地下管道检测系统--管道检测系统设计
关键词 管道移动机器人 行走机构 系统构成
地下输油、输气、输水管道在长期使用过程中,由于受到管内、管外介质的腐蚀等原因,会产生裂纹、漏孔而出现漏油、漏气、漏水现象,为此必须对管道进行定期检查和维修。采用人工开掘进行检测,不但劳动强度大、效益低,而且往往会妨碍道路交通。管道机器人是一种可沿管道内行走的机械,它可以携带一种或多种传感器及操作装置(如CCD摄像机、位置和姿态传感器、超声传感器、涡流传感器,管道清理装置、管道裂纹及管道接口焊接装置、防腐喷涂装置、简单的操作机械手等),在操作人员的远距离控制下进行一系列的管道检测维修作业。因此,是一种避免开掘式检测的较为理想的管道自动化检测设备。一个完整的管道检测移动机器人系统,应由移动载体(行走机构)、管道内部环境识别检测系统、信号传递和动力传输系统及控制系统组成。其中移动载体和内部环境识别检测系统是管道检测移动机器人的核心部分。本文简要介绍了目前管道检测机器人的研究状况,
对发展趋势和关键技术进行了探讨。
1 管道检测移动机器人的研究状况
在管道内作业是十分困难和危险的,人们早就设想开发一种能在管内移动作业的机器人。1978年法国的
〔1〕
J.Vertut研制了一种轮腿式管内机器人行走机构见图1,成功地实现了管内自主行走。该机构由2个行走轮及4个支撑腿组成,腿由电机驱动运动,以适应不同管径的变化。80年代,随着计算机、传感器、现代控制理论和技术的发展,为管内机器人的研究应用提供了技术保证。
国外相继开展研制了多种类型的管内检测移动机器人。图2为日本关西电力株式会社开发的适用于??288～388管径、管长100m的海水管道检查履带式机器人,该机器人通过沿径向分布的履带在水平管和垂直管内自主行走,移动速度为5m/min。图3为日本东
关键技术与发展趋势
2.1 移动载体(行走机构)
管道是一个封闭系统,机器人要实现管内行走,移动载体必须具有支撑或贴附在管
壁保持一定姿态、不失稳和自行走能力。通常采用弹簧力、重力、磁力来实现支撑或贴附,而采用车轮、履带、轮腿及它们的变形组合机构来实现行走。另外,管理机器人一般为带电缆行走,因此行走机构要产生足够的牵引力,以实现较远距离的管道作业。
轮式和履带式载体是管道机器人最常用的移动载体。轮式载体结构简单,易小型化,转向容易。行走轮的布置有平面的,也有空间的,行走轮数目为4～6个。一般采用一个或全轮驱动,驱动轮数目越多,机器人机动性越好,牵引能力越强,但控制复杂。履带式载体附着性能好,越障能力强,在管内泥泞、油污和存在一定障碍物时也能行走良好。但结构较轮式复杂,不易小型化,转向能力不如轮式好。轮式、履带式移动载体的共同缺点是牵引力的提高受载体的重量、驱动电机功率和移动速度的限制。因此多用于中、大管径的机器人。蠕动式载体是一种新型管道机器人移动载体。蠕动式行走机构通常由对称的两部分组成图6,当头部支撑脚3收缩脱离与管道内壁接触,尾部支撑脚1伸出与管壁接触压紧,驱动气缸2左缸供气,则蠕动载体伸长,带动头部向前移动;当头部移动到位时,支撑脚1缩回,头部支撑脚3伸出与管壁接触压紧,驱动气缸2右缸供气,则蠕动载体收缩,带动尾部向前运动。尾部移动到位,尾部支撑脚1伸出,支撑管壁,头部支撑脚缩回,蠕动式管内移动机器人支撑脚的伸缩和载体的蠕动均采用直线运动,当支撑脚支承载体与管壁压紧,不支承时可以与管壁脱离,解决了轮式和履带式管内移动机器人行走时驱动轮始终压紧在管壁上的问题,消除了轮式和履带式机器人行走时驱动力和附着力之间的矛盾,可以产生很大的牵引力,但由于蠕动式移动机器人的运动是间歇的,受驱动件启动频率的限制,移动速度比轮式、履带式低。
为使管内移动机器人能较好地完成较远距离中小管径的直管、弯管和曲弯管等的管道作业,研制体积小、重量轻的移动载体和高可靠性、高效率、多功能的行走机构,以及高效微型机载能源是管道移动机器人的关键技术和发展趋势。
视觉及传感器系统
所有的管道移动机器人都携带一个小型CCD摄像机,以便操作者确定前进方向和检测区域的位置。目前的视频技术通过固态CCD形成一个高质量的彩色摄像机安装在机器人上,可获得极小区域的图像。调焦由小直流电机完成,照明用几个4～5W的卤光灯。摄像机应通过调整机构实现轴向和周向转动,以使操作者清楚地观察到管道整体情况。
管道机器人携带的传感器主要有超声传感器、涡流传感器、辐射传感器、温度传感器、位姿传感器等。超声传感器用于测量管壁厚度或管壁缺陷,如焊缝或管壁的裂纹;涡流传感器用于确定焊缝位置以便进一步无损探伤;辐射传感器能在人接近前测量辐射量;温度传感器用于测量管内温度;位姿传感器用于确定机器人的位置和姿态,并告知操作者机器人的当前状态。管道机器人要想实现自主智能化作业,基于多传感器的管道环境识别与检测是需要解决的关键技术。机器人应能够在视觉、位姿等传感器系统的引导下,接近作业目标,通过超声、涡流等多种传感器信息检测和综合理解,自主完成检测任务。
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