基于工业物联网的煤矿巡检多机器人低能耗控制_陈宁.pdf

收稿日期:2022 10 09基金项目:山西省基础研究计划项目:晃动基座下掘进装备捷联惯导系统对准方法研究(202103021223461)第一作者:陈宁(1987)，男，汉族，河南叶县人，硕士，助理研究员，研究方向为煤矿装备电气、智能化。基于工业物联网的煤矿巡检多机器人低能耗控制陈宁(中国煤炭科工集团太原研究院有限公司，山西 太原 030006)摘要:在复杂地形的煤矿巡检中，针对多个机器人联合控制过程中能耗较高问题，对多机器的联合控制方法逐渐成为可能。提出基于工业物联网的煤矿巡检多机器人低能耗控制方法。通过工业物联网中的无线传感器采集多个机器人的状态数据，利用物联网特征开展机器人的联合动力学分析，确定不同机器人运动时的驱动力矩，并以此计算每个机器人作业时的相关能耗值。根据能耗值制定机器人最低能耗约束条件，利用递归模糊神经网络计算能耗值，可以提高能耗值非线性求解的速率。将计算的数值输入到构建的巡检能耗控制模型，完成巡检机器人的低能耗控制。测试实验结果表明:对比蚁群优化算法和强化学习方法，使用该方法控制巡检多机器人时，30 s 内上坡、下坡移动速度均低于 10 m/s。在 200 unit 范围时，移动步数可达 39 mm，能耗控制效果较好。关键词:工业物联网;数据采集;煤矿巡检机器人;低能耗控制方法中图分类号:TP242文章编号:1000 0682(2023)02 0051 06文献标识码:ADOI:10 19950/j cnki cn61 1121/th 2023 02 010Multi robot low energy consumption control for coal mine inspectionbased on Industrial Internet of ThingsCHEN Ning(Taiyuan Institute of China Coal Technology and Engineering Group，Shanxi Taiyuan 030006，China)Abstract:In the inspection of coal mines with complex terrain，in view of the problem of high energyconsumption in the process of multi robot joint control，the joint control method for multiple machines hasgradually become possible A low energy consumption control method based on industrial Internet ofThings for coal mine inspection multi robot is proposed The state data of multiple robots are collectedthrough wireless sensors in the industrial Internet of Things，and the joint dynamic analysis of robots iscarried out using the characteristics of the Internet of Things to determine the driving torque of differentrobots when moving，and then the relevant energy consumption value of each robot when working is calcu-lated According to the energy consumption value，the minimum energy consumption constraint conditionof the robot is formulated，and the recursive fuzzy neural network is used to calculate the energy con-sumption value，which can improve the nonlinear solving speed of the energy consumption value The testresults show that，compared with the ant colony optimization algorithm and the reinforcement learningmethod，when using this method to control the patrol multi robot，the moving speed of the uphill anddownhill is lower than 10 m/s within 30 seconds In the range of 200 unit，the number of moving stepscan reach 39 mm，and the energy consumption control effect is goodKeywords:Industrial Internet of Things;data collection;coal mine inspection robot;low energyconsumption control method0引言矿山智慧化建设是基于传统数字矿山基础，将物联网、多机器人、GIS 系统等高端技术实施融合，形成集自决策、自控制、感知互联于一体的智慧化矿152023 年第 2 期工业仪表与自动化装置山系统1 2。其中，矿山巡检作为矿山生产中最重要的一部分，有着重要意义。若巡检出现偏差，会直接影响矿山的生产进度，同时会造成不可预估的损失，巡检机器人的提出，能够代替人工完成矿山巡检。但是该过程中会耗费大量的功率能耗，因此对巡检多机器人开展必要的低能耗控制，成为当前绿色智慧矿山建设的重要组成部分。文献 3 方法基于机器人移动路径长、功率消耗大的问题，创建机器人简图模型，通过 Denavit Hartenberg 方法获取机器人动力学方程。再设计机器人能耗控制器，根据蚁群算法对控制实施优化处理，确定控制流程;最后依据优化后的控制器，实现对机器人的能耗控制。文献 4 方法为自主移动机器人驱动的场景中的集成作业调度和导航控制提供了一个标准化框架。在框架的子系统上使用强化学习来加强机器人的运动稳定控制，并在动态场景中测试了其有效性。但在机器人的整体能耗控制方面有待进一步完善。文献 5 方法研究了一种可感知矿井内气体、温湿度变化的移动机器人，该机器人可以通过自行开发的移动应用程序和物联网系统进行手动控制，具有较好的传感性能与安全控制效果。但是，以上方法都是针对单一机器人的能耗控制策略，考虑到矿井内复杂的地理情况，针对机器人的联合控制所消耗的能量较多，需要进一步完善。为解决上述机器人低能耗控制过程中存在的问题，以工业物联网为基础，设计煤矿巡检多机器人低能耗控制方法。1巡检机器人状态数据采集以及动力学分析1 1基于工业物联网的巡检机器人状态数据采集在多个巡检机器人开展矿区作业时，结合工业物联网中的无线传感器，可完成巡检机器人的状态数据采集6 7。由计算机网络、传感网络和通信网络构成的工业物联网如图 1 所示。图 1工业物联网结构示意图由图 1 所示，工业物联网包括采集控制层、传感层、应用控制层和用户层。由于工业物联网传感器由大量微型传感节点、移动机器人(Mobile obot，M)以及静态基站构成。因此机器人运行时，首先在传感层，通过无线传感器进入簇生成阶段。选取合理的传感网络簇头完成采集控制层中的巡检机器人状态数据采集，过程如下:(1)生成传感网络簇头在传感器内静态节点中加入一个 M 并将其看做传感器簇头。M 移动的新位置就是簇头的生成过程。首先通过广播更新传感器 Ms 位置、以及到达下一位置节点跳数值，M 和 Sink 节点接收信标后对其展开转发，传感器接收数据后，检测数据信号强度，完成簇头转发，确定下一节点位置，实现簇头的生成。(2)数据簇更新簇头生成后，通过对传感网络节点平均剩余能量以及 Ms 平均剩余能量的计算，完成簇头的更新，结果如下式所示:iM=Mhm=1i=1rMhm=1M=mMi=1iMmM(1)式中:传感网络传输数据节点的剩余能量表述 r;节点与 M 之间跳数标定 hm;计算出的 Ms 相邻传感网络的节点剩余能量表述成 iM，常数用 i 表述，平均节点剩余能量标定成 M，平均系数表述，传感器中 Ms 数量表述成 mM。根据上述平均剩余能量计算结果吗，决定 M是否移动，通过决策结果完成簇头的更新，实现数据的采集。(3)数据传输数据完成采集后，需要将采集的数据通过通信网络传输到应用控制层中服务器及数据库中。传输过程中采用重要数据优先传输，冗余数据最后传输策略。完成数据传输后，根据获取的数据，确定巡检机器人工作时的各项能耗的计算，为低能耗控制奠定坚实基础。1 2物联网下的巡检机器人能耗参数的动力学分析基于工业物联网采集的机器人状态数据，在应用控制层开展巡检机器人低能耗控制前，需要对巡25工业仪表与自动化装置2023 年第 2 期检机器人开展动力学分析8。相关动力学参数是能耗控制的关键。巡检机器人结构示意图如图 2所示。图 2巡检机器人结构示意图将采集控制层中的矿山巡检机器人左臂关节初始变量标定成 L0，右臂关节初始变量标定 0，根据经理的平衡方程，获取巡检机器人连杆 l 的合外力以及合外力矩，结果如下式所示:lgl=lgcl+l+1lEl+1gl+1lbl=lbcl+l+1+lecl gcl+lqll+1lEl+1gl+1lgcl=d(n1uck)/dtlbl=d(Ickvk)/dt(2)式中:巡检机器人连杆 l 质心 C 的线速度表述 uck;质量表述 nl;时间标记 t 形式;连杆质心的惯性矩阵表述成 Ick;角速度表述 vk;作用在连杆 l+1 关节位置的合外力标记lgl;合外力矩标定lbl;位置向量标定lql形式;旋转矩阵标记l+1lEl+1;连杆质心位置标定lecl。根据上述确定的巡检机器人关节合外力矩，计算驱动矩、连杆 z 轴分量，完成关节驱动力矩的获取，结果如下式所示:l=lbllAl=1，2，6(3)式中:计算出的 z 轴分量标定lAl;驱动力矩标记成 l。2煤矿巡检多机器人低能耗控制方法设计基于上述获取的巡检机器人状态数据，在用户层的煤矿分析系统中建立巡检机器人作业时巡检线路的数学模型，获取机器人能耗。联合神经网络构建物联网下能耗控制模型，完成巡检多机器人的低能耗控制。2 1构建巡检机器人巡检路线参数的计算首先根据巡检机器人结构，以及采集的相关数据，获取多个巡检机器人运行巡检线路。巡检机器人在作业时，巡检线路通常呈现不平稳行驶状态，机器人相邻检测点距离设定成 K，A，D 高差设定成H，以此计算机器人巡检线路状态值，结果如下式所示:y=HKx x(K x)20cos(4)式中:机器人巡检线路行驶状态值表述 y 形式;巡检线路载比标定;最低点水平应力描述成 0;机器人相邻检测点之间夹角表述 cos 形式;巡检线路任意坡度标定成。基于上述计算结果，对巡检线路任意点斜率进行计算9，计算结果如下式所示:y=tan=HKK2+H220+K2+H2x0K(5)式中:巡检线路任意点斜率标定成 tan 形式。2 2计算多机器人上下坡状态力学参数由于煤矿巡检机器人作业环境复杂，所以在构建能耗模型前，需要针对每个机器人爬坡、下坡状态建立力学模型。机器人在矿山内部作业进入爬坡阶段时，行走轮、电机驱动力矩会根据顺时针滚动，产生的摩擦阻力为逆时针方向。基于上述分析结果，确定机器人爬坡状态参数，过程如下式所示