一、基于机器人的锅炉鳍片管道自动检测技术（论文文献综述）
田帅[1]（2021）在《基于机器视觉的锅炉水冷壁管缺陷识别与检测》文中指出基于机器视觉的缺陷识别与检测是工业检测的研究热点。电厂锅炉机组水冷壁管自动化、高效化和智能化缺陷识别与检测对减少锅炉机组的非停时间、避免发生锅炉安全事故具有重大的意义。现有的锅炉水冷壁管检测技术存在作业危险、检测周期长、误检率高和检测成本高的问题。本文提出了一种基于机器视觉的锅炉水冷壁图像缺陷识别与检测的方法,探索锅炉水冷壁管图像缺陷自动化、高效化与智能化的识别与检测的新方法。本文采用深度学习的图像分类算法实现了锅炉水冷壁管缺陷自动化分类识别。构建了锅炉水冷壁管缺陷分类识别数据集,采用迁移学习的方法训练分类识别模型,实现了基于VGG16、Goog Le Net和Res Net101的锅炉水冷壁缺陷分类识别模型,获得了锅炉水冷壁管图像缺陷分类识别的优化模型。通过实验对比分析,Res Net101网络对锅炉水冷壁管缺陷特征提取和学习的更充分,在锅炉水冷壁管图像上分类识别效果好,Res Net101模型在测试集上的准确率为97.5%,精确率为96.5%,召回率为94.3%,F1-score为94.1%。本文采用深度学习的目标检测算法实现了锅炉水冷壁管缺陷目标自动化检测。构建了锅炉水冷壁管缺陷目标检测数据集,采用迁移学习的方法训练目标检测模型,实现了基于Faster-RCNN、SSD和YOLOV5的锅炉水冷壁缺陷目标检测模型,获得了锅炉水冷壁管视频缺陷目标检测的优化模型。通过实验对比分析,YOLOV5网络对锅炉水冷壁管缺陷目标特征提取和学习的充分且模型参数更少,在锅炉水冷壁管视频上的缺陷目标效果好,YOLOV5模型在测试集上的IOU=0.5时的m AP精度达到97.8%,在3840×2160的高清图像的推理速度达到45.4FPS。本文开发并实现了锅炉水冷壁管缺陷识别与检测系统并完成工程化部署,使用Lib Torch方法对缺陷识别和缺陷目标检测模型部署到算法服务器上,采用Tornado服务器框架实现Web端与服务器端的数据交互,采用Docker技术对整个系统进行部署。通过以上三方面的研究,实现了基于机器视觉的锅炉水冷壁管识别与检测系统。通过在Web页面上传待识别的无人机采集图像,实时返回缺陷分类识别结果并渲染在Web页面上。通过在Web页面上传待检测的无人机采集视频,实时返回缺陷目标检测结果并渲染在Web页面上。为电厂锅炉水冷壁管的缺陷检测提供了自动化、高效化和智能化的检测方法。
王鹏智[2]（2020）在《基于涡流传感的管道裂纹检测关键技术研究》文中研究指明随着中国天然气市场迎来爆发式增长,国内燃气管道爆炸事故也日渐增多,为避免因管网老龄化与地质沉降等问题造成的损失,必须对管道进行定期检测。涡流无损检测技术是一种可靠性高、可视化能力强的无损检测方法,对于微小裂纹的检测具有很大优势,但该技术在检测效率及量化表征方面尚且存在较大的提升空间。因此本文对基于涡流传感的管道裂纹检测关键问题展开研究。（1）针对涡流检测不同材料最优检测参数标定问题,仿真分析激励频率与提离值对检测质量的影响,对比分析仿真结果、检测实验数据以及理论推导计算结果,得出4340#钢管道检测最优提离值为0.5mm,最优激励频率为100Hz,使用该参数进行检测有效提高了涡流检测质量。（2）针对涡流检测C扫描裂纹量化表征问题,提出一套基于改进Sobel算子的涡流检测C扫描裂纹轮廓提取优化算法,提高裂纹轮廓特征提取质量。该特征提取方法结合Sobel算子传统梯度检测的方式,采用增加算子方向模板以及断点补偿的方法对该算子进行优化。该算法的具体实现过程包括ROI子区域提取、直方图均衡化处理、裂纹轮廓断点补偿以及方向模板的卷积计算。研究结果表明,基于Sobel算子在保障检测效率的情况下提高检测质量。（3）针对涡流检测扫查效率低、稳定性差等问题,采用轴向滑台与旋转齿圈两机构相互配合的方法,并且利用电气控制技术配合两台交流伺服电机实现了管道裂纹扫查自动化,极大程度的提升了检测效率,通过PLC对伺服电机进行速度与位置控制的方法,避免了设备因重力而导致的速度波动,从而提高了扫查的稳定性。（4）针对管道裂纹扫查质量以及设备性能是否达标等问题展开实验研究,研究包括不同角度下轴向扫查速度实验、不同管径下周向速度实验以及装置运动平稳性实验。扫查速度实验结果显示:轴向扫查平均速度为16.65mm/s、周向扫查平均速度为1.59mm/s,符合设备技术参数要求。运动平稳性实验结果显示:设备启动后长时间运行过程中,高效且平稳的实现了管道外壁扫查的全覆盖,满足设计要求。本文的研究内容为管道裂纹涡流检测的定量表征与检测效率的提升提供了理论和实验支持,有助于涡流检测技术的进一步发展。
陈家颖,章伟杰,张强,郭荣[3]（2020）在《浅谈机器人在国内火电厂的应用研究》文中提出移动机器人技术融合了计算机技术、人工智能、网络技术等,近年来发展迅速,在火电厂也有许多应用,应用范围覆盖了点巡检、主辅机关键部件劣化评估与预测性维护等方面,为智慧电站的建设提供了重要基础。简要介绍了移动机器人技术的主要进展和国内火电厂机器人技术的应用现状,并梳理分析了火电厂机器人应用在移动平台、自主导航、检测技术和多机器人联合管理平台方面的关键技术,以及未来的发展趋势。
盛立波[4]（2020）在《锅炉水冷壁面检测机器人本体设计与实验研究》文中研究指明火力发电是我国最重要的发电方式。火电厂在非计划停工的原因中,锅炉事故占70%以上,其中一半事故是由于锅炉管壁破裂引起的。因此,锅炉水冷壁管的定期检查对机组的安全运行至关重要。目前,国内火电厂普遍采用人工方式检测水冷壁厚度,效率不高,并且会中断企业的连续生产,降低生产效率,给企业带来巨大的经济损失。爬壁机器人技术的发展为水冷壁检测的自动化和高效率提供了新的技术方向。但目前国内外已经研制的爬壁机器人,无法应用于具有防磨梁结构的水冷壁面的检测。而防磨梁结构,在国内循环流化床锅炉中被普遍采用。因此,有必要针对防磨梁结构,设计一种可对其进行越障的爬壁机器人,作为水冷壁检测传感器的载具。本文针对防磨梁结构,提出了一种基于永磁吸附的壁面越障机器人的设计方案,进行了以下具体工作:（1）根据机器人的实际工况需求,进行爬壁机器人的设计,在传统爬壁机器人的基础上,增加了壁面越障功能和管壁间移动能力。引入多指标综合评价方法,对所设计的机器人方案进行综合评价,检验设计过程的科学性。（2）根据机器人工作环境和功能要求,分析并校核了对所设计的壁面越障机器人在壁面工作的吸附力,分析机器人在壁面上的运动情况,对越障运动和管壁间移动进行分析验证,确保机器人在壁面上的可靠运行。（3）设计了爬壁机器人的驱动控制方案,将Arduino作为下位机,利用树莓派搭建服务端,通过服务端响应外部请求,调用Arduino下位机向电机发送驱动指令,使机器人能够响应客户端请求并产生动作。同时提供了网页端和桌面端两种控制界面以适应不同客户端的操作需求。（4）对所设计的机器人样机进行试制、组装与调试,利用前述设计的无线控制平台,根据越障所需的步态时序控制机器人,检验其在防磨梁越障和管壁间运动能力。验证了机器人的结构设计和控制方案的可行性。
毕玉梅[5]（2019）在《基于漏磁技术锅炉水冷壁自动检测装置研制》文中进行了进一步梳理水冷壁管在电站锅炉发电中起着至关重要的作用,其内部为流动的高温水汽混合物,外壁吸收炉膛内火焰的热量。长期工作在这样的环境中,会导致水冷壁管出现各类缺陷,使火电机组不能正常运行,更严重地可能引起爆管这种安全事故。本论文通过结合实际运行情况,对水冷壁的失效原因进行详细分析,利用漏磁检测技术来实现水冷壁管的高效检测,保障电站锅炉安全运行。首先,通过对比多种无损检测方法,漏磁检测技术的突出优点是其它无损检测方法不可取代的,适应于水冷壁管的检测工作。阐述了水冷壁的工况及结构特性,列举出水冷壁管的几种失效形式,从本质上认识其缺陷的形成机理。其次,运用COMSOL Multiphysics数值仿真软件验证漏磁检测技术的原理性,分析计算出漏磁检测的各个影响因素与漏磁信号的关系,为水冷壁管漏磁检测信号的判定提供理论依据。然后,初步设计出水冷壁漏磁检测方案。通过解析计算和有限元仿真确定磁化装置的各个参数,再根据检测方案和磁化装置参数对检测系统软硬件进行优化设计,保证爬行器在检测水冷壁管过程中的稳定性和可靠性。最后,将检测硬件与软件进行合理结合在一起,最终设计出可以进行图像分析及多通道检测系统。在实验室的条件下,利用该检测系统进行了一系列的性能实验,实验结果满足锅炉管相关检测标准。
刘丙祥[6]（2017）在《爬壁机器人失效状态分析及磁吸附单元优化设计》文中提出伴随科学技术的发展,在我国北方冬季取暖和火力发电成为十分重要的产业,排管式锅炉的普及使水冷壁熔敷技术得到普遍应用。熔敷技术在水冷壁表面形成耐磨层大大减少锅炉内壁磨损,随之而来的锅炉检修问题使水冷锅炉的使用成本居高不下,大量的人工维修和过长时间的停工维护给排管式水冷锅炉的维护带来很大困难,因此锅炉内壁检测机器人的研究已经尤为重要。本课题研究的锅炉水冷壁履带式爬壁机器人可实现在垂直水冷壁稳定爬行,并且利用此平台可实现自动检测排管水冷壁状态,简单有效的完成内壁监测工作。论文首先在大量文献的基础上分析爬壁机器人相关技术的国内外发展现状,并根据技术要求及参数要求对爬壁机器人的系统方案进行选取及系统组成的确定,在确定方案的基础上对爬壁机器人本体结构进行设计,其中包括车架、履带、磁吸附单元安装座、间距调节机构及驱动装置主要结构设计。其中车架构设计可防止爬壁机器人发生翘曲现象;履带结构可为磁吸附单元设计提供设计参数;磁吸附单元安装座设计保证其强度满足设计需求;间距调节机构设计让爬壁机器人可以适应多个管径的水冷壁;驱动装置设计保证爬壁本体驱动运行稳定。其次,考虑爬壁机器人常见的垂直跌落现象,本文提出了五类失效状态,并根据下滑失效状态及翻转失效状态在不同的受力状态下的磁力需求情况,结合MATLAB仿真分析出稳定运行所需的最小磁吸附单元磁力,并确定适当的抗倾覆力。随后提出了两种在爬壁机器人运行中较为常见的两种失效状态,分析两种状态对爬壁机器人磁吸附单元性能影响并提出解决办法。第五种失效状态主要是得出爬壁机器人的驱动形式及需求驱动力极值,为驱动电机的选取提供选用指标。再次,由于磁吸附力设计是壁面爬行机构研究的核心,在尺寸一定的条件下获得更大的磁吸附力是本文研究重点之一。本文针对上文的力学分析中得到的磁吸附单元吸附力和抗倾覆力指标对磁吸附单元磁路及磁轮磁路进行优化设计。其中包括引入磁场相关参数对磁路分析的影响,并根据推导的二维静态磁场分析数学模型得出磁吸附力求解方式和软件分析需要定义的边界条件。本文提出一种新型的磁路,利用ANSYS磁场分析与两种常规磁路进行比较分析,通过磁路优化设计确定磁吸附单元最佳磁路及最佳尺寸。通过对仿真条件下的磁轮磁路设计确定最佳磁路,参照上文分析结果对第三章提出的特殊状态进行优化分析,得出抗倾覆装置满足特殊失效情况下爬壁本体的要求。最后,根据对爬壁机器人的性能验证实验设计实验软件平台,包括电机驱动控制、测厚数据传输及视频图像传输。然后本文对前文设计进行三组验证性实验,包括磁吸附单元及磁轮验证实验,并将实验数据与仿真数据对比,验证前文设计均符合设计要求。并且本文搭建了相应的原理样机,并利用该原理样机完成整机稳定性实验及整机运行实验。在理论研究的基础上验证本文研究对后续爬壁机器人性能改进提供很有价值的理论与实验参考。
尚艳伟[7]（2012）在《锅炉水冷壁管漏磁与电磁超声复合检测系统研制》文中进行了进一步梳理水冷壁是锅炉最主要的蒸发受热面，其工况恶劣，极易诱发安全事故，水冷壁管的定期在役检测对保障锅炉的安全运行具有非常重要的意义，本学位论文结合国家自然科学基金“带包覆层大壁厚管道腐蚀脉冲涡流检测理论与方法研究”和国家“十二五”科技支撑计划课题“基于典型失效模式的超（超）临界电站锅炉事故预防关键技术研究”，对锅炉水冷壁管的检测方法与装置，进行了深入探讨。首先，针对锅炉水冷壁管的检测工况与缺陷特征，在综合分析漏磁检测和电磁超声原理的基础上，给出了实现水冷壁内外壁缺陷漏磁检测和管壁壁厚电磁超声测量的复合检测方法，并对该方法中的磁化装置和电磁超声中线圈形式等关键技术进行了研究，表明检测方案的可行性。该方法具有非接触、易于自动化检测的优势。其次，根据漏磁与电磁超声复合检测方案，研制了水冷壁管检测系统硬件。包括漏磁缺陷检测传感器、电磁超声测厚传感器、携带传感器攀爬竖直水冷壁管的爬行装置及以HS805虚拟示波器为核心的电磁超声测厚硬件平台等，并应用ADAMS软件对爬行装置进行了仿真研究。最后，在完成电磁超声测厚软件开发的基础上，通过对系统中各功能部件进行整合，实现了水冷壁管复合检测系统的集成，并在实验室条件下对其性能进行了测试。结果表明，该检测系统能够攀爬竖直的水冷壁管，并适应高度5mm的焊缝等障碍；其携带的检测部件能够识别直径3.2mm，深度1.5mm的内壁凹坑，对水冷壁管的壁厚测量能够达到±0.1mm的测量精度。
马培荪,苏中义,孙洪[8]（2008）在《电厂锅炉热交换承压管管外检测机器人》文中认为针对当前电厂锅炉带鳍片的热交换管人工无法检测的问题,提出了一种利用移动机器人和柔性机械臂技术进行自动检测的方法:并对该检测机器人的总体机械设计、管道检测系统及控制系统等进行了介绍。该机器人已在山东省几个电厂锅炉检测中得到验证。
王明瑞[9]（2008）在《锅炉热交换管道检测机器人研究与测试》文中进行了进一步梳理在我国80%以上的电力是由火力发电厂提供的,带鳍片的锅炉热交换管道是火力发电厂进行电力生产的关键设备,由于工作环境的恶劣,此类管道经常发生事故,造成整个发电机组停电,产生巨大的经济及社会损失。带鳍片的热交换管道结构复杂,分层排布,管道与管道之间空间狭小,目前国内外仅能以人工目测方式对其表层管道进行缺陷检测。本文研制了一种能够对带鳍片分层排布的锅炉热交换管道进行检测的机器人,并对如何保证其末端检测器在狭小的管道空间平稳可靠检测进行了研究。提出了一种基于“履带-车轮”复合结构的全方位移动装置,使机器人能够在凹凸不平的鳍片表面沿轴线方向与垂直管道轴线方向平稳移动,达到管道表层平面内任意位置,而机器人姿态保持不变。提出了刚柔并济的检测臂机构,既能将传感器送入1.5米深的管道空间进行精确检测,又可使检测臂在空间受限的锅炉内进行无障碍运动。锅炉热交换管道检测机器人四车轮独立驱动,相互耦合,行走于凹凸不平的鳍片管道表面,受管道鳍片的影响,各车轮即使角速度相同,其行进速度与不一定相同。通过车轮的负载变化对各车轮间耦合情况及鳍片排列情况进行判断,设计了基于负载观测的交叉耦合控制器,对机器人各车轮进行了协调控制,实现了凹凸不平路面上机器人的无偏转行进。设计了基于负载观测的前馈PI控制器对各车轮进行速度调节,使其行进速度对鳍片排列产生的干扰具有一定的鲁棒性:角速度恒定,则行进速度恒定。根据车轮负载变化与车轮间相互耦合力矩之间的关系,对各独立驱动的前后车轮进行了基于负载观测的解耦控制,使得检测中车体同一侧车轮不仅速度相同,而且相互干扰耦合转矩为零,从而可仅利用车体左右侧前车轮而实现对所有车轮的交叉耦合控制。车体左右车轮之间的交叉耦合控制采用模糊+PI形式,以适应交叉耦合系数随鳍片排列情况不同而改变。
于会涛,马培荪,曹冲振,何冬青[10]（2006）在《应用于锅炉检测机器人的一种新型复合车轮》文中认为为了使检测机器人能够在具有螺旋型鳍片的锅炉热交换器承压管道表面上行走,设计了一种新型的复合车轮.该复合车轮由2个链轮和多个鼓形小轮复合组成,能实现平行于管道方向和垂直于管道方向的移动.同时,对鼓形小轮的共轭轮廓曲线及其圆弧轮廓曲线进行了讨论,并对圆弧轮廓曲线的误差进行了分析.结果表明,采用圆弧轮廓的鼓形小轮可以满足检测要求.
二、基于机器人的锅炉鳍片管道自动检测技术（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于机器人的锅炉鳍片管道自动检测技术（论文提纲范文）
（1）基于机器视觉的锅炉水冷壁管缺陷识别与检测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水冷壁管检测技术研究现状 |
| 1.2.2 机器视觉缺陷检测研究现状 |
| 1.2.3 无人机检测研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第2章 锅炉水冷壁管缺陷识别与检测系统相关理论 |
| 2.1 锅炉水冷壁管常见缺陷特征分析 |
| 2.2 锅炉水冷壁管缺陷识别与检测系统基础知识 |
| 2.2.1 交并比 |
| 2.2.2 非极大值抑制 |
| 2.2.3 网络模型结构优化 |
| 2.2.4 迁移学习 |
| 2.3 图像分类识别与目标检测算法 |
| 2.3.1 图像分类识别算法 |
| 2.3.2 目标检测算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于深度学习的锅炉水冷壁管缺陷图像分类识别算法 |
| 3.1 基于深度学习的图像分类识别算法 |
| 3.1.1 VGG网络 |
| 3.1.2 ResNet网络 |
| 3.1.3 GoogLeNet网络 |
| 3.2 图像缺陷分类识别评价指标 |
| 3.3 锅炉水冷壁管缺陷分类识别数据集的构建 |
| 3.3.1 数据来源 |
| 3.3.2 数据标注 |
| 3.3.3 数据集划分 |
| 3.3.4 数据集优化 |
| 3.3.5 数据增强 |
| 3.4 缺陷分类识别实验 |
| 3.4.1 实验环境 |
| 3.4.2 实验结论与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于深度学习的锅炉水冷壁管缺陷目标检测算法 |
| 4.1 基于深度学习的目标检测算法 |
| 4.1.1 Faster-RCNN网络 |
| 4.1.2 SSD网络 |
| 4.1.3 YOLOV5 网络 |
| 4.2 缺陷目标检测评价指标 |
| 4.2.1 mAP |
| 4.2.2 FPS |
| 4.3 锅炉水冷壁管缺陷目标检测数据集的构建 |
| 4.3.1 数据来源 |
| 4.3.2 数据标注 |
| 4.3.3 数据集划分 |
| 4.3.4 数据集优化 |
| 4.3.5 数据增强 |
| 4.3.6 数据标注规范 |
| 4.4 缺陷目标检测实验 |
| 4.4.1 实验环境 |
| 4.4.2 实验结论与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 锅炉水冷壁管缺陷识别与检测系统部署 |
| 5.1 锅炉水冷壁管缺陷识别与检测系统技术概述 |
| 5.1.1 LibTorch模型部署 |
| 5.1.2 Docker部署系统 |
| 5.1.3 轻量级服务器框架Tornado |
| 5.2 锅炉水冷壁管缺陷识别与检测系统实现 |
| 5.2.1 系统架构图设计 |
| 5.2.2 系统模块功能设计 |
| 5.3 Web端实现 |
| 5.3.1 锅炉水冷壁管缺陷分类识别模块功能实现 |
| 5.3.2 锅炉水冷壁管缺陷目标检测功能实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）基于涡流传感的管道裂纹检测关键技术研究（论文提纲范文）
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 国内外涡流检测技术的研究进展 |
| 1.2.1 国外涡流检测研究进展 |
| 1.2.2 国内涡流检测研究进展 |
| 1.3 涡流检测技术基本原理 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 第二章 涡流检测技术理论基础与计算方法研究 |
| 2.1 涡流检测技术理论基础 |
| 2.1.1 麦克斯韦方程组 |
| 2.1.2 趋肤效应与趋肤深度 |
| 2.1.3 电磁场边界条件 |
| 2.2 涡流检测问题计算方法研究 |
| 2.2.1 三维涡流场-电路场耦合数学模型 |
| 2.2.2 涡流检测问题电磁场解析计算 |
| 2.2.3 涡流检测问题电磁场数值计算 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 管道裂纹涡流检测方法研究 |
| 3.1 管道裂纹涡流检测数值模拟 |
| 3.1.1 管道裂纹涡流检测的模型建立 |
| 3.1.2 管道裂纹涡流检测的仿真分析 |
| 3.2 管道裂纹涡流检测影响因素分析 |
| 3.2.1 激励频率对检测结果的影响分析 |
| 3.2.2 提离值对检测结果的影响分析 |
| 3.2.3 最优检测参数的确定及试验验证 |
| 3.3 涡流检测C扫描图像算法研究 |
| 3.3.1 涡流检测C扫描成像方法研究 |
| 3.3.2 涡流检测C扫描图像子区域提取与增强 |
| 3.3.3 涡流检测C扫描裂纹轮廓提取算法优化 |
| 3.3.4 涡流检测C扫描裂纹区域位置偏差修正 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 管道涡流自动扫查试验装置设计 |
| 4.1 管道自动扫查装置整体方案设计 |
| 4.1.1 管道涡流自动扫查装置材料的选型 |
| 4.1.2 管道涡流自动扫查装置结构设计 |
| 4.1.3 管道涡流自动扫查装置电机的选型 |
| 4.1.4 管道涡流自动扫查装置控制方案设计 |
| 4.2 管道涡流自动扫查装置控制系统硬件设计 |
| 4.2.1 管道涡流自动扫查装置PLC选型 |
| 4.2.2 管道涡流自动扫查装置硬件选型 |
| 4.2.3 管道涡流自动扫查装置电路设计 |
| 4.3 管道涡流自动扫查装置控制系统软件设计 |
| 4.3.1 管道涡流自动扫查装置主程序设计 |
| 4.3.2 管道涡流自动扫查装置控制子程序设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 管道涡流检测实验研究 |
| 5.1 管道涡流检测实验平台 |
| 5.1.1 管道涡流自动扫查装置 |
| 5.1.2 实验仪器支持 |
| 5.2 管道自动扫查装置轴向扫查速度实验 |
| 5.3 管道自动扫查装置不同管径周向速度实验 |
| 5.4 管道自动扫查装置运动平稳性实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者及导师简介 |
（3）浅谈机器人在国内火电厂的应用研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 移动机器人技术的发展情况 |
| 2 国内火电厂机器人技术应用现状 |
| 3 火电厂机器人关键技术 |
| 3.1 移动平台 |
| 3.2 自主导航 |
| 3.3 检测技术 |
| 3.4 多机器人联合管理平台 |
| 4 结束语 |
（4）锅炉水冷壁面检测机器人本体设计与实验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景和意义 |
| 1.2.1 研究背景 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 爬壁机器人的研究概况 |
| 1.3.1 基于负压/真空吸附的爬壁机器人 |
| 1.3.2 基于仿生吸附的爬壁机器人 |
| 1.3.3 基于磁吸附的爬壁机器人 |
| 1.3.4 现状分析 |
| 1.4 本课题的研究内容 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 论文结构安排 |
| 1.5 本章小节 |
| 第二章 机器人总体设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 机器人功能分析与需求说明 |
| 2.3 机器人系统方案分析和选择 |
| 2.3.1 吸附方式的选择 |
| 2.3.2 移动方式分析与选择 |
| 2.3.3 驱动方式分析与选择 |
| 2.3.4 越障方案设计 |
| 2.4 机器人方案设计 |
| 2.4.1 机器人总体结构 |
| 2.4.2 移动及越障方案 |
| 2.4.3 管壁间移动方案 |
| 2.4.4 传感器越障方案 |
| 2.5 机器人方案设计评价 |
| 2.5.1 多指标综合评价 |
| 2.5.2 方案设计评价 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 磁吸附稳定性分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 永磁轮设计与分析 |
| 3.2.1 永磁材料的选择 |
| 3.2.2 永磁轮磁路设计 |
| 3.2.3 永磁体磁场分析 |
| 3.3 永磁轮有限元磁场仿真分析 |
| 3.3.1 ANSYS及有限元法简介 |
| 3.3.2 磁场仿真 |
| 3.3.3 实际测试磁轮在管壁面的吸附力 |
| 3.4 壁面静力学分析 |
| 3.4.1 越障过程可靠吸附条件 |
| 3.4.2 管壁间移动过程受力情况 |
| 3.5 越障电机分析与选型 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 运动学和动力学特性分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 越障过程运动学分析 |
| 4.3 壁面移动过程运动和动力学分析 |
| 4.3.1 单轮壁面运动分析 |
| 4.3.2 移动平台运动学建模 |
| 4.3.3 壁面直行动力学研究 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 样机试制与实验 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 样机试制 |
| 5.2.1 轮组抬升机构 |
| 5.2.2 传感器越障机构 |
| 5.2.3 水冷壁试验台 |
| 5.3 驱动控制方案 |
| 5.3.1 电机驱动方案 |
| 5.3.2 设备无线控制方案 |
| 5.4 机器人越障与管壁间移动实验 |
| 5.4.1 移动越障实验 |
| 5.4.2 管壁间移动实验 |
| 5.4.3 实验结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 1 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（5）基于漏磁技术锅炉水冷壁自动检测装置研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 水冷壁管检测国内外发展状况 |
| 1.2.1 国内外发展状况 |
| 1.2.2 常见的锅炉管无损检测技术 |
| 1.3 漏磁无损检测技术 |
| 1.4 论文主要内容 |
| 第2章 水冷壁管失效分析及漏磁检测技术概述 |
| 2.1 锅炉水冷壁管服役环境及失效分析 |
| 2.1.1 水冷壁管服役环境 |
| 2.1.2 水冷壁管失效分析 |
| 2.2 漏磁检测概述 |
| 2.2.1 漏磁技术发展状况 |
| 2.2.2 漏磁检测优势 |
| 2.2.3 漏磁检测基本原理 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 漏磁检测技术理论分析 |
| 3.1 漏磁场解析法分析 |
| 3.2 漏磁场有限元分析 |
| 3.2.1 漏磁检测基本原理有限元验证 |
| 3.2.2 漏磁场影响因素数值分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 水冷壁管自动化漏磁检测系统总体设计 |
| 4.1 漏磁检测系统的整体方案设计 |
| 4.2 漏磁检测装置设计 |
| 4.2.1 漏磁检测装置要求 |
| 4.2.2 漏磁检测装置中磁路设计 |
| 4.3 漏磁装置设计有限元验证 |
| 4.3.1 前处理 |
| 4.3.2 后处理 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 水冷壁管自动化漏磁检测系统研制及实验研究 |
| 5.1 系统组成 |
| 5.2 机械机构设计 |
| 5.2.1 驱动部分 |
| 5.2.2 支撑部分 |
| 5.2.3 数据采集部分 |
| 5.2.4 位置记录 |
| 5.2.5 辅助部分 |
| 5.3 仪器控制部分 |
| 5.3.1 硬件电路 |
| 5.3.2 系统软件设计 |
| 5.4 检测装置系统实验 |
| 5.4.1 管外壁检测能力测试 |
| 5.4.2 管内壁检测能力测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（6）爬壁机器人失效状态分析及磁吸附单元优化设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及研究意义 |
| 1.1.1 爬壁机器人研究的背景 |
| 1.1.2 爬壁机器人研究意义 |
| 1.2 国内外爬壁机器人的研究发展现状 |
| 1.2.1 爬壁机器人内外发展现状 |
| 1.2.2 爬壁机器人现状分析 |
| 1.3 锅炉水冷壁检修现状 |
| 1.4 课题的主要研究内容 |
| 第2章 爬壁机器人总体结构设计 |
| 2.1 爬壁机器人技术要求与参数要求 |
| 2.1.1 爬壁机器人设计要求 |
| 2.1.2 爬壁机器人参数要求 |
| 2.2 爬壁机器人系统方案的选择 |
| 2.2.1 吸附方式的选择 |
| 2.2.2 爬壁方式的选择 |
| 2.2.3 驱动方式的选择 |
| 2.2.4 搭载设备的选择与通讯方式的确定 |
| 2.2.5 爬壁机器人系统组成与功能 |
| 2.3 爬壁机器人本体结构设计 |
| 2.3.1 本体结构总体设计 |
| 2.3.2 车架设计 |
| 2.3.3 履带结构设计与参数确定 |
| 2.3.4 磁吸附单元安装基座结构设计 |
| 2.3.5 间距调整机构设计 |
| 2.3.6 矫偏防倾覆机构设计 |
| 2.3.7 驱动装置结构设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 爬壁机器人失效状态分析 |
| 3.1 静态下滑状态下受力分析 |
| 3.1.1 静态下滑条件下力学模型 |
| 3.1.2 静态下滑条件下仿真分析 |
| 3.1.3 下滑状态比较分析 |
| 3.2 静态翻转失效状态下受力分析 |
| 3.2.1 静态翻转条件下力学模型 |
| 3.2.2 静态翻转条件下仿真分析 |
| 3.2.3 翻转状态并比较分析 |
| 3.3 下滑与翻转失效状态综合分析 |
| 3.4 剥落倾覆失效状态分析 |
| 3.4.1 剥落倾覆失效力学模型 |
| 3.4.2 俯仰剥落倾覆失效状态分析 |
| 3.4.3 偏移失效状态分析 |
| 3.5 下滚失效状态分析 |
| 3.5.1 驱动方式的确定 |
| 3.5.2 上行时驱动力平衡分析 |
| 3.5.3 下行时驱动力平衡分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 永磁爬壁机器人磁路设计 |
| 4.1 磁吸附原理及相关参数 |
| 4.2 ANSYS数学模型建立及磁吸附单元磁路设计 |
| 4.2.1 磁吸附单元材料选择 |
| 4.2.2 二维静态磁场有限元分析的步骤 |
| 4.2.3 电磁场数学模型建立 |
| 4.2.4 ANSYS有限元分析参数条件设定 |
| 4.2.5 磁吸附单元磁路设计 |
| 4.3 磁路拟定ANSYS模拟仿真结果与分析 |
| 4.3.1 对于磁路B磁吸附单元模拟分析 |
| 4.3.2 对于磁路C磁吸附单元模拟分析 |
| 4.4 特殊状态对磁吸附单元磁力影响 |
| 4.4.1 气隙对磁力强度的影响 |
| 4.4.2 偏移对磁力强度的影响 |
| 4.5 抗倾覆装置模拟仿真 |
| 4.6 抗倾覆装置对剥落及偏移状态的影响 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 控制实验平台搭建与实验分析 |
| 5.1 控制实验平台搭建 |
| 5.1.1 控制实验平台搭建整体设计 |
| 5.1.2 控制系统labview实验平台设计 |
| 5.2 爬壁机器人试验与分析 |
| 5.2.1 磁吸附单元与磁轮磁力测试实验 |
| 5.2.2 小车性能测试实验 |
| 5.2.3 整机运行检验实验 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（7）锅炉水冷壁管漏磁与电磁超声复合检测系统研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文的背景及意义 |
| 1.2 水冷壁管自动化无损检测概况 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 2 锅炉水冷壁管检测方案设计 |
| 2.1 水冷壁检测工况与缺陷特征分析 |
| 2.2 水冷壁管漏磁与电磁超声复合检测原理 |
| 2.3 水冷壁管检测方案 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 锅炉水冷壁管复合检测系统硬件研制 |
| 3.1 水冷壁管检测系统总体方案 |
| 3.2 复合检测传感器研制 |
| 3.3 爬行装置研制 |
| 3.4 电磁超声测厚硬件研制 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 锅炉水冷壁管检测软件开发及系统实验 |
| 4.1 电磁超声测厚软件开发 |
| 4.2 水冷壁管复合检测系统集成 |
| 4.3 性能实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读学位期间取得的成果 |
（8）电厂锅炉热交换承压管管外检测机器人（论文提纲范文）
| 1 机器人系统总体机械设计 |
| 1.1 X-Y行走机构 |
| 1.2 顶部平台旋转与滑动机构 |
| 1.3 柔性臂及升降机构 |
| 2 机器人检测系统 |
| 3 机器人的控制系统 |
| 3.1 通讯层 |
| 3.1.1 通讯协议 |
| 3.1.2 通讯过程 |
| 3.2 路径规划层 |
| 3.3 界面层 |
| 4 结 论 |
（9）锅炉热交换管道检测机器人研究与测试（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 机器人的发展概述 |
| 1.2 移动机器人的发展概述 |
| 1.3 课题的工程背景及意义 |
| 1.4 本课题的研究内容 |
| 1.5 论文各章节安排 |
| 第二章 适应检测环境的机器人结构形式研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.1.1 被检测管道结构特点及机器人工作环境描述 |
| 2.1.2 检测中的难点以及本章主要研究内容 |
| 2.2 检测机器人结构分析与研究 |
| 2.2.1 检测机器人总体描述 |
| 2.2.2 全方位移动机构分析与设计 |
| 2.2.3 移动车体顶部调整平台设计 |
| 2.2.4 柔性检测臂装置 |
| 2.2.5 末端检测器 |
| 2.3 检测机器人检测过程及其时间最优描述 |
| 2.3.1 时间最优检测路径的生成 |
| 2.3.2 检测路径的时间最优化证明 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 检测过程中多电机同步控制装置的研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 检测过程中各独立驱动车轮之间的协调控制研究 |
| 3.2.1 各独立驱动车轮之间协调控制的整体策略 |
| 3.2.2 各独立驱动车轮自身带负载观测的前馈PI控制研究 |
| 3.2.3 基于负载观测的前后车轮解耦控制 |
| 3.2.4 左右车轮之间模糊交叉耦合控制 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 检测机器人的测试、运行结果及用户使用验证 |
| 4.1 检测机器人主要参数及性能指标 |
| 4.2 测试、运行结果及用户使用验证 |
| 4.2.1 实验室模拟运行 |
| 4.2.2 现场试验报告 |
| 第五章 总结及展望 |
| 5.1 论文的主要工作 |
| 5.2 论文研究的创新点 |
| 5.3 下一步工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（10）应用于锅炉检测机器人的一种新型复合车轮（论文提纲范文）
| 1 复合车轮设计 |
| 2 小轮实际轮廓曲线及其误差分析 |
| 3 复合车轮结构图 |
| 4 结 语 |
四、基于机器人的锅炉鳍片管道自动检测技术（论文参考文献）
- [1]基于机器视觉的锅炉水冷壁管缺陷识别与检测[D]. 田帅. 江西财经大学, 2021(09)
- [2]基于涡流传感的管道裂纹检测关键技术研究[D]. 王鹏智. 北京石油化工学院, 2020(06)
- [3]浅谈机器人在国内火电厂的应用研究[J]. 陈家颖,章伟杰,张强,郭荣. 仪器仪表用户, 2020(04)
- [4]锅炉水冷壁面检测机器人本体设计与实验研究[D]. 盛立波. 浙江工业大学, 2020(08)
- [5]基于漏磁技术锅炉水冷壁自动检测装置研制[D]. 毕玉梅. 山东大学, 2019(02)
- [6]爬壁机器人失效状态分析及磁吸附单元优化设计[D]. 刘丙祥. 哈尔滨工程大学, 2017(08)
- [7]锅炉水冷壁管漏磁与电磁超声复合检测系统研制[D]. 尚艳伟. 华中科技大学, 2012(07)
- [8]电厂锅炉热交换承压管管外检测机器人[J]. 马培荪,苏中义,孙洪. 上海电机学院学报, 2008(01)
- [9]锅炉热交换管道检测机器人研究与测试[D]. 王明瑞. 山东大学, 2008(01)
- [10]应用于锅炉检测机器人的一种新型复合车轮[J]. 于会涛,马培荪,曹冲振,何冬青. 上海交通大学学报, 2006(03)