置第一超声波探测器、第二超声波探测器和第一光源、第二光源。通过设置双目摄像头、光源和超声波探测器实现变压器内检。

在梯形壳体上表面的中部位置，设置有第三推进器、第四推进器、第五推进器，第三推进器、第四推进器、第五推进器呈等边三角形，且第五推进器配置在靠近梯形的前端短侧面部位，第三推进器、第四推进器与梯形壳体的后端长侧面平行。通过三台推进器的协作，使得机器人不仅可以进行上浮/下潜运动，同时还可以进行俯仰、辅助推进、稳定机身等复杂运动。

在第五推进器与梯形壳体的后端长侧面之间的中心线位置上设置有第四超声波探测器、第五超声波探测器，在梯形壳体的下表面设置有与第四超声波探测器、第五超声波探测器位置相对应的第三超声波探测器、第六超声波探测器。通过设置第三超声波探测器与第六超声波探测器，以及第四超声波探测器与第五超声波探测器，可以探测机器人的顶部和底部距离障碍物的距离，进行辅助航行。

在梯形壳体的尾部的两端对称位置设置有第一推进器、第二推进器。

所述的机器人内置有深度传感器、陀螺仪、检测控制装置、电源装置，所述的检测控制装置用于控制机器人在变压器中的检测工作。

本发明的机器人由五台推进器提供动力，根据机械原理运动分析，本发明中配置的五台推进器可以很好地满足机器人在变压器油液中的任意姿态航行。机器人推进器的布置位置独特，使得机器人运动高效且全面。

本发明提出一种可在大型油浸式变压器油液中进行检测活动的机器人，应用在大型油浸式变压器中。机器人满足在大型油浸式变压器中航行及拍摄探测活动，并根据航行器原理，按照工作介质的特性设计了独特的流线型外形，结构上给予推进器以独特的导流功能，机器人配有多个超声波探测器，配备了高清摄像头及光源。

优选的，所述的检测控制装置包括：ARMCortex-A35处理器、检测控制模块，所述的检测控制模块根据深度传感器、陀螺仪、超声波探测器和双目摄像头发送的信息，控制机器人上浮、下潜、前进、转向、仰头或低头。

优选的，设置第一推进器、第二推进器的尾部壳体位置呈圆桶状。

优选的，所述的第一推进器、第二推进器、第三推进器、第四推进器、第五推进器选用螺旋桨式推进器。

优选的，所述的螺旋桨式推进器选用直流无刷电机矢量控制的螺旋桨式推进器。

优选的，推进器采用三角形支架、通过螺纹加胶水永久紧固到机器人本体上；其他部件均采用胶水及卡槽结合的方式固定连接到机器人本体上。

一种检测大型油浸式变压器的机器人的智能控制方法，应用上述的机器人，包括以下步骤：

S1、机器人在变压器内部航行，感知变压器局部过热位置时，双目摄像头工作拍摄图像；

S2、机器人在变压器内部航行，感知闪络痕迹时，双目摄像头工作拍摄图像；

S3、机器人在变压器内部航行，在双目摄像头检测到前方有障碍物时，调整姿态绕开障碍物。

优选的，步骤S2中，处理器通过固定算法控制机器人，通过5台推进器控制机器人仰头或低头。

优选的，步骤S3中，机器人计算出自身与障碍物之间的距离，由处理器控制第一推进器、第二推进器推进的速度，实现水平的旋转运动；同时在机器人内部陀螺仪不断向处理器的反馈配合下，向第三推进器、第四推进器、第五推进器发送转速指令调整位姿；根据深度传感器反馈的深度信息，并通过模糊人工神经网络滑模变结构控制技术方法进行深度控制，通过定深度或变深度绕过障碍物。

优选的，在变压器内部巡检过程中积累故障类别图片，并归集到已有的故障图片库中，通过深度学习、迁移学习，自动判断变压器内部放电类型并上传至云平台供专家研判。

本发明的有益效果：

(1)使变压器的检测工作方便操作、减少二次污染，提高生产效率、效益及人员安全性。采用机器人替代人工开展变压器内检有诸多优势，由于不再需要人工进入，因而减少了人员风险；由于不再进行放油作业，因而降低了变压器受潮的风险，提高了环境适应性；由于缩短了作业时间因而用工少，作业时间短，减少了停电时间，因而能够大大提高经济效益。

(2)机器人外形设计独特，符合在油液中的运动要求，适合在低密度高粘性的变压器油液中航行。

(3)机器人推进器布置位置独特，使得机器人运动高效且全面。

(4)机器人摄像、光源及超声波探测器位置布置独特，运用了最少的超声波探测器，实现变压器油液工况环境下的探测需求，运用独特的摄像头及光源布置，实现了检测需求，而不因为光源影响摄像效果。

(5)随着国内电网建设的加快，人们对超高压变压器以及特殊结构的变压器需求日益扩大。该机器人适合大型变压器检修过程的检测，可以广泛用在超高压变压器以及大型油浸式变压器，具有减少成本、避免变压器二次污染、保护检测人员等优点，未来市场前景可观。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的具体实施方式、或者现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术的描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些具体实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的属于本申请保护范围之内的附图。

图1是本发明实施例的机器人主视图；

图2是本发明实施例的机器人俯视图；

图3是本发明实施例的模糊人工神经网络滑模变结构控制技术原理示意图；

图中，1-第一推进器，2-第一光源，3-第一超声波探测器，4-双目摄像头，5-第三推进器，6-第四推进器，7-第三超声波探测器，8-第四超声波探测器，9-第二超声波探测器，10-第二光源，11-第二推进器，12-第五推进器，13-第五超声波探测器。

具体实施方式

下面结合附图举例，对发明做更详细地描述：

一种检测大型油浸式变压器的机器人，所述机器人为扁平状，机器人的外壳的整体外形呈流线形，俯视外壳的上表面呈梯形，机器人前端的宽度小于尾部。

如图1所示，是本发明实施例的机器人主视图，主视图反映的是梯形壳体的前端侧面。在梯形壳体的前端侧面(梯形壳体较短的位置)中间位置设置双目摄像头4(优选为集成双目夜视摄像头及红外摄像头的传感器)，在双目摄像头4的两侧分别对称设置第一超声波探测器3、第二超声波探测器9和第一光源2、第二光源10。通过梯形壳体的前端侧面的双目摄像头、超声波探测器，探测变压器油箱的状态，并可以拍摄图片供检测人员参考。所述的第一超声波探测器3、第二超声波探测器9，一个发射超声波、一个接收超声波，起到探测距离的作用。

在梯形壳体上表面的中部位置，设置有呈等边三角形的第三推进器5、第四推进器6、第五推进器12，用于实现机器人的上浮/下潜。第五推进器12配置在靠近梯形的前端短侧面部位，第三推进器5、第四推进器6与梯形壳体的后端长侧面平行；在第五推进器12与梯形壳体的后端长侧面之间的中心线位置上设置有第四超声波探测器8、第五超声波探测器13，用于探测机器人上面的障碍物；在梯形壳体的下表面设置有与第四超声波探测器8、第五超声波探测器13位置相对应的第三超声波探测器7、第六超声波探测器，用于探测机器人下面的障碍物。

在梯形壳体的尾部(梯形壳体较长的位置)的两端对称位置设置有第一推进器1、第二推进器11，用于推动机器人前进。设置第一推进器1、第二推进器11的尾部壳体位置呈圆桶状，其涡流可以更好地推动机器人前进。

如图2所示，是本发明实施例的机器人俯视图，俯视图反映的是梯形壳体的上表面的结构。在梯形壳体的壳体上表面设置有第三推进器5、第四推进器6、第五推进器12，三台推进器位置摆放独特，采用等边三角形的三角点处放置，且第五推进器12配置在靠近梯形的前端短侧面部位，第三推进器5、第四推进器6与梯形壳体的长侧面平行。在机器人上表面设置三台呈等边三角形放置的推进器，这是考虑到机器人机身稳定性及运动特性所布置的特殊位置。

机器人可以通过第三推进器5、第四推进器6、第五推进器12实现空间中的上浮/下潜运动。第一推进器1、第二推进器11、第三推进器5、第四推进器6、第五推进器12可优选螺旋桨式推进器，优先选用世界最先进的直流无刷电机矢量控制的螺旋桨式推进器，这种直流无刷电机的矢量控制，省去了传统伺服电机的编码器等部件，使机器人体积更小，具备控制精度高等特点。本发明的设计理念是物尽其用、一举两得，此种设计既满足了机器人外观美观的需要，又满足了为机器人提供充足动力及桨叶不与变压器器身进行碰撞而伤害变压器内部器身(变压器器身是变压器油箱内最为重要的核心组装件包括各种线圈、铁芯及引线等组件)的需要。

第三推进器5、第四推进器6、第五推进器12三台电机正转机器人上浮，反转机器人下潜。达到一定深度后，由深度传感器(深度传感器是内置的一种压力感应装置，通过压力变化来感知所处机器人所处的深度)反馈的信息可以通过水平布置的三台螺旋桨式推进器定深在一定的深度上，由双目摄像头4进行画面的采集、进行变压器内部结构的检测。对称布置的螺旋桨式第一推进器1、第二推进器11，可通过其同时正转实现前进，同时反转实现后退，一个正转一个反转实现水平的旋转运动。在运动过程中前向由第一超声波探测器3、第二超声波探测器9进行距离探测，垂直方向上由第三超声波探测器7与第六超声波探测器、以及第四超声波探测器8与第五超声波探测器13探测，由此用到了最少的超声波探测器，实现了机器人全方位的距离感知。

上述部件除推进器外，其他部件均采用胶水及卡槽结合的方式固定连接到机器人本体上。所述的推进器采用三角形支架、通过螺纹加胶水永久紧固到机器人本体上。

本发明的机器人内置有陀螺仪、检测控制装置、电源装置，所述的检测控制装置用于控制机器人在变压器中的检测工作，包括：ARMCortex-A35处理器、检测控制模块，所述的检测控制模块根据超声波探测器和双目摄像头发送的信息，控制机器人上浮、下潜、前进、转向、仰头或低头。电源装置用于为机器人供电提供动力。本发明的机器人电源部分、电机固定及内部内存等各电子元器件及部件的选取布置固定等内容，均为现有成熟技术，在此不再赘述。

ARMCortex-A35是一枚搭载在小型机器人上比较可靠的CPU(中央处理器)，它可通过核心电路板及外围电路板和外界电气设备如传感器、驱动器等进行通讯给其输出驱动信号，并通过特定电子电路为其输入驱动电流，外围板要预留出固定接口到达驱动器的信息流及驱动电流都是通过电线方式连接，但是采集的变压器内部的信息是通过摄像机的信息通过电线汇集到电路板上然后通过无线方式传到变压器孔洞处，有接收器，再把信息传到变压器外。本发明成功解决了变压器油液中的通讯问题，行业内对此块通讯技术尚处空白阶段。

本发明的机器人，采用的外形结构是严格根据大型油浸式变压器的内部结构来制定的，经多次试验及理论分析，本外形结构非常适合大型油浸式变压器内部巡航用。

本发明机器人的整体结构为流线阶梯状，梯形端首部位近似椭圆、尾部为艺术样条构建曲线，并且全身为流线形。机器人外壳设置5台推进器实现导流的作用，五台推进器的布置位置及工作方式，均是为了满足且更好的满足机器人本体的运动，五台推进器为机器人本体提供5个自由度，5个自由度完全满足本发明在国产大型油浸式变压器中的一切活动要求。由于国产大型油浸式变压器满足工作要求最狭窄的地方仅为11cm左右，所以本发明的机器人设计为扁平状，侧视图最宽位置宽度不得大于11cm。

本发明对机器人的控制，采用双目视觉自主规划对大型油浸式变压器内部空间进行建模(通过摄像头进行图像提取并建模，使得机器人知道其在空间中位置及空间环境，这是成熟技术)并导航，通过机器人姿态、深度、速度等底层控制技术结合PID(PID是比例、积分、微分进行控制的控制器，这是控制学中最常用的控制手段，比例、积分、微分都是数学手段，通过这些基础的数学理论发展而来的用于工业、机器人技术等的控制手段，在本发明中可以起到调节机器人不同状态间转换的目的，让其快速趋近于下一个状态的控制方法)及模糊人工神经网络滑模变结构控制技术等智能算法的控制策略，采用成熟的基于总线的分布式控制系统，提高了系统的鲁棒性。除机器表面的传感器外，内部还布置深度传感器、陀螺仪(陀螺仪可以感知机器人的姿态，空间坐标系中可以感知到与其可识别的坐标轴之间的夹角及变化速率又称角速度传感器，这种传感器可令机器本体实时感受到其姿态角，可用于姿态感知，可用与导航，导弹中的陀螺仪对其导航作用巨大)。下面介绍本发明如何在特定的工况内实现传感器反馈到中央处理器ARMCortex-A35、并且由ARMCortex-A35运行具体的检测控制模块进行对机器人的驱动，达到本发明实现所有运动及检测大型油浸式变压器内部器身的目的。这里只介绍算法逻辑及控制策略，具体程序不再详述。

如图3所示，是本发明实施例的模糊人工神经网络滑模变结构控制技术原理示意图。图3中，Ain是信号输入，A为反馈信号，d/dt是其中某项运动参数对时间进行的求导，带叉的圆圈代表十字固定无刷电机的支架；机器人模型包括机器人外壳加驱动器及全部硬件。滑模面简单的说就是一个控制面S，就是一个超曲面把空间分解为上下两部分，面上有通常点、起始点、终止点，其中所有运动趋于终止点附近的区域是滑动模态区，控制在此区域附近的运动又是滑模运动，此运动集中的面又是滑模面，机器围绕这个面以高频率的上下运动为滑模运动。滑模变结构控制技术技术是一种跟PID控制技术类似的控制技术，PID是从非稳定态收敛于稳定态的控制技术，滑模控制技术是运动始终收敛于一个状态的控制技术，而且滑模变结构控制技术可以有效消除运动的抖振问题，两种控制方法只是用处不同。控制率是在模糊神经网络滑模变结构控制过程中调节滑模态品质的一个控制参数，在线学习是可以通过已有参数库进行学习，在线学习是人工神经网络的一种特有功能，通过原有库进行半监督式学习(机器学习分为有监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习)后，得出调节切换增益所需要的系数以消除运动的不连续性，学习结果在模糊神经网络处同滑模面中不连续控制量的一阶导数d/dt控制参数进行联合判别调整后将结果给控制率，同时滑模面的控制参数也会汇集到控制率处，最终得出一个合理的可让机器人以周期往复运动但无抖振的停留在滑模面上的控制方法，在此过程中部分环节要加入PID控制中的积分器提高其稳定性，再将控制信号传导给机器人模型，与此同时由于机器驱动造成的油流扰动共同作用给机器人，又会产生新的运动参数变量及传感器感知参数再负反馈到起始的信号输入处，达到控制机器人在固定滑模面的闭环控制。此种控制方法也是可以提高整个运动系统的鲁棒性，所有的控制系统都是复杂控制算法的结合才能发挥其良好效果。

本发明的机器人，主要是为了检测变压器内部放电闪络及异物等故障，首先在机器人的首部位置布置了一台双目摄像头4。由于变压器内部是密闭环境，所以要采用感光度好的夜视摄像头，双目摄像头构建三维空间模型是比较成熟的技术，如采用ROS系统进行开发，由双目摄像头构建的三维模型可提供给处理器或GPU、进行判断机器人的航行方向。在自主续航模式下，进而可自主规划航行路径，双目摄像头目的在于感知变压器停电后局部过热位置，在变压器油没有凉透的情况下效果不明显，但是可根据具体情况为检测者及专家提供第一手的研判资料。

一种检测大型油浸式变压器的机器人的智能控制方法，包括以下步骤：

S1、机器人在变压器内部航行，感知变压器局部过热位置时，双目摄像头工作拍摄图像。

S2、机器人在变压器内部航行，感知闪络现象痕迹时，双目摄像头工作拍摄图像。

由于检测闪络需求，机器人在第三推进器5、第四推进器6、第五推进器12三台推进器的协同配合下，可实现上下45度俯仰角的机器人姿态变化以达到检测闪络的需求，具体方法是：

通过上位机控制机器人仰头或低头，本机器人采用ARMCortex-A35处理器，ARMCortex-A35处理器会通过固定算法控制机器人，如模糊人工神经网络滑模变结构控制器来控制各推进器协同配合，通过5台推进器控制机器人、提高在6自由度空间中的运动非线性耦合程度。第五推进器12正转、同时第三推进器5、第四推进器6反转，或第五推进器12反转同时第三推进器5、第四推进器6正转，来达到控制机器人仰头或低头的目的。本发明的机器人能一键倾斜30到45度角度，拍摄更多有价值的闪络痕迹图片。

S3、机器人在变压器内部航行，在双目摄像头检测到前方有障碍物时，自身可以粗略计算其距离(机器人与障碍物之间的距离)。通过图1中的第一超声波探测器3、第二超声波探测器9两台超声波即声呐设备，检测具体障碍物距离，通过DVL速度检测技术自主规划路径。然后，由ARMCortex-A35向图1中的第一推进器1、第二推进器11发出转速指令控制推进的速度，实现水平的旋转运动；同时向图2中第三推进器5、第四推进器6、第五推进器12三台推进器发送转速指令调整位姿，在机器人内部陀螺仪不断向ARMCortex-A35的反馈配合下，使机器人位姿得到所需要的调整。与此同时，机器人内部的深度传感器会实时向处理器反馈其深度信息，并通过模糊人工神经网络滑模变结构控制方法进行深度控制，在以上传感器及推进器的统一配合下定深度或变深度绕过障碍物。在越过障碍物的过程中，图1中的第三超声波探测器7与第六超声波探测器、以及第四超声波探测器8与第五超声波探测器13，两对超声波声呐装置可实时监测垂直与所处平面方向上其他物体距离，可保证在狭窄空间下感知到机器人的最宽处与狭窄面的距离、并反馈到ARMCortex-A35中，使ARMCortex-A35及时向5台推进器发送指令，并及时调整位姿穿过狭窄空间。

上述内容以一次越障碍为实例介绍了所有传感器、推进器、处理器之间的协同处理关系，达到改变机器人位姿及定深控制等目的。

本发明的机器人，在变压器内部巡检过程中会积累检出的故障类别图片，并归集到已有的故障图片库中，通过深度学习、迁移学习等人工神经网络智能算法，自动判断变压器内部放电类型并上传至云平台供专家研判。

最后需要说明的是：以上实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此。本领域技术人员应该理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种检测大型油浸式变压器的机器人，其特征在于，所述机器人为扁平状，机器人的外壳的整体外形呈流线形，机器人的外壳的上/下表面呈梯形，机器人前端的宽度小于尾部；

在梯形壳体的前端侧面中间位置设置双目摄像头(4)，在双目摄像头(4)的两侧分别对称设置第一超声波探测器(3)、第二超声波探测器(9)和第一光源(2)、第二光源(10)；在梯形壳体上表面的中部位置，设置有呈等边三角形的第三推进器(5)、第四推进器(6)、第五推进器(12)，第五推进器(12)配置在靠近梯形的前端短侧面部位，第三推进器(5)、第四推进器(6)与梯形壳体的后端长侧面平行；在第五推进器(12)与梯形壳体的后端长侧面之间的中心线位置上设置有第四超声波探测器(8)、第五超声波探测器(13)，在梯形壳体的下表面设置有与第四超声波探测器(8)、第五超声波探测器(13)位置相对应的第三超声波探测器(7)、第六超声波探测器；在梯形壳体的尾部的两端对称位置设置有第一推进器(1)、第二推进器(11)；

所述的机器人内置有深度传感器、陀螺仪、检测控制装置、电源装置，所述的检测控制装置用于控制机器人在变压器中的检测工作。

2.根据权利要求1所述的一种检测大型油浸式变压器的机器人，其特征在于，所述的检测控制装置包括：ARM Cortex-A35处理器、检测控制模块，所述的检测控制模块根据深度传感器、陀螺仪、超声波探测器和双目摄像头发送的信息，控制机器人上浮、下潜、前进、转向、仰头或低头。

3.根据权利要求2所述的一种检测大型油浸式变压器的机器人，其特征在于，设置第一推进器(1)、第二推进器(11)的尾部壳体位置呈圆桶状。

4.根据权利要求3所述的一种检测大型油浸式变压器的机器人，其特征在于，所述的第一推进器(1)、第二推进器(11)、第三推进器(5)、第四推进器(6)、第五推进器(12)选用螺旋桨式推进器。

5.根据权利要求4所述的一种检测大型油浸式变压器的机器人，其特征在于，所述的螺旋桨式推进器选用直流无刷电机矢量控制的螺旋桨式推进器。

6.根据权利要求1-5任一项所述的一种检测大型油浸式变压器的机器人，其特征在于，推进器采用三角形支架、通过螺纹加胶水永久紧固到机器人本体上；其他部件均采用胶水及卡槽结合的方式固定连接到机器人本体上。

7.一种检测大型油浸式变压器的机器人的智能控制方法，其特征在于，应用权利要求6所述的机器人，包括以下步骤：

S1、机器人在变压器内部航行，感知变压器局部过热位置时，双目摄像头工作拍摄图像；

S2、机器人在变压器内部航行，感知闪络痕迹时，双目摄像头工作拍摄图像；

S3、机器人在变压器内部航行，在双目摄像头检测到前方有障碍物时，调整姿态绕开障碍物。

8.根据权利要求7所述的一种检测大型油浸式变压器的机器人的智能控制方法，其特征在于，步骤S2中，处理器通过5台推进器控制机器人仰头或低头。

9.根据权利要求8所述的一种检测大型油浸式变压器的机器人的智能控制方法，其特征在于，步骤S3中，机器人计算出自身与障碍物之间的距离，由处理器控制第一推进器、第二推进器推进的速度，实现水平的旋转运动；同时在机器人内部陀螺仪不断向处理器的反馈配合下，向第三推进器、第四推进器、第五推进器发送转速指令调整位姿；根据深度传感器反馈的深度信息，并通过模糊人工神经网络滑模变结构控制技术方法进行深度控制，通过定深度或变深度绕过障碍物。

10.根据权利要求9所述的一种检测大型油浸式变压器的机器人的智能控制方法，其特征在于，在变压器内部巡检过程中积累故障类别图片，并归集到已有的故障图片库中，通过深度学习、迁移学习，自动判断变压器内部放电类型并上传至云平台供专家研判。

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