自动巡检机器人故障检测系统

摘要

目前，智能巡检机器人已广泛应用于工业生产的诸多领域，但针对特殊极端场景的特种巡检机器人的研发尚未成熟，且传统机器人故障检测存在瓶颈，因此为极地科考设计发电机故障智能检测系统。该系统采用自组织与远程控制互协同的控制策略以应对极地区域网络状况差、通信费用高的问题，并提出基于孪生网络的小样本故障识别算法，旨在解决故障检测中样例较少与正负样本不均衡的问题。通过系统仿真实验，验证了该系统性能的优越性。

0 引言

随着科技的不断进步，各机械自动化水平在逐渐提高，无人值守现象也越发普遍。发电机是电力系统的关键所在，加强对发电机的巡检尤为重要。传统人工巡检方式所耗费的高成本已无法满足当前发电机巡检需求。随着人工智能技术的快速发展，智能巡检机器人的应用越来越广泛，机器人巡检已成为当下主要的巡检方式。与传统人工巡检相比，智能巡检具有操作灵活、不受外界天气影响等优点。此外，巡检机器人可携带多种传感器，可在任何恶劣天气下实现发电机测温、缺陷检测、开关状态监控等日常巡检，便于及时发现发电机的事故和问题，排除大面积断电等安全隐患。目前，主流的巡检机器人采用人工远程控制的方法进行巡检，但是位于极地等极端环境恶劣之处往往信号较差、通信成本较高、时延较大，难以满足长时间远程操控的需求。同时，在巡检时经常会遇到环境昏暗、能

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