净化厂安全自动巡检机器人的研究与制作

发布时间：2017-10-30 04:42

  本文关键词：净化厂安全自动巡检机器人的研究与制作

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【摘要】：随着计算机技术、人工智能理论及智能检测技术等科学领域的不断发展,针对石油、煤炭、化工行业中安全检测不够智能化的现状,为达到提高安全检测的效率与安全性的要求,综合运用路径规划技术、数据采集技术及GPS (Global Position System)定位技术,提出了一套智能巡检机器人代替人工进行安全检测的方案。本论文针对已知环境下的TSP (Traveling Salesman Problem)路径规划问题以及关键检测站可燃气体浓度采集及处理问题进行了深入研究,制作出安全自动巡检机器人,使其在实验室有限条件与学校环境中进行模拟巡检,证实了该方案的有效性,达到了机器人代替人工进行安全检测的效果。在TSP路径规划问题中,由于关键检测站数目较多,达到40个,因此仅用一种启发式算法很难得到最优路径。本论文提出先用贪心算法初始种群,再用遗传算法对其进行路径规划,使用MATLAB软件仿真出最优路径。然后对关键检测站的危险等级进行设置,使关键检测站分为危险等级为一级的检测站与危险等级为二级的检测站,在某些紧急情况下,先检测危险等级为一级的检测站,后检测危险等级为二级的检测站,对这种情况进行路径规划,并用MATLAB软件对其仿真。最后结合工业环境中经常遇到的大修状况,在原先规划的路径上进行修改,得到在大修情况下的最优路径。在采集可燃气体浓度的问题上,提出了一套通过无线通信方式传输采集数据的方案。即安全自动巡检机器人沿着最优路径行走,将GPS模块采集到的实时数据传入上位机中,对所在的位置进行实时监控,到达关键检测站后,机器人读取气体浓度数据,同时将检测站序号及可燃气体浓度数据发送到监控中心的上位机中,在上位机中对超限气体浓度值进行报警。针对以上方案,考虑安全因素且结合实验室有限的条件,设计可燃气体检测站测量可燃气体值模拟代替可燃气体检测站测量的可燃气体浓度值,用研制出的安全自动巡检机器人沿着规划路径行进,到达可燃气体检测站读取可燃气体值数据与定位数据,传到上位机中,对超限可燃气体值报警,证实了安全自动巡检机器人的可用性。论文中完成了安全自动巡检机器人的硬件制作、软件设计及软硬件的综合调试,验证了方案的可用性,为实现安全巡检全智能化打下基础。
【关键词】：安全自动巡检机器人 路径规划 遗传算法 数据采集 无线通信
【学位授予单位】：西南石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP242
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 绪论8-12
• 1.1 背景及意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-10
• 1.3 论文主要研究内容及结构组织10-12
• 1.3.1 主要研究内容10
• 1.3.2 论文的研究思路10-12
• 第2章 总体方案设计12-17
• 2.1 论文设计原则12
• 2.2 系统方案设计12-13
• 2.3 净化厂安全自动巡检机器人参数指标13-14
• 2.3.1 物理指标13-14
• 2.3.2 功能指标14
• 2.4 关键技术14-17
• 2.4.1 路径规划技术14-15
• 2.4.2 气体检测技术15
• 2.4.3 无线通信技术15-17
• 第3章 硬件部分17-28
• 3.1 安全自动巡检机器人的结构设计17
• 3.2 行走平台17-22
• 3.2.1 轮式结构设计17-18
• 3.2.2 驱动机构18
• 3.2.3 速度控制部分18-21
• 3.2.4 循迹部分21-22
• 3.3 GPS定位部分22-24
• 3.3.1 GPS的组成部分22-23
• 3.3.2 GPS的定位原理23
• 3.3.3 GPS模块的选型23-24
• 3.4 通信平台24-27
• 3.4.1 无线通信方式24
• 3.4.2 UART24-25
• 3.4.3 无线通信模块选型25-27
• 3.5 电源部分27-28
• 第4章 路径规划28-43
• 4.1 路径规划的分类28-29
• 4.1.1 环境信息获取程度分类28
• 4.1.2 算法模型分类28-29
• 4.2 安全自动巡检机器人路径规划算法29-36
• 4.2.1 遗传算法概述29-32
• 4.2.2 贪心算法的概述32
• 4.2.3 贪心算法与遗传算法结合32-36
• 4.3 路径规划情况分类36-37
• 4.4 仿真结果37-43
• 4.4.1 非紧急情况仿真结果37-38
• 4.4.2 紧急情况仿真结果38-39
• 4.4.3 大修情况39-41
• 4.4.4 迭代次数对仿真结果的影响41-43
• 第5章 可燃气体数据采集43-50
• 5.1 可燃气体检测方法43-48
• 5.1.1 电缆检测法43
• 5.1.2 示踪剂检测法43
• 5.1.3 压力梯度检测法43
• 5.1.4 实时模型检测43-44
• 5.1.5 红外检测法44
• 5.1.6 激光检测法44-46
• 5.1.7 气敏传感器检测46-48
• 5.2 方案设计部分48-50
• 第6章 安全自动巡检机器人调试与功能测试50-55
• 第7章 结论与展望55-57
• 7.1 结论55
• 7.2 展望55-57
• 致谢57-58
• 参考文献58-61
• 附录61-64
• 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果64

【参考文献】

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本文编号：1116183