This paper presents position control of nonlinear three-dimensional crane systems using neural network approach. Such crane system generally includes very complicated characteristic dynamics and mechanical framework such that its mathematical model is expressed by strong nonlinearity. This leads difficulty in control design for the systems. We linearize the nonlinear system model to construct PID control applying well-known linear control theory and then neural network is utilized to compensate system perturbation due to linearization. Thus, control input of the crane system is composed of nominal PID and neural output signals respectively. Our method illustrates simple design procedure, but system perturbation and modelling error are overcome through a neural compensator. As well. adaptive neural control is constructed from online learning. Computer simulation demonstrates our control approach is superior to the classic control systems.
As a way to build more efficient and intelligent container cranes for todays hub ports, communication networks are used to interconnect numerous sensors, actuators, controllers, and operator switches and consoles that are spatially distributed over a crane. Various signals such as sensor values and operator's commands are digitized and broadcast on the network instead of using separate wiring cables. This not only makes the design and manufacturing of a crane more efficient, but also easier implementation of intelligent control algorithms. This paper presents the performance evaluation of CAN(Controller Area Network), TTP(Time Triggered Protocol) and Byteflight that can be used for cranes. Through discrete event simulation, several important quantitative performance factors such as the probability of a transmission failure, average system delay (data latency) and maximum system delay have been evaluated.
This paper describes the control system to suppress the load pendulation using tagline for the floating crane. Dynamic equation of motion of the floating crane and the load is derived using Newton's 2nd law and free body model. The floating crane and the load are assumed that they move in center plane. Each rigid body has 3 DOF (surge, heave, pitch), because it moves in two directions and rotates. Then, this system, which is composed of two rigid bodies, has 6 DOF. The gravitational force, the hydrostatic force, the hydrodynamic force and the tension of the wire rope are considered as external forces, which affect to the floating crane. To suppress the pendulation of the load, the tagline, which connects between the load and the float crane, is applied to the system. The tagline is composed of the spring and the wire rope. Proportional and Derivative control is used as a linear control algorithm. The results of the numerical analysis of the 3,600 ton floating crane show that the tagline system is effective to suppress the load pendulation.
This paper presents an efficient finite analysis model and a simulation-based reliability analysis method for stowage device system failure of a container crane with respect to lateral load. A quasi-static analysis model is introduced to simulate the nonlinear resistance characteristics and failure of tie-down and stowage pin, which are the main structural stowage devices of a crane. As a reliability analysis method, a subset simulation method is applied considering the uncertainties of later load and mechanical characteristic parameters of stowage devices. An efficient Markov chain Monte Carlo (MCMC) method is applied to sample random variables. Analysis result shows that the proposed model is able to estimate the probability of failure of crane system effectively which cannot be calculated practically by crude Monte Carlo simulation method.
Study in this paper concerns the optimal $H_{2}$ integral servo problems for linear crane model systems via the constraints of the derivatives of state variables added to the standard constraints. It is shown in the paper that the derivative state constrained optimal $H_{2}$ integral servo problems can be reduced to the standard optimal $H_{2}$ control problem. The main subject of the paper is to apply the results of derivative state constrained $H_{2}$ integral servo theorem in crane system. The effect of our proposed controller with respect to mitigate an under damping for crane model system is also verified.
Cho Hyun-Cheol;Fadali M.Sami;Lee Young-Jin;Lee Kwon-Soon
Journal of Mechanical Science and Technology
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제20권5호
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pp.591-601
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2006
In this paper, we present a new control methodology for perturbed crane systems. Nonlinear crane systems are transformed to linear models by feedback linearization. An inverse dynamic equation is applied to compute the system PD control force. The PD control parameters are selected based on a nominal model and are therefore suboptimal for a perturbed system. To achieve the desired performance despite model perturbations, we construct a neural network auxiliary controller to compensate for modeling errors and disturbances. The overall control input is the sum of the nominal PD control and the neural auxiliary control. The neural network is iteratively trained with a perturbed system until acceptable performance is attained. We apply the proposed control scheme to 2- and 3-degree-of-freedom (D.O.F.) crane systems, with known bounds on the payload mass. The effectiveness of the control approach is numerically demonstrated through computer simulation experiments.
본 논문은 CAN을 사용하여 매트릭스 컨버터로 구동되는 천정형 크레인의 총괄제어 기법을 제시하였다. 크레인의 갠추리, 트롤리 및 호이스트 구동용으로 4개 매트릭스 컨버터-유도전동기 구동장치를 직접토크 기법으로 위치 제어한다. 위치제어 알고리즘과 CAN을 사용한 크레인의 총괄제어 기법을 제시하고, 시뮬레이션 및 실험을 통하여 매트릭스 컨버터-유도전동기로 구동되는 크레인의 위치제어 성능을 확인한다.
An overhead crane system consists of trolley, girder, rope, object, trolley motor, girder motor, and hoist motor. An analytic model which derived from the modelling of the overhead crane system is nonlinear model which includes the swing and the twist angle of the object. this model consists of the equation of motion for motors and object. If the swing angle and the acceleration of Z for the object are small, this model becomes a simple nonlinear model which doesn't include the swing and the twist angle of the object. From the results of computer simulation, the characteristics of an actual overhead crane system could be predicted by the simple nonlinear model.
As the need of handling heavy materials increases, various cranes are used in industries. However, the effectiveness of crane also entails industrial accidents such as falling, constriction etc. In fact, the number of fatal accidents caused by crane is still high in Korea. To find out the causes of the accidents in terms of human error, we developed a man-machine system model that consists of two axes; human information processing and crane life cycle. In the human information processing dimension, we simplified it as five functions; sensing and perception, decision making and memory, response etc. In the crane life cycle dimension, we divided it into nine phases; design, production, operation etc. For the 152 fatal accident records during 1999-2006 years, we classified them into 45 cells made by two axes. Then we identified the preceding causes of the classified crane accident based on performance shaping factors. As the results of statistical analysis, the overall trend of crane fatal accidents was described. For the cause analysis, wrong decision making in work plan phase shows the highest frequency. Next, the poor information input in crane operation followed in accident frequency. In ergonomics view, the problems of interface design in displays and controls made 11.8% of fatal accidents. Following the analysis, several ergonomic design guidelines to prevent crane accidents were suggested.
본 논문에서는 현존하는 크레인 모니터링 시스템의 문제점을 보완한 새로운 크레인 통합 모니터링 시스템 구현한다. 구현하는 모니터링 시스템은 무선 네트워크를 기본으로 주 차단기의 전체 부하전류를 측정하기 위한 시스템, 주 감속기의 오일 및 베어링 감시를 위한 온도와 진동 측정 시스템, 주권 모터 베어링의 온도 측정 시스템, 또한 전기실 전체의 화재 감시를 위한 센서 등을 갖추고 여기에서 측정한 데이터를 중앙의 감시실로 전송하여 진단을 수행하는 통합 모니터링 시스템을 구현하고 성능시험을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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