在海底天然气开发加速背景下,运输管道泄漏引发的能源流失,经济损失和生态威胁日益严峻。传统人工检修方式不仅作业风险大、效率低下且成本高昂,而现有水下机器人又普遍存在性能不稳定、检测精度不足、航行抗干扰能力差等缺陷。针对这些技术瓶颈,我们设计了一款应用于50米内水深、稳定、准确、安全、环保智能小型水下机器人,针对这三个问题进行研究。
在航行稳定性上,通过在模糊PID中纳入神经网络进行控制,提升了复杂水流环境下的抗干扰能力。在性能维持上,我们设计了一种新的Actor-Critic结构的强化学习闭环控制器,实现了推进器故障容错控制;在检测稳定和全面性上,使用了自主研发的基于改进yolov11算法的视觉检测系统,提高了检测系统性能;
经估算,在每100公里的天然气管道检修中,相对于传统的人工巡检,使用该机器人可减少排放约5吨二氧化碳,实际经济效益约为14万元。因此,该机器人在资源节约和环境保护方面具有巨大潜力,可为保障我国水下天然气管道的安全运行和减少天然气泄露造成的经济损失和环境污染做出贡献。