CN114838810A - 一种巡检机器人 - Google Patents
一种巡检机器人 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114838810A CN114838810A CN202210307318.9A CN202210307318A CN114838810A CN 114838810 A CN114838810 A CN 114838810A CN 202210307318 A CN202210307318 A CN 202210307318A CN 114838810 A CN114838810 A CN 114838810A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- noise
- signal
- microphone array
- equipment
- model
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000007689 inspection Methods 0.000 title claims abstract description 49
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 42
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 21
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 40
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 38
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 36
- 239000010409 thin film Substances 0.000 claims description 29
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 28
- MARUHZGHZWCEQU-UHFFFAOYSA-N 5-phenyl-2h-tetrazole Chemical compound C1=CC=CC=C1C1=NNN=N1 MARUHZGHZWCEQU-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 25
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 15
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 15
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims description 13
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 10
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 7
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims description 7
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 claims description 7
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 claims description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 5
- 239000010408 film Substances 0.000 claims description 5
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 5
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 claims description 5
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 claims description 5
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000005311 autocorrelation function Methods 0.000 claims description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 3
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 2
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 claims description 2
- 230000006698 induction Effects 0.000 claims description 2
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 claims description 2
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims description 2
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 abstract description 4
- 238000009529 body temperature measurement Methods 0.000 description 5
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 5
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N Lithium Chemical compound [Li] WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 239000007888 film coating Substances 0.000 description 1
- 238000009501 film coating Methods 0.000 description 1
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 229910052744 lithium Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 229920000642 polymer Polymers 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
- 238000003466 welding Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
- G01H17/00—Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves, not provided for in the preceding groups
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J9/00—Programme-controlled manipulators
- B25J9/10—Programme-controlled manipulators characterised by positioning means for manipulator elements
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J9/00—Programme-controlled manipulators
- B25J9/16—Programme controls
- B25J9/1694—Programme controls characterised by use of sensors other than normal servo-feedback from position, speed or acceleration sensors, perception control, multi-sensor controlled systems, sensor fusion
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
- Y04S10/16—Electric power substations
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Robotics (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
本发明公开了一种巡检机器人，包括机器人小车平台，和安设于机器人小车平台上的激光探测与测距系统、动力电池、主控制器、传声器阵列装置和噪声数据采集装置箱，主控制器分别与激光探测与测距系统、传声器阵列装置、噪声数据采集装置箱和机器人小车平台连接，动力电池与机器人小车平台连接。本发明便于变电站工作人员直接确定变电站内具体地点的设备工作情况，本设备结构简单，施工调试周期短，巡检效率高、智能化水平高，减小测量时间受天气和运行工况的限制。
Description
技术领域
本发明涉及变电站巡检设备技术领域，具体涉及一种巡检机器人。
背景技术
目前，全国大多数变电站电力设备巡检仍采用人工巡检方式。巡检人员的巡视内容主要包括设备温度、仪表读数、高压电缆的接头状态等。巡视内容固定单一，巡视人员工作效率较低。变电站智能巡检机器人已经在浙江、江苏、山东等省电力公司中推广应用，从实际应用的效果来看，机器人巡检一定程度上可以替代人工巡检，完成日常的表计巡视、油位巡视、红外测温及刀闸操作状态等工作，但依然存在施工调试周期长、巡检效率低、智能化水平较低等缺点。随着电网安全运行的要求越来越高，变电站使用智能化设备的必要性也越来越强，能够使用一套既能对变电站设备自动进行数据采集，又能对所得数据进行全面综合分析和比较的智能化变电站巡检机器人系统是非常必要的。
目前部分变电站使用红外巡检技术，利用无线测温系统采集设备的温度数据，以此作为变电站相关设备的检测依据。而从变电站实际应用的效果来看，相比于传统人工红外测温提高了效率，但是依旧有许多问题，主要表现为：系统需要对全站设备进行检测，导致设计量大且复杂，成本费用较高；系统内由于使用红外测温，导致设备本身容易受到电磁干扰，使灵敏度下降，降低了系统的准确率；整个系统由于是基于全站设备设计，因此在后期的运行维护、管理费用较大；功能仅限于获取温度数据，缺少对获取的数据进行电气设备潜在故障进行诊断的功能。
发明内容
本发明要解决的技术问题是，针对现有技术存在的上述缺陷，提供了一种巡检机器人，便于变电站工作人员直接确定变电站内具体地点的设备工作情况，本设备结构简单，施工调试周期短，巡检效率高、智能化水平高，减小测量时间受天气和运行工况的限制。
本发明为解决上述技术问题所采用的技术方案是：
一种巡检机器人，包括机器人小车平台，和安设于机器人小车平台上的激光探测与测距系统、动力电池、主控制器、传声器阵列装置和噪声数据采集装置箱，主控制器分别与激光探测与测距系统、传声器阵列装置、噪声数据采集装置箱和机器人小车平台连接，动力电池与机器人小车平台连接。
按照上述技术方案，机器人小车平台上还设有太阳能薄膜板和太阳能电池，太阳能薄膜板与太阳能电池连接。
按照上述技术方案，太阳能薄膜板为碲化镉太阳能薄膜板，机器人小车平台上镀有碲化镉太阳能薄膜，碲化镉太阳能薄膜与太阳能电池连接，碲化镉太阳能薄膜能够将太阳能转化为电能，储存在电池中。
按照上述技术方案，机器人小车平台上设有扁条支架，传声器阵列装置和噪声数据采集装置箱设置于扁条支架上；动力电池与机器人小车平台连接，动力电池为机器人小车平台提供动力。
按照上述技术方案，激光探测与测距系统包括激光器、接收器、信号处理单元和旋转机构，旋转机构设置于机器人小车平台上，激光器、接受器和信号处理单元设置于旋转机构上，接受器与信号处理单元连接，信号处理单元和旋转机构与主控制器连接。
按照上述技术方案，传声器阵列装置由多个呈环形分布排列的传声器组成，构成圆环形传声器阵列；圆环形传声器阵列的中心位置设有摄像头，摄像头和圆环形传声器阵列均与主控制器连接。
按照上述技术方案，噪声数据采集装置箱设置于扁条支架上，传声器阵列装置与噪声数据采集装置箱连接。
按照上述技术方案，通过噪声数据采集装置箱进行设备声压数据的采集和存储，完成多个设备和多种运行工况下的噪声数据采集任务，实现噪声信号的连续采集功能；主控制器通过传声器阵列装置对实测环境中采集的噪声数据进行处理和分析，并利用声源定位算法实现对主设备的声源定位识别功能；通过激光探测与测距系统对周围环境扫描，建立三维场景模型，同时结合声压云图，进行相关拟合交互处理，通过三维场景模型看到更为直观的声学分布情况，便于变电站工作人员直接确定变电站内具体地点的设备工作情况。
按照上述技术方案，主控制器对采集的噪声数据进行处理和分析的具体过程为：主控制器通过时域分析法与频域分析法对采集到的噪声信号进行智能分析；同时，主控制器基于可控波束形成算法作为移动式噪声连续采集系统的声源识别定位算法，通过声波到达传声器阵列装置中不同阵元之间的传播距离差来对信号进行延时处理以及相应的加权叠加，建立传声器阵列和平面波的信号接收模型，推导并建立声源信号数学模型，基于波束形成算法原理，确定了波束形成定位算法模型，完成移动式噪声连续测量系统声源定位功能。
将三维场景模型与各设备的声压云图及定位进行相关拟合交互处理的具体过程为：巡检机器人运用激光雷达进行三维建模，运用机器人点对点进行噪声采集，对所有测点的声学数据对应在三维模型中变电站设备的各种信息对应特征量，生成测试数据报告，绘制变电站声场云图和变电站三维模型的拟合图。
通过时域分析法与频域分析法对采集到的噪声信号进行智能分析的具体过程为；时域分析法为：通过对噪声信号的幅值大小进行幅域分析得出声压幅值随时间变化曲线的有波形显示，利用对噪声信号的波形显示来复现测量到的各通道数据，根据观测设备噪声信号的时域波形图来预测机械设备运行状态的好坏，对其自相关分析利用信号的自相关函数，突出信号中的周期性分，简单直观的观测出设备噪声信号的幅值大小和变化规律；频域法分析为：通过将时域信号经过傅里叶变换为幅值谱，通过噪声信号的幅值谱可直观的观察出噪声信号中包含的各频率成分，当机械设备处于异常运行状态时，设备的振动信号中相应的频率成分会有所变化，故可利用幅值谱分析可有效监测设备的运行状态；但当机械设备发生故障时，通常会存在低频和高频的成分相互调制的现象，为了获得调制信号中的低频成分，通常采用Hilbert包络分析来提取出振动信号中的低频调制信号，先对噪声信号进行解调处理，再对提取的信号进行幅值谱分析，后根据幅值谱峰中心频率来精准确定设备故障的部位；
基于可控波束形成算法作为移动式噪声连续采集系统的声源识别定位算法的具体过程为：通过声波到达传声器阵列中不同阵元之间的传播距离差来对信号进行延时处理以及相应的加权叠加，由于声波的传播距离差主要依据阵列接收的声波是球面波还是平面波，故可通过计算界限值来区分平面声波和球面声波，当阵列与声源的距离大于这个界限值则可根据平面波模型来计算延时量，小于这个界限值时则按照球面波模型来进行计算，将传声器阵列里相距最远的两个传声器的距离作为阵列的孔径，用D表示，噪声源与传声器阵列之间的距离设定为L，在本文的噪声测量中，阵列与声源的距离往往都是大于界限值，因此声源属于远场模型，声波为平面波，建立传声器阵列和平面波的信号接收模型，推导并建立声源信号数学模型，基于波束形成算法原理，确定了波束形成定位算法模型，完成移动式噪声连续测量系统声源定位功能；
主控制器通过激光探测与测距系统对周围环境扫描，建立三维场景模型的具体过程为：主控制器在接受到由激光探测与测距系统传递的信息后，以坐标变换理论为基础，多视点获取，经过数据处理得到目标完整的三维距离像，对多点已收集目标基本参数数据进行单个结构分割，精确每个结构模型，用处理器对剪切过的扫描区域的数据进行去噪处理，利用快速特征直方图，初始配准与正态分布变换精确配准相结合的配准算法，对目标点云数据进行配准；再利用处理器计算点云的FPFH特征描述，再对点云的特征进行匹配，实现两片点云的初始变换，再使用kd-tree结构对点云的FPFH特征进行加速计算，完成变电站各部分模型的配准；主控制器进行分析和运算，运用slam算法实现同步定位和实时建图。
按照上述技术方案，主控制器通过激光探测与测距系统对周围环境扫描，建立三维场景模型的具体过程为：主控制器在接受到由激光探测与测距系统传递的信息后，以坐标变换理论为基础，多视点获取，经过数据处理得到目标完整的三维距离像，对多点已收集目标基本参数数据进行单个结构分割，精确每个结构模型，用处理器对剪切过的扫描区域的数据进行去噪处理，利用快速特征直方图，初始配准与正态分布变换精确配准相结合的配准算法，对目标点云数据进行配准；再利用处理器计算点云的FPFH特征描述子，再对点云的特征进行匹配，实现两片点云的初始变换，再使用kd-tree结构对点云的FPFH特征进行加速计算，完成变电站各部分模型的配准；主控制器进行分析和运算，运用slam算法实现同步定位和实时建图。
本发明具有以下有益效果：
本发明巡检机器人没有选择传统的利用无线测温系统采集设备的温度数据作为变电站相关设备的检测依据的原理，而是采用了利用变电站噪声检测的噪声数据作为变电站相关设备的检测依据的原理，避免了设备本身容易受到电磁干扰、设计量大且复杂的问题；本发明巡检机器人搭载了激光探测与测距系统，可以识别外界物体的信息，并且能够扫描获取周围环境的三维扫描图，使用处理器进行去噪处理，结合声源定位算法，后得到三维场景模型便于变电站工作人员直接确定变电站内具体地点的设备工作情况，本设备结构简单，施工调试周期短，巡检效率高、智能化水平高，减小测量时间受天气和运行工况的限制。
附图说明
图1是本发明实施例中巡检机器人的立体图；
图2是本发明实施例中巡检机器人的控制原理框图；
图3是本发明实施例中机器人小车平台的立体图；
图4是本发明实施例中激光探测与测距系统的立体图；
图5是本发明实施例中圆环形传声器阵列的立体图；
图6是本发明实施例中噪声数据采集装置箱的立体图；
图7是本发明实施例中碲化镉太阳能薄膜的立体图；
图8是本发明实施例中碲化镉太阳能薄膜板的立体图；
图9是本发明实施例中太阳能电池的立体图；
图10是本发明实施例中动力电池的立体图；
图11是本发明实施例中主控制器的立体图；
图12是本发明实施例中扁条支架的立体图；
图中，1-机器人小车平台，2-激光探测与测距系统，3-圆环形传声器阵列，4-噪声数据采集装置箱，5-碲化镉太阳能薄膜，6-碲化镉太阳能薄膜板，7-太阳能电池，8-动力电池，9-主控制器，10-扁条支架。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进行详细说明。
参照图1～图12所示，本发明提供的一个实施例中的巡检机器人，包括机器人小车平台1，和安设于机器人小车平台1上的激光探测与测距系统2、动力电池8、主控制器9、传声器阵列装置和噪声数据采集装置箱4，主控制器9分别与激光探测与测距系统2、传声器阵列装置、噪声数据采集装置箱4和机器人小车平台1连接，动力电池8与机器人小车平台1连接；激光探测与测距系统2采集到的信号能迅速传递到主控制器9中。
进一步地，机器人小车平台1上还设有太阳能薄膜板和太阳能电池7，太阳能薄膜板与太阳能电池8连接；将太阳能转化为电能，存储于太阳能电池7中。
进一步地，太阳能薄膜板为碲化镉太阳能薄膜板6，机器人小车平台1上镀有碲化镉太阳能薄膜5，碲化镉太阳能薄膜5与太阳能电池8连接，碲化镉太阳能薄膜能够将太阳能转化为电能，储存在电池中。
进一步地，碲化镉太阳能薄膜板6由碲化镉太阳能薄膜使用镀膜技术制成在玻璃板上，太阳能电池7动力电池8连接，为动力电池8补充电能。
进一步地，机器人小车平台1上设有扁条支架10，传声器阵列装置和噪声数据采集装置箱4设置于扁条支架10上；动力电池8与机器人小车平台1连接，动力电池8为机器人小车平台提供动力。
进一步地，机器人小车平台1整体为四轮式结构，前方两个为主动轮，后方两个为万向轮；动力电池8搭载于机器人小车平台1右上侧，机器人小车平台1的主动轮连接有伺服电机，伺服电机与动力电池8和主控制器9连接。
进一步地，激光探测与测距系统2包括激光器、接收器、信号处理单元和旋转机构，旋转机构设置于机器人小车平台1上，激光器、接受器和信号处理单元设置于旋转机构上，接受器与信号处理单元连接，信号处理单元和旋转机构与主控制器9连接。
进一步地，传声器阵列装置由多个呈环形分布排列的传声器组成，构成圆环形传声器阵列3；圆环形传声器阵列3的中心位置设有摄像头，摄像头和圆环形传声器阵列3均与主控制器连接。
进一步地，圆环形传声器阵列3采用背面盒盖式安装结构并采用螺旋固定，圆环形传声器阵列3正面开孔用于传声器的咪头拾取噪声信号；圆环形传声器阵列3搭载有16个传声器。
进一步地，摄像头为37mm×36mm，摄像头在圆环中心位置处于可活动结构，利于对不同俯仰角度的图片采集。所述的圆环形传声器阵列3与主控制器9，圆环形传声器阵列3采集到的信号能迅速传递到主控制器9中。
进一步地，扁条支架10的上端设有门框架结构。
进一步地，噪声数据采集装置箱4通过焊接设置于扁条支架10上，传声器阵列装置与噪声数据采集装置箱4连接。
进一步地，噪声数据采集装置箱4左右两侧各开8个小孔，用于连接16个传声器的信号线，噪声数据采集装置箱4在供电模块的侧面位置上开方形孔用于供电模块与外部数据采集卡的连接。
进一步地，供电模块由太阳能电池和动力电池构成。
进一步地，所述主控制器9为一台i7处理器的电脑,包含8G内存和1T硬盘，主控制器9电池为12V 20AH锂聚合物电池。
进一步地，主控制器包括主处理器
进一步地，通过噪声数据采集装置箱进行设备声压数据的采集和存储，完成多个设备和多种运行工况下的噪声数据采集任务，实现噪声信号的连续采集功能，形成各设备的声压云图；主控制器通过传声器阵列装置对实测环境中采集的噪声数据进行处理和分析，并利用声源定位算法对各设备的声源定位识别；通过激光探测与测距系统对周围环境扫描，建立三维场景模型，同时结合各设备的声压云图及定位，进行相关拟合交互处理，在三维场景模型中形成声学分布；通过三维场景模型看到更为直观的声学分布情况，便于变电站工作人员直接确定变电站内具体地点的设备工作情况。
进一步地，主控制器对采集的噪声数据进行处理和分析的具体过程为：主控制器通过时域分析法与频域分析法对采集到的噪声信号进行智能分析；同时，主控制器基于可控波束形成算法作为移动式噪声连续采集系统的声源识别定位算法，通过声波到达传声器阵列装置中不同阵元之间的传播距离差来对信号进行延时处理以及相应的加权叠加，建立传声器阵列和平面波的信号接收模型，推导并建立声源信号数学模型，基于波束形成算法原理，确定了波束形成定位算法模型，完成移动式噪声连续测量系统声源定位功能。
将三维场景模型与各设备的声压云图及定位进行相关拟合交互处理的具体过程为：巡检机器人运用激光雷达进行三维建模，运用机器人点对点进行噪声采集，对所有测点的声学数据对应在三维模型中变电站设备的各种信息对应特征量，生成测试数据报告，绘制变电站声场云图和变电站三维模型的拟合图。
通过时域分析法与频域分析法对采集到的噪声信号进行智能分析的具体过程为；时域分析法为：通过对噪声信号的幅值大小进行幅域分析得出声压幅值随时间变化曲线的有波形显示，利用对噪声信号的波形显示来复现测量到的各通道数据，根据观测设备噪声信号的时域波形图来预测机械设备运行状态的好坏，对其自相关分析利用信号的自相关函数
(公式中x(t)为信号，x(t-τ)为时移副本，T为周期)；突出信号中的周期性分，简单直观的观测出设备噪声信号的幅值大小和变化规律；频域法分析为：通过将时域信号经过傅里叶变换为幅值谱，通过噪声信号的幅值谱可直观的观察出噪声信号中包含的各频率成分，当机械设备处于异常运行状态时，设备的振动信号中相应的频率成分会有所变化，故可利用幅值谱分析可有效监测设备的运行状态；但当机械设备发生故障时，通常会存在低频和高频的成分相互调制的现象，为了获得调制信号中的低频成分，通常采用Hilbert包络分析
(公式中x(t)为实值函数，t-τ为时移，t为时间，τ为变化量)，来提取出振动信号中的低频调制信号，先对噪声信号进行解调处理，再对提取的信号进行幅值谱分析，后根据幅值谱峰中心频率z(t)＝x(t)+jh(t)(公式中Z(t)为复信号，x(t)为实的非平衡信号，h(t)为x(t)的Hilbert变换)来精准确定设备故障的部位；
基于可控波束形成算法作为移动式噪声连续采集系统的声源识别定位算法的具体过程为：通过声波到达传声器阵列中不同阵元之间的传播距离差来对信号进行延时处理以及相应的加权叠加，由于声波的传播距离差主要依据阵列接收的声波是球面波还是平面波，故可通过
(公式中r为距离，λ为波长，d为均匀线性阵列相邻阵元之间的距离)计算界限值来区分平面声波和球面声波，当阵列与声源的距离大于这个界限值则可根据平面波模型来计算延时量，小于这个界限值时则按照球面波模型来进行计算，将传声器阵列里相距最远的两个传声器的距离作为阵列的孔径，用D表示，噪声源与传声器阵列之间的距离设定为L，在本文的噪声测量中，阵列与声源的距离往往都是大于界限值，因此声源属于远场模型，声波为平面波，建立传声器阵列和平面波的信号接收模型，推导并建立声源信号数学模型，基于波束形成算法原理，确定了波束形成定位算法模型，完成移动式噪声连续测量系统声源定位功能；
进一步地，主控制器通过激光探测与测距系统对周围环境扫描，建立三维场景模型的具体过程为：主控制器在接受到由激光探测与测距系统传递的信息后，以坐标变换理论为基础，多视点获取，经过数据处理得到目标完整的三维距离像，对多点已收集目标基本参数数据进行单个结构分割，精确每个结构模型，用处理器对剪切过的扫描区域的数据进行去噪处理，利用快速特征直方图，初始配准与正态分布变换精确配准相结合的配准算法，对目标点云数据进行配准；再利用处理器计算点云的FPFH特征描述子，再对点云的特征进行匹配，实现两片点云的初始变换，再使用kd-tree结构对点云的FPFH特征进行加速计算，完成变电站各部分模型的配准；主控制器进行分析和运算，运用slam算法实现同步定位和实时建图。
进一步地，FPFH为快速点特征直方图。
kd-tree(k-dimensional树的简称)，是一种对k维空间中的实例点进行存储以便对其进行快速检索的树形数据结构。
Slam是Simultaneous Localization and Mapping(SLAM)的简称，原本是Robotics领域用来做机器人定位的，最早的SLAM算法其实是没有用视觉camera，Robotics领域一般用Laser Range Finder来做SLAM。
进一步地，设备噪声信号的幅值大小和变化规律具体表现为，电气设备噪声可以分为三种：工频干扰、过度过程干扰以及射频干扰：
工频干扰的典型例子是指大概率输电线与低电平信号线耦合时产生的干扰，其频率为50HZ(或60HZ)，谐波幅度较低，表现为规律性的细小波纹；
过渡过程干扰的典型例子是指TTL集成电路在状态改变时引发尖峰电流；电路中的电压和电流发生迅速变化，产生冲击脉冲；
射频干扰的典型例子是指高频感应加热设备、雷达等大功率电子设备产生电磁波辐射，干扰附件的仪器。负载电压为脉冲状，包含了大量的高频成分。射频是一种高频交流电。
本发明的工作原理：
一种巡检机器人，包括机器人小车平台，激光探测与测距系统，圆环形传声器阵列，噪声数据采集装置箱，碲化镉太阳能薄膜，碲化镉太阳能薄膜板，太阳能电池，动力电池，主控制器，扁条支架。所述机器人小车平台上端安装有激光探测与测距系统、主控制器、扁条支架。所述机器人小车平台两端安装有碲化镉太阳能薄膜板，所述机器人小车平台上方镀有碲化镉太阳能薄膜，所述激光探测与测距系统与主控制器相连接，所述圆环形传声器阵列与主控制器相连接，所述碲化镉太阳能薄膜板下方安装有太阳能电池，所述机器人小车平台上方安装连接扁条支架，所述噪声数据采集装置箱焊接于连接扁条支架结构上，所述圆环形传声器阵列安装在扁条支架最上方。
请参阅图1-12，在该技术方案中，当需要巡检机器人工作时，外部指令输入，由主控制器接受来自外部的指令，并驱动所述机器人小车平台开始运行；与此同时，主控制器分别向激光探测与测距系统、圆环形传声器阵列、噪声数据采集装置箱发送指令，激光探测与测距系统、圆环形传声器阵列、噪声数据采集装置箱开始运行。
请参阅图4，所述激光探测与测距系统主要由激光器、接收器、信号处理单元和旋转机构组成。所述激光探测与测距系统与主控制器相连接，激光探测与测距系统采集到的信号能迅速传递到主控制器中。所述激光探测与测距系统采用三角测距法，通过一束激光以一定的入射角度照射被测目标，激光在目标表面产生反射和散射，在另一角度利用透镜对反射激光汇聚成像，光斑成像在感光耦合组件位置传感器上，所述激光探测与测距系统将采集到的信息传递到主处理器中。
请参阅图2或9，所述主处理器在接受到由激光探测与测距系统传递的信息后，以坐标变换理论为基础，多视点获取，经过数据处理得到目标完整的三维距离像，对多点已收集目标基本参数数据进行单个结构分割，精确每个结构模型，用处理器对剪切过的扫描区域的数据进行去噪处理，利用快速特征直方图，初始配准与正态分布变换精确配准相结合的配准算法，对目标点云数据进行配准；再利用处理器计算点云的FPFH特征描述子，再对点云的特征进行匹配，实现两片点云的初始变换，再使用kd-tree结构对点云的FPFH特征进行加速计算，完成变电站各部分模型的配准。所述主处理器进行分析和运算，运用slam算法实现同步定位和实时建图。
请参阅图3，圆环形传声器阵列在工作状态下能够拾取噪声信号，圆环形传声器阵列结构的中间位置安装了37mm×36mm的摄像头，在拾取噪声信号的同时也能采集噪声设备的图片。圆环形传声器阵列将采集到的信息传递到噪声数据采集装置箱中，所述噪声数据采集装置箱将采集到的信息传递到主处理器中。
请参阅图9，所述主处理器在接受到噪声数据采集装置箱传递的信息后，所述主处理器通过时域分析法与频域分析法对采集到的噪声信号进行智能分析。同时，所述主处理器基于可控波束形成算法作为移动式噪声连续采集系统的声源识别定位算法，通过声波到达传声器阵列中不同阵元之间的传播距离差来对信号进行延时处理以及相应的加权叠加，建立传声器阵列和平面波的信号接收模型，推导并建立声源信号数学模型，基于波束形成算法原理，确定了波束形成定位算法模型，完成移动式噪声连续测量系统声源定位功能。
请参阅图9，所述主处理器中储存了预先设计准备的云端数据库存放噪声巡检机器人采集的大量噪声数据，将其安放于声学分析区，在声学分析区中进行声源定位和声压云图的制作和频率分析，同时存放激光雷达的三维场景模型，进行相关拟合交互处理，通过三维场景模型看到更为直观的声学分布情况，便于变电站工作人员直接确定变电站内具体地点的设备工作情况。
请参阅图5，无论巡检机器人是否处于工作状态，位于机器人小车平台两侧的碲化镉太阳能薄膜板在进行太阳能发电，转化得来的电能储存在太阳能电池中，并通过充电线向动力电池、主控制器供电。
请参阅图6，无论巡检机器人是否处于工作状态，镀膜在机器人小车平台上的碲化镉太阳能薄膜都在进行太阳能发电，转化得来的电能储存在太阳能电池中，并通过充电线向动力电池、主控制器供电。
一般地，当巡检机器人正常工作时，工作人员可以根据主处理器回传的信息实时了解巡检情况，然后通过通信模块发送至主处理器，从而可以有效地对巡检现场进行远程指挥。
综上，在动力电池供电的电机控制下，电机进行移动，在路径的自动规划上利用机器人内部程序，对场地地图进行前期的整体扫描，对部分点进行采样收录，之后创建相关路径，使机器人小车自动规划路径。噪声数据采集装置箱进行设备声压数据的采集和存储，最终完成多个设备和多种设备运行工况下的噪声数据采集任务，实现噪声信号的连续采集功能；传声器阵列装置对实测环境中采集的噪声数据进行处理和分析，并利用声源定位算法实现对主设备的声源定位识别功能；激光探测与测距系统通过对周围环境的扫描，建立三维场景模型，同时结合声压云图，进行相关拟合交互处理，通过三维场景模型看到更为直观的声学分布情况，便于变电站工作人员直接确定变电站内具体地点的设备工作情况。碲化镉太阳能薄膜板、碲化镉太阳能薄膜进行太阳能发电，转化得来的电能储存在太阳能电池中，并通过充电线向动力电池、主控制器供电。本发明提供一种巡检机器人，以解决现有技术因设备本身容易受到电磁干扰，导致施工调试周期长、巡检效率低、智能化水平较低的问题，以及改善变电站噪声测量的有限点测量情况，通过对变电站整体进行整体性的测量，减小测量时间受天气和运行工况的限制以及噪声传递路径判断不准确等问题的影响。
以上的仅为本发明的较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明申请专利范围所作的等效变化，仍属本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种巡检机器人，其特征在于，包括机器人小车平台(1)，和安设于机器人小车平台(1)上的激光探测与测距系统(2)、动力电池(8)、主控制器(9)、传声器阵列装置和噪声数据采集装置箱(4)，主控制器(9)分别与激光探测与测距系统(2)、传声器阵列装置、噪声数据采集装置箱(4)和机器人小车平台(1)连接，动力电池(8)与机器人小车平台(1)连接。
2.根据权利要求1所述的巡检机器人，其特征在于，机器人小车平台(1)上还设有太阳能薄膜板和太阳能电池(7)，太阳能薄膜板与太阳能电池(8)连接。
3.根据权利要求2所述的巡检机器人，其特征在于，太阳能薄膜板为碲化镉太阳能薄膜板(6)，机器人小车平台(1)上镀有碲化镉太阳能薄膜(5)，碲化镉太阳能薄膜(5)与太阳能电池(8)连接，碲化镉太阳能薄膜能够将太阳能转化为电能，储存在电池中。
4.根据权利要求1所述的巡检机器人，其特征在于，机器人小车平台(1)上设有扁条支架(10)，传声器阵列装置和噪声数据采集装置箱(4)设置于扁条支架(10)上，传声器阵列装置与噪声数据采集装置箱(4)连接。
5.根据权利要求1所述的巡检机器人，其特征在于，激光探测与测距系统(2)包括激光器、接收器、信号处理单元和旋转机构，旋转机构设置于机器人小车平台(1)上，激光器、接受器和信号处理单元设置于旋转机构上，接受器与信号处理单元连接，信号处理单元和旋转机构与主控制器(9)连接。
6.根据权利要求1所述的巡检机器人，其特征在于，传声器阵列装置由多个呈环形分布排列的传声器组成，构成圆环形传声器阵列(3)；圆环形传声器阵列(3)的中心位置设有摄像头，摄像头和圆环形传声器阵列(3)均与主控制器连接。
7.根据权利要求1所述的巡检机器人，其特征在于，通过噪声数据采集装置箱进行设备声压数据的采集和存储；主控制器通过传声器阵列装置对实测环境中采集的噪声数据进行处理和分析，并利用声源定位算法对各设备的声源定位识别；通过激光探测与测距系统对周围环境扫描，建立三维场景模型，同时结合各设备的声压云图及定位，进行相关拟合交互处理，在三维场景模型中形成声学分布。
8.根据权利要求7所述的巡检机器人，其特征在于，主控制器对采集的噪声数据进行处理和分析的具体过程为：主控制器通过时域分析法与频域分析法对采集到的噪声信号进行智能分析；同时，主控制器基于可控波束形成算法作为移动式噪声连续采集系统的声源识别定位算法，通过声波到达传声器阵列装置中不同阵元之间的传播距离差来对信号进行延时处理以及相应的加权叠加，建立传声器阵列和平面波的信号接收模型，推导并建立声源信号数学模型，基于波束形成算法原理，确定了波束形成定位算法模型，完成移动式噪声连续测量系统声源定位功能；
将三维场景模型与各设备的声压云图及定位进行相关拟合交互处理的具体过程为：巡检机器人运用激光雷达进行三维建模，运用机器人点对点进行噪声采集，对所有测点的声学数据对应在三维模型中变电站设备的各种信息对应特征量，生成测试数据报告，绘制变电站声场云图和变电站三维模型的拟合图。
9.根据权利要求8所述的巡检机器人，其特征在于，通过时域分析法与频域分析法对采集到的噪声信号进行智能分析的具体过程为；时域分析法为：通过对噪声信号的幅值大小进行幅域分析，得出声压幅值随时间变化曲线的波形显示，通过对噪声信号的波形显示来复现测量到的数据，再根据观测设备噪声信号的时域波形图来预测机械设备运行状态的好坏，对其自相关分析，利用信号的自相关函数，突出信号中的周期性分，直观地观测出设备噪声信号的幅值大小和变化规律；频域分析法为：将时域信号经过傅里叶变换为幅值谱，通过噪声信号的幅值谱可得到出噪声信号中包含的各频率成分，当机械设备处于异常运行状态时，设备的振动信号中相应的频率成分会有所变化，故可利用幅值谱分析监测设备的运行状态；当机械设备发生故障时，通常会存在低频和高频的成分相互调制的现象，为了获得调制信号中的低频成分，通常采用Hilbert包络分析来提取出振动信号中的低频调制信号，先对噪声信号进行解调处理，再对提取的信号进行幅值谱分析，后根据幅值谱峰中心频率来定位设备中故障的部位；
基于可控波束形成算法作为移动式噪声连续采集系统的声源识别定位算法的具体过程为：通过声波到达传声器阵列中不同阵元之间的传播距离差来对信号进行延时处理以及对应的加权叠加，由于声波的传播距离差主要依据为声场模型是远场模型或是近场模型，故可通过计算界限值，来区分远场模型和近场模型，当阵列与声源的距离大于这个界限值则可根据远场模型来计算延时量，小于这个界限值时则按照近场模型来进行计算，将传声器阵列里相距最远的两个传声器的距离作为阵列的孔径，用D表示，噪声源与传声器阵列之间的距离设定为L，在噪声测量中，阵列与声源的距离往往都是大于界限值，因此声源属于远场模型，声波为平面波，建立传声器阵列和平面波的信号接收模型，推导并建立声源信号数学模型，基于波束形成算法原理，确定了波束形成定位算法模型，完成移动式噪声连续测量系统声源定位功能；
主控制器通过激光探测与测距系统对周围环境扫描，建立三维场景模型的具体过程为：主控制器在接受到由激光探测与测距系统传递的信息后，以坐标变换理论为基础，多视点获取，经过数据处理得到目标完整的三维距离像，对多点已收集目标基本参数数据进行单个结构分割，精确每个结构模型，用处理器对剪切过的扫描区域的数据进行去噪处理，利用快速特征直方图，初始配准与正态分布变换精确配准相结合的配准算法，对目标点云数据进行配准；再利用处理器计算点云的FPFH特征描述，再对点云的特征进行匹配，实现两片点云的初始变换，再使用kd-tree结构对点云的FPFH特征进行加速计算，完成变电站各部分模型的配准；主控制器进行分析和运算，运用slam算法实现同步定位和实时建图。
10.根据权利要求9所述的巡检机器人，其特征在于，观测设备噪声信号的幅值大小和变化规律过程中将电气设备噪声分为三种，分别为：工频干扰、过度过程干扰以及射频干扰：
工频干扰是指大概率输电线与低电平信号线耦合时产生的干扰，其频率为50HZ～60HZ，谐波幅度较低，表现为规律性的细小波纹；
过渡过程干扰是指TTL集成电路在状态改变时引发尖峰电流；电路中的电压和电流发生迅速变化，产生冲击脉冲；
射频干扰是指高频感应加热设备、雷达等大功率电子设备产生电磁波辐射，干扰附件的仪器。负载电压为脉冲状，包含了大量的高频成分。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210307318.9A CN114838810A (zh) | 2022-03-25 | 2022-03-25 | 一种巡检机器人 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210307318.9A CN114838810A (zh) | 2022-03-25 | 2022-03-25 | 一种巡检机器人 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114838810A true CN114838810A (zh) | 2022-08-02 |
Family
ID=82564136
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210307318.9A Pending CN114838810A (zh) | 2022-03-25 | 2022-03-25 | 一种巡检机器人 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114838810A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116073520A (zh) * | 2023-03-06 | 2023-05-05 | 国网四川省电力公司电力科学研究院 | 电网巡检方法及装置、电子设备及存储介质 |
| CN116699521A (zh) * | 2023-07-25 | 2023-09-05 | 安徽碧水环业生态科技有限公司 | 一种基于环境保护的城市噪声定位系统及其方法 |
Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20130231779A1 (en) * | 2012-03-01 | 2013-09-05 | Irobot Corporation | Mobile Inspection Robot |
| CN108955869A (zh) * | 2018-07-16 | 2018-12-07 | 哈尔滨电机厂有限责任公司 | 一种汽轮发电机异常噪声频谱的分析方法 |
| CN109616136A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-04-12 | 出门问问信息科技有限公司 | 一种自适应波束形成方法、装置及系统 |
| CN111076246A (zh) * | 2018-10-19 | 2020-04-28 | 宁波方太厨具有限公司 | 一种识别油烟机故障异音的方法 |
| CN111311650A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-19 | 南方电网数字电网研究院有限公司 | 一种点云数据的配准方法、装置及存储介质 |
| CN111323752A (zh) * | 2020-03-25 | 2020-06-23 | 哈尔滨工程大学 | 远近场过渡区间声源定位方法 |
| CN211375602U (zh) * | 2019-12-18 | 2020-08-28 | 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 | 一种变电站移动式智能噪声实景云图建模系统 |
| CN111796298A (zh) * | 2020-07-06 | 2020-10-20 | 贵州电网有限责任公司 | 一种激光LiDAR电力线点云自动补点方法 |
| CN112444314A (zh) * | 2020-11-02 | 2021-03-05 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种基于振动噪声的电抗器异常报警系统及方法 |
| CN112540347A (zh) * | 2020-11-17 | 2021-03-23 | 普联国际有限公司 | 一种声源远近的判断方法、装置、终端设备及存储介质 |
| CN112557512A (zh) * | 2020-11-26 | 2021-03-26 | 国网上海市电力公司 | 声成像方法、装置、设备及基于声成像设备的巡检机器人 |
| CN113160292A (zh) * | 2021-04-27 | 2021-07-23 | 武汉理工大学 | 一种基于智能移动终端的激光雷达点云数据三维建模装置及方法 |
| CN113376252A (zh) * | 2021-06-28 | 2021-09-10 | 国网湖南省电力有限公司 | 一种变电站主设备运行状态声学移动巡检装置 |
-
2022
- 2022-03-25 CN CN202210307318.9A patent/CN114838810A/zh active Pending
Patent Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20130231779A1 (en) * | 2012-03-01 | 2013-09-05 | Irobot Corporation | Mobile Inspection Robot |
| CN108955869A (zh) * | 2018-07-16 | 2018-12-07 | 哈尔滨电机厂有限责任公司 | 一种汽轮发电机异常噪声频谱的分析方法 |
| CN111076246A (zh) * | 2018-10-19 | 2020-04-28 | 宁波方太厨具有限公司 | 一种识别油烟机故障异音的方法 |
| CN109616136A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-04-12 | 出门问问信息科技有限公司 | 一种自适应波束形成方法、装置及系统 |
| CN211375602U (zh) * | 2019-12-18 | 2020-08-28 | 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 | 一种变电站移动式智能噪声实景云图建模系统 |
| CN111311650A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-19 | 南方电网数字电网研究院有限公司 | 一种点云数据的配准方法、装置及存储介质 |
| CN111323752A (zh) * | 2020-03-25 | 2020-06-23 | 哈尔滨工程大学 | 远近场过渡区间声源定位方法 |
| CN111796298A (zh) * | 2020-07-06 | 2020-10-20 | 贵州电网有限责任公司 | 一种激光LiDAR电力线点云自动补点方法 |
| CN112444314A (zh) * | 2020-11-02 | 2021-03-05 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种基于振动噪声的电抗器异常报警系统及方法 |
| CN112540347A (zh) * | 2020-11-17 | 2021-03-23 | 普联国际有限公司 | 一种声源远近的判断方法、装置、终端设备及存储介质 |
| CN112557512A (zh) * | 2020-11-26 | 2021-03-26 | 国网上海市电力公司 | 声成像方法、装置、设备及基于声成像设备的巡检机器人 |
| CN113160292A (zh) * | 2021-04-27 | 2021-07-23 | 武汉理工大学 | 一种基于智能移动终端的激光雷达点云数据三维建模装置及方法 |
| CN113376252A (zh) * | 2021-06-28 | 2021-09-10 | 国网湖南省电力有限公司 | 一种变电站主设备运行状态声学移动巡检装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 马东玲等: "传感器与检测技术", 31 March 2020, 苏州大学出版社, pages: 197 * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116073520A (zh) * | 2023-03-06 | 2023-05-05 | 国网四川省电力公司电力科学研究院 | 电网巡检方法及装置、电子设备及存储介质 |
| CN116073520B (zh) * | 2023-03-06 | 2024-01-26 | 国网四川省电力公司电力科学研究院 | 电网巡检方法及装置、电子设备及存储介质 |
| CN116699521A (zh) * | 2023-07-25 | 2023-09-05 | 安徽碧水环业生态科技有限公司 | 一种基于环境保护的城市噪声定位系统及其方法 |
| CN116699521B (zh) * | 2023-07-25 | 2024-03-19 | 安徽碧水环业生态科技有限公司 | 一种基于环境保护的城市噪声定位系统及其方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111784026B (zh) | 基于云边端协同感知的变电站电气设备全方位体检系统 | |
| CN114838810A (zh) | 一种巡检机器人 | |
| CN104985289B (zh) | 基于激光传感器的焊缝自动跟踪测试装置及其测试方法 | |
| CN112466000A (zh) | 一种基于电力巡检机器人的巡检系统及巡检控制方法 | |
| CN108956640A (zh) | 适用于配电线路巡检的车载检测装置及检测方法 | |
| CN207300606U (zh) | 基于声学原理的变压器信息采集装置 | |
| CN102288883A (zh) | 异步双端电力电缆振荡波局部放电识别与定位方法 | |
| Pouliot et al. | LineScout power line robot: Characterization of a UTM-30LX LIDAR system for obstacle detection | |
| CN211375602U (zh) | 一种变电站移动式智能噪声实景云图建模系统 | |
| CN105510787A (zh) | 基于图像合成技术的便携式超声、红外、紫外检测仪 | |
| CN113988518A (zh) | 用于多源信息融合分析的配网设备健康诊断方法 | |
| CN110470379A (zh) | 一种变电站移动式智能噪声连续采集系统 | |
| CN109649432A (zh) | 基于导波技术的云端平台钢轨完整性监测系统及方法 | |
| CN112557512A (zh) | 声成像方法、装置、设备及基于声成像设备的巡检机器人 | |
| CN207751939U (zh) | 一种集装箱检测仪 | |
| CN115272560B (zh) | 一种基于三维声场云图的变电设备隐患定位方法及系统 | |
| CN205507005U (zh) | 一种便携式超声、红外、紫外检测仪 | |
| CN109407112A (zh) | 基于LiDAR点云数据的果树树冠体积测算方法及系统 | |
| CN116667531A (zh) | 一种基于数字孪生变电站的声光电协同巡检方法及装置 | |
| CN107861017A (zh) | 一种变电站巡检机器人及电力设备接地故障检测方法 | |
| Wang et al. | Intelligent inspection enabling platform for power distribution network based on 5G wireless communication connected unmanned aerial vehicle | |
| CN107121624A (zh) | 基于矩量法的局放检测多点布局和定位方法 | |
| CN116147632B (zh) | 新增电力设备动态巡检路径规划方法及其系统 | |
| CN113160388A (zh) | 基于bim和3d扫描技术辅助安装电气设备的方法 | |
| CN111402552A (zh) | 一种电力设备监测报警系统及方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |