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        油氣管道內(nèi)部智能巡視小車設計

        2021-07-29 14:04:20江蘇理工學院機械工程學院康紹鵬孫文杰
        電子世界 2021年13期
        關鍵詞:驅(qū)動輪小車攝像頭

        江蘇理工學院機械工程學院 徐 倩 康紹鵬 陳 俊 孫文杰 劉 明

        我國陸上油氣的運輸方式以管道運輸為主,干線管道運力充足,管道網(wǎng)絡化程度高,對我國的發(fā)展極為重要。但部分油氣管道老化,安全隱患突出,管道的安全巡檢不可忽視。目前普通輪式管道檢測機器人地形適應能力不足,無法完全應對復雜管路內(nèi)部的環(huán)境,不適合長距離長時間作業(yè)。對此,設計了一款油氣水管道內(nèi)部智能巡視小車來提高管道巡檢水平。該小車采用STC89C52單片機為核心,通過紅外傳感器、WiFi模塊、攝像頭等技術收集數(shù)據(jù)實時反饋。經(jīng)模擬測試,該小車可正常運行并及時發(fā)現(xiàn)事故隱患,能改善人工工作,降低檢查成本。

        隨著我國油氣進口量的不斷增加以及天然氣資源合理開發(fā)利用水平的不斷提高,管道運輸業(yè)不斷蓬勃發(fā)展。到2017年底,我國管道運輸年產(chǎn)量在1522萬t左右。油氣管道運輸作為五大運輸方式之一,在國民經(jīng)濟中占有重要地位,但隨著管道建設速度的加快,長期使用的油氣管道存在的安全隱患逐漸增多,現(xiàn)已達到或超出使用年限,便極易出現(xiàn)輸送物泄露、爆炸、污染等事故,這也是管道運輸業(yè)所面臨的主要威脅,而現(xiàn)階段的處理方法具有較多的局限性。

        綜合國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,管道勘測機器人研究多年,并取得了豐碩的成果,在管道檢測中已經(jīng)廣泛應用,但由于現(xiàn)存市場中管道檢測機器人本身存在的缺點,以及復雜管道工況、長距離作業(yè)、地形適應能力、效率等問題較為突出,且缺少多方位自動感應、自動/遙控自由切換、飛行/行走模式自由切換等智能化功能。為解決上述問題,針對高網(wǎng)絡化程度管道內(nèi)部的復雜性,結(jié)合輪式機器人、無人機等優(yōu)點,設計出一種低成本、低功耗、可靠性高,能在復雜環(huán)境下運行,并能夠?qū)崟r監(jiān)控油氣管道內(nèi)部狀態(tài)的小車,對油氣管道巡檢監(jiān)測具有重要意義。

        1 小車結(jié)構(gòu)設計

        采用三維建模軟件Soliworks對油氣管道內(nèi)部智能巡視小車機器人建模,主要由底盤結(jié)構(gòu)、紅外傳感器、多位姿高清攝像頭、麥克納姆輪、四旋翼飛行器及微電控制系統(tǒng),其整體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

        圖1 小車整體結(jié)構(gòu)示意圖

        車體前段設置四個紅外傳感器,分為上下兩對,下部為紅外尋跡模塊,上部為紅外避障模塊。小車采用高清攝像頭,可對所拍攝的圖像進行壓縮,利于遠程圖像的傳輸,且攝像頭能夠保存不少于1000幅高質(zhì)量的JPEG圖片。攝像頭底座設置舵機與車體相連,可實現(xiàn)360°旋轉(zhuǎn)無死角拍攝,攝像頭支架內(nèi)部設置一舵機,實現(xiàn)攝像頭俯仰轉(zhuǎn)動。油氣水管道內(nèi)部存在障礙物、沉淀物,普通輪式管道檢測機器人地形適應能力差、與管道內(nèi)壁摩擦力小,履帶式管道檢測機器人速度相對較低、效率低、運動噪聲較大,故使用四輪驅(qū)動的方式,且四個驅(qū)動輪均為麥克納姆輪,減速電機直接與輪相連,通過左右輪差速旋轉(zhuǎn)的方式,使小車實現(xiàn)全方位移動的功能。飛行時采用微型四旋翼飛行器,旋翼均勻布置在車體兩側(cè),在直管道以及坡度較大管道時,可切換成飛行模式,以實現(xiàn)避障。車體正中為單片機控制板,STC89C52型單片機作為主控制器,開關、電池等輔件進行電控硬件系統(tǒng)設計。應用Keil4對程序進行設計,實現(xiàn)了尋跡、紅外避障、旋翼飛行、遙控等功能。單片機控制板下側(cè)放置WiFi藍牙控制模塊,節(jié)約空間的同時,保證信號正常輸出。

        2 硬件電路設計

        2.1 主系統(tǒng)

        小車主系統(tǒng)采用STC89C52型單片機為控制核心,開發(fā)板電路如圖2所示。

        圖2 主系統(tǒng)電路圖

        2.2 電機驅(qū)動模塊

        小車動力部分采用減速直流電機,并采用雙L293D芯片電機驅(qū)動板進行控制,電機驅(qū)動電路如圖3所示。

        圖3 電機驅(qū)動電路圖

        2.3 避障循跡模塊

        小車可自行實現(xiàn)避障、尋跡,均采用紅外傳感器,并由LM339芯片進行控制,避障尋跡模塊電路圖如圖4所示。

        圖4 避障尋跡模塊電路圖

        2.4 WiFi藍牙模塊

        小車可遠程遙控進行人為切入控制。利用安卓手機作為上位機發(fā)出命令,無線處理模塊和單片機協(xié)同操作從而達到對車體的中遠距離實時控制和動作。無線模塊負責接收信號和數(shù)據(jù)傳輸,安卓客戶端負責發(fā)送控制信號,攝像頭采集圖像通過WiFi模塊的無線信號傳回手機,用戶可通過電腦以及手機端APP實現(xiàn)實時控制智能小車進行前進、后退、轉(zhuǎn)彎、停止以及速度等輪式行走與旋翼飛行躲避障礙等響應。WiFi藍牙模塊接口電路如圖5所示。

        圖5 WiFi藍牙模塊電路圖

        3 程序設計

        智能巡視小車的地面運行方式主要包括自動尋跡、自動避障和遙控共三種功能。其功能選擇是通過人員按壓開發(fā)板上的按鍵來調(diào)節(jié)小車運動方式。

        科/兒科的經(jīng)驗直接挪用至產(chǎn)前檢測。但是現(xiàn)有經(jīng)驗至少可以說明對于疑難遺傳病,高通量測序具有較高的輔助診斷價值,因此,對于產(chǎn)前發(fā)現(xiàn)胎兒結(jié)構(gòu)畸形或發(fā)育異常,常規(guī)手段無法確診的時候,應用高通量測序作為補充檢測是可行的。

        自動循跡,自動尋跡采用紅外傳感器,置于智能巡視小車車頭下端兩側(cè),小車沿著黑線行駛,當黑線位于車頭兩側(cè)紅外傳感器的中間時,則小車直行;當小車頭部左側(cè)的紅外傳感器感應到黑線時,右側(cè)沒有感應到黑線,小車將會向左微轉(zhuǎn)一定角度,當右側(cè)紅外傳感器感應到黑線時,左側(cè)紅外傳感器沒有感應到黑線,小車將會向右微轉(zhuǎn)一定角度,循環(huán)此類過程,左右兩側(cè)紅外傳感器不斷檢測是否感應到黑線。程序設計流程如圖6所示。

        圖6 自動尋跡

        自動避障,自動避障傳感器位于車頭上端兩側(cè),當車頭左右兩側(cè)的紅外傳感器都無信號時,則小車前方無障礙,此時小車直行;當小車左側(cè)傳感器接收到信號,右側(cè)無信號時,則小車左前方有障礙,右前方?jīng)]有障礙,此時小車右轉(zhuǎn)一定角度;當左右兩側(cè)傳感器都接收到信號時,則表示小車左右兩側(cè)都有障礙,此時小車旋轉(zhuǎn)180°,并通過左右兩個傳感器檢測小車兩側(cè)是否有障礙,如果左前方無障礙,小車左轉(zhuǎn),右前方無障礙,右轉(zhuǎn),循環(huán)此類過程,程序設計流程圖如圖7所示。

        圖7 自動避障

        紅外遙控是通過對應按鍵碼完成相應動作,按下不同的方向鍵就可以實現(xiàn)小車的前后左右等移動。在函數(shù)中定義Type參數(shù)的值為紅外遙控器上的按鍵的碼值,各鍵碼值所對應的功能如圖8所示。

        圖8 紅外控制

        4 模糊控制器

        在模糊控制系統(tǒng)中,傳感器將采集到的信息轉(zhuǎn)換為電信號,與設定值進行比較,得到偏差,再輸入到模糊控制器中,偏差經(jīng)模糊化處理為模糊集合,根據(jù)模糊規(guī)則對其進行模糊推理,便可得到模糊控制量,再進行解模糊后精確輸出,并作用于被控對象。模糊控制流程如圖9所示。

        圖9 模糊控制流程

        4.1 模糊化

        當小車行進發(fā)生偏移時,控制系統(tǒng)通過調(diào)整兩側(cè)驅(qū)動電機轉(zhuǎn)速,對小車行進路線的偏移進行糾正,并讓其回到正確的行駛位置。將巡視小車的車頭方向相對于原行進方向的偏移角E作為模糊控制器的輸入量,驅(qū)動輪轉(zhuǎn)速差U作為模糊控制器的輸出量。

        在輸入變量E的論域中,令語言值“NB”為重左偏、“NS”為左偏、“Z”為無偏移、“PS”為右偏、“PB”為重右偏;在輸出語言變量U的論域中,取語言值:“NB”為左驅(qū)動輪速度比右驅(qū)動輪速度轉(zhuǎn)速差較大、“NS”為左驅(qū)動輪速度比右驅(qū)動輪速度轉(zhuǎn)速差較小、“Z”為左驅(qū)動輪速度與右驅(qū)動輪速度相等、“PS”為右驅(qū)動輪速度比左驅(qū)動輪速度轉(zhuǎn)速差較小、“PB”為右驅(qū)動輪速度比左驅(qū)動輪速度轉(zhuǎn)速差較大;隸屬函數(shù)分布如圖10所示。

        圖10 輸入輸出變量的三角函數(shù)分布

        隸屬度函數(shù)的離散化如表1所示。

        表1 輸入輸出的語言變量值

        4.2 模糊規(guī)則

        控制規(guī)則是模糊控制器中模糊推理的依據(jù),是模糊控制的核心。模糊規(guī)則表如表2所示。

        表2 控制規(guī)則

        4.3 模糊推理

        根據(jù)模糊控制輸入量和模糊控制規(guī)則,可通過模糊推理對模糊關系進行求解。采用推理查表法,將輸入量偏轉(zhuǎn)角與控制規(guī)則進行比較,最終得出輸出量轉(zhuǎn)速差。

        4.4 解模糊

        解模糊的方法有多重,主要有中位數(shù)法、加權(quán)平均法(即重心法)和最大隸屬度法。本次采用加權(quán)平均法(重心法)對模糊量進行清晰化。模糊輸出為權(quán)值,計算公式如下:

        式中,Uu為各個輸出模糊子集對應的模糊單點集的值;Ui為輸出對該子集的隸屬度;n為輸出模糊子集數(shù)。

        5 小車功能測試

        5.1 地面與飛行測試

        在地面能正常行駛,并能夠自動躲避障礙物。在摩擦系數(shù)較小的,并有較小傾斜角度的管道中,能平穩(wěn)行駛,并有足夠動力完成上坡。

        智能巡視小車在室內(nèi)進行了大量的飛行測試,飛行器均能夠?qū)崿F(xiàn)平穩(wěn)的起飛、懸停。并且飛行器在空中能夠長時間穩(wěn)定懸停,不會發(fā)生較大幅度的抖動或者偏移,也模擬小車在通道中的實際工作環(huán)境下,測試發(fā)現(xiàn)飛行器在較狹小的空間小,針對氣旋等因素,飛行器仍舊可以穩(wěn)定工作,可以在傾斜角度較大,甚至直管道中正常運行。

        5.2 信號傳輸測試

        在攝像頭正常工作的情況下,測試手機上接受信號的穩(wěn)定性和延時性,進行了大量的測試后得出,手機接收畫面的延時很短,不會影響對小車的操作,畫面也一直十分穩(wěn)定,偶爾出現(xiàn)較為模糊的情況,在夜晚打開探照燈的情況下同時也進行了測試,測試結(jié)果基本一致。

        5.3 遠程操控測試

        測試攝像頭與探照燈進行圖像實時傳輸,觀察到小車接收到的動作指令與手機上所接收到的圖像畫面基本一致,延時很小,但當手機與小車距離很遠的情況下,圖像的延時有所加長,但基本不影響小車的具體操作指令,依然能順利靈活完成所發(fā)出的所有指令。

        結(jié)束語:油氣管道內(nèi)部智能巡視小車可以很好地適應復雜環(huán)境,在坡度較大的管道和豎直管道工況下行駛,并在運行過程中可以及時發(fā)現(xiàn)油氣管道內(nèi)部問題,通過PC機等智能終端連接無線路由器遠程傳輸信息至客戶端。用戶可通過臺式機或手機客戶端遠程連接實時監(jiān)測,拍攝圖片,操作簡單,顯示直觀。解決了特殊環(huán)境下人工檢測的隱患,降低了檢查成本,具有一定的推廣價值,市場前景廣闊。

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