随着经济的快速发展,国民生产生活水平显著提高,全社会用电量也相应的迅速增加,确保安全、稳定、高质量的电能供应具有非常重要的意义。变电站作为电网的重要枢纽,为确保站内设备的稳定可靠运行,需对其进行巡视检查,监视其运行状态,检查有无异常及缺陷,防止造成严重的设备乃至电网故障。近年来,随着社会供电需求的快速增长,大量新建变电站投入运行,传统的人工巡检方式受制于人员数量、内外部环境、设备规模等因素的制约,越来越难以满足日益繁重的巡检工作需求。为解决此矛盾,国内外专家学者及电力工作者借助先进的计算机技术、机器人技术等信息化、智能化技术,提出在变电站应用机器人巡检以替代人工巡检,并在部分变电站实现了现场应用,取得了较好的效果。但受制于内外部各方面因素影响,巡检机器人技术仍存在一定的不足。本文通过详细分析目前的变电站智能巡检机器人技术特性,在此基础上对机器人定位导航技术、图像增强识别技术等关键核心技术进行研究并提出若干种改进技术思路,并在智能机器人巡检效果中得到了有效的验证,全面提升了机器人巡检工作效率。本文的主要工作具体如下:第一章简要论述了本文的研究背景和意义,明确了提升变电站巡检工作智能化水平的必要性。在充分调研了国内外变电站巡检机器人技术发展研究现状的基础上,对国内外学者在智能巡检机器人技术的研究情况进行了分析,简要阐述了目前存在的一些不足之处,为本文有针对性地改进机器人巡检技术、提升巡检水平打下了基础。第二章对变电站智能巡检机器人技术及其特性进行了深入研究,主要针对其功能特点及存在不足之处做了详细剖析。在分析变电站常规巡检机器人技术的结构、功能及优缺点的基础上,提出了本文所重点研究的机器人定位导航技术与图像增强识别技术的改进方案。第三章对变电站智能巡检机器人定位导航关键技术进行了研究,为了抑制环境因素对激光测距数据的影响,在激光传感器测距原理及本体特性分析基础上,研究了激光测距数据预处理方法;基于高精度激光点云匹配与扩展卡尔曼滤波数据融合框架,实现了机器人实时建图与精确定位。第四章对变电站智能巡检机器人图像识别技术进行了深入研究,详细论述了图像增强、设备状态识别技术方案。其中,重点分析因外界环境光照不足等原因造成的图像质量较差这一问题,分别研究了用于增强雾天条件下图像的基于高斯函数加权直方图规定化算法,增强弱光条件下图像的基于区域直方图均衡化算法。同时,对变电站内较难识别的不同类型刀闸(隔离开关)设备,本章研究了基于图像特征的自动识别技术,有效提升了识别效果。