一种爬壁机器人及其主动粘附控制方法技术

一种爬壁机器人，安装有4个磁轮，分别由环形铷磁铁、钢盘和轮毂构成；所述环形铷磁铁和钢盘形成嵌套式结构，应用于大型球形储罐的探伤爬壁机器人的主动粘附控制领域中，利用磁粘附力主动控制策略，借助反向传播神经网络，通过主动粘附控制方法实现自动实时监测及磁粘附力的控制；其结构简单，操作方便，精度高，抗干扰能力强。

A Wall Climbing Robot and Its Active Adhesion Control Method

A wall-climbing robot is equipped with four magnetic wheels, which are composed of annular rubidium magnet, steel disk and hub respectively. The annular rubidium magnet and steel disk form a nested structure and are applied to the field of active adhesion control of the wall-climbing robot for large spherical storage tanks. The automatic control is realized by using active magnetic adhesion control strategy and backpropagation neural network through active adhesion control method. Real-time monitoring and control of magnetic adhesion force; its structure is simple, easy to operate, high precision, strong anti-interference ability.

【技术实现步骤摘要】
一种爬壁机器人及其主动粘附控制方法(一)
：本专利技术涉及机器人
，具体涉及一种爬壁机器人及其主动粘附控制方法。(二)
技术介绍
：传统的对于液化石油气(LPG——LiquefiedPetroleumGas)球形储罐等大型罐体表面的故障检测，仍是检测人员在罐内手握超声检测设备，沿着支架进行逐层检测，该种方式劳动强度大、检测效率低、安全性差。为减轻检测过程中的人工检测风险，提高检测效率，可携带检测设备的探伤爬壁机器人得到了广泛应用。探伤爬壁机器人通常需要搭载检测设备在球罐表面按照预定路径进行扫描式检测，需要具备稳定的粘附能力且较高的灵活性，保证能够快速到达待检测区域或者快速完成被检测区域的扫描。对于球罐的不同位置以及不同的检测任务，保证爬壁机器人可靠吸附需要的磁粘附力是不同的，磁粘附力的过大过小会直接影响到爬壁机器人的灵活性。然而，金属表面通常存在非模态扰动因素，如表面不规则，锈尘，焊缝等，可以改变磁粘附力，因此需要对其进行积极地控制，以保持轨迹跟踪所需的力平衡。解决这个问题的一种方法是通过永磁体和表面之间的距离变化来离散地控制磁粘附力，这种方法由于磁体的非线性行为，即磁体与表面间隙的小幅度增加，使磁粘附力大大降低，因而无法快速、精确的调整磁体的磁粘附力，此外，车轮与表面的间隙并不是降低磁粘附力的唯一途径，表面材料的磁性特征与表面厚度等因素也会降低磁粘附力。针对现有技术的不足，目前亟需一种保证爬壁机器人稳定运行，自动实时监测并精确控制磁粘附力的主动粘附控制方法。(三)
技术实现思路
：本专利技术的目的在于提供一种爬壁机器人及其主动粘附控制方法，它可以克服现有技术的不足，是一种结构简单容易实现和推广应用的爬壁机器人，特别适合作为大型球形储罐的探伤爬壁机器人的主动粘附控制方法，该方法简单易行，且可以有效解决机器人的主动粘附的问题。本专利技术的技术方案：一种爬壁机器人，其特征在于所述爬壁机器人上安装有4个车轮；所述4个车轮均为磁轮，每个磁轮均由环形铷磁铁、钢盘和轮毂构成；所述环形铷磁铁和钢盘形成嵌套式结构，其中，所述环形铷磁铁是由环形铷磁铁I和环形铷磁铁II构成，所述钢盘是由钢盘I和钢盘II构成；所述钢盘I和钢盘II位于环形铷磁铁I和环形铷磁铁II之间；所述轮毂与环形铷磁铁以及钢盘之间通过低通磁导率的螺钉连接；所述轮毂置于环形铷磁铁外侧。所述环形铷磁铁、钢盘和轮毂共同构成嵌套式组件结构的车轮，其外部覆盖有高硬度聚氨酯橡胶材料，组成粘附磁轮结构。所述4个车轮均为无源永磁体式磁轮；由于爬壁机器人在球罐内执行检测任务时，表面粘附直接取决于重力沿接触表面的法相分量FN的影响；然而，爬壁机器人通常具有平行于接触面的自由度，法向力一定程度上可限制机器人的粘附，为避免这种影响，可采用主动重力补偿器通过爬壁机器人的磁轮与球罐内表面接触的方式，以消除法向力的影响；但通过永磁体的粘附方式无法实现对表面粘附力的主动控制，当发生干扰时，机器人仍有坠落的风险；因此，为了防止此现象发生，采用粘附力主动控制策略，使用无源永磁体作为支撑，通过电磁铁主动控制磁粘附力干扰。所述爬壁机器人的4个磁轮中，同侧两个磁轮通过履带连接，由一个电机驱动一侧依履带连接的两个磁轮，从而通过两个电机驱动4个磁轮。所述磁轮可提供45kgf磁粘附力，使机器人能承受自身重量及检测设备。一种爬壁机器人主动粘附控制方法，其特征在于它包括以下步骤：(1)将机器人设置在平地上，进行准备工作，由爬壁机器人本体上部的压力传感器对机器人的载重信息进行检测，将检测数据传输至控制器，并由控制器依据此压力数据计算出机器人装载物品后的总重力，将结果进行存储，保证不超过机器人的最大载重；(2)将爬壁机器人置于待检测球罐表面，启动系统控制器，根据待测球罐表面情况输入爬壁机器人所需跟踪轨迹，使其按照规定的轨迹运行在球罐表面执行检测任务；(3)爬壁机器人运行过程中，由车轮执行器负责产生系统的运动力矩，此运动力矩用于保证能够对抗爬壁机器人在摩擦力和重力的表面分量作用下移动机器人；所述步骤(3)中运动力矩是用于重力补偿的力矩，是由主动重力补偿器利用惯性导航系统反演爬壁机器人的刚体加速度和方位信息，从而确定实际重力对执行器旋转方向的影响；由加速度计得到的加速度测量值；由陀螺仪获取的爬壁机器人的刚体空间方向；根据牛顿运动定律可得到加速度测量值和刚体空间方向之间的相关性，进而确定具有重力主动补偿的力矩，如公式(3-1)所示：其中，是转动惯量的实分量的矩阵，是实分量的向心矩阵和科里奥利矩阵，是表面摩擦的实分量，是加速度计/陀螺仪传感器融合的真实重力分量，φ是由陀螺仪测量的刚体的空间方位矢量，是被测刚体的角速度矢量，是由车轮编码器测量的电机加速度，是被测电机的速度；所述步骤(3)中的加速度计是三自由度加速度计；所述陀螺仪是三自由度陀螺仪。(4)爬壁机器人在球罐内执行检测任务时，表面粘附直接取决于重力沿接触表面的法相分量FN的影响；然而，爬壁机器人通常具有平行于接触面的自由度，法向力反而会影响爬壁机器人的粘附效果；为避免这种影响，所述步骤(3)中主动重力补偿器通过磁轮这种永磁体方式与球罐内表面接触，以消除法向力的影响；但通过永磁体的粘附方式不允许采用主动控制的方式对表面粘附力进行控制，因此，当发生干扰时，爬壁机器人仍有坠落的风险；防止此现象的方法是采用粘附力主动控制策略，使用无源永磁体作为支撑，通过电磁铁的特性对磁粘附力干扰进行主动控制；根据牛顿运动定律建立爬壁机器人在球罐内部的表面粘附力方程，如公式(4-1)所示：FAdh(t+1)＝FN(φ)-FP(t)-FA(t)+Fdist(t)(4-1)其中，FN是测量的球罐内表面垂直于机身方向的法向力，FP是永磁体的无源力，FA电磁铁的作用力，Fdist是干扰力；(5)随着爬壁机器人位置的变化，其表面磁粘附力的极限是机器人与球罐表面平面垂直的力的平衡，即：∑Fz＝0；如果达到了这个平衡的极限情况，任何干扰力的产生都会使机器人掉落，因此，需设置最小磁粘附力极限∑Fz＝Fdesired，并将此最小磁粘附力极限作为粘附力主动控制的参考值；建立主动粘附控制系统的模型，如式(5-1)所示，其中，Fdes是最小磁粘附力的极限，KA是粘附增益，是粘附误差；所述主动粘附控制能够通过爬壁机器人的控制器对电磁铁控制，使机器人整体的磁粘附力保持超过其最小粘附极限值；(6)爬壁机器人沿着设定轨迹在球罐内部运动时，由距离探测器检测爬壁机器人本体底部距离球罐表面的距离，并将所测得的距离信息传输至控制器；车轮的磁粘附力直接受车轮到球罐表面的距离的影响，当间隙为空时，磁粘附力最大，当间隙为非空时，则会产生相应的粘附损失，且当车轮与球罐表面之间的间隙稍微增大时，磁粘附力将会大大减小；构建能够识别磁场模式的反向传播神经网络(BackPropagationNeuralNetwork，BPNN)模型，使磁场模式与磁粘附力之间具有相关性；当球罐表面无扰动时，此时车轮与球罐表面的磁场模式保持稳定状态，主动粘附控制系统会根据当前磁场模式来选择电磁铁的工作模式，使电磁铁保持关闭状态；当球罐表面存在扰动时，车轮与球罐表面距离发生变化，导致车轮与球罐表面的磁场模式发生变化，反向传播神经网络模型会根据磁场模式的变化提本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种爬壁机器人，其特征在于所述爬壁机器人上安装有4个车轮；所述4个车轮均为磁轮，每个磁轮均由环形铷磁铁、钢盘和轮毂构成；所述环形铷磁铁和钢盘形成嵌套式结构，其中，所述环形铷磁铁是由环形铷磁铁I和环形铷磁铁II构成，所述钢盘是由钢盘I和钢盘II构成；所述钢盘I和钢盘II位于环形铷磁铁I和环形铷磁铁II之间；所述轮毂与环形铷磁铁以及钢盘之间通过低通磁导率的螺钉连接；所述轮毂置于环形铷磁铁外侧。

【技术特征摘要】
1.一种爬壁机器人，其特征在于所述爬壁机器人上安装有4个车轮；所述4个车轮均为磁轮，每个磁轮均由环形铷磁铁、钢盘和轮毂构成；所述环形铷磁铁和钢盘形成嵌套式结构，其中，所述环形铷磁铁是由环形铷磁铁I和环形铷磁铁II构成，所述钢盘是由钢盘I和钢盘II构成；所述钢盘I和钢盘II位于环形铷磁铁I和环形铷磁铁II之间；所述轮毂与环形铷磁铁以及钢盘之间通过低通磁导率的螺钉连接；所述轮毂置于环形铷磁铁外侧。2.根据权利要求1所述一种爬壁机器人，其特征在于所述环形铷磁铁、钢盘和轮毂共同构成嵌套式组件结构的车轮，其外部覆盖有高硬度聚氨酯橡胶材料，组成粘附磁轮结构。3.根据权利要求2所述一种爬壁机器人，其特征在于所述4个车轮均为无源永磁体式磁轮；由于爬壁机器人在球罐内执行检测任务时，表面粘附直接取决于重力沿接触表面的法相分量FN的影响；然而，爬壁机器人通常具有平行于接触面的自由度，法向力一定程度上可限制机器人的粘附，为避免这种影响，可采用主动重力补偿器通过爬壁机器人的磁轮与球罐内表面接触的方式，以消除法向力的影响；但通过永磁体的粘附方式无法实现对表面粘附力的主动控制，当发生干扰时，机器人仍有坠落的风险；因此，为了防止此现象发生，采用粘附力主动控制策略，使用无源永磁体作为支撑，通过电磁铁主动控制磁粘附力干扰。4.根据权利要求3所述一种爬壁机器人，其特征在于所述爬壁机器人的4个磁轮中，同侧两个磁轮通过履带连接，由一个电机驱动一侧依履带连接的两个磁轮，从而通过两个电机驱动4个磁轮；所述磁轮可提供45kgf磁粘附力，使机器人能承受自身重量及检测设备。5.一种爬壁机器人主动粘附控制方法，其特征在于它包括以下步骤：(1)将机器人设置在平地上，进行准备工作，由爬壁机器人本体上部的压力传感器对机器人的载重信息进行检测，将检测数据传输至控制器，并由控制器依据此压力数据计算出机器人装载物品后的总重力，将结果进行存储，保证不超过机器人的最大载重；(2)将爬壁机器人置于待检测球罐表面，启动系统控制器，根据待测球罐表面情况输入爬壁机器人所需跟踪轨迹，使其按照规定的轨迹运行在球罐表面执行检测任务；(3)爬壁机器人运行过程中，由车轮执行器负责产生系统的运动力矩，此运动力矩用于保证能够对抗爬壁机器人在摩擦力和重力的表面分量作用下移动机器人；(4)爬壁机器人在球罐内执行检测任务时，表面粘附直接取决于重力沿接触表面的法相分量FN的影响；然而，爬壁机器人通常具有平行于接触面的自由度，法向力反而会影响爬壁机器人的粘附效果；为避免这种影响，所述步骤(3)中主动重力补偿器通过磁轮这种永磁体方式与球罐内表面接触，以消除法向力的影响；但通过永磁体的粘附方式不允许采用主动控制的方式对表面粘附力进行控制，因此，当发生干扰时，爬壁机器人仍有坠落的风险；防止此现象的方法是采用粘附力主动控制策略，使用无源永磁体作为支撑，通过电磁铁的特性对磁粘附力干扰进行主动控制；根据牛顿运动定律建立爬壁机器人在球罐内部的表面粘附力方程，如公式(4-1)所示：FAdh(t+1)＝FN(φ)-FP(t)-FA(t)+Fdist(t)(4-1)其中，FN是测量的球罐内表面垂直于机身方向的法向力，FP是永磁体的无源力，FA电磁铁的作用力，Fdist是干扰力；(5)随着爬壁机器人位置的变化，其表面磁粘附力的极限是机器人与球罐表面平面垂直的力的平衡，即：∑Fz＝0；如果达到了这个平衡的极限情况，任何干扰力的产生都会使机器人掉落，因此，需设置最小磁粘附力极限∑Fz＝Fdesired，并将此最小磁粘附力极限作为粘附力主动控制的参考值；建立主动粘附控制系统的模型，如式(5-1)所示，其中，Fdes是最小磁粘附力的极限，KA是粘附增益，是粘附误差；(6)爬壁机器人沿着设定轨迹在球罐内部运动时，由距离探测器检测爬壁机器人本体底部距离球罐表面的距离，并将所测得的距离信息传输至控制器；车轮的磁粘附力直接受车轮到球罐表面的距离的影响，当间隙为空时，磁粘附力最大，当间隙为非空时，则会产生相应的粘附损失，且当车轮与球罐表面之间的间隙稍微增大时，磁粘附力将会大大减小；构建能够识别磁场模式的反向传播神经网络模型，使磁场模式与磁粘附力之间具有相关性；当球罐表面无扰动时，此时车轮与球罐表面的磁场模式保持稳定状态，主动粘附控制系统会根据当前磁场模式来选择电磁铁的工作模式，使电磁铁保持关闭状态；当球罐...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙磊，王凯，刘朝华，祁宇明，邓三鹏，周旺发，
申请(专利权)人：天津理工大学，
类型：发明
国别省市：天津,12