管道内腐蚀缺陷超声在线检测机器人设计

针对管道内腐蚀缺陷超声在线检测数据量大、灵敏度低的难题,采用超声反射单脉冲距离检测法,设计制造了一种新型长输管道缺陷检测机器人.设计了满足检测精度的探头阵列、机器人结构以及检测数据处理系统;进行了标准模拟缺陷检测实验,校准了阵列探头的性能.实验表明,所设计机器人检测数据量小,其检测灵敏度可达到检测10 mm×10 mm×1 mm(长×宽×深)的缺陷.     

高质量简谐振子的研制

介绍了MOEMS加速度地震检波器中敏感元件-简谐振子的工作和设计原理,并详细讨论了影响简谐振子腐蚀质量的因素,在试验中对各向异性腐蚀工艺进行了研究和改进,制作出了高质量的简谐振子.成功用于国家自然科学基金项目"光电集成加速度地震检波技术理论与试验研究"的集成光学器件试验中.     

储罐检测爬壁机器人全遍历路径规划

针对爬壁机器人难以在储罐外壁实现全遍历检测的问题,提出了一种基于滚动窗口的优先级启发式路径规划算法。在滚动的可视窗口内基于栅格地图进行环境建模,利用优先级启发式算法在滚动的规划窗口内实现对遍历路径的搜索;针对环境中存在U型障碍物的情况,进行了U型障碍物识别和U型障碍物区域直接填充;当机器人陷入死区时,采用死区逃离算法使机器人顺利逃离死区。仿真结果表明,该路径规划方法能指导爬壁机器人在未知储罐外壁环境的情况下实现高效全遍历。研究结果对提高爬壁机器人在储罐外壁的遍历效率具有一定的理论和工程意义。     

轮式爬壁机器人转向稳定性研究

针对四轮爬壁机器人在铅垂壁面上转向失稳的问题展开研究。首先,基于机器人驱动轮与铅垂壁面相互作用的赫兹接触理论,提出了一种机器人摩擦力模型,利用线性积分算法求解出机器人驱动轮转向过程中的纵向摩擦力、横向摩擦力和转向阻力矩;然后,通过机器人动力学建模,推导出转向过程中的驱动力矩关系式,并利用MATLAB仿真得出不同转弯半径、不同磁吸附力和不同负载质量所对应的驱动力矩值随转向角近似呈正弦变化趋势。最后,进行了机器人转向稳定实验,结果显示驱动力矩的实测值与仿真值基本吻合。仿真和实验结果表明,控制转弯半径为0 m、调节磁吸附力为1 000 N和限定最大负载质量为27 kg,能够保证机器人转向稳定,有效解决轮式爬壁机器人转向失稳的问题。研究结果可为四轮爬壁机器人的路径规划和转向稳定性控制提供理论依据。     

三维推挽式顺变柱体干涉型加速度传感系统

应用单质量块推挽式顺变柱体和迈克尔逊干涉仪双光路检测进行三维加速度传感器设计;采用DSP和Cygnal51双核设计技术,实现实时信号采集、光相位调制、加速度信号解调等;嵌入TCP/IP协议实现Internet高速网络接口,从而构成实用型实时加速度传感器系统。传感器灵敏度为1.94×103rad/g,交叉灵敏度接近于零。实际测量时系统可以实时、线性地跟踪到加速度信号,三个分量有较好的一致性。     

基于 XGBoost 特征重要度的储罐缺陷 ANN 面积量化模型

针对超声波检测的储罐缺陷的面积量化问题,提出一种改进的储罐腐蚀缺陷面积量化模型。 该模型利用 XGBoost 的特 征重要度对人工神经网络(ANN)的参数进行先验初始化实现 ANN 模型的改进。 该模型可以更快的收敛,并且提高准确率。 按 照国家标准设计实验平台,获取实验信号,并提取信号的统计特征得到特征数据集,利用数据集训练和测试改进的模型,并与传 统模型进行对比。 通过实验验证得出,改进的 ANN 模型能够更快的收敛,并且准确量化缺陷面积,相比于 ANN 量化模型,在训 练集上准确率提高了 17. 9%,达到了 98. 3%,在测试集上提高了 16. 6%,达到了 92. 2%。     

基于光弹效应的三分量光弹波导加速度传感器

摘 要：为了实现强电磁场环境下的三维地震高精度勘探,设计了三分量光弹波导加速度传感器。对该传感器的集成光路、三分量谐振子进行了研究。首先,利用光弹原理设计出可检测加速度的三个轴向分量的集成光路。为了达到尽可能降低加速度各分量串扰的目的设计了组合式三分量谐振子。然后,依据LiNbO3光波导相位变化规律对影响该串扰的交叉轴灵敏度和横向灵敏度比进行了分析。最后,设计出该传感器的总体结构。试验结果表明：该传感器的自然频率为3500 Hz, 横向灵敏度比为0.11%。所设计的传感器具有较宽的频带、良好的线性频响特性,能够满足高精度地震勘探的要求。     

永磁吸附轮式爬壁机器人受力及功耗分析

为从减少大型原油储罐检测分区和节约功耗的角度合理规划爬壁机器人运动方式和路径,对大型原油储罐缺陷检测爬壁机器人在垂直壁面运动的受力和功耗问题进行研究。首先对机器人匀速直线运动和转向运动进行受力分析,得出机器人在竖直直线运动、水平直线运动、大半径转向运动以及小半径转向运动时的受力和功率消耗情况;通过仿真分别对比分析两种匀速直线运动和两种转向运动的功率消耗情况;搭建爬壁机器人样机实验平台,进行功耗验证实验;仿真和实验一致得出竖直直线运动的功耗小于水平直线运动,大半径转向功耗小于小半径转向的结论。     

油管横向缺陷动态检测装置设计及研究

针对传统漏磁检测装置对油管的横、纵向缺陷辨识度低和检测精度差的问题,设计了油管横向缺陷检测装置。基于直流线圈磁化理论以及油管横向缺陷检测的速度效应原理,首先设计出满足磁化及检测要求的各个装置零部件,再通过Ansoft软件建立缺陷动态检测模型,分析油管饱和磁化所需电流安匝数及满足横向缺陷检测精度、高覆盖率检测下的最佳检测速度。仿真及试验结果表明:磁化线圈在安匝数1 200时可使油管饱和磁化,当油管螺旋前进速度为0.5 m/s时具有无盲区高精度的检测效果,且检测波形可在一定程度上反映缺陷形状及尺寸。该检测装置对横向缺陷有较好的检测效果,装置的设计及研究具有一定的工程意义。     

管道腐蚀缺陷超声信号的PSO-SVM模式识别研究

针对金属管道腐蚀问题,提出了一种基于支持向量机(Support vector machine,SVM)与粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)相结合的管道腐蚀缺陷的分类方法。对预处理后的超声缺陷信号进行经验模态分解(Empirical mode decomposition, EMD),提取相应的时域无量纲参数作为特征向量;建立SVM缺陷分类模型,并采用PSO算法优化SVM参数,提高模型的缺陷分类准确率。实验证明,该方法建立的模型针对不同深度的超声缺陷信号的识别率达到87.5%,优于相同试验样本下BP神经网络和RBF神经网络的分类准确率。