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Abstract 조선소에서는 해상 크레인 등 다양한 크레인을 활용하여 블록들을 탑재해 선박을 건조한다. 블록을 탑재할 때는 타 구조물과의 충돌 및 와이어 로프의 과도한 인장력 발생 등의 위험성을 고려하여 정확하게 블록을 제어하는 것이 필수적이다. 특히, 해상 크레인을 활용한 블록 탑재 과정에서는 파도와 바람에 의한 외력이 중요한 요소로 작용하기 때문에 이를 고려하여 블록의 정확한 위치와 자세를 제어해야 한다. 먼저, 탑재 시 블록을 정확하게 제어하기 위해서는 크레인과 블록의 동역학 모델을 정확하게 구성하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 해상 크레인의 붐 (boom)을 회전시키는 모멘트와 블록과 연결된 와이어 로프를 감는 윈치 (winch)에 작용하는 힘 등 외력이 존재하는 상태에서 블록의 위치와 자세를 정확하게 계산할 수 있도록 다물체계 기반의 동역학 모델을 구성하였다. 한편, 블록이 연결된 해상 크레인은 블록의 목표 위치와 자세가 주어졌을 때 해상 크레인의 제어 입력을 정확하게 계산할 수 없는 underactuated system이라고 볼 수 있다. 이로 인해 블록의 제어를 위해 고전적인 제어 방식을 적용하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 모델 기반 제어 방법인 MPC (Model Predictive Control) 방법을 이용하여 동역학 모델 기반의 예측을 통해 블록을 제어하였다. 이때, 외란에 의한 영향을 고려하기 위해 외란 관측기를 통해 실제 크레인 모델과의 오차를 추정하고 이를 적용하여 최적 제어를 수행하였다. 최종적으로 실제 해상 크레인을 이용한 블록 탑재 작업의 동역학 모델 및 제어 알고리즘을 모사하였고, 그 결과 제안된 방법으로 블록 탑재 작업의 제어가 잘 수행됨을 확인하였다.
Publication Date 2021-11-05

이혜원, 노명일, 김예린, "해상 크레인의 MPC 기반 블록 리프팅 제어", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 664, 2021.11.04-05


  1. 여인창, 노명일, 이혜원, 유동훈, "선박용 서라운드 뷰 영상의 자동 생성 방법", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 45, 2023.02.08-11

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  2. 노명일, "선박 설계, 생산 및 운용 단계에서의 딥 러닝 활용 예, 2020년도 선박해양플랜트구조연구회 워크샵, 2021.02.18

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  3. 전도현, 노명일, 이혜원, 조영민, 진은석, 유동훈 "선박 정보의 불확실성을 고려한 확률론적 충돌 위험도 산정", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 94, 2021.08.25-28

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  4. 송하민, 노명일, 하지상, 김기수, "해군 함정의 승조원 구성 시뮬레이션 방법", 2022년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, 2022.11.09-11

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  5. 공민철, 노명일, 이혜원, 전도현, 조영민, 박정호, "자율 운항 기술 검증을 위한 VR 기반 시뮬레이션 프로그램", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 48, 2023.02.08-11

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  6. 박정호, 노명일, 이혜원, 조영민, 손남선, "딥 러닝 기반 다중 카메라 영상을 이용한 해상 장애물 탐지 추적에 관한 연구", 2022년도 한국항해항만학회 추계학술발표회, 부산, pp. 186, 2022.11.10

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  7. 정동근, 노명일, 여인창, 공민철, 김기수, 이준식, 유원철, "다양한 해상 객체를 반영한 소형 선박의 항로 계획법", 2022년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, 2022.11.09-11

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  8. 박정호, 노명일, 이혜원, 조영민, 손남선, "영상 기반의 선박 추적을 위한 개선된 방법", 2022년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, p.311, 2022.06.02-04

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  9. 김진혁, 노명일, 여인창, 김기수, 오민재, "딥 러닝을 이용한 소형 선박의 저항 예측", 2022년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 290, 2022.06.02-04

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  10. 이혜원, 노명일, 박정호, "선박 추적을 위한 센서 데이터 연관 방법", 2022년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 309, 2022.06.02-04

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