柔顺控制型水下压力容器在役检修机器人系统及方法

本发明属于检修机器人，尤其涉及一种柔顺控制型水下压力容器在役检修机器人系统。

背景技术：

1、水下压力容器在役检修机器人是一种专门用于水下压力容器的在役检修工作的机器人。这种机器人结合了水下机器人技术、压力容器技术以及检修和维护技术，可以在水下环境中对压力容器进行全面的检查和维修。水下压力容器在水下环境中需要承受巨大的水压和其他环境因素的影响，因此对其结构设计和材料选择都有严格的要求。而传统的人工检修方式不仅效率低下，还存在极大的安全隐患。这种机器人通常装备有灵巧的机械臂和先进的检测设备，可以深入水下环境，对压力容器进行细致的检查和评估。它们能够执行各种复杂的任务，包括检测压力容器的损伤、评估其健康状况，并在必要时进行维修；然而，机器人在复杂检修作业中，如装配、打磨、夹取等，操作不够柔顺，导致零件损伤或作业不到位的问题。机器人在反应堆水下环境中，由于结构复杂、操作空间狭窄、负载重量大等难题，难以适应并高效执行检修任务的问题。机器人在水下高辐照环境中执行检修任务时，防水和耐辐照能力不足，影响机器人可靠性和使用寿命的问题。

2、通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：

3、(1)操作柔顺性问题：机器人在复杂检修作业中，如装配、打磨、夹取等，操作不够柔顺，导致零件损伤或作业不到位的问题。

4、(2)环境适应性问题：机器人在反应堆水下环境中，由于结构复杂、操作空间狭窄、负载重量大等难题，难以适应并高效执行检修任务的问题。

5、(3)防水与耐辐照问题：机器人在水下高辐照环境中执行检修任务时，防水和耐辐照能力不足，影响机器人可靠性和使用寿命的问题。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种柔顺控制型水下压力容器在役检修机器人系统。

2、本发明是这样实现的，一种柔顺控制型水下压力容器在役检修机器人系统包括：

3、(a)机器人本体模块，具备高灵敏度的力觉和视觉传感器，实现环境感知和作业控制；

4、(b)强化学习控制模块，采用q学习算法，定义为(q(s,a)＝q(s,a)+alpha[r+gammamax_{a'}q(s',a')-q(s,a)])，其中(s)和(a)分别代表系统的状态和采取的动作，用于优化机器人的决策过程并适应不同的作业场景；

5、(c)自适应柔顺控制模块，使用基于力觉和视觉信息的自适应控制策略，确保机器人对不同作业条件的高效适应；

6、(d)通过强化学习控制模块的持续学习与适应，实现对机器人行为的优化，以提升作业效率和准确性。

7、其中：(a)强化学习控制模块进一步包括一个在线更新机制，允许机器人在执行任务时根据实时反馈更新其q值，利用新的经验即时调整行为策略，以增强操作的适应性和灵活性；

8、(b)自适应柔顺控制模块结合机器人的即时力觉和视觉反馈，通过动态调整控制参数实现精细操作的自适应控制，特别是在面对未知或变化环境时，保证机器人操作的稳定性和准确性；

9、(c)该系统利用强化学习算法的自我优化特性，在不断的作业循环中累积经验，优化操作策略，实现长期的性能提升。

10、进一步，所述强化学习控制模块包括：

11、训练模块，用于利用强化学习算法，训练机器人在不同作业场景下的最优控制策略；

12、优化模块，用于通过与实际环境的交互，不断优化机器人的动作选择和决策过程；

13、引导模块，用于设计合适的奖励函数，以反映作业任务的完成情况和机器人的性能表现，引导机器人朝着更好的方向学习。

14、进一步，所述自适应柔顺控制模块包括：

15、构建模块，用于结合机器人的力觉和视觉信息，构建自适应柔顺控制算法；

16、调整模块，用于根据作业环境的变化和机器人与压力容器的接触状态，实时调整控制参数和策略；

17、适应模块，用于引入在线学习机制，使机器人在作业过程中能够不断学习和适应新的环境和任务要求。

18、进一步，所述综合监控模块监控方法：

19、构建一个集成的监控与操作系统，对机器人作业过程的可视化、数据记录和分析。

20、进一步，所述操作系统模块操作方法：

21、利用大数据分析技术，对机器人的作业数据进行挖掘和处理，提取有价值的信息用于优化机器人的控制策略和作业流程。

22、进一步，所述操作系统模块操作方法还包括：

23、提供灵活的扩展接口，支持与其他智能设备和系统的集成，构建更加智能化的水下压力容器检修解决方案。

24、本发明是这样实现的，一种顺控制型水下压力容器在役检修机器人方法包括：

25、步骤一，通过机器人本体模块采用轻量化设计，并配备高灵敏度的力觉和视觉传感器，进行环境感知和作业控制；

26、步骤二，通过强化学习控制模块利用强化学习算法，训练机器人在不同作业场景下的最优控制策略；

27、步骤三，通过自适应柔顺控制模块结合机器人的力觉和视觉信息，构建自适应柔顺控制算法；

28、步骤四，通过综合监控模块对机器人作业进行监控；

29、步骤五，通过操作系统模块对机器人作业进行操控。

30、本发明是这样实现的，一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述顺控制型水下压力容器在役检修机器人方法的步骤。

31、本发明是这样实现的，一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行所述顺控制型水下压力容器在役检修机器人方法的步骤。

32、本发明是这样实现的，一种信息数据处理终端，所述信息数据处理终端用于实现所述顺控制型水下压力容器在役检修机器人系统。

33、结合上述的技术方案和解决的技术问题，本发明所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：

34、第一、本发明增强环境适应性：

35、通过机器人关节构型优化和结构优化技术，提高了机器人在反应堆水下环境中的运动灵活性和输出功率密度，使其能够更好地适应复杂环境。

36、提高可靠性：

37、采用水密封技术和辐照加固技术，有效解决了机器人的防水和耐辐照问题，提高了机器人在高辐照剂量环境下的可靠性和稳定性。

38、提升检修能力：

39、综合考虑上述技术问题的解决和技术效果的实现，最终提升了机器人在反应堆水下环境中的检修能力和效率，为核电站的安全运行和维护提供了有力保障。

40、第二，以下是关于柔顺控制型水下压力容器在役检修机器人系统解决的现有技术问题及其技术效果的描述：

41、解决的现有技术问题:

42、1.有限的适应性和灵活性：现有水下作业机器人在复杂多变的水下环境中，面临适应性不足的问题，特别是在处理未知或变化条件下的操作任务时，现有系统难以实时调整其行为以适应环境变化。

43、2.操作效率和精度不足：传统的水下机器人在执行精细的检修任务时，往往因为控制策略的局限性，难以达到高效率和高精度的操作要求，尤其是在需要精确控制力度和位置的情况下。

44、3.学习和决策能力有限：现有的机器人系统大多缺乏有效的学习机制来优化其决策过程，不能根据过去的经验自主优化其行为策略，限制了其性能提升和应对复杂任务的能力。

45、得到的技术效果:

46、1.增强的适应性和灵活性：通过整合强化学习控制模块和自适应柔顺控制模块，机器人系统能够实现更高的适应性和灵活性，能够在复杂的水下环境中自主调整其行为，以应对各种未知或变化的作业条件。

47、2.提高的操作效率和精度：自适应柔顺控制策略结合强化学习算法，使得机器人在执行精细操作任务，如检修、焊接或切割时，能够以更高的效率和精度进行，显著提升了作业质量和成功率。

48、3.优化的学习和决策能力：强化学习控制模块赋予机器人自我学习和优化的能力，使其能够基于以往的经验和实时反馈，不断优化其决策和操作策略，实现长期的性能提升，提高了机器人的智能化水平和自主作业能力。

49、通过解决这些技术问题并实现上述技术效果，该发明显著提高了水下压力容器检修机器人系统的整体性能，为水下作业提供了更加高效、智能和可靠的技术解决方案。