천정크레인 설비의 자동화에 사용될 수 있는 반진동 제어알고리즘을 제안하였다. 제안하는 제어알고리즘은 1) 복잡한 비선형계통 제어에 유용한 것으로 알려진 보상 FLC를 갖는 FCL, 2) 화물의 진동을 적게 하도록 가속도, 속도, 위치 기준 궤적을 발생하는 기준패턴발생기, 3) 속도, 위치 오차를 궤환하는 가속도 궤환제어기로 구성된다. 특히, 제안한 알고리즘은 화물의 진동각 정보를 제어에 활용하지 않으므로 고가의 진동각 센서가 필요 없다는 특징을 갖는다. 시뮬레이션에 의한 연구와 모형 크레인에 대한 실험 연구에 의해 제안하는 알고리즘의 유용성을 보인다.
천정크레인 설비의 자동화에 사용될 수 있는 반진동 제어알고리즘을 제안하였다. 제안하는 제어알고리즘은 1) 복잡한 비선형계통 제어에 유용한 것으로 알려진 보상 FLC를 갖는 FCL, 2) 화물의 진동을 적게 하도록 가속도, 속도, 위치 기준 궤적을 발생하는 기준패턴발생기, 3) 속도, 위치 오차를 궤환하는 가속도 궤환제어기로 구성된다. 특히, 제안한 알고리즘은 화물의 진동각 정보를 제어에 활용하지 않으므로 고가의 진동각 센서가 필요 없다는 특징을 갖는다. 시뮬레이션에 의한 연구와 모형 크레인에 대한 실험 연구에 의해 제안하는 알고리즘의 유용성을 보인다.
In this paper, is proposed an anti-swing control algorithm for the automation of overhead crane. The algorithm consists of three parts, the FCL with compensatory FLC which generates acceleration, velocity and position reference to reduce swing angle and acceleration feedback controller which feedbac...
In this paper, is proposed an anti-swing control algorithm for the automation of overhead crane. The algorithm consists of three parts, the FCL with compensatory FLC which generates acceleration, velocity and position reference to reduce swing angle and acceleration feedback controller which feedback control errors. Especially the algorithm dose not need angular sensor which detect swing angle of payload and requires high cost. By the simulation study and experiment with prototype crane, we showed the usefulness of the proposed algorithm.
In this paper, is proposed an anti-swing control algorithm for the automation of overhead crane. The algorithm consists of three parts, the FCL with compensatory FLC which generates acceleration, velocity and position reference to reduce swing angle and acceleration feedback controller which feedback control errors. Especially the algorithm dose not need angular sensor which detect swing angle of payload and requires high cost. By the simulation study and experiment with prototype crane, we showed the usefulness of the proposed algorithm.
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문제 정의
따라서 본 논문에서는 보상 FLCQ를 도입함으로써 주 FLC°fl 대한 환산계수 선정을 용이하게 하며, 정밀성과 속응성을 동시에 보장하고 진동을 작게 유지할 수 있도록 하기 위해 보상 FLC를 갖는 퍼지논리제어계를 구성하여 크레인의 트롤리 가속도를 제어하도록 하였다. 식(3)의 궤환제어기를 포함한 FLC제어계의 구성을 그림 3에 도시하였다.
본 논문에서는 각종 산업체에서 대형 물류 이송에 많이 사용되고 있는 천장 크레인의 운전 자동화에 활용될 수 있는 크레인 반진동 제어 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션 연구와 모형크레인에 대한 실험연구를 통하여 그 유용성을 보였다. 제안된 반진동제어 알고리즘은 비선형 계통의 제어에 효과적으로 옹용되고 있는 퍼지논리제어기와 크레인 화물의 진동을 줄이기 위한 크레인 트롤리의 가속도 속도, 위치 기준궤적을 발생하는 기준패턴 발생기, 가속도제어기로 구성되었으며, 시뮬레이션 연구 결과 크레인 화물의 진동각 정보가 없음에도 불구하고 화물의 진동을 작게 유지하면서 목표위치 도달후 신속히 화물의 진동이 감쇄되는 특성을 보였다.
가설 설정
가정한 크레인에서 mt- 30 [kg], Bd= 10 [N , sec/m] 이다. 화물의 하중이 25 [ton] 인 경우와 30[tai] 2 가지 경우에 대한 시뮬레이션 결과를 각각 그림 4, 5에 나타내었다.
화물의 하중이 25 [ton] 인 경우와 30[tai] 2 가지 경우에 대한 시뮬레이션 결과를 각각 그림 4, 5에 나타내었다. 시뮬레이션에서 가정한 하중은 실제 제철소에서 운영되는 크레인설비에서의 화물의 일반적인 하중값이다.
제안 방법
실제 산업현장에서 운전되고 있는 크레인의 경우 화물의 중량과 호이스트선의 길이 정보를 알 수 있는 경우가 대다수인데, 대부분의 반진동 제어알고리즘에서는 이러한 유용한 정보를 제어에 활용하지 않고 있다. 본 논문에서 제안하는 제어알고리즘의 기준패턴발생기에서는 이들 정보를 활용하여 진동발생이 최소화될 수 있는 패턴을 미리 발생하도록 하고, 퍼지논리제어기가 트롤리의 위치, 속도, 가속도를 동시에 강인하게 제어할 수 있도록 제어계를 구성함으로써 트롤리가 목표위치에 도달하였을 때 진동각이 최소화되도록 한다는 것이 제안하는 반진동제어알고리즘의 핵심이다. 이러한 특성으로 인해 제안하는 제어알고리즘을 이용한 크레인제어계에서는 고가의 복잡한 센서를 사용해야만 검출할 수 있는 크레인의 진동각 정보를 사용하지 않으므로, 크레인 자동화 설비비용을 저감할 수 있다는 특징을 갖게 된다.
그리고 크레인 화물의 진동을 억제하기 위해서는 트롤리의 가속도를 제어할 필요가 있다. 본 논문에서 제안하는 크레인 반진동 제어계에서는 복잡한 비선형 계통의 제어에 유용한 퍼지 논리 제어기(Fuzzy Logic COTtroUer: FLC )를 이용하여 트롤리의 가속도를 제어하도록 하며, 전체 크레인 반진동제어계는 패턴발생기와 패턴발생기 출력을 크레인의 트롤리가 추종하도록 제어하는 퍼지논리제어기, 화물의 진동과 밀접하게 관련된 트롤리의 가속도를 추정하는 가속도 추정기 세 가지로 구성되며, 그 구성을 그림으로 나타내면 그림 1과 같다.
본 논문에서는 그림 2와 같은 속도와 가속도 패턴을 발생하는 패턴 발생기를 사용한다. 본 논문의 제어알고리즘에서는 화물의 진동각을 궤환하지 않으므로 목표위치 도달시 화물의 진동크기는 가속도 패턴의 Tx 〜 4와 트롤리 제어기의 제어 정밀도에 의해 결정된다.
따라서 제어에 앞서우선적으로 목표위치 도달시 화물의 진동을 작게 유지되도록 하는 시간구간 Tx 〜 7、7를 결정하여야 한다. 본 논문에서는 이송화물의 하중과 화물을 이송하여야 할 목표위치, Vsi, Vs2 가 지상국 컴퓨터에 의해 결정되어 전송되면, 패턴발생기에서는 아래에 기술하는 방식에 의해 각 시간구간 Tx ~ T7을 계산하여 결정한다.
본 논문에서는 크레인 운전 자동화에 활용될 수 있는 크레인 반진동 제어 알고리즘을 제안한다 제안하는 제어알고리즘에서는 크레인 화물의 진동을 감소시킬 수 있는 크레인 트롤리의 가속도, 속도, 위치 기준궤적을 발생하는 기준패턴 발생기와 복잡하고, 불확실한 비선형계통의 제어에 효과적으로 적용되고 있는 퍼지논리제어기를 이용하여 크레인을 제어한다. 크레인 운전시 발생되는 화물 진동각의 크기는 화물의 중량과 호이스트선의 길이에 의해 거의 모든 영향을 받는다.
사용한다. 본 논문의 제어알고리즘에서는 화물의 진동각을 궤환하지 않으므로 목표위치 도달시 화물의 진동크기는 가속도 패턴의 Tx 〜 4와 트롤리 제어기의 제어 정밀도에 의해 결정된다. 따라서 제어에 앞서우선적으로 목표위치 도달시 화물의 진동을 작게 유지되도록 하는 시간구간 Tx 〜 7、7를 결정하여야 한다.
본 장에서는 제안된 크레인 반진동 제어 알고리즘 '을 1축 모형 크레인시스템에 대해 적용하여 실험한 결과와 그 실용적 유용성에 대해 기술한다.
가속도 추정기( acceleration estimator )는 트롤리의 위치정보로부터 트롤리의 속도와 가속도를 추정하도록 한다. 퍼지논리제어기로는 일반적인 퍼지논리제어기보다 더 강인한 제어특성을 갖는 것으로 알려진 보상 FLCQ를 갖는 퍼지논리제어기(FLC with corrpensatory FLC )를[9] 사용하여 트롤리의 위치, 속도, 가속도가 패턴발생기에서 발생된 기준궤적을 강인하게 추적할 수 있도록 트롤리를 제어하도록 한다.
대상 데이터
제어 알고리즘의 실험적 검증에 사용한 호이스트선의 길이는 500 [mm] 이며, 화물의 하중은 1.5 [kg] 이다. 그리고 목표 이송거리는 400 [mm], 설정한 가속도는 500 [Wsec2] 이다.
1 절에서 기술한 패턴발생기에 의해 결정된 패턴과 가속도 제어를 위한 퍼지논리제어기에 의해 제어한 결과를 그림 9에 보였다. 추적 특성방정식 ⑷의 Ki, Ka는 각각 150, 500 으로 선정하여 사용하였다.
성능/효과
두 가지 경우 모두에서 위치와 속도는 매우 잘 추종되고 있음을 보이고 있으며, 진동각을 궤환하고 있지 않은데도 불구하고, 크레인 화물의 진동이 작게 유지하고, 목표위치 도달후 빨리 진동이 감쇄됨을 알 수 있다.
제안된 반진동제어 알고리즘은 비선형 계통의 제어에 효과적으로 옹용되고 있는 퍼지논리제어기와 크레인 화물의 진동을 줄이기 위한 크레인 트롤리의 가속도 속도, 위치 기준궤적을 발생하는 기준패턴 발생기, 가속도제어기로 구성되었으며, 시뮬레이션 연구 결과 크레인 화물의 진동각 정보가 없음에도 불구하고 화물의 진동을 작게 유지하면서 목표위치 도달후 신속히 화물의 진동이 감쇄되는 특성을 보였다. 또한 실험 결과에 있어서도 크레인이 정지후 화물을 신속히 하강할 수 있을 정도의 진동만이 존재함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서 제안하는 제어알고리즘의 기준패턴발생기에서는 이들 정보를 활용하여 진동발생이 최소화될 수 있는 패턴을 미리 발생하도록 하고, 퍼지논리제어기가 트롤리의 위치, 속도, 가속도를 동시에 강인하게 제어할 수 있도록 제어계를 구성함으로써 트롤리가 목표위치에 도달하였을 때 진동각이 최소화되도록 한다는 것이 제안하는 반진동제어알고리즘의 핵심이다. 이러한 특성으로 인해 제안하는 제어알고리즘을 이용한 크레인제어계에서는 고가의 복잡한 센서를 사용해야만 검출할 수 있는 크레인의 진동각 정보를 사용하지 않으므로, 크레인 자동화 설비비용을 저감할 수 있다는 특징을 갖게 된다.
통하여 그 유용성을 보였다. 제안된 반진동제어 알고리즘은 비선형 계통의 제어에 효과적으로 옹용되고 있는 퍼지논리제어기와 크레인 화물의 진동을 줄이기 위한 크레인 트롤리의 가속도 속도, 위치 기준궤적을 발생하는 기준패턴 발생기, 가속도제어기로 구성되었으며, 시뮬레이션 연구 결과 크레인 화물의 진동각 정보가 없음에도 불구하고 화물의 진동을 작게 유지하면서 목표위치 도달후 신속히 화물의 진동이 감쇄되는 특성을 보였다. 또한 실험 결과에 있어서도 크레인이 정지후 화물을 신속히 하강할 수 있을 정도의 진동만이 존재함을 확인할 수 있었다.
특히 제안되는 알고리즘은 고가의 복잡한 센서를 사용해야만 검출할 수 있는 크레인의 진동각 정보를 사용하지 않으므로 기존의 제어설비에 반진동 제어알고리즘만을 탑재함으로써 크레인 자동화 설비 경비 부담을 줄일 수 있다는 특징을 갖는다. 그리고, 향후 본 논문의 결과를 2축 이송 크레인에의 확대 연구가 필요하다.
후속연구
부담을 줄일 수 있다는 특징을 갖는다. 그리고, 향후 본 논문의 결과를 2축 이송 크레인에의 확대 연구가 필요하다.
참고문헌 (10)
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