CC BY
15
Бордюг А. С. ВоМу^ А. S.
кандидат технических наук, доцент кафедры электрооборудования судов и автоматизации производства, ФГБОУВО «Керченский государственный морской технологический университет», г. Керчь, Российская Федерация
DOI: 10.17122/1999-5458-2021-17-1-65-73
РАЗРАБОТКА ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ГИДРАВЛИЧЕСКИХ ПОТЕРЬ СУДОВОГО КРАНА ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ НАДЕЖНОСТИ ВЫПОЛНЕНИЯ ГРУЗОВЫХ ОПЕРАЦИЙ
Актуальность
На морских судах для использования морских кранов при различных погодных условиях необходимо постоянно повышать работоспособность крана. В этом контексте работоспособность крана выражается с помощью так называемой рабочей погодной зоны. Рабочая погодная зона рассчитывается на основе характеристик крана в сочетании с характеристиками судна и грузоподъемностью и текущего состояния моря и ветра. Наиболее важными характеристиками работоспособности крана, которые входят в расчет рабочей зоны, являются максимальная скорость движения троса и грузоподъемность. Рабочая погодная зона крана рассчитывается на этапе планирования подъема и указывает, при каких условиях подъемное оборудование может выполнять операцию. Эти условия в основном связаны с высотой волны и скоростью ветра. За пределами рабочей погодной зоны риск перегрузки крана или повреждения поднятого оборудования рассчитывается как настолько высокий, что операции будут отменены.
Цель исследования
Повышение надежности кранов или других подъемных устройств на морских судах с помощью компенсации движения установки с обеспечением высокого уровня безопасности и сведения к минимуму риска повреждения крана или груза. Примерами могут быть спуск кабеля или трубопровода на дно моря. В любом случае компенсация движения необходима для получения коммерчески полезной рабочей погодной зоны для любой морской операции.
Методы исследования
При решении поставленных задач использовались положения теории рабочих процессов судовых грузоподъемных механизмов, опыт проектирования и технической эксплуатации судовых кранов, дифференциальные уравнения динамики крановых механизмов, математический аппарат теории автоматического управления.
Результаты
Теоретические исследования, выполненные в данной работе, позволили получить следующие результаты:
1. Проанализировано влияние погодных условий на рабочие характеристики судовых кранов;
2. Разработанные параметрические модели для системного трения и трения двигателя позволяют корректировать систему управления крана при выполнения грузовых операций в различных погодных условиях при отсутствия штатных измерительных систем для мониторинга данных параметров.
Ключевые слова: судовой кран, крен, ветер, система управления, модель.
DEVELOPMENT OF A PARAMETRIC MODEL OF HYDRAULIC LOSSES OF A SHIP CRANE TO INCREASE THE RELIABILITY OF CARGO OPERATIONS
Relevance
On sea vessels in order to use sea cranes in various weather conditions, it is necessary to constantly improve the performance of the crane. In this context the working capacity of the crane is expressed by the so-called working weather zone. The working weather zone is calculated based on the characteristics of the crane combined with the characteristics of the vessel and the load capacity and the current state of the sea and wind. The most important performance characteristics of the crane that are included in the calculation of the working area are the maximum speed of the cable and the load capacity. The operating weather zone of the crane is calculated at the lifting planning stage and indicates under what conditions the lifting equipment can perform the operation. These conditions are mainly related to wave height and wind speed. Outside of the working weather zone, the risk of overloading the crane or damage to the lifted equipment is calculated as so high that operations will be canceled.
Aim of research
To improve the reliability of cranes or other lifting devices on marine vessels by compensating for the movement of the installation, ensuring a high level of safety and minimizing the risk of damage to the crane or cargo. Examples may be the descent of a cable or pipeline to the bottom of the sea. In any case, motion compensation is necessary to obtain a commercially useful operational weather zone for any maritime operation.
Research methods
When solving the tasks, the provisions of the theory of working processes of ship lifting mechanisms, experience in the design and technical operation of ship cranes, differential equations of the dynamics of crane mechanisms, and the mathematical apparatus of the theory of automatic control were used.
Results
The theoretical studies carried out in this work allowed us to obtain the following results:
1. The influence of weather conditions on the performance characteristics of ship cranes is analyzed;
2. The developed mathematical models of the ship crane control system increase its reliability, and also take into account the parameters and performs the forecast of cargo operations in various weather conditions in the absence of standard measuring systems for monitoring these parameters.
Keywords: ship crane, roll, wind, control system, model.
Введение услуги, которая позволяет реалистично про-
Чаще всего компенсация движения делится гнозировать физическое действие. Цифровой между судном и самим краном. Горизонтальное двойник может использоваться как отдельная позиционирование осуществляется системой модель или в кластере в сочетании с другими динамического позиционирования (DP) судна, цифровыми двойниками. Обычно его можно а оставшаяся компенсация движения обраба- использовать двумя способами: тывается посредством управления движением • в качестве автономного устройства крана. Обычно это делается путем управления для прогнозирования производительности вращением основной лебедки и, тем самым, системы или тестирования виртуального выдаваемого троса. Этот тип компенсации прототипа;
движения обычно называется компенсацией • как встроенный блок с непрерывным вертикальной качки (HC), и для большинства обменом данными с реальной системой. операций, выполняемых под водой, этого счи- Встроенный цифровой двойник хорошо тается достаточно. подходит для поддержки принятия решений
Применение цифрового двойника в реальном времени, оперативного или диа-
в морской отрасли гностического обслуживания, принятия
Цифровой двойник — это виртуальная решений (автоматизации) и оптимизации модель реальной системы, процесса или процессов. Цифровой двойник обеспечивает
66 -
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 17, 2021
расширенный анализ собранных данных, которые можно использовать для оптимизации процесса или системы, определения текущих потребностей в обслуживании или прогнозирования будущих потребностей. Цифровой двойник также является отличным инструментом для разработки, например для тестирования новых модификаций или анализа потенциального взаимодействия физического двойника с другими системами или процессами.
Концепция цифрового двойника была впервые представлена в 2002 году Майклом Гривсом [1]. Гривс описывает три основные части цифрового двойника: (1) физический двойник, (2) виртуальный двойник и (3) связь между виртуальным и физическим двойником [1-6]. Комбинация симуляций с самыми продвинутыми моделями и облачными сервисами затруднит достижение свойств в реальном времени.
Уровень 1 — это доцифровой двойник, больше похожий на традиционный прототип. Модель обычно разрабатывается во время концептуального проектирования и проектирования перед построением физической системы. Следовательно, у модели нет автоматического обмена данными с физическим двойником. Уровень 2 цифрового двойника имеет обмен данными, но модель обычно не поддерживает работу в реальном времени, и поэтому данные принимаются партиями. Уровень 3 — это цифровая модель, способная адаптироваться к физическому близнецу. Для модели такого уровня потребуются продвинутые адаптивные контроллеры, такие
как алгоритмы машинного обучения с учителем. Двойники уровня 4 имеют те же возможности, что и уровня 3, но, кроме того, имеют возможность неконтролируемого машинного обучения. В панельной дискуссии [7] DNV GL указал, что цифровые двойники можно рассматривать как кластер функциональных элементов или подмоделей. Эти функциональные элементы будут на разных уровнях сложности системы, как показано на рисунке 1.
Прецифровый двойник или цифровой двойник — это типичный инструмент для виртуального прототипирования, когда непроверенная модель используется в качестве основы для дальнейшей модификации или разработки нового продукта. Следовательно, варианты использования цифрового двойника перекрывают области так называемого виртуального прототипирова-ния (рисунок 2).
Для морских кранов с компенсацией вертикальной качки очень выгодно использование цифровых двойников. Потенциально это позволяет оптимизировать конструкцию, прогнозировать производительность и разрабатывать контроллеры, которые, в зависимости от уровня цифровых двойников, синхронизируются с фактическим поведением физического крана. Существенными проблемами при разработке системы компенсации вертикальной качки являются точность модели, затраты, связанные с получением данных из физической системы, а также необходимость в процедурах валидации и верификации.
Уровни цнф.двойников
Уровень 5 Уровень -I Уровень 3 Уровень 2 Уровень 1 Уровень 0
Автономная система
Предписывающая систем i
Прогнозируемая система
Диагностическая с
Описательная система
Автоматическая систем
Завершенность цнф, двойников
Рисунок 1. Кластер функциональных элементов цифровых двойников Figure 1. Cluster of functional elements of digital twins
Рисунок 2. Виртуальное прототипирование Figure 2. Virtual prototyping
Рисунок 3. Качка на морском судне Figure 3. Rocking on a sea ship
Компенсация качки. Компенсация вертикальной качки используется для разделения движения судна от груза, что позволяет безопасно поднимать и опускать грузы на морском дне. Крен, тангаж и качка судов влияют на вертикальное движение конца стрелы и заставляют груз перемещаться относительно неподвижного морского дна (рисунок 3).
Компенсация вертикальной качки — это стратегия одномерной компенсации, получаемая путем демпфирования движения или подачи опорного сигнала обратного движения на наконечник крана или трос. Для более крупных кранов используется исключительно тросовое управление, т. е. конец стрелы крана фиксируется относительно судна. Это связано с тем, что гидроцилин-
дры, управляющие краном, должны управлять массой стрел крана вместе с полезной нагрузкой. Кроме того, гидравлические двигатели симметричны, и существует линейная зависимость между вращением двигателя и отдачей троса.
Существует три метода компенсации:
1. Пассивная компенсация;
2. Активная компенсация;
3. Комбинация из двух, называемая активно-пассивной компенсацией.
Моделирование потерь
при компенсации вертикальной качки
Наиболее распространенной гидравлической системой компенсации вертикальной качки является активно-пассивная гидравлическая система, показанная на рисунке 4.
Активно-пассивная благодаря сочетанию активных и пассивных функций позволяет проектировать лебедочную систему с большой грузоподъемностью по сравнению с чисто активными системами. Разработанные методы управления могут использоваться как чисто активными, так и пассивно-активными системами, в работе основное внимание уделяется разработке средств управления в активной системе. Классический способ управления активной системой — необходимость зафиксировать изменения двигателя и использовать активные насосы в качестве основных органов управления.
Стратегия первичного контроля ставит две серьезные проблемы. Во-первых, это приводит к ограничению максимальной скорости каната, а, во-вторых, ошибка управления во время компенсации вертикальной качки возникает при изменении направления вращения лебедки. Ошибка вызвана прерывистым скольжением при передаче мощности от гидравлического двигателя к полезной нагрузке. Практический опыт показывает, что сочетание прерывистого скольжения и небольшого смещения двигателя в активной системе оказывает значительное влияние на колебания. Активная система должна реагировать на возмущения, вызванные трением, ускорением и взаимодействием между полез-
ной нагрузкой и морем. Кроме того, эффективное передаточное отношение скорости зависит от протеканий в гидравлических компонентах. Самый неуловимый параметр возмущения — это потери на трение.
Система лебедки включает несколько компонентов потерь на трение. Между подвешенным грузом и гидравлическими насосами — это потери крутящего момента в гидравлических двигателях, редукторах, зубчатой передаче, подшипниках барабана, канатных шкивах и внутри самого троса. Разработка параметрической модели гидравлических потерь судового крана для повышения надежности выполнения грузовых операций Проект начался с проведения полевых испытаний кранов теплохода «Иван Поддубный». Главный вывод по результатам полевых испытаний и измерений явился четким указанием на то, что невозможно создать модель трения для всей системы лебедки, не разбивая ее на подмодели. В то же время не удалось измерить потери на трение покомпонентно. Единственный реальный способ измерить трение в рамках временных и бюджетных ограничений проекта — это оценить его на основе датчиков давления в гидравлической системе, поэтому измеряемое трение включает от двигателей и до полезной
Рисунок 4. Активно-пассивная гидравлическая система Figure 4. Active-passive hydraulic system
нагрузки. Был разработан метод, разделяющий трение на две части; моторное трение и системное трение. Трение системы — это сосредоточенное трение всего измеренного трения, кроме трения двигателя. Трение двигателя оценивается на основе данных поставщика, а трение в системе оценивается на основе модели трения двигателя и измерений. Таким образом, новый подход требовал данных субпоставщиков и модели потерь на трение для двигателей лебедки.
При исследовании модели трения крана, используется рабочий процесс, показанный на рисунке 5.
Пример данного метода используется на кране Ь4593, установленный на теплоходе «Иван Поддубный». L4593 — кран с активной компенсацией вертикальной качки грузоподъемностью до 100 т (рисунок 6).
Модель трения для данного двигателя показана в уравнении (1) [8]. Потери на трение для каждого вала двигателя 7}т, рассчитываются на основе скорости вращения вала двигателя ют, рабочего объема двигателя Dm и падения давления на двигателе Арт:
Т/т — " ш7п +
ü)r
+ X3-Apm-Dm+X4+X5-ApT
Предполагается, что модель трения двигателя имеет потери, аналогичные потерям, полученным из данных гидромеханической эффективности, предоставленных поставщиком. Модель включает кулоновское и вязкое трение, турбулентные потери потока через пазы и клапаны, а также некоторые потери высокого давления.
На рисунке 7 показано сравнение табличных данных производителя и модели. Поскольку данные изготовителя берутся из таблицы [9], значения интерполируются для получения непрерывной кривой.
Следующим этапом является использование измерений трения, выполненных на кране (рисунок 8), для определения параметров трения системы. Данный кран был испытан в июне 2020 года, и были получены оценки трения. Данные включают широкий диапазон нагрузок — от 0 % до 100 % и диапазон рабочего давления от 120 до 215 см3/об.
Определим модель оставшейся системы — это вся система лебедки, показанная в уравнении (2), за исключением гидравлической системы и гидравлических двигателей [9]:
7>
(1)
'fs3 = (X1-Td + Y3)-e w +
+ Y2 + Ys ■ wm + Y6 ■ Td.
(2)
Рисунок 5. Блок-схема рабочего процесса при моделировании крана Figure 5. Workflow flowchart for crane simulation
Рисунок 6. Кран L4593, установленный на теплоходе «Иван Поддубный» Figure 6. Crane L4593 installed on motoship «Ivan Poddubny»
5" 150
а
100 -
а. •Q.
СС К
(U
Pi .О
50 -
j у/у/ .¿Г.' //S У/ г
* Jy' ............. -
—- • *
—4 SS ■ -= : ТТ» . Н1----
3 000
** 0 500 1 000 1 500 2 000 2 500
Частота вращения двигателя, [об/мин]
Рисунок 7. Сравнение данных о трении от производителя (пунктир)
и модели
Figure 7. A comparison between the friction data given from supplier (mapping) and the model
160
140
1 < I 120
100
i о 80
Ph
•e
£ Ц
u
604020 -0
у
::
у*
г ' t f ....
^ 0 500 1 000 1 500 2 000 2 500 3 000
Частота вращения двигателя, [об/мин]
Рисунок 8. Общий момент трения, измеренный на гидравлической стороне двигателя
Figure 8. Total friction torque, measured at the hydraulic side of the motor
Параметры Y1—6 были найдены с помощью так называемого метода комплексной оптимизации [10, 11]. Процедура оптимизации — это итерационный процесс, работающий над совокупностью проектов. На каждой итерации процедура направлена на улучшение наихудшего набора проектов в общей совокупности путем отражения его в центроиде (точке в пространстве проекта) оставшегося проекта. В этом случае размер совокупности был установлен равным 36, и начальная совокупность была сгенерирована как случайные планы в пределах определенной
границы для каждого параметра. Данные испытаний включают диапазон смещения от 120 до 215 см3/об для гидравлических двигателей, а включенные испытательные нагрузки находились в диапазоне от 0 до 100 т. Для оптимизации были выбраны наборы данных 4, 5, 6, 7, 8, 9 и 10. Параметры модели были определены путем минимизации квадратичной ошибки между измеренным трением и моделированием (рисунок 9). Ошибка была рассчитана на весь диапазон измеряемых скоростей с шагом итераций 25 об/мин.
Частота вращения двигателя, [об/мин]
Рисунок 9. Момент трения системы при сравнении измерения и модели Figure 9. Frictional moment of the system when comparing measurement and model
Выводы
Параметрические модели для системного трения и трения двигателя показывают хорошую корреляцию. Использование полной карты тестовых данных в качестве модели можно было бы сделать с аналогичным результатом, но параметрические модели были предпочтительнее в основном из-за трех аспектов. Во-первых, возможность более точной оценки потерь за пределами измеренных операционных сценариев. Это уменьшит необходимый объем тестовых данных, необходимых для определения параметрической модели, по сравнению с отображенной моделью. Во-вторых, изменение только нескольких параметров более удобно, чем изменение значений на большой карте данных. В-третьих, параметрические модели
Список литературы
1. Madni A., Madni C., Lucero S. Leveraging Digital Twin Technology in ModelBased Systems Engineering // Systems. 2019. No. 7(1):7. DOI: 10.3390/systems7010007.
2. Jones D., Snider Ch., Nassehi A., Yon J., Hicks B. Characterising the Digital Twin: A Systematic Literature Review // CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology. 2020. No. 1(2019). DOI: 10.1016/j.cirpj.2020.02.002.
3. Bacchiega G. Developing an Embedded Digital Twin for HVAC Device Diagnostics.
дают возможность легко собирать и сравнивать параметры моделей для разных кранов и двигателей. Таким образом можно создать библиотеку параметров.
Исследования, выполненные в данной работе, позволили получить следующие результаты.
1. Проанализировано влияние погодных условий на рабочие характеристики судовых кранов.
2. Разработанные параметрические модели для системного трения и трения двигателя позволяют корректировать систему управления крана при выполнении грузовых операций в различных погодных условиях при отсутствии штатных измерительных систем для мониторинга данных параметров.
https://www.slideshare.net/gbacchiega/embed-ded-digital-twin-76567196?from_action=save,
2017.
4. Miskinis C. Explaining the Definition of Digital Twin and How It Works. https: //www. challenge.org/insights/what-is-digital-twin,
2018.
5. Glaessgen E.H., Stargel D.S. The Digital Twin Paradigm for Future NASA and U.S. Air Force Vehicles // 53rd AIAA/ASME/ASCE/ AHS/ASC Structures, Structural Dynamics and Materials Conference. Honolulu, Hawaii, USA, 2012. P. 1-14.
6. Marr B. What Is Digital Twin Technology — And Why Is It So Important? // Forbes. 2017. P. 4-7.
7. Woodacre J.K., Bauer R.J., Irani R.A. A Review of Vertical Motion Heave Compensation Systems // Ocean Engineering. 2015. No. 104. P. 140-154. DOI: 10.1016/j.oceaneng.2 015.05.00.
8. Moslatt G.-A., Hansen M.R., Karl-sen N.S. A Model for Torque Losses in Variable Displacement Axial Piston Motors // Modeling, Identification and Control. 2018. No. 39(2). P. 107-114. DOI: 10.4173/mic.2018.2.5.
9. Moslatt G.-A., Hansen M R. Modeling of Friction Losses in Offshore Knuckle Boom Crane Winch System // 2018 Global Fluid Power Society PhD Symposium (GFPS). Samara, Russia, July 2018. P. 1-7.
10. Box M.J. A New Method of Constrained Optimization and a Comparison with Other Methods // The Computer Journal. 1965. No. 8(1). P. 42-52. DOI: 10.1093/comjnl/8.1.42.
11. Krus P., Jansson A., Palmberg J.-O. Optimization for Component Selection Hydraulic Systems // Fourth Bath International Fluid Power Workshop. 1991.
12. Brueninghaus Hydromatik and Bosch Rexroth AG. Testreport 1229 A4VSG355DS, 2000.
13. Chernyi S.G., Bordug A.S., Kozachen-ko L.N., Erofeev P. A., Zhukov V.A. The Reliability Assessment of Functioning of Autonomous Power System of Drilling Rigs // Proceedings of the 2020 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, EIConRus 2020. 2020. P. 259-263.
References
1. Madni A., Madni C., Lucero S. Leveraging Digital Twin Technology in Model-Based Systems Engineering. Systems, 2019, No. 7(1):7. DOI: 10.3390/systems7010007.
2. Jones D., Snider Ch., Nassehi A., Yon J., Hicks B. Characterising the Digital Twin: A Systematic Literature Review. CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, 2020, No. 1(2019). DOI: 10.1016/j.cirpj.2020.02.002.
3. Bacchiega G. Developing an Embedded Digital Twin for HVAC Device Diagnostics. https://www.slideshare.net/gbacchiega/embed-
ded-digital-twin-76567196?from_action=save,
2017.
4. Miskinis C. Explaining the Definition of Digital Twin and How It Works. https: //www. challenge.org/insights/what-is-digital-twin,
2018.
5. Glaessgen E.H., Stargel D.S. The Digital Twin Paradigm for Future NASA and U.S. Air Force Vehicles. 53rd AIAA/ASME/ASCE/AHS/ ASC Structures, Structural Dynamics and Materials Conference. Honolulu, Hawaii, USA, 2012, pp. 1-14.
6. Marr B. What Is Digital Twin Technology — And Why Is It So Important? Forbes, 2017, pp. 4-7.
7. Woodacre J.K., Bauer R.J., Irani R.A. A Review of Vertical Motion Heave Compensation Systems. Ocean Engineering, 2015, No. 104, pp. 140-154. DOI: 10.1016/j.oceaneng. 2015.05.00.
8. Moslatt G.-A., Hansen M.R., Karl-sen N.S. A Model for Torque Losses in Variable Displacement Axial Piston Motors. Modeling, Identification and Control, 2018, No. 39(2), pp. 107-114. DOI: 10.4173/mic.2018.2.5.
9. Moslatt G.-A., Hansen M R. Modeling of Friction Losses in Offshore Knuckle Boom Crane Winch System, 2018 Global Fluid Power Society PhD Symposium (GFPS), Samara, Russia, July 2018, pp. 1-7.
10. Box M.J. A New Method of Constrained Optimization and a Comparison with Other Methods. The Computer Journal, 1965, No. 8(1), pp. 42-52. DOI: 10.1093/comjnl/8.1.42.
11. Krus P., Jansson A., Palmberg J.-O. Optimization for Component Selection Hydraulic Systems. Fourth Bath International Fluid Power Workshop, 1991.
12. Brueninghaus Hydromatik and Bosch Rexroth AG. Testreport 1229 A4VSG355DS, 2000.
13. Chernyi S.G., Bordug A.S., Kozachen-ko L.N., Erofeev P.A., Zhukov V.A. The Reliability Assessment of Functioning of Autonomous Power System of Drilling Rigs. Proceedings of the 2020 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, EIConRus 2020, 2020, pp.259-263.
