为提高双目相机不同位姿下焊缝的三维重构测量精度,提出一种基于立体视觉图像误差补偿的管道焊缝三维重构测量方法。采用改进灰狼算法(IGWO)优化广义回归神经网络(GRNN)补偿焊缝三维重构图像点的坐标误差。采用混沌映射、非线性收敛因子和最优记忆保存思想对GWO算法进行改进,通过8个标准测试函数进行仿真验证;利用优化后的GRNN模型对图像点坐标误差进行预测和补偿,计算三维坐标重构出焊缝点云,三维测量焊缝的焊宽、余高和长度。试验结果表明:该模型在双目相机不同的位姿状态下都能较准确地实现焊缝的三维重构,焊缝的三维测量相对误差在0.9%以内。

管内智能封堵器可以在不停输的情况下进行管内高压封堵作业,无需在管道上开孔,工作效率高。为进一步提高封堵器在流场中的稳定性,通过对气动控制系统进行分析,利用Matlab/Simulink软件建立了气动系统的数学模型;利用RBF神经网络建立了封堵器尾部压力和涡量与扰流板角度之间的非线性映射关系,并与气动系统和扰流板运动相关联,采用主动控制方式对管内流场压力和涡量进行控制,同时为提高系统控制精度,引入了PID控制器,并采用遗传算法在线调整PID参数,对管内流场进行了仿真。仿真结果表明改进PID控制相比于传统PID控制超调量小,可以保证压力和涡量快速准确地下降到目标值,实现对管内流场的精确控制,降低封堵器所受的冲击;使压力和涡量达到最佳状态的时间为1.7 s,此时对应的扰流板翻转角度大约为32°,对应的压力为13.9 MPa,涡量为355.4 s-1。所得结论对

为减少管内智能封堵器的振动,在封堵器尾部设计三块可折叠扰流板,以降低管内流场的压力和涡量,从而减少流体对封堵器的冲击,但扰流板的角度对减振效果有着较大的影响,因此需要对扰流板的运动进行控制,使其翻转到指定的角度,达到最佳的减振效果。设计一种气动控制系统,建立气动控制系统的模型,选择模糊PID控制方法来控制系统的位移,进而控制扰流板的翻转角度。同时对系统的运动速度进行控制,间接调节扰流板的翻转角速度,使扰流板的翻转速度趋于稳定,避免由于速度波动而引起流场剧烈变化。仿真结果表明:所设计的控制器可以有效地控制扰流板翻转角度和角速度,满足实际工程需要。