PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Aktywna kompensacja falowania w urządzeniu offshore przy sterowaniu wykorzystującym sztuczną sieć neuronową

Autorzy
Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Active heave compensation in offshore equipment with a neural network based control system
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
W artykule przedstawiono przykładowe rozwiązanie układu kompensującego ruchy statku wywołane falowaniem morskim. Zastosowano sterowanie w układzie zamkniętym, wykorzystując przy tym sztuczne sieci neuronowe. W analizowanym systemie lina jest prowadzona z wciągarki umiejscowionej na pokładzie jednostki, poprzez system krążków na A-ramie. Kompensacja ruchów statku bądź platformy umożliwia precyzyjne umieszczanie ładunku na dnie morza. Głównym komponentem odpowiedzialnym za eliminację ruchu ładunku jest system AHC wykorzystujący specjalny siłownik poruszający krążki i zmieniający długość liny. Zaproponowano prosty model umożliwiający symulacje układu w warunkach falowania oraz przeprowadzono przykładowe obliczenia.
EN
An offshore equipment with heave compensation system is presented in the paper. A simplified mathematical model allows studying the motion of the load when lowering towards seabed. During wavy sea, the load oscillations generated by a moving base (vessel, platform) make it very difficult to install a subsea unit on the seabed. Costly equipment has to be treated in a special way: an AHC system must be used in order to prevent the modules from damage. An example system presented is based on an A-frame, mounted in mid-ship over the moon pool and a winch system. In-line mounted compensator on the cross beam is considered. The rope length is controlled by application of a set of moving sheaves. Lagrange equations of the second order are applied in order to derive the equations of motion. The load is assumed to be a point mass, having three degrees of freedom. The rope model takes into account stiffness and damping. Motion of the vessel is assumed to be known. Dynamic optimisation enabling determination of the drive functions is defined. The optimal drive function realises the desired motion of the compensation cylinder, which minimises the load movement. Even for a simple and very efficient model, it is not possible to find an optimal course of AHC cylinder stroke in real-time. Therefore the optimisation is used further to generate a set of basic functions minimising the load movement for a defined weather window. A neural network is introduced, having used the generated base as learning data for the network teaching process. Then the neural network can be applied to simulations as an open loop controller, thanks to generalisation properties of the network. In order to improve the quality of compensation, a closed loop control system composed of a digital PID controller and the neural network is applied. Some numerical results are presented. The method de-scribed can be used in real-time, thus it is possible to implement it in practice.
Wydawca
Rocznik
Strony
593--596
Opis fizyczny
Bibliogr. 9 poz., rys., wykr., wzory
Twórcy
autor
Bibliografia
  • [1] Osiński M., Wojciech S.: Application of Nonlinear Optimisation Methods to Input Shaping of the Hoist Driver of an Off-shore Crane, Nonlinear Dyn., 17, 1998, pp. 369-386.
  • [2] Fałat P.: Analiza dynamiczna żurawia okrętowego typu A-rama, Praca doktorska, Bielsko-Biała, 2004.
  • [3] Tomczyk J.: Przegląd metod automatyzacji dźwignic, Transport Przemysłowy i Maszyny Robocze, 4(6), 2009, pp. 22-30.
  • [4] Do K. D., Pan J.: Nonlinear control of an active heave compen-sation system, Ocen Eng., 35, 2007, pp. 558-571.
  • [5] Fossen T. I.: Guidance and Control of Ocean Vehicles, Willey, New York, 1994.
  • [6] Morison J. R. i inn.: The force exerted by surface waves on piles, Petroleum Transactions, 189, 1950, pp. 149-154.
  • [7] Press W. H. i inn.: Numerical Recipes in C++. The Art of Scientific Computing, Cambridge University Press, 2002.
  • [8] Witt R.: Metody programowania nieliniowego, WNT, Warszawa, 1986.
  • [9] Ossowski S.: Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, PWN, Warszawa, 1996.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BSW4-0082-0022
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.