基于多傳感器融合的海上風電機器人水下運動控制系統(tǒng)設(shè)計與應(yīng)用

摘要：文章介紹了一種用于海上風電機器人的水下運動控制系統(tǒng)設(shè)計。該系統(tǒng)集成了流速補償定位、水下聲納定位與導(dǎo)航、慣性導(dǎo)航、卡爾曼濾波融合、PID控制補償和前饋補償?shù)汝P(guān)鍵技術(shù)算法，并詳細闡述了其硬件和軟件設(shè)計?？沽鳒y試結(jié)果表明，該控制系統(tǒng)能夠有效抵抗強流干擾，并在高流速環(huán)境下保持穩(wěn)定運行。然而，水下聲納定位精度和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)累積誤差仍須進一步優(yōu)化。該研究為海上風電機器人在復(fù)雜海洋環(huán)境下的自主作業(yè)提供了可靠的技術(shù)支持。

關(guān)鍵詞：海上風電機器人；控制系統(tǒng)設(shè)計；水下運動控制；卡爾曼濾波

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）31-0119-03

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標識碼（OSID）：

0 引言

在全球?qū)稍偕茉葱枨笕找嬖鲩L的背景下，海上風電以其豐富的資源儲量和清潔環(huán)保的優(yōu)勢，逐漸成為全球能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的重要方向[1]。然而，海上風電場的建設(shè)與運營面臨著獨特的挑戰(zhàn)，尤其是其長期暴露于惡劣海洋環(huán)境，如鹽霧腐蝕、臺風侵襲、巨浪沖擊及生物附著等，這些都對海上風電設(shè)備的維護作業(yè)構(gòu)成了嚴峻考驗。傳統(tǒng)的人工維護方式不僅成本高昂，效率低下，還伴隨著極高的人員安全風險，難以滿足現(xiàn)代海上風電產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的需求[2]。

為克服這些挑戰(zhàn)，海上風電機器人技術(shù)應(yīng)運而生，為海上風電場的維護提供了新的解決方案，并展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力和創(chuàng)新價值[3]。本文旨在深入介紹并剖析一種專為海上風電維護任務(wù)設(shè)計的先進機器人控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過集成輪式全向移動底盤、高效水下推進系統(tǒng)以及多功能拓展模塊等關(guān)鍵技術(shù)，實現(xiàn)了在海上風電塔筒及水下復(fù)雜環(huán)境中的高效、靈活作業(yè)，極大地提升了維護任務(wù)的執(zhí)行效率和安全性。本文的研究不僅豐富了海上風電機器人技術(shù)的理論體系，也為實際工程應(yīng)用提供了有力的技術(shù)支持和參考，具有重要的理論意義和實際應(yīng)用價值。

1 整體設(shè)計概述

機器人整體結(jié)構(gòu)基于輪式全向運動底盤設(shè)計。水下機器人由本體結(jié)構(gòu)、塔筒、陸上水下推進系統(tǒng)、動力系統(tǒng)及各作業(yè)模塊構(gòu)成。在陸地作業(yè)時，可拆卸水下推進器和浮力模塊。視頻聲納檢查設(shè)備整合了一個聲納模塊、兩個攝像頭模塊和一個二自由度云臺，實現(xiàn)高效檢測。

此外，機器人能攜帶多種作業(yè)模塊，如空蝕射流水下清洗模塊和局部干濕環(huán)境水下焊接模塊，以滿足不同作業(yè)需求。供電和通訊方面，機器人采用零浮力的光電復(fù)合纜連接，確保穩(wěn)定的能源供應(yīng)和信息傳輸。

水下動力系統(tǒng)主要由螺旋槳推進器和浮力塊組成，通過矢量控制的運動算法，實現(xiàn)任意方向和角度的靈活移動。為解決單一螺旋槳動力結(jié)構(gòu)可能導(dǎo)致的自轉(zhuǎn)問題，設(shè)計采用了閉環(huán)主動糾正偏移的方法，并在結(jié)構(gòu)上采用斜對角、相鄰角正反槳設(shè)計，使每個螺旋槳自轉(zhuǎn)的分力相互抵消，有效解決了自轉(zhuǎn)問題。

2 水下運動控制系統(tǒng)概述

風電機器人的控制系統(tǒng)由精密的軟硬件模塊構(gòu)成。圖1展示了一套完整的水下機器人運動控制系統(tǒng)拓撲圖。上位機和操作臺作為用戶端，實現(xiàn)操作與監(jiān)控功能。通訊模塊與電力模塊協(xié)同工作，確保通信暢通與電力穩(wěn)定供應(yīng)。下位機中的水下運動控制板負責姿態(tài)調(diào)整與運動邏輯。機載電腦作為通訊中繼，并負責固件更新與燒錄。

風電機器人的運動控制機制分為水下ROV潛水器螺旋槳推進部分和風機塔筒后輪式驅(qū)動部分。機器人需在遠離風電塔筒的特定位置吊入水中，巡航至塔筒附近，調(diào)整至垂直狀態(tài)，與風機塔筒在水下實現(xiàn)耦合。此后，機器人由輪式驅(qū)動模式接管運動。

水下控制的關(guān)鍵挑戰(zhàn)在于實現(xiàn)靈活姿態(tài)和6自由度的精準控制，確保水平航行、垂直航行、俯仰及變磁吸附能力。這是風電機器人在風電塔筒作業(yè)中的核心性能指標。該平臺不僅滿足風電塔筒作業(yè)需求，還具備在狹小空間完成特種作業(yè)的能力，如在水輪機和管道內(nèi)的作業(yè)。

為實現(xiàn)高級別的運動控制功能，機器人配備了DVL雙軸流速傳感器、深度計、USBL信標系統(tǒng)及INS 慣性導(dǎo)航系統(tǒng)。這些傳感器通過卡爾曼濾波融合算法，將數(shù)據(jù)信息反饋給水下運動控制算法接口，使機器人具備定深、定位、定偏航、定姿態(tài)等控制功能。此外，控制增益和各項補償參數(shù)可在運行過程中通過控制臺實時調(diào)控，確保在高速推進狀態(tài)下，機器人仍能保持精準的姿態(tài)控制。

3 水下運動控制系統(tǒng)算法設(shè)計

水下機器人的成功操作高度依賴精準且穩(wěn)定的導(dǎo)航與航行控制系統(tǒng)。在該系統(tǒng)中，定深、定位、定偏航及定姿態(tài)等關(guān)鍵技術(shù)至關(guān)重要。這些技術(shù)依賴流速計（DVL）、水下聲納定位系統(tǒng)（USBL）和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（INS）等傳感器的協(xié)同工作，以精確反饋機器人的位置和姿態(tài)信息，為視距外的操作人員提供準確判斷依據(jù)。

由于外部環(huán)境的顯著影響和推進方式對螺旋槳的矢量調(diào)節(jié)需求，單靠人工操控難以滿足操作需求。因此，水下運動控制系統(tǒng)需將操作人員的意圖轉(zhuǎn)化為控制指令，精確分配給每個螺旋槳。系統(tǒng)還需實時比對機器人的姿態(tài)、航向、航速、深度、推力和功耗參數(shù)與高階命令，進行瞬時閉環(huán)調(diào)整，確保機器人按照預(yù)定目標進行精確穩(wěn)定的操作。

3.1 流速補償定位技術(shù)

水下機器人穩(wěn)定作業(yè)的關(guān)鍵在于保持其在特定方位的恒定位置，以抵御洋流的沖擊。為實現(xiàn)這一目標，DVL流速計起著至關(guān)重要的作用。DVL通過精確測量兩個軸向上的水流速度，推算出機器人相對水體的運動狀態(tài)。該信號實時傳輸至上位機，并結(jié)合其他傳感器數(shù)據(jù)與先進算法，精準計算出使機器人保持原位所需的推力補償值。通過這一技術(shù)，水下機器人能夠在復(fù)雜水域環(huán)境中實現(xiàn)穩(wěn)定、高效地作業(yè)。

3.2 水下聲納定位與導(dǎo)航技術(shù)

USBL技術(shù)作為水下機器人定位的關(guān)鍵手段，通過精確測量與水下標志物的距離及方向，為機器人提供高可靠性的定位信息。鑒于其卓越的適用性，即便在復(fù)雜多變的水下環(huán)境中，USBL技術(shù)亦能穩(wěn)定地為水下機器人提供精準的位置數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)目標的高效定位和精確導(dǎo)航。

3.3 慣性導(dǎo)航技術(shù)

INS慣導(dǎo)系統(tǒng)通過測量加速度和角速度，計算機器人相對于初始參考幀的位置和姿態(tài)信息，確保其在執(zhí)行水下任務(wù)時保持穩(wěn)定的方向和姿態(tài)。INS系統(tǒng)可以結(jié)合DVL修正速度，并利用USBL修正位置，形成閉環(huán)設(shè)計，具有極高的可靠性且誤差不會累積。該系統(tǒng)在狹小空間內(nèi)執(zhí)行特種作業(yè)，如在核電、水電、市政管道或水輪機內(nèi)時至關(guān)重要。

實際設(shè)計中，機器人配備多套慣導(dǎo)設(shè)備，一套用于定位的INS系統(tǒng)，一套用于姿態(tài)解析的IMU慣性傳感器。IMU集成多個備份，通過算法比對確保準確性，并與陀螺儀和磁力儀配合使用。INS系統(tǒng)則是復(fù)雜的高可靠度系統(tǒng)，主要用于導(dǎo)航而非運動控制。

3.4 卡爾曼濾波融合算法

卡爾曼濾波融合算法作為一種強大的狀態(tài)估計工具，對于水下機器人導(dǎo)航的高精度要求提供了具有突破性的解決方案。其核心優(yōu)勢在于能夠有效融合不同傳感器的信息，同時處理系統(tǒng)的動態(tài)和測量誤差，從而提供更具備魯棒性、高精度的導(dǎo)航結(jié)果。

卡爾曼濾波的原理是一種遞歸估計算法，通過動態(tài)模型和測量模型，實時更新系統(tǒng)的狀態(tài)估計。其核心方程包括預(yù)測步和更新步，通過對系統(tǒng)狀態(tài)的迭代優(yōu)化，不斷提升導(dǎo)航的準確性[4]。

狀態(tài)方程：

xk = Fxk - 1 + Buk + ωk

測量方程：

zk = Hxk + vk

式中：xk 是系統(tǒng)狀態(tài)，F(xiàn) 是狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，B 是輸入矩陣，uk 是輸入，wk 是過程噪聲，zk 是測量，H 是測量矩陣，vk 是測量噪聲。

卡爾曼增益：

Kk = Pk|k - 1 H Tk （HP ） k|k - 1 H Tk + Rk-1

式中，Kk 是卡爾曼增益，Pk|k - 1 是先驗估計誤差協(xié)方差，Hk 是測量矩陣，Rk 是測量噪聲協(xié)方差。

狀態(tài)更新：

x k = xk|k - 1 + Kk （zk - Hk xk|k - 1 ）

誤差協(xié)方差更新：

Pk = （I - K ） k Hk Pk|k - 1

這種融合機制消除了傳感器誤差和系統(tǒng)不確定性對機器人的影響，從而進一步提高了水下機器人導(dǎo)航系統(tǒng)在復(fù)雜水域環(huán)境中的表現(xiàn)。

3.5 PID 控制補償算法

在水下控制系統(tǒng)算法中，PID（比例-積分-微分）控制算法在電機控制方面尤為重要。PID控制系統(tǒng)通過調(diào)整這3個參數(shù)，實現(xiàn)對電機的高效精準控制。首先，需要細致地調(diào)整參數(shù)，使其適應(yīng)水下環(huán)境的動態(tài)變化。其次，通過精準的傳感器測量，系統(tǒng)實時獲取電機狀態(tài)和環(huán)境變化信息。最后，控制信號通過PID 算法計算生成，并轉(zhuǎn)化為實際控制信號，驅(qū)動螺旋槳。這種算法應(yīng)用使水下機器人能在復(fù)雜水下環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)，推動了水下探測技術(shù)的發(fā)展。

3.6 前饋補償算法

前饋算法是預(yù)測性控制策略，旨在優(yōu)化水下機器人運動控制。它通過提前估計系統(tǒng)期望響應(yīng)并補償動態(tài)特性，確保系統(tǒng)提前做出適當反應(yīng)。算法依賴于精確的水下機器人系統(tǒng)建模，考慮電機、螺旋槳及擾流等因素。通過預(yù)判電機輸出與螺旋槳響應(yīng)，算法在控制信號前即預(yù)測系統(tǒng)反應(yīng)，加速對外部變化的響應(yīng)并提升精準度。

實施前饋算法顯著增強了水下機器人的運動性能與水下環(huán)境適應(yīng)性，提升了魯棒性。算法在預(yù)測控制與實時調(diào)整間尋求平衡，使機器人適應(yīng)多變條件，保障任務(wù)完成。此技術(shù)廣泛應(yīng)用于水下探測、勘察與科研，展現(xiàn)了廣闊前景與巨大潛力。

4 水下運動控制系統(tǒng)抗流測試

為評估機器人在風電塔環(huán)境中的實際運用潛力，本項目設(shè)立了水下運動控制系統(tǒng)穩(wěn)定性及螺旋槳性能抗流測試。此測試旨在全面評估水下運動控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性及螺旋槳在強流環(huán)境中的效能。流速數(shù)據(jù)收集可使用機器人自帶的DVL流速計或外置的固定流速計，但須確保兩者保持較近距離以確保數(shù)據(jù)準確性。

為確保實驗高效開展和數(shù)據(jù)收集準確性，實驗前對機器人的水下運動控制性能進行了全面測試，包括伺服定深、伺服定向及伺服定位等關(guān)鍵方面。此次測試驗證了水下機器人在高流速環(huán)境下無須人工干預(yù)能否維持穩(wěn)定位置和姿態(tài)，避免被水流沖走的風險。

為全面評估水下運動控制系統(tǒng)在復(fù)雜氣象條件下的性能，本次抗流測試在造浪池和水洞環(huán)境中進行，模擬海上風電場可能遇到的高流速和大風浪等極端條件[5]。通過細致評估，測試了機器人在不同流速和流向下的穩(wěn)定性和控制精度，特別驗證了在高流速環(huán)境下機器人展現(xiàn)出的全自動定深、定向功能以及在隨機擾流環(huán)境下的駐停和按預(yù)設(shè)軌跡行進功能。

圖2實驗數(shù)據(jù)表明，在嚴格的抗流測試中，控制系統(tǒng)展現(xiàn)了高度的穩(wěn)定性和可靠性，確保水下機器人以最高7節(jié)的航速穩(wěn)定運行。造浪螺旋槳通過三角杠桿機構(gòu)測試，顯示出549N的峰值推力輸出，機器人成功應(yīng)對水流干擾，驗證了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。結(jié)果表明，螺旋槳性能優(yōu)化，為機器人在水下環(huán)境中的高效機動性提供了保障。

該控制系統(tǒng)的優(yōu)勢在于其卓越的抗干擾能力和模塊集成的高效性。然而，水下聲納定位技術(shù)（USBL）在陸地作業(yè)時無法提供支持，且定位精度仍不足。因此，需要與其他傳感器設(shè)備及濾波算法或人工判斷相結(jié)合，確保定位信息的準確性。另外，INS慣導(dǎo)系統(tǒng)受限于物理原理，運行時間越長，定位誤差越大。盡管優(yōu)化算法和制造工藝可以減少誤差，但無法完全消除。INS系統(tǒng)獨立運行時，定位精度約為3‰。為改善這些狀況，后續(xù)工作將在多傳感器的配合與補償算法方面進行深入優(yōu)化。

5 結(jié)束語

本研究在控制系統(tǒng)設(shè)計上的創(chuàng)新之處，不僅體現(xiàn)在硬件與軟件的高度整合上，更在于其先進的通信系統(tǒng)，該系統(tǒng)實現(xiàn)了實時的遠程控制功能。這一設(shè)計極大地提升了水下機器人的穩(wěn)定性及其多任務(wù)執(zhí)行能力。本文總結(jié)了以下幾點主要的發(fā)現(xiàn)與貢獻：1）水下運動控制系統(tǒng)、通信系統(tǒng)與電力系統(tǒng)的協(xié)同作用，共同確保了機器人在水下環(huán)境中的穩(wěn)定運行。2）實驗結(jié)果有力地驗證了控制系統(tǒng)在抗流測試中的卓越性能，為機器人的海上應(yīng)用提供了可靠的保障。3）控制系統(tǒng)設(shè)計的創(chuàng)新性，為水下機器人領(lǐng)域開辟了新的技術(shù)路徑。未來，本研究將致力于進一步增強機器人各系統(tǒng)與模塊的軟硬件集成度，貫徹實施標準化、規(guī)?；脑O(shè)計理念，以滿足各類任務(wù)的需求，并不斷優(yōu)化控制算法。此外，本研究還將積極拓展機器人在處理更復(fù)雜任務(wù)時的應(yīng)用范圍。這些舉措旨在顯著提升控制系統(tǒng)的效能，推動水下機器人技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新與發(fā)展。

參考文獻：

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[4] 魏鵬，李保玉，張潤鋒，等.基于卡爾曼濾波的水下滑翔機組合導(dǎo)航研究[J].海洋湖沼通報，2023，45（5）：119-125.

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基金項目：研究經(jīng)費來源國家電投集團公司統(tǒng)籌研發(fā)課題“海上風電智能運維機器人研究和應(yīng)用”（項目編號：KYB12022FD05）