吴百公，朱 磊，张骏杰，刘雪丽，姚震球，凌宏杰,李小虎
(1.江苏科技大学 海洋装备研究院， 镇江 212003)
(2.江苏科技大学 船舶与海洋工程学院, 镇江 212100)
随着我国对海洋开发需求的与日俱增，船舶、海洋平台的数量也随之剧增.这些结构物在海水中长时间运行，海水的腐蚀和海洋生物的附着使其表面产生锈皮、锈斑等，贝类和藤壶等海洋污损物也会附着在其表面[1].海洋污损物会极大地增加船舶阻力，必然导致油耗的增加，造成经济损失[2].除此之外，还会加快钢结构本体的腐蚀速度，缩短结构物使用年限，甚至对结构物的安全性、稳定性都产生影响.所以无论是从结构物的运行和维修成本还是使用的安全角度考虑，定时清理海洋污损物变得尤为必要[3].
自从日本1966年设计出第一台爬壁机器人，全世界范围内逐步开展爬壁清污机器人的研究[4].目前除污爬壁机器人有很多种类，从吸附方式上主要分为真空吸附、永磁吸附、电磁吸附；
从作业方式上可以分为清扫盘(机械除锈)、高压水射流、激光除锈等[5].
目前各国清污爬壁机器人的研究比较广泛.日本浦上技术研究所研制的船舶清污爬壁机器人UA600使用水泵对船舶壁面进行清洗，该机器人采用真空吸附方式，但是真空吸附负载能力低，不适合在凹凸的壁面工作[6].荷兰VERTIDRIVE公司研制的清污机器人M4采用永磁间隙吸附的方式，可以使机器人稳定工作，但是以气动马达作为驱动输出的动力较小，最高移动速度仅为2.8 m/min[3].德国HAMMELMANN公司研制了一种用于船舶清污的爬壁机器人，该机器人为轮式真空吸附设计，机器人将高压水产生的射流喷射于船体壁面进行除污，但只适用于工作在十分平整的壁面，对于船体表面存在焊缝和凸起的壁面可能会因真空失效发生脱落[6].国内则是1988年由哈尔滨工业大学率先展开研究，先后开发出单吸盘轮式壁面爬行机器人和履带式壁面爬行机器人[7].浙江大学最早开展携带高压水射流进行船舶壁面清污的爬壁机器人，该机器人最大负载 60 kg，最快行进速度4.5 m/min.但是轮式永磁吸附结构存在吸附能力不足的问题[3].
综合国内外研究现状来看，清污机器人发展迅速，但仍存在移动速度慢，清污速率低，吸附方式不可靠，控制精度低，不能水下作业等缺点.文中基于STM32微控制器设计了水下结构物清洗机器人的硬件控制系统，搭建了各模块之间的通信网络，利用多个PID控制器实现了电机精度控制，并试验验证该机器人具有吸附能力强、清污速率快、控制精度高、移动速度快特点.
机器人系统由4个部分组成：程控电源、六芯脐带缆、控制台以及机器人本体，如图1.
图1 水下清洗机器人总体组成
程控电源主要用来将交流电整流为400 V中压直流电通过脐带缆给清污机器人供电；
脐带缆固定在电缆绞车上可以防止线缆打结；
水上控制台可以实现对水下机器人的视频监控及运动控制，机器人的运行参数也会及时在上位机界面实时显现；
机器人本体是运动的执行机构，也是各种传感器设备的搭载平台.
1.1 控制台
控制台主要由一台工控机、一块水面ARM控制板、控制面板、显示屏组成.ARM控制板采集控制面板上的按键开关、电位器旋钮以及推杆等模拟量数据，信号调理后经由串口传送给工控机，再由工控机下发给机器人.同时ARM控制板另设串口通过Modbus协议与程控电源建立通信，此外控制面板还预留不同的信号接口以应对不同用户的需求.工控机主要实现机器人运动参数的存储，运行轨迹的规划及视频信息的存储.
1.2 机器人本体结构
机器人本体采用模块化设计，主要由本体框架，传动模块，驱动模块，清污模块，升降模块，电源舱以及控制舱组成.本体框架的作用是集成各个模块.传动模块主要用来传递动力，由由前支撑板、支撑角板、传动链轮以及链条组成，链条上安装了永磁吸附机构，可以提供机器人吸附在钢结构物上作业的吸附力.驱动模块为2个功率300 W的步进电机，用于实现机器人前进、后退以及转向的动作.清污模块为3个800 W的直流无刷电机、齿轮箱以及刷头，用于清理钢结构物表面的海洋污损物.升降模块用来控制刷头与钢结构表面的距离，可以根据污损物的大小形状调节距离.电源舱内包含6个电机驱动器、电源模块以及电源管理板.控制舱内包含水下控制板、交换机以及各类传感器.
机器人性能指标如表1，此外该机器人搭载惯导模块、深度计，可以实现机器人水下精准定位.同时该机器人搭载网络IP摄像头和水下灯，可以实时查看机器人对船体表面海洋污损物清理情况.
表1 除锈机器人性能指标
1.3 机器人受力分析
如图2，建立空间直角坐标系OYZ和船壁侧面直角坐标系oyz.
图2 机器人静力学分析
假设船体静止，无外在环境影响.机器人受到自身重力G，船体壁面对机器人的支持力Fn，履带与船体壁面的静摩擦力Ff，海水给机器人的浮力N，机器人永磁履带对船体壁面的吸附力Fc.船体壁面与竖直平面夹角为β，Gy和Ny分别为浮力和重力在y轴上的分量，Gz和Nz分别为浮力和重力在z轴上的分量.机器人可以吸附在船壁的条件是：
Ff+Nz≥Gz
(1)
根据静摩擦力式(1)得到Ff表达式：
Ff=μ·(Fc+Ny-Gy-Fn)
(2)
(3)
以上式为参考，计算单个磁铁的性能参数并对永磁体进行选型.综上，当Fci满足式(3)时，机器人不会发生下滑现象.
2.1 硬件设计
机器人控制系统的硬件控制系统如图3，该控制系统选用3块STM32系列芯片作为3个控制模块的控制芯片，各模块之间层次分明，任务分配清晰，互不干扰，方便调试与排查问题.其中主控芯片STM32F407ZGT6采用ARM Cortex-M4内核，主频为168 M[8-9].
图3 硬件整体设计系统
电源舱通过六芯零浮力脐带缆与水上设备建立连接，其中两芯电源线，四芯信号线，电源线与信号线之间内置屏蔽层，互不干扰.电源管理板主要负责采集每个电源模块的电流、电压信号以及电源舱温度、湿度、漏水信号，通过CAN总线与水下ARM控制板建立通信.除了CAN通讯之外，机器人控制系统还有丰富的通讯网络：工控机、交换机、以太网芯片、网络摄像头之间通过TCP/IP协议搭建以太网网络，进行数据交换；
惯导传感器、深度计分别通过RS232、RS485通讯向主控芯片提供机器人的姿态信息和机器人所处水深；
主控芯片没有以太网外设，需要通过SPI外设与以太网芯片W5500建立连接.
为满足机器人实际作业需要，选用美国VICOR公司的隔离式DC-DC转换器模块，将400 V直流电斩波成48 V电机驱动电压及控制电路所需的13.8 V电压.该砖型电源的尺寸只有手机SIM卡片大小，而且峰值转换效率可以达到98%，功率密度最高可达146.457 W/cm3.该模块具有高密度、高效率、体积小等优点，非常适合水下密封紧凑的空间使用[10].
图4为BCM模块电源电路图，隔离电源分为前端和次端，前端的EN引脚为使能控制引脚，当监测到BCM模块出现过热、过压、过流甚至漏水等状况时，电源管理板可以及时关断整个BCM模块.FT引脚为故障监测引脚即Fault monitor，由于前端、次端是隔离的，前端与电源管理板之间的公共点并不是同一个，需要通过光耦隔离器将信号隔离.这样控制信号与功率模块之间不会相互影响.同时设计TP点以及指示灯，方便后期的调试与维护.
图4 BCM电源模块电路图
电源舱内置3个直流无刷电机驱动器以及3个用于升降磨盘模块和行走的步进电机驱动器.其中步进电机驱动器选用基于PI流控制算法设计的高性价比细分型驱动器，该驱动器有3个输入接口PUL、DIR、EN，分别用于控制电机速度、方向、使能.PUL为高速脉冲输入接口，信号下降沿有效，改变电机的速度需要改变脉冲的频率.电机的转速与该驱动器的输入模拟信号呈线性关系.考虑到控制信号与驱动器需要光耦隔离，所以选择改变PWM波的占空比来调节磨盘刷头的速度.
2.2 机器人运动控制
机器人在二维平面内运动，且机器人为刚体，左右履带长度完全一致.针对机器人工作特性建立运动模型，研究机器人实时移动的位姿与控制左右两条履带的速度对应方程，机器人运动分析如图5.在二维参考平面上，当机器人的质心从原点运动到点A时，此时机器人中心线与y轴夹角为0，其位姿表达式为RA=[xa，ya,0]T.当机器人的质心运动到点B(xb,yb)时，机器人中心线与y轴夹角为θ,其位姿表达式为RB=[xb,yb,θ]T.实际工况下机器人是吸附在金属上作业的，可以忽略机器人履带滑动和洋流暗涌等因素，得出机器人在某点的位姿为：
图5 机器人运动分析
(4)
(5)
由此可得机器人位置信息、速度信息与左右履带驱动电机频率的关系，并且控制机器人左右履带步进电机的频率fL和fR可以准确控制机器人的位置、速度、加速度.
2.3 运动精度控制
由于机器人控制信号存在响应延时以及执行误差等情况，文中采用PID算法对机器人进行运动精度控制.其控制输出表达式为：
(6)
式中：Kp为比例常数；
Ki为积分常数；
Kd为微分常数；
u(t)为PID输出信号；
e(t)为目标值与真实值的偏差量[11-13].
该系统的运动控制对象包括移动速度、转向角度、毛刷转速.反馈信号对应惯导系统的三轴加速度、三轴姿态仪、直流无刷电机驱动器转速反馈脉冲信号.这3个运动控制对象之间并不存在耦合关系，所以对它们分别设计单通道的PID控制器.
转向角度控制器结构如图6(a)，采用双闭环PID控制，内环和外环分别为角速度环和角度环，双闭环PID控制相比传统的PID控制多一个控制回路和控制变量，能够迅速克服进入次回路的二次干扰，增强系统的鲁棒性[13].当MCU接收惯导系统的实时数据包，解包提取出欧拉角(Roll，Pitch，Yaw)数据，上发给工控机以及与控制数据帧中的期望角度作比较，得到的姿态角偏差作为角度环的输入量，其输出值作为角速度环的期望值，并与惯导系统直接测量的三轴实际角速度作比较，得到的角速度差作为角速度环的输入量.
该双闭环的PID控制器采用临界比例度法进行PID参数整定，先将积分常数设为无穷大，微分常数设为0.通过实验记录机器人运动数据，将比例度取适当值，再将比例度从大到小的逐渐调节，观察振荡过程，等观察到反馈数据等幅震荡时，记下临界比例度的值和临界震荡周期的值，此时比例度的值为比例常数的倒数.随后可根据临界比例度数据表得出积分常数与微分常数.再根据实际运动情况即PID控制器的效果对积分常数和微分常数进行微调从而确定PID控制器参数.
对于机器人的移动速度和毛刷转速控制器则采用传统的单环PID控制，移速控制器如图6(b，c)，该系统采集惯导系统中的三轴加速度对时间积分便得到实际速度，再与期望速度作比较，得到偏差值作为速度PID控制器的输入值.同样毛刷转速的控制也尤为重要，转速太慢不能完全清除污损物，转速太快又会破坏钢结构表面的防腐油漆[14].转速控制器通过定时器的输入捕获功能测量直流无刷电机驱动器反馈的脉冲信号频率，得到真实的电机转速，再与期望转速作比较，得到的偏差量作为转速PID控制器的输入量.
图6 PID控制器结构
移速控制器的输出作为控制步进电机的PWM波频率增量，转速控制器的输出作为控制无刷直流电机的PWM波占空比增量.
底层驱动程序既需要滤除越界异常信号的干扰，又需要实现上位机控制信号的精准执行[15].程序主要设计流程如图7，开机时主从控制器同时上电，并且完成相关参数和外设的初始化.主从控制器判断舱体运行环境是否正常，各项指标满足后，主从控制器实现数据交换，从控制器读取48 V电源开关标志位，电源开启后读取电源舱内传感器数据判断是否正常，此时主控制器开启中断接收控制台发来的数据，控制器解析数据包后将电缆压降和ADC精度造成的误差范围以外的越界值丢弃，缓存有效数据，MCU获取控制指令后，读取反馈信息，计算出期望值与实际值之差作为PID控制器的输入，MCU再根据PID控制器的输出值计算PWM的频率与占空比并输出PWM波至各个电机，同时MCU将各项监控数据打包上传，判断上传数据是否越界，之后重复上述过程，系统则逐渐稳定.
图7 程序设计流程
3.1 机器人水下试验
上位机软件采用python语言设计编写，如图8，人机交互界面用来监控控制机器人，又嵌入了机器人路径规划，将下位机返回数据直观、实时显示，同时可以实时呈现水下图像，以实现对机器人运行状态的实时监控.
图8 上位机界面
为了验证机器人整体设计的合理性和PID控制器对机器人运动的控制效果展开试验，如图9.机器人水池试验在江苏科技大学海工综合水池(30 m×20 m×0.8 m)进行，在池底布置实验用钢板.
图9 机器人水池试验
主要实验步骤：① 完成基本的性能测试，如越障高度，清理速率，运行速度等.② 进行运动控制测试.先初始化机器人的偏航角、横滚角以及俯仰角为0，机器人移速为0.控制台发出指令打开毛刷设定转速为1 000 r/min，同时设置期望偏航角为20°，片刻后加大偏航角至40°，然后规定一段路线让机器人以15 m/min的速度做匀速直线运动，观察上位机界面实时反馈的机器人状态信息，并直接使用上位机软件保存数据的功能，将数据存储并绘制机器人的偏航角响应曲线和定速响应曲线.
实验结果如图10.从图10可知：当控制系统稳定后，偏航角和移速实际输出逐渐稳定，并且速度误差波动范围在±0.5 m/min以内，偏航角误差波动范围在±1°以内，毛刷转速误差范围在±10 r/min以内.考虑到传感器自身测量精度误差和加速度积分误差，该误差是被允许的.可以看出双闭环PID控制器相比单闭环PID控制器，稳定性更好，精度误差更小，但是响应时间较长.而毛刷转速前期波动较大，并且不能快速响应，是因为随着毛刷的清理，污损物逐渐减少，毛刷电机需要克服的阻力矩减少，但转速却要保持不变，因此毛刷电机的功率发生了变化系统需要更大的超调量.
图10 偏航角、定速、毛刷转速响应曲线
从水下运动试验的结果来看，机器人的转向角控制器、移速控制器以及毛刷转速控制器能够实现一定精度的控制，并且具有实时性和稳定性，而且根据试验观察毛刷转速在1 000 r/min时就可以有效清理地面污泥，达到了预先设定的工作效率.
文中研究一种水下结构物清洗机器人的控制系统，利用惯导系统信号、转速等反馈信号设计了多个PID控制器以实现运动精度控制.设计的PID控制器对控制信号的实时响应速度和执行命令的精准性进行了优化和提高.试验结果表明，该控制系统可以实现机器人的精度控制，机器人可以实现高效、安全的清理船体污损物的功能.
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