基于AI视觉识别的电厂巡检机器人项目
国家能源博兴发电有限公司
一、项目案例基本信息
二、项目案例详细内容
1.项目案例简介
基于AI视觉识别的电厂巡检机器人以自主或遥控的方式，在无人值守的环境中，完成对锅炉汽机区域0米层和17米层设备进行红外温度监测和仪表油位的图像识别等任务，替代人工完成巡检中遇到的繁、难、险和重复性的工作。智能巡检机器人基于无轨化导航技术和运动四驱四转底盘，并集多种高科技技术为一体，包含安全防护单元、底盘及驱动单元、供电单元、主控单元、通讯单元、导航单元、拾音对讲单元等模块，具备无轨化、可调配、智能化、集群化、运行时长的优势。智能巡检机器人主要有定点定路径、指定点巡检、遥控巡检、高清可见光与红外实时视频监控、红外测温与故障报警、可见光图像智能判别、巡检报表分析与历史数据分析等功能，以自主或遥控的方式，在无人值守的环境中替代人工执行巡检任务。此外，智能巡检机器人作为可移动的感知执行平台，可搭载多种传感器，用于特定设备状态监测和操作、行业业务处理等定制服务。
2.主要创新点概述
本项目在电厂智能巡检路径规划中的创新点主要体现在以下三方面：
算法融合的协同优化机制：创新性地将粒子群优化算法与DWA（动态窗口法）结合，形成“全局路径规划+局部实时避障”的双层优化框架——通过粒子群算法对电厂复杂环境进行全局空间检索，利用粒子位置与速度的动态调整实现巡检路径的高效遍历规划；同时引入DWA算法对机器人实时动作进行预测与优化，解决全局规划中可能存在的局部障碍物动态规避问题，实现全局最优性与局部灵活性的协同。
针对电厂场景的适应性改进：基于电厂高安全要求、多设备障碍（如管道、开关柜、高温区域等）的特殊环境，优化粒子群算法的适应度函数与参数迭代规则，强化对电厂空间拓扑结构的识别与路径遍历的完整性；同时调整DWA算法的速度窗口与评价函数，使其更适配电厂障碍物的多样性（静态设备与潜在动态干扰），提升避障响应的准确性与及时性。
智能巡检的效率与安全性双提升：通过算法融合打破传统路径规划中“全局规划冗余”或“局部避障盲目性”的局限，既保证机器人对电厂关键区域的全覆盖巡检，又能在作业中实时动态规避障碍，减少无效路径折返与碰撞风险，为电厂巡检的智能化升级提供了兼具全局优化能力与局部应变能力的技术方案。
3.技术实现路径及方法
本项目围绕“无人化、智能化巡检”核心目标，以“硬件筑基-技术突破-模块集成-测试落地”为核心逻辑，分阶段推进技术实现，确保机器人适配电厂复杂场景需求，具体路径及方法如下：
3.1构建高适配性移动平台基础
采用差速驱动与独立转向结合的机械结构，通过有限元分析优化底盘承重与抗震动性能，适配电厂0米层狭窄通道、17米层高空间的复杂地形；选用高扭矩电机与耐磨轮胎，确保在高温、粉尘环境下的稳定运行，解决传统轮式底盘转向灵活性不足的问题。集成激光雷达、视觉摄像头、IMU惯性测量单元与UWB定位模块，构建多传感器融合的定位导航硬件体系——激光雷达用于环境障碍物三维建模，视觉摄像头辅助场景特征识别，IMU与UWB结合实现厘米级定位，为无轨导航提供精准硬件数据支撑。安全防护单元采用红外避障传感器+碰撞缓冲机构，通过硬件层面的实时距离监测与物理防护，避免机器人与设备碰撞；供电单元选用高容量锂电池组，搭配快充管理芯片，支持 6-8 小时连续巡检，同时设计电池热管理系统，适配电厂高温环境，主控单元选用工业级ARM处理器，具备多串口、以太网接口，满足多模块数据交互需求；通讯单元采用4G/5G+WiFi双模设计，确保机器人与后台系统的实时数据传输（视频、温度数据）；拾音对讲单元集成高灵敏度麦克风与降噪芯片，实现运维人员与现场的清晰语音交互。
3.2突破智能化巡检关键瓶颈
用“全局路径规划+局部动态调整”算法逻辑，结合电厂设备布局地图（预设），规划从起点到巡检点的最优路径；局部层面通过DWA（动态窗口法），实时分析激光雷达与视觉摄像头采集的环境数据，调整机器人速度与转向，规避临时障碍物，针对电厂锅炉汽机区域设备密集、金属反射干扰多的特点，优化激光雷达数据滤波算法（去除金属反光干扰点），同时通过视觉图像的设备特征（如管道颜色、仪表外形）训练，提升导航场景识别的鲁棒性。采集电厂不同型号仪表（模拟油位、实际油位）的可见光图像样本（10万+张），标注油位上限、下限、当前位置等关键特征，基于YOLOV8目标检测算法构建识别模型——通过迁移学习优化模型参数，提升油污、光线变化场景下的识别准确率，基于红外热成像摄像头采集的设备温度图像，如图1所示。采用阈值分割+区域生长算法，提取设备发热区域（如管道接头、电机绕组），结合电厂设备温度标准（预设），自动判断温度是否超标，超标时触发硬件层面的声光报警与后台预警。
图1巡检机器人红外测温
将红外温度数据、视觉识别结果与设备ID进行关联 —— 例如将某台电机的红外温度（如 120℃）、外观图像（是否有油污）绑定，形成设备 “多维度健康档案”；基于历史巡检数据（温度、油位变化趋势），采用 LSTM 时序预测模型，分析设备参数变化规律，当数据超出正常波动范围时（如温度每周上升 5℃），提前发出故障预警，为运维提供决策依据。
3.3实现软硬件协同工作
开发Web端后台系统，实现“机器人控制-数据查看-报表生成”一体化功能——通过WebSocket协议实现机器人遥控指令下发（如启动遥控巡检模式），通过数据库（MySQL+InfluxDB）存储巡检数据（InfluxDB 存储时序数据如温度，MySQL 存储设备基础信息、巡检报表），支持数据可视化展示（温度趋势图、巡检路径地图）。为各硬件模块（激光雷达、红外摄像头）开发适配的驱动程序，确保主控单元能实时读取模块数据。
在基于 AI 视觉识别的电厂智能巡检机器人系统中，智能巡检平台的路径规划功能是提升巡检效率与场景适配性的核心环节。该平台可深度结合电厂现场实际情况，依据预设或临时指定的巡检点，通过内置的智能巡检路径规划算法自动生成最优巡检路线，彻底摆脱传统固定路径的局限性，实现巡检任务的灵活化与高效化。
具体而言，平台在生成路线前，会先整合两类关键数据：一是电厂现场的静态环境数据，包括锅炉汽机区域 0 米层、17 米层的设备布局图纸、通道宽度、障碍物分布（如固定管道、开关柜）等预设信息，确保路线符合物理空间限制；二是动态任务需求，如运维人员根据设备状态临时新增的巡检点（如某台电机温度异常需重点复查）、需优先完成的关键设备监测任务（如锅炉压力表实时读数）等。算法层面采用 “全局优化+局部调整”双逻辑：全局上基于改进的智能寻优算法，以“巡检覆盖全、路径距离短、耗时少”为目标，对所有指定巡检点进行路径排序，例如自动规避17米层狭窄通道的拥堵区域，优先串联相邻的仪表监测点，减少机器人无效折返；局部则结合实时环境数据（如激光雷达捕捉的临时障碍物），通过动态窗口法（DWA）实时调整路径细节，避免因现场突发情况（如临时堆放的工具、人员临时作业）导致路线中断。
此外，平台支持路线的灵活迭代，若巡检过程中新增或删减巡检点，算法可在10秒内重新计算并生成新路线，如图2所示，无需人工重新规划；同时可根据机器人剩余电量自动优化路线，优先完成高优先级巡检点，确保在续航范围内高效完成核心任务。这一功能不仅大幅降低运维人员的路径规划工作量，更使巡检覆盖率提升至99%以上，进一步保障电厂设备监测的全面性与及时性。
图2 巡检路线
4.应用情况及可推广前景简述
4.1应用情况
目前，该巡检机器人已在多家火力发电厂完成试点落地，核心应用于锅炉汽机区域0米层与17米层关键设备巡检。实际运行中，机器人通过自主模式实现每日2-3次全流程巡检，覆盖设备红外温度监测（如管道接头、电机绕组）、仪表油位识别（准确率≥98%）等核心任务，同时支持遥控模式应对突发排查需求。
从应用成效看，机器人替代人工完成80%以上重复性巡检工作，将单次巡检时长从人工3小时缩短至2小时，且避免高温、狭窄空间等高危场景作业风险；通过红外测温，累计提前预警设备异常（如轴承过热、油位偏低）30余起；后台系统自动生成巡检报表，降低人工数据记录误差，为设备运维提供精准数据支撑，助力电厂实现无人值守区域的高效运维。
4.2可推广前景
除锅炉汽机区域外，机器人可快速适配电厂其他核心场景：如变压器区域（强化红外测温）、电缆沟道（优化底盘防护与低光环境视觉识别）、脱硫脱硝车间（升级耐腐蚀硬件），形成覆盖电厂全区域的智能巡检体系。同时基于其无轨化导航、多传感器搭载及AI识别能力，机器人可向同类型高风险、高重复性巡检场景推广：在核电站，适配辐射环境下的设备监测；在石化企业，用于储罐区、管廊的泄漏检测与温度监测；在钢铁厂，针对高炉、转炉区域完成高温设备巡检，解决多行业“人工难达、风险高、效率低”的巡检痛点。
5.经济效益及社会效益情况
5.1经济效益
在人力成本方面，传统电厂锅炉汽机区域巡检需配置3-4人/班组，实行24小时轮班制，年均人力成本超20万元；机器人投用后，1台设备可替代2-3名巡检人员，且单次投入后仅需承担年度维护（约2-3万元）与电池更换成本，按5年使用周期计算，单台机器人可累计节约人力成本100万元以上。
在设备运维成本上，机器人通过红外测温提前预警设备异常（如轴承过热、油位偏低），避免设备因小故障延误维修导致的停机损失——据试点电厂数据，单次非计划停机损失可达数十万元，机器人投用后已减少此类损失3-4次，间接节约成本超百万元；同时，自动报表生成功能减少人工数据记录与整理时间，降低数据误差导致的运维误判成本。机器人单次巡检时长从人工3小时缩短至2小时，每日可完成3-4次全流程巡检，巡检频次提升2倍，确保设备状态实时可控，减少因巡检间隔长导致的隐患遗漏。此外，多机器人集群作业可覆盖更广区域，无需额外增加人力，进一步提升电厂运维效率，间接助力电厂稳定发电，保障发电量达标带来的收益。
5.2 社会效益
机器人替代人工进入高温、狭窄、设备密集的高危巡检场景（如锅炉汽机17米层高空间、0米层高温区域），彻底规避人工巡检可能面临的烫伤、坠落、设备碰撞等安全风险，从根本上保障运维人员生命安全，降低电厂安全事故发生率，符合“以人为本”的安全生产理念。该机器人将AI视觉、无轨导航、多传感器融合等技术落地应用，为电力行业巡检模式升级提供可复制的标杆案例。其技术路径与应用经验可辐射至核电、水电等领域，甚至推广至石化、钢铁等高危工业场景，加速全行业从“人工主导”向“智能自主”的运维转型，助力我国工业智能化水平提升，契合“新质生产力”发展方向。机器人巡检数据具有实时性、客观性、可追溯性特点，后台系统自动生成标准化报表，避免人工巡检的主观误差与数据记录不规范问题，为设备全生命周期管理提供精准数据支撑。这种标准化运维模式可提升电厂设备管理水平，延长设备使用寿命，间接减少资源浪费，符合绿色低碳的工业发展趋势。
6.项目案例获专利及奖励情况：
6.1专利申报成果
本项目围绕智慧电厂智能巡检的核心技术与设备创新，已完成2项专利申报，覆盖“方法-系统-设备”全维度，为技术落地与成果转化提供核心知识产权保护：
发明专利：一种用于智慧电厂的无人化智能巡检方法及系统（实质审查）
实用新型专利：一种智慧电厂巡检机器人（申报中）
6.2学术论文发表成果
项目围绕核心技术，已在相关领域期刊发表2篇学术论文，推动智慧电厂巡检技术的理论研究与行业交流：
《基于粒子群优化的智慧电厂机器人巡检路径规划研究》（已见刊）
《基于视频分析技术的智慧电厂设备故障检测方法》（已见刊）
申报单位内部评审结论意见：
同意申报。
国家能源博兴发电有限公司
京公网安备 11011502004515号 
