趙永設 王士強

（國家能源費縣發(fā)電有限公司，臨沂 273400）

雙光束激光除銹技術除銹效率較高[1-2]。雙光束激光除銹技術的除銹目標軌跡自適應控制技術的控制性能，影響電力設備的除銹結(jié)果。現(xiàn)有除銹技術難以對電力設備的銹蝕層進行選擇性清除[3]，除銹過程中易對金屬材料基底層造成新的創(chuàng)傷，不可避免地導致金屬材料表面銳化，增大其與大氣接觸的表面積[4]，提升返銹速度。因此，發(fā)展高功率激光遠場聚焦技術、多軸向空間掃描技術及其自動控制技術[5]，通過對安全距離外的電力設備進行直接激光輻照，快速加熱金屬基底材料表面，促使銹蝕異質(zhì)層汽化后與基底剝離，改變銹蝕介質(zhì)層結(jié)構(gòu)[6]，使得金屬材料表面淬火后實現(xiàn)改性鈍化，具有極高的電力設備除銹性能，可為提高高腐蝕區(qū)域內(nèi)電力設備的安全工作效率和服役壽命提供新途徑。

目前，針對電力設備除銹技術的研究眾多。張曉等將機器視覺技術應用于激光智能除銹，驗證激光除銹的有效性[7]。白玉峰等設計除銹爬壁機器人，并將其應用于電廠鋼結(jié)構(gòu)除銹，研究結(jié)果驗證了電力系統(tǒng)中除銹的重要性[8]?；谝陨蟽煞N方法的研究結(jié)果，本文研究電力設備雙光束激光除銹目標軌跡自適應控制技術，提升電力設備雙光束激光除銹的控制性能，通過精準的除銹技術提升電力設備除銹的智能化水平。

1 目標軌跡自適應控制方法設計

1.1 雙光束激光除銹裝置的光束標定

雙光束激光除銹裝置應用于電力設備除銹時，包括清洗激光和鈍化激光兩束激光。激光器發(fā)射的光束位于激光傳感器坐標系內(nèi)，照射的電力設備銹蝕位置同樣位于激光傳感器坐標系內(nèi)。通過雙光束激光除銹裝置的光束標定，可獲取精準的雙光束激光除銹裝置照射的電力設備銹蝕目標位置，提升雙光束激光除銹裝置對電力設備除銹目標除銹時的光束傳送精度。

1.2 電力設備除銹的雙光束激光數(shù)據(jù)融合

雙光束激光除銹裝置的兩束激光光束對電力設備除銹目標的觀測方程表達式為

式中：x和Y=[y1y2…yn]T分別表示一維光束狀態(tài)向量和n維激光器的測量向量；H和E=[e1e2…en]T分別表示已知的n維常量和n維激光傳感器的測量噪聲向量。

從雙光束激光除銹裝置的測量向量Y中，利用加權(quán)最小二乘法估計電力設備除銹目標狀態(tài)向量x的估計值。加權(quán)最小二乘方法估計電力設備除銹目標狀態(tài)的準則表達式為

式中：Q=diag(q1q2…qn)，表示正定對角加權(quán)矩陣。

設雙光束激光除銹裝置中激光器的測量噪聲為互相獨立狀態(tài)，激光器的測量噪聲服從正態(tài)分布規(guī)律[9]，可將激光器測量噪聲轉(zhuǎn)化為

式中：Ci為雙光束激光除銹裝置中激光器i的測量方差。

利用x~=x-x-表示雙光束激光除銹裝置中激光器的估計誤差，獲取激光器噪聲的估計方差為

求式（5）的極小值，令雙光束激光除銹裝置中激光器權(quán)值Wi的偏導數(shù)為0，獲取表達式為

雙光束激光除銹裝置中，雙光束數(shù)據(jù)融合的估計方差表達式為

式（7）即利用最小二乘原理獲取的激光傳感器加權(quán)融合公式，利用無偏估計方法實現(xiàn)雙光束激光除銹裝置中雙光束的數(shù)據(jù)融合。

1.3 自適應控制技術

用e(t)和u(t)分別表示比例-積分-微分（Proportion Integral Differential，PID）控制器的輸入端和輸出端。利用PID 控制器控制電力設備雙光束激光除銹目標軌跡的表達式為

式中：Kp為比例系數(shù)；Ki為時間常數(shù)；Kd為微分系數(shù)。

為了實現(xiàn)電力設備雙光束激光除銹目標軌跡的自適應控制，采用粒子群算法優(yōu)化PID 控制器。粒子群算法優(yōu)化PID 控制器的目標函數(shù)表達式為

式中：u(t)與e(t)分別為控制器輸出和控制器輸入誤差；ω1與ω2均為權(quán)值。

粒子群算法隨機選取初始值建立粒子群，粒子群內(nèi)粒子在不斷移動的過程中更新粒子種群的當前最優(yōu)值和全局最優(yōu)值，獲取最終的最優(yōu)解。利用粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化PID 控制器，構(gòu)建自適應PID 控制器的過程如下。

（1）初始化粒子群。PID 控制器參數(shù)的粒子編碼為

（2）設置粒子群算法內(nèi)粒子個體作為PID 控制器的控制參數(shù)，設置粒子群算法優(yōu)化PID 控制器的適應度函數(shù)和迭代次數(shù)。

（3）更新粒子群算法的粒子運動速度與粒子位置表達式為

式中：Xi和Vi分別為粒子群中的粒子位置和粒子運行速度；pi和ps分別為粒子當前最優(yōu)位置和全局最優(yōu)位置；λ和w分別為收斂因子和慣性權(quán)重；r1、r2和c1、c2分別為隨機常數(shù)和學習因子。

依據(jù)所設置最大迭代次數(shù)進行粒子群優(yōu)化算法的迭代，輸出迭代結(jié)果。用n表示迭代次數(shù)，粒子群算法的權(quán)重系數(shù)更新公式為

（4）粒子群運算滿足最大迭代次數(shù)時輸出最優(yōu)值，輸出的最優(yōu)值即PID 控制器控制電力設備雙光束激光除銹目標軌跡的最佳控制參數(shù)，否則轉(zhuǎn)至步驟（2）。

2 實例分析

為了驗證所研究電力設備雙光束激光除銹目標軌跡自適應控制技術對電力設備除銹目標軌跡的控制性能，將該方法應用在某電力企業(yè)電力設備除銹處理中，選取雙光束激光除銹裝置作為電力設備的除銹裝置。

雙光束激光除銹裝置的技術指標參數(shù)如表1 所示。

表1 雙光束激光除銹裝置技術參數(shù)

采用所提技術自適應控制電力設備除銹目標軌跡，統(tǒng)計電力設備除銹目標軌跡移動狀況，統(tǒng)計結(jié)果如圖1 所示。

圖1 電力設備除銹目標軌跡移動控制結(jié)果

通過圖1 實驗結(jié)果可以看出，采用所提技術可以實現(xiàn)電力設備除銹目標軌跡的精準控制。采用所提技術控制電力設備除銹目標軌跡移動，除銹目標軌跡移動的期望軌跡與實際軌跡相差較小，說明所提技術具有較高的電力設備除銹目標軌跡自適應控制有效性。所提技術利用粒子群算法實現(xiàn)PID 控制算法的自適應調(diào)整，可精準控制激光除銹的雙光束照射情況，具有良好的應用性能。

3 結(jié)語

研究電力設備雙光束激光除銹目標軌跡自適應控制技術，解決雙光束激光除銹技術應用于電力設備除銹時無法精準控制除銹目標軌跡的問題。該技術具有精準的目標軌跡控制性能，提升了電力設備除銹性能。實驗表明，該技術可以實現(xiàn)精準的電力設備雙光束激光除銹，保證電力設備雙光束激光除銹控制效果，具有較高的實用性，可應用于實際的電力設備除銹。