输电线除冰机器人机械结构设计与运动特性分析

邝江华，邹德华，刘兰兰，张 安，江 维

输电线除冰机器人机械结构设计与运动特性分析

邝江华1,2，邹德华1,2，刘兰兰1,2，张 安3，江 维*3

(1. 带电巡检与智能作业技术国家电网公司实验室（国网湖南省电力有限公司输电检修分公司），湖南 长沙 410100；2. 智能带电作业技术及装备（机器人）湖南省重点实验室（国网湖南省电力有限公司输电检修分公司），湖南 长沙 410100；3. 武汉纺织大学 机械工程与自动化学院，湖北 武汉 430200)

针对四分裂输电线路除冰作业任务，提出了一种能够适应多分裂输电线路行走和作业的四轮移动机器人机构构型及其末端工具，通过拉格朗日法推导并建立机械臂的动力学模型，基于该动力学模型在ADAMS中对机器人的动力学特性进行仿真研究，结果表明，本文所提出的机器人机构能够完成四分裂除冰作业，同时机器人各关节的运动满足作业过程中驱动力矩的要求，避免了机器人关节力矩驱动力不足和驱动力过大等造成的机器人系统作业故障和作业失败的发生，最后，通过实验验证了本文所提出机械构型和动力学模型的工程实用性。通过本文的研究，对于输电线路移动机器人机械结构参数优化和电气控制参数优化具有双重重要的理论意义和实际应用价值。

多分裂线路；移动机器人；机械构型；动力学特性；除冰作业

电力是国民经济的命脉，高压线缆是电能传输的重要通道，其特殊地理环境和恶劣自然环境会导致线上绝缘子污闪[1-2]、引流板螺栓松动[3-4]、防振锤移位锈蚀[5]等多种不同故障发生，其中，这3类典型故障占到故障总数的80%以上，目前人工带电作业不仅劳动强度大、作业效率低而且存在极大的人身安全风险。因此开发能代替人工检修作业的先进实用自动化装备，对于提高电网设备运行能效、提升电网供电可靠性和智能化水平、推广运维检修新技术和新装备，以及实现环境友好、资源节约和能源高效利用的可持续发展具有重要理论意义与实际应用价值。国内外研究和实践表明[6-8]，代替人工进行检修的一种有效方法是采用移动机器人搭载作业机械手及其末端工具，即带电检修机器人[9-11]。同时，沿导/地线行走越障的移动机器人构型结构是国内外学界和工程技术界研究开发的热点。移动机器人为完成既定典型作业功能，按机械臂是否具有独立运动来划分，有两手臂[12]、三手臂[13]、四手臂[14]的作业机构，按照不同的线路结构（单分裂/双分裂）来划分，有双轮驱动[15]和四轮驱动[16]机器人移动平台机构，目前更多的研究集中在单导线上的移动作业机器人，然而多分裂导线是电能传输的主力，因此，在单导线双轮移动机器人的基础上研究开发能够适应多分裂导线线上行走的四轮移动机器人对于扩宽移动机器人的检修范围具有重要理论意义与实际应用价值。此外，带电作业机器人的自主行为控制是其完成作业任务的前提以及其作业智能性的重要体现，特别是双分裂四轮机器人，其自身结构和作业环境更加复杂, 而机器人动力学模型是其控制器、关节机械结构和电气控制参数设计的基础，且动力学模型的准确度直接影响到机器人控制性能和机械臂的力学特性，目前常用的动力学建模方法有拉格朗日方程[17]，哈密尔顿原理[18]，牛顿-欧拉方程[19]等，但它们大都是从整体上进行建模，且模型具有计算复杂度高、高阶非线性特征[20]，这些给机器人机械臂动作控制器的设计和关节电气参数选型带来一定困难，影响了机器人测控平台的设计，严重制约了输电线路移动作业机器人物理样机的开发及其实用化进程。

基于上述分析，本文在分析异构型多分裂输电线路作业环境的基础上，提出了面向输电线路除冰作业任务的沿四分裂输电导线行走移动机器人机构及其末端工具的基本构型，通过拉格朗日法建立了四轮移动机器人动力学模型，通过动力学特性的分析和仿真研究得到了机器人的最优关节电气参数，有效避免了参数不合适导致的机器人作业可靠性降低及作业失败的发生。通过本文机器人机械构型设计和动力学特性仿真与分析为多分裂输电线路四轮驱动机器人物理样机开发及其智能控制器的设计奠定了坚实的理论基础。

1 机器人机械构型设计

1.1 作业任务分析

输电线路覆冰不仅会增加输电线的重量，还会影响输电线路电能的传输质量，因此，去除输电线路导线上的覆冰以及输电线路常见金具如绝缘子、引流板、防震锤、间隔棒上的覆冰是保证输电线路安全稳定运行的关键。由于绝大多数金具悬挂于输电导线之上，因此可以采用移动机器人行走于输电导线，并通过搭载双作业臂的模式来进行除冰作业，其中除冰作业末端搭载于机器人机械臂之上，采用双臂除冰模式可以大大增加除冰末端的可达作业空间从而保证除冰效果。根据输电线路金具的分布及形态，设计移动机器人采用机械臂1和机械臂2搭载末端的形式，为提升双作业臂在线上运动的灵活性，分别设计了3自由度的双机械臂运动系统，即每个机械臂都有旋转，纵移，横移三个关节从而尽可能的增大末端作业空间。因此，通过上述分析可知，两机械臂均需要实现纵移、旋转和伸缩运动，均具有三个自由度，因此，可得到机器人机械臂的自由度个数及各关节其功能如表1。

表1 机械臂自由度个数及关节运动功能分析

1.2 移动机器人的构型设计

输电线路除冰检修机器人通过移动作业机器人搭载作业末端，可适应在四分裂输电导线上的行走作业，两组机械臂搭载于纵移滑台上，可对输电线进行除冰检修，两组机械臂均具有三自由度，可进行纵移、旋转、伸缩运动，可将作业末端运送至工作位，移动作业机器人构型图如图1所示。

图1 移动机器人构型图

图2 除冰检修机械臂1

2 机器人系统的动力学模型

2.1 机械臂的拉格朗日动力学方程

系统的总势能为（3）式：

移动作业机器人机械臂1拉格朗日函数为（4）式：

对该函数求偏导并转换可得拉格朗日动力学方程为（5）式：

写成封闭形式为（6）式：

2.2 关节空间动力学方程

将式（6）写成矩阵形式为式（7）：

（7）式中为方阵，具有正定性和对称性，其表示机械臂1惯性矩阵，表示机械臂1运动时所受到的离心力和哥氏力向量，表示机械臂1重力矢量，T为机械臂在关节空间中的动力学方程闭环结构式，其表达了关节力-力矩与关节变量、速度与加速度之间的映射关系。

3 机器人机械臂运动特性仿真研究

3.1 仿真模型的建立

3.2 机械臂动力学特性仿真

后处理模块ADAMS/PostProcessor是ADAMS针对View、Vibration、Control、Car、Engine等模块添加的后处理功能插件，可利用此模块对机器人机械臂进行动力学仿真，并根据分析结果优化机械结构设计和电气参数设计，后处理模块具备非常强大的绘制曲线和动画仿真功能，可以清楚直观地表达各个关节的动力学特性，能够确切的反映机械臂的动力学特性。将纵移关节、旋转关节与伸缩关节逐个进行动力学仿真，设置仿真时间为10s，步数为100，机械臂的材料为铝合金，关节约束根据本文运动学相关参数设定，载荷根据本文动力学相关参数设定，仿真结束后调用后处理模块ADAMS/PostProcessor，生成机器人机械臂纵移关节、旋转关节与伸缩关节力（角度）-力矩曲线如图4、5、6所示。

表2 零部件常规特性与惯性特性

为了便于清楚直观地表现机器人整体的运动状态以及各物理量之间的耦合关系，将力（角度）-时间函数图像与力矩-时间函数图像整合在一个图中，图4～图6中红色实线对应左边坐标轴，蓝色虚线对应右边坐标轴。根据得到的动力学特性仿真结果可知，纵移关节主要受到电机驱动力和关节滑动摩擦力的作用，将机械臂带到输电导线另外一侧，为避免关节剧烈碰撞，驱动力恒定提供1s后缓慢减小，纵移滑台在惯性作用下继续纵向移动并减速，8-10s继续提供驱动力对机械臂进行微调，使机械臂到达工作位置。旋转关节受到电机转矩和关节滑动摩擦力的作用转动100deg，将机械臂翻转至机体上方，角度均匀变化，3.2s机械臂翻转至水平位置，此时力矩达到最大值。伸缩关节受到电机驱动力和关节摩擦力的作用，随着伸缩关节向上伸长，重心上移，所需要的驱动力逐渐增大，重力在竖直方向上的分力呈正弦曲线变化，相应的力矩也呈近似正弦曲线变化。完整的机械臂动力学仿真过程表明，机器人在作业运动过程中运动轨迹曲线平滑，无停滞、卡顿、突变现象，验证了机器人机械臂在检修过程中所需要的驱动力和力矩设置合理、有效避免了驱动力矩过大或者过小造成的机器人机械臂作业事故和作业失败的发生。综上所述，机械臂动力学仿真实验结果验证了本文所建立的机械臂动力学模型正确，同时机械臂能满足带电检修作业过程中的动力学要求，并表现出良好的动力学性能。

3.3 机械臂关节电气参数优化

由上述仿真实验结果可得，各关节所需要的驱动力和力矩分别为18.98N、4490Nmm、26.76N，根据电机功率和转矩计算关系P=F*v/1000，T=9550P/n。其中P为功率（kW），F为所需驱动力（N），v为机械臂线速度（m/s），n为电机额定转速（r/min），T为转矩（Nm），电机输出转矩须大于机器人工作时所需要的转矩，减速箱减速比计算公式为：i=n1/n2，n1是减速箱输入端的转速，n2是减速箱输出端的转速。调用后处理模块ADAMS/PostProcessor获得纵移关节与伸缩关节最大线速度为0.045m/s、0.064m/s，代入换算得到转矩分别为45.36 Nmm、67.58 Nmm。因此，在选择机械臂关节电气驱动器型号时可以选用Freud交流齿轮减速电机，同时，对照电机参数手册可以确定机械臂各关节电机减速箱具体型号如表3所示。

表3 机械臂各关节电气参数优化

4 结论

（1）和行走于单导线上的双轮移动作业机器人相比，本文所设计的四轮移动机器人能行走于四分裂输电线路上，能够适应四分裂输电导线作业环境，其检修范围更为广阔，实用性更强。

（2）通过四轮移动机器人的动力学建模及其动力学特性分析，获取了机器人的最优关节运动电气控制参数，有效避免了关节电机力矩选取不适当造成的机器人作业事故与作业失败的发生。

（3）ADAMS中的仿真实验和分析验证了本文所设计的机器人构型能够完成四分裂导线检修作业，同时，仿真实验也验证了本文提出的机械构型和动力学模型的工程实用性。

[1] Singh J, Gandhi K, Kapoor M, et al. New Approaches for Live Wire Maintenance of Transmission Lines[J]. MIT International Journal of Electrical and Instrumentation Engineering, 2013, 3(2): 67-71.

[2] Pouliot N, Richard P L, Montambault S. LineScout Technology Opens the Way to Robotic Inspection and Maintenance of High-Voltage Power Lines [J]. IEEE Power & Energy Technology Systems Journal, 2015, 2(1):1-11.

[3] Lima E J, Bomfim M H S, Mourão M A M. POLIBOT–Power Lines Inspection Robot [J]. Industrial Robot: An International Journal, 2018, 45(1): 98-109.

[4] Yue X , Wang H G , Jiang Y. Design of a Novel Locomotion Mechanism of Power Transmission Line Inspection Robot[J]. Applied Mechanics and Materials, 2017, 863: 201-207.

[5] Yue X, Wang H, Jiang Y. A Novel 110 kV Power Line Inspection Robot and its Climbing Ability Analysis[J]. International Journal of Advanced Robotic Systems, 2017, 14(3): 1-10.

[6] Ye X, Wu G, Fan F, et al. Overhead Ground Wire Detection by Fusion Global and Local Features and Supervised Learning Method for a Cable Inspection Robot[J]. Sensor Review, 2018, 38(3): 376-386.

[7] Ouyang F, Zhang T. Virtual Velocity Vector-Based Offline Collision-Free Path Planning of Industrial Robotic Manipulator [J]. International Journal of Advanced Robotic Systems, 2015, 12(9):1-14.

[8] Le K D, Nguyen H D, Ranmuthugala D, et al. Artificial Potential Field for Remotely Operated Vehicle Haptic Control in Dynamic Environments[J]. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part I: Journal of Systems and Control Engineering, 2016, 230(9): 962-977.

[9] Chen F, Zhong Q, Cannella F, et al. Hand Gesture Modeling and Recognition for Human and Robot Interactive Assembly Using Hidden Markov Models [J]. International Journal of Advanced Robotic Systems, 2015, 12(4): 48-56.

[10] Chiddarwar S S, Babu N R. Optimal Trajectory Planning for Industrial Robot Along a Specified Path With Payload Constraint Using Trigonometric Splines[J]. International Journal of Automation & Control, 2012, 6(1):39-65.

[11] Montes C A, Wong C, Ziegert J C, et al. Vision-Based Tracking of a Dynamic Target with Application to Multi-Axis Position Control[J]. Journal of Real-Time Image Processing, 2015, 10(1):119-134.

[12] Delfin J, Becerra H M, Arechavaleta G. Visual Servo Walking Control for Humanoids with Finite-Time Convergence and Smooth Robot Velocities[J]. International Journal of Control, 2016,89(7):1-35.

[13] Wang W, Wu G, Bai Y, et al. Hand-Eye-Vision based Control for an Inspection Robot’s Autonomous Line Grasping [J]. Journal of Central South University, 2014,21(6): 2216-2227.

[14] Fan F, Ji Q, Wu G, et al. Dynamic Barrier Coverage in a Wireless Sensor Networkfor Smart Grids[J]. Sensors, 2019, 19, 41.

[15] Ayyildiz, Mustafa Z, Etinkaya K. Comparison of Four Different Heuristic Optimization Algorithms for the Inverse Kinematics Solution of a Real 4-DOF Serial Robot Manipulator[J]. Neural Computing & Applications, 2016, 27(4):825-836.

[16] Jiang G, Luo M, Bai K, et al. A Precise Positioning Method for a Puncture Robot Based on a PSO-Optimized BP Neural Network Algorithm[J]. Applied Sciences, 2017, 7(10):969.

[17] Sun C, He W, Hong J. Neural Network Control of a Flexible Robotic Manipulator Using the Lumped Spring-Mass Model [J]. IEEE Transactions on Systems Man & Cybernetics Systems, 2017, 47(8):1863-1874.

[18] Wang K, Luo M, Mei T, et al. Posture Error Correction of a Six-DOF Serial Manipulator Based on Genetic Algorithms [J]. Lecture Notes in Electrical Engineering, 2013, 226(5):203-211.

[19] Wang M, Luo M, Li T, et al. A Unified Dynamic Control Method for a Redundant Dual Arm Robot [J]. Journal of Bionic Engineering, 2015, 12(3):361-371.

[20] Xu W, Cai C, Zou Y. Neural-Network-Based Robot Time-Varying Force Control With Uncertain Manipulator Environment System [J]. Transactions of the Institute of Measurement and Control, 2014, 36(8): 999-1009.

Mechanical Structure Design and Motion Characteristics Analysis of Transmission Line Deicing Robot

KUANG Jiang-hua1,2, ZOU De-hua1,2, LIU Lan-lan1,2, ZHANG An3, JIANG Wei3*

（1. Live Inspection and Intelligent Operation Technology State Grid Corporation Laboratory (State Grid Hunan Transmission Maintenance Company), Changsha Hunan 410100, China; 2. Hunan Province Key Laboratory of Intelligent Live Working Technology and Equipment (ROBOT) (State Grid Hunan Transmission Maintenance Company), Changsha Hunan 410100, China; 3. School of Mechanical Engineering and Automation, Wuhan Textile University, Wuhan Hubei 430200, China）

This article proposes a four-wheel mobile robot mechanism configuration and its end tool that can adapt to the walking and operation of multi-split transmission lines for the deicing task of the four-split transmission line. A dynamic model of the robotic arm is established. Based on this dynamic model, the dynamic characteristics of the robot are simulated in ADAMS. The results show that the robot mechanism proposed in this paper can complete the four-split deicing, and the robot joints motion of the robot meets the requirements of the driving torque during the operation process, and avoids the robot system operation failure and operation failure caused by insufficient driving force of the robot joint torque and excessive driving force. Finally, the mechanical configuration proposed in this paper is verified by the experiment. And the engineering practicality of the kinetic model. Through the research of this article, it has dual important theoretical significance and practical application value for the optimization of mechanical structure parameters and electrical control parameters of mobile robots on transmission lines.

multi-split line; mobile robot; mechanical configuration; motion characteristics; deicing operation

江维（1983-），男，讲师，博士研究生，研究方向：机器人技术与系统.

国网湖南省电力有限公司科技项目（5216AJ20000T）

TP24

A

2095－414X(2021)05－0033－07