蘇啟獎，黃炎，鐘力強，麥曉明，聶銘

(廣東電網有限責任公司電力科學研究院，廣東 廣州 510080)

輸電線路及桿塔附件長期暴露在野外，易產生線路老化、斷股和腐蝕等現象，若不及時修復或更換，將導致輸電異常，甚至出現嚴重事故。傳統(tǒng)的線路修復采用人工登塔的方式，具有人員觸電、高空墜落和中暑等安全風險。與此同時，緊湊型和多回路桿塔的廣泛應用使得人工帶電檢修安全距離縮短，進一步增加了作業(yè)的危險性。采用機器人代替人工作業(yè)，可最大限度地避免上述風險，同時可帶電作業(yè)，對電網公司是非常有效的解決方案[1-6]。

關于輸電線路機器人，國內外都有了相應的研究。加拿大Hydro-Québec研究院研制的“LineScout”機器人，不僅具備巡檢和故障檢測的功能，還具備部分電力設備修復等功能[7-8]；日本HiBot公司、關西電力公司和東京工業(yè)大學研制的“Expliner”機器人，具備行走越障的功能，可用于765 kV以上電壓等級輸電線路的巡檢[9-10]；美國電力研究院研制的“TI”機器人，具備自動巡視和檢測等功能，可用于超高壓等級線路的巡檢[7]；中科院、國網湖南帶電作業(yè)中心、武漢大學和上海大學對于輸電線路機器人也有豐富的研究，主要集中在110 kV及以上電壓等級輸電線路巡檢、除冰和帶電作業(yè)機器人方面[12-15]。因此，當前關于輸電線路機器人的研究主要集中在輸電線路的巡視和除冰等功能上，重點實現機器人在輸電線路上行走、越障、除冰和巡檢等功能，通常較少涉及帶電作業(yè)。受線路晃動和環(huán)境的影響，當前帶電作業(yè)機器人難以按照既定任務精準完成作業(yè)。與此同時，當前輸電線路機器人的解決方案中，仍然需要人工登塔，再將機器人安裝在線路上，實現過程相對復雜。

針對上述難題，本文提出了一種輸電線路帶電作業(yè)機器人及其自提升上線裝置作為解決方案，對機器人結構及其控制系統(tǒng)、螺栓的識別與緊固作業(yè)、自提升上線裝置等關鍵應用問題進行研究，并進行了相應的試驗。根據該方案研制的樣機，搭配螺栓緊固作業(yè)末端，在無人員登塔的情況下，利用自提升上線裝置，可自主完成螺栓緊固等帶電作業(yè)，有效解決因螺栓松動引起的輸電線路引流板發(fā)熱等問題。

1 帶電作業(yè)機器人的設計

1.1 機器人整體結構設計

輸電線路帶電作業(yè)機器人的整體結構如圖1所示，包含機體、機械臂、行走輪(等位電輪)、限位夾爪、均壓環(huán)和作業(yè)末端等部分。其中，行走輪可直接掛載在導線上，機器人機體由機械臂與行走輪相連，通過行走輪帶動，機器人可直接在導線上行走，不僅具備越障功能，還能保證機器人與導線等電位。夾爪裝置主要用于夾緊導線，從而保證在帶電作業(yè)時，機器人能固定在作業(yè)位置上。

為了能適應不同的作業(yè)任務，機器人采用了模塊化設計。本文設計的機器人作業(yè)模塊主要是為了解決引流板的發(fā)熱問題。通常，引流板發(fā)熱是由螺栓松動引起的，故機器人需具備完成緊固螺栓作業(yè)的功能。為此，機器人配備了陀螺儀、加速度計、力矩傳感器和力傳感器等裝置，用于輔助實現螺栓對準和緊固等工作。

1—行走輪；2—限位夾爪；3—機械臂；4—機體；5—均壓環(huán)；6—螺栓旋擰關節(jié)；7—螺栓固定關節(jié)；8—橫移關節(jié)；9—水平旋轉關節(jié)；10—伸縮關節(jié)；11—縱向旋轉關節(jié)。

圖1 帶電作業(yè)機器人整體結構
Fig.1 Overall structure of the live operation robot

螺栓緊固作業(yè)末端由具有三自由度的機械臂和螺栓緊固裝置組成。該末端由機械臂與機器人本體相連，通過機械臂的橫移、水平旋轉和伸縮3個關節(jié)的帶動，螺栓緊固裝置可到達特定區(qū)域內的任何位置。螺栓緊固裝置結構如圖2所示，包括2個扳手套筒、2個近焦攝像機、微形驅動電動機和必要的機械支架等。其中，攝像機安裝在套筒內部中間位置?？刂葡到y(tǒng)根據攝像頭獲取的圖像實現螺栓的識別與定位，據此控制機械臂完成套筒與螺栓位置的對準。緊固裝置的扳手套筒與機械臂之間通過柔性裝置連接，此連接方式使其能對準卡住螺栓頭，完成對螺栓頭的鎖定。一旦螺栓頭鎖定，即可開始緊固作業(yè)，利用一邊的套筒固定螺栓，另一邊套筒驅動電動機旋轉，完成螺栓的緊固動作。

圖2 螺栓緊固裝置結構Fig.2 Structure diagram of bolt fastening device

1.2 機器人的電場防護措施設計

機器人進出電場會受到電流的暫態(tài)沖擊[16]。因此，機器人須與帶電體保持等電位。為避免出現頻繁的充電和放電過程，本文采取如下措施：①在機器人本體控制機箱上加裝均壓環(huán)以減小強電場的干擾；②在機器人電源和硬件設計方面，增加電源和地的隔離電路，將傳動部分與控制部分隔離開，對電動機和傳感器的信號傳輸線增加屏蔽線層，減少信號間的互相串擾；③為機器人設計等電位輪，使機器人與輸電線路時刻保持良好接觸，對機器人本體尖端采用倒角處理，減少本體尖端放電。

1.3 機器人控制系統(tǒng)的設計

機器人整體控制系統(tǒng)如圖3所示，包括機器人本體與地面控制站兩部分，二者通過以太網進行通信。地面控制站不僅能夠獲得機器人的狀態(tài)及實時的視頻圖像信息，還可以向機器人發(fā)送控制指令，控制機器人本體完成特定的動作。

機器人本體由鋰電池供電。為適應機器人本體的供電需求，分別設計了12 V、24 V及48 V的降壓電路及相應的欠壓、過流等保護電路。中央控制器可通過電池管理系統(tǒng)(battery management system，BMS)實現對電池的實時監(jiān)測。此外，各路電源均設計了隔離電路，避免不同電壓等級下的不同功率設備之間互相串擾。

機器人本體控制系統(tǒng)是以STM32F407ZGT6[17]為中央控制器的控制板卡，該板卡具有豐富的通信接口。其中：RS232用于實現與視覺處理板卡的通信；RS485用于獲取姿態(tài)傳感器模塊及電池狀態(tài)的數據；帶隔離的控制局域網絡(controller area network，CAN)總線則用于與各類電動機及相應的驅動器之間的通信；模數轉換(analog to digital，A/D)接口用于實現對不同級別電壓、電流的數據采集；以太網口用于實現控制器與視頻服務器、紅外相機等的互聯(lián)，最終通過路由器及網橋實現與地面控制站的通信。

中央控制器是以ARM Cortex-M3為內核的微控制器，搭載了FreeRTOS嵌入式系統(tǒng)。為了能夠更有效地利用控制器的資源，采用了多線程處理方式，其流程如圖4所示。其中，網絡通信子線程用于與地面后臺系統(tǒng)的通信，實現機器人狀態(tài)信息的上報及后臺系統(tǒng)指令接收和解析等；機器人系統(tǒng)檢測子線程負責姿態(tài)傳感器數據采集、BMS信息的交互和機器人關節(jié)位置的讀取等，采用定期查詢和事件觸發(fā)組合的方式來實現；機器人控制子線程是系統(tǒng)的執(zhí)行單元，通過CAN總線來完成相應的控制動作及相應執(zhí)行情況的反饋。

1.4 螺栓緊固的控制方法

1.4.1 螺栓的追蹤策略

為了能夠更加高效地完成螺栓緊固作業(yè)，首先需對螺栓進行搜索和識別。相比于輸電線路，螺栓體積極小，且背景復雜。考慮到輸電線路的結構，本文利用引流線走線為參照，采用引流線向上搜索的方式，通過視覺檢測的方法追蹤螺栓。

引流線的紋理方向與其走向直接相關(如圖5所示)，通常引流線的紋理方向與引流線的走向夾角為固定值。因此，只要能從圖中識別出引流線紋理的方向，通過二者角度差計算即可得到引流線的走向。獲取引流線走向的流程如圖6所示。

圖3 機器人控制系統(tǒng)結構Fig.3 Control system structure diagram of robot

圖4 微控制系統(tǒng)流程Fig.4 Flow chart of micro-control system

圖5 引流線紋理與走向的關系Fig.5 Schematic diagram of the relationship between the texture and the trend of drainage line

圖6 獲取引流線走向的流程Fig.6 Flow chart of obtaining the trend of drainage line

首先，由套筒圓形區(qū)域的圖像，利用引流線在成像中兩端的大小及2個攝像頭中的粗細情況，判斷攝像頭采點位置是否傾斜或者偏移。根據傾斜和偏移的情況，旋轉、移動作業(yè)末端，直至基本消除傾斜和偏移。其次，對獲取的圖像進行預處理，利用曲率濾波[18]去噪，利用直方圖均衡化[19]完成對比度增強及強化邊緣。隨后，利用Canny邊緣檢測器[20]對邊緣進行提取，得到引流線紋理方向邊緣的直線段結構，并用直線段進行擬合。最后，對擬合的線段進行統(tǒng)計分組，計算分組線段方向的均值，最終得到引流線走向。

1.4.2 螺栓的識別

根據引流線的方向即可按其走向尋找到引流線、引流板、螺栓及扳手套管等物體。為了能夠完成緊固螺栓的動作，需要對上述圖像出現的物體進行分類，從而完成對螺栓的識別。由于引流線、引流板、螺栓及扳手套管等物體是線性可分的，此處利用支持向量機(support vector machine，SVM)分類器[21-23]對上述物體進行分類。對于二分類問題，即在于找到最大的間隔超平面(ω，b)，使其滿足

(1)

式中：xi為特征描述算子；yi為相應的類別；m為樣本集數。此處，選擇直方圖作為特征描述子，利用樣本圖像完成分類器的訓練，得到相應的ω和b。利用分類器，即可從引流線、引流板、螺栓及扳手套管等物體中識別出螺栓，隨后即可進行螺栓的準確識別定位。

識別定位的流程如圖7所示。首先，對圖像進行去噪、對比度增強和邊緣處理等預處理。隨后，對預處理后的圖像進行Hough變換[24]，并進行峰值點的采集，利用峰值點集進行六邊形的擬合和中心點的計算。最后，對計算完成的中心點進行驗證，得到六邊形的中心位置，完成螺栓的識別定位。據此，即可進行螺栓的對準控制。

圖7 螺栓識別定位流程Fig.7 Flow chart of bolt recognition and location

1.4.3 螺栓對準控制策略

輸電線路環(huán)境復雜多變，特別是受氣候的影響，機器人和螺栓容易做不同頻率的非線性運動，難以對準。為了實現對螺栓的精確對準，本文采取了軌跡預測的方法，具體流程如圖8所示。首先，利用機器人自帶的三軸加速度計和三軸陀螺儀等傳感器數據進行計算，得到機器人本體的最優(yōu)傾斜角。然后，利用圖像處理時獲得的螺栓位置，擬合螺栓運動軌跡，并利用此軌跡預測下一時刻螺栓的位置，只需在此位置鄰域內進行圖像處理，即可得到螺栓的傾斜角。若二者傾斜角相等，此時融合螺栓中心點的位置，即可進行位置和姿態(tài)的調整，從而完成螺栓的對準控制。

圖8 螺栓對準控制流程Fig.8 Flow chart of control to achieve bolt alignment

1.4.4 螺栓預緊力的控制

為了增強螺栓連接的剛性和緊密性，機器人在螺栓緊固作業(yè)過程中需要留有合適的預緊力。預緊力過大將導致墊片被壓死而失去彈性或者擰斷螺栓，預緊力太小達不到緊固作用。因此，通過控制機器人的扭矩控制預緊力的大小是螺栓緊固過程的關鍵。

扭矩T主要用于克服螺紋副的螺紋阻力矩T1及頭部支承面的摩擦力矩T2，即

T=T1+T2=KdF.

(2)

式中：d為螺栓的公稱直徑；K為螺栓的扭矩系數，控制某個特定的力矩，一般取K=0.2；F為預緊力[25]。

F與螺母轉角θ呈線性關系，即

(3)

式中：Cs為螺紋副及被連接件的系統(tǒng)總剛度；P為螺紋螺距。

(4)

式中ω為電動機角速度。將式(4)代入式(2)，可得扭矩與預緊力的關系式為

(5)

因此，若能得到扭矩隨時間變化的斜率Kt以及系統(tǒng)的剛度Cs，即可根據預緊力求得對應的控制扭矩。針對不同情況的螺栓，通過控制扭矩，即可保證裝配螺栓時預緊力的一致性。

在擰緊螺栓的過程中，螺母與墊片貼緊前扭矩隨時間的變化通常是非線性的，貼緊后則逐漸呈線性變化，達到控制扭矩時，電動機則停止運行。當處于線性階段時，可計算扭矩隨時間變化的斜率Kt。在實際測量中，該段扭矩通常存在微小的波動。因此，本文利用最小二乘法對其進行擬合，完成擬合后，即可得到扭矩隨時間變化的曲線(圖9)，由此可得到Kt與時間變化的關系，利用式(5)即可完成對螺栓預緊力的控制。

圖9 扭矩隨時間變化的曲線Fig.9 The curve of torque with time

1.5 自提升上線裝置

為解決機器人上線難的問題，本文設計了可附著于輸電線路的輔助提升裝置作為整體解決方案。該方案由自提升系統(tǒng)、輔助提升裝置、升降平臺、地面動力系統(tǒng)和控制系統(tǒng)等構成，其核心是可以可靠附著在輸電線上的小型化、輕量化的輔助提升裝置。

自提升上線裝置結構如圖10所示。裝置主要由機器人固定框架、絕緣皮帶減速裝置和承重繩拉力機構組成。機器人固定框架用于承載和固定機器人，絕緣皮帶減速裝置固定于機器人固定框架底部。外力通過絕緣皮帶，經減速裝置后，帶動承重繩完成轉動動作。承重繩拉力機構對稱設置于機器人固定框架的兩側，并且連接至減速裝置，在輸出軸的減速帶動下，即可完成機器人固定框架平穩(wěn)上升的動作。

A—導線；B—承重絕緣繩；C—收繩拉力機構；D—減速裝置；E—絕緣皮帶；F—機器人固定框架。

圖10 自提升上線裝置結構
Fig.10 Self-elevating-to-line device structure

2 樣機試驗

2.1 螺栓識別定位算法驗證試驗

為了實現螺栓的識別定位，需采集螺栓、引流線、扳手套筒和引流板的樣本圖片進行分類器的訓練。圖11為螺栓、引流線、引流板和扳手套筒的圖像訓練集，訓練集數目分別各計200張。隨后，利用訓練好的分類器對一定數量的圖片進行分類測試，測試結果見表1。螺栓、引流線、扳手套筒和引流板測試集數目分別為330張、270張、290張和300張，識別精度(即識別集數占測試集的比例)分別達到了96.36%、95.92%、95.17%和94.67%，測試結果表明，分類器能夠以較高的精度完成對螺栓、引流線、扳手套筒和引流板的準確分類。

圖11 訓練集圖片Fig.11 Training set of pictures

類別訓練集數測試集數識別集數精度/%螺栓20033031896.36引流線20027025995.92扳手套筒20029027695.17引流板20030028494.67

完成分類后，即可對不同光照強度下的輸電線路螺栓進行定位試驗，識別定位結果如圖12所示，表明機器人能夠在一定光照強度范圍內，準確地完成螺栓的識別定位。

圖12 螺栓在不同光照強度下的識別定位結果Fig.12 Recognition and location results of bolts under different intensity

2.2 螺栓預緊力控制試驗

本文采用10組螺紋副裝配進行預緊力控制試驗，預緊力分別設置為100 N、130 N和160 N。實際測量得到的預緊力值和控制扭矩值分別如圖13和圖14所示。若利用離散度表示每組10個數據中極值與均值之差和均值的比值，則可得預緊力值的離散度為±5.5%、±5.4%和±4.3%，相應的控制扭矩的離散度為±19.8%、±20.6%和±29.9%。

圖15、圖16為未使用控制扭矩法測得的預緊力值和扭矩值，此時預緊力的離散度為±8.3%、±12.7%和±9.5%，相應的控制扭矩的離散度為±2.1%、±3.2%和±2.6%。

圖13 使用控制扭矩法測得預緊力值Fig.13 Measured value of preload with controlling the torque

圖14 使用控制扭矩法測得扭矩值Fig.14 Measured value of torque with controlling the torque

圖15 未使用控制扭矩法測得預緊力值Fig.15 Measured value of preload without controlling the torque

圖16 未使用控制扭矩法測得扭矩值Fig.16 Measured value of torque without controlling the torque

對比試驗結果可知：在螺栓緊固過程中，控制扭矩法可使得預緊力值的離散度較小，預緊力可保持較好的一致性；控制扭矩的離散度較大，即扭矩操作空間較大，作業(yè)末端通過調節(jié)扭矩大小，能夠實現更加精確的預緊力控制，從而以合適的扭矩將螺栓緊固，具有更高的精度和效率。

2.3 機器人整機試驗

整機試驗主要完成在輸電線路上對引流板螺栓的自動追蹤、識別、定位和緊固作業(yè)，并利用紅外測溫檢驗螺栓的擰緊效果。圖17所示為機器人樣機正在輸電線路進行現場帶電作業(yè)試驗，圖18為試驗時相應的后臺系統(tǒng)界面，在此界面上不僅可以實時觀察到機器人傳感器及視頻等信息，還可以完成機器人本體運動控制及機器人作業(yè)控制等動作。

圖17 帶電作業(yè)機器人樣機Fig.17 The prototype of live operation robot

圖18 后臺系統(tǒng)界面Fig.18 The monitoring system of robot

當螺栓發(fā)生松動時，與螺栓相連接的物體的熱傳導發(fā)生改變，其表面溫度會有明顯變化，因此可通過發(fā)熱情況來判斷螺栓松動情況。圖19為紅外線檢測引流板發(fā)熱結果。由圖19(a)和(b)可以看出螺栓已發(fā)生松動。圖19(c)是使用機器人樣機完成引流板螺栓緊固作業(yè)后，對應于圖19(b)位置拍攝的紅外示意圖?？梢钥闯觯鳂I(yè)后螺栓與外界的溫度基本保持一致，松動的螺栓已擰緊，引流板發(fā)熱問題得到了有效的解決。

圖19 紅外線檢測引流板發(fā)熱結果Fig.19 Infrared detection results of drainage plate heating

3 結束語

本文針對輸電線路的應用場景，從解決因螺栓松動導致的引流板發(fā)熱的問題入手，設計了一種輸電線路螺栓緊固帶電作業(yè)機器人及其自提升上線裝置。利用此機器人及自提升上線裝置可在無人員登塔情況下提升機器人至輸電線路，完成螺栓的追蹤、識別、定位和對準控制，最終完成螺栓緊固帶電作業(yè)。同時，本文針對引流板發(fā)熱問題，利用機器人樣機進行了螺栓緊固作業(yè)的試驗驗證。機器人可在無人登塔的情況下，準確完成螺栓緊固作業(yè)，有效解決當前帶電作業(yè)機器人難以實現精準作業(yè)且實現過程復雜等難題，適用于輸電線路緊固螺栓帶電作業(yè)，具有較好的實際應用價值。目前該機器人僅針對緊固螺栓帶電作業(yè)，作業(yè)方式較為單一，更多輸電線路帶電作業(yè)末端有待進一步研究和應用，以期更加符合帶電作業(yè)的應用需求。