从大象树干到章鱼腿,大自然中充满了擅长精确操控的触手。
在Kraken Robotics,我们希望看到大自然可以告诉我们更好的操纵方法,用于发射和回收船用车辆和设备。受到大象,章鱼和水母等生物的复杂反馈循环和动态响应时间的启发,甚至是偶尔的食肉植物 - 我们进行了为期18个月的仿生设计研究和开发计划。
进入或离开水是迄今为止任何海洋设备的最高风险操作。它涉及多个动态组件,受波浪高度,船舶运动,风向和水流的影响。由于设备精密且昂贵,因此在其启动和恢复期间必须非常小心。
总部位于新斯科舍省达特茅斯的Kraken处理系统集团率先开展了研发计划。我们学到的经验和我们获得的知识最终导致了Kraken触手自主发射和恢复系统(ALARS)的发展。
Kraken Tentacle不是一个特定的系统。它是一系列技术,用于为各种系绳和非系绳水下车辆实施模块化,可扩展的发射和恢复解决方案。 Tentacle的第一次迭代是为Kraken的KATFISH(图1)主动稳定的牵引车而设计的,其主要有效载荷是Kraken的AquaPix合成孔径声纳。未来版本也将适用于其他车辆。在完成最终测试后,我们预计将于2018年8月推出触手
通过内部开发集成传感器,平台和LARS,我们提供完全可操作,可靠的封装,由单一供应商提供支持,并且仅需要来自主机容器的电力。
触手智能绞盘
处理系统的设计者经常去外部制造商处绞车,然后将其集成到他们的发射和回收系统中。在Tentacle的早期研究中,我们认识到绞车应该是系统的核心,有可能提供更多的电缆支付和卷入。作为发射和恢复过程的主要驱动力,绞车可以设计为显着补偿船舶运动和车辆运动。
就像它在自然界的同名一样,触手智能绞盘可能看起来从外面不张扬,但其真正的能力在于其中。完全集成的电子控制模块具有复杂的算法,可用于绞车的动态手动,半自动或全自动控制。集成运动参考单元跟踪主船的运动,以及复杂的机载软件模型并预测海况。这允许绞盘预测波峰和波谷的时间并优化电机上的可变扭矩,以最小化通过拖缆的输入干扰。
操作员可以通过类似于传统系统的手动开关输入或通过安全的以太网和Wi-Fi接口远程实现手动控制Tentacle Winch。半自动模式允许动态浪涌(前/后运动)和升沉(上/下运动)补偿,以最大限度地减少拖曳电缆上的输入干扰,即使在公海也是如此。全自动模式允许KATFISH牵引车身指挥绞车。随着水深的增加或减少,KATFISH可以自动测量深度并命令绞车卷入或支付。这样可以提高安全性,即使在动态环境中也可以进行全自动的底部避让操作。
Tentacle绞车设计既智能又坚固。它符合MIL-STD 901D的军事冲击和振动要求以及劳埃德船级社和DNV-GL规范的严格国际标准。它是一个全电动系统,提供更短的响应时间,无需二级液压动力装置。它可以集成在各种船舶上,从小型无人水面舰艇到大型近海支援船。
条件反射
在自然界中,我们经常听到生物(包括人类)的反射和肌肉记忆。反射可以广义地定义为在大脑有意识地意识到刺激之前发生的动作或动作,并分为两类;退缩反射和条件反射。在本文中,我们将重点关注后者。
条件反射,通常称为“肌肉记忆”,是由于经验而获得的反射。在人类的情况下,一个例子是捕球;作为一个孩子,我们学到了这种通过游戏投掷和捕捉的简单动作。作为一个成年人,当一个人被抛出一个球时,他们会在它落到地面之前本能地伸手抓住它,并且反射确保平衡肌肉紧张,并进行微小的调整以补偿球的预期重量。
为了将我们的类比归结为船用设备领域,我们比较了标准液压绞车或LARS的操作人员。一个年轻的甲板手很可能需要大量的训练和海上时间来了解船只的动态和与海洋的相互作用。相比之下,一位经验丰富的水手拥有多年的经验,他们“训练”自己监视船只的运动,波浪状况,发射或恢复设备的时间与波浪和膨胀的时期,往往没有考虑它。这种体验可以比作条件反射,在这种反射中,人类很快就会执行许多动作,以至于没有有意识地执行它们。
正是这些生物学条件反射,我们的目的是模仿触手绞车的设计,并体现在触手控制系统中。
运动补偿
Tentacle绞车的主要目标是提高传感器平台(如KATFISH系统)的发射,牵引和恢复的性能范围。它通过减少不需要的表面容器运动到牵引传感器平台的耦合来实现这一点,这对于保持牵引平台的稳定性和安全性是必要的。设计用于船舶运动解耦的运动补偿系统可以被动地或主动地控制。尽管无源系统通常更简单,但它们在运动的频率和幅度方面受到限制,它们可以解耦并且由于被动阻尼系统的固有固有频率(例如在弹簧阻尼器中)而可能引起共振问题。幸运的是,随着控制系统技术的进步,有源系统变得越来越不复杂,成本也越来越低。
大多数主动系统可以补偿升沉运动。然而,对于诸如USV的小型水面船舶,喘振运动可能是主要因素,尤其是当牵引车后面的距离 - 与牵引车身的深度相比较高时。因此,我们设计了Kraken系统来补偿起伏和喘振。
三种常见类型的运动补偿系统根据船上的电缆滑轮位置确定运动:
由于整体空间效率,触手ALARS采用绞盘驱动系统,并且由于电缆长度较长,因此无限幅度响应。
触手控制系统
ALARS中的触手控制系统既是大脑又是神经系统,感知刺激,处理反馈并自动生成动作。它由两个串联操作的组件组成;低级(潜意识)控制系统和高级(有意识)操作员控制系统。低水平控制系统类似于在自然界和人类中观察到的条件反射,监测传感器刺激并且几乎立即反应而没有有意识的思考。低级控制系统的四个主要特征是其主动运动补偿,主动地形跟随,恒定张力和自动渲染。主动运动补偿(AMC)模块是分离Kraken Tentacle绞车的主要特征。 AMC系统使用一系列专有的运动跟踪和运动预测算法,持续跟踪主机血管的运动(速度,方向,位置)和KATFISH的运动(速度,方向,位置),并计算必要的速度和扭矩必须适用于绞车和拖缆,以补偿船舶运动。 AMC模块自主运行,无需人工干预或有意识思考,并有效地将主机容器运动与KATFISH分离,大大增加了KATFISH系统的运行范围。
活动地形跟随(ATF)模块允许KATFISH命令绞车。在这种情况下,KATFISH检测到海床上升或下降,并向ATF模块发出命令,自动调整电缆范围,以帮助KATFISH主动跟随地形。监视和调整电缆支付或卷入的速度,并且在诸如底部避免的紧急情况的情况下,可以高速地卷入电缆。
正如其名称所示,恒定张力(CT)模块旨在保持牵引电缆上恒定的指定张力。这是根据电机扭矩传感器的反馈计算得出的,并且非常有效地消除了由于波浪或小浪涌引起的拖缆上的突然张力脉冲。该模块还允许绞车在发射和恢复期间将KATFISH保持在对接头中,而无需额外的捕获机制。
自动渲染(AR)模块提供故障安全功能,允许系统在牵引负载超过预设阈值时自动支付电缆。在最坏的情况下,拖曳体撞击海底,或将其自身缠绕在其他船用齿轮上,这种电缆支出可以帮助“释放”拖曳体并最小化损坏拖曳体的风险,同时消除任何电缆断裂的风险。
高级控制系统类似于操作员的有意识的动作,并且允许控制启动,部署和恢复完全手动,远程或自主。我们设计的控制系统灵活,使用以太网和Wi-Fi通信,因此整个系统可以轻松地与其他船载系统集成。高级控制系统由操作员控制面板,电气控制面板,绞车和执行器电机以及各种限位开关和传感器组成,以限制运动范围并检测KATFISH的正确启动和恢复。操作面板由触摸屏,手动控制和指示器组成。触摸屏(可在实际天气条件下与手套一起使用)为操作员提供当前和历史操作数据,操作参数配置以及警报和警告。持续监控自治控制器的状态,并通过以太网和Wi-Fi接口广播实时信息。操作员可以无线监控运行状态并查看关键数据,如电缆方向,范围和速度以及电机温度和电缆负载等关键参数。
安全特性
在任何海上作业中,安全性都是第一优先,而且Kraken在触手设计中将这一点铭记于心。虽然许多生物可以存活并重新生长断肢,但人类不是其中之一。 Tentacle绞车包括各种自动控制器和智能模块,所有这些都优先考虑操作人员和任何其他甲板人员的安全。
我们确保安全功能清晰易用。每个控制面板都有一个紧急停止(急停)开关;操作面板有一个额外的急停装置,可以连接在飞线上。按下急停按钮后,系统立即停止电动机运行并断开电动机的电源。操作面板上的各种警告还会提醒用户超出预设操作阈值的参数。具有声音警报的可移动灯堆提供操作状态的视觉和听觉指示。
虽然不像自然界中退出反射中使用的神经元那么快,但触手控制系统包括一个实时处理器和现场可编程门阵列(FPGA),用于直接在硬件中处理的几乎瞬时和确定的安全响应。无论触手的操作状态如何,这都可确保所有安全功能和故障保护装置即时响应
未来发展
我们相信Tentacle自主发射和恢复系统以及智能绞盘技术是进一步发展的绝佳平台。它是关键使能技术的多功能组合,每种技术都可以从根本上扩展到更大(或更小)的应用。
为了模仿典型人类的记忆,Tentacle Winch的板载记忆记录系统内的所有运动数据和任何重要的运动事件(超温,超扭矩,过度张力等)。此数据可用于通过机器学习技术自动调整控制系统模块,改善响应时间和整体性能,进一步调节触手的反应。
正在考虑的未来应用的一个示例是供应船舶和经历相对运动问题的其他船舶。如果运动补偿系统通过来自浮动目标平台的运动数据来增强,则这些船将受益匪浅。然后,系统可以确定主车辆和目标平台之间的相对运动并调整电缆长度,使得目标在电缆端和平台之间看不到相对运动。随着更复杂的运动控制技术的出现,它们可以很容易地融入Tentacle系统。就像它在自然界中的同名一样,该系统强大而灵活。
宽度: 1,330毫米
深度: 1,380毫米
高度: 1,550毫米
重量: 12 kN
电缆外径: 8-12 mm
电缆容量: 2,000米
拉: 15 kN
功率: 4403Ø
作者
David Shea是Kraken Robotic Systems Inc.的工程副总裁
(发表于2018年6月的“ 海洋技术报道” )