基于Gazebo的深海网箱洗网机器人动力学仿真平台搭建

邢旺, 黄小华, 李根, 庞国良, 袁太平

邢旺, 黄小华, 李根, 庞国良, 袁太平. 基于Gazebo的深海网箱洗网机器人动力学仿真平台搭建[J]. 南方水产科学, 2024, 20(1): 1-10. DOI: 10.12131/20230189
引用本文: 邢旺, 黄小华, 李根, 庞国良, 袁太平. 基于Gazebo的深海网箱洗网机器人动力学仿真平台搭建[J]. 南方水产科学, 2024, 20(1): 1-10. DOI: 10.12131/20230189
XING Wang, HUANG Xiaohua, LI Gen, PANG Guoliang, YUAN Taiping. Construction of a dynamics simulation system for net cleaning robot based on Gazebo[J]. South China Fisheries Science, 2024, 20(1): 1-10. DOI: 10.12131/20230189
Citation: XING Wang, HUANG Xiaohua, LI Gen, PANG Guoliang, YUAN Taiping. Construction of a dynamics simulation system for net cleaning robot based on Gazebo[J]. South China Fisheries Science, 2024, 20(1): 1-10. DOI: 10.12131/20230189

基于Gazebo的深海网箱洗网机器人动力学仿真平台搭建

基金项目: 海南省科技专项资助 (ZDYF2021XDYN305, ZDYF2023XDNY066);中国水产科学研究院中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金资助(2023TD97, 2023XT06);中国水产科学研究院南海水产研究所中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金资助 (2022TS06, 2021SD10);广州市科技计划项目资助 (202201010066)
详细信息
    作者简介:

    邢 旺 (1998—),男,硕士研究生,研究方向为水下机器人控制方向和建模仿真。E-mail: 1434004456@qq.com

    通讯作者:

    李 根 (1991—),男,副研究员,博士,研究方向为渔业装备与工程。E-mail: ligenhust@163.com

  • 中图分类号: O 352;TP 242.3

Construction of a dynamics simulation system for net cleaning robot based on Gazebo

  • 摘要:

    深海网箱养殖是重要的海水养殖模式,网箱网衣的定期清洗是确保养殖质量和安全的关键环节。目前,网衣普遍采用人工清洗,不仅费时费力,且随着深海网箱规格越来越大,人工方式难度显著提升。洗网机器人为深海网箱网衣清洗提供了更加安全、便捷的方式;然而,洗网机器人在贴网清洁和水下穿梭过程中,受力难建模、状态难观测,设计抗扰动能力强、能耗低的控制器困难,开展全面实验及数据记录成本高、时间长。针对上述问题,在物理仿真环境Gazebo的基础上,考虑了推进器和洗盘的存在,并分析了在水下环境中诸如附加质量、阻尼等各项水动力学特性以及流场环境等因素对洗网机器人的影响,构建了一套洗网机器人仿真系统,使得洗网机器人水下工作完备数据易获得、控制性能易验证、模型性能易对比,从而助力洗网机器人的控制器开发。

    Abstract:

    Deep-sea cage aquaculture is an important marine aquaculture mode. Regular cleaning of cage nets is a critical step to ensure aquaculture quality and safety. Currently, nets are commonly cleaned manually, which is time-consuming and labor-intensive. As deep-sea cages grow larger, their manual cleaning become more difficult. Net washing robots provide a safer and more convenient way to clean nets for deep-sea cages. However, it is challenging to design controllers with strong disturbance resistance and low energy consumption for net washing robots, as the forces are difficult to model and the states are hard to observe during net cleaning and underwater shuttling. Moreover, conducting comprehensive experiments and data recording requires high costs and much time. To address these problems, we constructed a simulation system for a net washing robot based on the physical simulation environment Gazebo, considering the presence of thrusters and washing discs. Besides, we analyzed the effects of various hydrodynamic characteristics in underwater environment, such as added mass and damping, and factors like flow field environment on the washing robot. The established net washing robot can obtain complete data on the underwater operation of the net washing robot, verify control performance, and compare model performance more easily, thereby assisting in the controller development of washing robots.

  • 相比传统深水网箱网衣人工清洗方式劳动强度大、效率低、费用高等问题,采用水下高压空化清洗技术的自动化网衣清洗装备有更大的应用空间[1-3]。高压流体经过沿程管道突变截面会于近壁面附近形成低压区,使流体发生断裂产生空化核,高速流中空化核经生长、汇集、溃灭等演变过程,持续空泡溃灭产生高速、高压激流可使材料发生破坏,可用于深水网箱养殖网衣污损附着生物的清洗[4-6]

    国内外深水网箱网衣清洗技术水平差异较大。挪威、日本、澳大利亚、美国等渔业发达国家在网衣清洗技术方面长期处于垄断地位,成熟的网衣清洗装备已产业应用多年;日本YANMAR公司的带缆潜水网衣清洗机器人,执行机构采用歧管式转盘,利用倾斜安装的喷嘴射流反冲力带动转盘旋转[7],形成圆环形清洗面,集成姿态控制系统,可实现清洗机器人沿养殖网面的自主行走;澳大利亚Aurora Marine公司研制的网衣清洗机器人,清洗系统集成于清洗工作船上,采用履带式结构与水流双重驱动,能较好地将清洗装置与网面贴合并实现自动化的网衣清洁[8]。国内深水网箱养殖网衣清洗技术与装备尚处于单项产品原型的研制阶段,产品较为零星和分散,虽取得了一定成果,但仅限于水下网衣技术理论探索阶段与初级样机试验。庄集建等[9]研制的浮筒式新型深海网箱网衣清洗机器人,配以高压旋转水射流清转盘,能实现网衣清洗机器人的直行、转弯等运动;张小明和詹春毅[10]、张小明等[11-12]采用一种水射流式水下洗网机开展网片清洗试验研究,并对水下洗网机的旋转瞬时打击力进行了分析[13]。在喷嘴的空化效率方面,刘海霞等[14]对淹没环境下水射流的冲击和空蚀效果开展了研究,结果表明材料表面的破坏更多取决于空化效率而非连续的高速射流。Hutli等[15]利用图像采集处理系统分析射流压力、喷嘴结构参数、喷嘴形式、空化云生长周期对空化云动力学行为的影响,结果表明云层的几何特征 (厚度、长度、面积等) 经过汇聚、生长、收缩等过程呈现振荡模式发展。Pan等[16]通过测量空蚀样靶的质量损失和对样靶的显微图像研究,获取了在高围压环境下自激空化射流的空化强度和侵蚀规律,研究了最佳射流距离的问题。在网衣清洗装备清洗试验方面,宋协法等[17-18]对自行研制涡旋式网箱清洗设备的使用效率进行研究,确定了最佳毛刷长度为15~20 mm,设备清洗效率达30%以上;其他少有关于空化射流式网衣清洗装备渔网清洗效率方面的研究报道。

    目前国内深水网箱清洗装备的研发仍处于起步阶段,少有涉及空化射流式网衣清洗装备清洁性能及关键部件空化流动特性的相关研究。本研究以自研空化射流式深水网箱网衣清洗装备为对象,开展淹没环境下清洗装备高压喷嘴的空化特性分析及清洗装备试验,获取了空化射流式清洗装备多工况下的运行参数及网衣清洗清洁率,为空化射流式深水网箱网衣清洗装备优化及网衣污损生物清洗试验提供参考。

    基于高压密封原理,自主设计的网衣清洗装备结构见图1。主要由高压泵站、分流转盘、旋转接头、喷嘴、推进器、控制器等组成,工作原理为高压泵站提供高压流,经三通分流器进入分流转盘,分流转盘流道终端与喷嘴螺纹连接,喷嘴与分流转盘盘面夹角45°,高压流经微型喷嘴形成高速空化射流;同时,射流反作用力作用于转盘形成分流转盘旋转的驱动力矩,从而形成圆环形的清洗轨迹;通过控制清洗装备运动路径,可完成养殖网衣的清洗任务;调节螺旋桨控制电压可实现清洗装备与养殖网面靶距的调节控制。

    图  1  深水网箱网衣清洗装备结构示意图
    1. 分流转盘;2. 防护罩;3. 三通分流器;4. 微型喷嘴;5. 旋转接头;6. 螺旋桨
    Figure  1.  Sketch of net washing equipment of deep-water cage
    1. Rotating cleaning dish; 2. Protective cover; 3. Current diverter of three way; 4. Nozzle; 5. Rotary joint; 6. Propeller

    网衣清洗装备的性能参数见表1,影响分流转盘转速的主要因素是工作压力、流量、喷嘴与分流转盘夹角α等。

    表  1  网衣清洗装备性能参数
    Table  1.  Performance parameters of net washing equipment
    性能参数
    Performance parameter
    数值
    Value
    工作压力 Working pressure (Pin)/MPa 0~20
    额定功率 Rated power (P)/kW 18
    流量 Rate of flow (Q)/(L·min−1) 50
    尺寸 Size/mm 700×400×300
    螺旋桨推力 Thrust of propulsor (T)/kgf 9.8
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    喷嘴射流反作用力计算公式为:

    $$F = - {F{\text{'}} }$$ (1)

    式中F '为喷嘴单位时间内流体的平均合力。

    $$F{\text{'}} = Q{{v}}\sin \alpha $$ (2)

    Q为工作水流量,v为射流流速,$\alpha $为喷嘴与分流转盘夹角。由牛顿第二定律写出分流转盘转动方程[19-20]

    $$J{\rm{d}}w/{\rm{d}}t = Q(v\sin \alpha - wR)R - M$$ (3)

    J为旋转圆盘转动惯量,w为圆盘转速,R为射流出口与圆盘中心轴距离;M为摩擦扭矩,由流体黏性作用产生的阻力矩和轴承间摩擦产生的阻力矩构成。对方程 (3) 积分求解:

    $$w = \frac{{(QvR\sin \alpha - M)}}{{Q{R^2}}}\left[1 - \exp \left( - \frac{{Q{R^2}}}{J}t \right) \right]$$ (4)

    清洗装备分流转盘运动趋近于平衡时,圆盘转速稳态值:

    $$\Omega = v\sin \alpha/R - M/Q{R^2}$$ (5)

    推力系统由控制器和螺旋桨构成,控制器与螺旋桨通过10 m电缆通信,通过控制器调节螺旋桨输入电压控制推力大小,从而实现清洗装备与网面靶距的调节。控制器包括动力电源开关、电位器、电源开关、适配器和降压模块 (图2)。

    图  2  控制器原理图
    Figure  2.  Schematic diagram of controller

    试验地点位于中国水产科学研究院南海水产研究所花都基地试验车间,试验水槽尺寸为长1.2 m×宽1.2 m×高1 m,初始水槽水深为1 m,初始水槽内无流动。挂板设计参考Bi等[21],6只30 cm×30 cm 316不锈钢金属框架,框架直径为3 mm,6只网片规格为35 cm×35 cm,网片与框架用扎带系绑制成原始挂板,编号挂板为1~6号。原始挂板网片需保持绷紧状态 (图3-a),网片为绞拈无结网 (聚乙烯材质,网线规格0.23/3×3,缩结系数0.6/0.8)。挂板污损生物附着试验开展地点位于珠海市万山区桂山枕箱岛内侧深水网箱养殖基地,挂板悬挂于深水网箱网衣内侧,悬挂周期为4个月,对污损生物附着后的挂板称质量并记录,挂板污损生物附着情况见图3-b,值得注意的是本实验选用网片的污损生物附着程度远高于实际深水网箱养殖网衣生物附着水平,因此对清洗装备清洁性能提出了更高要求。汽油机带动高压泵站为清洗任务提供持续高压流,泵站额定流量50 L·min−1,配备量程0~50 MPa压力表、调压阀及高压流管;螺旋桨正向推力为9.8 kgf,反向推力为5.6 kgf。

    图  3  网片挂板
    a. 原始网衣挂板;b. 污损生物附着后的网衣挂板
    Figure  3.  Net hanging board
    a. Control group of hanging; b. Net hanging board after fouling organisms attached

    清洗试验设置3种试验工况,喷嘴孔径为0.6、0.8和1.0 mm。试验涉及悬挂网衣挂板及网衣清洗装备安装固定。利用横杆将网片挂板悬挂于水槽中心,挂板上沿端距离水面为30 cm,下沿端悬挂10 kg配重,以保证网片在淹没环境下受外力扰动不会出现大幅度晃动,以模拟实际深水网箱水下网衣姿态。水槽上端放置另一横杆,通过清洗装备吊环及绳索将清洗装备与横杆连接,清洗装备分流转盘正对网衣挂板,调节绳索伸缩量控制网衣清洗装备的入水深度。控制器调节螺旋桨推力实现分流转盘与挂板靶距调节;改变喷嘴与分流转盘夹角可实现分流转盘转速调节。清洗试验前,分流转盘最右端与挂板左端对齐,试验过程中清洗装置自左向右运动,速率为30 mm·s−1,秒表计时,清洗装备运动至转盘左端与网片挂板脱离,结束计时,记录清洗时间。称量器 (最大量程6 kg,精度为0.1 g) 称量挂板,反光式转速计 (FT3406) 记录分流转盘转速,每组实验重复2次,记录清洗过程,挂板清洗试验工况见图4

    图  4  挂板清洗试验工况
    Figure  4.  Test conditions of hanging plate cleaning

    挂板清洁率计算:

    $$ \begin{split} &\;\\ &\qquad \quad \eta = \dfrac{{{M_1} - {M_2}}}{{{M_1} - {M_3}}} \times 100{\text{%}} \end{split}$$ (4)

    式中M1为污损生物附着严重的挂板湿质量 (称量时沥干水分,kg);M2为使用清洗装备清洗后的挂板湿质量 (kg);M3为以人工敲打、阳光曝晒等方式对污损生物彻底清除后的挂板湿质量 (kg)。

    对淹没环境下网衣清洗装备关键部件喷嘴开展空化特性的数值分析,建立喷嘴的内部流场计算域,网格划分结果见图5。笔者此前在研究中[22-23],分别采用数值模拟及试验手段相结合的方法,对喷嘴结构变化引起的空化射流特性变化进行了分析,对数据模型的计算结果进行了试验验证,表明模拟结果与实验结果吻合度好,验证了数值模型的有效性。数值求解模型基于雷诺平均Navier-Stokes方程和k-ε湍流模型,流体相与气相作用关系选用Zwart-Gerber-Belamri空化模型,求解计算选用SIMPLE算法[24-25]

    图  5  计算区域网格划分
    Figure  5.  Grid generation of computing area

    为进一步验证计算模型的有效性和正确性,本文数值模型运用于Peng等[26]针对淹没环境下的喷嘴轴向水动力特性研究,将模拟结果与文献数据进行了对比,图6为淹没环境下喷嘴轴向静压力分布曲线图。计算边界条件设置:Inlet为压力入口条件,Pin=30 MPa;Outlet为压力出口条件;淹没环境压力为0.1 MPa (10 m水深)。基于计算模型获取的喷嘴仿真结果与Peng等[26]的计算结果较吻合,轴向静压最大误差在5%以内,表明本数值模型可以运用于淹没环境下喷嘴的水动力特性分析。

    图  6  喷嘴轴向静压力曲线图
    Figure  6.  Pressure curve in axial direction

    为尽量贴合实际生产情况,基于高压泵站动力装置参数,开展固定输入流量的多工况下网衣清洗装备试验。网衣清洗装备挂板污损生物清除质量m=M1M2,挂板污损生物质量M=M1M3。从整体试验结果分析,挂板污损生物的清除率受多因素共同作用,包括喷嘴入口压力、分流转盘转速、喷嘴孔径等。本试验结果表明最大网衣挂板清洁率可达79.76%,对应清洗装备参数输入压力为Pin=16.42 MPa,喷嘴缩颈直径为d=0.8 mm,该工况下网片挂板清洗前后效果见图7。网衣清洗装备单位时间内清洗面大、清洁率高,且装备未出现明显水泄漏现象,解决了清洗装备旋转机构高压水密封问题,可应用于离岸深水网箱养殖网衣的清洗。

    图  7  网衣挂板
    a. 清洗试验前的网片挂板;b. 清洗试验后的网片挂板
    Figure  7.  Hanging board
    a. Hanging board of net before cleaning test; b. Hanging board of net after cleaning test

    清洗试验设置参数及挂板清洗前后结果见表2。相同流量下,清洗装备输入压力均能达到12 MPa以上,随着喷嘴孔径减小,水下分流转盘转速大幅增加,分流转盘转速介于30.8~112 r·min−1;挂板清洗试验结果见表3,随着喷嘴孔径的增加,喷嘴出口流速由354 m·s−1减小到127 m·s−1;6组试验污损生物去除率最高为79.76%,水下分流转盘转速为88 r·min−1

    表  2  网衣清洗设备试验参数及结果
    Table  2.  Test parameters and results of net washing equipment
    试验参数
    Test parameter
    组别 Group
    123456
    喷嘴直径 Nozzle diameter (d)/mm 0.6 0.6 0.8 0.8 1.0 1.0
    工作流体压力 Primary flow pressure (P)/MPa 18.80 18.80 16.42 16.42 12.00 12.00
    分流转盘转速 Rotating speed of cleaning dish (w)/(r·min−1) 112.0 112.0 88.0 88.0 30.8 30.8
    挂板清洗前质量 Quality of hanging board before cleaning (M1)/kg 1.87 1.68 1.86 1.52 1.80 1.96
    挂板清洗后挂板质量 Quality of hanging board after cleaning (M2)/kg 1.38 1.23 1.03 0.93 1.56 1.63
    挂板彻底清洗后质量 Quality of hanging board after thorough cleaning (M3)/kg 0.81 0.88 0.80 0.80 0.81 0.92
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    表  3  挂板清洗试验结果计算
    Table  3.  Calculation of test results of hanging board cleaning
    指标
    Item
    组别 Group
    123456
    流速 Current speed (v)/(m·s−1) 354 354 230.81 230.81 127 127
    去除污损生物的质量 Mass of removing fouling organisms/kg 0.49 0.45 0.83 0.59 0.24 0.33
    去除挂板污损生物平均质量
    Average mass of removing fouling organisms in hanging board (m)/kg
    0.47 0.71 0.285
    挂板污损生物质量 Mass of fouling organisms in hanging board (M)/kg 1.06 0.80 1.06 0.73 0.99 1.04
    挂板污损生物平均质量 Average mass of fouling organisms in hanging board ($\overline M $)/kg 0.93 0.89 1.015
    污损生物去除率 Removal rate of fouling organisms($\eta $)/% 50.54 79.76 28.08
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    原始网片挂板长期放置海水,污损生物存在分布不均匀、重叠聚集性生长的特点,对清洗装备的挂板污损生物去除率测定有一定影响。同时以阳光曝晒、重物敲打等人工方式来实现网片挂板的彻底清洗,以及挂板制作过程中存在的网片余量等原因,易造成试验组原始挂板及彻底清洗后的挂板质量不均问题,但本试验结果表明整体变化趋势明显,对获取各试验组挂板污损生物去除率无明显影响。

    相同流量下,开展对网衣清洗装备关键配件喷嘴数值模拟研究,模拟环境围压为30 kPa (淹深30 cm)。3种喷嘴在不同压力条件下的近壁面气相体积分数分布见图8Pin=18.8 MPa时,d=0.6 mm喷嘴最大气相体积分数为0.60;Pin=16.42 MPa时,d=0.8 mm喷嘴最大气相体积分数为0.63;Pin=12 MPa时,d=1.0 mm喷嘴最大气相体积分数为0.75;3种喷嘴的最大气相体积分数发生位置均位于喷嘴缩颈位置。喷嘴缩颈轴向距离介于5~7 mm,d=1.0 mm喷嘴气相体积分数远大于d=0.6 mm和0.8 mm喷嘴;d=0.8 mm喷嘴气相体积分数大于d=0.6 mm喷嘴;喷嘴缩颈轴向距离大于7 mm,3种喷嘴的气相体积分数分布迅速衰减,因此可以预测,喷嘴d=1.0 mm工况条件的清洗装备空化强度更佳。

    图  8  气相体积分数分布
    Figure  8.  Distribution (vapor) of volume fraction

    对比数值模拟结果与试验结果,试验组最大污损生物去除率为79.79%,对应的试验参数组合为d=0.8 mm、Pin=16.42 MPa、w=880 r·min−1;而气相体积分数最大试验组参数组合为Pin=12 MPa、d=1.0 mm,表明网衣清洗装备的清洁性不仅受空化强度影响,还受工作压力、分流转盘转速、射流速度等的共同影响。

    图9为水淹没环境下喷嘴速度云图。Pin=18.80 MPa、d=0.6 mm工况下,高速射流从出口最大流速354 m·s−1,在距离出口40 mm位置流速为10.70 m·s−1,40 mm淹没环境下流速的降幅达到96.98%;Pin=16.42 MPa、d=1.0 mm工况下,高速射流从出口最大流速230.81 m·s−1,在距离出口40 mm位置流速为13.27 m·s−1,40 mm淹没环境下流速的降幅达到94.23%;Pin=12 MPa、d=1.0 mm工况下,高速射流从出口最大流速127 m·s−1,在距离出口40 mm位置流速为18.33 m·s−1,40 mm淹没环境下流速的降幅达到85.57%。淹没环境下流体黏性作用力使喷嘴射流速度发生了大幅度衰减,郭根喜等[20]对淹没射流环境下的射流空蚀特性研究表明,围压环境下流体剪切作用大幅度削减喷嘴的射流速度,淹没环境下空化射流作用在目标靶上形成空蚀圆环,印证了在相同条件下,一定靶距范围内,射流空化泡打击力为主要作用力。

    图  9  喷嘴速度云图
    Figure  9.  Velocity nephogram of nozzle

    高压喷嘴空化强度的大小直接决定空化射流的冲击作用效果,在相同流量下,相比d=0.6 mm喷嘴和d=0.8 mm喷嘴,d=1.0 mm喷嘴具有最大气相体积分数,随喷嘴孔径的增大入口压力减小,喷嘴的空化强度有所提升,表明在输入压力介于12~18.8 MPa,喷嘴孔径的变化对空化作用的影响程度更大,与陈理[27]喷嘴孔径变化对喷嘴冲蚀影响程度实验研究相吻合。一定流量下,分流转盘喷嘴直径选定后,输入压力及分流转盘转速对应确定。相比另外2种喷嘴,d=1.0 mm喷嘴有最大空化强度及最大气相体积分数,污损生物去除率仅28.08%,表明清洗装备清洁率还受其他因素影响,本试验条件下的分流转盘转速为30.8 r·min−1,可能由于转盘转速过慢导致附着生物去除率较小。6个试验组转盘转速介于30.8~112 r·min−1,当转盘转速过大时,促使空化射流作用污损生物表面时间过短,达不到清除污损生物的有效作用时间,降低了清洗装备的清洁性能;当转速过小,处于移动状态的清洗装备易造成空化射流未作用到部分区域而引起污损生物去除率的降低。

    挂板污损生物主要涉及中胚花筒螅 (Tubularia mesembryanthemum),翡翠贻贝 (Perna viridis)、网纹藤壶 (Amphibalanus reticulatus)、华贵栉孔扇贝 (Chlamys nobilis) 等[28-31]。清洗试验后挂板表面泥土被全部清除,呈现网片及污损生物原色。清洗装备利用高压作用实现了贝类生物硬质壳体的破碎,但贝类生物具有强抓力的底部软质足丝盘极难彻底清除,仍留有丝状托盘吸附在网面[32]。其次,试验结果表明仍有部分贝类污损生物存留,这是因为在清洗试验中不同挂板区域存在空化流对污损生物作用角度不同引起的打击力作用差异,这与陈欣欣等[33]对淹没水射流的冲击角度对冲击力作用的研究结果契合,空化流与污损生物的作用角度越大,空化射流与作用对象形成的射流厚度越小,网衣冲击效果越好。

    网衣挂板清洗后以残留壳体及足丝盘为主,清除不彻底的原因可能有以下几类:1) 贝类及托盘触角群污损生物多以群落聚集方式吸附在网衣,需更长空化射流作用时间;2) 喷嘴结构参数及分流转盘结构有待进一步优化;3) 本文选用的网衣试验挂板为极端污损生物附着情况,远高于实际深水网箱养殖生产的网衣清洗标准。国内对自研深水网箱网衣清洗装备的设计及清洁网箱性能分析的相关报道还较少,本研究是空化射流式深水网箱网衣清洗装备网衣清洗性能及实验方法的探索性研究,可为其他清洗装备技术研究提供参考。但鉴于试验条件限制,还无法对该清洗装备参数,包括淹没环境下的打击性能测试及打击力有效作用区域等参数开展研究,因此后期还需进一步开展网衣清洗装备的清洗性能研究。

    网衣清洗装备的污损附着生物去除率介于28.08%~79.76%,清洁效率受多因素影响,涉及输入压力、喷嘴直径、分流转盘转速。根据数值模型得出,在一定流量下,相较于入口压力,清洗装备喷嘴直径的变化对淹没环境下喷嘴空化强度的影响程度更显著。试验结果表明,喷嘴直径为0.8 mm,分流转盘转速为88 r·min−1,入口压力为16.42 MPa时清洗装备的网衣污损生物去除率最大,分流转盘转速对清洗效果影响显著。贝类污损生物在清洗装备空化射流冲击作用下主要以壳体破碎的形式脱落,清洗后以具有较强吸附力的贝类软质足丝盘为主要残留物,仍有部分贝类附着生物残留,污损生物的清除效率与空化射流作用的角度相关。

  • 图  1   各软件操作页面

    Figure  1.   Operation page of each software

    图  2   仿真系统架构

    Figure  2.   Framework of simulation system

    图  3   洗网机器人本体结构图

    Figure  3.   Structure diagram of washing robot body

    图  4   螺旋桨洗盘对机器人施加的推力和转矩

    Figure  4.   Thrust and torque applied by propeller to robot

    图  5   重力、浮力共同作用示意图

    Figure  5.   Schematic diagram of combined action of gravity and buoyancy

    图  6   Gazebo中对机器人施加转矩 (以x轴为例)

    Figure  6.   Applying torque to robots in Gazebo (Taking x-axis as an example)

    图  7   重力、浮力作用下的角速度冲击响应

    Figure  7.   Angular velocity shock response under action of gravity and buoyancy

    图  8   阻尼效应示意图

    Figure  8.   Schematic diagram of damping effect

    图  9   阻尼效应对机器人平动和转动的影响

    Figure  9.   Effect of damping on translation and rotation of robots

    图  10   单位冲击对有无附加质量线性加速度的影响

    Figure  10.   Influence of unit impact on linear acceleration with or without added mass

    图  11   流场图

    Figure  11.   Flow field diagram

    图  12   无高斯噪声流场下的线速度零输入零状态响应

    Figure  12.   Linear velocity zero input zero state response in no gaussian noise flow field

    图  13   流场高斯噪声下的线速度和角速度零输入零状态响应

    Figure  13.   Zero input and zero state response of linear velocity and angular velocity with Gaussian noise of flow field

    图  14   机器人在网箱表面的受力情况和贴网示意图

    Figure  14.   Force situation of robot on surface of cage and schematic diagram of sticking net

  • [1] 侯海燕, 鞠晓晖, 陈雨生. 国外深海网箱养殖业发展动态及其对中国的启示[J]. 世界农业, 2017(5): 162-166.
    [2] 徐皓, 陈家勇, 方辉, 等. 中国海洋渔业转型与深蓝渔业战略性新兴产业[J]. 渔业现代化, 2020, 47(3): 1-9.
    [3] 韩立民, 王金环. “蓝色粮仓”空间拓展策略选择及其保障措施[J]. 中国渔业经济, 2013, 31(2): 53-58.
    [4] 朱玉东, 鞠晓晖, 陈雨生. 我国深海网箱养殖现状、问题与对策[J]. 中国渔业经济, 2017, 35(2): 72-78.
    [5] 张汉华, 梁超愉, 吴进锋, 等. 大鹏湾深水网箱养殖区的污损生物研究[J]. 中国水产科学, 2003, 10(5): 414-418.
    [6] 彭安华, 刘成文, 陆波. 一种带有清洗装置和数据采集系统的深水网箱[J]. 南方农业, 2016, 10(3): 169-171.
    [7] 宋协法, 孙跃, 何佳, 等. 深水网箱清洗技术及装备研究进展[J]. 渔业现代化, 2021, 48(5): 1-9.
    [8]

    ALBITAR H, ANANIEV A, KAZAKOV I. In-water surface cleaning robot: concept, locomotion and stability[J]. Int J Mechatron Autom, 2014, 4(2): 104-115. doi: 10.1504/IJMA.2014.062338

    [9]

    OSAKA T, NORITA J. Submersible cleaning robot: US20060282503[P]. 2014-06-24.

    [10]

    JENSEN V. Fish farm cleaning robot: NO20170580A1[P]. 2018-10-08.

    [11]

    FORD M. Net cleaning device for in-situ cleaning of a submerged net, propeller for use with net cleaning device, method and system: WO2020069556A1[P]. 2020-04-09.

    [12] 庞洪臣, 杨芳, 俞国燕, 等. 一种新型深海网箱清洗机器人: CN107052002A[P]. 2017-08-18.
    [13] 青岛炬荣工程科技有限公司. 空化射流水下网衣清洗机器人: CN201910677594.2[P]. 2019-10-18.
    [14] 付宗国, 杨俭健, 刘莹莹, 等. 一种深水网箱养殖水下智能清理机器人: CN103144118A[P]. 2013-06-12.
    [15] 青岛森科特智能仪器有限公司, 烟台中集蓝海洋科技有限公司. 一种模块化网箱水下机器人: CN202021730216.0[P]. 2021-04-23.
    [16]

    LINDGREN P B. Aquaculture cage screen and cleaning apparatus: US 2012/0260443 A1[P]. 2012-10-18.

    [17]

    LINDGREN P B. Fish cage screen and cleaning apparatus: US 2012/0260861 A1[P]. 2012-10-18.

    [18] 飞马滨 (青岛) 智能科技有限公司. 一种用于海洋牧场网箱清洗的水下机器人: CN202110996755.1[P]. 2021-11-26.
    [19]

    FARLEY A, WANG J, MARSHALL J A. How to pick a mobile robot simulator: a quantitative comparison of CoppeliaSim, Gazebo, MORSE and Webots with a focus on accuracy of motion[J]. Simul Model Pract Th, 2022, 120: 102629. doi: 10.1016/j.simpat.2022.102629

    [20] 李志文, 程志江, 杜一鸣, 等. 基于ROS的清洁机器人运动控制研究[J]. 计算机仿真, 2023, 40(4): 455-460.
    [21]

    KOENIG N, HOWARD A. Design and use paradigms for Gazebo, an open-source multi-robot simulator[C]//2004 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) (IEEE Cat. No. 04CH37566). IEEE, 2004, 3: 2149-2154.

    [22]

    MANHÈS M M M, SCHERER S A, VOSS M, et al. UUV Simulator: a Gazebo-based package for underwater intervention and multi-robot simulation[C]//OCEANS 2016 MTS/IEEE Monterey, Monterey, CA, USA, 2016: 1-8. DOI: 10.1109/OCEANS.2016.7761080.

    [23]

    JOUNG T H, SAMMUT K, HE F, et al. Shape optimization of an autonomous underwater vehicle with a ducted propeller using computational fluid dynamics analysis[J]. Int J Nav Archit Ocean Eng, 2012, 4(1): 44-56. doi: 10.2478/IJNAOE-2013-0077

    [24] 刘开周, 赵洋. 水下机器人建模与仿真技术[M]. 北京: 科学出版社, 2020: 28.
    [25] 宋伟刚. 机器人学: 运动学、动力学与控制[M]. 北京: 科学出版社, 2007: 78.
    [26]

    FOSSEN, THOR I. Handbook of marine craft hydrodynamics and motion control[M]. Hoboken: Wiley, 2011: 15-52.

    [27]

    LIMARCHENKO O, SEMENOVICH K. Effect of the Coriolis forces on dynamics of the system reservoir-liquid under uniform outflowing[J]. Math Model Comput, 2018, 5(1): 34-40. doi: 10.23939/mmc2018.01.034

    [28] 潘昊东, 王志光, 刘纯虎. 流线型高速 ROV 螺旋桨水动力性能分析[J]. 舰船科学技术, 2020, 42(12): 41-46.
    [29]

    BERG V. Development and commissioning of a DP system for ROV SF 30k[D]. Trondheim: Norwegian University of Science and Technology, 2012: 30-31.

    [30]

    ANTONELLI G. Underwater robots[M]. Berlin: Springer, 2018: 57.

    [31] CHRIST R D, WERNLI R L. ROV技术手册: 水下机器人使用指南[M]. 中国造船工程学会《船舶工程》编辑部译. 上海: 上海交通大学出版社, 2018: 19-38.
    [32]

    RUE H, HELD L. Gaussian Markov random fields: theory and applications[M]. New York: Chapman and Hall/CRC, 2005: 15-82.

  • 期刊类型引用(4)

    1. 袁太平,廖宇琦,黄小华,胡昱,陶启友,李根,庞国良. 深水网箱网衣清洗装备关键部件设计及试验. 南方水产科学. 2024(01): 25-33 . 本站查看
    2. 魏盛军,蔡文鸿,丁兰,张哲,张艺,潘柏霖,陈思源,杨章武,魏观渊,林元俊,郑国富. 福建海上养殖设施污损生物处理方式现状调查. 渔业研究. 2023(02): 147-154 . 百度学术
    3. 黄小华,庞国良,袁太平,胡昱,王绍敏,郭根喜,陶启友. 我国深远海网箱养殖工程与装备技术研究综述. 渔业科学进展. 2022(06): 121-131 . 百度学术
    4. 廖宇琦,袁太平,胡昱,王绍敏,陶启友,黄小华. 转盘流道结构对网箱清洗装备喷嘴流场特性的影响. 渔业现代化. 2021(06): 9-18 . 百度学术

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出版历程
  • 收稿日期:  2023-09-27
  • 修回日期:  2023-11-20
  • 录用日期:  2023-12-10
  • 网络出版日期:  2023-12-14
  • 刊出日期:  2024-02-04

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