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🔥 内容介绍
在当今科技飞速发展的时代，电力系统作为现代社会的重要基础设施，其稳定运行对于经济发展和社会生活的正常运转至关重要。传统的电力巡检工作主要依赖人工完成，巡检人员需要定期前往各个变电站、输电线路等电力设施现场，进行设备状态的检查、数据的采集以及故障的排查。然而，这种人工巡检方式存在着诸多弊端。一方面，人工巡检效率较低，尤其是对于大面积分布的电力设施，巡检一次往往需要耗费大量的时间和人力。另一方面，人工巡检还面临着较高的安全风险，在一些恶劣的自然环境或复杂的电力设备环境中，巡检人员可能会遭遇各种危险，如高空坠落、电气事故等。此外，人工巡检的准确性和一致性也难以保证，不同巡检人员的专业水平和工作态度存在差异，可能导致巡检结果出现偏差。
随着科技的不断进步，智能机器人技术逐渐成熟，并开始在电力巡检领域得到广泛应用。电力巡检机器人的出现，为解决传统人工巡检的问题提供了有效的途径。这些机器人能够在各种复杂环境下自主运行，实现对电力设备的 24 小时不间断监测，大大提高了巡检效率和准确性，同时也降低了巡检人员的安全风险。
在众多使巡检机器人高效运行的技术中，路径规划技术是核心关键之一。其中，A_Star 结合 DWA 算法在电气设备巡检机器人路径规划中展现出独特的优势，成为推动电力巡检机器人发展的重要力量 。
A_Star 算法：全局路径规划的 “领航者”
算法原理剖析
A_Star 算法作为一种经典的启发式搜索算法，在全局路径规划领域占据着重要地位。其核心在于通过巧妙设计的启发函数，对每个节点的代价进行评估，从而在复杂的环境中找到从起点到目标点的最优路径 。
在 A_Star 算法中，每个节点都有两个关键的代价评估值：实际代价 g (n) 和估计代价 h (n)。实际代价 g (n) 表示从起点到达当前节点 n 所花费的实际代价，这一数值是通过实际的路径计算得出的，它反映了机器人在从起点移动到当前节点过程中所经历的真实开销。而估计代价 h (n) 则是从当前节点 n 到目标节点的最佳路径的估计代价，它是一个预测值，通过启发函数来计算。启发函数的设计至关重要，它需要根据具体的问题场景和需求进行选择，常见的启发函数有欧几里得距离、曼哈顿距离等。例如，在一个简单的二维平面环境中，如果机器人可以在任意方向移动，那么欧几里得距离可以作为一个有效的启发函数，它能够较为准确地估计当前节点到目标节点的直线距离，从而为算法提供一个大致的搜索方向。
A_Star 算法通过综合考虑这两个代价，得到每个节点的总代价 f (n)，计算公式为 f (n)=g (n)+h (n) 。在搜索过程中，算法会维护一个开放列表（Open List）和一个关闭列表（Closed List）。开放列表用于存储待探索的节点，这些节点按照它们的 f (n) 值进行优先级排序，f (n) 值越小的节点越优先被探索。关闭列表则用于记录已经完全探索过的节点，以避免重复访问。
算法从起点开始，将起点加入开放列表。然后，不断从开放列表中选择 f (n) 值最小的节点进行探索。对于当前探索的节点，算法会检查它的所有相邻节点。如果相邻节点是不可通行的（例如，该位置存在障碍物）或者已经在关闭列表中，则忽略该相邻节点。否则，如果相邻节点不在开放列表中，就将其加入开放列表，并计算它的 g (n)、h (n) 和 f (n) 值，同时将当前节点设置为该相邻节点的父节点，以便后续回溯路径。如果相邻节点已经在开放列表中，算法会检查通过当前节点到达该相邻节点的路径是否更优，即比较新计算的 g (n) 值与原来的 g (n) 值，如果新的 g (n) 值更小，则更新该相邻节点的 g (n) 值和父节点 。
当算法找到目标节点时，它会通过回溯父节点的方式，从目标节点逐步返回到起点，从而构建出从起点到目标点的最优路径。如果开放列表为空且仍未找到目标节点，则表示在当前环境下不存在从起点到目标点的路径 。
在电气设备巡检中的应用
在电气设备巡检场景中，A_Star 算法可以基于预先构建的电气设备环境地图进行全局路径规划。假设我们已经通过激光雷达、摄像头等传感器获取了变电站或配电房等电气设备区域的地图信息，并将其转化为栅格地图。在栅格地图中，每个栅格代表一个位置，可通行的栅格标记为 0，障碍物所在的栅格标记为 1 。
当巡检机器人接到巡检任务时，它会将当前位置作为起点，将各个需要巡检的电气设备位置作为目标点。A_Star 算法首先会将起点加入开放列表，然后根据启发函数计算起点的 f (n) 值。在这个过程中，我们可以根据电气设备的重要性、距离等因素来调整启发函数的权重，以引导算法优先搜索到重要设备的路径。例如，如果某个关键电气设备出现故障的风险较高，我们可以在启发函数中加大该设备的权重，使得机器人能够更快地规划出到达该设备的路径 。
在搜索过程中，算法会不断从开放列表中选择 f (n) 值最小的节点进行扩展。对于每个扩展的节点，它会检查其相邻的栅格是否可通行。如果相邻栅格是障碍物，则跳过该栅格；如果相邻栅格是可通行的且不在开放列表和关闭列表中，则将其加入开放列表，并计算相应的代价。通过这样的方式，算法逐步探索整个地图，直到找到所有目标点的路径 。
最终，A_Star 算法会生成从起点到各个巡检点的全局路径。这些路径是在考虑了地图中的障碍物、距离等因素后得到的最优路径，为巡检机器人的移动提供了全局的导航指引。例如，在一个复杂的变电站环境中，A_Star 算法可以帮助机器人规划出避开各种设备、墙壁等障碍物，以最短路径到达各个巡检点的路线，大大提高了巡检效率和准确性 。
DWA 算法：局部路径调整的 “智慧大脑”
算法核心机制
DWA 算法作为一种局部路径规划算法，主要用于解决机器人在复杂动态环境中的实时避障和路径调整问题。其核心机制是基于机器人的动态约束，在速度空间中进行采样，生成一系列可行的速度组合，并对每个速度组合下的运动轨迹进行评估，最终选择最优的速度指令来控制机器人的运动 。
在实际应用中，机器人的运动受到多种因素的限制，如电机的最大转速、最大加速度等。DWA 算法首先会根据这些运动学约束，确定机器人在当前时刻的速度搜索空间，这个搜索空间被称为动态窗口。动态窗口的大小和范围会随着机器人的当前速度和加速度而实时变化 。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
%% Initialize Variables
%% Constants
R = 8.3145; %[J/Kmol]
g = 9.81; %[m/s2]
Patm = 101000; %[Pa]
%% Oxidizer System Input Variables
% The current oxidizer system assumes supply pressure
% is directly above the injector. So no valve actuation
% or flow inductance is modeled.
Psup = 5.516e+6; %[Pa]
%Rval = 1; % Control Variable
Tsup = 300; %[K]
%Lpipe = 1; %[m]
%Apipe = 0.02; %[m2]
Mox = 0; % [kg/s]
% Injector Properties
Aox = 0.000012566; % [m^2]
Cdox = 0.81; %
%% Oxidizer System Calculated Parameters
rho_sup = Psup/(R*Tsup);
%% Combustion Chamber Input Variables
% Structure
Lcomb = 0.381; % [m]
Lpost = 0.0381; % [m]
Lpre = 0.0254; % [m]
Din = 0.0762; % [m]
Rg = 0.0127; % [m] State Variable
Vcomb = pi()*(Rg^2)*Lcomb+(Lpost+Lpre)*pi()*(Din/4)^2;
% Fuel Grain Properties
r = 0.0016; % [m/s]
rho_fuel = 900; % [kg/m^3]
y = 1.4; % [J/kg*K]
Mfuel = 0; % [kg/s]
% Operating Conditions of Combustion Chamber
Pcomb = 0; % [Pa]
Tcomb = 1200; % [K]
%% Nozzle Properties and Exhaust Plume
A_thr = 0.0002; % [m^2]
exit_theta = 15; % [deg]
lamda = 0.5*(1+cosd(exit_theta));
ratio = 70;
Aexit = A_thr * ratio;
Mprop = Mox + Mfuel;
% Thrust Equations
Pexit = 0;
Texit = 300;
FVac = 0;
FSL = 0;
%% Model Run Parameters
t = 0.0001;
time = 20;
data = zeros(time/t,12);
%data(1,:) = [i Pcomb Rg Mox Mfuel Mprop r FVac Pexit Texit Vcomb Aburn];
%% Run Model
for i = 0:t:time
%% Relation Equations
Aburn = 2*pi()*Rg*Lcomb;
Vcomb = pi()*(Rg^2)*Lcomb+(Lpost+Lpre)*pi()*(Din/4)^2;
Mprop = Mox + Mfuel;
OF_ratio = Mox/Mfuel;
Pexit = Pcomb/((1+((y-1)/2)*(t*Mprop)^2)^(y/(y-1)));
Texit = Tcomb/(1+((y-1)/2)*(t*Mprop)^2);
FVac = lamda*Mprop*Mprop*t*sqrt(y*Rg*Texit)+Aexit*Pexit;
%FSL = FVac - Aexit*Patm;
%% Governing Equations
dPcomb = ((Aburn*r)/Vcomb)*(rho_fuel*Rg*Tcomb-Pcomb)...
-Pcomb*((A_thr/Vcomb)*sqrt(y*Rg*Tcomb*(2/(y+1))^((y+1)/(y-1))))...
+(Rg*Tcomb/Vcomb)*Aox*Cdox*sqrt(2*rho_sup*(Psup-Pcomb));
dRg = r;
Mox = Aox*Cdox*sqrt(2*rho_sup*(Psup-Pcomb));
Mfuel = rho_fuel*Aburn*r;
Pc
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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
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