基于DPS的高壓帶電作業機器人控制系統設計

姜文東, 湯春俊, 梁加凱, 傅卓君, 秦威南

(1.國網浙江省電力有限公司,浙江,杭州 310000;2.國網浙江省電力有限公司金華供電公司,浙江,金華 321000)

0 引言

高壓線是電力系統中配電環節的重要組成設備。在室外環境下,高壓線路難免會出現故障問題,而一旦發生故障,不僅影響了供電可靠性,還由于需要維修人員攀爬到高空,在高壓環境中進行作業,危險性極高,給維修人員帶來生命安全威脅[1]。在此背景下,為了提升供電可靠性,減少停電帶來的損失,同時降低高壓線路維修的風險,提高維修作業效率,開發了一種高壓帶電作業機器人。這種機器人在工作人員的操作下,代替作業人員進行高壓電路維修,但這種機器人開發較晚,其控制力并不是很好,容易出現控制偏差,會影響作業的效率和質量[2]。

針對上述問題,如何提高高壓帶電作業機器人控制性能成為研究的重點。關于這一問題,很多專家和學者進行了相關研究,例如:王凱豐等[3]針對高壓電力廊道巡檢機器人設計了一種控制系統,在該系統中運用了多種傳感器以保證控制效果,但是同時運用多種傳感器時,如何進行協調、降低控制系統運行壓力成為一大難題;江維等[4]設計了一種雙閉環自主定位控制系統,該系統將BP網絡和視覺伺服相結合,實現了機械手運行地精準控制,但是雙閉環處理影響了作業效率。

結合前人研究經驗,本文基于DPS設計一種高壓帶電作業機器人控制系統。DPS是一種數字像素處理技術,具有很強的圖像捕獲和處理性能,在光線落差較大的環境中也能有效識別目標物體。將該技術應用到所設計的控制系統當中,以期提高高壓帶電作業機器人的控制精度。

1 基于DPS的高壓帶電作業機器人控制系統

1.1 系統整體框架設計

基于DPS的高壓帶電作業機器人控制系統框架設計主要分為3層,即下位機層、中間通信層以及上位機層[7]。

(1) 下位機層。下位機層主要負責兩部分內容,分別是采集信息和執行命令。

(2) 中間通信層。中間通信層負責連接下位機層和上位機層,實現二者之間的交互通信。

(3) 上位機層。上位機層負責機器人整體控制命令生成、輸出,對下位機層中的各個物理設備進行協調控制[8]。

1.2 系統硬件設計

1.2.1 DPS攝像機

DPS攝像機為控制系統的“眼睛”,主要作用是為控制指令的生成提供可靠的目標數據和障礙數據[9]。簡單地說,DPS攝像機起到了數據信息采集的作用。與一般的攝像機相比,DPS攝像機抗干擾性更強,采集到的圖像更加清晰,且適合各種場合。DPS攝像機具體技術參數如表1所示。

1.2.2 DSP控制芯片

控制系統的核心是DSP控制芯片,其性能直接影響控制系統的控制效果[10]。本系統中的控制芯片為DSP控制芯片,該芯片以TMS320F2812 為MCU,主頻高達150 MHz,具有集成性強、性能強、運算效率高等優點。控制芯片硬件組成框圖如圖1所示。

1.2.3 電機

電機的作用是產生驅動轉矩,以驅動機器運動,是動力來源[11]。本控制系統的電機為雷賽步進電機 57HS22-A,該電機相關參數如表2所示。

表2 雷賽步進電機 57HS22-A參數表

1.2.4 驅動器

驅動器在本系統當中起到的作用是在電機的帶動下驅動高壓帶電作業機器人工作[12]。本系統中的驅動器為DM542,該驅動器具體功能特點如下:

(1) 低導通電阻RDS(ON),2.5 A峰值電流輸出;

(2) 支持插補細分功能,自動插補到256細分;

(3) 支持電壓衰減,靜音工作,圓滑運動;

(4) 兼容3.3 V和5 V邏輯電平;

(5) 過熱關斷功能;

(6) 輸出過流保護。

1.2.5 無線通信模塊

無線通信模塊是下位機和上位機連接的載體,實現了數據上傳和控制指令下達[13]。本系統中的無線通信模塊為UT-930-ZigBee,它具有通信距離遠、抗干擾能力強、組網靈活、收發一體、穩定可靠等優點和特性。模塊內置天線,覆蓋范圍可達30英尺,支持4 Mibit/s高速連傳,默認波特率為9600。

1.3 系統運行程序設計

本文所設計系統包括3個關鍵程序,即作業目標識別程序、作業規劃程序、位置控制程序[14]。下面針對這3個程序進行具體分析。

1.3.1 作業目標識別程序

作業目標識別程序是控制系統的首要程序,后續所有程序的運行都是參照該程序識別出的作業目標進行的。作業目標識別程序以DPS攝像機采集到的圖像為基礎,對圖像進行預處理,提取作業目標特征,利用YOLOv3算法進行作業目標分類識別。具體過程如下。

步驟1 DPS攝像機初始化。

步驟2 DPS攝像機參數標定。

步驟3 拍攝圖像。

步驟4 圖像上傳。

步驟5 圖像預處理:①圖像灰度化;②圖像去噪;③圖像增強。

步驟6 圖像分割。

步驟7 利用Ratio算法進行目標特征提取,包括紋理特征、幾何特征等。

步驟8 基于提取的特征,利用YOLOv3算法進行作業目標分類識別。

在明確作業目標指標之后,確定圖像中目標中心點的坐標,然后將其代入攝像機成像模型當中,計算出該作業目標的三維坐標。

1.3.2 作業規劃程序

作業規劃程序基于作業目標的三維坐標,規劃高壓帶電作業機器人的最佳運行路徑。最佳路徑的規劃以時間最優為目標,建立數學模型:

(1)

采用粒子群算法對上述構建的數學模型進行求解,具體求解流程如圖2所示。

圖2 粒子群算法求解流程

1.3.3 位置控制程序

位置控制程序基于作業規劃方案,控制帶電作業機器人執行命令,進行高壓線路修護。控制程序如圖3所示。在高壓帶電作業機器人位置控制程序中,模糊PID控制器是關鍵,主要作用是不斷調整機器人實際運行位置,使得與預期之間的偏差不斷減小,以提高機器人運行準確性。

圖3 高壓帶電作業機器人位置控制程序

如圖3所示,利用上文求得的高壓帶電作業機器人作業方案設置控制指令,規劃機器人當前位置,檢測其目標位置,利用模糊PID控制器對機器人各關節進行調節,當機器人當前位置與目標位置之間誤差為0時,輸出高壓帶電作業機器人位置控制結果。

2 系統實現與測試

2.1 系統測試環境搭建

以一個六自由度帶電作業機器人為控制對象,結合地面基站,基于所設計的控制系統,對某處高壓線路進行更換作業,如圖4所示。

圖4 系統測試環境

六自由度帶電作業機器人基本技術指標如表3所示。

表3 六自由度帶電作業機器人基本技術指標

2.2 控制參數設置

高壓帶電作業機器人控制參數設置如表4所示。

表4 高壓帶電作業機器人控制參數

2.3 高壓帶電作業機器人作業最佳路徑

粒子群算法參數設置如下:粒子群范圍為20;粒子學習能力影響因子為2.0;控制因子為5;慣性影響因子為0.5;最大迭代次數為500次。利用粒子群算法求解高壓帶電作業機器人作業預期最佳路徑,結果如圖5所示。

圖5 高壓帶電作業機器人作業預期最佳路徑

由圖5可知,高壓帶電作業機器人作業路徑為巡檢路徑,從起始點開始,經過巡檢到達終點。

2.4 高壓帶電作業機器人控制精度

借助MATLAB中的Simulink 工具箱搭建模糊PID控制器,然后在該控制器控制下命令六自由度帶電作業機器人按照圖5給出的最佳路徑進行作業。實際作業路徑如圖6所示。

圖6 六自由度帶電作業機器人實際作業路徑

將圖6與圖5進行對比,計算2條曲線之間的擬合優度,結果如圖7所示。從圖7可以看出,帶電作業機器人實際作業路徑與預期最佳路徑之間的擬合優度基本維持在0.9以上,說明本系統的控制效果較好,使得帶電作業機器人運行路徑接近預期,控制精度較高。其中,擬合優度取值0～1,越靠近1,說明機器人運行越靠近預期,其控制效果越好。

圖7 擬合優度

3 總結

高壓線路維護是一項復雜且危險的工作,帶電作業機器人的開發和應用提高了高壓線路維護工作效率,降低了工作危險性。然而,目前帶電作業機器人的控制效果較差,經常與預期存在偏差。針對上述問題,本文設計了一種基于DPS的高壓帶電作業機器人控制系統。該系統基于DPS確定作業目標,然后針對目標設計最佳運行線路,最后在模糊PID控制器控制下實現機器人高精度控制。通過系統實現與測試,證明了所設計系統的控制精度。然而,本系統仍有一些工作需要繼續完善,即操作功能需要進一步擴展、自動化程度有待提高。