Автоматизированный контроль оперативных переключений в электротехнических комплексах и системах на основе машинного зрения
Автор: Лонзингер П.В., Александрова Д.С., Щипков Т.В., Мамажонов А.Б., Ветров A.A., Свечников В.А., Коржов А.В.
Журнал: Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Энергетика @vestnik-susu-power
Рубрика: Электроэнергетика
Статья в выпуске: 4 т.25, 2025 года.
Бесплатный доступ
Обеспечение безопасности при проведении оперативных переключений в электроустановках является критически важной задачей. Действующие нормативные требования предусматривают применение механических и электрических блокировок, однако сохраняется риск их обхода или неисправности, что может привести к тяжелым последствиям. В статье рассматривается подход к созданию дополнительного, независимого средства контроля на основе технологии машинного зрения. Объектом исследования выступил процесс оперативных переключений и ремонтных работ на ячейках комплектных распределительных устройств (КРУ) напряжением 10 кВ. Цель работы – разработка и экспериментальная апробация прототипа системы для автоматизированного контроля корректности действий персонала. Система включает камеру, установленную на каске рабочего, алгоритм стабилизации изображения панели управления на основе фидуциальных маркеров, нейросетевой модуль детекции элементов (на базе архитектуры YOLOv11) и логический модуль анализа последовательности действий в реальном времени. В работе рассмотрены последовательности операций, которые необходимы для вывода в ремонт выключателя КРУ, а также возвращения его в рабочее положение после ремонта. В ходе экспериментальных исследований были обучены модели YOLOv11m и YOLOv11l на собственном размеченном датасете изображений элементов управления КРУ. Наилучшая точность распознавания (до 97%) достигнута для состояния световых индикаторов, удовлетворительная точность (78–84%) – для детекции факта нажатия кнопок. Апробация программно-аппаратного прототипа, интегрированного с модифицированной каской с электронным блоком на базе Arduino Nano, подтвердила принципиальную работоспособность подхода. В статье представлен анализ полученных результатов, а также сформулирован план дальнейших работ, направленных на повышение точности и быстродействия системы для её последующего внедрения в качестве средства дублирующего контроля безопасности.
Машинное зрение, контроль оперативных переключений, комплектное распределительное устройство (КРУ), нейронная сеть, фидуциальные маркеры, электробезопасность
Короткий адрес: https://sciup.org/147252960
IDR: 147252960 | УДК: 004.932:621.316 | DOI: 10.14529/power250403
Automated control of switchings operations in electrical complexes and systems based on machine vision
Ensuring safety during operational switching in electrical installations is a critically important task. The current regulatory requirements provide for the use of mechanical and electrical interlocks, but there remains a risk of circumvention or malfunction, which can lead to serious consequences. The article discusses an approach to creating an additional, independent control tool based on machine vision technology. The object of the study was the process of operational switching and repair work on the cells of complete switchgear (CRU) with a voltage of 10 kV. The purpose of the work is to develop and experimentally test a prototype system for automated control of the correctness of personnel actions. The system includes a camera mounted on a worker's helmet, a control panel image stabilization algorithm based on fiducial markers, a neural network element detection module (based on the YOLOv11 architecture) and a logical module for analyzing the sequence of actions in real time. The paper considers the sequence of operations that are necessary to repair the control panel switch, as well as to return it to its working position after repair. In the course of experimental research, the YOLOv11m and YOLOv11l models were trained on their own labeled dataset of control panel images. The best recognition accuracy (up to 97%) was achieved for the condition of the light indicators, satisfactory accuracy (78-84%) - for detecting the fact of pressing the button. The testing of a software and hardware prototype integrated with a modified helmet with an electronic unit based on Arduino Nano has confirmed the operability of the approach. The article presents an analysis of the obtained results, as well as a plan for further work aimed at improving the accuracy and speed of the system for its subsequent implementation as a means of duplicate security control.
