Zastosowanie sieci neuronowej do sterowania pracą wciągarki

Często spotykanym zadaniem stawianym przed żurawiami typu offshore jest utrzymanie ładunku na zadanej głębokości pomimo ruchów bazy żurawia wywołanych falowaniem morza. W niniejszym artykule przedstawiono zastosowa- nie sieci neuronowej do wyznaczania funkcji napędowej wciągarki zapewniającej stabilizację pionową ładunku. Analizy przeprowadzono dla żurawia typu A-rama. Opracowano jego model matematyczny, przy czym korzystając z wcześniejszych doświadczeń autora, przyjęto, że jedynym elementem podatnym w układzie jest lina. W poprzednich pracach autor proponował użycie metod optymalizacji do wyznaczenia poszukiwanej funkcji napędowej. Optymalizacja dynamiczna jest jednak na tyle czasochłonna obliczeniowo, że jej zastosowanie w czasie rzeczywistym nie jest możliwe. Stąd podjęto próbę wykorzystania do rozwiązania tego problemu sieci neuronowej. Optymalizację zastosowano natomiast do przygotowania odpowiedniego zbioru uczącego dla sieci neuronowej.

The paper presents the application of the neural network to controlling of the drive function of a sea crane winch. The function ensures the load stabilization on a proper depth. The base ship movements, caused by the sea waves, are taken into consideration. The author applied the neural network and the object oriented programming techniques which have been used to crate own software applications.