李海霞 徐彥恒

摘? 要：作為車體主要部件的鐵路客車轉(zhuǎn)向架是列車運行安全保障的關(guān)鍵部件，目前主要依靠客車故障軌旁圖像檢測系統(tǒng)檢測出轉(zhuǎn)向架故障并分類定位，但存在一定漏檢和誤檢，檢測準(zhǔn)確率無法保證?；诖耍槍蛙囖D(zhuǎn)向架常見的關(guān)鍵部件漏油現(xiàn)象，展開漏油區(qū)域視覺圖像缺陷檢測研究，提出一種改進(jìn)的YOLOv4目標(biāo)檢測算法，使用k-means++聚類方法獲得更匹配關(guān)鍵部位漏油區(qū)域目標(biāo)的候選框參數(shù)，更準(zhǔn)確地識別和定位漏油區(qū)域目標(biāo)。在網(wǎng)絡(luò)中將部分標(biāo)準(zhǔn)卷積替換為可變形卷積，提高目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞：客車轉(zhuǎn)向架；深度學(xué)習(xí)；故障檢測；YOLOv4；檢測精度

中圖分類號：U279.3+23? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? ? ? 文章編號：2095-2945（2024）08-0049-05

Abstract： As a main component of the carbody， the railway passenger car bogie plays a crucial role in ensuring the safety of train operations. Currently， the detection of bogie faults relies mainly on the trackside image monitoring system， which detects and classifies bogie faults. However， this system suffers from certain shortcomings， including missed detections and false alarms， leading to a lack of accuracy in fault detection. In response to this， this research focuses on the visual image detection of common oil leakage issues in key components of passenger car bogies. An improved YOLOv4 object detection algorithm was proposed， utilizing the k-means++ clustering method to obtain candidate box parameters that better match the oil leakage areas in key components. This approach aims to achieve more accurate identification and localization of oil leakage areas. In the network， part of the standard convolution is replaced by deformable convolution to improve the accuracy of target detection.

Keywords： passenger car bogie; deep learning; fault detection; YOLOv4; detection accuracy

鐵路運輸在現(xiàn)代社會交通運輸系統(tǒng)中起著至關(guān)重要的作用。其中，鐵路客車轉(zhuǎn)向架[1]作為車體主要部件，是列車運行安全保障的關(guān)鍵部件，對其進(jìn)行故障檢測十分重要。隨著客車速度不斷提升，易受到磨損、硬物撞擊，加上零部件多樣化極易出現(xiàn)各類故障，任何細(xì)微故障都可能導(dǎo)致重大事故發(fā)生。開發(fā)一套智能客車故障檢測系統(tǒng)實現(xiàn)精準(zhǔn)、高效的列車故障檢測具有重要意義。目前，我國對于普速客車動態(tài)檢測主要依靠客車故障軌旁圖像檢測系統(tǒng)（TVDS）[2]，該系統(tǒng)可在客車關(guān)鍵部位的圖像中檢測出轉(zhuǎn)向架故障并分類定位，但檢測準(zhǔn)確度較低，存在一定漏檢和誤檢，高精度的實時檢測有一定困難。

近年來，基于深度學(xué)習(xí)的客車關(guān)鍵部位目標(biāo)檢測技術(shù)得到不斷發(fā)展，能自動檢測和標(biāo)注客車關(guān)鍵部位圖像中故障的位置和類型，預(yù)判可能存在的故障，減少事故發(fā)生。因此，采用深度學(xué)習(xí)方法提升客車可視部位故障檢測的精度和速度具有實際意義?；谏疃葘W(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測方法主要分為兩大類，一類是基于回歸的目標(biāo)檢測算法，如YOLO系列[3]、SSD等[4]；另一類是基于候選區(qū)域的檢測算法，如R-CNN[5]、Fast R-CNN[6]、Faster R-CNN[7]等?；谏疃葘W(xué)習(xí)的檢測方法在鐵路故障、缺陷檢測中已得到了應(yīng)用。如Liu等[8]針對列車運行接觸網(wǎng)緊固件松動、缺失缺陷，提出了通過YOLO算法實現(xiàn)緊固件定位，并通過深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DCNN實現(xiàn)緊固件故障識別。Yao等[9]利用密集卷積網(wǎng)絡(luò)，并結(jié)合遷移學(xué)習(xí)實現(xiàn)車輛底部異物檢測。張江勇[10]融合Inception網(wǎng)絡(luò)和深度殘差網(wǎng)絡(luò)設(shè)計出新的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，在動車可視部位圖像中檢測出故障并分類定位。杜家豪等[11]提出一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)（Federated learning）的轉(zhuǎn)向架全局故障診斷方法，解決了單一線路高速列車（HST）轉(zhuǎn)向架缺少足量故障數(shù)據(jù)特征而導(dǎo)致故障診斷模型泛化能力有限的問題。趙江平等[12]針對小尺度螺栓檢測方面存在的問題，提出改進(jìn)Faster R-CNN檢測的客車關(guān)鍵部件圖像缺陷檢測算法，解決缺陷目標(biāo)定位不準(zhǔn)確的問題。李利榮等[13]針對列車底部零件難以檢測的問題，提出了一種基于OSE-dResnet網(wǎng)絡(luò)的列車底部零件檢測算法。

雖然上述檢測算法在檢測列車各類故障問題上有了一定研究，但在列車關(guān)鍵部位常見漏油區(qū)域檢測的問題上研究較少。本文根據(jù)轉(zhuǎn)向架可視部位區(qū)域常出現(xiàn)的油壓減震器漏油等車輛常見故障作為研究目標(biāo)，主要針對漏油部位的形式不同，漏油范圍形狀差異大等問題，提出一種改進(jìn)的YOLOv4客車可視部位漏油故障檢測方法，相較于原YOLO算法，提高了檢測精度。

1? 客車轉(zhuǎn)向架故障圖像檢測

在基于深度學(xué)習(xí)的列車部件漏油故障檢測中，存在圖像背景較為復(fù)雜、不同尺度漏油區(qū)域檢測等挑戰(zhàn)。為了解決相關(guān)問題，并進(jìn)一步提高檢測精度，本文研究了一種基于改進(jìn)的YOLOv4的列車關(guān)鍵部件漏油故障目標(biāo)檢測構(gòu)架。首先介紹了目標(biāo)檢測模型（CSPDarknet53）的主干框架，核心模塊Cross-Stage Partial Layer （CSPLayer）包含一個大卷積核，使檢測網(wǎng)絡(luò)能夠更全面精確地捕獲信息。為了應(yīng)對適應(yīng)列車部件漏油尺度幾何變化加入了可變形卷積，使得檢測網(wǎng)絡(luò)檢測精度進(jìn)一步提高。

1.1? YOLOv4目標(biāo)檢測算法

YOLOv4[14]是近些年來頗受歡迎的一種高效、強(qiáng)大的目標(biāo)檢測算法，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。該算法框架包括輸入部分、CSPDarknet53主干網(wǎng)絡(luò)、PANet特征增強(qiáng)模塊和檢測頭（Dense Prediction）4個部分。

1.1.1? 輸入數(shù)據(jù)增強(qiáng)

算法數(shù)據(jù)增強(qiáng)采用Mosaic方式，隨機(jī)拼接4張訓(xùn)練圖像。這樣增加了小目標(biāo)數(shù)據(jù)集，提高了網(wǎng)絡(luò)的魯棒性。同時，也顯著減少了對Mini-batch的需求。采用自對抗訓(xùn)練SAT在原樣本上加入一些輕微的擾動，從而表現(xiàn)出更好的泛化性能。

1.1.2? 主干網(wǎng)絡(luò)Backbone

主干特征提取網(wǎng)絡(luò)采用CSPDarknet53[15]，是在YOLOv3的Darknet53網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上引入了CSP模塊結(jié)構(gòu)。主干特征提取網(wǎng)絡(luò)CSPDarknet53經(jīng)過CBM模塊、CSP1模塊、CSP2模塊和CSP8模塊獲得第一層特征，后經(jīng)CSP8模塊獲得第二層特征，再經(jīng)CSP4模塊獲得第三層特征，最后進(jìn)入目標(biāo)檢測模塊（圖1）。其中，CBM模塊由卷積層、批歸一化層BN和Mish激活函數(shù)構(gòu)成。CSP模塊由CBM模塊和殘差模塊Res構(gòu)成。CSP模塊先將特征映射分為2個分支，再將這2個分支進(jìn)行concat融合，這樣在輕量化網(wǎng)絡(luò)、降低內(nèi)存成本的同時，可保持主干網(wǎng)絡(luò)提取特征信息的準(zhǔn)確性。

1.1.3? 特征增強(qiáng)模塊Neck

模塊Neck由空間金字塔池化SPP結(jié)構(gòu)、特征金字塔網(wǎng)絡(luò)FPN、路徑聚合網(wǎng)絡(luò)PANet構(gòu)成。SPP對特征層使用3種大小的卷積核進(jìn)行最大池化操作，在不降低網(wǎng)絡(luò)運行速度的同時增加了感受野。PANnet從特征網(wǎng)絡(luò)提取低、中、高不同特征圖，再引入自底向上的路徑，傳達(dá)定位特征，更好地融合不同層網(wǎng)絡(luò)的特征信息，從而進(jìn)一步提高特征提取的能力。

1.1.4? 檢測頭Head

YOLO Head的目的是利用得到的特征進(jìn)行預(yù)測。首先由主干網(wǎng)絡(luò)部分提取特征信息，然后由Neck部分進(jìn)行特征的語義表示，最后通過CBL模塊和卷積運算得到19×19、38×38、76×76尺度的預(yù)測特征圖，分別用于大、中、小物體預(yù)測。YOLOv4通過引入縮放因子，解決了當(dāng)預(yù)測特征圖中真實物體質(zhì)心非常接近網(wǎng)格邊界時，預(yù)測坐標(biāo)難以預(yù)測真實坐標(biāo)的問題。在邊界框位置計算損失時用CIoU代替了MSE，作為Bounding box的損失函數(shù)，公式如下

LCIoU=1-IoU++α·v ，? ?（1）

式中：IoU為預(yù)測框和真實框之間的交并比；ρ2（.）為歐氏距離；Actr、Bctr分別為預(yù)測框和真實框的中心點坐標(biāo)；c為2個框最小包圍框的對角線長度；α·v為長寬比的懲罰項系數(shù)，α為一個正數(shù)，v用來衡量長寬比一致性的參數(shù)，具體定義如下

v=（arctan-arctan）2，? ? （2）

α=?， （3）

式中：wgt和hgt為真實框的寬和高；w和h為預(yù)測框的寬和高。

1.2? 模型優(yōu)化

1.2.1? 先驗框設(shè)計

YOLOv4使用錨框機(jī)制，生成目標(biāo)檢測的先驗框。原始算法的檢測對象為人物等通用類型，錨框（anchor）尺寸并不適用于本文檢測目標(biāo)任務(wù)。通過對實驗數(shù)據(jù)集分析，漏油區(qū)域的尺度主要集中在30～190像素之間。為了涵蓋漏油區(qū)域的不同尺寸，提高檢測精度，使用K-means++聚類對訓(xùn)練集中的漏油標(biāo)注區(qū)域進(jìn)行分析。實驗確定了9組anchor，（32，31），（28，81），（43，66），（64，57），（68，176），（97，131），（143，143），（140，294），（209，297），平均分配到3個預(yù)測尺度的特征圖。經(jīng)過K-means++聚類優(yōu)化后生成的anchor更適合數(shù)據(jù)漏油區(qū)域尺寸，生成質(zhì)量更高的正樣本，提高模型的檢測準(zhǔn)確率。

1.2.2? 可變形卷積

本次檢測任務(wù)的漏油區(qū)域的尺寸和形態(tài)多樣，可在模型預(yù)測網(wǎng)絡(luò)中適當(dāng)引入可變形卷積[16]（Deformable Convolution Networks，DCN）。為了在保證算法速度幾乎不變的情況下，僅在CSPDarknet53網(wǎng)絡(luò)中CSP4的3×3標(biāo)準(zhǔn)卷積替換為可變形卷積?？勺冃尉矸e是通過附加的卷積層，從特征圖進(jìn)行學(xué)習(xí)，在規(guī)則網(wǎng)格R上增加一個偏移量。{？駐pn|n=1，2，…N}，N∈|R|，偏移是通的。因此，變形以局部、密集、自適應(yīng)的方式以輸入特征為條件。使卷積核的形態(tài)更貼近漏油區(qū)域形狀。傳統(tǒng)卷積和可變形卷積過程如公式（4）、（5）所示

y（p0）=w（pn）x（p0+pn） ， （4）

y（p0）=w（pn）x（p0+pn+？駐pn） ， （5）

式中：p0為輸出的特征圖上的每個位置；w（pn）為采樣點的權(quán)重；pn為R所列位置的枚舉值。

可變形卷積隨著關(guān)鍵部件漏油區(qū)域形態(tài)變化來自動地改變采樣點位置，增強(qiáng)定位能力，改變感受野范圍。如圖2所示。

2? 實驗結(jié)果及分析

本文實驗環(huán)境平臺為Intel（R）Core（TM）i7 9700 CPU，64 GB內(nèi)存，64位Windows10操作系統(tǒng)；訓(xùn)練使用GPU為RTX-1080Ti（32 GB），深度學(xué)習(xí)框架為Pytorch1.7.0，Python版本為3.7。

2.1? 數(shù)據(jù)集制作

本文實驗數(shù)據(jù)來自于現(xiàn)場TVDS采集圖像，采集范圍主要包括：鐵路客車車體底部可視部件（車體底部及轉(zhuǎn)向架制動裝置、輪對、車鉤裝置）、側(cè)部可視部件（側(cè)部裙板、轉(zhuǎn)向架及軸箱、搖枕及彈簧、油壓減震器和車端連接部等可視部位）。數(shù)據(jù)集的制作流程包括圖像裁剪、圖像標(biāo)注和增強(qiáng)。首先，采集到列車可視部位原始圖像分辨率為1 024×1 028像素，由于計算資源限制，采用圖像分割處理為算法608×608像素。其次，采用LabelImg軟件標(biāo)注制作VOC格式數(shù)據(jù)集。最后，送入檢測網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行Mosaic數(shù)據(jù)增強(qiáng)，增加數(shù)據(jù)樣本多樣性。本次實驗共采集列車可視部位含有漏油故障圖像2 825張，經(jīng)過軟件標(biāo)注，生成VOC數(shù)據(jù)集格式。在YOLOv4的Mosaic數(shù)據(jù)增強(qiáng)下，每批導(dǎo)入4張圖片，進(jìn)行隨機(jī)翻轉(zhuǎn)、縮放等增強(qiáng)拼接組合成新的圖片。

2.2? 評價方法

YOLOv4目標(biāo)檢測精度指標(biāo)有準(zhǔn)確率（Precision， P），召回率（Recall， R），計算見式（6）—式（9）。轉(zhuǎn)向架可視部件按照是否漏油分為有漏油故障（正樣本）和無漏油故障（負(fù)樣本）圖像，屬于二分類目標(biāo)。因此，TP（True Positive）為正樣本，即檢測到的漏油故障標(biāo)識為漏油故障樣本，否則是錯誤的正樣本FP（False Positive）。FN（False Negative）是把檢測到的漏油故障標(biāo)識為無故障樣本。

P=，（6）

R=。（7）

平均準(zhǔn)確率（Average Precision， AP）為P-R曲線下方的面積，計算如式（8）所示。平均準(zhǔn)確率均值（mean Average Precision， mAP）是所有類別的平均準(zhǔn)確率的均值，計算如式（9）所示

AP=P（R）dR，（8）

mPA=APi，（9）

式中：N為類別數(shù)量。

2.3? 結(jié)果分析

為了進(jìn)行充分的對比實驗，分別對YOLO模型、計算新錨盒后的YOLO模型YOLOv4-1、本文提出的dcn-YOLOv4模型進(jìn)行訓(xùn)練。設(shè)置實驗訓(xùn)練Epoch為100，初始學(xué)習(xí)率為0.001，Batchsize為4，衰減系數(shù)為0.000 5，動量為0.9。對測試集的圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測，得到檢測的平均精度與檢測速度，實驗結(jié)果見表1。

從表1中可以看出，使用聚類獲得新的錨框，有更高的交并比，因此比起YOLOv4原算法mPA小幅提升。加入可變形卷積的dcn-YOLOv4比原始YOLOv4算法檢測速度有所下降，但是仍然能達(dá)到實時效果。檢測精度提高了2.14個百分點，表明添加的可變形卷積模塊可對客車部件不同形狀和尺寸的漏油區(qū)域進(jìn)行特征的有效提取。

從實驗結(jié)果可以看出dcn-YOLOv4 模型在犧牲了較小檢測速度的情況下，有效提升了模型的檢測精度，滿足了客車轉(zhuǎn)向架關(guān)鍵部位漏油故障的檢測要求。

測試數(shù)據(jù)集的檢測效果，如圖3所示。從圖3中可以看出，dcn-YOLOv4模型能較好地識別出油壓減震器等關(guān)鍵部位的漏油位置。

3? 結(jié)束語

本文基于YOLOv4目標(biāo)檢測框架，開展客車轉(zhuǎn)向架關(guān)鍵部件圖像故障檢測的研究。使用k-means++聚類方法獲得更匹配關(guān)鍵部位漏油區(qū)域目標(biāo)的候選框參數(shù)，更準(zhǔn)確地識別和定位漏油區(qū)域目標(biāo)。在CSPDarknet53網(wǎng)絡(luò)中將部分標(biāo)準(zhǔn)卷積替換為可變形卷積，提高了目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性。根據(jù)現(xiàn)場TVDS采集圖像數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，該模型相比原YOLO算法，目標(biāo)檢測表現(xiàn)出更好的性能。在接下來的工作中，還需保證在不降低模型計算速度的前提下，更好地提高本方法的檢測效果。

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海洋石油勘探開發(fā)中，固定式導(dǎo)管架平臺是目前最為經(jīng)濟(jì)且技術(shù)最為成熟的平臺之一，導(dǎo)管架平臺開發(fā)的難點在于大型導(dǎo)管架的安裝，此類導(dǎo)管架下水的方式通常采用滑移下水。在這一過程中，搖臂作為重要的受力結(jié)構(gòu)，承擔(dān)著為導(dǎo)管架提供支撐力和保護(hù)導(dǎo)管架主體結(jié)構(gòu)的重要作用，是保證下水成功的關(guān)鍵。搖臂在導(dǎo)管架下水過程中隨水平角度的變化而發(fā)生翻轉(zhuǎn)運動。然而，由于搖臂通常重量較大，導(dǎo)致?lián)u臂復(fù)位成為一個挑戰(zhàn)性任務(wù)，需要綜合考慮安全、穩(wěn)定和效率等因素。這種導(dǎo)管架滑移下水后搖臂的復(fù)位問題，不僅對駁船自身的強(qiáng)度提出了更高的要求，也對搖臂復(fù)位技術(shù)提出了更為精確和嚴(yán)格的要求。那么該類搖臂使用什么方法復(fù)位，如何更高效，更安全復(fù)位，就成為了工程實際中急需解決的問題。

1? 背景介紹

導(dǎo)管架滑移下水是海洋石油勘探開發(fā)中常用的下水方式之一，它具有成本低、操作簡單、適用范圍廣等優(yōu)點。然而，滑移下水的過程中，導(dǎo)管架及其附屬結(jié)構(gòu)所承受的力學(xué)性能要求極高，其安全性和穩(wěn)定性是下水成功的重要保障。搖臂作為導(dǎo)管架的一個重要受力結(jié)構(gòu)，承擔(dān)著支撐導(dǎo)管架和保證下水成功的關(guān)鍵作用。

在現(xiàn)有的搖臂復(fù)位方法中，常規(guī)的方法需要大量人力和物力，操作風(fēng)險高；而自動化復(fù)位方法雖然可以提高效率，但需要高成本的設(shè)備支持，對于很多企業(yè)而言難以承擔(dān)，而且自動復(fù)位方案還有搖臂與導(dǎo)管架主體結(jié)構(gòu)碰撞的風(fēng)險[1]。本研究以駁船海洋石油229為例，針對搖臂復(fù)位問題，通過復(fù)位方案和工具的優(yōu)化設(shè)計，并通過實際操作驗證復(fù)位效果，旨在提供一種可靠有效的解決方案，為滑移下水過程中搖臂復(fù)位帶來創(chuàng)新思路和方法。

新設(shè)計搖臂復(fù)位專用門字框?qū)蚪Y(jié)構(gòu)。系固纜系固于搖臂首部吊軸，由麻繩固定在搖臂上，待導(dǎo)管架下水后，系固纜另一端通過八字扣連接過橋纜，過橋纜上端通過鉤頭纜由浮吊船起吊，起吊力通過門字框發(fā)生變向，從而完成搖臂復(fù)位。

2? 方案介紹

2.1? 復(fù)位方案所需結(jié)構(gòu)與物料

方案中主要構(gòu)成要件如圖1所示。

海洋石油229：運輸駁船，負(fù)責(zé)導(dǎo)管架的運輸，滑移下水等工作。其參數(shù)見表1。

海洋石油201：負(fù)責(zé)提供復(fù)位力。其參數(shù)見表2。

搖臂：在導(dǎo)管架滑移下水時能夠隨導(dǎo)管架水平角度的變化而翻轉(zhuǎn)，從而分散導(dǎo)管架局部應(yīng)力，減小壓強(qiáng)，保護(hù)導(dǎo)管架主體結(jié)構(gòu)[2]。

門字框：改變復(fù)位力方向，作用相當(dāng)于定滑輪。

系固纜：？椎80×28 m高強(qiáng)纜，一端系固于搖臂首部吊柱，沿?fù)u臂預(yù)布，用麻繩固定，另一端固定于甲板。待導(dǎo)管架滑移下水后，與過橋纜用“八字扣”連接。

過橋纜：？椎80×20 m高強(qiáng)纜，連接系固纜與鉤頭纜。

鉤頭纜：？椎80×10 m高強(qiáng)纜，上端直接連接鉤頭，下端通過150 t卡環(huán)連接過橋纜。

2.2? 復(fù)位方案

在本方案中，系固纜從門字框中通過，門字框起到萬向滑輪的作用。頂部滑動滾軸套在門字框上，以減小纜繩與門字框之間的摩擦。此外，為了避免卡環(huán)無法通過門字框的問題，系固纜和過橋纜采用了“八字扣”連接方式。綜合HYSY229船艉處甲板面布置，基于DP動力定位浮吊船進(jìn)行的搖臂復(fù)位作業(yè)的特點，考慮復(fù)位過程中搖臂受力分析，復(fù)位門字框設(shè)計結(jié)構(gòu)形式如圖2所示。門字框布置在駁船滑道的兩端，整體布置如圖3所示。

搖臂復(fù)位詳細(xì)過程如下。

1）隨著導(dǎo)管架完成滑移下水，搖臂傾斜到最大角度85°，此時系固纜經(jīng)由八字扣形式連接到過橋纜，過橋纜上端用卡環(huán)連接鉤頭纜，鉤頭纜上部連接到提升鉤頭。如圖4所示。

在工程實際中因為卡環(huán)體積過大難以通過門字框，因此，使用八字扣連接（圖5）系固纜和過橋纜，簡化施工過程，且有效地減少了摩擦力。

2）提升鉤頭力，扯斷系固纜固定麻繩，使八字扣通過門字框。如圖6所示。

3）繼續(xù)提升鉤頭力，浮吊提供的復(fù)位力逐漸將搖臂復(fù)位，在這個過程中回復(fù)力為搖臂浮力和纜繩拉力，傾斜力為搖臂結(jié)構(gòu)重力和搖臂內(nèi)水重力，圖7所示時刻為搖臂與水線面夾角45°。

隨著搖臂角度逐漸回復(fù)，鉤頭施加的回復(fù)力與搖臂接近垂直，拉力力矩達(dá)到最大值，浮力逐漸減小。搖臂的傾斜力包括搖臂重力和壓載水重力力距也在逐漸減小。圖8所示為搖臂與水平面角度為30°。

角度減小到30°以下，重心位置回落到駁船一側(cè)，重力變?yōu)榛貜?fù)力，浮力完全消失，傾斜力為搖臂水重力。繼續(xù)提升鉤頭高度，載荷逐漸減小，直至搖臂水平，此時搖臂復(fù)位完成。如圖9所示。

2.3? 關(guān)鍵節(jié)點計算

為了分析搖臂的受力狀態(tài)，本研究選取85°、45°、30°和0° 4個關(guān)鍵節(jié)點作為樣本，計算搖臂上的各個作用力，包括搖臂自身重力、進(jìn)水艙內(nèi)水的重力、搖臂浸水部分的浮力、浮吊提供的復(fù)位力，以及轉(zhuǎn)軸處駁船提供的支持力。其中搖臂的重心X=FR0+1 967 mm；Y=0；Z=13 434 mm，其總重量為716 724 kg。搖臂重心位置如圖10所示。

搖臂各部分構(gòu)件的重量重心見表3。

以搖臂處于45°時的狀態(tài)為例，搖臂受力分析如圖11所示。

根據(jù)力矩平衡原理，浮吊的提升力P=（G1×L1+G2×L2-G3×L3）/L，具體受力計算見表4。

浮吊所能提供的最大拉力為800 t，遠(yuǎn)高于所需的浮吊提升力，符合工程要求。

為了確保門字框足夠強(qiáng)度以承受負(fù)荷，本文使用ANSYS進(jìn)行有限元分析，進(jìn)行強(qiáng)度校核[3]。將250 t的負(fù)荷施加到框架平面偏轉(zhuǎn)18°的方向上，結(jié)果顯示極限強(qiáng)度因子UC為0.90，強(qiáng)度滿足工程要求[4]。

2.4? 優(yōu)勢分析

相比于原方案[5]，采用絞車+滑輪組拉動搖臂進(jìn)行復(fù)位的方法，通過液壓絞車拖動滑輪組，帶動纜繩，作用力于系固纜柱。本研究提出的新方案采用了更加簡潔有效的復(fù)位方案和更少量的作業(yè)工具，剔除絞車滑輪組進(jìn)行的拖拉作業(yè)，避免因復(fù)位纜剮蹭搖臂而使復(fù)位方案失效，避免了因兩側(cè)絞車操作誤差而受力不均，從而大大縮短了作業(yè)時長，降低了作業(yè)耗費的資源和成本，用時消除原方案存在的隱患。同時，新方案的工具設(shè)計更加合理，避免了復(fù)位纜繩與搖臂固定筋板干涉的問題，提高了復(fù)位效果和安全性。綜合來看，新方案具有操作簡便、耗費資源少、成本低廉等優(yōu)點，為搖臂復(fù)位問題的解決提供了更加可靠和有效的方案和工具。

3? 結(jié)論

本研究以海洋石油229為例，以陸豐12-3項目為依托，對搖臂復(fù)位方法進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計，并通過實際操作驗證了此方案的可行性。結(jié)果表明，本文提出的優(yōu)化復(fù)位方案和工具可以有效地解決搖臂復(fù)位過程中的問題，與原方案對比具有高效率、低成本、低風(fēng)險的特點，并且具有較高的安全性和可操作性[6]。此外，本研究對海洋石油勘探開發(fā)領(lǐng)域中的搖臂復(fù)位現(xiàn)存問題進(jìn)行了深入探討和分析，并提出了可靠的解決方案和創(chuàng)新思路。這些成果不僅為搖臂復(fù)位問題的解決提供了一種新的思路和方法，同時也為滑移下水過程中的安全穩(wěn)定運行提供了一定的參考和借鑒價值。

綜上所述，本研究對于海洋石油勘探開發(fā)領(lǐng)域中的搖臂復(fù)位問題的解決具有一定的實際應(yīng)用和推廣價值，為日后同類的搖臂復(fù)位作業(yè)提供了寶貴的經(jīng)驗和思路。

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