基于油浸式机器人的变压器故障识别研究

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油浸式变压器是电力系统中最为关键和核心的设备,定期检修的主要方式是停机放油后工人进入变压器内部目视检查,存在检修效率不高、停机时间长、故障识别准确性低等问题。本文研究采用新型智能机器人技术设计电力变压器油浸式智能内检机器人,在大型电力变压器不放油的情况下,进入停运设备内部主绝缘间隙仿生潜游,利用配备的摄像机和传感器将变压器内部视频图像等信息实时无线传输到工作站,使用卷积神经网络对内部的异物、闪络、放电点及痕迹进行智能感知和自动识别。试验结果表明,采用油浸式智能机器人的故障智能识别更准确、使用更方便,极大提高了电力变压器检修领域的智能化水平。
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