유전알고리즘을 이용한 항만용 크레인의 적응 퍼지제어기 설계

Abstract

Port STS(ship-to-shore) cranes consist of various complex devices and a length of hoist wire rope. The crane mass changes when loading or unloading containers to/from ships, and disturbances such as waves and wind gusts are also present during crane operations. For these reasons, existing linear controllers cannot achieve the control objective desired by crane operators. This thesis proposes a design for an adaptive fuzzy controller that allows port STS cranes make a trolley follow a target position precisely, while minimizing the swing angle of the containers, even in work environments where changes in parameters and disturbances occur.

This thesis introduces a mathematical non-linear system using the Lagrange's equation of motion for the loading and unloading system of a port STS crane. This non-linear system was expressed as nine subsystems, which are also linear systems, and took into account the hoist wire rope length and the container mass. The subsystems were combined with fuzzy rules and implemented with a fuzzy model that had a similar dynamic characteristic to that of a non-linear system. A PI-type state feedback controller (a linear controller) was then designed using a genetic algorithm for each of the subsystems in the fuzzy model. These controllers were then combined with the fuzzy rule again to design the final adaptive fuzzy controller.

Compatibility of the proposed fuzzy model is compared with the nonlinear system of the STS crane for port and its effectiveness was verified. Also, The PI type status feedback controller also confirmed its performance. Finally, the proposed adaptive fuzzy controller was applied to the nonlinear system of the port STS cranes, and the validity was verified through computer simulations. In the simulations, changes in reference inputs, applying disturbance, and variation in initial conditions during container loading work where parameters changed were taken into consideration. Under these conditions, the adaptive fuzzy controller performed better than the PI-type state feedback controller.

|다양하고 복잡한 장치로 구성되어 있는 항만용 STS 크레인은 컨테이너를 선박에 싣거나 내릴 때마다 호이스트 와이어로프의 길이와 취급하는 컨테이너의 질량이 변하며, 크레인 조종 중 파도와 돌풍 등의 외란도 상존한다. 따라서 기존의 선형제어기로는 크레인이 원하는 제어목적을 달성하기가 어렵다. 본 논문은 이러한 파라미터의 변화와 외란이 존재하는 작업환경에서도 항만용 STS 크레인이 트롤리를 목표위치에 정밀하게 추종시킬 뿐만 아니라 컨테이너의 흔들림을 최소화시킬 수 있는 적응 퍼지제어기 설계기법을 제안한다.

이를 위해, 먼저 항만용 STS 크레인의 하역시스템에 대한 수학적 비선형시스템을 라그랑지 운동방정식을 이용하여 유도하였으며, 이 비선형시스템을 호이스트 와이어로프의 길이와 컨테이너의 질량을 고려하여 9개의 서브시스템, 즉 선형시스템으로 다시 표현하였다. 또한, 이 서브시스템을 퍼지규칙으로 결합하여 비선형시스템과 동역학적 특성이 유사한 퍼지모델로 구현하였다. 다음으로 퍼지모델의 각 서브시스템에 대해 유전알고리즘을 이용하여 PI형 상태피드백제어기(선형제어기)를 설계하였으며, 이들을 다시 퍼지규칙으로 결합하여 최종적으로 적응 퍼지제어기를 설계하였다.

본 논문에서 제안한 퍼지모델의 적합성은 항만용 STS 크레인의 비선형시스템과 비교하여 그 유효성을 검증하였다. 또한, PI형 상태피드백제어기도 그 성능을 확인하였다. 마지막으로 제안한 적응 퍼지제어기를 STS 크레인의 비선형시스템에 적용하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 실시하여 그 유효성을 검증하였다. 시뮬레이션은 파라미터가 변화하는 컨테이너 적화작업에서의 기준입력 변화, 외란 인가 및 초기조건 변동 등을 고려하였으며, 이와 같은 환경에서 적응 퍼지제어기는 PI형 상태피드백제어기보다 우수한 성능을 나타내었다.