一种结合BIM技术的机电巡检智能体检机器人的制作方法

本发明涉及机电安装施工，具体为一种结合bim技术的机电巡检智能体检机器人。

背景技术：

1、机电系统作为建筑中的重要组成部分，不仅与建筑的正常运营密切相关，更直接影响人们的感观以及舒适体验。随着时间的推移，很多建筑的机电系统出现了设备设施老旧和损坏、运行效率低下、体验感差，以至于影响到运行质量以及系统安全。

2、在既有建筑改造过程中，机电改造工程中的最大难点是前期设计与实施方案的确定。而在一些老旧建筑改造中，影响方案确定的因素也很多，但原来机电系统的布局难以确定是最重要的难点，造成这个原因如下：

3、第一，分体式检测仪器作业割裂，集成度为零。现有工程机电体检需单独使用照度仪、红外热成像仪、钳形电流表、超声波测厚仪、超声波能量计等独立设备，每类设备供电、数据存储、定位系统相互独立。单栋高层地下机房+吊顶隐蔽管线摸排需人工往返搬运仪器多次，单区域摸排时长增加，且各类检测数据无法统一匹配空间坐标，后期bim建模需要人工二次对齐，数据误差率大，且机电bim和实际建造场景不一致，容易导致后期维护和改造的困难。同时常规超声波测厚仪必须剥离管线保温层才能检测壁厚，剥离后会破坏原有保温结构，增加后期修复成本。

4、第二，图纸偏差无法动态纠偏，隐蔽管线无法溯源。我国1990-2010年建成建筑超65%存在竣工图纸丢失、后期改造未更新图纸问题，现有bim三维激光扫描仅能扫描管线外部轮廓，无法区分同走向给排水、消防喷淋两类同管径异系统管线；且无法识别管线内部流量、阀门等机电部件工作状态，仅能获取外观数据。人工摸排依靠目视、敲击判断管线走向，对于吊顶内双层交错管线区分准确率不足35%。

5、第三，隐性安全隐患检测空白。现有所有机电检测设备均未覆盖管线支吊架形变检测：管线长期水流振动、建筑沉降会导致支吊架螺栓松动、型钢微小弯曲（形变量0.5-3mm），目视无法识别，但重型给排水管道单支吊架失效会引发管线坍塌。同时阀门普遍存在执行机构外观正常、内部阀芯断裂的隐性故障，人工手动启闭无法判别，现有流量检测设备仅能单点检测，无法实现阀门前后同步流量比对核验。

6、第四：维修空间数据缺失，对后期维护不利。且机电管线运行多年后，缺乏运行参数的数据支撑，使得运维过程中对一些隐蔽管线的状态无法估摸，导致运维的重点把握不明确，降低了运维的效率和质量。

7、因此，不满足现有的需求，对此我们提出了一种结合bim技术的机电巡检智能体检机器人。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种结合bim技术的机电巡检智能体检机器人，通过采用声波与电磁耦合探测，精准识别各类管线材质，提升识别准确率；通过阀门双侧数据比对，有效判别阀芯隐性故障，弥补人工检测短板；利用像素点阵识别微小形变，结合荷载模型预判支吊架坍塌风险，填补行业检测空白，解决了上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种结合bim技术的机电巡检智能体检机器人，包括头部支架体和尾部支架体，所述头部支架体与尾部支架体之间安装有多个蛇身支架体，头部支架体与尾部支架体上均设置有检测模块，头部支架体、尾部支架体与蛇身支架体的底部均设置有行走组件，头部支架体、尾部支架体与蛇身支架体通过偏转组件进行连接，蛇身支架体的一侧设置有连接件，连接件通过旋转组件与蛇身支架体进行连接，头部支架体和尾部支架体的底部固定有螺纹套管，螺纹套管内通过螺纹杆螺纹连接有抱箍。

3、优选的，所述偏转组件包括第一电机、驱动组件、第一主动轴与十字万向节，第一电机的输出端与第一主动轴连接，第一主动轴远离第一电机的一端与十字万向节连接，十字万向节与驱动组件连接。

4、优选的，所述驱动组件包括连接轴、第一从动齿轮、齿环、固定轴、第一主动齿轮与旋转轴，连接轴穿过蛇身支架体与十字万向节连接，连接轴上固定安装有第一从动齿轮，第一从动齿轮的内侧与第一主动齿轮啮合，外侧与齿环啮合，齿环通过固定轴安装在蛇身支架体的内壁上，第一主动齿轮固定在旋转轴上。

5、优选的，所述旋转组件包括第二电机、第二主动齿轮、第二从动齿轮和从动轴，第二电机的输出端穿过连接件与第二主动齿轮连接，第二主动齿轮与第二从动齿轮啮合，第二从动齿轮上固定有从动轴，从动轴安装在蛇身支架体上。

6、优选的，所述行走组件包括第三电机、第二主动轴、从动轴、支撑板、履带轮、连接齿轮、齿轮皮带，第三电机的输出端与第二主动轴连接，第二主动轴的两端与从动轴上均设置有连接齿轮，第二主动轴上的连接齿轮与从动轴上的连接齿轮通过齿轮皮带连接，从动轴设置在第二主动轴的两侧，且从动轴的两端穿过支撑板与履带轮连接。

7、优选的，所述检测模块，包括：

8、图像采集单元，用于利用鱼眼摄像头高清拍摄隐蔽空间设备外观缺陷，且将图像信息与三维空间坐标绑定，实现隐患点位精准溯源定位；

9、识别单元，用于通过多束激光探测原理识别管线材质，以及识别机电管线支吊架微小弯曲形变、螺栓轴向位移情况，并通过量化公式判定形变与位移是否超标，结合荷载模型预判管线坍塌风险；

10、探测单元，用于利用超声波检测管壁剩余厚度、内壁结垢厚度及局部锈蚀缺陷，通过电磁感应采集桥架内电缆的强弱电线路电流、通过红外感温数据，结合超声波以及管道内的流速反馈，判断风管温度、风压及环境温湿度参数；

11、照度探测单元，用于精准测算管线与建筑结构、周边管线的三维净距，校核设备检修空间是否达标，同时采集作业区域照度参数，判定照明设备更换需求；

12、边缘计算主控单元，用于同步调取管线实时介质流量、管线自重参数，核算支吊架实时荷载应力，具体包括：

13、基于管线自重参数体系构建支吊架实时荷载应力核算模型，管线自重参数包括：管线原设计厚度对应的基准自重、超声波探测不同断面得到的结垢/锈蚀增量自重、管道剩余容积内流动介质实时自重，管线自重参数耦合后结合修正系数得到支架实时荷载，计算公式为：

14、其中：为支吊架实时计算荷载；为安全修正系数，取值范围1.1~1.3；为管线原设计自重；为腐蚀/结垢附加重量，由超声波探测的各断面壁厚差值、结垢厚度结合材质密度积分计算得到；为管内剩余体积介质重量，由实测介质流量、管道有效通径、介质密度耦合计算；

15、bim联动单元，用于实现空间坐标配准、bim图纸动态纠偏，结合现场实测数据与bim竣工模型模型完成差异化可视化展示。

16、优选的，所述识别单元，具体包括：

17、利用探测传感器用于在不拆除管线保温层的前提下，通过电磁与低频声波耦合探测，利用超声波对不同材质的穿透率反馈，识别各类机电管线材质；

18、采用三光束激光追踪探测原理识别机电管线支吊架微小弯曲形变、螺栓轴向位移隐患，具体包括：

19、机器人通过周边障碍空间识别原理感知自身与管道的绝对平行基准面，向支吊架上、中、下三个部位同步发射三束定位激光；

20、定义激光理论往返时长为，允许误差阈值为，支架基准直线度偏差阈值为，螺栓轴向位移允许阈值为，弯曲形变判定公式如下：

21、其中，为第束激光实际往返时长，为激光在空气中传播速度；若存在任意一束激光无回波信号，或计算所得，则判定支架弯曲歪斜超标；

22、轴向位移判定公式如下：

23、其中,为三束激光回波时长平均值；若，则判定螺栓轴向位移超标；

24、结合计算出的支架形变数据、位移量化数据及荷载模型，预判管线坍塌风险等级。

25、优选的，所述探测单元，具体包括：

26、利用视觉传感器检测管壁剩余厚度、内壁结垢厚度及局部锈蚀缺陷，精准判定管线老化与积垢状态；

27、利用感应探头采集强弱电线路电流、温度数据，识别线缆过载、绝缘老化、线路断电、虚接及摆设式无效布线故障，完成机电电气设备能耗与安全体检；

28、利用温湿度传感器采集风管温度、风压及环境温湿度参数，结合管线三维净距数据与bim模型风管设计参数，量化判定风管法兰漏风等级；同时检测密闭机房空间湿度超标区域，将超标点位与三维空间坐标绑定后联动bim联动单元完成隐患标记，并调用支吊架实时荷载应力数据，分析高湿环境引发的支架锈蚀、管线受力偏移衍生安全风险；

29、通过激光发射器向外发射探测信号，根据信号发射与接收的时间差，计算机器人与周边障碍物、管线的直线距离，计算公式如下：

30、同时构建现场实景虚拟模型，精准标定管线与建筑结构、相邻管线的三维空间净距，校核设备检修空间是否达标，同时采集作业区域照度参数，判定照明设备更换需求；

31、利用电磁流量传感器和管壁振动传感器分别实时采集管道内部介质的瞬时流量、稳态流量数据与管道管壁水流紊动振动频率、管壁振动幅值数据，为管线内流动状态提供运维判断依据。

32、优选的，所述实时采集管道内部介质的瞬时流量、稳态流量数据与管道管壁水流紊动振动频率、管壁振动幅值数据，具体包括：

33、利用电磁流量传感器实时采集管道内部介质的瞬时流量、稳态流量数据；

34、利用管壁振动传感器实时采集管道管壁水流紊动振动频率、管壁振动幅值数据，耦合流量参数计算内壁结垢厚度；

35、通过阀门启闭过程中振动波动变化判别阀杆磨损、阀座淤堵故障，当上下游瞬时流量与设计流量之间的差值＜5%、管壁振动幅值波动＜0.02mm，判定为阀芯脱扣失效，外观启闭正常但内部介质不流通；

36、当上下游瞬时流量与设计流量之间的差值＞40%、介质静压衰减＞22%，判定为阀座泥沙、水垢淤堵；

37、当阀门启闭后流量变化正常，但管壁低频振动持续超标，判定为阀杆偏心磨损。

38、优选的，所述bim联动单元，包括：

39、利用ar技术完成建筑梁柱、吊顶、管线原始空间坐标的点云录入，实现现场实际建筑空间与虚拟bim坐标系精准配准，同时将bim竣工模型录入搭载平台，构建现场实景与虚拟bim模型的统一坐标基准；

40、机器人沿管线路径全路径爬行摸排，采集各管线实际安装的沿程轨迹、标高以及接口的实测参数，与平台内录入的竣工bim模型参数逐段比对，判别现场实际设置情况与bim竣工模型是否一致，生成包含位置偏差、材质不符、接口错位的全域偏差台账；

41、针对工程普遍存在的现场实际管线工况因为多次改造或其他原因而最终与初始竣工，利用机器人全域沿程摸排采集的真实管线坐标、标高、接口位置、管径及材质实测数据，与虚拟bim模型参数进行逐段校核；

42、若摸排得到的管线沿程轨迹、材质参数与bim竣工模型参数偏差在允许阈值内，对应管线区域显示基准绿色色块；若参数偏差超出阈值，根据偏差等级显示黄色/橙色色块；针对摸排识别出的缺陷部件，按故障类型绑定专属标识色块及文字标签。

43、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

44、1、本发明通过低频穿透声波与交变弱电磁耦合探测，无需拆除保温即可区分球墨铸铁、镀锌钢管、ppr塑料、玻璃钢各类主流管线材质，提高了材质识别的准确率。

45、2、本发明通过在阀门的两侧进行检测，动态比对启闭前后流量、管壁振动幅值，判别阀芯脱扣、阀座淤堵隐性故障，弥补人工启闭无法识别内部阀芯失效的缺陷；

46、3、本发明通过构建支吊架型钢基准像素点阵，识别0.2mm级微小弯曲形变、螺栓轴向位移，结合管线自重荷载模型预判坍塌风险，填补行业机电支吊架隐性隐患检测空白。