大型冷凝器清洗機(jī)器人視覺控制方法研究.pdf

1、大型冷凝器是火電廠和石化行業(yè)的大型換熱設(shè)備的關(guān)鍵設(shè)備之一,在大型汽輪機(jī)裝置的熱力循環(huán)中起冷源的作用,能降低汽輪機(jī)排汽壓力和溫度,提高汽輪發(fā)電機(jī)組的循環(huán)熱效率。冷凝器運(yùn)行時(shí),由于冷卻水不潔凈、熱交換時(shí)伴隨化學(xué)反應(yīng)等原因,致使冷凝管內(nèi)壁積聚了不利于傳熱的污垢,冷凝管的污垢將產(chǎn)生一系列危害:嚴(yán)重削弱冷凝器的換熱能力,引起真空度降低、能耗增加,還可能導(dǎo)致冷凝管堵塞甚至造成管壁腐蝕穿孔而引發(fā)事故。
　　 論文首先探討了冷凝器污垢產(chǎn)生的原因

2、以及對(duì)冷凝器傳熱性能的影響,說(shuō)明污垢監(jiān)測(cè)、污垢清除的必要性;總結(jié)并分析了各種污垢清洗方法的優(yōu)點(diǎn)與不足;提出了高壓水射流清洗機(jī)器人在線工作的設(shè)計(jì)方案,詳細(xì)介紹了視覺控制在機(jī)器人領(lǐng)域的研究方法和應(yīng)用。
　　 在污垢系數(shù)大于某一設(shè)定值時(shí),清洗機(jī)器人將自動(dòng)運(yùn)動(dòng)到待清洗區(qū)域,對(duì)待清洗管口的中心坐標(biāo)進(jìn)行定位,實(shí)現(xiàn)對(duì)冷凝管的高壓水射流清洗,所以知道機(jī)器人當(dāng)前的位置具有十分重要的意義,而冷凝管管口的邊緣檢測(cè)是實(shí)現(xiàn)精確定位的關(guān)鍵步驟。在分析了現(xiàn)有

3、的邊緣檢測(cè)算法后,憑借Canny提出的邊緣檢測(cè)三準(zhǔn)則,對(duì)二維奇Gabor小波的階躍邊緣檢測(cè)性能做了詳細(xì)分析,并與現(xiàn)有的邊緣檢測(cè)算法做了仔細(xì)比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了應(yīng)用于冷凝器管口邊緣檢測(cè)的優(yōu)越性。另外考慮到水下光線的復(fù)雜性,獲取的圖像經(jīng)過(guò)檢測(cè)處理有可能發(fā)生邊緣缺失或不完整的現(xiàn)象,故對(duì)基于最小二乘法的邊緣擬合進(jìn)行了研究,提出了改進(jìn)的隨機(jī)Hough變換算法得到冷凝器管口中心坐標(biāo),最后利用P3P算法完成機(jī)器人的定位。
　　 清洗機(jī)器人要在

4、冷凝器水箱體中自主運(yùn)動(dòng),需要解決智能導(dǎo)航問(wèn)題。由于一般的攝像機(jī)成像視角只有40～50度,不滿足對(duì)空間的全方向成像要求,本文提出了基于雙曲線的折反射全向相機(jī)的視覺導(dǎo)航,對(duì)折反射的成像原理,全向圖像的展開,全向相機(jī)的極線幾何等做了詳細(xì)的推導(dǎo),并利用Kruppa方程對(duì)攝像機(jī)的內(nèi)部參數(shù)進(jìn)行定標(biāo)。機(jī)器人的導(dǎo)航是通過(guò)固定和移動(dòng)兩個(gè)全向相機(jī)獲取目標(biāo)圖像,通過(guò)匹配的特征點(diǎn)計(jì)算極線幾何后,根據(jù)特征點(diǎn)在成像平面的變化情況,從而得到當(dāng)前位置點(diǎn)與理想位置的誤差

5、,經(jīng)過(guò)計(jì)算得到移動(dòng)機(jī)器人需要執(zhí)行的旋轉(zhuǎn)角度和平移距離,接著對(duì)在水下工作的機(jī)器人行走機(jī)構(gòu)的受力情況做了分析,得到它的運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)方程,最后用反步法對(duì)清洗機(jī)器人驅(qū)動(dòng)輪進(jìn)行控制,實(shí)驗(yàn)證明機(jī)器人可以準(zhǔn)確移動(dòng)到指定位置。
　　 在清洗機(jī)器人到指定位置后,如果直接利用邊緣檢測(cè)得到的坐標(biāo)對(duì)冷凝管進(jìn)行定位,會(huì)因機(jī)械加工精度誤差、水中流體力學(xué)的影響導(dǎo)致定位偏差,從而影響清洗效果。為了解決這個(gè)問(wèn)題,本文提出了基于極線幾何的機(jī)械臂視覺伺服控制,通過(guò)

6、Gabor包絡(luò)算法從管口圖像中提取多個(gè)特征點(diǎn)進(jìn)行匹配,再計(jì)算基本矩陣和特征點(diǎn)與極線的誤差,利用任務(wù)函數(shù)將控制量分解為兩個(gè)控制任務(wù),首要任務(wù)是通過(guò)旋轉(zhuǎn)使特征點(diǎn)收斂到極線上,然后使特征點(diǎn)沿著極線平移到期望位置,并根據(jù)上述原理設(shè)計(jì)機(jī)械臂的笛卡爾工作軌跡,即機(jī)械臂先從初始位置開始旋轉(zhuǎn),當(dāng)獲得與期望位置相同的方向相位后,然后平移到期望位置。這種控制方法不需要事先知道工作空間的三維信息,控制規(guī)則簡(jiǎn)單,能夠得到比單純手眼結(jié)構(gòu)的機(jī)械臂更大的工作空間等優(yōu)

7、點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)證明該方法能得到很好的控制效果,所有的特征點(diǎn)在有限時(shí)間能夠到達(dá)期望的位置,誤差能收斂到零。
　　 視覺伺服系統(tǒng)的視覺控制器性能依賴于系統(tǒng)所提取的圖像特征,為避免局部圖像特征超出視域所帶來(lái)的問(wèn)題,本文對(duì)全局圖像特征-圖像矩特征作為圖像特征信息進(jìn)行了研究,推導(dǎo)了基于矩特征的雅可比矩陣?？刂扑惴ū苊饬藞D像的特征匹配過(guò)程,在不需要知道目標(biāo)的成像高度、攝像機(jī)焦距及不需要精確標(biāo)定的攝像機(jī)外部參數(shù)的情況下,較好的實(shí)現(xiàn)了基于圖像的視覺伺

8、服控制系統(tǒng)仿真。
　　 最后,設(shè)計(jì)了冷凝器清洗機(jī)器人的總體結(jié)構(gòu),提出了基于局部加權(quán)偏最小二乘回歸算法的污垢預(yù)測(cè)算法,即通過(guò)在訓(xùn)練集的污垢數(shù)據(jù)局部模型內(nèi)對(duì)新測(cè)得的數(shù)據(jù)進(jìn)行偏最小二乘回歸分析,并采用自適應(yīng)算法對(duì)模型參數(shù)、各模型之間的加權(quán)系數(shù)進(jìn)行自動(dòng)優(yōu)化調(diào)整,能很好的解決新舊數(shù)據(jù)相互影響問(wèn)題,以適應(yīng)冷凝器水質(zhì)及工況參數(shù)的動(dòng)態(tài)變化。接著詳細(xì)介紹了清洗機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu),回轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu),主機(jī)架,電動(dòng)推桿,機(jī)械臂,高壓噴嘴等機(jī)械部件,對(duì)由工控機(jī)、觸