油氣管道檢測及清潔機器人的可靠性分析

劉杰，張曉龍，羅贏，黃曠，宋進，武龍飛

（1.650093 云南省 昆明市 昆明理工大學 機電工程學院；2.中國人民解放軍31638 部隊）

0 引言

隨著能源消耗增加迅速，我國的管道運輸技術取得了長足進步，在石油和天然氣領域得到廣泛應用[1]。油氣管道是石油、天然氣等能源的最重要的傳輸手段之一，國內油氣管道總里程規模巨大，受內部介質腐蝕和潮濕、炎熱氣候等因素影響，管道內部情況十分復雜，進行相應的清潔和檢測十分必要[2-3]。受管道直徑限制，使用人工對管道內部進行清理、檢查十分困難，目前常用管道機器人完成相應工作[4]。為了更快更好地完成相應的檢測、清洗、攝像等工作，一系列管道機器人被研發、生產出來。有關研究中，鄧宗全[5]等人提出一種管道內壁攝像裝置；曾樹杰[6]等人提出的管道內部焊接焊縫視覺檢查機器人；林鐘衛[7]等人提出針對LNG 管道的機器人，具有行走、檢查、噴涂等多種功能；美國通用公司研制出用于管道清洗的管道豬[8]。

管道機器人主要應用于無人、高溫、高濕等極端惡劣情況，因此機器人的安全性、可靠性顯得尤為重要。管道機器人結構較為復雜，自由度較多，運動精度不穩定，這些都給管道機器人的應用帶來效率和安全性問題。一旦發生故障，修復困難且修復成本較高，并且運動問題導致的碰撞也容易引發火災，造成不必要的經濟損失。但是目前針對整體管道機器人的故障分析較少，因此本文以昆明理工大學功能流體應用與礦山機電工程研究所研制的多功能管道機器人為研究對象，對其結構和功能進行相應危害度分析（FMECA）和故障樹分析（FTA），明確薄弱環節，并給出改善措施。

1 結構功能介紹

多功能管道機器人主要用于油氣管道的檢測、清洗、攝像，為油氣管道安全、高效的運行提供相應的支持。本文以多功能管道機器人的機械系統為研究對象，其主要由清洗裝置、行走裝置、攝像裝置和檢裝置4 大部分組成，如圖1 所示。

管道機器人行走裝置采用6 個步進電機驅動履帶，可實行差速運動，履帶可以由連桿機構進行支撐，實現變徑操作和保證管道機器人驅動的穩定性與通過性；攝相裝置通過探射燈照明，前置 360 °旋轉攝像頭進行拍攝，對管道內部進行相應的觀察；檢測裝置通過對稱的輪子進行運動減少相應的運動的阻力，而彈簧伸縮桿和彈簧伸縮座使得檢測機構自適應相應的管道的直徑變化，檢測裝置采用成熟的渦流檢測法，通過旋轉電機帶動檢查機構可以較為快速地檢測相應的管道的裂紋；清洗裝置通過柔性的頭刷進行清洗，由清洗電機帶動相應的聯軸器傳遞相應的動力，并帶動頭刷進行相應的清洗工作。通過以上方式，多功能管道機器人實現相應的對管道的清洗、檢測、攝像、功能。由于管道機器人結構較為復雜且使用環境惡劣，維修較為困難，有必要進行相應的可靠性分析。

2 可靠性分析

管道機器人使用環境復雜，為了提高使用壽命，許多學者進行了相關研究。吳海淼[9]等人研究了工業機器人的運動可靠性；張乙[10]針對于工業機器人的諧波減速器時變可靠性的研究；張銳[11]對桁架機器人的機械結構的可靠性分析，大多針對機器人的運動和零部件可靠性研究。本文主要針對多功能管道機器人的整體進行機械可靠性分析。機械可靠性是指機械產品在規定的使用條件下和時間內完成規定功能的能力[12]，可靠性分析是為了提高設計使用周期、壽命等參數，保證機械設備達到使用預期的分析方式。常用的可靠性分析方式有故障樹分析、故障危害性分析等，本文以管道機器人為研究對象進行相應的FMECA 和FTA 分析。

2.1 FMECA 分析

故障危害性分析（Failure Mode,Effects and Criticality Analysis，FMECA），主要指故障模式對系統的影響和該模式的危害分析。

2.1.1 管道機器人系統結構定義

對其進行功能和組成分析，可靠性框圖分析對系統定義如下：

（1）功能及組成：多功能管道機器人功能主要是對油氣管路的清洗、檢測、攝像；

（2）約定層次：“初始約定層次”為管道機器人。“約定層次”為行走裝置、檢測裝置、攝像裝置、清洗裝置。“最低約定層次”為更低一級的組成部分，如圖2 所示。

通過對管道機器人的結構和功能進行分析，繪制功能層次與結構層次對應關系，如圖 3 所示。

管道機器人的主要結構是串聯結構，其任一結構發生故障就會導致管道機器人不能正常工作。可靠性框圖如圖4 所示。

2.1.2 管道機器人故障模式分析

故障就是相應設備無法實現相應的規定功能和動作。根據《故障模式、影響及危害性分析指南》將故障模式造成的故障影響的嚴重程度進行嚴酷度級別劃分，將相應的失效造成的影響程度分為4 級，分別是輕度失效、中度失效、重度失效、災難性失效，定義如表1 所示。

表1 管道機器人嚴酷度定義Tab.1 Definition of severity of pipeline robot

為了更好地明確故障原因和分析故障情況，進行相應的FEMCA 計算。根據《故障模式、影響及危害性分析指南》對于故障影響的概率β值取值如表2 所示，然后根據GB/T 7826-2012《系統可靠性分析技術 失效模式和影響分析（FMEA）程序 》，進行故障模式危害度計算，獲得相應的管道機器FMECA 分析結果如表3 所示。

表2 GB7826 故障影響概率β 值推薦值表Tab.2 Recommended values of GB7826 failure impact probability β value

表3 管道機器FMECA 分析計算結果Tab.3 FMECA analysis and calculation results of pipeline machines

（續表）

為了更好地明確危害情況，做出相應的危害度矩陣如圖5 所示。

由危害度矩陣和FMECA 分析可以知道，沒有對應的I 類的嚴酷度事件；出現最嚴重的Ⅱ類嚴酷度事件共有10 個，其中最嚴重的為清洗電機損壞；出現Ⅲ類嚴酷度事件15 個，其中最嚴重的為電池性能降低；出現Ⅳ類嚴酷度9 個，影響最大的為旋轉基座腐蝕。為更好地明確相應Ⅱ類嚴酷度下的管道機器人的故障問題，以“管道機器人部分或全部功能喪失”為頂事件進行故障樹分析。

2.2 故障樹分析

通過相應的FMECA 結果，建立了以“管道機器人部分或全部功能喪失”為頂事件，建立如圖6—圖11 所示的故障樹。

2.3 頂事件定性分析

建立相應的管道機器人故障樹，明確影響管道機器人功能實現的故障。為更好地明確裝置各故障的重要性，進行相應的定量分析，計算出底事件的相對概率重要度，相對概率重要度越大，說明該事件引起頂事件發生的可能性越大[13]。

以“管道機器人部分或全部功能喪失”為頂事件可以分為行走電機故障、蓄電池故障、攝像頭故障、清洗電機故障、渦流檢測裝置故障等5 個中間事件。中間事件1：行走電機故障，由{事件X1}、{事件X2}…{事件X7}組成；中間事件2：蓄電池故障，由{事件X8}、{事件X9}…{事件X13}組成；中間事件3：渦流檢測裝置故障，由{事件X14}、{事件X15}…{事件X18}組成；中間事件4：攝像頭故障，由{事件X19}、{事件X20}、{事件X21}組成；中間事件5：清洗電機故障，由{事件X22}、{事件X23}…{事件X26}組成。

設定行走裝置規定使用壽命小時為T=1×106基準下，根據數據庫數據和故障手冊設定故障時間FR。設相應的底事件Xi各自獨立，其中，事件的故障發生概率分別為q1，q2，…，qn，頂事件的發生概率是底事件發生概率的函數，稱為故障概率函數，記為Q=Q（q1，q2，…，qn），則其中第i 個底事件的相對概率重要度Ci計算公式如式（1）—式（5）。

相應數據代入式（1）—式（5），結果如表4。

表4 管道機器人故障重要度Tab.4 Fault importance of pipeline robot

由表4 可知，在Ⅱ類嚴酷度中，清洗電機、蓄電池、行走電機、攝像頭、渦流檢測裝置對應出現故障的相對重要度較大，并給出相應的故障檢查和應對措施如表5 所示。

表5 管道機器人故障措施Tab.5 Pipeline robot failure measures

3 結論

本文針對惡劣環境嚴重影響管道機器人的使用壽命和工作效率問題，提出對多功能管道機器人進行可靠性分析。通過對管道機器人的FMECA 分析和FAT 分析發現：

（1）通過FMECA 分析，發現沒有對應的Ⅰ類嚴酷度故障，安全性較好。有10 個Ⅱ類嚴酷故障，其對應為相應的清洗電機故障、渦流檢測裝置故障、行走電機故障、蓄電池故障、攝像頭故障；

（2）通過對Ⅱ類的嚴酷度進行FTA 發現，除攝像頭外各個故障的相對重要度占比比較均勻，其中攝像頭出現的故障占比較大，對應的相對重要度占比為11.75%和11.03%；

（3）通過相應的故障分析，得出了相應的主要的故障原因，并給出了相對重要度超過5%的檢測和改善措施。通過以上研究為該型機器人故障檢測提供依據，也為其他管道機器人設計提出相應的經驗。