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随着国内各大油田的迅速发展,原油的战略储备已经成为国家的战略性发展目标,因此储油罐壁的防腐质量显得尤为重要,这就需要对储油罐壁的腐蚀和缺陷情况做好监测工作。储油罐壁的质量安全是保证石油化工储备安全稳定运行的前提,储油罐壁防腐质量的好坏是直接影响储罐寿命和安全的重要指标,因此在实际生产发展中不仅要研究罐壁防腐结构的稳定性、焊接工艺的严密性,而且要对罐壁全面的缺陷情况和防腐质量进行严格的控制。随着自动化、信息化的科技发展,爬壁机器人开始朝着自动化、智能化的方向发展,由于受大型储油罐的体积和生产环境的约束,对探伤检测爬壁机器人自动化、智能化的改进需求迫切,尤其是在检测效率、检测定位的准确性、路径规划、自动控制等方面的研究还不能满足实际应用的需求。针对储油罐壁探伤检测所面临的实际情况,我们研制了储油罐壁探伤检测爬壁机器人,以解决对储油罐壁全面性、准确性、高效性的检测难题。本课题在基于储油罐壁检测爬壁机器人的基础上,研制了一种自主路径规划的智能漏磁检测爬壁机器人,主要的研究内容如下:(1)针对目前主流的爬壁检测机器人的工作特性,设计了一款集成度更高,更节能的爬壁机器人主体结构,该检测系统主要包括硬件漏磁检测装置和软件数据处理分析两部分。在结构方面:严格考虑储油罐壁现场检测的需求,对其工作环境,静态和动态时的受力、运动状态、负载能力等方面进行了全面的分析,并针对需求分析设计出相对应的解决方案;控制系统方面:采用混合式架构的复合控制策略使得机器人运动具有一定的灵活性又不失准确度,达到爬壁机器人安全稳定运行的效果。(2)提出了一种基于超声测厚和复合励磁相结合的漏磁探伤方法,信号采集装置采用多路传感器并行以检测确保检测扫描时对被测物体的全面覆盖。针对现场储油罐壁厚度渐变的特性,采用超声测厚技术对储油罐壁的厚度进行实时监测,再根据不同的罐壁厚度调节电励磁的电流大小,始终保持检测罐壁内部的磁通密度在合理的范围内,从而保证漏磁检测的准确性和有效性。(3)重点研究了漏磁信号的特征提取,由于探伤检测过程中不可避免会受到检测设备和环境等影响,最终采集到的漏磁数据均会携带噪声干扰,不利于漏磁信号的特征提取。为有效解决此问题,准确再现漏磁信号,本文研究了一种基于变分模态分解(VMD)的漏磁检测数据处理方法:利用VMD的高信噪比和在处理低频信号的有效性等方面的特性,对采集到的原始信号进行频域方面的特征提取,根据预设尺度提取出所需的漏磁信号并进行重构再现,通过实验室平台验证了该方法的有效性。(4)提出一种基于改进遗传算法实现爬壁机器人路径规划的任务。任务主要工作内容包括:环境地图模型的建立、定位技术与路径寻优。首先,简单介绍机器人工作环境地图建立与定位技术的方法,其次介绍遗传算法的工作原理与优劣点,最后提出一种改进遗传算法并进行仿真试验。本文为了弥补标准遗传算法在应用于路径规划时容易产生不可行路径的缺陷,引入自适应的适应度函数和变异概率改固定参数导致算法易陷入局部最优的不足,避免算法在前期过早收敛,提高了算法的寻优效率;并将烟花算子与遗传算法结合形成改进遗传算法,通过烟花算子产生新种群形成多种群并行优化模式。因此,该方法能够有效地增强算法的全局搜索能力,提高种群多样性。本文利用MATLAB对标准遗传算法与改进遗传算法进行仿真分析,仿真结果表明改进遗传算法在探索与开发能力平衡问题上得到有效的改善;可以有效地解决于爬壁机器人的路径规划问题。(5)对储油罐壁探伤爬壁机器人系统的整体性能进行现场测试,现场测试主要是分三步进行:首先对爬壁机器人本体性能进行测试,主要包括负载能力、移动能力、越障能力等三方面;其次在现场对爬壁机器人系统的自主规划设计及漏磁检测功能进行测试;最后对储油罐壁探伤检测自主爬壁机器人整个系统做现场测试,经测试,爬壁机器人的各个参数满足设计要求,然后将所采集的漏磁数据信号进行分析处理,推演罐壁的缺陷类型,并进行定位,与现场选取罐壁的缺陷情况对比验证了缺陷检测和定位的准确性。