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Enregistrement W3001008469 · doi:10.23919/oceans40490.2019.8962788

Evaluation of Both Linear and Non-Linear Control Strategies for a Shipboard Marine Gantry Crane

2019· article· en· W3001008469 sur OpenAlexaff
Iain A. Martin, Rishad A. Irani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDynamics and Control of Mechanical Systems
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGantry craneMarine engineeringControl (management)Computer scienceEnvironmental scienceOperations researchControl theory (sociology)EngineeringArtificial intelligenceStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anti-sway control for shipboard marine cranes is an ongoing control problem. In this paper, a simulation tool was developed to evaluate anti-sway controllers for a five degree-of-freedom shipboard gantry crane, actuated as if at sea. The simulator was developed in MATLAB Simulink and ran in real-time with controllers operating on a National Instruments myRIO. A proportional-integral-derivative controller (PID), a model predictive controller (MPC), a sliding mode controller (SMC) and a fuzzy logic controller (FLC) were developed to track a desired trajectory and dampen out payload sway. The controllers were tested both individually and with input commands shaped by a zero-vibration (ZV), zero-vibration-derivative (ZVD) and zero-vibration-derivative-derivative (ZVDD) input shaper. The PID, SMC and FLC controllers were all capable of both tracking the desired trajectory and dampening payload sway without disturbances from ship motion, with the more complex FLC and SMC showing little improvement over the simpler PID. The MPC was unable to track the desired trajectory without jumping the actuator deadbands. The addition of input shapers provided a greater reduction in payload sway at the cost of a delayed response, with the ZVDD showing the greatest reduction in payload sway and the corresponding longest delay. Given the length of the delays however, it is recommended input shaping only be applied to automated or autonomous crane systems. As designed, none of the controllers were able to successfully track the desired trajectory in the presence of ship motion. With the simulation tool, future work for this system will involve improving the control response to ship motion disturbances, operator-in-the-loop testing and hardware deployment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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