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摘要：改革后，在我国社会快速发展下，科学技术水平不断的进步与完善，推动了智能机器人的发展，使其被广泛应用到各个领域，其中包括电力设备故障诊断，有效提升了诊断的质量与效率。基于此，本文通过对智能机器人电力设备故障诊断方式的介绍，进而分析出其在应用中存在的问题，并制定出相应优化措施，使智能机器人发挥出更大的作用。
关键词：智能机器人；电力设备；故障诊断
引言
电力设备的性能直接决定了配电网的安全性，对于是否稳定供电起到至关重要的作用。因此，为了提高电力设备的稳定性，可以应用最新推出的智能机器人，从而快速诊断出故障，主要在于机器人内部装置具有智能化、先进化功能，针对不同的设备都可以在短时间内迅速得出诊断结果，便可依据故障产生的原因，运用相应的解决方法，尽快修复受损的部件，使设备正确启动和运行，有效提高电力设备的安全性。
1、智能机器人在电力设备故障诊断中的过程概述
智能机器人的出现，使得相关电力企业在进行电力设备检查的时候，能够进一步节省人力。并且在进行实际检测的时候，智能机器人能够提供全方位的自动化服务，并且可以进行实时全面的检测。相比于传统的人工检测方式，智能机器人的应用，不仅能对电力设备外表进行实时检测，更能在无拆卸的情况下对内部进行检测。但是需要注意的是在这个过程中，操作人员必须要先对被智能机器人检查的设备信息进行网络录入，使得智能机器人的程序中能够针对该电力设备进行实时检测。在进行自动化检测的过程当中，检测的零部件包括电源线，内部装置，变压器，构件表面的温度以及电阻功率等等。检测的时间低于五分钟，并且在进行智能机器人检测的时候，能够在后台实时观测到数据情况，对于充分了解电力设备电流电压是否正常有着非常重要的作用。智能机器人检测过程当中，如果遇到出现故障的话，那么在智能机器人传回后台的影像当中，就会出现立体的图像，一般情况下由于，温度过高，或者是部件磨损，这些故障情况都能够进行实时检测出来。又比如是设备的变阻器出现了问题，或者由于零件长期运转导致零件受损不能够正常运行等等，诊断结果都是在短时间内得出的，使得相关工作人员开展检修维护工作的时候，能够更快速更准确。防患于未然是特别重要的，智能机器人的应用实现了这个过程的全自动化，非常节约省事省力。
2、智能机器人应用于电力设备故障诊断中的应用
2.1运用智能机器人自动化功能加以诊断
就目前来说，电力设备故障诊断过程中的人工检查方式已经获得进一步改进，转变为运用自动化的智能机器人加以全面的检测，操作人员只需要按照标准流程进行操作，先采集设备信息，在录入型号之后，点击智能诊断功能键，就可以自动检查设备内部装置、电源线、部件，变压器和其表面温度等。只需要短短几分钟就可以掌握设备的各项性能状况，分析智能机器人呈现的图像，深入理解电压与电流在规定的区间内的情况，当诊断到出现故障时，它就会以立体的图像或影像加以呈现，并表现出设备温度超出标准。操作人员根据图像所显示的部位，来确定损坏位置，诊断出是因为零件长期高速运转加快了磨损程度而出现故障，让电力设备变阻器难以有效调节电压工作，对无法发挥电力设备的传输功能具有直接影响，展示的设备温度太高，从而根据显示的地点，找到磨损零部件，借此诊断出因为零件长时间运行，加速损耗程度，直接影响到电力设备的传输作用。需要按照诊断结果，及时实行修复工作，尽量在最快的时间内修复故障，促使设备能有序运行。应用智能机器人自动化功能对电力系统故障进行诊断，是解决隐患最快速的方式。
2.2借助智能机器人生成图像，方便检测
当前，诊断电力设备的过程中工作人员要重视借助智能机器人的自动功能，从而依照步骤检查设备有无故障，在启动智能机器人时，会生成直观的图像，可以对设备内部构造一目了然，清晰地观察到设备仪表显示的数值，进而发现指针波动不稳定时，可以按暂停键和操作保存键，立即将发现的故障生产图片存入文档中以便于分析和制定解决方案。另外还可以发挥出自动识别功能，需要依照规范的流程点击智能机器人显示屏上的辨别按键，就可以下达指令，针对不同的电力设备在同一时间全面地进行诊断，一边检测一边播报设备各项性能是否良好，运行是否稳定等，如果发现故障，智能机器人就会自动地就提出指示，依据语音提示点开生产的图像，清楚地观察到电气设备存在线路接触不良的现象。也可以快速识别各个零件中都存在哪些问题，逐一显示出具体的应注意的事项以及提醒维护人员需更换全新的构件，从而依照智能机器人语音提示和显示的图像尽快解决故障，以此确保电力设备具有稳定性，有效提高设备运行的安全性。
2.3模糊理论诊断
对于电力设备故障诊断来说，是一项系统化工程，其中涉及很多内容，如数据的采集、整理、分析，基于数据分析的决策制定等，整个流程当中，均具有非精确化的特点，正是这一特点的存在，可以在故障诊断时，应用模糊理论手段。一般来说，利用专家的经验，以故障特点为基础，结合故障的引发原因，构建出相关的模糊矩阵，并以此为基础，通过相应的逻辑关系的判断，最终确定出电力设备是否出现故障，或者是出现故障的类型。在这一理论快速发展的今天，加之云数据的不断更新与完善，对变量表述产生了较大的影响，使得模拟矩阵更符合现代社会的需求，相关人员能够利用相应的技术手段，设计出专业的软件程序，制定出合理选择方案，从模糊程度强度的角度出发，确定出最佳的决策。
2.4人工神经网络系统诊断的应用
利用人工神经网络系统，对电力设备进行故障诊断，能够对诊断出来的数据进行实时的处理，并且由于它的便捷性、快速性。很快变成为了在故障检测当中广泛应用的方法。人工神经网络系统，它能够利用，云技术，进行所有的数据云处理。在这个过程当中，他对电力设备的作用过程，并不会对电力设备的电力系统运行有影响。故障识别也是远程红外识别，对于电力设备故障的定位，确实能够做到精准。一般情况下，人工神经网络在故障诊断时，往往会辅助进行专家系统诊断方法。它比利用单一的专家系统诊断方法更加便捷。通过对专家系统诊断方法里面的知识库进行，储存，并融合现实情况，他能够对这些数据都进行云处理，更加的快速。从我国的现实情况来看，专家系统诊断方法目前仍然是我国现代应用最广，影响最大的一种诊断方法。他在应用途中主要是利用内嵌的计算机以及相关人员设置的智能程序来进行电力设备的实时检测。人工智能技术在其间发挥了很大的作用，在进行信息收集，信号储存的过程当中，云处理必不可少，对其间的推理和对比过程进行了更快速的优化，最终在进行电力设备故障解决的时候，也有了新的思考。
3、结语
在电力设备故障诊断中应用智能机器人，改变和创新了传统的诊断方法，在检查故障点的过程中充分利用智能机器人先进的性能，便可详细、全面地检测电气设备内部构造有无零件磨损严重的现象。一旦发现有任何问题，自动生产影像和图片，快速确定故障位置，进而排查出安全隐患，方可立即采取措施解决，以此确保电力设备完好无损，有利于提高配电网的稳定性，体现出智能机器人值得推广和应用。
参考文献：
[1]吴俊刚.智能机器人在电力设备故障诊断中的应用研究[J].中国新技术新产品，2018（22）：12-13.
[2]张瑞强.人工智能技术在电力系统故障诊断中的运用分析[J].现代信息科技，2019，3（03）：37-39.