自主海底管道机器人智能控制关键技术研究

海底高压管线是实现海洋油气集输的重要设施。海底管线一旦投入使用就会受到介质腐蚀、应力作用等多种因素的影响,产生缺陷。缺陷积累到一定程度就会发生油气泄漏,不仅影响海上油田的正常生产,还会给海洋生态环境带来灾难。 利用自主管道机器人对海底长输油气管线进行定期的检测,并对检测到的缺陷进行评估、定位和维修,是确保海底管道安全、高效运行的有效手段。目前投入运营的输油管道都是由钢铁材料制成,由于金属管道的电磁屏蔽作用,管道机器人被投入管道后就不再接受外部的控制指令,而是按照事先设定的控制程序进行自主作业。另外,在役石油管道内部恶劣的环境也给管道机器人安全作业带来许多困难,如:对于长距离的管道缺陷维护任务,管道机器人自主缺陷定位的精度和可靠性差、不能满足工程需要;它在自主移动、作业过程中因环境障碍而发生阻塞,造成维修任务失败等。这些问题直接影响到管道机器人的实用性。本论文以实际工程应用为背景针对以上问题开展了如下内容的研究: (1)管道机器人智能控制器的设计与实现:据据管道机器人的控制任务要求,研制以嵌入式PC104工控机为硬件平台、以嵌入式Linux+Rt-Linux实时扩展作为系统软件平台的智能控制器。根据海底管道机器人作业工艺要求,分析了智能控制器的控制任务和故障处理策略、以及它与管道机器人其它部件之间的CAN通信协议,并给出了智能控制软件的框架。 (2)基于信息融合的管道机器人自主定位控制:根据海底石油管道的结构特点,提出利用电涡流传感器探测油气管线中的焊缝信息,实现管道机器人在管线内的粗略定位,再利用里程仪获取的行程信息,进行相邻焊缝间精确定位的定位控制方法。提出基于里程定位信息的“容错规则”,用于容错处理漏检焊缝,保证了管道机器人执行粗略定位阶段的可靠性;提出多里程仪检测融合算法,保证了管道机器人执行精确定位阶段的定位精度。根据管道机器人自主定位控制的特点,提出利用古典概率分析管道机器人执行粗略定位阶段的可靠性、利用基于贝叶斯准则的分布式检测融合理论,分析管道机器人执行精确定位阶段可靠性。其目的是:在制定管线维修计划时,把能否可靠定位待维修缺陷作为参考因素,减小由于缺陷定位错误而造成的管道机器人作业失败的风险。实验管道系统上开展的自主定位实验证明了基于信息融合的管道机器人自主定位控制的有效性和实用性。 (3)基于强化学习的管道机器人反应式自救控制:提出了一种基于强化学习的管道机器人自救脱困控制方法,即管道机器人在移动、作业中陷入环境障碍时,能够通过与环境的交互在线学习脱困自救的运动控制策略,避免因实施救援行动和作业任务终止带来的损失。提出利用先验知识设计含有启发信息的回报函数,用于引导RL控制器快速地搜索有效控制策略。实验管道系统上的成功实施例证明了通过在线学习控制策略实现自救脱困的可行性。 (4)管道机器人智能控制器的实验验证:基于构建的智能控制器仿真调试平台,验证了智能控制器的控制决策、多任务并行处理、CAN通讯、数据采集与保存等基本功能;基于实验管道系统和现役滩海石油管道系统,验证了智能控制器执行自主定位控制的可靠性和定位精度、及自救脱困控制的效果。 基于自主管道机器人的海底长输管道维护方法为国内外首次采用,该管道维护方法具有实现成本较低、实施容易,且对管线本身无特殊要求、适用范围广的特点。但是,采用该维护方法对管道机器人智能控制器的可靠性、适应性等方面具有极高的要求。本论文的研究目的是:基于智能化的控制方法改善管道机器人对恶劣工作环境的适应能力,提高其可用性。论文的研究将促进海底管道机器人早日进入实际应用,对保障我国已有的海底油气运输管线的安全生产起到极大的作用,具有重大的经济价值和社会意义。