姜文东, 汤春俊, 梁加凯, 傅卓君, 秦威南

(1.国网浙江省电力有限公司,浙江,杭州 310000;2.国网浙江省电力有限公司金华供电公司,浙江,金华 321000)

0 引言

高压线是电力系统中配电环节的重要组成设备。在室外环境下,高压线路难免会出现故障问题,而一旦发生故障,不仅影响了供电可靠性,还由于需要维修人员攀爬到高空,在高压环境中进行作业,危险性极高,给维修人员带来生命安全威胁[1]。在此背景下,为了提升供电可靠性,减少停电带来的损失,同时降低高压线路维修的风险,提高维修作业效率,开发了一种高压带电作业机器人。这种机器人在工作人员的操作下,代替作业人员进行高压电路维修,但这种机器人开发较晚,其控制力并不是很好,容易出现控制偏差,会影响作业的效率和质量[2]。

针对上述问题,如何提高高压带电作业机器人控制性能成为研究的重点。关于这一问题,很多专家和学者进行了相关研究,例如:王凯丰等[3]针对高压电力廊道巡检机器人设计了一种控制系统,在该系统中运用了多种传感器以保证控制效果,但是同时运用多种传感器时,如何进行协调、降低控制系统运行压力成为一大难题;江维等[4]设计了一种双闭环自主定位控制系统,该系统将BP网络和视觉伺服相结合,实现了机械手运行地精准控制,但是双闭环处理影响了作业效率。

结合前人研究经验,本文基于DPS设计一种高压带电作业机器人控制系统。DPS是一种数字像素处理技术,具有很强的图像捕获和处理性能,在光线落差较大的环境中也能有效识别目标物体。将该技术应用到所设计的控制系统当中,以期提高高压带电作业机器人的控制精度。

1 基于DPS的高压带电作业机器人控制系统

1.1 系统整体框架设计

基于DPS的高压带电作业机器人控制系统框架设计主要分为3层,即下位机层、中间通信层以及上位机层[7]。

(1) 下位机层。下位机层主要负责两部分内容,分别是采集信息和执行命令。

(2) 中间通信层。中间通信层负责连接下位机层和上位机层,实现二者之间的交互通信。

(3) 上位机层。上位机层负责机器人整体控制命令生成、输出,对下位机层中的各个物理设备进行协调控制[8]。

1.2 系统硬件设计

1.2.1 DPS摄像机

DPS摄像机为控制系统的“眼睛”,主要作用是为控制指令的生成提供可靠的目标数据和障碍数据[9]。简单地说,DPS摄像机起到了数据信息采集的作用。与一般的摄像机相比,DPS摄像机抗干扰性更强,采集到的图像更加清晰,且适合各种场合。DPS摄像机具体技术参数如表1所示。

1.2.2 DSP控制芯片

控制系统的核心是DSP控制芯片,其性能直接影响控制系统的控制效果[10]。本系统中的控制芯片为DSP控制芯片,该芯片以TMS320F2812 为MCU,主频高达150 MHz,具有集成性强、性能强、运算效率高等优点。控制芯片硬件组成框图如图1所示。

1.2.3 电机

电机的作用是产生驱动转矩,以驱动机器运动,是动力来源[11]。本控制系统的电机为雷赛步进电机 57HS22-A,该电机相关参数如表2所示。

表2 雷赛步进电机 57HS22-A参数表

1.2.4 驱动器

驱动器在本系统当中起到的作用是在电机的带动下驱动高压带电作业机器人工作[12]。本系统中的驱动器为DM542,该驱动器具体功能特点如下:

(1) 低导通电阻RDS(ON),2.5 A峰值电流输出;

(2) 支持插补细分功能,自动插补到256细分;

(3) 支持电压衰减,静音工作,圆滑运动;

(4) 兼容3.3 V和5 V逻辑电平;

(5) 过热关断功能;

(6) 输出过流保护。

1.2.5 无线通信模块

无线通信模块是下位机和上位机连接的载体,实现了数据上传和控制指令下达[13]。本系统中的无线通信模块为UT-930-ZigBee,它具有通信距离远、抗干扰能力强、组网灵活、收发一体、稳定可靠等优点和特性。模块内置天线,覆盖范围可达30英尺,支持4 Mibit/s高速连传,默认波特率为9600。

1.3 系统运行程序设计

本文所设计系统包括3个关键程序,即作业目标识别程序、作业规划程序、位置控制程序[14]。下面针对这3个程序进行具体分析。

1.3.1 作业目标识别程序

作业目标识别程序是控制系统的首要程序,后续所有程序的运行都是参照该程序识别出的作业目标进行的。作业目标识别程序以DPS摄像机采集到的图像为基础,对图像进行预处理,提取作业目标特征,利用YOLOv3算法进行作业目标分类识别。具体过程如下。

步骤1 DPS摄像机初始化。

步骤2 DPS摄像机参数标定。

步骤3 拍摄图像。

步骤4 图像上传。

步骤5 图像预处理:①图像灰度化;②图像去噪;③图像增强。

步骤6 图像分割。

步骤7 利用Ratio算法进行目标特征提取,包括纹理特征、几何特征等。

步骤8 基于提取的特征,利用YOLOv3算法进行作业目标分类识别。

在明确作业目标指标之后,确定图像中目标中心点的坐标,然后将其代入摄像机成像模型当中,计算出该作业目标的三维坐标。

1.3.2 作业规划程序

作业规划程序基于作业目标的三维坐标,规划高压带电作业机器人的最佳运行路径。最佳路径的规划以时间最优为目标,建立数学模型:

(1)

采用粒子群算法对上述构建的数学模型进行求解,具体求解流程如图2所示。

图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业规划方案,控制带电作业机器人执行命令,进行高压线路修护。控制程序如图3所示。在高压带电作业机器人位置控制程序中,模糊PID控制器是关键,主要作用是不断调整机器人实际运行位置,使得与预期之间的偏差不断减小,以提高机器人运行准确性。

图3 高压带电作业机器人位置控制程序

如图3所示,利用上文求得的高压带电作业机器人作业方案设置控制指令,规划机器人当前位置,检测其目标位置,利用模糊PID控制器对机器人各关节进行调节,当机器人当前位置与目标位置之间误差为0时,输出高压带电作业机器人位置控制结果。

2 系统实现与测试

2.1 系统测试环境搭建

以一个六自由度带电作业机器人为控制对象,结合地面基站,基于所设计的控制系统,对某处高压线路进行更换作业,如图4所示。

图4 系统测试环境

六自由度带电作业机器人基本技术指标如表3所示。

表3 六自由度带电作业机器人基本技术指标

2.2 控制参数设置

高压带电作业机器人控制参数设置如表4所示。

表4 高压带电作业机器人控制参数

2.3 高压带电作业机器人作业最佳路径

粒子群算法参数设置如下:粒子群范围为20;粒子学习能力影响因子为2.0;控制因子为5;惯性影响因子为0.5;最大迭代次数为500次。利用粒子群算法求解高压带电作业机器人作业预期最佳路径,结果如图5所示。

图5 高压带电作业机器人作业预期最佳路径

由图5可知,高压带电作业机器人作业路径为巡检路径,从起始点开始,经过巡检到达终点。

2.4 高压带电作业机器人控制精度

借助MATLAB中的Simulink 工具箱搭建模糊PID控制器,然后在该控制器控制下命令六自由度带电作业机器人按照图5给出的最佳路径进行作业。实际作业路径如图6所示。

图6 六自由度带电作业机器人实际作业路径

将图6与图5进行对比,计算2条曲线之间的拟合优度,结果如图7所示。从图7可以看出,带电作业机器人实际作业路径与预期最佳路径之间的拟合优度基本维持在0.9以上,说明本系统的控制效果较好,使得带电作业机器人运行路径接近预期,控制精度较高。其中,拟合优度取值0～1,越靠近1,说明机器人运行越靠近预期,其控制效果越好。

图7 拟合优度

3 总结

高压线路维护是一项复杂且危险的工作,带电作业机器人的开发和应用提高了高压线路维护工作效率,降低了工作危险性。然而,目前带电作业机器人的控制效果较差,经常与预期存在偏差。针对上述问题,本文设计了一种基于DPS的高压带电作业机器人控制系统。该系统基于DPS确定作业目标,然后针对目标设计最佳运行线路,最后在模糊PID控制器控制下实现机器人高精度控制。通过系统实现与测试,证明了所设计系统的控制精度。然而,本系统仍有一些工作需要继续完善,即操作功能需要进一步扩展、自动化程度有待提高。