無線局域網(wǎng)技術(shù)在鍋爐承壓管管外檢測機(jī)器人中的應(yīng)用

引言

工業(yè)鍋爐安全運(yùn)行高度依賴承壓管道的完整性與可靠性。傳統(tǒng)管外檢測主要依靠人工目視和定點(diǎn)抽查，其固有局限包括作業(yè)周期漫長、高危環(huán)境人身安全受威脅、缺陷判斷高度依賴人員經(jīng)驗(yàn)，難以捕捉微小或動(dòng)態(tài)發(fā)展損傷。利用機(jī)器人技術(shù)進(jìn)行自動(dòng)化檢測是提升效率、保障安全的有效途徑。本研究針對這一迫切需求，構(gòu)建一套基于高性能無線局域網(wǎng)的鍋爐管外檢測機(jī)器人系統(tǒng)，該系統(tǒng)集成輕量化移動(dòng)平臺(tái)與抗干擾通信模塊，結(jié)合先進(jìn)的傳感技術(shù)獲取管道表面信息。

重點(diǎn)在于研發(fā)魯棒性強(qiáng)的通信方案以適應(yīng)復(fù)雜金屬環(huán)境，以及開發(fā)高效的智能算法對各類潛在損傷進(jìn)行準(zhǔn)確識別與評估，為設(shè)備安全提供新的技術(shù)支撐。

1.檢測機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.1系統(tǒng)總體架構(gòu)

本研究設(shè)計(jì)的鍋爐承壓管管外檢測機(jī)器人系統(tǒng)采用分層模塊化架構(gòu)，整合現(xiàn)場檢測、遠(yuǎn)程通信與控制、后臺(tái)智能分析三大核心功能。底層為搭載多模態(tài)傳感終端的移動(dòng)檢測平臺(tái)，執(zhí)行器驅(qū)動(dòng)模塊賦予其在復(fù)雜管排空間精確移動(dòng)的能力，集成的高分辨率熱像儀、寬頻振動(dòng)傳感器及耐高溫壓力探頭負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)采集管道外壁關(guān)鍵狀態(tài)參數(shù)。信息傳輸層依賴高性能無線局域網(wǎng)通信單元，此單元內(nèi)置復(fù)雜空間電磁兼容設(shè)計(jì)邏輯，選用抗金屬干擾協(xié)議棧與優(yōu)化拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)解決鍋爐環(huán)境信號遮擋與多徑反射問題，建立機(jī)器人與遠(yuǎn)端控制分析平臺(tái)之間穩(wěn)定的雙向指令與高速數(shù)據(jù)通道[]。數(shù)據(jù)處理與決策層構(gòu)成了系統(tǒng)的智能核心。該層部署了基于多任務(wù)協(xié)同的分布式算法框架：通信優(yōu)化算法動(dòng)態(tài)調(diào)配信道資源與調(diào)制策略，自適應(yīng)匹配數(shù)據(jù)傳輸速率與通信穩(wěn)定性要求，確保傳感信息實(shí)時(shí)低損上傳；同時(shí)，輕量化邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)運(yùn)行初步的數(shù)據(jù)特征提取與壓縮算法，顯著減輕主干鏈路負(fù)荷。獲取的原始傳感數(shù)據(jù)在后臺(tái)匯聚后，由故障檢測與分析算法模塊進(jìn)行深度處理與狀態(tài)評估，其中深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的高級模式識別算法負(fù)責(zé)解析傳感圖像與波形，精確標(biāo)記潛在缺陷特征，保障整個(gè)系統(tǒng)在無人干預(yù)下高效精準(zhǔn)運(yùn)行。

1.2機(jī)器人硬件設(shè)計(jì)

機(jī)器人硬件平臺(tái)采用耐高溫合金框架與電磁屏蔽復(fù)合結(jié)構(gòu)，主體包括環(huán)境感知、通信、能源管理三大核心子系統(tǒng)。感知層配置分布式多源傳感器陣列：紅外熱像儀依據(jù)斯蒂芬-玻爾茲曼定律捕獲管道表面溫度場分布，其輻射強(qiáng)度解析模型為公式（1）：

M_e=εσT⁴

其中， M_? 代表輻射出射度（W/m² ）， ε 為管道表面發(fā)射率， σ 是斯蒂芬-玻爾茲曼常數(shù)（ 5.67×10^-8W/m²K⁴ ）， T 為熱力學(xué)溫度（K）。該理論支撐熱像儀識別局部過熱區(qū)域。寬頻壓電式振動(dòng)傳感器檢測管壁機(jī)械波信號，其諧振頻率響應(yīng)模型可表達(dá)為公式（2）：

其中， f_r 為諧振頻率（ ΔHz ）， k 是傳感器等效剛度（ N/m ）， m 等效質(zhì)量（kg）。高頻采樣信號用于分析異常振動(dòng)模式。傳感數(shù)據(jù)經(jīng)前處理算法濾除環(huán)境噪聲，確保信息有效性。

通信子系統(tǒng)集成雙頻Wi-Fi6模塊，并輔以定向波束成形天線。在金屬密集環(huán)境中，信號傳輸遵循修正的信道容量

P-流水-無線技術(shù)在鍋爐檢測中的應(yīng)用

原理，如公式（3）：

其中， C 是信道容量（bps）， B 為帶寬（Π_HZ） ， s 為有效信號功率（W）， N 和I分別代表熱噪聲與多徑干擾功率（W）。動(dòng)態(tài)信道選擇算法實(shí)時(shí)評估頻譜質(zhì)量，自適應(yīng)切換工作頻段與調(diào)制方式，抵御金屬結(jié)構(gòu)對電磁波的吸收與散射效應(yīng)，維持機(jī)器人與基站間低時(shí)延數(shù)據(jù)鏈路。

2.鍋爐承壓管管外檢測算法設(shè)計(jì)與優(yōu)化

2.1通信優(yōu)化算法

通信策略設(shè)計(jì)聚焦高干擾鍋爐環(huán)境下的可靠低時(shí)延傳輸自標(biāo)。網(wǎng)絡(luò)層引入改進(jìn)型A*啟發(fā)式路由協(xié)議，該算法構(gòu)建管排拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的柵格化通信地圖，機(jī)器人位置與無線接入點(diǎn)分別作為動(dòng)態(tài)節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)點(diǎn)。路徑代價(jià)函數(shù)綜合評估通信鏈路質(zhì)量、物理障礙物距離、信號衰減因子，替代傳統(tǒng)單一幾何距離度量。搜索過程依據(jù)實(shí)時(shí)接收信號強(qiáng)度（receivedsignalstrengthindicator，RSSI）更新鄰居節(jié)點(diǎn)通行權(quán)值，自動(dòng)規(guī)避信號盲區(qū)，確保巡檢全程維持最優(yōu)通信中繼路徑，降低因金屬結(jié)構(gòu)阻隔導(dǎo)致的鏈路中斷概率2]。

應(yīng)用層部署自適應(yīng)數(shù)據(jù)壓縮框架應(yīng)對帶寬波動(dòng)挑戰(zhàn)。該框架按數(shù)據(jù)類型實(shí)行差異化壓縮策略：熱成像流采用離散余弦變換（DiscreteCosine Transform，DCT）去除空間冗余；振動(dòng)傳感時(shí)域數(shù)據(jù)則應(yīng)用小波閥值降噪結(jié)合變長編碼。壓縮等級由網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)監(jiān)測器動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)，其決策邏輯基于馬爾可夫模型預(yù)測短期信道穩(wěn)定性。

傳輸層強(qiáng)化容錯(cuò)機(jī)制以對抗突發(fā)干擾?；趪娙a原理的冗余傳輸方案將傳感數(shù)據(jù)分片編碼為冗余數(shù)據(jù)包，數(shù)據(jù)塊之間建立線性無關(guān)性。接收端僅需獲取任意超過原始數(shù)據(jù)量一定比例的編碼包即可完整解碼復(fù)原信息。該方法顯著降低惡劣環(huán)境下數(shù)據(jù)重傳次數(shù)，保證實(shí)時(shí)控制指令和檢測數(shù)據(jù)流完整性，為后臺(tái)診斷提供連續(xù)穩(wěn)定數(shù)據(jù)輸入。

2.2故障檢測與分析算法

2.2.1基于深度學(xué)習(xí)的故障識別算法

如圖1所示，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過多級卷積核自動(dòng)提取傳感器數(shù)據(jù)的空間層次特征，池化操作逐步降低特征維度并保留關(guān)鍵信息，全連接層實(shí)現(xiàn)特征映射至缺陷類別的非線性分類3。在鍋爐管外檢測場景中，該算法處理熱成像圖與振動(dòng)譜兩類異質(zhì)傳感輸入：紅外圖像通過二維卷積層識別管壁局部溫度異常模式（如過熱區(qū)域形態(tài)）；一維卷積層分析振動(dòng)信號的時(shí)序波動(dòng)特性，捕捉與微裂紋、腐蝕相關(guān)的特征頻率響應(yīng)。優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)利用特征融合模塊建立跨模態(tài)關(guān)聯(lián)，增強(qiáng)對早期熱損傷與機(jī)械疲勞的辨識魯棒性，實(shí)現(xiàn)從原始傳感數(shù)據(jù)到管道亞表面故障類別的端到端智能診斷3

2.2.2實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析算法

異常信號在線檢測采用滑動(dòng)窗口統(tǒng)計(jì)過程控制框架。針對窗口W_g={x_k，x_k+1，...，x_k+N-1} 內(nèi)的傳感器時(shí)序數(shù)據(jù) （ρ_g 為窗口索引， N 為窗口長度， x_k 表示第k 個(gè)采樣點(diǎn)的傳感值），構(gòu)建局部異常因子LoF_g ，如公式（4）：

數(shù)據(jù)中心趨勢）， σ_i 為窗口數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化絕對偏差（描述離散程度）， X_out 為待檢測采樣點(diǎn)。當(dāng) （ δ 為自適應(yīng)閾值）時(shí)觸發(fā)異常事件。該模型對管道局部溫度漂移或振動(dòng)突變的敏感度高于常規(guī)均值法

多源數(shù)據(jù)協(xié)同分析依賴增量式指數(shù)加權(quán)移動(dòng)算法。定義融合診斷指標(biāo)D如公式（5）：

D_t=（1-λ）D_t-1+λ?F（S_temp，S_vib）

其中，t為當(dāng)前時(shí)刻， λ∈（0，1） 為遺忘因子（權(quán)重調(diào)節(jié)歷史數(shù)據(jù)影響）， S_temp 與S_νib 分別表示溫度及振動(dòng)傳感特征向量，函數(shù)F通過核主成分分析（kernelprincipalcomponentanalysis，KPCA）將高維特征投影至低維敏感空間[。持續(xù)跟蹤D的一階導(dǎo)數(shù)變化，當(dāng)導(dǎo)數(shù)絕對值超過設(shè)定閾值時(shí)，判定管道存在早期泄漏或結(jié)構(gòu)損傷風(fēng)險(xiǎn)，確保鍋爐狀態(tài)實(shí)時(shí)在線感知的有效性5

3.實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

3.1實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

實(shí)驗(yàn)在模擬鍋爐真實(shí)運(yùn)行工況的環(huán)境艙內(nèi)開展，重點(diǎn)驗(yàn)證前文所述通信優(yōu)化、故障識別、實(shí)時(shí)分析三類算法的協(xié)同性能。環(huán)境參數(shù)參照電廠鍋爐房典型工況，表1詳細(xì)列明了實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置，其高溫高濕條件為評估自適應(yīng)壓縮算法的信道魯棒性提供基礎(chǔ)

其中， M_g 代表窗口Wg的中位數(shù)（反映

實(shí)驗(yàn)區(qū)域部署三臺(tái)輪式檢測機(jī)器人構(gòu)成移動(dòng)傳感網(wǎng)絡(luò)，每臺(tái)機(jī)器人配備雙

卷積 池化 全連接 fc_3 fc_4 Fully-Connected Fully-Connected Neural Network Neural Network Conv_1 Conv_2 ReLUactivation Convolution Convolution en Max2Pon （5en Max2Polng （ripout） 人 人 1 0 1

又 2 ：

INPUT n1channels n1 channels n2channels n2 channels 9

（28×28×1） （24×24xn1） （12×12xn1） （8×8xn2） （4x4xn2） OUTPUT n3units

波段熱像儀與三軸振動(dòng)傳感器，確保滿足卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutionalneural networks，CNN）對多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入要求；通訊節(jié)點(diǎn)按管排拓?fù)涔潭ú贾?，形成多跳中繼網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，以測試改進(jìn)A*路由

的動(dòng)態(tài)尋路能力。考量指標(biāo)涵蓋通信中斷率、邊緣端推理延遲，以及裂紋與腐蝕類缺陷的檢測精度，該設(shè)計(jì)有效檢驗(yàn)了所提算法在復(fù)雜工業(yè)場景下的實(shí)用性。

3.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果

3.2.1通信性能測試

高溫高濕干擾環(huán)境下對比測試改進(jìn)A^* 路由與自適應(yīng)壓縮算法的協(xié)同效果，呈現(xiàn)不同算法組合的三項(xiàng)核心指標(biāo)數(shù)據(jù)，如表2所示。未優(yōu)化場景中長距離傳輸頻繁遭遇數(shù)據(jù)重傳與路徑中斷；單一路由優(yōu)化雖降低跳數(shù)但未解決信道衰落問題；融合壓縮編碼策略與動(dòng)態(tài)路由決策的組合算法提升數(shù)據(jù)傳輸完整性與時(shí)效性，該結(jié)果驗(yàn)證了多目標(biāo)通信優(yōu)化框架在工業(yè)強(qiáng)干擾場景的工程適用性]。

3.2.2故障檢測測試

融合CNN與滑動(dòng)窗口實(shí)時(shí)分析算法進(jìn)行六類典型缺陷識別測試，不同方法在真實(shí)工業(yè)數(shù)據(jù)集中的性能差異如表3所示。傳統(tǒng)閾值法對微裂紋與熱疲勞損傷的漏報(bào)率顯著；所提雙模態(tài)深度學(xué)習(xí)框架在紅外圖像中精確捕捉局部過熱形態(tài)

（如管壁蠕變鼓包），同步通過振動(dòng)頻譜識別 5mm 級微裂紋的沖擊響應(yīng)特征，多特征協(xié)同機(jī)制有效區(qū)分腐蝕點(diǎn)蝕與噪聲干擾。測試結(jié)果驗(yàn)證了該模型對早期隱蔽性缺陷的泛化能力[0]。

結(jié)語

本研究成功開發(fā)并驗(yàn)證了無線局域網(wǎng)驅(qū)動(dòng)的鍋爐管外檢測機(jī)器人系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，通信優(yōu)化算法有效保障了高干擾環(huán)境下的穩(wěn)定連接，故障檢測算法能夠精確識別多種典型管道缺陷。該系統(tǒng)顯著提升了檢測效率與安全性，徹底規(guī)避了人工作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，并為快速獲取全面管道健康狀態(tài)提供可能，其模塊化架構(gòu)設(shè)計(jì)展現(xiàn)出在不同工業(yè)場景的廣泛適用潛力。未來工作將持續(xù)優(yōu)化通信在極端條件下的容錯(cuò)能力，并探索機(jī)器人與其他智能系統(tǒng)融合，實(shí)現(xiàn)更主動(dòng)的預(yù)測性維護(hù)模式，引領(lǐng)工業(yè)設(shè)備安全管理效能邁向新高度。

表1實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置表

參考文獻(xiàn)

[1]張博洋，馮永利，黃金鳳，等.新型水冷壁機(jī)器人設(shè)計(jì)及其電永磁輪研究[].工程設(shè)計(jì)學(xué)報(bào)，2024，31（4）：446-455.

表2通信性能測試結(jié)果

表3故障檢測性能對比

[2]楊曉衡，賀峰，何韜，等.基于爬行機(jī)器人的鍋爐水冷壁磨損腐蝕檢測系統(tǒng)的研發(fā)和應(yīng)用[J].電力系統(tǒng)裝備，2023（3）：194-196.

[3]趙丹，謝軍軍，劉立海，等.鍋爐水冷壁爬壁機(jī)器人方法研究[].電站系統(tǒng)工程，2024，40（2）：29-30.

[4]王鋒，王演銘，劉瑞平，等.用于電站鍋爐集箱檢測及清理的管道機(jī)器人技術(shù)方法研究[].自動(dòng)化應(yīng)用，2023.64（3）：20-22.

[5]李志鵬，邊澤楠，雷蘇雨.電廠鍋爐水冷壁檢測機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].工業(yè)加熱，2023，52（11）：48-50.

[6]李文暉，銀潤邦，曾輝，等.鍋爐承壓管與非承壓附件異種鋼焊接工藝研究[J].東方電氣評論，2022，36（1）：34-38.

[7]郭祥華，潘紹成，尹朝強(qiáng)，等.基于強(qiáng)度和經(jīng)濟(jì)性相統(tǒng)一的鍋爐承壓管選材方法研究[].鍋爐技術(shù)，2024，55（3）：49-53.

[8]劉景鑫.淺談鍋爐承壓管道無損檢測技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展[J].化工管理，2020（8）：167-168.

[9]安連鎖，許偉龍，沈國清，等.基于Lilley寬帶聲源模型的鍋爐承壓管泄漏數(shù)值模擬研究[].華北電力大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2013，40（2）：78-83，88.

[10]安連鎖，王鵬，姜根山，等.鍋爐承壓管泄漏雙曲面定位的遺傳算法優(yōu)化[].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2010，30（26）：17-22.

作者單位：1）廣東博賀能源有限公司2）北京中安吉泰科技有限公司

作者簡介：韓明，本科，工程師，1773587036@qq.com，研究方向：熱能動(dòng)力工程、鍋爐技術(shù)；黃增淦，本科，工程師，研究方向：熱能動(dòng)力工程、鍋爐技術(shù)；王咸林，本科，工程師，研究方向：熱能動(dòng)力工程、鍋爐技術(shù)；李光，本科，工程師，研究方向：電力運(yùn)行工程、鍋爐技術(shù)；徐光平，博士研究生，高級工程師，研究方向：人工智能機(jī)器人、熱能動(dòng)力工程。