Pagitsch, J. (2017). Feasibility study of the use of autonomous UAVs in steel plants [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2017.43686
Die mit der Produktion von Stahl einhergehenden chemischen und physikalischen Vorgänge sind äußerst gut erforscht und können in modernen Stahlwerken sehr gut gesteuert und beeinflusst werden. Dennoch ist die Prozesskette sehr komplex und hängt von vielen Faktoren ab, die von wenig sachkundigen Personen auf den ersten Blick eher nicht in Betracht gezogen würden. Ein Beispiel für diese Faktoren ist die Qualität bzw. der Zustand des Feuerfestmaterials. Damit werden Gefäße, welche flüssigen Stahl beinhalten, ausgekleidet, um den extremen Temperaturen widerstehen zu können. Da das Feuerfestmaterial hoher thermischer, mechanischer und chemischer Beanspruchung ausgesetzt ist, nützt es sich mit der Zeit stark ab und das Gefäß muss neu ausgekleidet werden. Für den Stahlwerksbetreiber ist das Wissen über den aktuellen Abnützungsgrad essentiell, da er damit die Prozesszeiten optimieren und dadurch die Produktionsmenge maximieren kann. Nach aktuellem Stand der Technik wird die sogenannte Reststeinstärke, also die noch vorhandene Dicke der Auskleidung, mittels Laserlaufzeitmessungen bestimmt. Die dazu verwendeten Geräte sind auf diesen Anwendungsfall spezialisiert und können die innere Oberfläche eines Gefäßes unter den vorliegenden extremen Umweltbedingungen messen. Trotzdem sind die Ergebnisse der Messungen nicht zufriedenstellend genau. Das liegt nicht zuletzt daran, dass das Messgerät von Menschenhand bedient werden muss, was großen Spielraum für diverse fehlerhafte Einflüsse lässt. Das Teilziel eines Forschungsprojektes des Feuerfestherstellers RHI AG ist es, den Messvorgang weitgehend zu automatisieren. Ein möglicher Ansatz dafür ist die Montage des Lasermesskopfes auf ein unbemanntes Flugobjekt (Drohne), was sehr viel Flexibilität im Hinblick auf die Messung mit sich bringen würde. Ziel dieser Arbeit ist es, die Machbarkeit der Realisierung dieses Ansatzes zu prüfen. Der Einsatz von Drohnen in einem Stahlwerk bringt viel mehr Herausforderungen mit sich als der Einsatz im Außenbereich, wo Drohnen momentan schon sehr erfolgreich für eine Vielzahl von Aufgaben verwendet werden. Eine der größten Herausforderungen sind die außerordentlich rauen Umweltbedingungen in Stahlwerken. Abgesehen von extremen Temperaturen gibt es dort sehr schmutzige und staubige Bereiche sowie nicht zu vernachlässigbaren Wind, der durch die großen Temperaturschwankungen verursacht wird. Da keine Messwerte der genannten Parameter vorliegen, werden in der Arbeit mathematische Modelle entwickelt, um die Temperatur und den Einfluss des Windes auf eine Drohne abzuschätzen. Basierend auf diesen Modellen werden die Anforderungen der Flugdrohne bezüglich Temperatur- und Windresistenz definiert. Eine weitere Herausforderung ist die automatische Detektion von Hindernissen. Diese ist unabdingbar, um einen sicheren Betrieb des Messsystems zu gewährleisten. Die vorliegende Arbeit gibt einen Überblick über diverse vorhandene Systeme und Technologien zur Hinderniserkennung. In einer kurzen Schlussfolgerung werden die Systeme anhand der relevantesten Eigenschaften bewertet. Weiters wird ein ultraschall-basiertes Hinderniserkennungssystem gebaut und dessen Leistungsfähigkeit beurteilt. Ziel ist es, dadurch einen besseren Einblick in typische Probleme derartiger Aufgaben zu bekommen. Zum Dritten stellt sich die Frage, wie man die Flugdrohne durch das Stahlwerk navigieren kann. Ein herkömmliches GPS kann dafür nicht in Betracht gezogen werden, da in Innenräumen keine ausreichend starken GPS-Signale zur Verfügung stehen. Die wichtigste Anforderung an ein alternatives Navigationssystem ist eine sehr hohe Genauigkeit, da diese als Grundvoraussetzung für eine präzise Lasermessung gegeben sein muss. In dieser Arbeit werden sowohl marktreife Systeme als auch Systeme, die sich noch im Entwicklungsstadium befinden, aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtet. Auch hier werden anschließend wieder überblicksmäßig die vielversprechendsten Technologien bewertet.
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The process of steel making has been explored exhaustively and can be controlled very well in today's steel plants. Nevertheless, it is rather complex as it depends on many parameters which may not be obvious for people not being experts on this topic. One of these parameters is the quality and state of refractory. Refractory is needed to line vessels containing liquid steel so that they can withstand the extreme temperatures. Since it is stressed thermally, mechanically and also chemically, the refractory lining wears out by the time and has to be renewed. A good knowledge of the current refractory wear is absolutely necessary for the operator of the steel plant to be able to optimise the process time and maximise output. The remaining lining thickness is usually determined with time-of-flight laser measurements. Although there are specialized laser scanners used, which enable to measure the inner surface of a vessel at the harsh environmental conditions, the results are not satisfying. This is not at least because there is a lot of human intervention necessary to operate the measurement device, which leaves margins for many errors. An aim in a research project of RHI AG, a company which is world leader in refractory production, is to completely automatise the laser measuring procedure. One possible approach is to carry the measurement device with an autonomous UAV, which would provide the highest exibility that can be achieved. The goal of this thesis is to investigate the feasibility of the realisation of this innovative approach. Using UAVs inside a steel plant meets much more complex challenges than using UAVs outdoors. A main challenge are the harsh environmental conditions in steel plants. Apart from extreme temperatures, there are very dusty areas and furthermore relatively strong winds due to temperature fluctuations. As there is no measured data of these parameters available, this thesis develops mathematical models to estimate temperature and wind effects. On the basis of these models, the requirements of the UAV concerning temperature and wind resistance are classified. The second big challenge is the automatic detection of obstacles which is inevitable to guarantee safe operation of the autonomous UAV. In this thesis, an overview of available systems and technologies is given and as a conclusion, the specific systems are rated based on their most relevant characteristics. Furthermore, a sonar-based obstacle detection system is developed and evaluated to get a better view on typical problems that may occur. The third issue is navigation of the UAV in a steel plant. The problem is that there are no GPS signals available inside. As a result, an alternative system has to be found. The main requirement is an extremely high positioning accuracy, which is necessary to enable a precise laser measurement. The thesis examines systems with both high and low state of development from different perspectives. Again, a short conclusion points out the most promising technologies.