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使用沖刷深度回授之噴埋機器人控制系統設計
Control System Design of an ROV Trencher Using the Scour Depth Feedback
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摘要
由於離岸風電產業在埋設近岸海纜上，受限於水深及自動化不足，而常採用人工方式進行埋設。然而人工埋設的方式不僅效率低，而且對潛水人員的安全有疑慮。埋設近岸海纜近年來逐漸改以水下載具進行相關埋設以及檢修，本研究針對埋設海纜中的先鋪設後埋設方法所使用的高壓水柱噴埋機機器人，進行速度控制的研究，使得其可以達到埋設所需的沖刷深度要求並參考文獻中相關移動速度對沖刷深度相關的關係式，得到一個可用於前饋控制的控制器，此控制器可在已知欲沖刷深度的情況下，預估出速度的預設值，使得水下載具的控制性能如安定時間(達到穩態的時間)以及過衝(超過指定沖刷深度的百分比)性能得以提升，。然而此前饋控制器乃是基於水槍沖刷的模型進行分析而得，於實際的沖刷情況必定存在模式誤差。因此本研究透過感測器(掃描式聲納)以及回授控制的方式，嘗試將誤差消除，達到提升水下載具在海纜埋設時的準確度的目的，使得埋纜所需時間相比未控制時得以減少，並與常使用的比例-積分-微分(PID)控制器之控制性能的比較，比較結果顯示，所設計的控制器的響應時間以及跟隨性能都優於PID控制器。 為了驗證控制器的性能，本研究設置一座水槽，水槽內仿造海床環境，根據模擬所得的水槍最大沖刷深度性能，鋪設十數公分厚經過篩選顆粒後的均勻沙粒。然後使用水槽上線性滑動軌道所架設之移動水槍，類比噴埋機器人埋設海纜時的作業條件，使得相關參數盡量符合使用在海纜埋設時的之參數。同時利用Matlab進行埋纜機器人之動態以及控制系統的模擬，比較相關模擬值與實際所得的實際值之差異。比較結果可以發現，在速度固定的情況下，實驗所得的沖刷深度的實際值在高速比以及低速比的情況下與模擬值差異較大，實際實驗時，沙子亦會產生回沖的現象，使得先前的沖刷軌跡受到之後的沖刷狀況影響，導致原先位置的沖刷深度變淺。本實驗的主要貢獻是相較於以往對水槍沖刷研究使用光學或是影像方法偵測水槍的沖刷深度，本實驗利用掃描式聲納，結合所設計的回授控制之控制器，達到實時偵測並控制沖刷深度的目的，並根據沖刷深度與速度之關係式設計卡爾曼濾波器，以及根據沖刷深度對速度的關係式，利用梯度下降法進行參數估計，得出最大沖刷深度的估測值 。
並列摘要
In this study, we investigate how to control the scour depth of the ROV (Remotely operated underwater vehicle) trencher, which is usually used in Post Lay Inspection and Burial (PLIB) type cable burial method. The relationship between the vehicle’s moving speed and scour depth in the literature is being measured, and a feedforward controller is derived from the corresponding equations. We combine the feedforward and feedback controllers to create a two-degree-of-freedom controller. The derived feedforward controller and the entire scouring system are simulated using the software Simulink and MATLAB. The parameters used in the simulation are the same as those of the real system built at the National Taiwan University. Finally, a small-scale scouring experiment is conducted in a test pool at the National Taiwan University. The system uses a ball screw system, pump, and sand pool to simulate the real cable burying circumstance. Both the single-nozzle and multi-nozzle types of scouring tests are applied. The 2D and 3D scour profiles of the above nozzles are measured by the sonar Ping 360. An Extended Kalman filter is applied to improve the accuracy of the measurement. We also develop a static maximum scour depth estimator using the gradient descent. The result shows that the controller in the test pool can roughly follow the demanding reference input.
並列關鍵字
ROV trencher ； cable burial ； feedforward control ； feedback control ； sonar image ； Kalman filter參考文獻
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