埋地管道磁記憶檢測機器人機械結(jié)構(gòu)設(shè)計與運動學仿真*

楊健平， 邢海燕， 弋 鳴， 賀 琳， 張 釙， 李 泰， 王松弘澤

（東北石油大學 機械科學與工程學院， 黑龍江 大慶 163318）

0 前 言

管道運輸以其輸量大、 密閉性好等優(yōu)勢成為石油、 天然氣首選的運輸方式[1]。 隨著管道服役年限的延長， 管道常常出現(xiàn)缺陷、 泄露、 腐蝕失效等問題， 燃氣爆炸等災(zāi)害事故隨時可能發(fā)生，因此對管道進行定期檢測十分必要[2]。 目前油氣管道主要采用的無損檢測技術(shù)有超聲、 漏磁、 渦流以及磁記憶檢測技術(shù)。 超聲檢測技術(shù)具有較高的精度， 但由于受超聲波的限制， 對管道壁厚以及管道內(nèi)傳播介質(zhì)的要求較高[3]； 漏磁檢測技術(shù)主要應(yīng)用于各種管道網(wǎng)絡(luò)腐蝕缺陷的檢測， 但容易因周向磁化不均勻而造成檢測困難[4]； 渦流檢測技術(shù)對管道內(nèi)壁的缺陷有很高的檢測靈敏度，但無法檢測深層的內(nèi)部缺陷[5]。 與超聲、 漏磁、渦流檢測技術(shù)相比， 磁記憶檢測技術(shù)不僅能夠檢測出已經(jīng)產(chǎn)生的宏觀缺陷， 且可以準確檢測出管道早期應(yīng)力集中， 可為油氣管道失效及全壽命評估提供有力的技術(shù)支持， 因而在埋地管道的檢測上具有獨特的優(yōu)勢[6]。

管道的檢測方式主要為外檢和內(nèi)檢[7]， 外檢無法滿足管道內(nèi)的精細檢測， 且對埋地管道在役檢測比較困難[8]。 機器人的出現(xiàn)對管道內(nèi)檢起到了極大的促進作用。 王智鋒等[9]設(shè)計的Unified Snake Robot 蛇形機器人具有高度靈活性和極強的爬坡能力； 鄒樹梁等[10]設(shè)計的雙履帶式機器人具有較強的越障能力； 肖程等[11]設(shè)計的柔性管道清理機器人在徑向具有一定的柔性與良好的變徑性能； 張學文等[12]設(shè)計的三腿式管道機器人能夠改變輪腿與機器人主架之間的角度， 輕松適應(yīng)不同管徑管道； 費振佳等[13]改進了傳統(tǒng)履帶， 設(shè)計的管道機器人具有自適應(yīng)變徑能力， 確保履帶與管道內(nèi)壁緊密接觸； ALIREZA 等[14]設(shè)計的管道機器人KANTARO 的機械功能模塊與控制系統(tǒng)分開設(shè)計， 實現(xiàn)了模塊化的思想； DONG 等[15]設(shè)計的流體式管道機器人搭載PIG 檢測設(shè)備，容易受到結(jié)蠟、 凹凸等工況的干擾， 導(dǎo)致檢測結(jié)果不完整。 因此， 內(nèi)檢雖然能實現(xiàn)管道內(nèi)部的精確檢測， 但由于地形環(huán)境、 敷設(shè)情況等條件限制， 管道檢測成本高且存在容易卡堵的問題。

本研究針對當前埋地管道檢測機器人只能檢測宏觀缺陷， 無法檢測管道早期應(yīng)力損傷， 同時在面對結(jié)蠟、 凹凸等復(fù)雜工況下變徑范圍小、 通過性差、 極易卡堵等問題， 設(shè)計出一種搭載金屬磁記憶探頭的分體式可變徑管道檢測機器人， 對其在彎曲、 變徑管道內(nèi)的通過性進行了仿真分析， 制造物理實體模型并進行試驗驗證。

1 機器人機械結(jié)構(gòu)設(shè)計

管道內(nèi)常見的彎曲與變徑工況， 不僅限制機器人功能模塊的長度， 且容易導(dǎo)致其卡堵， 因此機器人整體結(jié)構(gòu)采取分體式設(shè)計， 由導(dǎo)向檢測系統(tǒng)與可拆卸動力系統(tǒng)兩部分組成， 如圖1 所示。由第三足和輔助輪構(gòu)成的可調(diào)式導(dǎo)向機構(gòu)， 與由絲杠、 螺母副、 磁記憶探頭構(gòu)成的磁記憶檢測機構(gòu)共同組成導(dǎo)向檢測系統(tǒng)； 由連桿、 滑槽、 腕式關(guān)節(jié)構(gòu)成的履帶驅(qū)動機構(gòu)， 與微型直流電機組成可拆卸動力系統(tǒng)； 導(dǎo)向檢測系統(tǒng)與可拆卸動力系統(tǒng)通過萬向節(jié)連接。

圖1 機器人機械結(jié)構(gòu)示意圖

1.1 可調(diào)式導(dǎo)向機構(gòu)

管道內(nèi)部環(huán)境復(fù)雜多變， 為保證機器人在工作過程中的穩(wěn)定性， 可調(diào)式導(dǎo)向機構(gòu)設(shè)計為三足形式， 由可調(diào)式第三足與下部的兩個輔助輪構(gòu)成， 其結(jié)構(gòu)如圖2 所示。 機器人在管道內(nèi)運行過程中， 可調(diào)式第三足壓緊管道內(nèi)壁， 增大機體與管道內(nèi)壁的摩擦力， 避免機器人在油氣管道中由于管壁光滑導(dǎo)致打滑、 側(cè)翻等問題。 該設(shè)計不僅可以減少外部激勵引起的震動， 還可以通過第三足與輔助輪形成的三角形結(jié)構(gòu)增加穩(wěn)定性。

圖2 可調(diào)式導(dǎo)向機構(gòu)示意圖

1.2 可變角度式履帶驅(qū)動機構(gòu)

考慮到工程實際中， 油氣管道存在變徑工況，設(shè)計出可變角度式履帶驅(qū)動機構(gòu)， 如圖3 所示。 通過連桿與滑槽的配合實現(xiàn)履帶角度的一級調(diào)節(jié)， 使履帶與管道內(nèi)壁形成面接觸， 如圖4 （a） 所示。 為進一步使履帶貼合管道內(nèi)壁， 增加履帶與管道內(nèi)壁的接觸面積， 設(shè)計一種腕式關(guān)節(jié)， 實現(xiàn)履帶角度的二級調(diào)節(jié)（圖4 （b））。

圖3 履帶驅(qū)動機構(gòu)示意圖

圖4 履帶驅(qū)動機構(gòu)角度改變示意圖

1.3 可變徑磁記憶檢測機構(gòu)

管道變徑工況會對檢測造成干擾， 導(dǎo)致檢測數(shù)據(jù)產(chǎn)生誤差。 為應(yīng)對這一問題， 設(shè)計可變徑磁記憶檢測機構(gòu)， 如圖5 所示。 當機器人在大管徑工況中工作時， 伸縮桿完全張開； 當機器人在小管徑工況時， 伸縮桿收縮， 保證機器人在管道變徑工況下的檢測精度。 當機器人處于非工作狀態(tài)時， 伸縮桿收縮到最低位置， 既方便攜帶又能夠保護磁記憶探頭不受破壞。 管道機器人共有6 組檢測單元， 每個單元上搭載一個磁記憶檢測探頭與傳感器探頭， 增大機器人檢測區(qū)域， 減小漏檢幾率。

圖5 磁記憶檢測機構(gòu)變徑示意圖

2 虛擬樣機仿真分析及驗證

將SolidWorks 軟件中建立的三維模型適當簡化， 導(dǎo)入ADAMS 軟件中， 機器人虛擬樣機模型如圖6 所示。 根據(jù)管道機器人的運動特性， 利用固定副、 移動副、 轉(zhuǎn)動副等連接為各零部件添加約束， 在建立好的運動副上增加移動驅(qū)動、 轉(zhuǎn)動驅(qū)動等驅(qū)動力矩。 在ADAMS 軟件中， 萬向節(jié)約束被添加于前半部分與后半部分中間。 為保證管道機器人在仿真過程中完全按照預(yù)定軌跡運動，在機器人與管道內(nèi)壁之間增加接觸， 最后為整體施加重力。

圖6 機器人虛擬樣機模型

2.1 彎管通過性仿真結(jié)果分析

在管徑為320 mm、 曲率半徑為1.5 倍管徑的90°彎管中進行仿真試驗。 管道機器人在彎管中的運動學仿真結(jié)果如圖7 所示。

圖7 彎管通過性仿真結(jié)果

仿真模擬了管道機器人在4 s 內(nèi)的運動過程，機器人較為平穩(wěn)地通過90°彎管。 ADAMS 計算的機器人履帶驅(qū)動輪速度曲線如圖8 所示。 由圖8可知， 由于彎管各輪位移不同， 彎管外側(cè)驅(qū)動輪速度基本不變， 內(nèi)側(cè)驅(qū)動輪速度減小0.23 m/s， 出彎管后內(nèi)側(cè)驅(qū)動輪速度恢復(fù)正常， 曲線描述的運動過程與實際相符。 仿真結(jié)果表明， 機器人能夠順利通過曲率半徑不小于1.5 倍管徑的彎曲管道。

圖8 機器人履帶驅(qū)動輪速度變化曲線圖

2.2 變徑管道通過性仿真結(jié)果分析

在280～340 mm 變徑管道中進行仿真試驗， 管道機器人在變徑管道中的運動學仿真結(jié)果如圖9 所示。

圖9 變徑管道通過性仿真結(jié)果

仿真模擬了機器人在變徑工況下的變徑過程。用ADAMS 計算機器人在變徑過程中磁記憶檢測機構(gòu)的張開半徑， 半徑變化曲線如圖10 所示。

圖10 檢測機構(gòu)張開半徑變化曲線

由圖10 可知， 當管徑變小時， 機器人通過調(diào)節(jié)磁記憶檢測機構(gòu)的張開半徑來適應(yīng)變徑工況。 在完全進入管徑280 mm 管道后， 曲線趨于平衡， 機器人順利通過變徑管道。 用ADAMS 計算機器人在通過彎管工況時的整體速度， 速度變化曲線如圖11 所示。

圖11 機器人速度變化曲線

仿真結(jié)果表明， 機器人能夠通過280～340 mm變徑管道， 驗證了機器人變徑機構(gòu)設(shè)計的可行性。

3 實體模型試驗

通過激光切割加工非標零部件， 裝配機器人各部件。 對機器人各執(zhí)行機構(gòu)進行布線， 完成機器人物理實體模型的組裝。 對機器人實體模型進行的主要測試： ①機器人能否轉(zhuǎn)彎； ②機器人能否變徑； ③機器人對管道內(nèi)缺陷的檢測情況。

3.1 轉(zhuǎn)彎測試

圖12 為機器人左右方向的轉(zhuǎn)彎過程測試記錄， 由圖12 可知， 機器人能夠順利轉(zhuǎn)彎。

圖12 機器人轉(zhuǎn)彎過程

3.2 變徑管道測試

圖13 為管道機器人在不同管徑工況下的工作狀態(tài)。 機器人在大管徑中工作時， 檢測機構(gòu)與導(dǎo)向輪完全張開， 如圖13 （a） 所示； 在小管徑中工作時， 檢測機構(gòu)與導(dǎo)向輪完全收縮， 如圖13 （b）所示， 機器人能夠順利變徑管道。

圖13 機器人在不同管徑工況中工作狀態(tài)

將機器人放入內(nèi)徑330 mm 的水平長直管道中進行試驗。 機器人在直管道中的運行情況如圖14所示， 機器人行進平穩(wěn)， 且能以較快的速度前進。共進行了5 次水平行進5 000 mm 試驗， 所需時間分別為14.7 s、 14.8 s、 14.7 s、 14.7 s 和14.8 s， 平均時間14.7 s， 機器人運行平均速度為340 mm/s。

圖14 機器人模型在直管道中運行

3.3 管道內(nèi)缺陷磁記憶檢測

當鐵磁性構(gòu)件處于地磁場環(huán)境當中且受載荷作用時， 在應(yīng)力集中區(qū)域或缺陷處會產(chǎn)生自有漏磁場， 此時磁敏探頭可以準確探測到鐵磁構(gòu)件表面的漏磁場分布， 并通過對磁場強度的切向分量和法向分量特征信號進行分析， 從而準確得到應(yīng)力集中的位置。 管道機器人搭載的磁記憶傳感器是HMC1001 型磁敏電阻， 其利用磁阻效應(yīng)將磁信號轉(zhuǎn)換成電信號， 即當外界存在磁場變化時，電阻值發(fā)生變化， 導(dǎo)致輸出電壓發(fā)生變化， 從而測得磁場變化。 HMC1001 型磁敏電阻的靈敏度為3.2 mV/V/高斯， 分辨率為27 微高斯， 1 微高斯等于0.8×10-4A/m， 可滿足測試要求。

在運行過程中， 管道機器人通過可變角度式履帶驅(qū)動機構(gòu)與可變徑磁記憶檢測機構(gòu)的調(diào)節(jié)， 使磁記憶檢測探頭緊貼管道內(nèi)壁并沿管道軸向進行檢測， 得到的磁記憶信號曲線如圖15所示。

圖15 管道缺陷磁記憶信號曲線

由圖15 可以看出， 磁場強度切向信號在缺陷附近位置10～15 mm 處達到波谷， 峰峰值約為60.69 A/m， 磁場梯度為9.147 A/m/mm，梯度極限狀態(tài)系數(shù)6.168。 磁場強度法向信號在缺陷附近位置10～15 mm 處出現(xiàn)較大跳變， 峰峰值約為82.89 A/m， 磁場梯度為5.508 A/m/mm，梯度極限狀態(tài)系數(shù)為4.083。 利用X 射線檢測對此處進行復(fù)驗， 結(jié)果如圖16 所示， 存在著嚴重的焊接裂紋， 驗證了磁記憶檢測結(jié)果的正確性。

圖16 X 射線檢測結(jié)果

對比分析X 射線檢測與磁記憶檢測結(jié)果可知， X 射線檢測技術(shù)采用光感膠片成像， 雖然能夠直觀顯示缺陷的影像， 但是檢測步驟繁瑣， 速度慢， 效率低， 且射線對人體有害； 磁記憶檢測技術(shù)不需要進行額外的操作， 不僅可以檢測出已經(jīng)產(chǎn)生的宏觀缺陷并清晰展示缺陷位置， 還能夠準確地檢測出管道早期應(yīng)力集中， 對埋地管道的檢測具有獨特的優(yōu)勢， 但是同樣存在成像不直觀， 無法直接看到缺陷大小等缺點， 這是接下來要進行研究的另一個方向。

4 結(jié) 論

（1） 針對埋地管道內(nèi)檢測機器人在轉(zhuǎn)彎、 變徑、 結(jié)蠟等復(fù)雜工況下通過性差、 極易卡堵等問題， 設(shè)計了一種分體式可變徑自適應(yīng)磁記憶檢測機器人。

（2） 利用三維建模與仿真， 對機器人在彎曲與變徑工況下的通過性進行了仿真分析， 仿真結(jié)果表明， 能夠順利通過曲率半徑不小于1.5 倍管徑的彎管與280～340 mm 的變徑管道， 證實了機器人結(jié)構(gòu)設(shè)計的可行性。

（3） 制作實體樣機并進行驗證試驗， 試驗結(jié)果表明， 機器人行進平穩(wěn)， 且能以穩(wěn)定的速度前進。 磁記憶檢測試驗結(jié)果與X 射線檢測結(jié)果一致， 為可變徑、 自適應(yīng)、 全壽命埋地管道檢測機器人的進一步研究提供了新的思路。