CN102890448A - 模糊逻辑与速度转换结合的电缆隧道巡检机器人防摆方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了属于高压输电的安全防控技术领域的一种模糊逻辑与速度转换结合的电缆隧道巡检机器人防摆方法，具体说是针对一类单悬臂隧道机器人在多坡度轨道上运行采用模糊控制法与速度转换法相结合的混杂控制方法。对平面轨道部分和斜坡轨道部分的摆动加以控制，其中模糊控制法用于平面轨道部分的防摆控制，速度转换控制法则用于斜坡部分的防摆控制。该控制方法是集结合平面轨道控制与斜坡轨道控制、结合了开环控制和闭环控制方法与一身的防摆混杂控制方法，能够准确的判断机器人所在位置状态，迅速作出控制决策，有效控制机器人摆角，消除余角。该方法克服了防摆控制环境单一的局限性，将隧道巡检机器人的应用推广到更复杂的环境中。

Description

模糊逻辑与速度转换结合的电缆隧道巡检机器人防摆方法

技术领域

本发明属于高压输电的安全防控技术领域，特别涉及一种模糊逻辑与速度转换结合的电缆隧道巡检机器人防摆方法，具体说是针对在多坡度轨道上运行的巡检机器人的防摆混杂控制方法。

背景技术

随着地下输电技术的发展，许多城市建造了供高压电传输的电缆隧道。为了保证传输系统安全，减小输电故障的几率以降低维护成本，作为集成自动化、机械、人工智能、计算机等高新尖端科技的隧道巡检机器人技术无疑是当今主流的发展方向。

隧道巡检机器人应当具有较好的移动性和灵活性。本发明针对一类单悬臂隧道机器人，它们通过一个悬臂悬挂于轨道上，随机身配备有摄像头、传感器等设备，并通过电机控制顶部轨道的轮胎运动，进而控制机器人运动。该类机器人在运行过程中，机身由于惯性作用会随电机的加速和减速以及轨道的坡度而摆动，机身的震动可能造成摄像设备的光学失焦、模糊、噪点等问题，进而对机器人在巡检电力线、监控故障过程中的准确性产生很大影响。因此，机器人的防摆控制方法是当前主要研究技术之一。

发明内容

本发明的目的是提供一种模糊逻辑与速度转换结合的电缆隧道巡检机器人防摆方法，其特征在于，将机器人在平面轨道和斜坡轨道两部分控制有机的结合在一起的混杂控制方法；

所述混杂控制方法是采用模糊控制法与速度转换法相结合对平面轨道部分和斜坡轨道部分的摆动加以控制，将模糊控制用于平面轨道部分的防摆控制，保证占据了大部分运动过程的平面轨道的稳定性；由于爬坡对电机转矩要求较高，防摆控制需要大阻尼和相应速度快的因素，因而轨道斜坡部分的防摆控制选择速度转换控制，所述电缆隧道巡检机器人防摆方法包括以下步骤：

1）通过机器人机身所携带的陀螺仪传感器实时检测机器人悬臂当前偏离竖直方向的摆角θ，规定摆角沿运动方向为正是上坡，与运动方向相反为负是下坡；

2）陀螺仪传感器将该摆角值反馈给滤波器；

3）采样器以间隔小于等于1s的采样周期对滤波器输出的摆角值进行采样；

4）处理器将输入的每两个相邻的采样值以及采样时间按由摆角方程的余弦函数形式推出的公式 (1) 计算出当前机器人的振幅A：

$A=\frac{1}{2}{[\frac{{(\mathrm{\θ}\left(t_1\right)-\mathrm{\θ}\left(t_2\right))}^2}{{\sin }^2(-\mathrm{\ωT}/2)}+\frac{{(\mathrm{\θ}\left(t_1\right)+\mathrm{\θ}\left(t_2\right))}^2}{{\cos }^2(-\mathrm{\ωT}/2)}]}^{1/2}---\left(1\right)$

其中T=t₁-t₂为采样间隔周期时间，

,θ(t₁)、θ(t₂)分别为t₁、t₂时刻的摆角值

5）将步骤4）所得振幅与临界振幅值进行比较，如果其值大于临界值，则判断机器人处于轨道斜坡位置；如果其值小于临界值，则判断机器人处于轨道平面位置：

6）当机器人处于轨道斜坡位置时，再根据当前摆角的正负性判断机器人是处于上坡还是下坡。若当前摆角为正，则机器人处于上坡位置，若当前摆角为负，则机器人处于下坡位置，分别采取相应的速度转换进行控制；

7）当机器人处于轨道平面位置时，采用模糊控制法控制，根据反馈的摆角和速度值，并按照模糊规则推理得出所需的驱动力，施加到动力系统上。

所述步骤4）中机器人的振幅A到达摆动最低位置时速度的增量v如式(2)所示：

$v=\sqrt{2\mathrm{gl}(1-\cos A)}---\left(2\right)$

在进行速度转换控制时，若机器人当前摆角为正，则机器人处于上坡位置，机器人速度相应增加v；若机器人当前摆角为负，则机器人处于下坡位置，机器人速度相应减少v。

本发明的有益效果是针对在电缆隧道中多坡度轨道上运行的巡检机器人防摆控制问题，提出一种模糊控制法与速度转换法相结合的混杂防摆控制方法，能够准确的判断机器人所在位置状态，迅速作出控制决策，有效控制机器人摆角，消除余角。这样可以针对不同部分的特点有的放矢的转换控制策略，提升了机器人的控制准确度，更增加了系统的安全性、可靠性。该方法克服了防摆控制环境单一的局限性，使机器人在更为复杂的环境下也能平稳运行，扩大了隧道巡检技术的应用范围，在更为复杂的环境中，隧道巡检机器人也能圆满完成巡检任务。

附图说明

图1为隧道巡检机器人系统的运动模型示意图。

图2防摆混杂控制方法流程图。

具体实施方式

本发明提供一种模糊逻辑与速度转换结合的电缆隧道巡检机器人防摆方法。下面结合具体实施例子和附图，对本发明做进一步详细说明。

图1为本发明所针对的一类隧道巡检机器人系统的运动模型。该类巡检机器人为单悬臂机器人，随机身配备有摄像头、传感器等设备，并通过电机控制顶部轨道的轮胎运动，进而控制机器人运动。运行过程中，机身由于惯性作用会随电机的加速和减速以及轨道的坡度而摆动。

如附图2所示，本发明提出的防摆控制方法的主要流程为：

1）通过机器人机身所携带的陀螺仪传感器实时检测机器人悬臂当前偏离竖直方向的摆角θ，规定摆角沿运动方向为正是上坡，与运动方向相反为负是下坡；

2）传感器检测出当前摆角值后，将其反馈给滤波器以过滤噪声波形，再由采样器以间隔小于等于1s的采样周期对过滤波形进行采样。这里采样周期定为1s是由于实验情况不受1s之内的角度变化的影响。

(1)输出的采样值输入处理器，每相邻的两个值按照推导公式进行计算，得出此时的摆动振幅A由摆角方程的余弦函数形式推出的公式计算得到，如式(1)所示，

$A=\frac{1}{2}{[\frac{{(\mathrm{\θ}\left(t_1\right)-\mathrm{\θ}\left(t_2\right))}^2}{{\sin }^2(-\mathrm{\ωT}/2)}+\frac{{(\mathrm{\θ}\left(t_1\right)+\mathrm{\θ}\left(t_2\right))}^2}{{\cos }^2(-\mathrm{\ωT}/2)}]}^{1/2}---\left(1\right)$

其中T=t₁-t₂为采样间隔周期时间，本例中为1s，.θ(t₁)、θ(t₂)分别为t₁、t₂时刻的摆角值；

混杂控制系统通过条件转换模块将计算得到的振幅值与反复实验得到的临界振幅值进行比较，如果其值大于临界值，则判断机器人处于轨道斜坡位置；如果其值小于临界值，则判断机器人处于轨道平面位置。混杂控制系统初始状态为机器人处于轨道平面位置，运行过程中通过转换条件判断机器人所处状态，本例中实验临界振幅值A为0.05，当反馈的振幅计算值大于等于0.05时，判断机器人处于轨道斜坡部分，控制策略切换为速度转换控制方法；当反馈的振幅计算值小于0.05时，则判断机器人处于轨道平面部分，控制策略切换为模糊控制方法。

(2)速度转换控制方法用于处在轨道斜坡部分的机器人摆角控制。该方法计算出机器人到达摆动最低位置时速度的增量，如式(2)

$v=\sqrt{2\mathrm{gl}(1-\cos A)}---\left(2\right)$

再根据当前摆角的正负性判断机器人是处于上坡还是下坡。若当前摆角为正，则机器人处于上坡位置，速度相应增加v；若当前摆角为负，则机器人处于下坡位置，速度相应减少v，通过控制运动过程中速度的转换，摆角将趋于零。

(3)模糊控制方法根据反馈的夹角和速度值，按照模糊规则推理库，得出所需的输入值。模糊控制包括变量论域确定、模糊化、模糊推理、去模糊化几个部分。本实例中输入变量为速度变化量，摆角和摆角变化量，输出变量为驱动力，首先根据变量的实际意义，确定出符合实际的论域，再通过量化因子将各变量模糊化，然后根据反复试验创建的模糊推理规则库，由模糊输入变量推出模糊输出变量，最后将模糊输出变量去模糊化，并输入动力系统。模糊控制方法是根据专家控制经验，依照各输入变量的不同值，得出较为合理的输出值，达到控制效果。

Claims (2)

1.一种模糊逻辑与速度转换结合的电缆隧道巡检机器人防摆方法，其特征在于，将机器人在平面轨道和斜坡轨道两部分控制有机的结合在一起的混杂控制方法；

所述混杂控制方法是采用模糊控制法与速度转换法相结合对平面轨道部分和斜坡轨道部分的摆动加以控制，将模糊控制用于平面轨道部分的防摆控制，保证占据了大部分运动过程的平面轨道的稳定性；由于爬坡对电机转矩要求较高，防摆控制需要大阻尼和相应速度快的因素，因而轨道斜坡部分的防摆控制选择速度转换控制，所述电缆隧道机器人防摆控制包括以下步骤：

1）通过机器人机身所携带的陀螺仪传感器实时检测机器人悬臂当前偏离竖直方向的摆角θ，规定摆角沿运动方向为正是上坡，与运动方向相反为负是下坡；

2）陀螺仪传感器将该摆角值反馈给滤波器；

3）采样器以间隔小于等于1s的采样周期对滤波器输出的摆角值进行采样；

4）处理器将输入的每两个相邻的采样值以及采样时间按由摆角方程的余弦函数形式推出的公式 (1) 计算出当前机器人的振幅A：

$A=\frac{1}{2}{[\frac{{(\mathrm{\θ}\left(t_1\right)-\mathrm{\θ}\left(t_2\right))}^2}{{\sin }^2(-\mathrm{\ωT}/2)}+\frac{{(\mathrm{\θ}\left(t_1\right)+\mathrm{\θ}\left(t_2\right))}^2}{{\cos }^2(-\mathrm{\ωT}/2)}]}^{1/2}---\left(1\right)$

其中T=t₁-t₂为采样时间，

,θ(t₁)、θ(t₂)分别为t₁、t₂时刻的摆角值；

5）将步骤4）所得振幅与临界振幅值进行比较，如果其值大于临界值，则判断机器人处于轨道斜坡位置；如果其值小于临界值，则判断机器人处于轨道平面位置：

6）当机器人处于轨道斜坡位置时，再根据当前摆角的正负性判断机器人是处于上坡还是下坡。若当前摆角为正，则机器人处于上坡位置，若当前摆角为负，则机器人处于下坡位置，分别采取相应的速度转换进行控制；

7）当机器人处于轨道平面位置时，采用模糊控制法控制，根据反馈的摆角和速度值，并按照模糊规则推理得出所需的驱动力，施加到动力系统上。

2.根据权利要求1所述基于模糊逻辑与速度转换的电缆隧道机器人防摆控制方法，其特征在于，所述步骤4）中机器人的振幅A到达摆动最低位置时速度的增量v如式(2)所示：

$v=\sqrt{2\mathrm{gl}(1-\cos A)}---\left(2\right)$

在进行速度转换控制时，若机器人当前摆角为正，则机器人处于上坡位置，机器人速度相应增加v；若机器人当前摆角为负，则机器人处于下坡位置，机器人速度相应减少v。

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