АВТОМАТИЗОВАНА СИСТЕМА ДІАГНОСТИКИ ВНУТРІШНІХ ПОВЕРХОНЬ ПРОМИСЛОВИХ АВТОКЛАВІВ З ВИКОРИСТАННЯМ СФЕРИЧНОГО ПАРАЛЕЛЬНОГО МЕХАНІЗМУ
DOI:
https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.2.1.6Ключові слова:
автоматизована система діагностики, сферичний паралельний механізм, керування рухом, планування траєкторії, зворотня задача кінематики, промислові автоклави, стратегії скануванняАнотація
Стаття присвячена вирішенню актуальної проблеми підвищення ефективності та надійності діагностики внутрішніх поверхонь промислових автоклавів, які використовуються у багатьох галузях. Традиційні методи контролю часто є трудомісткими, суб’єктивними та не завжди забезпечують повне покриття, що зумовлює необхідність розробки автоматизованих систем діагностики. Метою дослідження є розробка автоматизованої системи для діагностики внутрішніх поверхонь промислових автоклавів з використанням сферичного паралельного механізму (СПМ). СПМ завдяки своїй кінематичній структурі забезпечує високу маневреність та орієнтацію діагностичного інструменту у широкому діапазоні кутів, що важливо для обстеження складних геометричних форм автоклавів. Проаналізовано існуючі методи автоматизованого сканування та планування траєкторій, зокрема методи на основі геометричних моделей та алгоритми пошуку шляху (A*, RRT). Розглянуто стратегії сканування внутрішніх поверхонь автоклавів, такі як лінійне, спіральне, кругове, зигзагоподібне та квадратне сканування, з урахуванням форми автоклава, характеристик датчика та мети діагностики. Для реалізації траєкторій сканування внутрішньої поверхні автоклава, обходу перешкод або фокусування на певних областях запропоновано застосовувати рішення зворотньої задачі кінематики для визначення потрібних положень приводів на кожному кроці руху. Наведено результати моделювання руху СПМ за типовими траєкторіями (спіраль, коло, зигзаг, квадрат). Розроблено структуру автоматизованої системи, що включає операторський інтерфейс, центральний контролер, модулі планування траєкторії та керування рухом СПМ, систему керування датчиком, блок керування приводами СПМ, систему збору та попередньої обробки даних, власне СПМ, діагностичний інструмент (датчик), систему аналізу та інтерпретації даних, а також систему збереження даних, архівування та формування звітів. Розроблена автоматизована система демонструє гнучкість та адаптивність до різних типів і розмірів промислових автоклавів та забезпечує підвищення ефективності, швидкості та об’єктивності контролю стану їх внутрішніх поверхонь. Перспективою подальших досліджень є розробка ефективних методів аналізу даних та оцінки параметрів дефектів.
Посилання
Постанова Кабінету Міністрів України «Про затвердження технічного регламенту обладнання, що працює під тиском»: прийнята 16 січня 2019 р. № 27. Офіційний вісник України. 2019. № 9. С. 90.
Поливода О. В. Лебеденко Ю. О. Ідентифікація систем автоматичного управління акустико-емісійною діагностикою. Методи та прилади контролю якості. 2020. № 1(44). С. 35–45. doi: 10.31471/1993-9981-2020-1(44)- 35-45.
LaValle Steven M. Planning Algorithms. Cambridge University Press, 2006. 1007 p.
Russell S J., Norvig P. Artificial intelligence a modern approach. Boston: Pearson, 2018. 1166 p.
Palmieri L., Koenig S., Arras Kai O. RRT-Based Nonholonomic Motion Planning Using Any-Angle Path Biasing. Robotics and Automation (ICRA) 2016 Proceedings of the IEEE International Conference. 2016. pp 2775–2781. doi:10.1109/ICRA.2016.7487439
Lebedenko Y., Polyvoda O., Derkachenko A., Modlo Y., Demishonkova S., Pylypenko Y. Research of Control Systems for Robotic Spatial Planning Platforms. 2022 IEEE 4th International Conference on Modern Electrical and Energy System (MEES). Kremenchuk, Ukraine. 2022. pp. 1–4. doi: 10.1109/MEES58014.2022.10005765
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.






