管道泄漏快速检测（机器人精准焊接）
管道泄漏快速检测（机器人精准焊接）密封圈受到挤压径向膨胀，与管壁之间形成过盈配合，实现对腐蚀或泄漏点的封堵作业，但在此过程中PIPR周围流场会发生剧烈变化，在运动阶段会对PIPR产生干扰，导致本体发生偏转和振动；在封堵阶段流体的压力脉动会对PIPR造成冲击振动，使得封堵作业不稳定，甚至引起PIPR破坏性损伤。到达待封堵位置后，由气动控制系统带动推筒和执行器盘向内侧运动，滑块在推动力的作用下沿挤压碗表面向上滑动，其外表面螺纹刺入管壁，固定整个机构。但在不停输封堵作业过程中，管内介质变化剧烈，产生涡击振动现象，会对PIPR的运动和封堵操作造成冲击，对管道和PIPR产生较大的振动损伤，影响封堵作业的稳定性和安全性。因此，有必要对PIPR在封堵过程中的振动特性进行分析预测，从而掌握PIPR的工作状态，为PIPR的封堵减振研究奠定理论基础。PIPR的结构组成如图1所示，主要包括牵引模块和封堵模块两个部分，PIPR在接收到地面控制系统
文|探墓秘史
编辑|探墓秘史
管道在石油、天然气运输中发挥着重要的作用，但随着服役时间的增长，油气管道安全问题逐渐严重，管道腐蚀、泄漏事故时有发生，影响油气资源运输的安全性，因此，管道维抢修作业显得极为重要，管道封堵作业是管道维抢修中重要的一步。
以管道封堵机器人(pipeline isolation plugging robot，PIPR)为载体的智能封堵技术被广泛应用，相比于传统的开孔封堵方法，这种技术可以有效提高工作效率，有利于保证管道自身的安全。
但在不停输封堵作业过程中，管内介质变化剧烈，产生涡击振动现象，会对PIPR的运动和封堵操作造成冲击，对管道和PIPR产生较大的振动损伤，影响封堵作业的稳定性和安全性。
因此，有必要对PIPR在封堵过程中的振动特性进行分析预测，从而掌握PIPR的工作状态，为PIPR的封堵减振研究奠定理论基础。
PIPR的结构组成如图1所示，主要包括牵引模块和封堵模块两个部分，PIPR在接收到地面控制系统的指令后，在管内介质的推动下开始运动，管内流体主要作用在牵引模块两端的皮碗上，其驱动力主要取决于前后压力差，并通过调节旁通阀开口面积来调速。
到达待封堵位置后，由气动控制系统带动推筒和执行器盘向内侧运动，滑块在推动力的作用下沿挤压碗表面向上滑动，其外表面螺纹刺入管壁，固定整个机构。
密封圈受到挤压径向膨胀，与管壁之间形成过盈配合，实现对腐蚀或泄漏点的封堵作业，但在此过程中PIPR周围流场会发生剧烈变化，在运动阶段会对PIPR产生干扰，导致本体发生偏转和振动；在封堵阶段流体的压力脉动会对PIPR造成冲击振动，使得封堵作业不稳定，甚至引起PIPR破坏性损伤。
因此，引入了主动扰流装置，通过调节扰流板角度来降低流体对PIPR的冲击，提高封堵稳定性。
PIPR受流体驱动作用在管内运动，由于流体自身的不稳定，会导致PIPR的速度产生波动，使其出现“爬行”现象，从而引起自身的振动，甚至严重降低PIPR的使用寿命，首先对PIPR的轴向振动进行分析，主要研究牵引模块部分，轴向振动模型如图3所示。
将PIPR看成前后两个活塞之间的运动，由于皮碗的变形，导致前后活塞会发生相对运动，压缩前后皮碗，在此过程中，流体会起阻尼作用，当PIPR与皮碗之间存在相对运动时，其前后流体压差会发生改变，因此，将流体与皮碗简化为弹簧阻尼系统，PIPR本体简化为质量块。
根据建立的流固耦合模型和PIPR振动模型，利用MATLAB进行动力学仿真，分析PIPR运动过程的轴向、径向和俯仰振动，针对内径为206mm的水平直管道进行研究，管内介质为水，PIPR以1m/s的速度在管内匀速运动，仿真模型主要参数如表1所示，通过对PIPR模型进行模态分析，计算其4阶固有频率如表2所示。
PIPR沿管道运动的轴向加速度时域曲线如图6(a)所示，初始阶段振动幅度较大，出现了正向和反向幅值，分别为2，14m/s2和－2，4m/s2，对应频率分别为0，09Hz和0。
之后呈逐渐衰减的趋势，最后振动达到较为平稳的状态，轴向加速度的频域曲线和功率谱密度曲线，如图6(b)和图6(c)所示。
从图可知，加速度和功率谱密度都呈现先上升后下降的趋势，频域曲线初始阶段存在一定的波动，然后上升至峰值，下降过程波动较大，最后趋于平稳。
最大幅值为0，53m/s2，对应频率为62Hz，且谐振峰值都集中在0～100Hz，功率谱密度的上升和下降过程波动较小，在100Hz后趋近于0，其最大幅值为0，017m2/Hz·s4，对应频率为56Hz。
PIPR沿管道运动的径向加速度时域曲线，如图7(a)所示，从图可知，径向加速度呈现逐渐衰减的趋势，正向和反向峰值分别为0，49m/s2和－0，5m/s2，对应频率分别为0，04Hz和0，径向加速度的频域曲线和功率谱密度曲线，如图7(b)和图7(c)所示。
从图可知，径向加速度随频率的增大先上升后下降，最后逐渐趋于稳定，上升和下降过程都存在一定的波动，最大幅值为0，16m/s2，对应频率为45Hz，功率谱密度的变化过程较为平滑，在80Hz后趋近于0，其最大幅值为0，003m2/Hz·s4，对应频率为48Hz。
PIPR沿管道运动的俯仰加速度时域曲线，如图8(a)所示，从图可知，与轴向加速度、径向加速度情况相似，俯仰加速度也呈现往复振荡的衰减过程。
正向和反向峰值分别为52，73deg/s2和－54，53deg/s2，对应频率分别为0，03Hz和0，俯仰加速度的频域曲线和功率谱密度曲线，如图8(b)和图8(c)所示。
从图可知，俯仰加速度的频域曲线变化波动较大，但整体上也呈现先上升后下降的趋势，最大幅值为10，92m/s2，对应频率为60Hz，功率谱密度的变化无明显波动，在96Hz后趋近于0，其最大幅值为21，84deg2/Hz·s4，对应频率为64Hz。
动态封堵试验
PIPR在执行封堵作业时，其周围流场会发生突缩变化，使附近流体出现间歇性脱流，产生尾流涡旋，导致PIPR出现振动性损伤，严重影响封堵作业的安全性。
根据以往的研究，主动扰流装置可以有效降低湍流谐振，通过调节扰流板的开合角度主动扰动管内流场，减少封堵致振。
因此，在承压头端面上加入可调节的主动扰流装置(见图1)，通过数值模拟对不同扰流模型封堵过程的流场进行分析，如表3所示，针对50mm内径的管道进行仿真，管道入口流速为3m/s，流体介质与实验相同为液态水。
模拟结果表明，对于不同封堵进程，不同扰流模型的流场特性存在差异。
随着封堵的进行，管内流速整体上不断增大，在同一封堵状态下，各扰流模型流速大小相差不多，当封堵进程分别为40%、60%、80%和99%时，最大流速分别为10，9m/s、16，5m/s、31，7m/s、72，7m/s。
通过观察其尾部流场漩涡，分析封堵致振大小，在封堵进程为40%时，扰流板角度为30°时封堵引发的振动最小，流场对PIPR的冲击也最小；当封堵进程为60%、80%和99%时，扰流板角度分别为120°、150°和60°时封堵致振最小，这说明主动扰流装置可以降低封堵作业时PIPR的振动。
分别对上述6种不同扰流模型进行试验，试验装置如图9所示，并对采集的数据进行平滑滤波，其中扰流板角度为0°和30°时各监测点不同封堵进程的压力曲线如图10所示。
从图10可知，随着封堵的进行，PIPR上游压力持续增长，而下游压力逐渐下降并最终出现负压，监测点B为中游区域，该区域为封堵作业的集中区，该点随封堵的进行由上游变为下游，压力先减小后增大。
在封堵过程中，上下游之间的压力梯度逐渐增大，使PIPR前后出现压力脉动现象，尾部区域可能会出现漩涡和回流现象，引起管内剧烈的压强水击，导致管道和PIPR产生破坏性振动，影响封堵的稳定性。
为更加直观地观察封堵过程中管内流场的波动情况，采用高速摄像机记录封堵过程的PIPR尾部流场状态，其中，扰流板角度为30°的扰流模型流场状态如图11所示，为了对流场振荡进行定量分析，采用图像处理技术对流体垂直管道轴线方向的波动进行量化。
定义大于2mm的波动为有效波动，以有效波动的总和作为衡量流场振荡的标准，当封堵进程分别为10%、30%、50%、70%时，流体有效波动的总和分别为:7，25mm、8，65mm、11，45mm、15，25mm，可以看出，随着封堵进程的增加，管内流场的波动逐渐增大，当封堵作业完成70%时，流场已经出现了较大幅度的振荡。
在封堵作业过程中，外界流体激励导致的振动会使PIPR无法保持稳定，影响封堵作业的正常进行，而且流体冲击还会对PIPR的结构造成破坏性振动，缩短其使用寿命。
因此，为实现对PIPR振动状况的监测，需要进行PIPR封堵阶段的振动预测研究，为PIPR的主动减振奠定理论基础，由于试验过程中难以对PIPR的振动量进行直接检测，通过对试验结果和流场变化进行分析，PIPR上下游之间的压力梯度与振动呈现正相关。
随着封堵的进行，上下游之间的压力梯度逐渐增大，会使PIPR周围流场产生较大的压力脉动，改变了管内流体原有的流动状态，使管内流速和压力发生巨大变化，PIPR的振动也越发剧烈，因此，选取压力梯度来表征PIPR的振动情况，其计算公式如式(35)所示，建立不同扰流模型压力梯度的代理模型来进行振动预测。
针对封堵过程中管内流体激励引起的PIPR冲击振动问题进行研究，建立基于双向流固耦合的PIPR动力学模型和运动阶段的振动模型，对PIPR运动过程的轴向、径向和俯仰振动进行了分析，并进行动力学仿真。
结果表明，PIPR各方向的振动均呈现往复振荡的衰减过程，运动阶段的振动会影响检测作业的准确性，还会引起PIPR的结构振动疲劳，缩短其寿命。
仿真结果有利于对PIPR运动过程的振动进行定量研究，为减振控制奠定基础。
通过数值模拟和试验研究，分析了不同扰流模型封堵作业时流体会引起不同程度的冲击，并研究了封堵过程中流体激励引起的PIPR的冲击振动逐渐增大，综合对流场的分析和先前研究，选取封堵作业时PIPR上下游的压力梯度作为衡量PIPR振动的标准。
采用ISOA-KELM算法建立不同扰流模型压力梯度的代理模型，通过预测封堵过程的压力梯度来实现PIPR的振动预测，针对SOA算法易陷入局部最优、收敛精度低等缺陷，将改进Logistics混沌映射策略、非线性调整机制、自适应t分布策略以及记忆功能引入，并通过标准测试函数验证了算法的有效性。
根据试验数据，分别建立基于ISOA-KELM的不同压力梯度代理模型，并与SOA-KELM、KELM和ELM进行比较，结果表明，该算法可以实现不同扰流模型的振动预测，具有较高的准确性和稳定性，代理模型的建立为封堵过程的振动预测提供了理论指导，这对于PIPR的封堵减振研究和保障封堵作业稳定性具有指导意义。
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