机器人神经网络自适应控制下的新能源电力场站巡检技术_中国煤炭行业知识服务平台

机器人神经网络自适应控制下的新能源电力场站巡检技术

作者

徐波刘凯
单位

国网江西省电力有限公司检修分公司
摘要

为优化新能源电力场站巡检效果，研究巡检机器人神经网络自适应控制下的新能源电力场站巡检技术。将巡检机器人移动坐标系变换到世界坐标系中，利用Lagrange方程建立巡检机器人动力学模型；以CCD摄像机为核心构建环境图像采集系统，采集并归一化和均值化处理图像信息；建立神经网络模型，结合梯度下降法则明确控制目标函数，训练网络误差，输出最终控制量，将此量作为依据实现巡检机器人自适应巡检。应用分析证明，所提技术控制精度高，在任何巡检模式和环境下都能规划出合理的巡检路径，具有较好的巡检效果。
关键词

新能源电力场巡检机器人神经网络自适应控制图像处理
基金项目(Foundation)

国网江西省电力有限公司科技项目(BE2020057)；
文章目录

1 机器人神经网络自适应控制技术
1.1 巡检机器人结构分析与动力学建模
1.1.1 工作巡检机器人系统结构
1.1.2 巡检机器人动力学模型构建
1.2 机器人神经网络自适应控制流程
2 新能源电力场站巡检技术的应用
2.1 环境信息采集与处理
(1)图像采集。
(2)归一化处理。
(3)均质化处理。
2.2 神经网络控制下的巡检技术实现
(1)步骤1:输入与输出确定。
(2)步骤2:确定模型训练过程。
(3)步骤3:控制结果输出。
3 仿真分析
4 应用实例
4.1 应用效果分析
4.2 讨论
5 结论
引用格式

徐波,刘凯.机器人神经网络自适应控制下的新能源电力场站巡检技术[J].能源与环保,2022,44(12):209-214.DOI:10.19389/j.cnki.1003-0506.2022.12.038.