摘要

? ? ? ?隨著科技的飛速發展，巡檢機器人在各行業中逐漸取代人工巡檢，展現出高效、精準、安全等顯著優勢。當前，巡檢機器人已從單純的數據采集階段邁向對采集數據進行深度分析的新階段。本文探討了巡檢機器人替代人工巡檢的現狀及優勢，詳細闡述了對其采集數據進行創新性分析的方法，包括標準差分析、趨勢預測以及主動巡檢等方面，旨在為推動巡檢機器人技術的進一步發展與應用提供參考。

關鍵詞

巡檢機器人；數據創新分析；標準差；趨勢預測；主動巡檢

一、引言

? ? ? ? 在工業 4.0 和智能制造的大背景下，各行業對于設備運行狀態監測和維護的要求越來越高。傳統的人工巡檢方式受限于人的生理極限、主觀判斷差異以及工作環境等因素，在效率、準確性和及時性方面存在諸多不足。巡檢機器人的出現，有效彌補了人工巡檢的缺陷，能夠在復雜、危險、惡劣的環境中持續穩定地工作，快速準確地采集大量數據。然而，僅僅收集數據遠遠不夠，如何從海量數據中挖掘出有價值的信息，成為推動巡檢機器人技術發展和提升應用效果的關鍵。對巡檢機器人采集的數據進行創新性分析，能夠幫助企業更深入了解設備運行狀況，提前發現潛在故障隱患，優化設備維護策略，從而降低運營成本，提高生產安全性和可靠性。

二、巡檢機器人替代人工巡檢的現狀

2.1 廣泛應用于多領域

? ? ? ? 巡檢機器人在電力、軌道交通、礦山、化工、農業、城市基礎設施等眾多領域得到了廣泛應用。在電力領域，如山東煙臺、廣東廣州、云南昆明等電力分局已將電纜隧道智能巡檢機器人投入使用，它可全自動完成對高壓電纜重要點位的巡查工作。在軌道交通方面，濟南軌道交通集團研發的自主巡檢機器狗在地鐵 3 號線奧體中心站開展技術測試，用于車站站臺、站廳和設備房等多場景的巡邏、巡檢任務。礦山行業中，智能巡檢機器人結合智能傳感、機器視覺等技術，實現了對礦山開采、運輸、安全監控等多領域的智能化巡檢。在農業領域，柞水縣研發的特色農產品種植巡檢機器人能適應復雜地勢，對農業種植環境數據進行采集。在城市基礎設施方面，上海街頭的道路智能巡檢機器人利用 “北斗 + AI” 技術，對道路病害及設施異常情況進行檢測 。

2.2 展現出顯著效果

2.2.1 提高巡檢效率

? ? ? ? 以電力電纜隧道巡檢為例，智能巡檢機器人投入使用后，只需 1 名工作人員在監控中心遠程操控，1 小時即可完成全部巡檢工作，相比以往人工巡檢時間大幅縮減，巡檢周期也從每月一次增加至每天一次。道路巡檢機器人上線后，相比傳統人工巡檢，效率提升近一倍 。

2.2.2 提升巡檢質量

? ? ? ? 巡檢機器人通過搭載高精度傳感器，如可見光高清攝像機、紅外熱成像儀等，能夠精準捕捉設備的熱缺陷、環境聲音等圖像和聲音信息。例如廣州水投自來水公司南洲水廠的巡檢機器人，通過傳感器采集的數據經人工智能算法分析，提高了對小微故障的辨識準確率，能及時預警 。

2.2.3 保障人員安全

? ? ? ? ?在一些危險環境中，如礦山井下存在高溫、高壓、有毒氣體等危險因素，巡檢機器人可代替人工進入這些區域進行巡檢，降低了人員傷亡風險。在雷雨天氣等惡劣條件下，也能避免人工巡檢可能遭遇的危險 。

三、巡檢機器人數據的創新性分析

3.1 標準差分析

3.1.1 原理及作用

? ? ? ? ?標準差是一種用于衡量數據離散程度的統計量。在巡檢機器人采集的數據中，通過計算標準差可以了解數據的波動情況。例如，對于設備運行的溫度數據，計算一段時間內溫度值的標準差，如果標準差較大，說明溫度波動劇烈，設備可能處于不穩定運行狀態，存在潛在故障風險；反之，標準差較小則表示溫度相對穩定，設備運行較為正常。在智能避障路徑規劃方面，通過計算掃描數據的標準差，可判斷數據的穩定性和準確性。如某用于巡檢機器人的智能避障方法，分別對掃描數據量和掃描數據記錄進行計算得到掃描數據標準差，若數據點偏離平均值的程度（通過標準差衡量）超過一定閾值，則可判斷該數據點為異常值，可能對應著障礙物等異常情況 。

3.1.2 實際應用案例

? ? ? ? ?在某化工廠的設備巡檢中，巡檢機器人對反應釜的溫度、壓力等參數進行實時采集。通過計算溫度數據的標準差，發現某一反應釜在特定生產階段溫度標準差明顯高于正常范圍。進一步排查發現，該反應釜的冷卻系統出現故障，導致溫度波動異常。及時維修冷卻系統后，溫度標準差恢復正常，避免了可能因溫度失控引發的安全事故。

3.2 趨勢預測

3.2.1 預測方法及模型

? ? ? ? ? 趨勢預測可采用多種方法和模型，如時間序列分析中的 ARIMA 模型、基于機器學習的回歸模型（如線性回歸、支持向量回歸）以及深度學習中的循環神經網絡（RNN）及其變體長短時記憶網絡（LSTM）等。時間序列分析通過對歷史數據的分析，挖掘數據隨時間變化的規律，從而預測未來趨勢。機器學習回歸模型則通過對大量歷史數據的學習，建立輸入變量（如設備運行參數、環境參數等）與輸出變量（如設備未來狀態）之間的關系模型。LSTM 網絡能夠有效處理時間序列數據中的長期依賴問題，在設備故障趨勢預測方面具有良好效果 。

3.2.2 預測設備故障與維護周期

? ? ? ? ? 通過對巡檢機器人長期采集的設備運行數據進行趨勢預測，可以提前預判設備可能出現的故障。例如，在電力設備巡檢中，利用 LSTM 網絡對變壓器的油溫、繞組溫度、負載電流等參數進行分析預測，能夠在設備故障發生前數周甚至數月發出預警，提醒運維人員及時安排維護，避免設備突發故障導致停電事故。同時，根據預測結果可以合理制定設備的維護周期，改變以往定期維護的盲目性，實現基于設備實際運行狀況的精準維護，降低維護成本 。

3.3 主動巡檢

3.3.1 基于數據分析的自主決策

? ? ? ?主動巡檢是指巡檢機器人根據自身采集的數據以及數據分析結果，自主規劃巡檢路徑和任務，而不是完全依賴預設的固定路線。當巡檢機器人通過數據分析發現某區域設備的參數波動異常，或者根據趨勢預測判斷該區域設備可能出現故障時，它能夠自動調整巡檢計劃，優先對該區域進行更詳細的檢查。在某智能工廠中，巡檢機器人對生產線上的設備進行實時監測，當發現某臺關鍵設備的振動參數出現異常變化趨勢時，機器人自動規劃前往該設備的最短路徑，對設備進行近距離的多維度檢測，包括振動頻譜分析、溫度檢測等，以獲取更準確的設備狀態信息 。

3.3.2 與其他系統協同實現主動運維

? ? ? ? 巡檢機器人還可以與企業的設備管理系統、生產管理系統等進行協同，實現主動運維。例如，巡檢機器人將采集的數據及分析結果實時傳輸給設備管理系統，設備管理系統根據這些信息評估設備對生產計劃的影響，并與生產管理系統協調。如果判斷設備故障可能影響生產進度，生產管理系統可以提前調整生產任務安排，同時設備管理系統及時安排維修人員進行維修準備，從而實現從設備檢測到維修維護再到生產調度的全流程主動管理 。

四、結論與展望

? ? ? ? ?巡檢機器人在大規模替代人工巡檢的過程中，已在各行業展現出巨大的優勢和應用價值，顯著提升了巡檢工作的效率、質量和安全性。而對巡檢機器人采集數據進行創新性分析，如標準差分析、趨勢預測和主動巡檢等，進一步挖掘了數據背后的信息，為設備的穩定運行和企業的高效管理提供了有力支持。未來，隨著人工智能、大數據、物聯網等技術的不斷發展，巡檢機器人的數據處理能力將進一步提升。一方面，數據挖掘和分析算法將更加智能和精準，能夠從更復雜的數據中發現潛在問題和規律。另一方面，巡檢機器人與其他智能設備和系統的融合將更加緊密，實現更廣泛的主動運維和智能化管理。同時，在數據安全和隱私保護方面也需要加強研究和措施，確保巡檢數據在采集、傳輸、存儲和分析過程中的安全性。巡檢機器人及其數據處理技術將在推動各行業智能化發展進程中發揮越來越重要的作用。