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001024626 245__ $$aPredictive control strategies for safe payload handling in crane-based offshore operations$$cvorgelegt von Philipp Schubert$$honline
001024626 246_3 $$aPrädiktive Regelungsstrategien zur sicheren Lastführung in kranbasierten Offshore-Operationen$$yGerman
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001024626 3367_ $$0PUB:(DE-HGF)11$$2PUB:(DE-HGF)$$aDissertation / PhD Thesis$$bphd$$mphd
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001024626 502__ $$aDissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2025$$bDissertation$$cRheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen$$d2025$$gFak04$$o2025-01-28
001024626 500__ $$aVeröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University 2026
001024626 5203_ $$aKranbasierte Verladevorgänge sind heute ein integraler Bestandteil des maritimen Sektors, einer Branche, die aufgrund der Zunahme an Offshore-Windparks im Kontext einer nachhaltigeren Zukunft noch an Bedeutung gewinnen wird. Allerdings wird der Offshore-Betrieb gleichzeitig immer schwieriger, da sich Bohrinseln und Windparks von flachen Gewässern zunehmend in die offene See verlagern, wo stärkerer Seegang herrscht. Sogenannte Knickgelenkauslegerkrane werden etwa auf Versorgungsschiffen eingesetzt und bieten dank eines zusätzlichen Gelenkauslegers mehr Flexibilität beim Lastumschlag. Bis heute werden die meisten Ladevorgänge weiterhin manuell gesteuert, was gut ausgebildete Kranführer sowie zusätzliches Überwachungspersonal erfordert. Ein höherer Automatisierungsgrad verspricht eine vereinfachte Lasthandhabung, geringere Kosten und eine höhere Betriebssicherheit. In der industriellen Praxis haben sich bisher jedoch nur Lösungen zur vertikalen Laststabilisierung durchgesetzt, während die ebene Schwingungsdämpfung in der Forschung adressiert wird. Ein ganzheitlicher Regleransatz zur räumlichen Laststabilisierung stellt jedoch noch eine Forschungslücke dar. Im Rahmen dieser Dissertation werden prädiktive Regelungsstrategien untersucht, die auf einen effizienteren und sichereren Offshore-Betrieb abzielen. Nach einer Betrachtung gängiger Modellierungsansätze wird ein regelungsorientiertes Modell von Schiff, Kran und Last abgeleitet, das die Grundlage für den untersuchten prädiktiven Lastregler bildet. Verschiedene Formulierungen des zugrundeliegenden Regelungsproblems werden auf Regelgüte und Echtzeitfähigkeit hin untersucht. Insbesondere wird ein Reglerschema vorgeschlagen, das die differentielle Flachheit des Kran-Last-Systems ausnutzt, um die Systemgleichungen zu invertieren. Es motiviert zudem einen lastzentrierten Ansatz zur Stabilisierung und Trajektorienfolgeregelung. Der flachheitsbasierte modellprädiktive Regler (engl. model predictive controller - MPC) wird mit etablierten linearen und nichtlinearen Versionen der MPC verglichen. Die betrachtete prädiktive Reglertopologie wird ergänzt durch einen Target Selektor, der optimierte Krankonfigurationen bestimmt, sowie einen Beobachter mit weichendem Horizont, der Zustandschätzung und Kurzzeitvorhersagen der Schiffsbewegungen liefert. Die Reglerentwürfe werden simulativ für verschiedene Seegänge untersucht. Es zeigt sich, dass die Regelgüte direkt von der Kapazität der hydraulischen Aktuatoren des Krans abhängt. Außerdem wird der zusätzliche Nutzen einer Optimierung der Krankonfiguration anhand der Manipulierbarkeitsellipse des Krans aufgezeigt. Schließlich werden erste Validierungsversuche eines modellprädiktiven Lastreglers an einem roboterbasierten Prüfstand vorgestellt, die zeigen, dass MPC zur Dämpfung und Reduzierung von Lastschwingungen eingesetzt werden können. Die Arbeit schließt mit einer Diskussion operativer Sicherheit aus regelungstechnischer Perspektive.$$lger
001024626 520__ $$aCrane-based loading operations present an integral part of today’s ocean economy, an industry that is projected to become even more vital due to the emergence of offshore windparks as part of a more sustainable future. At the same time, offshore operations are getting increasingly challenging as drilling platforms and wind parks move from shallow waters to open sea, where more severe sea states are common. So-called knuckle boom cranes (KBC) are deployed e.g. on supply vessels and offer increased flexibility during payload handling thanks to an additional articulated boom. To this day, most loading operations are controlled manually requiring highly trained crane operators and additional personnel overseeing operation. Increasing the level of automatization promises a simplified handling task, reduced costs and improved operational safety. Yet, only solutions for vertical payload stabilization are established in industrial practice. The objective of sway control attracted interest from academia, while an holistic approach to spatial payload stabilization through automated control remains an open gap. In context of this thesis project, predictive control strategies directed towards more efficient and safe offshore operations are researched. After reviewing common modeling approaches, a control-oriented model of vessel, crane and payload is derived, which forms the basis of the investigated model predictive payload controller. Different formulations of the underlying optimal control problem are assessed for control performance and real-time feasibility. In particular, a control scheme is put forward leveraging the differential flatness of the crane-payload system in order to invert the system equations. It further motivates a payload-centric approach to payload stabilization and trajectory tracking. The flatness-based model predictive controller (FMPC) is compared to established linear as well as nonlinear versions of MPC. The considered predictive control topology is complemented by a target selector yielding optimized crane configurations and a receding horizon observer providing estimates of the system state alongside short-time predictions of the vessel motions. The controller designs are studied in simulation for different sea states. The control performance is shown to be directly linked to the available capacity of the crane’s hydraulic actuators. Also, the added benefit of optimizing the crane configuration based on the crane’s manipulability index is demonstrated. Last, first validation trials of a model predictive payload controller in a robot-based test bench are presented suggesting that MPC can be used to induce damping and reduce payload oscillations. The thesis concludes with a discussion of operational safety from an automated control perspective.$$leng
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