未 韋，李天劍，劉相權

（北京信息科技大學 智能機器人技術研究所，北京 100192）

0 引言

隨著城市建設的迅速發(fā)展，管道已然被稱為繼“火車、汽車、輪船、飛機”之后的第五大運輸工具，作為城市基礎設施的重要組成部分，管道的安全檢測實為必要。更加值得重視的是對于管道中的復雜環(huán)境，人工作業(yè)的局限性更加突出，十分必要應用現(xiàn)代電子檢測技術，利用利用MCU技術、機電一體化技術、傳感器等技術逐漸實現(xiàn)用機器人代替人來工作，在操作人員的遙控下自動完成對小管道的探傷（腐蝕程度、裂紋、焊接缺陷等）及補口（對接焊縫防腐處理、防腐層缺陷處理等）等作業(yè)。本系統(tǒng)就是在適應此環(huán)境下開發(fā)設計的智能管道機器人絞盤恒張力系統(tǒng)。

圖1 整體系統(tǒng)示意圖

整體系統(tǒng)如圖1所示，本論文主要針對絞盤部分設計了基于模糊算法的恒張力控制系統(tǒng)，使得在機器人后退過程中，絞盤收線時可以隨機器人的運動速度自動調整轉速，從而保持絞線上的張力恒定，既不緊繃亦不松弛。

1 智能絞盤系統(tǒng)數(shù)學模型的建立

圖2 智能絞盤裝置機械結構圖

圖3 橫切面數(shù)學簡化模型

智能絞盤裝置的機械結構如圖2所示，絞盤上一排可以卷100根絞線，將圖1橫切面簡化建模，如圖3所示，圖中D0為絞盤空軸，沒有電纜線收入時的直徑；D為收線后的直徑，n為絞盤轉速，V2絞盤收/放線速度，M1為爬行器上的電機，V1爬行器前進/后退爬行器電機設定的爬行器速度，設定d電纜線的直徑。要得到絞盤收線后的直徑即D和時間t的關系,可以利用體積等式建立如下關系式

（注：1/4π (D-D0)為絞盤橫切面陰影部分面積）

此時設絞盤的電纜線的張力為F,機器人前行時，V1〉V2,則絞線將被拉伸，張力變大，V1〈V2,絞線變的松弛，所以電纜線的張力與爬行器的爬行速度和絞線的收放速度有密切關系，根據(jù)胡克定律

式（4）、式（5）中，L為絞盤已放出線的距離，實驗中用增量式光電編碼器固定在絞盤的轉軸上，通過轉數(shù)和L的關系，采用單片機編程，即能實時測量并用數(shù)碼管顯示。S為絞線的橫截面積，ε為絞線的彈性模量。

由（4）式可以看出，控制張力實質上就是控制V1-V2,即控制爬行器的速度和絞盤收放線這兩個速度差。張力的控制實際上就是這兩個線速度的跟蹤系統(tǒng)。

2 智能絞盤的張力控制

2.1 直接張力控制

絞盤系統(tǒng)采用直接張力控制（閉環(huán)反饋控制），如圖4所示，可以對位于張力環(huán)內(nèi)的干擾進行很好的抑制和補償。這種控制系統(tǒng)簡單，避免了卷徑變化、速度變化和空載轉矩對張力的影響。

2.2 絞盤系統(tǒng)收線建張分析

圖4 張力控制系統(tǒng)

收線時，設爬行器速度V1恒定，絞盤線速度V2=πDn,若絞盤電機M2的轉速不變，則D增大，V2增大，張力F也隨之增大，絞盤上的卷繞力鉅增大，這樣容易使絞線因拉伸變形或斷裂，所以在開始收線后應立即保持V2不變，使得保持張力恒定。由，若V2不變，n隨D增大成反比減小。由動態(tài)力矩平衡得下式：

(M2作用在絞盤軸上的等效拖動力矩，w2絞盤角速度，J2絞盤轉動慣量，Bf2(t)為阻尼系數(shù))

在恒張力系統(tǒng)中，針對絞盤的張力控制本系統(tǒng)采用模糊自適應控制，通過其控制提高系統(tǒng)的魯棒性，消除各個參數(shù)變化帶來的張力波動。

3 模糊自適應算法與仿真實驗

本實驗中張力自適應模糊調節(jié)器、設計輸入量為張力偏差E和偏差變化率e，輸出量為調節(jié)量U。本系統(tǒng)中經(jīng)過現(xiàn)場不斷調試與考慮到精確度的要求，將輸入變量更加細化，分為7檔進行控制，采用三角形分布函數(shù)，隸屬度如圖5，將輸入量從負大到正大細分為-3，-2，-1，0，1，2，3這7個檔次?？刂埔?guī)則如表1所示。

如表1所示，本實驗中將張力偏差E分為(NB,NM, NS, ZE, PS, PM, PB)在具體實驗環(huán)境中分別代表意義為（無張力，張力極小，張力偏小，張力適中，張力偏大，張力很大，張力極大），同樣偏差變化率e也分為（NB, NM, NS, ZE, PS, PM,PB）分別代表下個狀態(tài)張力的變化趨勢（繼續(xù)極其快的速度減小，很快速度減小，稍快速度減小，保持現(xiàn)在狀態(tài)，繼續(xù)稍快速度增大，很快速度增大，極其快速度增大）。

圖5 隸屬度函數(shù)分布曲線

如絞盤收線過程中E=NS,即張力偏小，絞盤收線速度稍微慢些，導致絞線不夠緊繃。

這里將每個輸入輸出都細化為7檔，是為了實驗中實時測試張力變化即下一時刻變化趨勢更加精確，細分越多，模糊控制會更加精細，恒張力控制就更加準確。

表1 模糊自適應控制推理規(guī)律表

張力控制系統(tǒng)利用MATLAB的Simulink工具箱對張力控制系統(tǒng)進行仿真，根據(jù)上述設定，模糊語言張力偏差E的模糊論域[-3, 3]，實際實驗中模糊論域[-10, 10].單位（N），偏差變化率e[-3, 3]，實際論域[-2, 2]單位（N/s），因此可設定量化因子研究如圖7所示，結果證明該模糊自適應控制模型能實現(xiàn)恒張力控制。

圖6 模糊自適應控制曲面圖

圖7 參考模型的張力仿真

4 結論

圖8 實驗現(xiàn)場

本文針對機器人爬行過程中，智能絞盤恒張力的控制，采用模糊自適應算法控制絞盤的智能收線，并能根據(jù)不同路況設定絞盤收線張力，使得爬行機器人能夠在各個不同粗糙面爬行，后退，從而適應管道內(nèi)復雜環(huán)境。

實驗在不同粗糙面進行，實時采集電機驅動器反饋電流值，反饋電流和電機扭矩成正比，從而和張力成正比關系。從反饋電流值的采集，間接也可以獲得曲線趨勢圖。通過對較光滑路面下反饋電流值進行最小二乘法擬合，擬合結果證明實驗效果較為理想，雖然曲線結果和圖六理想仿真結果存在差距，存在實驗條件一些外部因素的干擾無法達到絕對理想。

實際試驗證明該控制可以實現(xiàn)恒張力的控制，控制系統(tǒng)對張力控制具有快速響應速度，具有一定的應用價值。

圖9 最小二乘法擬合實驗數(shù)據(jù)結果

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