EP2123588B1 - Kransteuerung mit aktiver Seegangsfolge - Google Patents
Kransteuerung mit aktiver Seegangsfolge Download PDFInfo
- Publication number
- EP2123588B1 EP2123588B1 EP09006080.7A EP09006080A EP2123588B1 EP 2123588 B1 EP2123588 B1 EP 2123588B1 EP 09006080 A EP09006080 A EP 09006080A EP 2123588 B1 EP2123588 B1 EP 2123588B1
- Authority
- EP
- European Patent Office
- Prior art keywords
- movement
- crane
- model
- load
- rope
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 239000000725 suspension Substances 0.000 claims description 63
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 43
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 36
- 238000007667 floating Methods 0.000 claims description 20
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 10
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 9
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 7
- 238000007598 dipping method Methods 0.000 description 42
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 28
- 230000004044 response Effects 0.000 description 21
- 238000013461 design Methods 0.000 description 19
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 14
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 13
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 12
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 11
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 10
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 10
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 9
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 7
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 description 7
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 6
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 6
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 6
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 6
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 4
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 4
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 4
- 230000005021 gait Effects 0.000 description 4
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 description 2
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 2
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 230000035515 penetration Effects 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- URWAJWIAIPFPJE-YFMIWBNJSA-N sisomycin Chemical compound O1C[C@@](O)(C)[C@H](NC)[C@@H](O)[C@H]1O[C@@H]1[C@@H](O)[C@H](O[C@@H]2[C@@H](CC=C(CN)O2)N)[C@@H](N)C[C@H]1N URWAJWIAIPFPJE-YFMIWBNJSA-N 0.000 description 2
- 230000006641 stabilisation Effects 0.000 description 2
- 238000011105 stabilization Methods 0.000 description 2
- 230000005483 Hooke's law Effects 0.000 description 1
- 230000000739 chaotic effect Effects 0.000 description 1
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 1
- 239000013256 coordination polymer Substances 0.000 description 1
- 238000013016 damping Methods 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 238000012938 design process Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- 230000005284 excitation Effects 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000013277 forecasting method Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000012905 input function Methods 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- 230000010363 phase shift Effects 0.000 description 1
- 230000035484 reaction time Effects 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000000284 resting effect Effects 0.000 description 1
- 238000005204 segregation Methods 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66C—CRANES; LOAD-ENGAGING ELEMENTS OR DEVICES FOR CRANES, CAPSTANS, WINCHES, OR TACKLES
- B66C13/00—Other constructional features or details
- B66C13/04—Auxiliary devices for controlling movements of suspended loads, or preventing cable slack
- B66C13/06—Auxiliary devices for controlling movements of suspended loads, or preventing cable slack for minimising or preventing longitudinal or transverse swinging of loads
- B66C13/063—Auxiliary devices for controlling movements of suspended loads, or preventing cable slack for minimising or preventing longitudinal or transverse swinging of loads electrical
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B63—SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; RELATED EQUIPMENT
- B63B—SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; EQUIPMENT FOR SHIPPING
- B63B27/00—Arrangement of ship-based loading or unloading equipment for cargo or passengers
- B63B27/10—Arrangement of ship-based loading or unloading equipment for cargo or passengers of cranes
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66C—CRANES; LOAD-ENGAGING ELEMENTS OR DEVICES FOR CRANES, CAPSTANS, WINCHES, OR TACKLES
- B66C23/00—Cranes comprising essentially a beam, boom, or triangular structure acting as a cantilever and mounted for translatory of swinging movements in vertical or horizontal planes or a combination of such movements, e.g. jib-cranes, derricks, tower cranes
- B66C23/18—Cranes comprising essentially a beam, boom, or triangular structure acting as a cantilever and mounted for translatory of swinging movements in vertical or horizontal planes or a combination of such movements, e.g. jib-cranes, derricks, tower cranes specially adapted for use in particular purposes
- B66C23/36—Cranes comprising essentially a beam, boom, or triangular structure acting as a cantilever and mounted for translatory of swinging movements in vertical or horizontal planes or a combination of such movements, e.g. jib-cranes, derricks, tower cranes specially adapted for use in particular purposes mounted on road or rail vehicles; Manually-movable jib-cranes for use in workshops; Floating cranes
- B66C23/52—Floating cranes
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B63—SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; RELATED EQUIPMENT
- B63B—SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; EQUIPMENT FOR SHIPPING
- B63B17/00—Vessels parts, details, or accessories, not otherwise provided for
- B63B2017/0072—Seaway compensators
Definitions
- the present invention relates to a crane control with active Seegangs merge for a crane arranged on a float, which has a lifting mechanism for lifting a hanging on a rope load.
- Such crane controls are needed in order for a float on such as.
- a semi-submersible or a bark-mounted crane to compensate for the undesirable influences of the sea state on the movement of the load, which otherwise affect the safety and accuracy of the stroke.
- WO2005090226 A1 discloses an active sea gait crane control system for a crane-mounted crane, comprising a sensor that detects a current sea gait movement from sensor data, and a gaze device that predicts future vertical movement of the load suspension point based on the determined current sea gait movement and a model of sea gait movement.
- Object of the present invention is therefore to provide an improved crane control with active Seegangs Colour available.
- the present invention thus provides a crane control with active Seegangs Grande for a On a float arranged crane, which has a lifting mechanism for lifting a hanging on a rope load, available.
- the crane control in this case has a measuring device, which determines a current seaway movement from sensor data.
- a prediction device is provided, which determines the prevailing modes of the seaward movement from the data of the measuring device and based on the particular prevailing modes creates a model of the sea state and a future vertical movement of the load suspension point based on the determined current sea state movement and a model of sea state movement predicts.
- a path control of the load is provided, which compensates for the vertical movement of the load through the seaway at least partially by the control of the hoist of the crane due to the predicted movement of the load suspension point.
- the forecasting device thus makes it possible to take into account the future vertical movement of the load suspension point in the control of the lifting mechanism on the basis of the determined current seaward movement and a model of the swaying motion, so that this movement of the load suspension point is compensated by a change in the rope length and the load of the provided train follows.
- the path control based on the predicted by the forecasting device future movement of the load suspension point leads to a significantly improved Seegangs sail compared to a path control, which is based solely on the current movement of the load suspension point. This is due, in particular, to the fact that the actuators of a crane have high dead times and considerable time constants of up to 0.5 seconds, especially in the case of heavy loads.
- the forecasting device therefore has a forecast horizon of more than 0.5 seconds, advantageously more than one, and more advantageously more than 2 seconds, so that despite the dead times and time constants of the hoist, a secure compensation of the movement of the load suspension point due to the swell of the Float can be made.
- the controller takes into account the predicted movement of the load suspension point and the dead times of the hoist when it is controlled.
- the desired trajectory of the load which of a rail planning z. B. is generated due to control commands of an operator or due to an automatically scheduled expiration of the stroke.
- the web control now ensures according to the invention that of the railway planning provided path of the load in spite of the movement of the load suspension point, which is caused by the swaying motion of the float, is complied with.
- the crane control according to the invention can thus ensure an exact positioning of the load. Furthermore, it is ensured that the hub does not overload the rope or the crane.
- the model of the swell movement used in the prediction device is independent of the properties, in particular of the design and dynamics of the floating body.
- the crane control according to the invention can be used flexibly for a large number of floats.
- the crane can be mounted on different ships, without the Seegangs merge the crane control would have to be adapted for each of these, which would be very costly in a dependent on the characteristics of the ship modeling.
- the model is thus created independently of the characteristics of the floating body based solely on the measured sea state movement, to which the periodic portions of the sea state movement are used. For this purpose, not only the current seaward movement, but the course of the seaward movement over a certain period of time is analyzed.
- the prevailing modes of the swaying motion are determined via a frequency analysis from the data of the measuring device.
- the forecasting device thus analyzes the seaward movement and determines the frequencies which determine the movement of the floating body through the sea. For example, here a Fourier analysis of the Seegangsdoch be performed, from which by peak detection, the prevailing modes are determined.
- at least the three strongest modes of the swaying motion are considered, furthermore advantageously up to ten modes.
- the modes are determined by a longer-term observation of the seaward movement, the analysis being based on a period of the preceding seaward movement of several minutes range, eg to the previous five minutes. Based on the prevailing modes, the forecasting device thus creates a preliminary model of the seaway, which is based on a longer-term observation of the seaway movement.
- the model thus created is continuously parameterized on the basis of the data of the measuring device, in particular via an observer, wherein in particular the amplitude and phase of the modes are parameterized.
- this model is constantly adapted to the current data of the measuring device.
- the forecasting device continuously updates the amplitudes and phases of the individual modes used in the model.
- the weighting of the individual modes in the model can be continuously updated.
- This model is then constantly updated via an observer circuit by re-parameterizing the amplitude and phase of the modes by comparing the model's predicted seaward motion and the measured seawall motion. The prevailing modes are not changed by the observer.
- the model is updated whenever the prevailing modes of the sea state change.
- This change in the prevailing modes of the sea state is detected by a longer-term observation of the sea state movement, whereby the model is updated when the deviation of the modes used in the model with the actual prevailing modes has exceeded a certain threshold.
- an update may be the prevailing one Modes can be provided in the model of the sea state every 20 seconds.
- the path control according to the invention on a pilot control, which is stabilized on the basis of sensor data.
- the path control thus controls the hoist based on the predicted movement of the load suspension point so that a planned path of the load is maintained as accurately as possible.
- sensor data are used, so that a more precise control of the lifting mechanism is possible by means of an observer circuit.
- the path control is based on a model of crane, rope and load, in which a change in the rope length due to the expansion of the rope is taken into account. Since rope lengths of up to 4,000 m can occur, in particular at depth strokes, a large expansion of the rope can occur, which is now taken into account in the path control according to the invention.
- the path control is based on a model of crane, rope and load, which takes into account the dynamics of the hoist and / or the rope and in particular based on a physical model of the dynamics of the system of hoist, rope and / or load.
- the dynamics of the hoist is taken into account, so that the feedforward z. B. reaction times and inertia of the hoist taken into account.
- the dynamics of the rope and load system it is advantageously treated as a damped oscillator.
- the resulting dynamics is modeled in the system and enters the feedforward control of the path control according to the invention, whereby the dynamic change in length of the cable can be taken into account in the feedforward control.
- a force sensor for measuring the force acting in the cable and / or on the hoisting gear, the measured data of which enter into the path control and via which, in particular, determines the rope length becomes.
- a direct feedback of the position of the load on the path control for stabilization is not possible because the position of the load itself can be difficult to measure.
- the force is measured in the rope or on the hoist and used to stabilize the control.
- the rope length can be reconstructed from the force in the rope on the basis of the model of the dynamics of the rope and load system and the position of the load can be determined.
- the measuring device of the present invention comprises gyroscopes, acceleration sensors and / or GPS elements, from the measured data of the current sea state movement is determined.
- gyroscopes are used according to the invention.
- An absolute position determination is not possible with such gyroscopes, but for the active Seegangs terminate but also not necessary, since only the relatively high-frequency movements of the float due to the sea state movement must be considered, while a slow drift is not significant.
- the angular velocities or the position of the measuring point on which the gyroscopes are arranged are then determined from the data of the gyroscopes by integration once or twice.
- the sensors of the measuring device are arranged on the crane, in particular on the crane foundation, the measuring device advantageously determining the movement of the load suspension point on the basis of a model of the crane and the relative movement of load suspension point and measuring point. If the sensors are arranged on the foundation of the crane, they move along with the float and thus only measure the seaway movement of the float. Based on the model of the crane, the movement of the load suspension point can be determined from this swaying motion of the floating body.
- the swaying motion of the floating body in the forecasting device is used to predict the future movement of the floating body and from this the future movement of the load suspension point on the basis of this future movement of the floating body is determined on the basis of the model of the crane.
- the arrangement of the sensors of the measuring device on the crane thereby ensures that the crane control according to the invention can be used flexibly and independently of the properties of the floating body.
- the forecasting device merely determines the future movement of the load suspension point in the vertical.
- a particularly simple forecasting device is provided, which nevertheless provides the decisive data for compensating for the swaying motion with comparatively little constructive effort.
- the present invention further comprises a crane with a crane control as described above.
- this is a ship crane.
- the crane according to the invention advantageously comprises a slewing gear and a luffing gear, which are likewise controlled by the crane control according to the invention.
- the present invention also includes a floating body with a crane, as described according to the invention.
- a floating body with a crane as described according to the invention.
- it is advantageously a ship with a ship's crane.
- the present invention further comprises a method of controlling a crane mounted on a float, which comprises a hoist for lifting a load suspended from a cable, comprising the steps of: determining the current sway motion from sensor data, determining the prevailing modes of swell movement from the data of Measuring device and determining a model of the seaway based on the determined prevailing modes, predicting a future vertical movement of the load suspension point based on the determined current seaward movement and the model of the seaward movement, and at least partially offsetting the vertical movement of the load through the seaway by the control of the Hoist of the crane due to the predicted movement of the load suspension point.
- the procedure is as described above with regard to the crane control.
- the method according to the invention is carried out by means of a crane control, as described above.
- an embodiment of a measuring method will now be described, which is based on the one hand on the measurement of the movement of the ship and on the other hand on the determination of the relative position of the cantilever tip of the crane system from its foundation.
- an inertial platform is used which measures the straight-line accelerations and rotational rates of rotation around all three axes of the ship. The following is to be completed by the sensors of the crane system.
- a drift-free measurement of the dipping motion an extremely small phase shift in the significant frequency range of the dipping motion and a maximum measurement deviation of approximately 15% of the amplitude of the dipping motion is achieved.
- the embodiment of a method for predicting the dipping movement of the load suspension point is based on a model of this movement.
- the model can not be created a priori, it must be identified and parameterized online based on the measured dive movement.
- the identification is achieved by means of a frequency analysis of the vertical movement of the load suspension point. In order to always describe them correctly with the model of the dipping movement, the identification takes place at regular intervals. An observer is used for the best possible parameterization of the modeled dipping motion. The predicted sway motion is then used to minimize the influence of the swell on the movement of the load by counter-steering with the hoist.
- the measurement of the seaward movement of the ship is sufficient. This is understood to mean the vertical deflection of the ship around its rest position.
- the resting position of a ship is defined as the current, mean level of the smooth sea level. Slow level changes that are below a fixed frequency limit are therefore not part of the seaway movement. This includes, for example, the level changes caused by the tides. These are clearly not to be associated with the seaway movement.
- the present invention provides a measuring method for this purpose, which can be used in conjunction with any Active Seismic Sequence (AHC) crane system.
- AHC Active Seismic Sequence
- the measuring method determines the swaying motion of the load suspension point and, on the other hand, calculates a short-term prognosis for the further, temporal course of this movement.
- the interconnection between the crane and the fixed measuring system referred to as the active sea sequencer, can be mounted on a variety of vessels without requiring significant adaptation measures.
- this Seegangs Grande is either as a floating crane, or, but on an emergency vehicle located, to use for Tiefseehub.
- the measurement process is completely autonomous and acts platform independent.
- ship-specific data such as displacement, hull shape, etc. or the placement of the crane system on the deck of the ship is deliberately omitted. Therefore, the term ship is also to be understood very broadly. It is synonymous with any floating body and therefore includes barges or semi-divers.
- the term "sequencing device” is understood as meaning a technical system which is capable of reducing the vertical load oscillations excited by the sea state.
- the load should be kept at an equidistant distance from the seabed, regardless of whether the floating crane is on a wave crest or in a wave trough.
- the tilting of the floating crane around the longitudinal and transverse axis which is called rolling and pitching movement, should not affect the load height. If the compensation of the unwanted load oscillation is effected purely constructively, then there is a passive segregation sequence. On the other hand, one speaks of an active swell as soon as the load vibration is deliberately counteracted by means of actuators.
- the present measuring method is able to determine the swaying motion of the load suspension point with high resolution and without time delay. This is also achieved in offshore use, where wave heights of up to 10 m are to be expected. Slow, absolute position changes of the rest position of the ship are not of interest.
- the prognosis of the swaying motion of the load suspension point has the goal of minimizing the negative influence of the dead times of the actuators of swell followers on the load height.
- a position profile of the load suspension point which is the dead time of the corresponding actuator in the future, whereby a constant dead time is at best completely compensated.
- dead times of approx. 0.2 - 0.5 s are the rule. These are based on the enormous energy which must be provided for the load movement.
- the forecast thus satisfies a time window of about 1 s.
- Fig. 1 is a crane ship to see, which is mainly used for installation tasks above the sea level. It can be clearly seen that floating cranes generally have a load suspension point that is far above of the sea level. Its position can be specified by the crane operator by means of operating lever, whereby the load can be accurately positioned. In Tiefseehub, however, mostly rigid crane designs are used, which have the lowest possible load suspension point. These have the advantage of not increasing the movements of the ship unnecessarily. Horizontal changes in position of the load are achieved either by actuators on the load hook, or by appropriate positioning of the mission ship.
- the actual structure of the crane system is not important. Only the vertical position of the load suspension point must be able to be measured. However, as it is usually not possible to install the sensors directly at the load suspension point, an alternative mounting location of the sensors must be selected. Here a fortification near the crane foundation proves to be useful. On the one hand, the lowest vibrations of the crane system are to be expected here, which falsify the measurement results. On the other hand, a defined orientation of the sensors during operation is achieved here. This would not be the case for a positioning of the sensor on a moving part of the crane, for example.
- an inertial platform (IMU Initial Measurement Unit) is used to measure the ship's motion, which is attached to the crane foundation.
- This cost-effective and autonomous measuring unit contains three accelerometers for the measurement of straight-line ship movements, as well as three yaw-rate sensors for determining the rolling, pitching, and yawing movements of the ship.
- the sampling frequency of the measurements is 40 Hz.
- the relevant ship movements are, however, in a frequency range between 0.04 Hz and 1 Hz.
- the measured variables in the entire application range of the ship's cranes are not within the range of the measurement size restriction.
- an accurate determination of the ship's movement in all 6 degrees of freedom is possible.
- the ship movement measurement method used for the present invention is based on the measurement signals from a single inertial platform that calculates the desired position and angle signals with integral constant cutoff filters. If a more precise measurement is sought in the course of the swell, the clear separation between measurement and prognosis also enables the measurement process to be exchanged at any time without the need for further adjustments.
- the complete movement of the ship can be determined from the measurement signals of the inertial platform. Static bias deviations are completely eliminated and a slow drift in the measured signals is largely compensated. Due to the necessary integration of the measured values, high-frequency sensor noise is strongly suppressed, so that no additional low-pass filtering is necessary.
- the necessary sensors are known from conventional crane controls. From the measurement of the ship's motion and the knowledge of the distance between the sensor for measuring the ship's movement and the load suspension can thus, as in Fig. 3 shown, the current movement of the load suspension point are determined.
- the model used to predict the seaward movement is not an a priori known description of the dynamics of the ship. Rather, the model depicts the dynamics of the measured seaward motion. This is determined during the duration of the swell sequence, whereby the model is constantly being re-identified and parameterized.
- the first step is a frequency analysis of the measured swell motion.
- a provisional parameterization of the completely identified model is also carried out.
- This model subsequently serves as the basis of a linear or non-linear observer and is updated at fixed intervals. This performs the exact adaptation of the model parameters taking into account the currently measured seaward movement. With the knowledge of the model, as well as its parameters, it is the task of the prediction to calculate a prediction of the seaward motion for a future time.
- the aim of the model identification is to determine the basic structure of the model of the seaway movement.
- the determination of the necessary number of modes N is based on an online performed, discrete Fourier analysis of the measured sea state movement at time t i and subsequent evaluation. For this purpose, the significant frequencies of the swell motion are determined by the amplitude response determined. This evaluation of the amplitude response is performed at runtime of the measurement by means of the peak detection.
- the peak detection provides the frequencies ⁇ N of the detected modes and a first estimate of the vector of the amplitudes. The phases of the modes are then determined separately from the phase of the discrete Fourier transform. If the model is provided with these parameters, it provides the modeled seaward movement.
- the desired parameter adaptation is equal to an estimate of the current system state.
- the problem of the model parameterization can therefore be formulated analogously to an observation task. An observer always has the task of estimating the complete state of this route from the measured output variables of a track with sensors.
- the sought state is determined by means of a model of the route, which is corrected on the basis of the differences between the real and simulated output signals.
- the dive movement can be considered as a periodic movement.
- Their model is thus formed from a superimposition of N M sinusoids, which are referred to as modes hereinafter. Each mode is described completely by its amplitude A M, k , angular frequency ⁇ M, k and phase ⁇ M, k .
- the model still has to add a static offset z LA, off , since the rest position of the dipping movement does not have to be in the origin of the z-axis of the world coordinate system.
- x denotes the vector of the states of the system of order n with the initial conditions x 0 at time t 0 , which are chosen to be zero without limiting the generality.
- u stands for the p inputs of the system.
- the matrix A is called the system matrix
- B the control matrix
- C the measurement matrix.
- Equation 5.6 the system output y in Equation 5.6 is chosen so that it describes the plunge motion of the load suspension point.
- n is the order of the system with the output y.
- the states x and their initial conditions x 0 are located in the natural working space of a nonlinear system M n , which is described by the n-dimensional manifold.
- the input of the system u lies in the permissible quantity of the input functions U 1 .
- the dynamics of the system is described by the vector field f (x), which is thus the nonlinear analog of the system matrix A of the linear systems.
- h (x) stands for the output function of the system and can be compared with the measurement matrix C of the linear systems.
- the only output of the overall system is chosen so that it describes the dipping movement of the load suspension.
- the aim of the model identification is to determine the basic structure of the model of the dipping movement. Since this is already specified except for the number of modes, it is only necessary to determine their number.
- the pre-parameterization of the model has the task of adapting the parameters of the identified model as accurately as possible.
- N M the number of parameters to be determined thus results in 3N M + 2.
- N M the first and most important task, since it is similar to the model identification.
- the identification and pre-parameterization of the model of the dipping movement is carried out on the basis of the measured, vertical movement of the load suspension point.
- the structural approach is in FIG. 5 shown.
- the determination of the necessary number of modes N M is based on an online performed, discrete Fourier analysis of the measured dipping movement at time t i and subsequent evaluation.
- the significant frequencies of the dive movement are determined by means of the amplitude response. This evaluation of the amplitude response is performed at runtime of the measurement by means of the peak detection.
- the peak detection supplies the frequencies of the detected modes ⁇ M, DFT, k, which are combined to the vector ⁇ M, DFT , and a first estimate of the vector of the amplitudes A M, DFT .
- the phases of the modes ⁇ M, DFT are then determined separately from the phase of the discrete Fourier transform. If the model is provided with these parameters, it supplies the modeled dipping movement in the time range between t 0 and T, which is denoted by z LA, DFT .
- the amplitude response A DFT, i and the phase response ⁇ DFT, i are determined from z LA (t) via the time-discrete signal z La, n .
- the discrete Fourier transform can be applied every 10 seconds to the actual load movement of the load suspension.
- the main task of the peak recognition is to identify the state model of the dipping motion.
- the offset shift defines a constant minimum amplitude of the limit sequence over the entire frequency spectrum. It is formed from the product between the freely selectable design parameter c limit and the absolute maximum of the amplitude response A DFT, Max , which is determined analogously to equation 5.24.
- the second part is a moving averaging applied to a limited frequency band of the amplitude spectrum.
- the number of modes N M, SE to be determined can now be determined from the cardinality of the set M M, SE .
- the pre-parameterization of the models is now to be carried out with the set of modes M M, DFT used for the model identification. This is equal to the set of detected modes M M, SE , if N M, SE ⁇ N M, Max . Otherwise it is the subset containing the N M, Max modes with the largest amplitude.
- the amplitude of the k th mode A M, SE, k is determined by its value in the amplitude response. As explained in the introduction of the amplitude response, it is distributed in the frequency spectrum to two points of identical height. It thus arises too and the amplitudes of the modes of the model too
- the selection of the dominant modes is carried out in the present work by a sorting algorithm applied to the amplitudes of the modes. It should be noted that the assignment between the amplitude, frequency and phase of a mode is not lost by resorting the modes.
- the last task of the peak detection is still the circuit frequencies ⁇ M, DFT determine the modes. These are determined on the basis of the frequency axis of the amplitude spectrum with the following conversion:
- the amplitude response of this movement is again used.
- the DC component of the sequence of measurement data provided for the discrete Fourier transformation corresponds to the first value of the amplitude response.
- the determination of the phases of the individual modes completes the pre-parameterization of the model of the dipping movement. They are determined by evaluating the phase response.
- this expression is greatly simplified and can ultimately be represented as a function of a single value of the amplitude response ADFT, i and the phase response ⁇ DFT, i .
- This simplification is based on the property that in the image area of the Fourier transformation, a pure sine wave is described by a complex conjugate number of numbers whose values are located at the ith and N DFT -i th position of the sequence. To clarify the further steps, this pair of numbers is in FIG. 6 (Representation of the i-th value of the image sequence and its complex conjugate value at the point N DFT - i).
- An observer always has the task of estimating the complete state of this route from the measured output variables of a track with sensors.
- the desired state x is determined by means of a model of the distance, which is corrected on the basis of the differences between the real y and simulated output signals.
- FIG. 7 In this case, a signal flow diagram of such an observer is shown.
- the linear observer design is based on the state model of the dipping motion according to equation 5.6.
- the linear Kalman-Bucy filter is one of the most popular used observers which build on the structure of the Luenberger observer.
- the system noise w (t) and the measurement noise v (t) must be taken into account, using the following model for the design process:
- the correction matrix L of the Kalman-Bucy linear filter is calculated by solving the following quadratic quality criterion:
- x _ ⁇ ⁇ A _ 1 0 _ ... ... 0 _ A _ 2 ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ A _ N M .
- the design parameters Q and R are symmetrical and positive definite. Its dimensions are determined by the number of system states and the outputs of the observer model.
- Q is to be chosen as a (2N M, DFT + 1 x 2N M, DFT + 1) matrix and R as a scalar. If only the diagonal elements of the covariance matrix Q are described, due to the prevailing structure of the system matrix A, the dynamics of the error correction for each mode can be specified separately. The larger the track of the k-th block matrix Q k is selected, the faster is a correction of the corresponding deviations of the states ⁇ x k of the mode.
- the design parameter R influences the dynamics of all states equally. The smaller R is selected, the more dynamic the observer reacts to deviations between the measured and simulated dive movement.
- the covariance matrix Q of this work used for the estimation of the individual modes of the dive movement is constructed according to the following equation.
- Q _ Q _ 1 0 _ ... ... 0 0 _ Q _ 2 ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ Q _ N M .
- DFT 0 0 _ ... ... 0 _ c off
- the factor c k of the covariance matrices Q k is determined as a function of the angular frequency of the associated mode.
- Equation 5.11 For the nonlinear observer design, the state model of the dip motion as given in Equation 5.11 is to be used.
- the Extended Kalman Filter is a nonlinear extended variant of the Kalman-Bucy linear filter.
- the basis of the observer design is thus to formulate the nonlinear SISO system according to Equation 5.7 as follows:
- F _ t F _ 1 0 _ ... ... 0 0 _ F _ 2 ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ F _ N M .
- the block matrices H k of the system output and the diagonally arranged block matrices F k are constructed as described below.
- the design parameters of the extended Kalman filter must be specified. These consist of the covariance matrices Q and R, which are to be chosen symmetrically and positively definite. In addition, it is necessary to set a suitable initial condition for P 0 . Q is thus again set as a diagonal matrix, whose entries are weighted according to the frequency of the associated mode.
- the structure of the covariance matrix Q as given in equation 5.110, thus equals the matrix Q used in the linear case.
- Q _ Q _ 1 0 _ ⁇ ⁇ 0 0 _ Q _ 2 ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ Q _ N M . DFT 0 0 _ ... ... 0 _ c off
- DFT . k 2 ⁇ 0,002 ⁇ 0.7 A M , DFT . k 2 ⁇ 0,002 . k 1, ... . N M .
- the calculation of the parameters of the modes takes place inversely to the calculation of the initial state ⁇ x 0 of the linear, as well as the nonlinear state model.
- the calculation basis used is the estimated state of the model ⁇ x (T) at time T, ie the present. This is adapted over the entire time interval of the observation of t 0, Obs ⁇ t ⁇ T on the basis of the latest measurement data of the dipping motion. Thus, all changes occurring up to this time in the dynamics of the dipping motion are considered.
- - ⁇ M . DFT . k T . k 1, ... . N M . DFT
- the phase of the modes ⁇ M, Obs, k consistent with the modeling of the dipping motion, refers to the time t 0 .
- Equation 5.102 the states of the extended Kalman filter are defined as shown below.
- the wave-induced movements of the ship / vessel cause critical tension on the rope.
- the tension should not be below zero to avoid slack rope situations.
- the peak value must not exceed a safety limit. Therefore, wake tracking systems are used to improve the operational readiness of offshore installations during rough sea conditions.
- the vertical movement of the payload can be significantly reduced, which makes an exact positioning of the load possible.
- the present invention provides a sea tracking system based on the forecast of ship / vessel motion and an inversion-based control strategy.
- the first is to let the load follow a desired reference trajectory resulting from the hand lever signals of the operator is generated in a fixed earth reference coordinate system.
- the load should move in this coordinate system at the assigned reference speed decoupled from the wave-induced motion of the ship.
- the second requirement is a modular crane with swell. This means that the crane systems used for offshore installations can be built on many different types of ships or vessels.
- the ship's / vessel's vertical motion estimation and prediction algorithm must be independent of the type of vessel / vessel.
- Fig. 8 shows the general control structure.
- the estimation and forecast of the movement of the ship / watercraft is presented. Therefore, a model is formulated based on the prevailing modes of sea state motion. The modes are obtained by a fast Fourier transform and a peak detection algorithm. The estimation and prognosis is done by a Kalman filter. Simulation and measurement results are presented.
- the presently considered Seegangs mergesystem consists basically of a hydraulic-powered winch, a crane-like structure and hanging on a rope load. To model the system, it is assumed that the crane structure is a rigid body. The payload suspended from a rope can be approximated by a spring-mass-damper system (see Fig. 9 ).
- rope + m load , ⁇ ( z ) is the tension of the rope, E is the Young's modulus, F ( z ) the static force acting on the rope at position z , A rope the sectional area of the rope, g the gravitational constant, depth the distance of the load to the sea level, m l, rope and m load the mass of the rope per meter or the mass of the payload.
- the actuator for the Seegangs mergesystem is the hydraulic-powered winch.
- W T W u W ⁇ w , and ⁇ w are the angular acceleration or velocity of the winds, T w the time constant, V mot, w the volume of the hydraulic motor, u w the input voltage of the servo valve and K v, w the proportional constant of the flow rate to u w .
- the dynamic model of the system is derived in the following form.
- the disturbance d is defined as the 4th derivative of the seaway movement.
- the relative degree of the system is equal to the relative degree of disturbance, and isidori is able to decouple the disturbance.
- the operator L f represents the Lie derivative along the vector field f and L g along the vector field g .
- the track sequence controller decoupling the disturbance may be formulated based on the method of linearization of input / output.
- Equation (10) offsets the error between the reference tracks y ref and the derivatives of the output y .
- the gains of the feedback values k i are obtained by the pole assignment method.
- the control structure is in Fig. 8 illustrated.
- the first part of this section makes a proposal, as the entire movement of the ship / vessel, by measuring with an inertial platform (Initial M easurement U nit (IMU)) can be estimated.
- IMU Inertial M easurement U nit
- the key requirement for this estimate is that all ship-specific information should be used.
- the second part explains a short-term forecasting problem. Here only the seaward movement of the cranes is forecasted. This reduces the complexity of 6 degrees of freedom to just one without losing required information.
- the prognosis is also completely independent of a ship model.
- the rigid body of the ship / watercraft has 6 degrees of freedom.
- IMU the displacement of the ship from the steady state can be measured with high precision.
- These cost-effective stand-alone motion sensors feature 3 accelerometers for measuring surf, swings, and swell, as well as 3 yaw rate sensors for rolling, pounding, and yawing. To obtain the desired relative position of the ship, a double integration of the acceleration signals and a simple integration of the rotation signals are required. To reduce typical errors such as sensor noise, bias and misalignment of the accelerometers, and to ensure stable integration, the signals can be processed.
- the main idea of this prediction method is to detect the periodic components of the measured sea state motion and use it to calculate future sea state development. Therefore, the measured wave motion w ( t ) between two times t 0 and T is decomposed into a set of N sine waves, the so-called modes, and an additional arbitrary term u ( t ).
- a i is the amplitude
- f i is the frequency
- ⁇ i is the phase of the i th mode.
- the goal of the prediction is to estimate how many modes are required for a precise prediction of the length T Pred , and to adjust the three parameters for each mode.
- the structure of the forecasting procedure is in Fig. 10 shown.
- a Fast Fourier Transform FFT
- the analyzed length and sampling time of the input signal are chosen so that the maximum frequency of the wave motion can be detected and the desired resolution of the frequencies is achieved.
- the peaks of the resulting amplitude response over frequency A (f) are then extracted by a peak detector. This results in a first estimate of the amplitudes and frequencies of the mode stored in the respective parameter vectors A FFT and f FFT .
- the mode size N is equal to the number of detected peaks.
- the phases ⁇ FFT of the mode can also be defined.
- the model of seaward motion described in (11) can be parameterized.
- the evaluation of the real measured wave motion data shows the necessity of a constantly updated model (see Fig. 11 ).
- an observer adjusts the parameter vectors by comparing the measured seaward motion w ( t ) with the modeled seaward motion. This is necessary because the FFT only detects averages of a long period of time, while the observer can take the last changes into account.
- these new parameter vectors denoted by A Obs , f Obs and ⁇ Obs the prognosis of the seaward movement can be made by reusing (11).
- the design of the observer depends on a Seegangsschismodell, which is described by a set of ordinary differential equations (ODEs, abbreviated to English Ordinary Differential Equations).
- ODEs ordinary differential equations
- the seaward movement can be modeled as a nonlinear system that allows the observer to estimate all the parameters required for the forecast of the seaway.
- this method is not usable on more modern computers.
- a linear model can be used instead.
- the frequencies of the mode are not adapted again. However, these are estimated by the FFT anyway with great precision.
- a Kalman filter can be used.
- the Q used as a design parameter is chosen to be a diagonal matrix that offends fast modes more than slow ones, whereas R equally affects all modes.
- Fig. 12 shows the predicted and measured seaward movement over time.
- the forecast interval T Pred was chosen to be 1 second.
- the predicted seaward movement was then postponed.
- an error-free predicted signal would match the measured signal.
- Fig. 13 is the simulated sequential behavior of the Seegangs mergesystems visible.
- the reference track is generated by a hand lever signal and the crane is subjected to a seaward movement.
- a linearizing controller without stabilization was used for this simulation.
- the excitation of the suspension point movement of the payload which in the first graph of Fig. 14 is shown to be reduced by a factor of 5.
- the pump / motor system was simulated with a dead time, which is not taken into account in the design of the control unit.
- Fig. 15 shows the follow-up behavior of the payload position in open circuit with a seaway forecast in the range of dead time of the actuator (0.2 seconds). It can be seen that good sea balance results are achieved as soon as the linearizing controller is activated, which occurs at 250 seconds. There is a clear improvement in comparing the consequences with and without a seaway forecast.
- the present invention provides an approach to balancing seaward motion in offshore cranes.
- the dynamic model of the balancing actuator (hydraulically driven winch) and the load hanging on a rope are derived.
- a web follower is being developed.
- the seaward motion is defined as a time-variant disturbance and is analyzed for decoupling conditions. With a model extension, these conditions are fulfilled and an inversion-based decoupling tax law is formulated.
- an observer is used to reconstruct the unknown state from a force measurement.
- the compensation can be calculated by forecasting the Seegangsdoch be improved.
- a forecasting method is proposed in which no ship / watercraft models or characteristics are required. The simulation and measurement results validate the Seegangs mergebacter.
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Ocean & Marine Engineering (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
- Control And Safety Of Cranes (AREA)
- Jib Cranes (AREA)
- Navigation (AREA)
Description
- Die vorliegende Erfindung betrifft eine Kransteuerung mit aktiver Seegangsfolge für einen auf einem Schwimmkörper angeordneten Kran, welcher ein Hubwerk zum Heben einer an einem Seil hängenden Last aufweist.
- Solche Kransteuerungen werden benötigt, um bei einem auf einem Schwimmkörper wie z. B. einem Schiff, einem Halbtaucher oder einer Barke montierten Kran die unerwünschten Einflüsse des Seegangs auf die Bewegung der Last auszugleichen, welche ansonsten die Sicherheit und die Genauigkeit des Hubes beeinträchtigen.
- Für die Installation von Offshore-Windparks und Unterwasserförderungsanlagen besteht dabei ein zunehmender Bedarf an Schwimmkranen, so dass Kransteuerungen mit Seegangsfolge eine besondere Beutung zukommt. Eine solche Kransteuerung sollte dabei einen sicheren, exakten und effizienten Betrieb des Kranes auch unter schlechten Wetterbedingungen mit starkem Seegang möglich machen, um wetterbedingte Ausfallzeiten zu minimieren. Zudem sollten die Sicherheit des Bedienpersonals und des Equipments gewährleistet werden.
- Ist ein Kran auf einem Schwimmkörper montiert, führt eine Bewegung des Schwimmkörpers durch den Seegang zu einer Bewegung des Lastaufhängepunkts der am Kran hängenden Last. Zum einen führt dies zu einer entsprechenden Bewegung der Last, was die exakte Positionierung der Last behindert und das Montagepersonal gefährdet. Soll z. B. ein Rotor an einem Offshore-Windrad montiert werden, erfordert dies eine äußerst genaue Positionierung der Rotorblätter an der Nabe, wo diese von Monteuren verschraubt werden müssen. Jede unkontrollierte Bewegung des Rotorblatts durch den Seegang kann hier katastrophale Folgen haben. Zudem kann die Bewegung des Lastaufhängepunktes zu kritischen Kraftspitzen im Seil und im Kran führen, was insbesondere bei Tiefseehüben berücksichtigt werden muss.
- Bereits bei Kranen gemäß dem Stand der Technik wird versucht, die Bewegung der Last bei Seegang zumindest teilweise auszugleichen. Zum einen sind dabei passive Systeme bekannt, bei welchen die Seegangsbewegung durch die Konstruktion von Kran und Hubwerk passiv ausgeglichen werden soll. Auch sind bereits aktive Steuerungen bekannt, bei welchen die durch die Seegangsbewegung erzeugte Bewegung des Lastaufhängepunkts durch eine aktive Gegensteuerung ausgeglichen werden soll. Keines der bekannten Systeme hat jedoch zu einer wirklich zufriedenstellenden Lösung geführt.
- Aus der
EP 1 757 554 A2 ist eine Kransteuerung für einen Schiffskran mit Lastpendeldämpfung bekannt, die eine Diagnosekomponente mit integrierter Modell- und Prognosekomponente aufweist. Mit Hilfe der Prognosekomponente wird ein Pendeln der Last auf Grundlage des vorliegenden Seegangs prognostiziert und der Kransteuerung zur Kompensierung der Pendelbewegung zugeführt. -
WO2005090226 A1 offenbart eine Kransteuerung mit aktiver Seegangsfolge für einen auf einem Schwimmkörper angeordneten Kran, mit einer Messvorrichtung, welche eine aktuelle Seegangsbewegung aus Sensordaten ermittelt und einer Prognosevorrichtung, welche eine zukünftige vertikale Bewegung des Lastaufhängepunkts anhand der ermittelten aktuellen Seegangsbewegung und eines Modells der Seegangsbewegung prognostiziert. - Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es daher, eine verbesserte Kransteuerung mit aktiver Seegangsfolge zur Verfügung zu stellen.
- Diese Aufgabe wird von einer Kransteuerung gemäß Anspruch 1 gelöst. Die vorliegende Erfindung stellt damit eine Kransteuerung mit aktiver Seegangsfolge für einen auf einem Schwimmkörper angeordneten Kran, welcher ein Hubwerk zum heben einer an einem Seil hängenden Last aufweist, zur Verfügung. Die Kransteuerung weist dabei eine Messvorrichtung auf, welche eine aktuelle Seegangsbewegung aus Sensordaten ermittelt. Weiterhin ist eine Prognosevorrichtung vorgesehen, welche die vorherrschenden Moden der Seegangsbewegung aus den Daten der Messvorrichtung bestimmt und anhand der bestimmten vorherrschenden Moden ein Modell des Seegangs erstellt und eine zukünftige vertikale Bewegung des Lastaufhängepunkts anhand der ermittelten aktuellen Seegangsbewegung und eines Modells der Seegangsbewegung prognostiziert. Weiterhin ist eine Bahnsteuerung der Last vorgesehen, welche durch die Ansteuerung des Hubwerkes des Kranes aufgrund der prognostizierten Bewegung des Lastaufhängepunkts die vertikale Bewegung der Last durch den Seegang zumindest teilweise ausgleicht.
- Durch die erfindungsgemäße Prognosevorrichtung ist es damit möglich, anhand der ermittelten aktuellen Seegangsbewegung und eines Modells der Seegangsbewegung die zukünftige vertikale Bewegung des Lastaufhängepunkts bei der Ansteuerung des Hubwerks zu berücksichtigen, so dass diese Bewegung des Lastaufhängepunkts durch eine Veränderung der Seillänge ausgeglichen wird und die Last der vorgesehenen Bahn folgt. Die Bahnsteuerung anhand der von der Prognosevorrichtung prognostizierten zukünftigen Bewegung des Lastaufhängepunktes führt dabei im Vergleich zu einer Bahnsteuerung, welche allein auf der aktuellen Bewegung des Lastaufhängepunktes beruht, zu einer erheblich verbesserten Seegangsfolge. Dies liegt insbesondere darin begründet, dass die Aktoren eines Kranes insbesondere bei großen Lasten hohe Totzeiten und erhebliche Zeitkonstanten von bis zu 0,5 Sekunden aufweisen. Eine Ansteuerung allein auf Grundlage der aktuell gemessenen Bewegung des Lastaufhängepunktes würde damit zu einer verspäteten Reaktion führen. Erfindungsgemäß weist die Prognosevorrichtung daher einen Prognosehorizont von mehr als 0,5 Sekunden, vorteilhafterweise von mehr als einer und weiterhin vorteilhafterweise von mehr als 2 Sekunden auf, so dass trotz der Totzeiten und Zeitkonstanten des Hubwerks ein sicherer Ausgleich der Bewegung des Lastaufhängepunktes aufgrund der Seegangsbewegung des Schwimmkörpers vorgenommen werden kann. Vorteilhafterweise berücksichtigt die Steuerung dafür die prognostizierte Bewegung des Lastaufhängepunkts und die Totzeiten des Hubwerks bei dessen Ansteuerung.
- Neben der prognostizierten Bewegung des Lastaufhängepunkts geht in die Bahnsteuerung der Last selbstverständlich auch die gewünschte Bahn der Last ein, welche von einer Bahnplanung z. B. aufgrund von Steuerbefehlen einer Bedienperson oder aufgrund eines automatisch vorgesehenen Ablaufs des Hubes generiert wird. Die Bahnsteuerung sorgt nun erfindungsgemäß dafür, dass die von der Bahnplanung vorgesehene Bahn der Last trotz der Bewegung des Lastaufhängepunkts, welche von der Seegangsbewegung des Schwimmkörpers hervorgerufen wird, eingehalten wird. Durch die erfindungsgemäße Kransteuerung lässt sich damit eine exakte Positionierung der Last gewährleisten. Weiterhin ist sichergestellt, dass es beim Hub nicht zu Überlastungen des Seils oder des Kranes kommt.
- Vorteilhafterweise ist dabei das in der Prognosevorrichtung verwendete Modell der Seegangsbewegung unabhängig von den Eigenschaften, insbesondere von der Ausführung und Dynamik des Schwimmkörpers. Hierdurch kann die erfindungsgemäße Kransteuerung flexibel für eine Vielzahl von Schwimmkörpern eingesetzt werden. Insbesondere kann damit der Kran auf unterschiedlichen Schiffen montiert werden, ohne dass die Seegangsfolge der Kransteuerung hierfür jeweils angepaßt werden müßte, was bei einer von den Eigenschaften des Schiffes abhängigen Modellierung sehr aufwendig wäre. Das Modell wird damit unabhängig von den Eigenschaften des Schwimmkörpers allein auf Grundlage der gemessenen Seegangsbewegung erstellt, wozu die periodischen Anteile der Seegangsbewegung herangezogen werden. Hierfür wird laufend nicht nur die aktuelle Seegangsbewegung, sondern der Verlauf der Seegangsbewegung über einen gewissen Zeitraum analysiert.
- Vorteilhafterweise werden dabei die vorherrschenden Moden der Seegangsbewegung über eine Frequenzanalyse, aus den Daten der Messvorrichtung bestimmt. Die Prognosevorrichtung analysiert also die Seegangsbewegung und bestimmt die Frequenzen, welche die Bewegung des Schwimmkörpers durch den Seegang bestimmen. Z. B. kann hier eine Fourier-Analyse der Seegangsbewegung durchgeführt werden, aus welcher durch Peak-Detektion die vorherrschenden Moden bestimmt werden. Vorteilhafterweise werden dabei mindestens die drei stärksten Moden der Seegangsbewegung berücksichtigt, weiterhin vorteilhafterweise bis zu zehn Moden. Die Moden werden dabei über eine längerfristige Beobachtung der Seegangsbewegung bestimmt, wobei sich die Analyse auf einen Zeitraum der vorangegangenen Seegangsbewegung von mehreren Minuten erstrecken kann, z.B. auf die vorangegangenen fünf Minuten. Die Prognosevorrichtung erstellt damit auf Grundlage der vorherrschenden Moden ein vorläufiges Model des Seegangs, welches auf einer längerfristigen Beobachtung der Seegangsbewegung beruht.
- Vorteilhafterweise wird dabei das so erstellte Modell anhand der Daten der Messvorrichtung laufend parametrisiert, insbesondere über einen Beobachter, wobei insbesondere Amplitude und Phase der Moden parametrisiert werden. Neben der Erstellung eines vorläufigen Modells durch die längerfristige Bestimmung der vorherrschenden Moden erfolgt damit laufend eine Anpassung dieses Modells an die aktuellen Daten der Messvorrichtung. Dabei erfolgt ständig ein Abgleich zwischen dem vom Modell prognostizierten und dem gemessenen Seegang, wobei die Prognosevorrichtung laufend die Amplituden und Phasen der einzelnen im Modell verwendeten Moden aktualisiert. Ebenso kann die Gewichtung der einzelnen Moden im Modell laufend aktualisiert werden.
- Erfindungsgemäß ergibt sich so eine zweiteilige Prognose, bei welcher zunächst aufgrund einer langfristigen Analyse die vorherrschenden Moden er Seegangsbewegung bestimmt werden, welche die Grundlage für das Modell der Seegangsbewegung liefern. Dieses Modell wird dann über eine Beobachterschaltung ständig aktualisiert, indem die Amplitude und Phase der Moden durch einen Vergleich der vom Modell prognostizierten Seegangsbewegung und der gemessenen Seegangsbewegung nachparametrisiert werden. Die vorherrschenden Moden werden von dem Beobachter dagegen nicht geändert.
- Vorteilhafterweise wird jedoch bei einer Änderung der vorherrschenden Moden des Seeganges das Modell jeweils aktualisiert. Diese Änderung der vorherrschenden Moden des Seegangs wird dabei über eine längerfristige Beobachtung der Seegangsbewegung erkannt, wobei das Modell aktualisiert wird, wenn die Abweichung der im Modell verwendeten Moden mit den tatsächlich vorherrschenden Moden eine bestimmte Schwelle überschritten hat. Z. B. kann eine Aktualisierung der vorherrschenden Moden im Modell des Seeganges alle 20 Sekunden vorgesehen sein.
- Weiterhin vorteilhafterweise weist die Bahnsteuerung erfindungsgemäß eine Vorsteuerung auf, welche auf Grundlage von Sensordaten stabilisiert wird. Die Bahnsteuerung steuert damit das Hubwerk aufgrund des prognostizierten Bewegung des Lastaufhängepunktes so an, dass eine geplante Bahn der Last möglichst genau eingehalten wird. Zur Stabilisierung der Vorsteuerung wird dabei auf Sensordaten zurückgegriffen, so dass mittels einer Beobachterschaltung eine genauere Ansteuerung des Hubwerks möglich wird.
- Vorteilhafterweise beruht die Bahnsteuerung dabei auf einem Modell von Kran, Seil und Last, in welchem eine Änderung der Seillänge aufgrund der Ausdehnung des Seiles berücksichtigt wird. Da insbesondere bei Tiefenhüben Seillängen von bis zu 4000 m auftreten können, kann es zu einer großen Ausdehnung des Seiles kommen, welche nun erfindungsgemäß bei der Bahnsteuerung berücksichtigt wird.
- Weiterhin vorteilhafterweise beruht die Bahnsteuerung dabei auf einem Modell von Kran, Seil und Last, welches die Dynamik des Hubwerkes und/oder des Seiles berücksichtigt und insbesondere auf einem physikalischen Modell der Dynamik des Systems aus Hubwerk, Seil und/oder Last beruht. Vorteilhafterweise wird dabei die Dynamik des Hubwerks berücksichtigt, so dass die Vorsteuerung z. B. Reaktionszeiten und Trägheiten des Hubwerks mit berücksichtigt. Zur Berücksichtigung der Dynamik des Systems aus Seil und Last wird dieses vorteilhafterweise als ein gedämpfter Oszillator behandelt. Die sich hieraus ergebende Dynamik wird im System modelliert und geht in die Vorsteuerung der erfindungsgemäßen Bahnsteuerung ein, wodurch die dynamische Längenänderung des Seils in der Vorsteuerung berücksichtigt werden kann.
- Vorteilhafterweise ist dabei erfindungsgemäß ein Kraftsensor zum Messen der im Seil und/oder auf das Hubwerk wirkenden Kraft vorgesehen, dessen Meßdaten in die Bahnsteuerung eingehen und über welche insbesondere die Seillänge bestimmt wird. Eine direkte Rückkopplung der Position der Last auf die Bahnsteuerung zur Stabilisierung ist dabei nicht möglich, da die Position der Last selbst schwer gemessen werden kann. Erfindungsgemäß wird deshalb die Kraft im Seil bzw. am Hubwerk gemessen und zur Stabilisierung der Ansteuerung herangezogen. Dabei kann die Seillänge aus der Kraft im Seil auf Grundlage des Modells für die Dynamik des Systems aus Seil und Last rekonstruiert werden und hierüber die Position der Last bestimmt werden.
- Weiterhin vorteilhafterweise umfasst die Messvorrichtung der vorliegenden Erfindung Gyroskope, Beschleunigungssensoren und/oder GPS-Elemente, aus deren Meßdaten die aktuelle Seegangsbewegung ermittelt wird. Dabei können neben Messvorrichtungen, in welchen nur einer dieser drei Sensor-Typen zum Einsatz kommt, auch Systeme mit einer Kombination aus zwei oder drei dieser Sensor-Typen verwendet werden. Insbesondere kommen erfindungsgemäß Gyroskope zum Einsatz. Eine absolute Positionsbestimmung ist mit solchen Gyroskopen zwar nicht möglich, für die aktive Seegangsfolge jedoch auch nicht nötig, da hier lediglich die relativ hochfrequenten Bewegungen des Schwimmkörpers aufgrund der Seegangsbewegung berücksichtigt werden müssen, während ein langsamer Drift nicht weiter ins Gewicht fällt. Aus den Daten der Gyroskope werden dann durch einmalige oder zweimalige Integration die Winkelgeschwindigkeiten bzw. die Position des Messpunktes, an welchem die Gyroskope angeordnet sind, bestimmt.
- Vorteilhafterweise sind dabei die Sensoren der Messvorrichtung am Kran angeordnet, insbesondere am Kranfundament, wobei die Messvorrichtung die Bewegung des Lastaufhängepunkts vorteilhafterweise anhand eines Modells des Kranes und der relativen Bewegung von Lastaufhängepunkt und Messpunkt bestimmt. Sind die Sensoren am Fundament des Kranes angeordnet, bewegen sich diese fest mit dem Schwimmkörper mit und messen so lediglich die Seegangsbewegung des Schwimmkörpers. Anhand des Modells des Kranes kann aus dieser Seegangsbewegung des Schwimmkörpers die Bewegung des Lastaufhängepunkts ermittelt werden.
- Vorteilhafterweise wird dabei die Seegangsbewegung des Schwimmkörpers in der Prognosevorrichtung zur Prognose der zukünftigen Bewegung des Schwimmkörpers herangezogen und daraus anhand des Modells des Krans die zukünftige Bewegung des Lastaufhängepunktes aufgrund dieser zukünftigen Bewegung des Schwimmkörpers bestimmt. Durch die Anordnung der Sensoren der Messvorrichtung am Kran ist dabei sichergestellt, dass die erfindungsgemäße Kransteuerung flexibel und unabhängig von den Eigenschaften des Schwimmkörpers eingesetzt werden kann.
- Beispielhaft bestimmt die Prognosevorrichtung dabei lediglich die zukünftige Bewegung des Lastaufhängepunkts in der Vertikalen. Durch diese Beschränkung auf einen Freiheitsgrad wird eine besonders einfache Prognosevorrichtung zur Verfügung gestellt, welche mit vergleichsweise geringem konstruktiven Aufwand dennoch die entscheidenden Daten zum Ausgleich der Seegangsbewegung liefert.
- Die vorliegende Erfindung umfasst weiterhin einen Kran mit einer Kransteuerung, wie sie oben beschrieben wurde. Insbesondere handelt es sich dabei um einen Schiffskran. Neben einem Hubwerk umfaßt der erfindungsgemäße Kran dabei vorteilhafterweise ein Schwenkwerk und ein Wippwerk, welche ebenfalls von der erfindungsgemäßen Kransteuerung angesteuert werden.
- Weiterhin umfasst die vorliegende Erfindung auch einen Schwimmkörper mit einem Kran, wie er erfindungsgemäß beschrieben wurde. Insbesondere handelt es sich dabei vorteilhafterweise um ein Schiff mit einem Schiffskran.
- Die vorliegende Erfindung umfasst weiter ein Verfahren zur Steuerung eines auf einem Schwimmkörper angeordneten Krans, welcher ein Hubwerk zum Heben einer an einem Seil hängenden Last aufweist, mit den Schritten: Ermitteln der aktuellen Seegangsbewegung aus Sensordaten, Bestimmung der vorherrschenden Moden der Seegangsbewegung aus den Daten der Messvorrichtung und Ermittlung eines Modells des Seegangs anhand der bestimmten vorherrschenden Moden, Prognostizieren einer zukünftigen vertikalen Bewegung des Lastaufhängepunkts anhand der ermittelten aktuellen Seegangsbewegung und des Modells der Seegangsbewegung, und zumindest teilweises Ausgleichen der vertikalen Bewegung der Last durch den Seegang durch die Ansteuerung des Hubwerkes des Kranes aufgrund der prognostizierten Bewegung des Lastaufhängepunkts. Offensichtlich ergeben sich durch das erfindungsgemäße Verfahren dabei die gleichen Vorteile, wie sie bereits bezüglich der Kransteuerung beschrieben wurden.
- Weiterhin vorteilhafterweise wird bei dem Verfahren zur Steuerung des Krans dabei so vorgegangen, wie dies bereits bezüglich der Kransteuerung beschrieben wurde. Insbesondere wird das erfindungsgemäße Verfahren dabei mittels einer Kransteuerung durchgeführt, wie sie oben beschrieben wurde.
- Die vorliegende Erfindung wird nun anhand eines Ausführungsbeispiels sowie anhand von Zeichnungen näher beschrieben. Dabei zeigen:
- Fig. 1
- ein Ausführungsbeispiel eines Schiffskranes, bei welchem die vorliegende Erfindung zum Einsatz kommt,
- Fig. 2
- eine Prinzipdarstellung eines Messverfahrens zur Bestimmung einer Seegangsbewegung eines Schiffes,
- Fig. 3
- eine Prinzipdarstellung eines Verfahren, mit welchem aus der Seegangsbewegung des Schiffes und einer Relativbewegung zwischen Lastaufhängepunkt und Messpunkt die Seegangsbewegung des Lastaufhängepunktes bestimmt wird,
- Fig. 4
- eine Prinzipdarstellung eines Ausführungsbeispiels eines Prognoseverfahrens gemäß der vorliegenden Erfindung,
- Fig. 5
- eine Prinzipdarstellung einer Modellidentifikation und Vorparametrierung in dem Ausführungsbeispiel eines Prognoseverfahrens gemäß der vorliegenden Erfindung,
- Fig. 6
- eine Darstellung des i-ten Werts der Bildfolge und dessen komplex konjugiertem Wert an der Stelle NDFT - i während der Phasenbestimmung zur Vorparametrierung in dem Ausführungsbeispiel eines Prognoseverfahrens gemäß der vorliegenden Erfindung,
- Fig. 7
- eine Prinzipdarstellung der Korrektur der Modellidentifikation und Vorparametrierung mittels eines Beobachters in dem Ausführungsbeispiel eines Prognoseverfahrens gemäß der vorliegenden Erfindung,
- Fig. 8
- eine Prinzipdarstellung eines Ausführungsbeispiels einer Kransteuerung gemäß der vorliegenden Erfindung,
- Fig. 9
- eine schematische Darstellung eines Modells für die Dynamik des Systems aus Seil und Last,
- Fig. 10
- eine schematische Darstellung eines Ausführungsbeispiels eines Prognoseverfahrens der Seegangsbewegung,
- Fig. 11
- eine Darstellung der Veränderung der vorherrschenden Moden der Seegangsbewegung über die Zeit,
- Fig. 12
- eine Darstellung einer vorhergesagten und einer tatsächlichen Seegangsbewegung,
- Fig. 13
- eine graphische Darstellung der Lastbewegung mit einer reinen Vorsteuerung ohne Rückkopplung und ohne Prognose,
- Fig. 14
- eine graphische Darstellung der Lastbewegung mit einem geschlossenen Regelkreislauf, aber ohne Prognose und
- Fig. 15
- eine graphische Darstellung der Lastbewegung unter Verwendung des Steuerungsverfahrens gemäß der vorliegenden Erfindung.
- Zunächst wird nun ein Ausführungsbeispiel eines Messverfahrens beschrieben, welches einerseits auf der Messung der Bewegung des Schiffs und andererseits auf der Bestimmung der relativen Lage der Auslegerspitze des Kransystems ausgehend von dessen Fundament basiert. Für die erstgenannte Messaufgabe wird eine Inertialplattform eingesetzt, welche die gradlinigen Beschleunigungen und rotatorischen Drehraten um alle drei Achsen des Schiffs misst. Nachfolgend genannte ist von der Sensorik des Kransystems zu absolvieren. Mit dieser Messanordnung wird eine driftfreie Messung der Tauchbewegung, eine äußerst geringe Phasenverschiebung im signifikanten Frequenzbereich der Tauchbewegung und eine maximale Messabweichung ca. 15 % der Amplitude der Tauchbewegung erreicht. Dem Ausführungsbeispiel eines Verfahrens zur Prognose der Tauchbewegung des Lastaufhängepunktes liegt ein Modell dieser Bewegung zu Grunde. Da das Modell jedoch nicht a priori erstellt werden kann, gilt es dieses an Hand der gemessenen Tauchbewegung online zu identifizieren und zu parametrieren. Die Identifikation wird mittels einer Frequenzanalyse der vertikalen Bewegung des Lastaufhängepunktes erreicht. Um mit dem Modell der Tauchbewegung diese stets zutreffend zu beschreiben, erfolgt die Identifikation in regelmäßigen Zeitabständen. Für eine bestmögliche Parametrisierung der modellierten Tauchbewegung wird ein Beobachter eingesetzt. Die vorhergesagte Seegangsbewegung wird dann eingesetzt, um den Einfluss des Seegangs auf die Bewegung der Last durch eine Gegensteuerung mit dem Hubwerk zu minimieren.
- Das Ausbringen und Bergen von unbemannten Forschungsstationen in mehreren tausend Meter Tiefe, welche Ressourcenquellen aufspüren und wissenschaftliche Erkenntnisse der Ozeanographie liefern, ist dabei ohne eine Bestimmung der Seegangsbewegung des Einsatzschiffs nicht möglich. Zudem werden jährlich zahlreiche Konstruktionen wie Öl- und Gasbohrinseln oder auch Windparks mit einigen dutzend Windkrafträdern errichtet, um dem enormen Energiebedarf der Menschheit gerecht zu werden. Die Montage dieser Anlagen wird dabei von Schwimmkranen durchgeführt, die dem Seegang der jeweiligen Region ausgesetzt sind. Zur Vermeidung von Kollisionen der Last mit dem Meeresboden oder dem bereits bestehenden Rohbau muss die durch die Schiffsbewegung verursachte Höhenänderung der Last durch Seegangsfolgeeinrichtungen kompensiert werden. Hierbei ist wiederum die Kenntnis der vertikalen Schiffsbewegung von zentraler Bedeutung.
- Für diese Anwendungsbeispiele genügt die Messung der Seegangsbewegung des Schiffs. Hierunter wird die vertikale Auslenkung des Schiffs um dessen Ruhelage verstanden. Die Ruhelage eines Schiffs ist dabei als die aktuelle, mittlere Höhe des glatten Meeresspiegels definiert. Langsame Pegeländerungen, die sich unterhalb einer fest definierten Frequenzgrenze befinden, sind somit nicht Bestandteil der Seegangsbewegung. Hierunter fallen beispielsweise die durch die Gezeiten hervorgerufenen Pegeländerungen. Diese sind eindeutig nicht der Seegangsbewegung zuzuordnen.
- Die vorliegende Erfindung stellt hierfür ein Messverfahren zur Verfügung, welches in Verbindung mit einem beliebigen Kransystem mit aktiver Seegangsfolge (AHC: Active Heave Compensation) verwendet werden kann. Dabei ermittelt das Messverfahren einerseits die Seegangsbewegung des Lastaufhängepunktes und berechnet andererseits eine Kurzzeitprognose für den weiteren, zeitlichen Verlauf dieser Bewegung. Als Gesamtsystem kann der Verbund zwischen Kran und fest installiertem Messsystem, der als aktive Seegangsfolgeeinrichtung bezeichnet wird, auf eine Vielzahl von Schiffen montiert werden, ohne dass erhebliche Anpassungsmaßnahmen erforderlich sind. Je nach Konstruktion des Krans ist diese Seegangsfolgeeinrichtung entweder als Schwimmkran, oder aber, auf einem Einsatzfahrzeug befindlich, auch für den Tiefseehub zu verwenden. Hierfür ist das Messverfahren komplett autonom und agiert plattformunabhängig. Auf die Kenntnis von schiffspezifischen Daten wie Verdrängung, Rumpfform, usw. oder auch die Platzierung des Kransystems auf dem Deck des Schiffs wird dabei bewusst verzichtet. Im Weiteren ist deshalb der Begriff Schiff auch sehr weitläufig zu verstehen. Er ist gleichbedeutend mit jedem beliebigen Schwimmkörper und umfasst folglich auch Bargen oder Halbtaucher.
- Dabei versteht man unter einer Seegangsfolgeeinrichtung ein technisches System, welches in der Lage ist die durch den Seegang angeregte vertikale Lastschwingungen zu reduzieren. Im Idealfall ist die Last auf einer äquidistanten Entfernung vom Meeresboden zu halten, unabhängig davon, ob sich der Schwimmkran auf einem Wellenberg oder in einem Wellental befindet. Zudem soll die Verkippung des Schwimmkrans um die Längs- und Querachse, welche man Roll- und Stampfbewegung nennt, die Lasthöhe nicht beeinflussen. Wird die Kompensation der ungewollten Lastschwingung rein konstruktiv bewirkt, so liegt eine passive Seegangsfolge vor. Hingegen spricht man von einer aktiven Seegangsfolge sobald der Lastschwingung bewusst mittels Aktoren entgegengewirkt wird.
- Das vorliegende Messverfahren ist dabei in der Lage, die Seegangsbewegung des Lastaufhängepunktes hochauflösend und zeitlich unverzögert zu bestimmen. Dies wird auch im Offshoreeinsatz erreicht, bei dem Wellenhöhen von bis zu 10 m zu erwarten sind. Langsame, absolute Positionsänderungen der Ruhelage des Schiffs sind dabei nicht von Interesse.
- Die Prognose der Seegangsbewegung des Lastaufhängepunktes hat das Ziel den negativen Einfluss der Totzeiten der Aktuatoren von Seegangsfolgeeinrichtungen auf die Lasthöhe zu minimieren. Für die Generierung der Solltrajektorie der Lastbewegung kann somit ein Positionsverlauf des Lastaufhängepunktes vorgegeben werden, der um die Totzeit des entsprechenden Aktors in der Zukunft liegt, womit eine konstante Totzeit bestenfalls vollkommen ausgeglichen wird. Da die Lastmassen beim Tiefseehub im Bereich von bis zu 100 t liegen und bei Kranhalbtauchern sogar an die 14000 t betragen können, sind Totzeiten von ca. 0,2 - 0,5 s die Regel. Diese begründen sich aus der enormen Energie welche für die Lastbewegung bereit gestellt werden muss. Für die Erfüllung der geforderten Aufgabe genügt der Prognose somit ein Zeitfenster von etwa 1 s.
- In
Fig. 1 ist ein Kranschiff zu sehen, das hauptsächlich für Installationsaufgaben überhalb des Meeresspiegels verwendet wird. Deutlich zu erkennen ist, dass Schwimmkrane in der Regel einen Lastaufhängepunkt besitzen, der sich weit oberhalb des Meeresspiegels befindet. Seine Lage kann dabei vom Kranfahrer mittels Bedienhebel vorgegeben werden, womit die Last zielgenau positioniert werden kann. Beim Tiefseehub werden dagegen größtenteils starre Krankonstruktionen verwendet, die einen möglichst niedrigen Lastaufhängepunkt aufweisen. Diese haben den Vorteil die Bewegungen des Schiffs nicht unnötig zu verstärken. Horizontale Lageänderungen der Last werden dabei entweder durch Aktoren am Lasthaken, oder durch entsprechende Positionierung des Einsatzschiffs erreicht. - Bezüglich der Seegangsfolge ist der tatsächliche Aufbau des Kransystems nicht von Bedeutung. Lediglich die vertikale Position des Lastaufhängepunktes muss gemessen werden können. Da es sich jedoch in der Regel nicht realisieren lässt die Sensorik direkt am Lastaufhängepunkt zu installieren, ist ein alternativer Anbringungsort der Sensorik zu wählen. Hier erweist sich eine Befestigung nahe dem Kranfundament als sinnvoll. Einerseits sind hier die geringsten Vibrationen des Kransystems zu erwarten, welche die Messergebnisse verfälschen. Andererseits wird hier eine fest definierte Ausrichtung der Sensorik während des Betriebs erreicht. Diese wäre bei einer Positionierung der Sensorik an einem beweglichen Teil des Krans beispielsweise nicht gegeben.
- Für diese Erfindung wird daher zur Messung der Schiffsbewegung eine Inertialplattform (IMU Initial Measurement Unit) verwendet, welche am Kranfundament befestigt ist. Diese kostengünstige und autonome Messeinheit enthält drei Beschleunigungsaufnehmer für die Messung der gradlinigen Schiffsbewegungen, als auch drei Drehratensensoren für die Bestimmung der Roll-, Stampf-, und Gierbewegung des Schiffs. Die Abtastfrequenz der Messungen liegt bei 40 Hz. Die relevanten Schiffsbewegungen befinden sich hingegen in einem Frequenzbereich zwischen 0,04 Hz und 1 Hz. Des Weiteren geraten selbst bei rauher See die Messgrößen im gesamten Einsatzbereich der Schiffskrane nicht in den Bereich der Messgrößenbeschränkung. Somit ist mittels der gewählten Inertialplattform eine genaue Bestimmung der Schiffsbewegung in allen 6 Freiheitsgraden möglich.
- Die für die vorliegende Erfindung benutzte Methode für die Messung der Schiffsbewegungen basiert auf den Messsignalen einer einzigen Inertialplattform, die mit integrierenden Filtern konstanter Grenzfrequenz die gewünschten Positions- und Winkelsignale berechnet. Wird im Rahmen der Seegangsfolge eine genauere Messung angestrebt, so ermöglicht die klare Trennung zwischen Messung und Prognose zudem das Messverfahren jederzeit auszutauschen, ohne dass weitere Anpassungen notwendig sind.
- Um die Verkippung des Schiffs aus den von den Gyroskopen der Inertialplattform gemessenen Drehraten zu erhalten, ist eine einfache Integration der notwendig. Zudem gilt es die typischen Messfehler wie Messrauschen oder Biasfehler zu kompensieren. Dies geschieht durch die Verwendung je eines einfach integrierenden Filters pro Drehrichtung. Zur Erlangung der Position der Inertialplattform sind die Beschleunigungsdaten zweifach zu integrieren. Auch hier sind auftretende Messfehler weitestgehend zu eliminieren, womit für die drei gradlinigen Bewegungsrichtungen jeweils ein zweifach integrierender Filter zu verwenden ist. Dies ist schematisch in
Fig. 2 dargestellt. - Unter Verwendung der gerade beschriebenen Signalverarbeitung zur Messung der Schiffsbewegung kann die komplette Bewegung des Schiffes aus den Messsignalen der Inertialplattform bestimmt werden. Hierbei werden statische Biasabweichungen vollkommen eliminiert und ein langsamer Drift in den Messsignalen weitestgehend kompensiert. Auf Grund der notwendigen Integration der Messwerte wird zudem hochfrequentes Sensorrauschen stark unterdrückt, womit keine zusätzliche Tiefpassfilterung notwendig ist.
- Da zur Messung der Seegangsbewegung des Lastaufhängepunktes zudem der Abstand zwischen dem Sensor zur Messung der Schiffsbewegung und der Lastaufhängung notwendig ist, wird dieser gesondert ermittelt. Die dafür notwendige Sensorik ist jedoch aus konventionellen Kransteuerungen bekannt. Aus der Messung der Schiffsbewegung und der Kenntnis des Abstands zwischen dem Sensor zur Messung der Schiffsbewegung und der Lastaufhängung kann damit, wie in
Fig. 3 gezeigt, die aktuelle Bewegung des Lastaufhängepunkts bestimmt werden. - Bei dem verwendeten Modell zur Prognose der Seegangsbewegung handelt es sich nicht um eine a priori bekannte Beschreibung der Dynamik des Schiffs. Das Modell bildet vielmehr die Dynamik der gemessenen Seegangsbewegung ab. Diese wird während der Laufzeit der Seegangsfolge bestimmt, womit das Modell ständig neu identifiziert und parametriert wird.
- Strukturell ist das Verfahren gemäß dem Signalflussdiagramm nach
Abbildung 4 aufgebaut. Die Seegangsbewegung wird dabei als eine periodische Bewegung angesehen werden. Ihr Modell wird somit aus einer Überlagerung von N Sinusschwingungen, welche im Weiteren als Moden bezeichnet werden, gebildet. Dabei wird jede Mode vollständig durch ihre Amplitude A, Kreisfrequenz ωM und Phase φM beschrieben. - Für die online durchzuführende Identifikation des Modells der Seegangsbewegung erfolgt als erster Schritt eine Frequenzanalyse der gemessenen Seegangsbewegung. An Hand dieser wird zudem eine vorläufige Parametrierung des vollständig identifizierten Modells vollzogen. Dieses Modell dient daraufhin im Weiteren als Basis eines linearen, oder aber nichtlinearen Beobachters und wird in fest definierten Zeitabständen aktualisiert. Dieser führt die exakte Adaption der Modellparameter unter Berücksichtigung der aktuell gemessenen Seegangsbewegung durch. Mit der Kenntnis des Modells, als auch dessen Parametern ist es die Aufgabe der Prognose eine Vorhersage der Seegangsbewegung für einen zukünftigen Zeitpunkt zu berechnen.
- Ziel der Modellidentifikation ist es die Grundstruktur des Modells der Seegangsbewegung zu bestimmen. Die Bestimmung der notwendigen Anzahl der Moden N beruht dabei auf einer online durchgeführten, diskreten Fourier-Analyse der gemessenen Seegangsbewegung zum Zeitpunkt ti und anschließender Auswertung. Hierzu werden die signifikanten Frequenzen der Seegangsbewegung an Hand des Amplitudengangs ermittelt. Diese Auswertung des Amplitudengangs erfolgt zur Laufzeit der Messung mittels der Spitzenerkennung. Neben der Anzahl der für die Modellidentifikation zu verwendenden Moden N liefert die Spitzenerkennung die Frequenzen ωN der erkannten Moden und eine erste Schätzung des Vektors der Amplituden. Die Phasen der Moden werden anschließend separat aus dem Phasengang der diskreten Fourier-Transformation bestimmt. Wird das Modell mit diesen Parametern versehen, so liefert es die modellierte Seegangsbewegung.
- Unter Verwendung der erstellten Zustandsmodelle der Seegangsbewegung ist die gewünschte Parameteradaption gleich einer Schätzung des aktuellen Systemzustands. Die Problemstellung der Modellparametrierung kann folglich analog einer Beobachtungsaufgabe formuliert werden. Ein Beobachter hat stets die Aufgabe aus den gemessenen Ausgangsgrößen einer Strecke mit Sensorik den vollständigen Zustand dieser Strecke zu schätzen. Der gesuchte Zustand wird dabei mit Hilfe eines Modells der Strecke bestimmt, das an Hand der Differenzen zwischen den realen und simulierten Ausgangssignalen korrigiert wird.
- Mit online vergleichenden Beobachtern kann dabei eine zutreffende Vorhersage der gemessenen Seegangsbewegung für Prognosezeiträume von kleiner 2 s durchgeführt werden. Wird zudem bedacht, dass die angestrebte Aufgabe der Prädiktion die Kompensation von Totzeiten im Bereich von ca. 0,5 s ist, so bietet das vorgestellte Prognoseverfahren die optimalen Voraussetzungen für diese Zielsetzung.
- Im folgenden wird nun die Modellbildung der Tauchbewegung näher dargestellt:
Um die Tauchbewegung der Lastaufhängung vorhersagen zu können, gilt es diese Bewegung zu modellieren. Wie auch schon bei der Messung der Bewegung des Schiffs angenommen wurde, kann die Tauchbewegung als eine periodische Bewegung angesehen werden. Ihr Modell wird somit aus einer überlagerung von NM Sinusschwingungen, welche im Weiteren als Moden bezeichnet werden, gebildet. Dabei wird jede Mode vollständig durch ihre Amplitude AM,k, Kreisfrequenz ωM,k und Phase ϕM,k beschrieben. Zudem ist dem Modell noch ein statischer Offset zLA,off hinzuzufügen, da sich die Ruhelage der Tauchbewegung nicht im Ursprung der z-Achse des Weltkoordinatensystems befinden muss. Die modellierte Tauchbewegung der Lastaufhängung zLA wird somit, mit der Wahl des Startzeitpunktes t0 = 0, ohne Beschränkung der Allgemeinheit wie folgt beschrieben: - Da dieses Modell der Tauchbewegung, wie oben schon kurz angesprochen, in einem Zustandbeobachter zum Einsatz kommen soll, ist es notwendig daraus ein Zustandsmodell zu erzeugen.
-
- Dabei bezeichnet x den Vektor der Zustände des Systems der Ordnung n mit den Anfangsbedingungen x0 zur Zeit t0, welche ohne die Allgemeingültigkeit zu beschränken zu Null gewählt sind. u steht für die p Eingänge des Systems. Die Matrix A wird als Systemmatrix, B als Steuermatrix und C als Messmatrix bezeichnet. y charakterisiert den Systemausgang, der aus m unterschiedlichen Messsignalen besteht. Wird eine einzelne Mode zLA,k aus Gleichung 5.1 als lineares Differentialgleichungssystem analog Gleichung 5.2 dargestellt, so ist diese als freie, ungedämpfte Schwingung zu modellieren. Mit der Wahl der Zustände
- Der skalare Ausgang yk beschreibt dabei die k-te Mode. Werden die einzelnen Moden aufaddiert und der statische Offset als letzter Zustand der Systembeschreibung dem Modell hinzugefügt, so setzt sich das lineare Modell der Tauchbewegung der Lastaufhängung wie folgt aus den einzelnen Moden gemäß Gleichung 5.5 zusammen:
- Dabei ist zu beachten, dass der Systemausgang y in Gleichung 5.6 so gewählt ist, dass dieser die Tauchbewegung des Lastaufhängepunktes beschreibt.
-
- Dabei steht n für die Ordnung des Systems mit dem Ausgang y. Die Zustände x und ihre Anfangsbedingungen x0 befinden sich dabei in dem natürlichen Arbeitsraum eines nichtlinearen Systems Mn, der durch die n-dimensionale Mannigfaltigkeit beschrieben wird. Der Eingang des Systems u liegt dabei in der zulässigen Menge der Eingangsfunktionen U1. Die Dynamik des Systems wird durch das Vektorfeld f(x) beschrieben, welches somit das nichtlineare Analogon der Systemmatrix A der linearen Systeme ist. h(x) steht für die Ausgangsfunktion des Systems und kann mit der Messmatrix C der linearen Systeme verglichen werden. Soll die Tauchbewegung des Lastaufhängepunktes gemäß der Gleichung 5.1 in der gerade beschriebenen Form angegeben werden, so empfiehlt es sich wiederum zunächst nur eine einzelne Mode zu betrachten. Mit der nachfolgend gewählten Definition der Zustände
- Das vollständige, nichtlineare Modell der Tauchbewegung des Lastaufhängepunktes resultiert wiederum aus der Zusammenführung der Modelle der Einzelmoden aus Gleichung 5.10 und der Einführung eines Offset-Zustands. Wird dieser als letzter und somit 3NM +1-ster Zustand in das Modell eingebunden, so lautet die Beschreibung des Gesamtsystems wie folgt:
- Der einzige Ausgang des Gesamtsystems ist dabei so gewählt, dass dieser die Tauchbewegung der Lastaufhängung beschreibt.
- Ziel der Modellidentifikation ist es die Grundstruktur des Modells der Tauchbewegung zu bestimmen. Da diese bis auf die Anzahl der Moden bereits vorgegeben ist, gilt es lediglich deren Anzahl zu ermitteln. Die Vorparametrierung des Modells hat die Aufgabe die Parameter des identifizierten Modells möglichst zutreffend anzupassen.
- Wird Gleichung 5.1 betrachtet, so ist die Tauchbewegung mit der Kenntnis der Parameter NM, AM,k, ωM,k, ϕM,k und zLA,off vollständig beschrieben. Die Anzahl der zu bestimmenden Parameter ergibt sich somit zu 3NM + 2. Damit ist sie linear abhängig von der Anzahl der Sinusschwingungen, welche zur Nachbildung der Tauchbewegung benötigt werden. Die Ermittlung von NM ist folglich die erste und wichtigste Aufgabe, da sie der Modellidentifikation gleicht. Ist die Anzahl der Moden, und somit das Modell der Tauchbewegung erst einmal bekannt, so können nach und nach die restlichen 3NM +1 Parameter adaptiert werden.
- Die Identifikation und Vorparametrierung des Modells der Tauchbewegung wird an Hand der gemessenen, vertikalen Bewegung des Lastaufhängepunktes durchgeführt. Die strukturelle Vorgehensweise ist in
Figur 5 dargestellt. Die Bestimmung der notwendigen Anzahl der Moden NM beruht dabei auf einer online durchgeführten, diskreten Fourier-Analyse der gemessenen Tauchbewegung zum Zeitpunkt ti und anschließender Auswertung. - Die signifikanten Frequenzen der Tauchbewegung werden an Hand des Amplitudengangs ermittelt. Diese Auswertung des Amplitudengangs erfolgt zur Laufzeit der Messung mittels der Spitzenerkennung. Neben der Anzahl der für die Modellidentifikation zu verwendenden Moden NM,DFT liefert die Spitzenerkennung die Frequenzen der erkannten Moden ωM,DFT,k die zu dem Vektor ωM,DFT zusammengefasst sind, und eine erste Schätzung des Vektors der Amplituden AM,DFT. Die Phasen der Moden ϕM,DFT werden anschließend separat aus dem Phasengang der diskreten Fourier-Transformation bestimmt. Wird das Modell mit diesen Parametern versehen, so liefert es die modellierte Tauchbewegung im Zeitbereich zwischen t0 und T, welche mit zLA,DFT bezeichnet ist.
- Mittels diskreter Fourier-Transformation (DFT) wird aus zLA(t) über das zeitdiskrete Signal zLa,n der Amplitudengang ADFT,i und der Phasengang φDFT,i bestimmt. Z.B. kann die diskrete Fourier-Transformation alle 10 s auf die reale Tauchbewegung der Lastaufhängung angewandt werden.
- Das mit der diskreten Fourier-Transformation online bestimmte Amplitudenspektrum der Tauchbewegung des Lastaufhängepunktes gilt es nun mit Hilfe der Spitzenerkennung auszuwerten. Dabei können nahezu alle Informationen, die zur Identifikation und Vorparametrierung des Modells der Tauchbewegung notwendig sind, daraus gewonnen werden.
- Die Hauptaufgabe der Spitzenerkennung ist es das Zustandsmodell der Tauchbewegung zu identifizieren.
- Dies umfasst die folgenden Ziele:
- Online-Identifikation des Modells der Tauchbewegung
- Bestimmung der Anzahl der Moden NM,SE
- Modellbildung unter Berücksichtigung der maximalen Anzahl der Moden NM,Max
- Online-Parametrierung des Modells der Tauchbewegung
- Bestimmung der Amplituden AM,DFT der Moden
- Bestimmung der Kreisfrequenzen ωM,DFT der Moden
- Die Problemstellung der Detektion der Moden wird beispielhaft durch eine auf den Amplitudengang angewandte MiniMax-Aufgabe mit Nebenbedingung gelöst. Als Nebenbedingung kommt dabei eine so genannte Grenzfolge zum Einsatz. Sie bestimmt die minimale Amplitude, welche ein Maximum überschreiten muss, damit dieses als Mode erkannt wird. Die Festlegung der Amplitude der Grenzfolge ADFT,Grenz,i erfolgt dabei adaptiv in Abhängigkeit des jeweiligen Amplitudenspektrums der aktuellen Tauchbewegung gemäß nachfolgender Gleichung:
- Strukturell berechnet sich diese somit aus einer Offsetverschiebung und einer Mittelwertbildung. Die Offsetverschiebung definiert eine über das gesamte Frequenzspektrum konstante, minimale Amplitude der Grenzfolge. Sie bildet sich aus dem Produkt zwischen dem frei wählbaren Entwurfsparameter cGrenz und dem absoluten Maximum des Amplitudengangs ADFT,Max, welches analog Gleichung 5.24 bestimmt wird.
- Der zweite Teil ist eine gleitende Mittelwertbildung angewandt auf ein beschränktes Frequenzband des Amplitudenspektrums. Der hierfür verwendete Filter ist dabei ähnlich den bei der Bildverarbeitung eingesetzten Filtern entworfen. Da es auf Grund der Mittelwertbildung nicht möglich ist die ersten vier Amplitudenwerte der Grenzfolge analog der aufgezeigten Gleichung zu berechnen, sind diese separat zu bestimmen. Der Einfachheit halber wurden diese entsprechend der letzten bestimmbaren Amplitude gewählt, womit sich die Anfangswerte der Grenzfolge zu
-
-
- Ist die Anzahl der detektierten Moden NM,SE bestimmt, so gilt es zu überprüfen, ob diese kleiner oder gleich der gewählten maximalen Anzahl der Moden NM,Max ist. Tritt dieser Fall ein, so ist ein Modell der Tauchbewegung zu verwenden, das NM,SE Moden berücksichtigt. Ansonsten wird die Anzahl der berücksichtigten Moden auf NM,Max begrenzt, womit sich die für die Modellbildung verwendete Anzahl der Moden NM,DFT folgendermaßen bestimmt:
- Werden zur Modellierung der Tauchbewegung die Modelle nach Gleichung 5.1, 5.6 bzw. 5.11 verwendet, so sind diese mit der Kenntnis der zu berücksichtigenden Anzahl der Moden vollständig identifiziert.
- Die Vorparametrierung der Modelle ist nun mit der Menge der für die Modellidentifikation verwendeten Moden MM,DFT durchzuführen. Diese ist gleich der Menge der detektierten Moden MM,SE, falls NM,SE ≤ NM,Max ist. Ansonsten ist sie diejenige Teilmenge, welche die NM,Max Moden mit der größten Amplitude enthält.
-
- Die Selektion der dominanten Moden wird, im Rahmen der vorliegenden Arbeit, durch einen auf die Amplituden der Moden angewandten Sortieralgorithmus durchgeführt. Dabei gilt zu beachten, dass durch das Umsortieren der Moden die Zuordnung zwischen der Amplitude, Frequenz und Phase einer Mode nicht verloren geht. Als letzte Aufgabe der Spitzenerkennung gilt es noch die Kreisfrequenzen ωM,DFT der Moden zu ermitteln. Diese werden an Hand der Frequenzachse des Amplitudenspektrums mit folgender Umrechnung bestimmt:
- Für die Bestimmung des statischen Offsets der Tauchbewegung des Lastaufhängepunktes ist wiederum der online ermittelte Amplitudengang dieser Bewegung heran zu ziehen. Der Gleichanteil der für die diskrete Fourier-Transformation bereitgestellten Folge der Messdaten entspricht dabei dem ersten Wert des Amplitudengangs. Für die mathematische Begründung ist Gleichung 5.16 zu verwenden. Wird i zu Null gewählt, womit der erste Wert des Amplitudengangs berechnet wird, resultiert:
- Dies entspricht dem arithmetischen Mittel der aufsummierten Folge der Messdaten und somit dem statischen Offset der Tauchbewegung im betrachteten Zeitintervall.
- Die Bestimmung der Phasen der einzelnen Moden schließt die Vorparametrierung des Modells der Tauchbewegung ab. Sie werden durch Auswertung des Phasengangs ermittelt.
- Für die Bestimmung der Phase ist eine Rücktransformation der Bildfolge in den Zeitbereich durchzuführen. Wird die komplette Bildfolge der gemessenen Tauchbewegung zLA,i durch Anwendung der Transformationsvorschrift nach Gleichung 5.15 in den Zeitbereich überführt, so resultiert der Startwert der Tauchbewegung zLA,0 zu:
- Für eine einzelne Mode vereinfacht sich dieser Ausdruck gravierend und lässt sich letztendlich in Abhängigkeit eines einzigen Wertes des Amplitudengangs ADFT,i und des Phasengangs ϕDFT,i darstellen. Diese Vereinfachung basiert auf der Eigenschaft, dass im Bildbereich der Fourier-Transformation eine reine Sinusschwingung durch ein komplex konjugiertes Zahlenpaar beschrieben wird, dessen Werte an der i-ten und NDFT - i-ten Position der Folge lokalisiert sind. Zur Verdeutlichung der weiteren Schritte ist dieses Zahlenpaar in
Figur 6 (Darstellung des i-ten Werts der Bildfolge und dessen komplex konjugiertem Wert an der Stelle NDFT - i) dargestellt. -
-
- Für die Adaption von Amplitude, Phase und ggf. der Frequenz werden beobachtergestützte Ansätze verfolgt. Ein Beobachter hat stets die Aufgabe aus den gemessenen Ausgangsgrößen einer Strecke mit Sensorik den vollständigen Zustand dieser Strecke zu schätzen. Der gesuchte Zustand x wird dabei mit Hilfe eines Modells der Strecke bestimmt, das an Hand der Differenzen zwischen den realen y und simulierten ^y Ausgangssignalen korrigiert wird. In
Figur 7 ist dabei ein Signalflussdiagramm eines solchen Beobachters gezeigt. - Der lineare Beobachterentwurf basiert auf dem Zustandsmodell der Tauchbewegung nach Gleichung 5.6. Das lineare Kalman-Bucy-Filter zählt zu den am meisten verwendeten Beobachtern welche auf der Struktur des Luenberger-Beobachters aufbauen. Für den Beobachterentwurf müssen das Systemrauschen w(t) und das Messrauschen v(t) berücksichtigt werden, womit folgendes Modell für den Entwurfsprozess zu verwenden ist:
- Dabei wird vorausgesetzt, dass die Rauschsignale stationär, mittelwertfrei, normalverteilt und zugleich unkorreliert sind. Für dieses Rauschen gilt
-
-
-
-
-
-
- Für die Berechnung von L werden nun die Entwurfsparameter Q und R symmetrisch und positiv definit gewählt. Ihre Dimensionen ist dabei durch die Anzahl der Systemzustände und der Ausgänge des Beobachtermodells bestimmt. Folglich ist Q als eine (2NM,DFT + 1 ×2NM,DFT + 1)-Matrix und R als ein Skalar zu wählen. Werden nur die Diagonalelemente der Kovarianzmatrix Q beschrieben, kann auf Grund der vorherrschenden Struktur der Systemmatrix A die Dynamik der Fehlerkorrektur für jede Mode separat vorgegeben werden. Je größer die Spur der k-ten Blockmatrix Q k gewählt wird, desto schneller erfolgt eine Korrektur der entsprechenden Abweichungen der Zustände ^xk der Mode. Der Entwurfsparameter R beeinflusst hingegen die Dynamik aller Zustände gleichermaßen. Je kleiner R gewählt wird, desto dynamischer reagiert der Beobachter auf Abweichungen zwischen der gemessenen und simulierten Tauchbewegung.
-
-
- Der Faktor ck der Kovarianzmatrizen Qk wird in Abhängigkeit der Kreisfrequenz der zugehörigen Mode bestimmt.
Tabelle 5.2: Einträge der Kovarianzmatrix Q in Abhängigkeit der Kreisfrequenz ωM,DFT,k ωMin ≤ ωM,DFT,k < ωMax ωMin [rad/s] ωMax [rad/s] ωMin [rad/s] ωMax [rad/s] ωMin [rad/s] ωMax [rad/s] ωMin [rad/s] ωMax [rad/s] 0 ∞ ck = 0,001 ck = 0,01 ck = 0,5 ck = 3 - Für den nichtlinearen Beobachterentwurf ist das Zustandsmodell der Tauchbewegung, wie es in Gleichung 5.11 angegeben ist, zu verwenden. Das Erweiterte Kalman-Filter ist eine für nichtlineare Systeme erweiterte Variante des linearen Kalman-Bucy-Filters. Als Basis des Beobachterentwurfs ist somit das nichtlineare SISO-System nach Gleichung 5.7 wie folgt zu formulieren:
-
-
-
-
- Für die Realisation des Erweiterten Kalman-Filters ist es folglich erforderlich die n nichtlinearen Filtergleichungen zu integrieren. Zudem sind für die Bestimmung der Korrekturmatrix die Jacobi-Matrizen H(t) und F(t) zu berechnen, als auch die n(n+ 1)/2 Differentialgleichungen der symmetrischen Kovarianzmatrix P zu lösen. All dies hat online zu erfolgen, wodurch der benötigte Rechenaufwand mit der Ordnung des Systems stark zunimmt. Die Filter-Differentialgleichungen nach 5.98 ergeben sich durch einsetzen des online identifizierten, nichtlinearen Modells der Tauchbewegung 5.11 zu:
-
-
-
- Für die Berechnung der zeitvarianten Korrekturmatrix L(t) sind die ebenfalls zeitvarianten Jacobi-Matrizen H(t) und F(t) aus dem Zustand des Beobachters ^x kontinuierlich nach
- Zuletzt sind noch die Entwurfsparameter des Erweiterten Kalman-Filters vorzugeben. Diese bestehen aus den Kovarianzmatrizen Q und R, welche symmetrisch und positiv definit zu wählen sind. Zudem gilt es eine geeignete Anfangsbedingung für P0 festzulegen. Q wird folglich wiederum als eine Diagonalmatrix angesetzt, dessen Einträge je nach Frequenz der zugehörigen Mode gewichtet werden. Die Struktur der Kovarianzmatrix Q, wie sie in Gleichung 5.110 angegeben ist, gleicht damit der im linearen Fall eingesetzten Matrix Q.
-
- Zuletzt gilt es noch eine geeignete Anfangsbedingung für die Matrix-Riccati-Differentialgleichung P0 vorzugeben. Diese bildet sich gemäß Gleichung 5.101 aus der erwarteten Abweichung zwischen dem Zustand des Beobachters und dem realen System. Unter Verwendung der Fehlerabschätzungen der Modellidentifikation ist diese wie folgt
- Die Berechnung der Parameter der Moden erfolgt invers zur Berechnung des Anfangszustands ^x0 des linearen, als auch des nichtlinearen Zustandsmodells. Dabei wird als Berechnungsgrundlage der geschätzte Zustand des Modells ^x(T) zum Zeitpunkt T, also der Gegenwart, verwendet. Dieser wird über das gesamte Zeitintervall der Beobachtung von t0,Obs ≤ t ≤ T an Hand der neuesten Messdaten der Tauchbewegung adaptiert. Somit werden alle bis zu diesem Zeitpunkt auftretenden Veränderungen in der Dynamik der Tauchbewegung berücksichtigt.
-
-
- Dabei gilt zu beachten, dass der Arcustangens nur in einem Intervall zwischen ±π eindeutig definiert ist, womit eine Fallunterscheidung zur Bestimmung der Phasen notwendig wird. Soll zudem die mögliche Division durch Null bei der Implementierung abgefangen werden, so ist die Phase wie folgt zu berechnen:
-
- Dabei bezieht sich die Phase der Moden ϕM,Obs,k, konsistent der Modellbildung der Tauchbewegung, auf den Zeitpunkt t0. Als letzter Parameter, der mit dem linearen Kalman-Bucy-Filter parametriert werden kann, ist der stationäre Offset der Tauchbewegung zu bestimmen. Dieser wird durch den 2NM,DFT+ 1-sten Zustand des Beobachtermodells beschrieben und ermittelt sich folglich gemäß nachstehender Gleichung.
- Wie bereits erwähnt ist es mit dem linearen Beobachterentwurf nur möglich eine beobachtergestützte Adaption der Amplituden AM,Obs, der Phasen ωM,Obs und des statischen Offsets zLA,Obs zu erreichen. Die Kreisfrequenzen sind somit für die nachfolgende Prognose der Tauchbewegung weiterhin vom Identifikationsverfahren mittels der diskreten Fourier-Transformation zu übernehmen. Für eine vollständige, beobachtergestützte Parametrierung des Modells der Tauchbewegung ist der nichtlineare Ansatz zu verwenden. Unter Verwendung des vorgestellten, nichtlinearen Beobachters werden die Parameter der Moden analog dem linearen Fall berechnet.
-
-
- Dabei ist bei der Invertierung des Tangens wiederum die in den Gleichungen 5.121ff. angegebene Falluntersheidung zu berücksichtigen.
- Ein Ausführungsbeispiel eines Steuersystems, in welchem die oben dargestellten Mess- und Prognoseverfahren zur Ansteuerung des Hubwerkes eines Kranes eingesetzt werden, wird nun im folgenden kurz dargestellt:
Offshore-Anlagen führen während rauer Meeresbedingungen zu strengen Anforderungen bezüglich Sicherheit und Wirkungsgrad des betroffenen Kransystems. Daher wird ein Seegangsfolgesystem, das auf einer Prognose der Seegangsbewegung und einer inversionsbasierten Steuerstrategie beruht, vorgeschlagen. Das Steuerziel besteht darin, die an einem Seil hängende Nutzlast in einem erdfesten Koordinatensystem einer erwünschten Referenzbahn folgen zu lassen, ohne dass sie durch die Seegangsbewegung des Schiffs oder Wasserfahrzeugs beeinflusst wird. Daher wird eine Kombination aus einem Steuergerät, das die Störung der Bahnverfolgung abkoppelt, und einem Prognosealgorithmus vorgestellt und mit Simulations- und Messergebnissen ausgewertet. - Heutzutage gewinnen Offshore-Anlagen, wie Unterwasserfördersysteme für Öl und Gas oder Windparks, zunehmend an Bedeutung. Die Verarbeitungseinrichtungen für die Ausbeute von Öl- und Gasfeldern sind bereits auf dem Meeresboden installiert. Daher ist die Zugriffsmöglichkeit für Wartung, Reparatur und Ersatz verglichen mit schwimmenden oder festen Förderplattformen geringer. Das Betreiben solcher Anlagen führt bei dem betroffenen Kransystem (siehe
Fig. 1 ) zu strengen Anforderungen bezüglich Sicherheit und Wirkungsgrad. Das Hauptziel besteht darin, den Betrieb während rauen Meeresbedingungen sicherzustellen, um Ausfallzeiten zu minimieren. Ferner ist die Sicherheit der Arbeiter an Bord wesentlich. Es kann zu Situationen kommen, bei denen die Steuerung der Nutzlast verloren geht. - Neben dem Navigations-/Positionierproblem führen die durch Wellen ausgelösten Bewegungen des Schiffs/Wasserfahrzeugs zu kritischer Zugspannung des Seils. Die Zugspannung sollte nicht unter null liegen, um Situationen mit schlaffem Seil zu vermeiden. Der Spitzenwert darf einen Sicherheitsgrenzwert nicht überschreiten. Daher werden Seegangsfolgesysteme genutzt, um die Betriebsbereitschaft von Offshore-Anlagen während rauer Meeresbedingungen zu verbessern. Zudem kann die vertikale Bewegung der Nutzlast signifikant verringert werden, was eine exakte Positionierung der Last möglich macht.
- Die vorliegende Erfindung gibt ein Seegangsfolgesystem an die Hand, das auf der Prognose der Bewegung des Schiffs/Wasserfahrzeugs sowie auf einer inversionsbasierten Steuerstrategie beruht. Grundsätzlich gibt es zwei Anforderungen an die Folgesysteme für Offshore-Kräne. Die erste besteht darin, die Last einer erwünschten Referenzbahn folgen zu lassen, die aus den Handhebelsignalen des Bedieners in einem erdfesten Bezugskoordinatensystem erzeugt wird. Die Last sollte sich in diesem Koordinatensystem bei der zugewiesenen Referenzgeschwindigkeit abgekoppelt von der durch Wellen ausgelösten Bewegung des Schiffs bewegen. Die zweite Anforderung ist ein modularer Kran mit Seegangsfolge. D.h. die für Offshore-Anlagen verwendeten Kransysteme können auf vielen verschiedenen Arten von Schiffen oder Wasserfahrzeugen aufgebaut werden. Zudem muss der Schätz- und Prognosealgorithmus für die vertikale Bewegung des Schiffs/Wasserfahrzeugs von der Art des Schiffs/Wasserfahrzeugs unabhängig sein.
- Hierfür wird das dynamische Modell des Systems, das aus dem hydraulischen Aktor (Winde) und dem nachgiebigen Seil besteht, abgeleitet. Beruhend auf diesem Modell wird ein linearisierendes Steuergesetz formuliert. Zum Stabilisieren des Steuersystems wird ein Regler abgeleitet.
Fig. 8 zeigt den allgemeinen Steueraufbau. - Weiterhin wird die Schätzung und Prognose der Bewegung des Schiffs/Wasserfahrzeugs vorgestellt. Daher wird ein Modell formuliert, das auf den vorherrschenden Moden der Seegangbewegung beruht. Die Moden werden durch eine Fast-Fourier-Transformation und einen Spitzendetektionsalgorithmus erhalten. Die Schätzung und Prognose erfolgt durch einen Kalmanfilter. Es werden Simulations- und Messergebnisse dargestellt.
- Das vorliegend betrachtete Seegangsfolgesystem besteht im Grunde aus einer hydraulikbetriebenen Winde, einer kranartigen Struktur und der an einem Seil hängenden Last. Zum Modellieren des Systems wird angenommen, dass die Kranstruktur ein steifer Körper ist. Die von einem Seil hängende Nutzlast kann durch ein Feder-Masse-Dämpfer-System approximiert werden (siehe
Fig. 9 ). - Zum Approximieren des nachgiebigen Seils muss die äquivalente Masse meq und die Steifheit der Feder crope berechnet werden. Mit Hilfe des Hook'schen Gesetzes kann die Verformung ε(z) für ein Seil bei einer willkürlichen Position z erhalten werden aus:
-
-
-
- Der Aktor für das Seegangsfolgesystem ist die hydraulikbetriebene Winde. Die Dynamik dieses Aktors kann mit einem System erster Ordnung approximiert werden.
- Um ein Steuergesetz abzuleiten, wird das dynamische Modell des Systems in folgender Form abgeleitet. Die Störgröße d wird als die 4. Ableitung der Seegangsbewegung definiert. Somit ist der relative Grad des Systems gleich dem relativen Grad der Störgröße und eine Abkopplung der Störgröße durch Isidori ist möglich.
-
- Zum Prüfen der Flachheitseigenschaft des vorgeschlagenen Modells des Systems muss der relative Grad ermittelt werden.
-
- Der Operator Lf stellt die Lie-Ableitung entlang des Vektorfelds f bzw. Lg entlang des Vektorfelds g dar. Mit der Ausgabe y wird ein relativer Grad r = 4 erhalten. Der relative Grad der Störgröße wird durch Verwenden von (8) mit dem Vektorfeld p anstelle von g mit rd = 4 erhalten. Da die Ordnung des Systems n = 6 beträgt, liegt eine interne Dynamik zweiter Ordnung vor und y ist keine flache Ausgabe. Es kann gezeigt werden, dass diese interne Dynamik das Störgrößenmodell ist. In unserem Fall besteht die interne Dynamik aus einer doppelten Integratorkette. Das bedeutet, dass die interne Dynamik instabil ist. Somit ist das Lösen der internen Dynamik durch Online-Simulation unmöglich. Doch für den hier gegebenen Anwendungsfall können nicht nur die Störgröße
-
-
- Die Verstärkungen der Rückführungswerte ki werden durch das Polzuweisungsverfahren erhalten. Der Steuerungsaufbau wird in
Fig. 8 veranschaulicht. - Der erste Teil dieses Abschnitts macht einen Vorschlag, wie die gesamte Bewegung des Schiffs/Wasserfahrzeugs durch Messen mit einer Inertialplattform (Initial Measurement Unit (IMU)) geschätzt werden kann. Als ausschlaggebende Forderung sollten für diese Schätzung alle schiffspezifischen Informationen verwendet werden. Der zweite Teil erläutert ein Kurzzeit-Prognoseproblem. Hier wird nur die Seegangsbewegung der Krane prognostiziert. Dies verringert die Komplexität von 6 Freiheitsgraden auf nur einen, ohne erforderliche Informationen zu verlieren. Wie vorstehend gewünscht ist die Prognose ebenfalls vollständig unabhängig von einem Schiffsmodell.
- Das als starrer Körper geltende Schiff/Wasserfahrzeug weist 6 Freiheitsgrade auf. Mit einer IMU kann die Verlagerung des Schiffs aus dem stabilen Zustand mit hoher Präzision gemessen werden. Diese kostengünstigen eigenständigen Bewegungssensoren weisen 3 Beschleunigungsmesser zum Messen von Brandung, Schaukeln und Seegang sowie 3 Drehratensensoren für Rollen, Stampfen und Gieren auf. Zum Erhalten der erwünschten relativen Position des Schiffs sind eine doppelte Integration der Beschleunigungssignale und eine einfache Integration der Drehsignale erforderlich. Zum Reduzieren typischer Fehler wie Sensorrauschen, Bias und Fehlausrichtung der Beschleunigungsmesser und zum Sicherstellen einer stabilen Integration können die Signale aufbereitet werden.
- Wenn die IMU nicht an dem Aufhängungspunkt der Nutzlast befestigt wird, führt eine einfache Transformation zwischen dem Koordinatensystem des Sensors und dem Koordinatensystem des Aufhängungspunkts der Nutzlast zu der erwünschten Seegangsbewegung.
- Die Tatsache, dass die Bewegung des Aufhängungspunkts der Nutzlast nicht restlos chaotisch ist, sondern von der Dynamik des Schiffs und der Meeresbedingung abhängt, ermöglicht das Berechnen einer Prognose seiner Bewegung. Es ist sogar eine Kurzzeit-Prognose ohne jegliche Kenntnisse der Eigenschaften des Schiffs möglich.
- Die Hauptidee dieses Prognoseverfahrens ist das Detektieren der periodischen Komponenten der gemessenen Seegangsbewegung und das Verwenden derselben zum Berechnen der künftigen Seegangsentwicklung. Daher wird die gemessene Seegangsbewegung w(t) zwischen zwei Zeitpunkten t 0 und T in einen Satz von N Sinuswellen, die so genannten Moden, und einen zusätzlichen willkürlichen Term u(t) zerlegt. Dies ergibt ein Seegangsbewegungsmodell, das beschrieben wird durch:
- Der Aufbau des Prognoseverfahrens wird in
Fig. 10 dargestellt. Zunächst wird eine Fast-Fourier-Transformation (FFT) an der gemessenen Seegangsbewegung w(t) angelegt. Die analysierte Länge und Abtastzeit des Eingangssignals werden so gewählt, dass die maximale Frequenz der Seegangsbewegung detektiert werden kann und die erwünschte Auflösung der Frequenzen erreicht wird. Die Spitzen der sich ergebenden Amplitudenreaktion über Frequenz A(f) werden dann durch einen Spitzendetektor extrahiert. Dies führt zu einer ersten Schätzung der Amplituden und Frequenzen der Mode, die in den jeweiligen Parametervektoren A FFT und f FFT gespeichert werden. Die Modengröße N ist gleich der Anzahl detektierter Spitzen. Durch Berücksichtigen der Phasenreaktion ϕ(f) können die Phasen ϕ FFT der Mode ebenfalls definiert werden. Mit diesen Parametern, die online aktualisiert werden, kann das in (11) beschriebene Modell der Seegangsbewegung parametrisiert werden. Die Auswertung der real gemessenen Seegangsbewegungsdaten zeigt die Notwendigkeit eines ständig aktualisierten Modells (sieheFig. 11 ). - Hier werden die detektierten Spitzen der Bewegung eines Schiffs unter rauen Meeresbedingungen dargestellt. Es ist klar ersichtlich, dass sich die Moden während der Messung ändern.
- Im nächsten Schritt passt ein Beobachter die Parametervektoren durch Vergleichen der gemessenen Seegangsbewegung w(t) mit der modellierten Seegangsbewegung an. Dies ist erforderlich, da die FFT nur Mittelwerte eines langen Zeitraums detektiert, während der Beobachter die letzten Veränderungen berücksichtigen kann. Mit diesen neuen Parametervektoren, die durch A Obs, f Obs und ϕ Obs bezeichnet sind, kann die Prognose der Seegangsbewegung unter erneutem Verwenden von (11) durchgeführt werden.
- Die Ausgestaltung des Beobachters hängt von einem Seegangsbewegungsmodell ab, das durch einen Satz gewöhnlicher Differenzialgleichungen (ODEs, kurz vom engl. Ordinary Differential Equations) beschrieben wird. Zum Umwandeln des Modells (11) in einen Satz ODEs gibt es zwei Möglichkeiten. Zum einen kann die Seegangsbewegung als nichtlineares System modelliert werden, das dem Beobachter das Schätzen aller für die Prognose des Seegangs erforderlichen Parameter ermöglicht. Aufgrund der Forderung, eine Online-Prognose zu erhalten, ist dieses Verfahren aber nicht auf moderneren Computern verwendbar. Dagegen kann stattdessen ein lineares Modell verwendet werden. Hier werden lediglich die Frequenzen der Mode nicht erneut angepasst. Diese werden aber durch die FFT sowieso mit großer Präzision geschätzt. Bei Wählen des linearen Verfahrens kann ein Kalmanfilter verwendet werden. Dies ergibt eine nachstehend gezeigte Beobachter-Gleichung.
- Die Systemmatrizen A und C ergeben sich aus dem nachfolgend beschriebenen Seegangsbewegungsmodell, wogegen die Prognoseergebnisse auch vom ordnungsgemäßen Definieren der Korrekturmatrix abhängen.
-
-
-
- Hier wird das als Auslegungsparameter verwendete Q als diagonale Matrix gewählt, die schnelle Moden stärker abstraft als langsame, wogegen R alle Moden gleichmäßig beeinflusst.
-
-
-
- Um einen kurzen Eindruck der Leistung der Seegangsprognose zu geben, werden nachstehend Simulationsergebnisse dargestellt. Daher wurden reale IMU-Signale eines Schiffs unter rauen Meeresbedingungen verwendet, um die Seegangsbewegung zu reproduzieren.
Fig. 12 zeigt die prognostizierte und gemessene Seegangsbewegung im zeitlichen Verlauf. Das Prognoseintervall T Pred wurde zu 1 Sekunde gewählt. Zur besseren Veranschaulichung wurde die prognostizierte Seegangsbewegung danach zeitlich zurückgesetzt. Somit würde ein fehlerfreies prognostiziertes Signal mit dem gemessenen Signal übereinstimmen. - In
Fig. 13 ist das simulierte Folgeverhalten des Seegangsfolgesystems ersichtlich. Die Referenzbahn wird durch ein Handhebelsignal erzeugt und der Kran wird einer Seegangsbewegung ausgesetzt. Für diese Simulation wurde lediglich ein linearisierendes Steuergerät ohne Stabilisierung verwendet. Mit diesem Aufbau kann die Erregung der Aufhängungspunktbewegung der Nutzlast, die in der ersten Kurvendarstellung vonFig. 14 gezeigt wird, um einen Faktor 5 verringert werden. Der Grund, warum diese Schwingungen nicht vollständig unterdrückt werden, ist, dass das System Pumpe/Motor mit einer Totzeit simuliert wurde, die in der Auslegung des Steuergeräts nicht berücksichtigt wird. - Das Verwenden des Beobachters und das Schließen des Kreislaufs des Steuersystems verbessert das Folgeverhalten enorm. Wie in
Fig. 14 ersichtlich ist, wird die simulierte Positionsverschiebung nie größer als ± 3cm. - Bei den ersten beiden Simulationen war die Seegangsprognose abgeschaltet.
Fig. 15 zeigt das Folgeverhalten der Nutzlastposition bei offenem Kreislauf mit einer Seegangsprognose in dem Bereich der Totzeit des Aktors (0,2 Sekunden). Es ist ersichtlich, dass gute Seegangsausgleichsergebnisse erzielt werden, sobald das linearisierende Steuergerät aktiviert wird, was bei der Zeit 250 s erfolgt. Bei Vergleichen des Folgens mit und ohne Seegangsprognose ist eine klare Verbesserung ersichtlich. - Zum Verbessern der Simulationsergebnisse wurden Messungen mit einem experimentellen Aufbau durchgeführt.
- Die vorliegende Erfindung stellt ein Vorgehen für den Ausgleich der Seegangsbewegung bei Offshore-Kränen dar. Das dynamische Modell des Ausgleichsaktors (hydraulisch betriebene Winde) und der an einem Seil hängenden Last werden abgeleitet. Basierend auf diesem Modell wird ein Bahnfolgesteuergerät entwickelt. Zum Ausgleichen der durch Wellen ausgelösten Bewegung des Schiffs/Wasserfahrzeugs wird die Seegangsbewegung als zeitvariante Störgröße definiert und wird bezüglich Abkopplungsbedingungen analysiert. Mit einer Modellausweitung werden diese Bedingungen erfüllt und ein inversionsbasiertes abkoppelndes Steuergesetz wird formuliert. Um das System zu stabilisieren, wird ein Beobachter zum Rekonstruieren des unbekannten Zustands aus einer Kraftmessung verwendet. Ferner kann die Ausgleichsleistung durch Prognostizieren der Seegangsbewegung verbessert werden. Es wird ein Prognoseverfahren vorgeschlagen, bei dem keine Schiffs-/Wasserfahrzeugmodelle oder -eigenschaften erforderlich sind. Die Simulations- und Messergebnisse validieren das Seegangsfolgeverfahren.
Claims (15)
- Kransteuerung mit aktiver Seegangsfolge für einen auf einem Schwimmkörper angeordneten Kran, welcher ein Hubwerk zum Heben einer an einem Seil hängenden Last aufweist, mit
einer Messvorrichtung, welche eine aktuelle Seegangsbewegung aus Sensordaten ermittelt,
einer Prognosevorrichtung, welche die vorherrschenden Moden der Seegangsbewegung aus den Daten der Messvorrichtung bestimmt und anhand der bestimmten vorherrschenden Moden ein Modell des Seegangs erstellt und eine zukünftige vertikale Bewegung des Lastaufhängepunkts anhand der ermittelten aktuellen Seegangsbewegung und des Modells der Seegangsbewegung prognostiziert, und
einer Bahnsteuerung der Last, welche durch die Ansteuerung des Hubwerkes des Kranes aufgrund der prognostizierten Bewegung des Lastaufhängepunkts die vertikale Bewegung der Last durch den Seegang zumindest teilweise ausgleicht. - Kransteuerung nach Anspruch 1, wobei das in der Prognosevorrichtung verwendete Modell der Seegangsbewegung unabhängig von den Eigenschaften, und insbesondere von der Dynamik des Schwimmkörpers ist.
- Kransteuerung nach Anspruch 1 oder 2, wobei die Prognosevorrichtung die vorherrschenden Moden der Seegangsbewegung über eine Frequenzanalyse aus den Daten der Messvorrichtung bestimmt.
- Kransteuerung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Prognosevorrichtung das Modell anhand der Daten der Messvorrichtung laufend parametrisiert, insbesondere über einen Beobachter, wobei insbesondere Amplitude und Phase der Moden parametrisiert werden.
- Kransteuerung nach einem der vorhergehenden Ansprüche , wobei bei einer Änderung der vorherrschenden Moden des Seeganges das Modell aktualisiert wird.
- Kransteuerung nach einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei die Bahnsteuerung eine Vorsteuerung aufweist, welche auf Grundlage von Sensordaten stabilisiert wird.
- Kransteuerung nach einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei die Bahnsteuerung auf einem Modell von Kran, Seil und Last beruht, in welchem eine Änderung der Seillänge durch eine Ausdehnung des Seiles berücksichtigt wird.
- Kransteuerung nach einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei die Bahnsteuerung auf einem Modell von Kran, Seil und Last beruht, welches die Dynamik des Hubwerkes und/oder des Seiles berücksichtigt und insbesondere auf einem physikalischen Modell der Dynamik des Systems aus Hubwerk, Seil und/oder Last beruht.
- Kransteuerung nach Anspruch 7 oder 8, wobei ein Kraftsensor zum Messen der im Seil und/oder auf das Hubwerk wirkenden Kraft vorgesehen ist, dessen Messdaten in die Bahnsteuerung eingehen und über welche insbesondere die Seillänge bestimmt wird.
- Kransteuerung nach einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei die Messvorrichtung Gyroskope, Beschleunigungssensoren und/oder GPS-Elemente umfasst, aus deren Messdaten die aktuelle Bewegung des Lastaufhängepunkts ermittelt wird.
- Kransteuerung nach einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei die Sensoren der Messvorrichtung am Kran angeordnet sind, insbesondere am Kranfundament, und wobei die Messvorrichtung die Bewegung des Lastaufhängepunkts vorteilhafterweise anhand eines Modells des Kranes und der relativen Bewegung von Lastaufhängepunkt und Messpunkt bestimmt.
- Kransteuerung nach einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei die Messvorrichtung nur die Bewegung des Lastaufhängepunkts in der vertikalen bestimmt.
- Kran mit einer Kransteuerung nach einem der vorangegangenen Ansprüche.
- Verfahren zur Steuerung eines auf einem Schwimmkörper angeordneten Krans, welcher ein Hubwerk zum Heben einer an einem Seil hängenden Last aufweist, mit den Schritten:Ermitteln der aktuellen Seegangsbewegung aus Sensordaten,Bestimmung der vorherrschenden Moden der Seegangsbewegung aus den Daten der Messvorrichtung und Ermittlung eines Modells des Seegangs anhand der bestimmten vorherrschenden Moden,Prognostizieren einer zukünftigen vertikalen Bewegung des Lastaufhängepunkts anhand der ermittelten aktuellen Seegangsbewegung und des Modells der Seegangsbewegung, undzumindest teilweises Ausgleichen der vertikalen Bewegung der Last durch den Seegang durch die Ansteuerung des Hubwerkes des Kranes aufgrund der prognostizierten Bewegung des Lastaufhängepunkts.
- Verfahren nach Anspruch 14 mittels einer Kransteuerung nach einem der Ansprüche 1 bis 12.
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
DE102008024513.5A DE102008024513B4 (de) | 2008-05-21 | 2008-05-21 | Kransteuerung mit aktiver Seegangsfolge |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
EP2123588A1 EP2123588A1 (de) | 2009-11-25 |
EP2123588B1 true EP2123588B1 (de) | 2018-10-10 |
Family
ID=40983613
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
EP09006080.7A Active EP2123588B1 (de) | 2008-05-21 | 2009-05-04 | Kransteuerung mit aktiver Seegangsfolge |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US8235231B2 (de) |
EP (1) | EP2123588B1 (de) |
CN (1) | CN101585486B (de) |
DE (1) | DE102008024513B4 (de) |
Families Citing this family (87)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP2189575B1 (de) * | 2008-11-19 | 2021-06-30 | DEME Offshore BE N.V. | Jack-Up Offshore-Plattform und Verfahren |
EP2275340B1 (de) * | 2009-05-22 | 2017-10-11 | Keppel Fels Ltd | Offshore-Windturbineninstallation |
US8776711B2 (en) * | 2009-12-21 | 2014-07-15 | Eaton Corporation | Active heave compensation with active damping control |
NO337712B1 (no) * | 2010-03-24 | 2016-06-06 | Nat Oilwell Varco Norway As | Anordning og fremgangsmåte for å redusere dynamiske laster i kraner |
KR101025874B1 (ko) * | 2010-09-02 | 2011-03-30 | 디엠씨(주) | 심해작업 크레인용 능동보상시스템 |
US8977440B2 (en) * | 2010-09-09 | 2015-03-10 | Robert Bosch Gmbh | Body movement mitigation in earth-moving vehicles |
EP2508861B1 (de) * | 2011-04-04 | 2018-11-07 | Resonic GmbH | System und Verfahren zur Bestimmung von Schwerkrafteigenschaften eines starren Körpers |
DE102011102025A1 (de) * | 2011-05-19 | 2012-11-22 | Liebherr-Werk Nenzing Gmbh | Kransteuerung |
GB2504903B (en) * | 2011-05-20 | 2016-05-25 | Optilift As | System, device and method for tracking position and orientation of vehicle, loading device and cargo in loading device operations |
DE102011086116A1 (de) * | 2011-07-20 | 2013-01-24 | Siemens Aktiengesellschaft | Vorrichtung und Verfahren zur Bestimmung von Modellparametern einer regelungstechnischen Modellstruktur eines Prozesses, Regeleinrichtung und Computerprogrammprodukt |
ES2447018T3 (es) * | 2011-08-26 | 2014-03-11 | Liebherr-Werk Nenzing Gmbh | Aparato de control de grúa |
NL2007761C2 (en) | 2011-11-09 | 2013-05-13 | Ihc Holland Ie Bv | Vessel and crane with full dynamic compensation for vessel and wave motions. |
CN102424096B (zh) * | 2011-11-17 | 2013-12-25 | 中国海洋石油总公司 | 预测深水半潜式钻井平台慢漂运动的方法 |
AU2012351461B2 (en) * | 2011-12-16 | 2018-07-12 | Timo SAUKKONEN | Method and apparatus for comparing current activity data to captured reference activity data |
DE102012004802A1 (de) | 2012-03-09 | 2013-09-12 | Liebherr-Werk Nenzing Gmbh | Kransteuerung mit Aufteilung einer kinematisch beschränkten Größe des Hubwerks |
DE102012004803A1 (de) | 2012-03-09 | 2013-09-12 | Liebherr-Werk Nenzing Gmbh | Kransteuerung mit Antriebsbeschränkung |
DE102012004914A1 (de) * | 2012-03-09 | 2013-09-12 | Liebherr-Werk Nenzing Gmbh | Kransteuerung mit Seilkraftmodus |
US10310094B2 (en) * | 2012-03-19 | 2019-06-04 | Baker Hughes, A Ge Company, Llc | Rig heave, tidal compensation and depth measurement using GPS |
DE102012006551B4 (de) | 2012-04-02 | 2022-10-20 | Wessel-Hydraulik Gmbh | Hydraulische Schaltungsanordnung |
CN103318776B (zh) * | 2012-06-28 | 2016-01-20 | 上海振华重工(集团)股份有限公司 | 主动升沉波浪补偿控制***和控制方法 |
DE202012103562U1 (de) * | 2012-09-18 | 2013-12-20 | Rolf Rohden | Schwimmkörper mit einem Kran |
NL2009740C2 (en) * | 2012-11-01 | 2014-05-06 | Ihc Holland Ie Bv | Device for and method of transferring personnel, equipment and/or structural elements from a surface vessel to an offshore structure. |
US9434582B2 (en) * | 2012-12-05 | 2016-09-06 | Brady Paul Arthur | Dual crane apparatus and method of use |
WO2014123407A1 (en) * | 2013-02-05 | 2014-08-14 | Barge Master Ip B.V. | Motion compensation device and method for transferring a load |
US10794692B2 (en) * | 2013-02-28 | 2020-10-06 | Fnv Ip B.V. | Offshore positioning system and method |
US9688516B2 (en) | 2013-03-15 | 2017-06-27 | Oil States Industries, Inc. | Elastomeric load compensators for load compensation of cranes |
EP3928618A1 (de) | 2013-09-18 | 2021-12-29 | HORSCH LEEB Application Systems GmbH | Vorrichtung zum ausbringen von flüssigen und/oder festen wirkstoffen und verfahren zur steuerung einer solchen vorrichtung |
EP3065530B1 (de) | 2013-11-10 | 2022-03-30 | HORSCH LEEB Application Systems GmbH | Vorrichtung zum ausbringen von flüssigen und/oder festen wirkstoffen und verfahren zur steuerung einer solchen vorrichtung |
DE102013022107A1 (de) | 2013-12-27 | 2015-07-02 | Hinnerk Treyde | Automatischer Knickarmroboter zum Ein- und Aussetzen von Objekten von einem Schiff |
SG11201607051TA (en) | 2014-03-13 | 2016-09-29 | Oil States Ind Inc | Load compensator having tension spring assemblies contained in a tubular housing |
EP3137407B1 (de) | 2014-04-28 | 2023-07-19 | Liftra IP ApS | Verfahren und vorrichtung zur automatischen regelung der position einer aufgehängten last in einem hauptdraht an einem kran |
DE102014008094A1 (de) * | 2014-06-02 | 2015-12-03 | Liebherr-Werk Nenzing Gmbh | Verfahren zum Steuern der Ausrichtung einer Kranlast und Auslegekran |
NL2013409B1 (en) * | 2014-09-03 | 2016-09-27 | Fugro N V | Spatial positioning of offshore structures. |
DE102014224204A1 (de) | 2014-11-27 | 2016-06-02 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zum Führen einer Last gemäß einer Soll-Absolut-Trajektorienvorgabe mittels eines Fahrzeugs, welches einer Fluidbewegung eines Fluids ausgesetzt ist |
CN104817019B (zh) * | 2015-02-09 | 2018-02-06 | 湘潭大学 | 一种基于吊物升沉运动预报的船用起重机升沉补偿方法 |
JP2018507338A (ja) * | 2015-02-23 | 2018-03-15 | トランスオーシャン セドコ フォレックス ベンチャーズ リミテッド | 海洋動き補償ドローワークスのリアルタイム性能監視および予測 |
DE102015102975A1 (de) | 2015-03-02 | 2016-09-08 | Horsch Leeb Application Systems Gmbh | Vorrichtung zum Ausbringen von flüssigen und/oder festen Wirkstoffen und Verfahren zur Steuerung einer solchen Vorrichtung |
GB2538986A (en) * | 2015-06-02 | 2016-12-07 | Marine Electrical Consulting Ltd | Method and apparatus for adaptive motion compensation |
WO2017123237A1 (en) * | 2016-01-15 | 2017-07-20 | Halliburton Energy Services, Inc. | Offshore drilling platform vibration compensation using an iterative learning method |
CN105668430B (zh) * | 2016-03-01 | 2018-11-09 | 江苏科技大学 | 具有多自由度主动波浪补偿功能的吊机装置及补偿方法 |
DE102016004350A1 (de) * | 2016-04-11 | 2017-10-12 | Liebherr-Components Biberach Gmbh | Kran und Verfahren zum Steuern eines solchen Krans |
DE102016005477A1 (de) | 2016-05-03 | 2017-11-09 | Hycom B.V. | Ausgleichsvorrichtung zum Beibehalten von vorgebbaren Soll-Positionen einer handhabbaren Last |
WO2017204662A1 (en) * | 2016-05-27 | 2017-11-30 | Safelink As | Transportable inline heave compensator |
AT518518B1 (de) * | 2016-07-20 | 2017-11-15 | Avl List Gmbh | Geregelte Gaskonditionierung für ein Reaktionsgas einer Brennstoffzelle |
JP6836118B2 (ja) * | 2016-07-29 | 2021-02-24 | 株式会社タダノ | 加速度センサの調整システム |
CN106006384A (zh) * | 2016-08-03 | 2016-10-12 | 湖南百特随车起重机有限公司 | 随车起重机六轴陀螺仪自动水平检测及调平*** |
EP3318530B1 (de) * | 2016-11-03 | 2020-04-01 | National Oilwell Varco Norway AS | Verfahren zur verbesserung eines gelenkauslegerkrans und kran mit hubkompensation |
US11320021B2 (en) * | 2016-12-08 | 2022-05-03 | Taiyuan University Of Technology | Method and device for preventing impact vibration of lift system |
DE102016225093A1 (de) | 2016-12-15 | 2018-06-21 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zur Wellengangskompensation |
CN106495027B (zh) * | 2016-12-27 | 2020-03-10 | 江苏金风科技有限公司 | 随波浪自动补偿起吊、卸载货物方法、***及吊机平台 |
JP7033390B2 (ja) * | 2017-02-28 | 2022-03-10 | 住友重機械マリンエンジニアリング株式会社 | デッキクレーンの設置構造及び船舶 |
CN106829755A (zh) * | 2017-03-28 | 2017-06-13 | 江苏科技大学海洋装备研究院 | 一种新型的主动补偿吊机*** |
CN110719886B (zh) * | 2017-04-24 | 2022-02-08 | 伊特里克公司 | 用于在海上船上使用的运动补偿起重机 |
CN110709602B (zh) * | 2017-06-12 | 2022-04-15 | 西门子歌美飒可再生能源公司 | 离岸风力涡轮机安装装置 |
US11339033B2 (en) * | 2017-06-12 | 2022-05-24 | Siemens Gamesa Renewable Energy A/S | Wind turbine lifting arrangement |
CN107942731B (zh) * | 2017-12-11 | 2021-03-30 | 上海电机学院 | 一种基于预测的人行栈桥主动波浪补偿装置及方法 |
US10124773B1 (en) | 2017-12-22 | 2018-11-13 | Altec Industries, Inc. | Chassis-stabilizing system |
CN108711203B (zh) * | 2018-05-03 | 2021-06-01 | 中国人民解放军92942部队 | 一种基于代理模型的破损船体波浪载荷快速预报方法 |
CN109231000B (zh) * | 2018-07-24 | 2020-02-14 | 太原科技大学 | 一种考虑司机室特性的起重机小车运行动态分析方法 |
CN108946517B (zh) * | 2018-08-03 | 2020-01-31 | 武汉船用机械有限责任公司 | 一种主动升沉补偿起重机的试验方法 |
US20200089229A1 (en) * | 2018-09-18 | 2020-03-19 | GM Global Technology Operations LLC | Systems and methods for using nonlinear model predictive control (mpc) for autonomous systems |
CN109917643A (zh) * | 2018-09-20 | 2019-06-21 | 青岛农业大学 | 深水安装升沉补偿反馈控制*** |
EP3653562A1 (de) * | 2018-11-19 | 2020-05-20 | B&R Industrial Automation GmbH | Verfahren und schwingungsregler zum ausregeln von schwingungen eines schwingfähigen technischen systems |
NL2022366B1 (en) * | 2019-01-10 | 2020-08-13 | Boskalis Bv Baggermaatschappij | Supervisory control arrangement for a vessel |
CN110319838A (zh) * | 2019-07-09 | 2019-10-11 | 哈尔滨工程大学 | 一种自适应的运动姿态参考***升沉测量方法 |
US11649142B2 (en) * | 2019-08-26 | 2023-05-16 | International Business Machines Corporation | Crane payload stabilization |
CN110568814A (zh) * | 2019-09-30 | 2019-12-13 | 湖南科技大学 | 一种适用于主动升沉补偿的波浪信号模拟装置 |
CN111196560B (zh) * | 2020-01-03 | 2020-10-20 | 山东大学 | 桥式起重机危险区域范围动态调整方法及*** |
EP3854747A1 (de) * | 2020-01-22 | 2021-07-28 | National Oilwell Varco Poland Sp.z o.o. | Vorrichtung, system und verfahren zur positionssignalfilterung bei der aktiven hörkompensation |
FR3108152B1 (fr) * | 2020-03-11 | 2022-02-25 | Ifp Energies Now | Procédé de prédiction d’une caractéristique résultante de la houle à partir d’un modèle spectral de la houle |
CN111591887A (zh) * | 2020-06-03 | 2020-08-28 | 太原科技大学 | 用于塔式起重机拉杆的减振***和减振方法 |
CN111762688B (zh) * | 2020-07-02 | 2021-06-22 | 北京化工大学 | 桥式吊车控制器生成方法、控制方法以及控制器生成*** |
DE102020213322A1 (de) | 2020-10-22 | 2022-04-28 | Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung | System mit einer Bewegungskompensationseinrichtung und Verfahren |
CN112180742B (zh) * | 2020-11-09 | 2021-08-03 | 山东大学 | 基于分数阶扰动观测器的海上起重机稳定控制方法及*** |
CN112611382B (zh) * | 2020-11-27 | 2022-06-21 | 哈尔滨工程大学 | 一种带有相位补偿的捷联惯导***升沉测量方法 |
RU2769024C1 (ru) * | 2021-01-12 | 2022-03-29 | Открытое акционерное общество "Машиностроительный завод "АРСЕНАЛ" | Гаситель колебаний груза на стреле судового крана |
RU204799U1 (ru) * | 2021-01-12 | 2021-06-11 | Открытое акционерное общество "Машиностроительный завод "АРСЕНАЛ" | Гаситель колебаний груза на стреле судового крана |
CN113044170B (zh) * | 2021-04-02 | 2022-05-03 | 江苏科技大学 | 一种用于海上船舶间平稳装吊的补偿装置及方法 |
CN113526375B (zh) * | 2021-06-25 | 2023-11-24 | 上海海事大学 | 一种波浪补偿功能验证装置 |
CN113387276B (zh) * | 2021-07-08 | 2021-12-14 | 哈尔滨理工大学 | 一种改进lqr的船用起重机控制方法 |
CN113687597B (zh) * | 2021-09-24 | 2023-11-17 | 大连海事大学 | 一种基于二阶波浪漂移力的无人船路径跟踪方法 |
CN113879460B (zh) * | 2021-10-11 | 2022-10-18 | 中船澄西船舶修造有限公司 | 液货船用传感器安装装置 |
CN114014180B (zh) * | 2021-12-09 | 2024-07-12 | 西北工业大学青岛研究院 | 一种多节点固定式海洋绞车支撑架及其方法 |
CN114735140B (zh) * | 2022-04-12 | 2023-03-10 | 哈尔滨工程大学 | 一种风电桩登乘栈桥的干扰速度补偿方法、设备和介质 |
CN114852276B (zh) * | 2022-04-29 | 2023-10-17 | 中山大学 | 一种海洋科考船科考仪器的收展方法及装置及科考船 |
CN115594098B (zh) * | 2022-11-10 | 2023-06-02 | 大连海事大学 | 基于力位联合控制的主动式波浪升沉补偿装置控制*** |
CN117720012B (zh) * | 2024-02-08 | 2024-05-07 | 泰安市特种设备检验研究院 | 基于扩展卡尔曼滤波的吊车***模型预测控制方法及*** |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2001042126A1 (en) * | 1999-12-10 | 2001-06-14 | Coflexip Sa | Marine heave compensating device and winch drive |
WO2009036456A2 (en) * | 2007-09-14 | 2009-03-19 | Goodcrane Corporation | Motion compensation system |
Family Cites Families (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2536053B2 (ja) * | 1988-05-12 | 1996-09-18 | 石川島播磨重工業株式会社 | 船***置検出装置 |
GB2267360B (en) * | 1992-05-22 | 1995-12-06 | Octec Ltd | Method and system for interacting with floating objects |
US6631300B1 (en) * | 1999-11-05 | 2003-10-07 | Virginia Tech Intellectual Properties, Inc. | Nonlinear active control of dynamical systems |
US6826452B1 (en) * | 2002-03-29 | 2004-11-30 | The Penn State Research Foundation | Cable array robot for material handling |
GB0406336D0 (en) * | 2004-03-19 | 2004-04-21 | Subsea 7 Uk | Apparatus and method |
US20060151412A1 (en) * | 2004-11-08 | 2006-07-13 | Norcross Richard J | Macro/micro crane |
US7599762B2 (en) | 2005-08-24 | 2009-10-06 | Rockwell Automatino Technologies, Inc. | Model-based control for crane control and underway replenishment |
DE102006040782A1 (de) * | 2006-08-31 | 2008-03-20 | Liebherr-Werk Nenzing Gmbh, Nenzing | Sicherungs- und Steuerungsverfahren für Krane |
US7367464B1 (en) * | 2007-01-30 | 2008-05-06 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Pendulation control system with active rider block tagline system for shipboard cranes |
DE102007039408A1 (de) * | 2007-05-16 | 2008-11-20 | Liebherr-Werk Nenzing Gmbh | Kransteuerung, Kran und Verfahren |
-
2008
- 2008-05-21 DE DE102008024513.5A patent/DE102008024513B4/de not_active Expired - Fee Related
-
2009
- 2009-05-04 EP EP09006080.7A patent/EP2123588B1/de active Active
- 2009-05-20 US US12/454,619 patent/US8235231B2/en not_active Expired - Fee Related
- 2009-05-21 CN CN200910203462.2A patent/CN101585486B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2001042126A1 (en) * | 1999-12-10 | 2001-06-14 | Coflexip Sa | Marine heave compensating device and winch drive |
WO2009036456A2 (en) * | 2007-09-14 | 2009-03-19 | Goodcrane Corporation | Motion compensation system |
EP2195273A2 (de) * | 2007-09-14 | 2010-06-16 | Goodcrane Corporation | Bewegungsausgleichssystem |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP2123588A1 (de) | 2009-11-25 |
US20100230370A1 (en) | 2010-09-16 |
DE102008024513A1 (de) | 2009-11-26 |
CN101585486B (zh) | 2016-12-21 |
DE102008024513B4 (de) | 2017-08-24 |
US8235231B2 (en) | 2012-08-07 |
CN101585486A (zh) | 2009-11-25 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
EP2123588B1 (de) | Kransteuerung mit aktiver Seegangsfolge | |
EP2636635B1 (de) | Kransteuerung mit Seilkraftmodus | |
EP2636632B1 (de) | Kransteuerung mit Antriebsbeschränkung | |
EP2272786B1 (de) | Kransteuerung zur Ansteuerung eines Hubwerkes eines Kranes | |
Balchen et al. | A dynamic positioning system based on Kalman filtering and optimal control | |
EP2636636B1 (de) | Kransteuerung mit Aufteilung einer kinematisch beschränkten Größe des Hubwerks | |
Neupert et al. | A heave compensation approach for offshore cranes | |
DE60221232T2 (de) | Schwingungsminderungssteuerung eines krans unter bedienerbefehl | |
EP2298687A2 (de) | System zum Erfassen der Lastmasse einer an einem Hubseil eines Kranes hängenden Last | |
DE102006033277A1 (de) | Verfahren zum Steuern der Orientierung einer Kranlast | |
DE102009032267A1 (de) | Kran zum Umschlagen einer an einem Lastseil hängenden Last | |
Fortuna et al. | A roll stabilization system for a monohull ship: modeling, identification, and adaptive control | |
EP3335977B1 (de) | Verfahren und vorrichtung zur wellengangskompensation | |
CN107357170A (zh) | 一种基于自抗扰状态观测器的海浪模型预测方法 | |
DE102014201815A1 (de) | Messung von Messgrößen und/oder Probenentnahme unter Wasser | |
DE2245166C3 (de) | Automatische Anordnung zur dynamischen Einhaltung der Position und zum Steuern eines Wasser- oder Unterwasserfahrzeugs | |
CN110426954A (zh) | 深海起重机主动升沉补偿控制器及控制*** | |
Drąg | Model of an artificial neural network for optimization of payload positioning in sea waves | |
EP2947035A1 (de) | Verfahren zur bestimmung der aufgenommenen last einer arbeitsmaschine sowie arbeitsmaschine, insbesondere kran | |
DE102015209470A1 (de) | Verfahren und Vorrichtung zum Prognostizieren einer Lage eines Wasserfahrzeugs | |
Liang et al. | Application of model predictive control technique for wave piercing catamarans ride control system | |
Jenssen et al. | Mitigating excessive pitch and roll motions on semi-submersibles | |
EP0768237B1 (de) | Verfahren und Anordnung zur Schweberegelung von getauchten Fahrzeugen | |
Yuan | Actively damped heave compensation (ADHC) system | |
Li et al. | A robust nonlinear controller with low-gain-state-observer for wire rope tension active control of hoisting systems |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PUAI | Public reference made under article 153(3) epc to a published international application that has entered the european phase |
Free format text: ORIGINAL CODE: 0009012 |
|
AK | Designated contracting states |
Kind code of ref document: A1 Designated state(s): AT BE BG CH CY CZ DE DK EE ES FI FR GB GR HR HU IE IS IT LI LT LU LV MC MK MT NL NO PL PT RO SE SI SK TR |
|
17P | Request for examination filed |
Effective date: 20100408 |
|
17Q | First examination report despatched |
Effective date: 20100629 |
|
RIC1 | Information provided on ipc code assigned before grant |
Ipc: B66C 23/52 20060101ALI20180223BHEP Ipc: B66C 13/06 20060101AFI20180223BHEP Ipc: B63B 17/00 20060101ALI20180223BHEP Ipc: B63B 27/10 20060101ALI20180223BHEP |
|
GRAP | Despatch of communication of intention to grant a patent |
Free format text: ORIGINAL CODE: EPIDOSNIGR1 |
|
STAA | Information on the status of an ep patent application or granted ep patent |
Free format text: STATUS: GRANT OF PATENT IS INTENDED |
|
INTG | Intention to grant announced |
Effective date: 20180424 |
|
GRAS | Grant fee paid |
Free format text: ORIGINAL CODE: EPIDOSNIGR3 |
|
GRAA | (expected) grant |
Free format text: ORIGINAL CODE: 0009210 |
|
STAA | Information on the status of an ep patent application or granted ep patent |
Free format text: STATUS: THE PATENT HAS BEEN GRANTED |
|
AK | Designated contracting states |
Kind code of ref document: B1 Designated state(s): AT BE BG CH CY CZ DE DK EE ES FI FR GB GR HR HU IE IS IT LI LT LU LV MC MK MT NL NO PL PT RO SE SI SK TR |
|
REG | Reference to a national code |
Ref country code: GB Ref legal event code: FG4D Free format text: NOT ENGLISH |
|
REG | Reference to a national code |
Ref country code: CH Ref legal event code: EP Ref country code: AT Ref legal event code: REF Ref document number: 1050987 Country of ref document: AT Kind code of ref document: T Effective date: 20181015 |
|
REG | Reference to a national code |
Ref country code: IE Ref legal event code: FG4D Free format text: LANGUAGE OF EP DOCUMENT: GERMAN |
|
REG | Reference to a national code |
Ref country code: DE Ref legal event code: R096 Ref document number: 502009015355 Country of ref document: DE |
|
REG | Reference to a national code |
Ref country code: NL Ref legal event code: FP |
|
REG | Reference to a national code |
Ref country code: NO Ref legal event code: T2 Effective date: 20181010 |
|
REG | Reference to a national code |
Ref country code: LT Ref legal event code: MG4D |
|
PG25 | Lapsed in a contracting state [announced via postgrant information from national office to epo] |
Ref country code: LV Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT Effective date: 20181010 Ref country code: LT Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT Effective date: 20181010 Ref country code: ES Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT Effective date: 20181010 Ref country code: BG Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT Effective date: 20190110 Ref country code: PL Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT Effective date: 20181010 Ref country code: HR Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT Effective date: 20181010 Ref country code: FI Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT Effective date: 20181010 Ref country code: IS Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT Effective date: 20190210 |
|
PG25 | Lapsed in a contracting state [announced via postgrant information from national office to epo] |
Ref country code: GR Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT Effective date: 20190111 Ref country code: PT Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT Effective date: 20190210 Ref country code: SE Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT Effective date: 20181010 |
|
REG | Reference to a national code |
Ref country code: DE Ref legal event code: R097 Ref document number: 502009015355 Country of ref document: DE |
|
PG25 | Lapsed in a contracting state [announced via postgrant information from national office to epo] |
Ref country code: DK Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT Effective date: 20181010 Ref country code: CZ Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT Effective date: 20181010 Ref country code: IT Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT Effective date: 20181010 |
|
PLBE | No opposition filed within time limit |
Free format text: ORIGINAL CODE: 0009261 |
|
STAA | Information on the status of an ep patent application or granted ep patent |
Free format text: STATUS: NO OPPOSITION FILED WITHIN TIME LIMIT |
|
PG25 | Lapsed in a contracting state [announced via postgrant information from national office to epo] |
Ref country code: SK Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT Effective date: 20181010 Ref country code: EE Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT Effective date: 20181010 Ref country code: RO Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT Effective date: 20181010 |
|
26N | No opposition filed |
Effective date: 20190711 |
|
PG25 | Lapsed in a contracting state [announced via postgrant information from national office to epo] |
Ref country code: SI Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT Effective date: 20181010 |
|
REG | Reference to a national code |
Ref country code: CH Ref legal event code: PL |
|
PG25 | Lapsed in a contracting state [announced via postgrant information from national office to epo] |
Ref country code: MC Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT Effective date: 20181010 Ref country code: LI Free format text: LAPSE BECAUSE OF NON-PAYMENT OF DUE FEES Effective date: 20190531 Ref country code: CH Free format text: LAPSE BECAUSE OF NON-PAYMENT OF DUE FEES Effective date: 20190531 |
|
REG | Reference to a national code |
Ref country code: BE Ref legal event code: MM Effective date: 20190531 |
|
PG25 | Lapsed in a contracting state [announced via postgrant information from national office to epo] |
Ref country code: LU Free format text: LAPSE BECAUSE OF NON-PAYMENT OF DUE FEES Effective date: 20190504 |
|
PG25 | Lapsed in a contracting state [announced via postgrant information from national office to epo] |
Ref country code: TR Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT Effective date: 20181010 |
|
PG25 | Lapsed in a contracting state [announced via postgrant information from national office to epo] |
Ref country code: IE Free format text: LAPSE BECAUSE OF NON-PAYMENT OF DUE FEES Effective date: 20190504 |
|
PG25 | Lapsed in a contracting state [announced via postgrant information from national office to epo] |
Ref country code: BE Free format text: LAPSE BECAUSE OF NON-PAYMENT OF DUE FEES Effective date: 20190531 |
|
PG25 | Lapsed in a contracting state [announced via postgrant information from national office to epo] |
Ref country code: FR Free format text: LAPSE BECAUSE OF NON-PAYMENT OF DUE FEES Effective date: 20190531 |
|
REG | Reference to a national code |
Ref country code: AT Ref legal event code: MM01 Ref document number: 1050987 Country of ref document: AT Kind code of ref document: T Effective date: 20190504 |
|
PG25 | Lapsed in a contracting state [announced via postgrant information from national office to epo] |
Ref country code: AT Free format text: LAPSE BECAUSE OF NON-PAYMENT OF DUE FEES Effective date: 20190504 |
|
PG25 | Lapsed in a contracting state [announced via postgrant information from national office to epo] |
Ref country code: CY Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT Effective date: 20181010 |
|
PG25 | Lapsed in a contracting state [announced via postgrant information from national office to epo] |
Ref country code: HU Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT; INVALID AB INITIO Effective date: 20090504 Ref country code: MT Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT Effective date: 20181010 |
|
PG25 | Lapsed in a contracting state [announced via postgrant information from national office to epo] |
Ref country code: MK Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT Effective date: 20181010 |
|
PGFP | Annual fee paid to national office [announced via postgrant information from national office to epo] |
Ref country code: NO Payment date: 20230524 Year of fee payment: 15 |
|
P01 | Opt-out of the competence of the unified patent court (upc) registered |
Effective date: 20230704 |
|
PGFP | Annual fee paid to national office [announced via postgrant information from national office to epo] |
Ref country code: NL Payment date: 20240522 Year of fee payment: 16 |
|
PGFP | Annual fee paid to national office [announced via postgrant information from national office to epo] |
Ref country code: GB Payment date: 20240516 Year of fee payment: 16 |
|
PGFP | Annual fee paid to national office [announced via postgrant information from national office to epo] |
Ref country code: DE Payment date: 20240523 Year of fee payment: 16 |