自动巡检机器人故障检测系统.pdf
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1、2023 年 10 月上129Agricultural Machinery and Equipment农业机械与装备自动巡检机器人故障检测系统*陈涛(湖南机电职业技术学院,湖南 长沙 410151)摘要:为了进一步提升自动巡检机器人在工业生产领域中的应用成效,笔者研究了自动巡检机器人故障检测方法与系统构成单元,分析了自动巡检机器人故障检测系统功能模块,开展了自动巡检机器人故障检测系统相关实验。结果表明,开展自动巡检机器人故障检测系统优化设计工作,在强化控制和运算模块的同时,采取孪生网络的检测算法,可以准确地判别巡检路线状况,在极端条件下也有着较强的适应性,被广泛地应用在各工业领域中。关键词:自
2、动巡检机器人;故障检测;功能模块;状态监测中图分类号:TP242 文献标志码:A DOI:10.3969/j.issn.1672-3872.2023.19.034自动巡检机器人应用的核心主旨在于提升各工业生产领域的巡检效率,传统模式下的人工巡检模式已经无法满足当前时期的发展需求,自动巡检机器人已经逐渐成为核心的巡检方式手段。而其中故障检测系统则是自动巡检机器人的核心部件,构建趋于完善化的功能模块,可以帮助相关工作人员获得清晰的故障图片,保证故障检测工作的效率。1 自动巡检机器人概述1)自动巡检机器人的主要部件包括主控系统、车载蓄电池、循迹和定位模块以及电机等。其中为保障自动巡检机器人可以长时间
3、处于稳定运行状态下,在挑选动力电池时要尤其考虑到安全性能与使用生命周期,动力来源可以优先考虑航模电池。自动巡检机器人的核心环节之一在于定位与循迹,这是它非常关键的模块,所采取的方式可以为RFID和地磁相结合的模块检测手段。电机选择应用是否得当,关乎自动巡检机器人的控制,可采取伺服电机1。2)自动巡检机器人的巡检方式大体分为两种,一为激光方式,具体来说,是通过对外发送激光信号,以信号接收时间差来计算出具体距离,依据激光发射角度来明确物体与发射器的具体角度,进而得到准确的相对位置。该方式在实际应用的过程中需借助于众多数量的反光柱,若反光柱遭受遮挡,则自动巡检机器人无法正常运转,可靠性难以保障,需要
4、投入较多的运行维护成本。二为地磁感应巡线方式,通过利用磁感应传感器或霍尔传感器所埋设的磁条磁性,确保自动巡检机器人可以遵循之前埋设好的路径来行进,该巡检方式相比于激光方式,稳定可靠性更强,出现跑偏情况的概率较低,后续需投入的运行维护成本也较低。3)自动巡检机器人在硬件选取层面上要十分注意,以便后续可以更加顺利地开展故障检测系统优化设计工作。主控系统中的开发板芯片有着优越的代码执行效率,逻辑执行速度快,应用在不同的工作场所时,其外设功能表现较好。自动巡检机器人的底盘是保障其可以平稳运动的关键,所以它要与机器人的循迹定位方式相一致,选择应用两层设计方式,这样有助于在有限的空间内承载更多数量的模块。
5、底盘要与地面有一定的距离,以保持稳定的行驶状态,主要材质为亚克力,便于后续的配件打孔安装与拓展。应用升级版的直流电机,也就是伺服电机,提高可控性的精准化程度,自如地处理好转弯问题,可以遵循预先铺设好的轨迹开展巡检工作2。2 自动巡检机器人故障检测方法与系统构成单元2.1 故障检测方法自动巡检机器人最为核心的设计在于故障检测方法设计,传统模式下的故障诊断方法是基于数据驱动与数学模型的方法,随着我国对计算机技术的深层次研究以及硬件设备逐渐趋于成熟化,这种以经验为主的故障诊断方法已经难以发挥成效。以物理数学模型为基础的故障诊断方法虽然得到了普遍应用,但它主要建模分析某单一问题,对故障问题所含有的潜在
6、关联容易忽略,只依赖于独立的参数指标难以全面地分析出故障问题产生的根本成因。在计算机技术的支持下,大量数据驱动故障诊断方法成为自动巡检基金项目:2021年度湖南省教育厅科学研究项目(21C1129)作者简介:陈涛(1987),女,湖南岳阳人,硕士研究生,讲师,研究方向为工业机器人工程。1302023 年 10 月上Agricultural Machinery and Equipment农业机械与装备机器人故障检测与诊断的方法。现阶段的自动巡检机器人故障检测与诊断方法主要包括定性分析和定量分析,后者又可以细化分为基于解析模型的方法和数据驱动方法,前者则由定性仿真、专家系统与图论方法所组成。笔者所
7、研究的自动巡检机器人故障检测系统创新性地采取了无控制条件下的自动常规检测和特殊条件下的远程控制相结合的控制方法,以此来解决某区域网络状况不够良好且通信费用较高昂的问题。自动巡检机器人会在特定的时间与路线条件下到达指定位置开展巡检工作,以视觉算法的方式来判别工作状态。若工作处于正常状态下,则将检测结果保存至本地;若出现已知的故障问题,则第一时间将该故障类型回传至远程主机;若非常见的故障问题,故障检测系统则迅速切换至远程操控状态,由相关工作人员来操控自动巡检机器人,以此得到更为清晰化的故障图片3。2.2 故障系统构成单元笔者所设计的自动巡检机器人故障检测系统具有智能化与良好适应性的优势,此系统可以
8、分析巡检人员所具有的专业知识与经验,对常出现故障问题的区域以及常见的故障类型加以总结归纳。以此为基础,采样故障样例,制备出对应的故障原型,设定自动巡检机器人的巡检线路检测点为易出现故障位置。自动巡检机器人在自动导航和定位功能的作用下,巡逻工作沿着巡检路线稳步推进,可以停留在巡检点位开展指定区域检测,判别其工作状态。因为各工业领域设备可能会出现故障问题的位置较多,对设备的拍摄采样采取固定相机方式,没有自动巡检机器人的灵活度高,当面对突发问题时,工作人员可以通过远程操作自动巡检机器人的方式来获得故障位置的高清照片。在生产环境较为恶劣的工业领域,通信条件不够良好,实时回传远程视频信息所需的通信成本高
9、昂,还会伴随着出现一定的时延情况,适用性表现较差。为了能够从根本上解决这一问题,所设计的自动巡检机器人故障检测系统,首先在远端边缘设备上先行处理机器人回传的图片,若设备处于正常工作状态,或所出现的故障问题为已知常见故障,则只需将此故障状况文字信息传送至远程控制端。这种先行处理边缘设备信息的方式,可以很好地把控通信成本,也提升了自动巡检机器人故障检测系统处于恶劣通信条件下的鲁棒性。该系统处于正常工作运行状态下的绝大多数时间为完全自主运行,不需要人工进行操作。自动巡检机器人故障检测系统的具体工作流程为建图、设定检测点位、自动巡检和状态检测4。3 自动巡检机器人故障检测系统功能模块自动巡检机器人故障
10、检测系统功能模块主要集中在三大部分,分别是边缘设备模块、机器人模块与软件模块,各个模块所承担的功能作用有所不同,边缘设备模块负责控制机器人与检测设备状态,机器人模块负责移动至指定位置来拍摄捕捉待检测点位照片,软件模块则涵盖机器人建图、状态检测算法和导航算法,边缘设备中部署了大量的算法。在自动巡检机器人故障检测系统处于工作状态下时,第一要利用边缘设备所部署的建图算法来开展扫描工作环境与建图工作,第二调动边缘设备中的导航算法使得机器人可以精准到达指定点位,获得待检测位置图像照片,且同步进行存储,以便后续的状态检测算法可以使用。检测算法依据机器人所拍摄的图像来判别系统工作状态,同步回传判别结果至远程
11、主机,由判断结果来合理选择远程操作状态。3.1 边缘设备模块自动巡检机器人故障检测系统所应用的移动机器人为Turtlebot3,软件系统平台为ROS,机器人控制和图像处理部分设定为NVIDIA Jetson Nano。设定系统的边缘设备模块,也就是Turtlebot3控制模块可以从NVIDIA Jetson Nano和树莓派中来挑选。因为边缘设备既要把控机器人的移动趋势,又要综合考虑检测算法判断设备运行状态的成效,因此尤其要关注算力问题。将边缘设备模块的核心板设置为Jetson Nano,它的显著优势在于含有128核Maxwell架构的GPU和A57的CPU。通过采取科学合理的方法使得网络执行
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