电力设备双光束激光除锈目标轨迹自适应控制技术.pdf

169自动化与控制电力设备双光束激光除锈目标轨迹自适应控制技术赵永设王士强（国家能源费县发电有限公司，临沂2 7 340 0）摘要：以提升电力设备除锈目标轨迹的控制精度为目标，研究电力设备双光束激光除锈目标轨迹自适应控制技术。双光束激光除锈装置利用激光器发射清洗激光和钝化激光两束激光为电力设备除锈，通过双光束激光除锈装置的光束标定，获取精准的双光束激光除锈装置照射的电力设备锈蚀目标位置。结合激光传感器加权融合公式与无偏估计方法，实现双光束激光除锈装置中双光束的数据融合。结合数据融合结果，利用粒子群优化算法优化比例积分微分（ProportionIntegralDifferential，PID）控制器，实现电力设备双光束激光除锈目标轨迹的自适应控制。实验结果表明：该技术可以精准控制电力设备双光束激光除锈目标轨迹，具有良好的应用性能。关键词：电力设备；双光束；激光除锈；目标轨迹；自适应；控制技术Adaptive Control Technology of Target Trajectory for Double-BeamLaser Descaling of Power EquipmentZHAO Yongshe,WANG Shiqiang(CHN Energy Feixian Power Generation Co.,Ltd.,Linyi 273400)Abstract:With the goal of improving the control accuracy of the rust removal target trajectory of power equipment,the adaptivecontrol technology for the dual beam laser rust removal target trajectory of power equipment is studied.The dual beam laser rustremoval device utilizes two laser beams,a cleaning laser and a passivation laser,to remove rust from power equipment.Through thebeam calibration of the dual beam laser rust removal device,accurate rust target positions of power equipment illuminated by the dualbeam laser rust removal device are obtained.Combining the weighted fusion formula of laser sensors with unbiased estimation methodto achieve data fusion of dual beams in a dual beam laser rust removal device.Combined with the data fusion results,the particle swarmoptimization algorithm is used to optimize the Proportion Integral Differential(PID)contrller to realize the adaptive control of the targettrajectory of the double beam laser derusting of power equipment.The experimental results show that this technology can accuratelycontrol the target trajectory of dual beam laser rust removal for power equipment,and has good application performance.Keywords:power equipment;double beam;laser rust removal;target trajectory;self-adaptation;control technology双光束激光除锈技术除锈效率较高1-2 。双光束激光除锈技术的除锈目标轨迹自适应控制技术的控制性能，影响电力设备的除锈结果。现有除锈技术难以对电力设备的锈蚀层进行选择性清除 3，除锈过程中易对金属材料基底层造成新的创伤，不可避免地导致金属材料表面锐化，增大其与大气接触的表面积 4,提升返锈速度。因此，发展高功率激光远场聚焦技术、多轴向空间扫描技术及其自动控制技术 5，通过对安全距离外的电力设备进行直接激光辐照，快速加热金属基底材料表面，促使锈蚀异质层汽化后与基底剥离，改变锈蚀介质层结构 6 ，使得金属材料表面淬火后实现改性钝化，具有极高的电力设备除锈性能，可为提高高腐蚀区域内电力设备的安全工作效率和服役寿命提供新途径。目前，针对电力设备除锈技术的研究众多。张晓等将机器视觉技术应用于激光智能除锈，验证激光除锈的有效性 7 。白玉峰等设计除锈爬壁机器人，并将其应用于电厂钢结构除锈，研究结果验证了电力系统中除锈的重要性 8 。基于以上两种方法的研究结果，本文研究电力设备双光束激光除锈目标轨迹自适应控制技术，提升电力设备双光束激光除锈的控制性能，通过精准的除锈技术提升电力设备除锈的智能化水平。1目标轨迹自适应控制方法设计1.1双光束激光除锈装置的光束标定双光束激光除锈装置应用于电力设备除锈时，包括清洗激光和钝化激光两束激光。激光器发射的光束位于激光传感器坐标系内，照射的电力设备锈蚀位置同样位于激光传感器坐标系内。通过双光束激光除锈装置的光束标定，可获取精准的双光束激光除锈装置照射的电力设备锈蚀目标位置，提升双光束激光除锈装置对电力设备除锈目标除锈时的光束传送精度。1.2电力设备除锈的双光束激光数据融合双光束激光除锈装置的两束激光光束对电力设备除锈目标的观测方程表达式为Y-Hx+E式中：x和Y=Viy2y,J分别表示一维光束状态向量和n维激光器的测量向量;H和E=eie2e,T分别表示已知的n维常量和n维激光传感器的测量噪(1)170声向量。从双光束激光除锈装置的测量向量Y中，利用加权最小二乘法估计电力设备除锈目标状态向量x的估计值x。加权最小二乘方法估计电力设备除锈目标状态的准则表达式为J(冈)=Q(Y-Hx)(Y+Hx)式中:Q=diag(qi92q)，表示正定对角加权矩阵。对式（2）求导，设置=0，获取加权最小x二乘估计量的表达式为X=(HQH)HY=4=1设双光束激光除锈装置中激光器的测量噪声为互相独立状态，激光器的测量噪声服从正态分布规律 9，可将激光器测量噪声转化为Ee=0Ee =E(x-.)=C,式中：C,为双光束激光除锈装置中激光器i的测量方差。利用x=x-元表示双光束激光除锈装置中激光器的估计误差，获取激光器噪声的估计方差为E(x-)-2(g/2a c,求式（5）的极小值，令双光束激光除锈装置中激光器权值W,的偏导数为0，获取表达式为qi=1/C,双光束激光除锈装置中，双光束数据融合的估计方差表达式为1E(X一式（7）即利用最小二乘原理获取的激光传感器加权融合公式，利用无偏估计方法实现双光束激光除锈装置中双光束的数据融合。1.3自适应控制技术用e(t)和u(t)分别表示比例-积分-微分(ProportionIntegralDifferential，PI D）控制器的输入端和输出端。利用PID控制器控制电力设备双光束激光除锈目标轨迹的表达式为现代制造技术与装备U(t)=K,e(式中：K,为比例系数；K,为时间常数；Ka为微分系数。(2为了实现电力设备双光束激光除锈目标轨迹的自适应控制，采用粒子群算法优化PID控制器。粒子群aJ(x)算法优化PID控制器的目标函数表达式为F=J.a le(t)+,u2(t)at式中：u(t)与e(t)分别为控制器输出和控制器输入误差；,与,均为权值。4(3)(4)(5)(6)(7)i=12023年第8 期总第32 1期de(t)dt(t)dt粒子群算法随机选取初始值建立粒子群，粒子群内粒子在不断移动的过程中更新粒子种群的当前最优值和全局最优值，获取最终的最优解。利用粒子群优化算法优化PID控制器，构建自适应PID控制器的过程如下。（1）初始化粒子群。PID控制器参数的粒子编码为K-(K,K,Ka)（2）设置粒子群算法内粒子个体作为PID控制器的控制参数，设置粒子群算法优化PID控制器的适应度函数和迭代次数。（3）更新粒子群算法的粒子运动速度与粒子位置表达式为Vhl=wV*+cr(p;-X)+Ccr(p,-Xt)X=X+aV+式中：X,和V分别为粒子群中的粒子位置和粒子运行速度；p，和p，分别为粒子当前最优位置和全局最优位置；入和w分别为收敛因子和惯性权重；ri、r 2和ci、C 2 分别为随机常数和学习因子。依据所设置最大迭代次数进行粒子群优化算法的迭代，输出迭代结果。用n表示迭代次数，粒子群算法的权重系数更新公式为W=WmmaxWmx-Wm x nnmax（4）粒子群运算满足最大迭代次数时输出最优值，输出的最优值即PID控制器控制电力设备双光束激光除锈目标轨迹的最佳控制参数，否则转至步骤（2）。2实例分析为了验证所研究电力设备双光束激光除锈目标(8)(9)(10)(11)(12)(13)自动化与控制轨迹自适应控制技术对电力设备除锈目标轨迹的控制有较高的电力设备除锈目标轨迹自适应控制有效性。性能，将该方法应用在某电力企业电力设备除锈处理所提技术利用粒子群算法实现PID控制算法的自适应中，选取双光束激光除锈装置作为电力设备的除锈调整，可精准控制激光除锈的双光束照射情况，具有装置。良好的应用性能。双光束激光除锈装置的技术指标参数如表1所示。3结语表1双光束激光除锈装置技术参数研究电力设备双光束激光除锈目标轨迹自适应控装置部位指标激光波长输出能量光纤激光器脉冲频率脉宽腰斑直径有效长度聚焦光学系统平均功率密度脉冲峰值功率主动调焦距离激光波长导引指示光输出功率指示方式采用所提技术自适应控制电力设备除锈目标轨迹，统计电力设备除锈目标轨迹移动状况，统计结果如图1所示。1007期望轨迹90-实际轨迹8070504030201000图1电力设备除锈目标轨迹移动控制结果通过图1实验结果可以看出，采用所提技术可以实现电力设备除锈目标轨迹的精准控制。采用所提技术控制电力设备除锈目标轨迹移动，除锈目标轨迹移动的期望轨迹与实际轨迹相差较小，说明所提技术具171单位数值nm1064W200kHz20ns100mm10cmWcm2mJmnmmW一10203040电力设备X轴/cm制技术，解决双光束激光除锈技术应用于电力设备除锈时无法精准控制除锈目标轨迹的问题。该技术具有精准的目标轨迹控制性能，提升了电力设备除锈性能。实验表明，该技术可以实现精准的电力设备双光束激光除锈，保证电力设备双光束激光除锈控制效果，具有较高的实用性，可应用于实际的电力设备除锈。100参考文献1005532500线型5060 7080901孙文杰，张磊，毛佳乐，等电力设备绝缘损伤形式及自修复材料研究进展 J.电工技术学报，2 0 2 2（8）：2107-2116.2陈浩，余兴建，谭震，等.高湿高盐雾环境下双光激光除锈装置抗腐蚀性能分析 .合成材料老化与应用，2021(1):91-94.3姜骞，刘亚东，严英杰，等。电力设备多源异构数据空间合成与立体展示方法 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