摘要

       随着科技的飞速发展，巡检机器人在各行业中逐渐取代人工巡检，展现出高效、精准、安全等显著优势。当前，巡检机器人已从单纯的数据采集阶段迈向对采集数据进行深度分析的新阶段。本文探讨了巡检机器人替代人工巡检的现状及优势，详细阐述了对其采集数据进行创新性分析的方法，包括标准差分析、趋势预测以及主动巡检等方面，旨在为推动巡检机器人技术的进一步发展与应用提供参考。

关键词

巡检机器人；数据创新分析；标准差；趋势预测；主动巡检

一、引言

        在工业 4.0 和智能制造的大背景下，各行业对于设备运行状态监测和维护的要求越来越高。传统的人工巡检方式受限于人的生理极限、主观判断差异以及工作环境等因素，在效率、准确性和及时性方面存在诸多不足。巡检机器人的出现，有效弥补了人工巡检的缺陷，能够在复杂、危险、恶劣的环境中持续稳定地工作，快速准确地采集大量数据。然而，仅仅收集数据远远不够，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，成为推动巡检机器人技术发展和提升应用效果的关键。对巡检机器人采集的数据进行创新性分析，能够帮助企业更深入了解设备运行状况，提前发现潜在故障隐患，优化设备维护策略，从而降低运营成本，提高生产安全性和可靠性。

二、巡检机器人替代人工巡检的现状

2.1 广泛应用于多领域

        巡检机器人在电力、轨道交通、矿山、化工、农业、城市基础设施等众多领域得到了广泛应用。在电力领域，如山东烟台、广东广州、云南昆明等电力分局已将电缆隧道智能巡检机器人投入使用，它可全自动完成对高压电缆重要点位的巡查工作。在轨道交通方面，济南轨道交通集团研发的自主巡检机器狗在地铁 3 号线奥体中心站开展技术测试，用于车站站台、站厅和设备房等多场景的巡逻、巡检任务。矿山行业中，智能巡检机器人结合智能传感、机器视觉等技术，实现了对矿山开采、运输、安全监控等多领域的智能化巡检。在农业领域，柞水县研发的特色农产品种植巡检机器人能适应复杂地势，对农业种植环境数据进行采集。在城市基础设施方面，上海街头的道路智能巡检机器人利用 “北斗 + AI” 技术，对道路病害及设施异常情况进行检测 。

2.2 展现出显著效果

2.2.1 提高巡检效率

        以电力电缆隧道巡检为例，智能巡检机器人投入使用后，只需 1 名工作人员在监控中心远程操控，1 小时即可完成全部巡检工作，相比以往人工巡检时间大幅缩减，巡检周期也从每月一次增加至每天一次。道路巡检机器人上线后，相比传统人工巡检，效率提升近一倍 。

2.2.2 提升巡检质量

        巡检机器人通过搭载高精度传感器，如可见光高清摄像机、红外热成像仪等，能够精准捕捉设备的热缺陷、环境声音等图像和声音信息。例如广州水投自来水公司南洲水厂的巡检机器人，通过传感器采集的数据经人工智能算法分析，提高了对小微故障的辨识准确率，能及时预警 。

2.2.3 保障人员安全

         在一些危险环境中，如矿山井下存在高温、高压、有毒气体等危险因素，巡检机器人可代替人工进入这些区域进行巡检，降低了人员伤亡风险。在雷雨天气等恶劣条件下，也能避免人工巡检可能遭遇的危险 。

三、巡检机器人数据的创新性分析

3.1 标准差分析

3.1.1 原理及作用

         标准差是一种用于衡量数据离散程度的统计量。在巡检机器人采集的数据中，通过计算标准差可以了解数据的波动情况。例如，对于设备运行的温度数据，计算一段时间内温度值的标准差，如果标准差较大，说明温度波动剧烈，设备可能处于不稳定运行状态，存在潜在故障风险；反之，标准差较小则表示温度相对稳定，设备运行较为正常。在智能避障路径规划方面，通过计算扫描数据的标准差，可判断数据的稳定性和准确性。如某用于巡检机器人的智能避障方法，分别对扫描数据量和扫描数据记录进行计算得到扫描数据标准差，若数据点偏离平均值的程度（通过标准差衡量）超过一定阈值，则可判断该数据点为异常值，可能对应着障碍物等异常情况 。

3.1.2 实际应用案例

         在某化工厂的设备巡检中，巡检机器人对反应釜的温度、压力等参数进行实时采集。通过计算温度数据的标准差，发现某一反应釜在特定生产阶段温度标准差明显高于正常范围。进一步排查发现，该反应釜的冷却系统出现故障，导致温度波动异常。及时维修冷却系统后，温度标准差恢复正常，避免了可能因温度失控引发的安全事故。

3.2 趋势预测

3.2.1 预测方法及模型

          趋势预测可采用多种方法和模型，如时间序列分析中的 ARIMA 模型、基于机器学习的回归模型（如线性回归、支持向量回归）以及深度学习中的循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）等。时间序列分析通过对历史数据的分析，挖掘数据随时间变化的规律，从而预测未来趋势。机器学习回归模型则通过对大量历史数据的学习，建立输入变量（如设备运行参数、环境参数等）与输出变量（如设备未来状态）之间的关系模型。LSTM 网络能够有效处理时间序列数据中的长期依赖问题，在设备故障趋势预测方面具有良好效果 。

3.2.2 预测设备故障与维护周期

          通过对巡检机器人长期采集的设备运行数据进行趋势预测，可以提前预判设备可能出现的故障。例如，在电力设备巡检中，利用 LSTM 网络对变压器的油温、绕组温度、负载电流等参数进行分析预测，能够在设备故障发生前数周甚至数月发出预警，提醒运维人员及时安排维护，避免设备突发故障导致停电事故。同时，根据预测结果可以合理制定设备的维护周期，改变以往定期维护的盲目性，实现基于设备实际运行状况的精准维护，降低维护成本 。

3.3 主动巡检

3.3.1 基于数据分析的自主决策

       主动巡检是指巡检机器人根据自身采集的数据以及数据分析结果，自主规划巡检路径和任务，而不是完全依赖预设的固定路线。当巡检机器人通过数据分析发现某区域设备的参数波动异常，或者根据趋势预测判断该区域设备可能出现故障时，它能够自动调整巡检计划，优先对该区域进行更详细的检查。在某智能工厂中，巡检机器人对生产线上的设备进行实时监测，当发现某台关键设备的振动参数出现异常变化趋势时，机器人自动规划前往该设备的最短路径，对设备进行近距离的多维度检测，包括振动频谱分析、温度检测等，以获取更准确的设备状态信息 。

3.3.2 与其他系统协同实现主动运维

        巡检机器人还可以与企业的设备管理系统、生产管理系统等进行协同，实现主动运维。例如，巡检机器人将采集的数据及分析结果实时传输给设备管理系统，设备管理系统根据这些信息评估设备对生产计划的影响，并与生产管理系统协调。如果判断设备故障可能影响生产进度，生产管理系统可以提前调整生产任务安排，同时设备管理系统及时安排维修人员进行维修准备，从而实现从设备检测到维修维护再到生产调度的全流程主动管理 。

四、结论与展望

         巡检机器人在大规模替代人工巡检的过程中，已在各行业展现出巨大的优势和应用价值，显著提升了巡检工作的效率、质量和安全性。而对巡检机器人采集数据进行创新性分析，如标准差分析、趋势预测和主动巡检等，进一步挖掘了数据背后的信息，为设备的稳定运行和企业的高效管理提供了有力支持。未来，随着人工智能、大数据、物联网等技术的不断发展，巡检机器人的数据处理能力将进一步提升。一方面，数据挖掘和分析算法将更加智能和精准，能够从更复杂的数据中发现潜在问题和规律。另一方面，巡检机器人与其他智能设备和系统的融合将更加紧密，实现更广泛的主动运维和智能化管理。同时，在数据安全和隐私保护方面也需要加强研究和措施，确保巡检数据在采集、传输、存储和分析过程中的安全性。巡检机器人及其数据处理技术将在推动各行业智能化发展进程中发挥越来越重要的作用。