[发明专利]防雷检测机器人系统

权利要求书

1.一种防雷检测机器人系统，其特征在于，所述防雷检测机器人系统包括控制器、采集模块、监控模块以及预警模块，所述控制器与采集模块、监控模块以及预警模块之间通信连接；其中：

控制器接收并解析用户基于客户端触发的检测指令，获取待检测的防雷装置；

采集模块实时采集所述防雷装置工作时的性能参数，并将采集的所述性能参数进行记录和存储；

监控模块解析所述采集模块实时采集的所述性能参数，根据对采集的所述性能参数的解析结果，判断所述防雷装置的工作状态；进而根据所述防雷装置当前所处的工作状态，识别所述防雷装置是否异常；

预警模块在所述防雷装置存在异常时，发出预警信息，提示工作人员对所述防雷装置进行及时维护；

该防雷检测机器人系统还采用神经网络算法对雷电进行预测，并为所述防雷装置设置与所述防雷装置相匹配的电磁中和器，实施过程如下：

采集可能导致雷电产生的因素指标和雷电产生前的环境数据，并对采集的所述因素指标和环境数据对应的每一个雷电数据组以及所述雷电数据组的相关指标进行编号；

利用所述雷电数据组及其编号后的相关指标，设计神经网络算法；

随机将所述雷电数据组分成两组，利用其中的一组数据对设计的所述神经网络进行训练，利用另一组数据对设计的所述神经网络进行模拟预测，训练得出最优的阈值和权值后，重复上述操作至预设次数，取最终拟合的最优的参数；

利用得到的所述最优的参数，根据所述神经网络算法，计算得到雷电产生的概率P；

根据雷电产生概率P和所述防雷装置对应的防护等级，按照预设算法为所述所述防雷装置设置相匹配的电磁中和器；

所述预设算法包括：

在一个具体的应用场景中，首先采集一定数量的产生雷电的数据，以及雷电产生所在地区的潜在性能度指数、对流性稳定指数、雷电发生概率等可能导致雷电产生的因素指标，对每一个雷电数据及其相关指标进行编号，设为L_i，L_i表示每个雷电数据组，包括雷电产出前的环境数据，其中i＝(1，2，…，n)，i表示每个雷电数据组的序号，则对于雷电产生的概率P有：

其中，h_j的计算公式为：

其中：H表示神经元个数，j表示神经元的序号，α和β为神经网络的权值与阈值，α₀的取值范围为[0.5，1]，根据拟合效果进行调整，f为logistic函数，f₀的值为0.5，其具体计算公式为：

其中z为logistic函数的变量，此处z的计算公式为：

为了对该神经网络进行训练，随机对采集的数据分成两组，一组进行训练，一组进行模拟预测，训练得出最优的阈值和权值后，再进行相应的预设次数训练得到对应的阈值以及权值；

根据神经网络算法计算得出的雷电产生的概率P，利用雷电产生概率P以及所述防雷装置的等级，按如下公式为所述所述防雷装置设置与该所述防雷装置相匹配的电磁中和器：

其中：P为雷电产生的概率，M为电磁中和器的数量，取计算结果的整数值；G为所述防雷装置的等级，不同场所防护等级不同，最高为5级，最低为1级，G的取值为1、2、3、4、5；

根据计算得出的电磁中和器的数量M，为所述防雷装置配置M个电磁中和器。

2.如权利要求1所述的防雷检测机器人系统，其特征在于，所述采集模块利用峰值记录仪，基于罗氏线圈传感技术采集包含峰值、极性和能量的雷电流工作参数；和/或：

利用接地电阻测试仪，实时在线监测接地电阻，并获取所述接地电阻的阻值；和/或：

利用SPD监测仪，实时在线监测浪涌保护器，采集并获取包括工作电压、工作电流以及雷击次数、雷击时间点的浪涌保护器工作参数。

3.如权利要求1所述的防雷检测机器人系统，其特征在于，所述监控模块解析已采集的所述性能参数，判断所述防雷装置的工作状态是否异常；

若防雷装置当前所处的工作状态为脱离系统的掉线状态，则由所述预警模块发送掉线预警信息；并待所述防雷装置处于正常在线状态时，所述监控模块再次判断所述防雷装置的设备本身是否异常；

若所述防雷装置当前所处的工作状态为正常在线状态，所述监控模块根据对已采集的所述性能参数的解析结果，识别所述防雷装置是否已不能满足正常的使用指标。