KR102316083B1 - 선박의 횡요 주기에 의한 gm 산출 시스템 및 방법 - Google Patents

선박의 횡요 주기에 의한 gm 산출 시스템 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102316083B1
KR102316083B1 KR1020200159547A KR20200159547A KR102316083B1 KR 102316083 B1 KR102316083 B1 KR 102316083B1 KR 1020200159547 A KR1020200159547 A KR 1020200159547A KR 20200159547 A KR20200159547 A KR 20200159547A KR 102316083 B1 KR102316083 B1 KR 102316083B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
ship
rolling cycle
yaw
analysis
rolling
Prior art date
Application number
KR1020200159547A
Other languages
English (en)
Inventor
이승현
박진형
이한진
김경빈
Original Assignee
한국해양과학기술원
(주)마린테크인
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국해양과학기술원, (주)마린테크인 filed Critical 한국해양과학기술원
Priority to KR1020200159547A priority Critical patent/KR102316083B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102316083B1 publication Critical patent/KR102316083B1/ko

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B63—SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; RELATED EQUIPMENT
    • B63B—SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; EQUIPMENT FOR SHIPPING 
    • B63B79/00—Monitoring properties or operating parameters of vessels in operation
    • B63B79/30—Monitoring properties or operating parameters of vessels in operation for diagnosing, testing or predicting the integrity or performance of vessels
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B63—SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; RELATED EQUIPMENT
    • B63B—SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; EQUIPMENT FOR SHIPPING 
    • B63B39/00—Equipment to decrease pitch, roll, or like unwanted vessel movements; Apparatus for indicating vessel attitude
    • B63B39/14—Equipment to decrease pitch, roll, or like unwanted vessel movements; Apparatus for indicating vessel attitude for indicating inclination or duration of roll
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B63—SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; RELATED EQUIPMENT
    • B63B—SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; EQUIPMENT FOR SHIPPING 
    • B63B49/00—Arrangements of nautical instruments or navigational aids
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B63—SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; RELATED EQUIPMENT
    • B63B—SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; EQUIPMENT FOR SHIPPING 
    • B63B79/00—Monitoring properties or operating parameters of vessels in operation
    • B63B79/10—Monitoring properties or operating parameters of vessels in operation using sensors, e.g. pressure sensors, strain gauges or accelerometers
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/14—Fourier, Walsh or analogous domain transformations, e.g. Laplace, Hilbert, Karhunen-Loeve, transforms
    • G06F17/141—Discrete Fourier transforms
    • G06F17/142—Fast Fourier transforms, e.g. using a Cooley-Tukey type algorithm

Abstract

본 발명의 목적은 선박의 운항 중 운항 컨디션 결정을 위해 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법은, 선박의 기울기 센서에 의해 횡요각 정보를 측정하는 제 1 단계; 측정된 횡요각 정보를 이용하여 FFT(Fast Fourier Transform) 분석부에 의해 횡요 주기 분석을 수행하는 제 2 단계; 및 상기 FFT 분석부의 횡요 주기 분석을 통해 상기 선박의 고유 횡요 주기 정보를 획득하는 제 3 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR CALCULATING GM BY ROLLING PERIOD OF SHIP}
본 발명은 운항 중인 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 시스템 및 방법에 관한 것이다.
해운 분야(선박 운항)에 있어서, 불규칙하게 변동되는 파랑 상을 항행하는 선박에서는, 안전 대책상의 관점에서, 선체의 가속도나 변위 등의 선체의 운동에 관한 데이터인 선체 운동 데이터, 및 선체의 흘수나 GM 등의 선체의 상태에 관한 데이터인 선체 상태 데이터를 양호한 정밀도로 파악하는 것이 중요 중요하다.
특히, 선체의 GM을 정확하게 파악하는 것은, 선체를 전복으로부터 지키는 관점에서 가장 중요한 과제이다.
선체의 GM이란, 선체가 옆으로 경사졌을 때, 부력의 중심을 작용점으로 하는 부력의 방향과 배의 횡단면에 있어서 중심(重心)을 통하는 수직 방향의 선이 교차하는 점인 메타 센터(M)와, 선체의 중심(G) 사이의 거리이다.
이러한 GM은 선체의 기울기 등에 의해 시시각각으로 변위하는 값이다.
만일, GM을 잘못 추정할 경우, 안전하게 항행할 수 없을 뿐 아니라, 최악의 경우, 선박이 전복될 수도 있다.
따라서, 최근 근사식이나 모델을 이용하여 GM을 산출하는 방식이 행해지고 있다.
일례로, 선박의 운항 전 운항 컨디션 결정을 위한 GM을 산출하는 연구가 행해지고 있다.
이와 같은 운항 전 운항 컨디션 결정을 위한 GM을 산출하기 위해서는 전자 경사계를 활용한 횡요 주기를 활용한 GM 산출 방식이 있다.
즉, 전자식 경사계를 대상 선박에 설치하여 운항전 횡요 주기를 획득하고, 이를 실해역에 테스트하게 된다.
이때, 전자식 경사계에서 자동으로 산출되는 횡요 주기를 활용하게 되는데, 이러한 GM 산출의 결과는 정확성이 부족하였다.
이러한 정확성이 부족한 이유로는 선박의 고박, 출항전 램프 도어 장애 등으로 판단되며, 출항전 GM 산출은 정확성 부족으로 인해 실제 운항에 적용 불가한 문제가 있었다.
대한민국 공개특허공보 제10-2020-0024094호(2020년 03월 06일 공개)
상기한 바와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 선박의 운항 중 운항 컨디션 결정을 위해 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법은, 선박의 기울기 센서에 의해 횡요각 정보를 측정하는 제 1 단계; 측정된 횡요각 정보를 이용하여 FFT(Fast Fourier Transform) 분석부에 의해 횡요 주기 분석을 수행하는 제 2 단계; 및 상기 FFT 분석부의 횡요 주기 분석을 통해 상기 선박의 고유 횡요 주기 정보를 획득하는 제 3 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법에서, 획득된 고유 횡요 주기 정보를 이용하여 GMC(G0M Computation sub-module) 분석부에 의해 횡메타센서(M)와 무게중심(G)까지의 거리인 GM 산출을 위한 GMC 분석을 수행하는 제 4 단계; 및 상기 GMC 분석부의 GMC 분석을 통해 G0M을 산출하는 제 5 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법에서, 산출된 G0M을 비교 검증부에 의해 비교 검증하여 운항 중 운항 컨디션을 결정하는 제 6 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법의 상기 제 2 단계에서, 상기 FFT 분석부에 의한 횡요 주기 분석은, 1초당 16회 수신된 롤(roll) 값에 기초한 횡요각 데이터를 샘플링하는 제 2-1 단계; 및 샘플링된 횡요각 데이터를 한 윈도우(Hann Window)에 오버랩(Overlap)하여 필터링하는 제 2-2 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법의 상기 제 2-2 단계에서, 상기 오버랩은 10초 간격으로 12회 FFT 분석한 횡경사 데이터를 스펙트럼 중첩하여 횡요 주기를 산출하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법에서, 상기 스펙트럼 중첩에 의해 중접된 12회 FFT 분석한 횡경사 데이터 중 마지막(12번째) 횡경사 데이터를 이용하여 평균 횡경사각을 산출하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법에서, 상기 횡경사 데이터는 절대값을 취하지 않는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법에서, 상기 평균 횡경사각은 선박의 경사가 없을 경우 0도인 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법에서, 상기 평균 횡경사각이 10도 또는 한계 경사각 중 가장 작은 각도를 초과할 경우 알람이 발생되는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법에서, 상기 횡요 주기는 상기 한 윈도우에 주파수(가로축)-진폭(세로축) 그래프로 형성되는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법에서, 상기 주파수(가로축)-진폭(세로축) 그래프에서 상위 5개의 진폭 봉우리를 선정하고, 선정된 상위 5개 진폭 봉우리 중 선박의 고유 횡요 주기 평균에 가장 가까운 값을 선택하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법의 상기 제 5 단계에서, 상기 G0M은 하기 식 1에 의해 산출되는 것을 특징으로 한다.
[식 1]
Figure 112020126781720-pat00001
- 여기서, Ts는 횡요 주기(s) 이고, G0M은 최초 횡메타센터 높이(m)이며, k는 수정 계수에 의한 수정 폭(m)을 나타냄 -
또한, 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법에서, 상기 G0M은 외력이 선박에 작용해도 상기 선박의 고유 횡요 주기의 범위 내에 나타나는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법의 상기 제 5 단계 및 상기 제 6 단계 사이에, 상기 G0M으로부터 타값을 제거하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 시스템은, 횡요각의 정보를 측정하는 기울기 센서; 및 상기 기울기 센서로부터 측정된 횡요각의 정보를 이용하여 선박의 횡요 주기에 의한 GM을 산출하는 서버;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 시스템에서, 상기 서버는, 측정된 횡요각의 정보가 입력되는 입력부; 및 상기 횡요각의 정보를 이용하여 횡요 주기 분석을 수행하는 FFT(Fast Fourier Transform) 분석부;를 포함하며, 상기 횡요 주기 분석을 통해 상기 선박의 고유 횡요 주기 정보를 획득하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 시스템에서, 상기 서버는, 획득된 고유 횡요 주기 정보를 이용하여 GM 산출을 위한 GMC 분석을 수행하는 GMC 분석부;를 포함하며, 상기 GMC 분석부의 GMC 분석을 통해 G0M을 산출하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 시스템에서, 상기 서버는, 산출된 G0M을 비교 검증하여 운항 중 운항 컨디션을 결정하는 비교 검증부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 시스템에서, 상기 FFT 분석부에 의한 횡요 주기 분석은, 1초당 16회 수신된 롤(roll) 값에 기초한 횡요각 데이터를 샘플링하고, 샘플링된 횡요각 데이터를 한 윈도우(Hann Window)에 오버랩(Overlap)하여 필터링하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 시스템에서, 상기 오버랩은 10초 간격으로 12회 FFT 분석한 횡경사 데이터를 스펙트럼 중첩하여 횡요 주기를 산출하고, 상기 스펙트럼 중첩에 의해 중접된 12회 FFT 분석한 횡경사 데이터 중 마지막(12번째) 횡경사 데이터를 이용하여 평균 횡경사각을 산출하는 것을 특징으로 한다.
기타 실시 예의 구체적인 사항은 "발명을 실시하기 위한 구체적인 내용" 및 첨부 "도면"에 포함되어 있다.
본 발명의 이점 및/또는 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 각종 실시 예를 참조하면 명확해질 것이다.
그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 각 실시 예의 구성만으로 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로도 구현될 수도 있으며, 단지 본 명세서에서 개시한 각각의 실시 예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구범위의 각 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐임을 알아야 한다.
본 발명에 의하면, 선박의 운항 중 운항 컨디션 결정을 위해 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법을 제공하는 효과가 있다.
또한, 선박이 서비스 속력의 80% 이상으로 운항 중이고, 직진을 유지할 때 GM을 산출하는 것이 가장 이상적인 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법의 전체 흐름을 나타내는 플로우 차트.
도 2는 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법에서 스펙트럼 중첩을 나타내는 개념도.
도 3은 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법에서 FFT 모듈과, GM 모듈의 분석을 나타내는 상세도.
도 4는 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법에서 출항 후 경과 시간에 따른 스펙트럼 상의 최고점 주기 계산 결과를 나타내는 그래프.
도 5는 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법에서 FFT 분석에 의해 산출된 최대 피크에서의 횡요 주기 결과와 타각의 영향을 나타내는 그래프.
도 6은 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법에 의해 산출된 G0M과 로딩 컴퓨터의 G0M의 비교 결과를 나타내는 그래프.
도 7은 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법에 의해 산출된 횡요 주기와 로딩 컴퓨터의 횡요 주기의 비교 결과를 나타내는 그래프.
도 8은 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 시스템의 전체 흐름을 나타내는 블록도.
본 발명을 상세하게 설명하기 전에, 본 명세서에서 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 무조건 한정하여 해석되어서는 아니 되며, 본 발명의 발명자가 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해서 각종 용어의 개념을 적절하게 정의하여 사용할 수 있고, 더 나아가 이들 용어나 단어는 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 함을 알아야 한다.
즉, 본 명세서에서 사용된 용어는 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명하기 위해서 사용되는 것일 뿐이고, 본 발명의 내용을 구체적으로 한정하려는 의도로 사용된 것이 아니며, 이들 용어는 본 발명의 여러 가지 가능성을 고려하여 정의된 용어임을 알아야 한다.
또한, 본 명세서에서, 단수의 표현은 문맥상 명확하게 다른 의미로 지시하지 않는 이상, 복수의 표현을 포함할 수 있으며, 유사하게 복수로 표현되어 있다고 하더라도 단수의 의미를 포함할 수 있음을 알아야 한다.
본 명세서의 전체에 걸쳐서 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소를 "포함"한다고 기재하는 경우에는, 특별히 반대되는 의미의 기재가 없는 한 임의의 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 임의의 다른 구성 요소를 더 포함할 수도 있다는 것을 의미할 수 있다.
더 나아가서, 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소의 "내부에 존재하거나, 연결되어 설치된다"라고 기재한 경우에는, 이 구성 요소가 다른 구성 요소와 직접적으로 연결되어 있거나 접촉하여 설치되어 있을 수 있고, 일정한 거리를 두고 이격되어 설치되어 있을 수도 있으며, 일정한 거리를 두고 이격되어 설치되어 있는 경우에 대해서는 해당 구성 요소를 다른 구성 요소에 고정 내지 연결하기 위한 제 3의 구성 요소 또는 수단이 존재할 수 있으며, 이 제 3의 구성 요소 또는 수단에 대한 설명은 생략될 수도 있음을 알아야 한다.
반면에, 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "직접 연결"되어 있다거나, 또는 "직접 접속"되어 있다고 기재되는 경우에는, 제 3의 구성 요소 또는 수단이 존재하지 않는 것으로 이해하여야 한다.
마찬가지로, 각 구성 요소 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 " ~ 사이에"와 "바로 ~ 사이에", 또는 " ~ 에 이웃하는"과 " ~ 에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지의 취지를 가지고 있는 것으로 해석되어야 한다.
또한, 본 명세서에서 "일면", "타면", "일측", "타측", "제 1", "제 2" 등의 용어가, 사용된다면, 하나의 구성 요소에 대해서 이 하나의 구성 요소가 다른 구성 요소로부터 명확하게 구별될 수 있도록 하기 위해서 사용되며, 이와 같은 용어에 의해서 해당 구성 요소의 의미가 제한적으로 사용되는 것은 아님을 알아야 한다.
또한, 본 명세서에서 "상", "하", "좌", "우" 등의 위치와 관련된 용어가, 사용된다면, 해당 구성 요소에 대해서 해당 도면에서의 상대적인 위치를 나타내고 있는 것으로 이해하여야 하며, 이들의 위치에 대해서 절대적인 위치를 특정하지 않는 이상은, 이들 위치 관련 용어가 절대적인 위치를 언급하고 있는 것으로 이해하여서는 아니된다.
또한, 본 명세서에서는 각 도면의 각 구성 요소에 대해서 그 도면 부호를 명기함에 있어서, 동일한 구성 요소에 대해서는 이 구성 요소가 비록 다른 도면에 표시되더라도 동일한 도면 부호를 가지고 있도록, 즉 명세서 전체에 걸쳐 동일한 참조 부호는 동일한 구성 요소를 지시하고 있다.
본 명세서에 첨부된 도면에서 본 발명을 구성하는 각 구성 요소의 크기, 위치, 결합 관계 등은 본 발명의 사상을 충분히 명확하게 전달할 수 있도록 하기 위해서 또는 설명의 편의를 위해서 일부 과장 또는 축소되거나 생략되어 기술되어 있을 수 있고, 따라서 그 비례나 축척은 엄밀하지 않을 수 있다.
또한, 이하에서, 본 발명을 설명함에 있어서, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 구성, 예를 들어, 종래 기술을 포함하는 공지 기술에 대해 상세한 설명은 생략될 수도 있다.
이하, 본 발명의 실시 예에 대해 관련 도면들을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법의 전체 흐름을 나타내는 플로우 차트이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법은 총 6개의 단계를 포함한다.
제 1 단계(S100)에서, 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법은, 선박의 기울기 센서(100)에 의해 횡요각 정보를 측정한다.
제 2 단계(S200)에서는, 측정된 횡요각 정보를 이용하여 FFT(Fast Fourier Transform) 분석부(220)에 의해 횡요 주기 분석을 수행한다.
제 3 단계(S300)에서는, FFT 분석부(220)의 횡요 주기 분석을 통해 선박의 고유 횡요 주기 정보를 획득한다.
제 4 단계(S400)에서는, 획득된 고유 횡요 주기 정보를 이용하여 GMC(G0M Computation sub-module) 분석부(230)에 의해 횡메타센서(M)와 무게중심(G)까지의 거리인 GM 산출을 위한 GMC 분석을 수행한다.
제 5 단계(S500)에서는, GMC 분석부(230)의 GMC 분석을 통해 G0M을 산출한다.
제 6 단계(S600)에서는, 산출된 G0M을 비교 검증부에 의해 비교 검증하여 운항 중 운항 컨디션을 결정한다.
도 2는 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법에서 스펙트럼 중첩을 나타내는 개념도이고, 도 3은 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법에서 FFT 모듈과, GM 모듈의 분석을 나타내는 상세도이다.
본 발명은 스펙트럼 분석을 통해 실시간으로 선박 고유 롤 주파수를 추정한다.
여기서, 롤(Roll)이란, 선박의 종축에 대한 회전 운동을 말한다.
본 발명에 의해 획득되는 G0M은 GM의 초기값을 결정하는데 사용될 수 있다.
상기 고유 롤 주파수는 선박의 롤을 시계열적 분석에 의해 획득한 롤 스펙트럼 분석을 이용한다.
이러한 롤 스펙트럼 분석은 FFT 분석에 적용된다.
선박이 운항 중에는 안정성의 특성이 해당 시간 내에 변하지 않는다.
따라서, 롤 스펙트럼이 확보되면, 대부분의 에너지가 롤 고유 진동수 주위에 집중되며, 선박의 고유 롤 주파수는 롤 스펙트럼의 최대 값의 위치에서 추정할 수 있다.
롤 에너지는 고유 롤 주파수 주변에 집중되어 명확한 단일 피크 스펙트럼으로 나타난다.
즉, 롤 스펙트럼의 피크 주파수는 롤 고유 주파수에 해당한다.
우선 제 1 단계(S100)에서, 선박의 기울기 센서(100)에 의해 횡요각 정보를 측정한다.
기울기 센서(100)는 선박용 경사계와 같은 기능을 수행하고, 이를 디지털화하기 위해 예를 들어, MEMS 관성 센서를 이용할 수 있다.
MEMS(Micro Electro Mechanical System) 센서는 미세 가공 기술을 응용하여 제조한 마이크로 혹은 나노 단위의 고감도 센서로서 차세대 스마트 기기에 요구되는 저가격, 소형화, 고효율 및 고신뢰성이 충족하므로 사물 인터넷 시대에 맞춰 활용분야가 더욱 확대되고 있는 추세이다.
현재 상용화된 대표적인 MEMS 센서로는 압력 센서, 가속도 센서, 자이로스코프 등이 있으며, 이들은 기존의 센서를 초소형·경량화 시켰을 뿐만 아니라 신호 처리 회로와 센서를 하나의 칩에 집적화한 형태이므로 편리성이 높다.
자이로스코프는 관성 센서 중의 하나로 물체의 방위를 측정하거나 유지하는데 주로 사용되며, 단위 시간당 각의 변화를 측정하는 센서이다.
또한, 가속도 센서는 물체의 움직임에서 발생하는 가속도를 이용하여 충돌, 진동 등의 동적인 변화를 파악하는데 사용된다.
즉, 자이로스코프는 x, y, z축 3축의 방향 변환을 감지하고 가속도 센서는 x, y, z축 방향의 움직임에 대한 변화율을 감지한다.
이러한 MEMS 관성센서는 선박의 운동을 감지하는데 유리함이 있으며, 측정된 값을 디지털화하여 I2C(Inter-Integrated Circuit)통신, SPI(Serial Peripheral Interface) 통신과 같은 단거리 직렬 통신 방식을 통해 신호를 전달한다.
이와 같은 기울기 센서(100)는 선박의 횡요각 정보 또는 횡경사각 정보를 측정하고, 측정된 정보를 입력부(210)를 통해 FFT 모듈을 포함하는 FFT 분석부(220)로 제공하게 된다.
추후 설명하는 GMC 모듈을 포함하는 GMC 분석부(230)가 최초 실행되려면 기울기 센서(100)로부터 측정된 횡요각 정보 또는 횡경사각 정보를 입력부(210)가 약 8분 정도 수집하게 된다.
이후에는 10초마다 GMC 모듈이 실행된다.
도 2 및 도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법의 제 2 단계(S200)에서, FFT 분석부(220)에 의한 횡요 주기 분석은 총 2개의 단계를 포함한다.
횡요 주기는 롤 운동이 선박의 좌현과 우현으로 한번 왕복 운동하는데 걸리는 시간을 말한다.
제 2-1 단계에서는, 1초당 16회 수신된 롤(roll) 값에 기초한 횡요각 데이터를 샘플링하게 된다.
데이터 샘플링 개수는 예를 들면, 212 = 4096개 일 수 있다.
제 2-2 단계에서는, 샘플링된 횡요각 데이터를 한 윈도우(Hann Window)에 오버랩(Overlap)하여 필터링하게 된다.
여기서, FFT 분석을 통해, 횡요 주기와 평균 횡경사각을 획득하게 된다.
즉, 제 2-1 단계에서, 아날로그 데이터인 롤 값에 기초한 횡요각 데이터를 디지털 데이터로 샘플링하게 된다.
다음, 제 2-2 단계에서, 디지털 데이터로 샘플링된 횡요각 데이터가 한 윈도우에 오버랩되어 필터링된다.
좀 더 상세하게는, 이러한 오버랩은 도 2에 도시되어 있는 바와 같이 10초 간격으로 12회 FFT 분석한 횡경사 데이터를 스펙트럼 중첩하여 횡요 주기를 산출하게 된다.
이때, 분석된 스펙트럼 모양이 서로 다를 수도 있으므로, 중첩된 스펙트럼에 대한 평균 값을 획득한다.
상술한 스펙트럼은 지정된 시간 대신 정의된 시간 단위로 샘플링된 일련의 중첩된 측정 값(분석 시간 길이)에서 획득된 스펙트럼 수를 평균화하게 된다.
이에 의거하여 스펙트럼 중첩에 의해 중접된 12회 FFT 분석한 횡경사 데이터 중 마지막(12번째) 횡경사 데이터를 이용하여 평균 횡경사각을 산출하게 된다.
이때, 횡경사 데이터는 절대값을 취하지 않는다.
또한, 평균 횡경사각은 선박의 경사가 없을 경우 0도이다.
한편, 평균 횡경사각이 10도 또는 한계 경사각 중 가장 작은 각도를 초과할 경우 알람이 발생되어 운전자에게 위험을 경고하게 된다.
상술한 횡요 주기는 한 윈도우에 주파수(가로축)-진폭(세로축) 그래프로 형성된다.
이러한 주파수(가로축)-진폭(세로축) 그래프에서, 상위 5개의 진폭 봉우리를 선정하고, 선정된 상위 5개 진폭 봉우리 중 선박의 고유 횡요 주기 평균에 가장 가까운 값을 선택한다.
도 3의 우측 하부에 도시된 그래프는 최소 고유 횡요 주기와, 평균 고유 횡요 주기와, 최대 고유 횡유 주기를 제공하게 된다.
이 그래프에서, ③번을 고유 횡요 주기로 산출하게 된다.
본 실시예에서, 복수의 진폭 봉우리 중 0.3㎐ 이하에서 선별하되, 위로 볼록인 봉우리 패턴의 데이터를 검색하며, 검색된 데이터 중 상위 5개를 선정하게 된다.
이와 같은 방식에 의해 평균 횡경사각을 산출하게 된다.
다음, FFT 분석부(220)에 의해 산출된 고유 횡요 주기 정보를 이용하여 GMC 분석부(230)는 G0M을 산출하게 된다.
선체의 GM이란, 선체가 옆으로 경사졌을 때, 부력의 중심을 작용점으로 하는 부력의 방향과 배의 횡단면에 있어서 중심(重心)을 통하는 수직 방향의 선이 교차하는 점인 메타 센터(M)와, 선체의 중심(G) 사이의 거리이다.
선박의 무게 중심과 메타 센터간의 거리(GM)가 크면 배가 안정되고, 반대로 작으면 선박이 뒤집힐 수 있는 위험이 높아진다.
G0M은 이러한 GM의 초기값을 의미한다.
이때, G0M은 하기 식 1에 의해 산출된다.
[식 1]
Figure 112020126781720-pat00002
여기서, Ts는 횡요 주기(s) 이고, G0M은 최초 횡메타센터 높이(m)이며, k는 수정 계수에 의한 수정 폭(m)을 나타낸다.
상기 식 1을 G0M 산출 형태로 변환하면 하기 식 2가 산출된다.
[식 2]
Figure 112020126781720-pat00003
이때,
Figure 112020126781720-pat00004
여기서, k는 수정 계수에 의한 수정 폭(m)이고, B는 선박의 실제 폭(m)이며, c는 수정 계수(-)이고, deq는 상당 흘수(m)이며, Lwl은 수선 길이(m)를 나타낸다.
상술한 바와 같은 분석에 의해, 산출된 G0M은 외력이 선박에 작용해도 선박의 고유 횡요 주기의 범위 내에 나타난다.
한편, 제 5 단계(S500) 및 제 6 단계(S600) 사이에, G0M으로부터 타값을 제거하는 단계를 더 포함할 수 있다.
타(Rudder)의 영향 분석 결과, 횡요 주기 산출 결과가 타의 영향을 받는 것으로 확인되어 G0M으로부터 타값을 제거하게 된다.
도 4는 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법에서 출항 후 경과 시간에 따른 스펙트럼 상의 최고점 주기 계산 결과를 나타내는 그래프이다.
도 4를 참조하면, 일 실시예로 1024개의 샘플링을 이용하여 완도 → 제주 항로의 출항 후 경과 시간에 따른 스펙트럼 상의 최고점 주기 계산 결과를 도시한 것이다.
도 4에 도시된 바와 같이 출항 후 25분에서 35분 사이에 산출되는 분석 결과가 가장 모여 있는 것을 확인할 수 있다.
50분 근처가 더 양호하지만 출항 후 너무 많은 시간이 경과하였다.
또한, 제대로 된 구간을 결정하기 위해서는 선박의 궤적을 함께 검토하여 선회 중인지 아니면 직진하고 있는지를 확인하고, 선박의 횡동요 기록 또는 횡동요 구간 평균을 바탕으로 선박이 한 쪽으로 기울어진 상태인지 확인한다.
제주 → 완도 항로는 25분 이후 산출되는 결과들이 일정한 범위에 있음을 알 수 있다.
도 5는 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법에서 FFT 분석에 의해 산출된 최대 피크에서의 횡요 주기 결과와 타각의 영향을 나타내는 그래프이다.
도 5를 참조하면, FFT 모듈에 의해 산출되는 스펙트럼 상의 최고점 횡동요 주기와 선박 타각의 변화를 통해 타각의 영향을 어느 정도 받고 있음을 확인할 수 있다.
FFT 모듈을 이용한 스펙트럼 상의 최고점 주기가 대상 선박의 예상 고유 주기 범위 안에 나타나지 않는 경우가 많으며, 이는 아직 외란의 영향을 제대로 가려내지 못하는 상황이다.
FFT를 이용한 고유 주파수 추정은 고유 주파수 운동 에너지가 가장 클 것이라는 가정 하에서 진행한다.
다만 선박에 미치는 바람이나 파도, 타, 추진기 등 다른 외란의 영향이 더 클 경우 가장 높은 에너지가 고유 주파수가 아니라 다른 주파수에서 나타날 수 있고, 현재 상황은 이러한 경향이 더 잘 나타난다.
실제 선박의 운동은 복원력에 의한 고유 주파수 운동과 외란에 의한 다른 주파수 운동이 합해져서 나타나는 것이며, 이를 주파수 분석을 하면 각각의 주파수가 분해되어서 나타난다.
따라서 선박 고유 주파수 운동이 가장 높은 에너지를 보이지 않더라도 5위 이내에는 나타날 수 있다.
따라서, 높은 에너지를 보이는 주파수들 중에서 선박의 고유 주파수가 나타날 거라고 예상하는 범위의 중간값에 가장 가까운 주파수를 추정 고유 주파수로 간주할 수 있다.
만약 선박이 램프웨이를 사용 중이거나 침수 등으로 인해 고유 주파수가 변한 상태라면 외란 주파수가 추정된 고유 주파수 범위 안에 놓이지 않는 이상 복원성 변경 상황을 찾아낼 수 있다.
도 6은 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법에 의해 산출된 G0M과 로딩 컴퓨터의 G0M의 비교 결과를 나타내는 그래프이고, 도 7은 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법에 의해 산출된 횡요 주기와 로딩 컴퓨터의 횡요 주기의 비교 결과를 나타내는 그래프이다.
도 6 및 도 7을 참조하면, 4096개의 샘플링된 데이터를 이용하여 확인하였다.
즉, 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법에 의해 산출된 G0M과 로딩 컴퓨터(기 검증된 데이터가 저장된 컴퓨터)의 G0M의 비교 결과와, 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법에 의해 산출된 횡요 주기와 로딩 컴퓨터(기 검증된 데이터가 저장된 컴퓨터)의 횡요 주기의 비교 결과를 확인하면 거의 유사한 것을 확인할 수 있다.
[표 1]
Figure 112020126781720-pat00005
표 1을 참조하면, 오차가 많이 나는 구간은 선회(RUDDER 사용) 영향으로 선박의 운동 특성이 변경된 것이며, 이를 제외한 나머지 직진 구간에서는 10% 미만의 오차율을 보이고 있다.
도 8은 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 시스템의 전체 흐름을 나타내는 블록도이다.
도 8을 참조하면, 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 시스템(1000)은 기울기 센서(100)와, 서버(200)를 포함한다.
기울기 센서(100)는 횡요각의 정보를 측정한다.
선박의 기울기 센서(100)에 의해 횡요각 정보를 측정한다.
이와 같은 기울기 센서(100)는 선박의 횡요각 정보 또는 횡경사각 정보를 측정하고, 측정된 정보를 입력부(210)를 통해 FFT 모듈을 포함하는 FFT 분석부(220)로 제공하게 된다.
횡요각은 선박의 가로축과 수평축 사이의 예각이다.
또한, 횡경사각은 선박이 횡단으로부터 기울어진 각도이다.
즉, 횡요각과 횡경사각은 동일하다.
추후 설명하는 GMC 모듈을 포함하는 GMC 분석부(230)가 최초 실행되려면 기울기 센서(100)로부터 측정된 횡요각 정보 또는 횡경사각 정보를 입력부(210)가 약 8분 정도 수집하게 된다.
이후에는 10초마다 GMC 모듈이 실행된다.
서버(200)는 기울기 센서(100)로부터 측정된 횡요각의 정보를 이용하여 선박의 횡요 주기에 의한 GM을 산출한다.
이러한 서버(200)는 입력부(210)와, FFT 분석부(220)와, GMC 분석부(230)와, 비교 검증부(240)와, 저장부(250)와, 제어부(260)와, 학습부(270)를 포함한다.
여기서, 입력부(210)는 기울기 센서(100)에 의해 측정된 횡요각의 정보 또는 횡경사각 정보가 입력된다.
FFT 분석부(220)는 입력부(210)에 의해 입력된 횡요각의 정보를 이용하여 횡요 주기 분석을 수행한다.
이와 같이 횡요 주기 분석을 통해 선박의 고유 횡요 주기 정보를 획득하게 된다.
좀 더 상세하게는, 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 시스템(1000)에서, FFT 분석부(220)에 의한 횡요 주기 분석은, 1초당 16회 수신된 롤(roll) 값에 기초한 횡요각 데이터를 샘플링하고, 샘플링된 횡요각 데이터를 한 윈도우(Hann Window)에 오버랩(Overlap)하여 필터링한다.
이때, 오버랩은 10초 간격으로 12회 FFT 분석한 횡경사 데이터를 스펙트럼 중첩하여 횡요 주기를 산출하고, 스펙트럼 중첩에 의해 중접된 12회 FFT 분석한 횡경사 데이터 중 마지막(12번째) 횡경사 데이터를 이용하여 평균 횡경사각을 산출한다.
즉, FFT 모듈을 포함하는 FFT 분석부(220)에 의해 1초당 16회 수신된 롤(roll) 값에 기초한 횡요각 데이터를 샘플링하게 된다.
이때, 데이터 샘플링 개수는 예를 들면, 212 = 4096개 일 수 있다.
이와 같이 샘플링된 횡요각 데이터를 한 윈도우(Hann Window)에 오버랩(Overlap)하여 필터링하게 된다.
여기서, FFT 분석을 통해, 횡요 주기와 평균 횡경사각을 획득하게 된다.
아날로그 데이터인 롤 값에 기초한 횡요각 데이터를 디지털 데이터로 샘플링하게 된다.
디지털 데이터로 샘플링된 횡요각 데이터가 한 윈도우에 오버랩되어 필터링된다.
이러한 오버랩은 도 2에 도시되어 있는 바와 같이 10초 간격으로 12회 FFT 분석한 횡경사 데이터를 스펙트럼 중첩하여 횡요 주기를 산출하게 된다.
또한, 스펙트럼 중첩에 의해 중접된 12회 FFT 분석한 횡경사 데이터 중 마지막(12번째) 횡경사 데이터를 이용하여 평균 횡경사각을 산출하게 된다.
이때, 횡경사 데이터는 절대값을 취하지 않는다.
또한, 평균 횡경사각은 선박의 경사가 없을 경우 0도이다.
한편, 평균 횡경사각이 10도 또는 한계 경사각 중 가장 작은 각도를 초과할 경우 알람이 발생되어 운전자에게 위험을 경고하게 된다.
한편, 상술한 횡요 주기는 한 윈도우에 주파수(가로축)-진폭(세로축) 그래프로 형성된다.
이러한 주파수(가로축)-진폭(세로축) 그래프에서, 상위 5개의 진폭 봉우리를 선정하고, 선정된 상위 5개 진폭 봉우리 중 선박의 고유 횡요 주기 평균에 가장 가까운 값을 선택한다.
도 3의 우측 하부에 도시된 그래프는 최소 고유 횡요 주기와, 평균 고유 횡요 주기와, 최대 고유 횡유 주기를 제공하게 된다.
이 그래프에서, ③번을 고유 횡요 주기로 산출하게 된다.
본 실시예에서, 복수의 진폭 봉우리 중 0.3㎐ 이하에서 선별하되, 위로 볼록인 봉우리 패턴의 데이터를 검색하며, 검색된 데이터 중 상위 5개를 선정하게 된다.
이와 같은 방식에 의해 평균 횡경사각을 산출하게 된다.
GMC 분석부(230)는 FFT 분석부(220)에 의해 획득된 고유 횡요 주기 정보를 이용하여 GM 산출을 위한 GMC 분석을 수행한다.
이와 같이 GMC 분석부(230)의 GMC 분석을 통해 G0M을 산출하게 된다.
다음, FFT 분석부(220)에 의해 산출된 고유 횡요 주기 정보를 이용하여 GMC 분석부(230)는 G0M을 산출하게 된다.
상술한 바와 같이 G0M은 하기 식 1에 의해 산출된다.
[식 1]
Figure 112020126781720-pat00006
여기서, Ts는 횡요 주기(s) 이고, G0M은 최초 횡메타센터 높이(m)이며, k는 수정 계수에 의한 수정 폭(m)을 나타낸다.
상기 식 1을 G0M 산출 형태로 변환하면 하기 식 2가 산출된다.
[식 2]
Figure 112020126781720-pat00007
이때,
Figure 112020126781720-pat00008
이다.
여기서, k는 수정 계수에 의한 수정 폭(m)이고, B는 선박의 실제 폭(m)이며, c는 수정 계수(-)이고, deq는 상당 흘수(m)이며, Lwl은 수선 길이(m)를 나타낸다.
이와 같은 분석에 의해, 산출된 G0M은 외력이 선박에 작용해도 선박의 고유 횡요 주기의 범위 내에 나타난다.
비교 검증부(240)는 산출된 G0M을 비교 검증하여 운항 중 운항 컨디션을 결정한다.
본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 시스템을 이용한 산출 방법에 의해 산출된 G0M과 로딩 컴퓨터(기 검증된 데이터가 저장된 컴퓨터)의 G0M을 비교 검증함과 아울러 본 발명에 따른 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 시스템을 이용한 산출 방법에 의해 산출된 횡요 주기와 로딩 컴퓨터(기 검증된 데이터가 저장된 컴퓨터)의 횡요 주기를 비교 검증하게 된다.
이때, 본 발명에 따른 결과와 로딩 컴퓨터의 결과로부터 오차율이 20% 이상일 경우, 타에 의한 교란이 원인이다.
이는 타각 정보를 통해 확인할 수 있다.
이와 같이 타에 의한 교란을 제외하면 오차율은 10% 이내이다.
다라서, G0M으로부터 타값을 제거할 수 있다.
즉, 타의 영향 분석 결과, 횡요 주기 산출 결과가 타의 영향을 받는 것으로 확인되어 G0M으로부터 타값을 제거하게 된다.
횡동요 주기 기반의 G0M산정 모듈은 항해 중 선박의 운항 컨디션 GoM을 결정하는데 사용되므로 타각 사용 등을 반영하여 오차율을 최소화 해야 한다.
저장부(250)는 입력부(210)를 통해 입력되는 기울기 센서(100)에 의해 측정된 선박의 횡요각 정보 또는 횡경사각 정보를 저장한다.
또한, FFT 분석부(220)에 의해 분석된 횡요 주기와, 평균 횡경사각을 저장한다.
한편, GMC 분석부(230)에 의해 분석된 G0M을 저장한다.
제어부(260)는 입력부(210)와, FFT 모듈을 포함하는 FFT 분석부(220)와, GMC 모듈을 포함하는 GMC 분석부(230)와, 비교 검증부(240)와, 저장부(250)를 제어하는 역할을 수행한다.
학습부(270)는 기울기 센서(100)에 의해 다양하게 측정되는 횡요각의 데이터 셋을 이용하여 FFT 분석부(220)에 의해 분석되는 횡요 주기 및 평균 횡경사각과, GMC 분석부(230)에 의해 분석되는 G0M 값을 학습시켜, 선박이 운항 중 최상의 운앙 컨디션을 결정하기 위한 최상의 데이터를 제공한다.
한편, 서버(200)는 기울기 센서(100)에서 제공되는 횡요각 정보를 이용하여 분석이 수행되고, 수행된 분석 결과를 선박에 적용함과 아울러 적용된 분석 결과가 선박의 운항 컨디션에 영향을 미치는지를 모니터링하는 모니터링 시스템에 장착될 수 있다.
이와 같이 본 발명에 의하면, 선박의 운항 중 운항 컨디션 결정을 위해 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법을 제공하는 효과가 있다.
또한, 선박이 서비스 속력의 80% 이상으로 운항 중이고, 직진을 유지할 때 GM을 산출하는 것이 가장 이상적인 효과가 있다.
이상, 일부 예를 들어서 본 발명의 바람직한 여러 가지 실시 예에 대해서 설명하였지만, 본 "발명을 실시하기 위한 구체적인 내용" 항목에 기재된 여러 가지 다양한 실시 예에 관한 설명은 예시적인 것에 불과한 것이며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이상의 설명으로부터 본 발명을 다양하게 변형하여 실시하거나 본 발명과 균등한 실시를 행할 수 있다는 점을 잘 이해하고 있을 것이다.
또한, 본 발명은 다른 다양한 형태로 구현될 수 있기 때문에 본 발명은 상술한 설명에 의해서 한정되는 것이 아니며, 이상의 설명은 본 발명의 개시 내용이 완전해지도록 하기 위한 것으로 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐이며, 본 발명은 청구범위의 각 청구항에 의해서 정의될 뿐임을 알아야 한다.
100 : 기울기 센서
200 : 서버
210 : 입력부
220 : FFT 분석부
230 : GMC 분석부
240 : 비교 검증부
250 : 저장부
260 : 제어부
270 : 학습부
1000 : 선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 시스템

Claims (20)

  1. 선박의 기울기 센서에 의해 횡요각 정보를 측정하는 제 1 단계;
    측정된 횡요각 정보를 이용하여 FFT(Fast Fourier Transform) 분석부에 의해 횡요 주기 분석을 수행하는 제 2 단계;
    상기 FFT 분석부의 횡요 주기 분석을 통해 상기 선박의 고유 횡요 주기 정보를 획득하는 제 3 단계;
    획득된 고유 횡요 주기 정보를 이용하여 GMC(G0M Computation sub-module) 분석부에 의해 횡메타센서(M)와 무게중심(G)까지의 거리인 GM 산출을 위한 GMC 분석을 수행하는 제 4 단계; 및
    상기 GMC 분석부의 GMC 분석을 통해 G0M을 산출하는 제 5 단계;를 포함하며,
    상기 제 2 단계에서,
    상기 FFT 분석부에 의한 횡요 주기 분석은,
    1초당 16회 수신된 롤(roll) 값에 기초한 횡요각 데이터를 샘플링하는 제 2-1 단계; 및
    샘플링된 횡요각 데이터를 한 윈도우(Hann Window)에 오버랩(Overlap)하여 필터링하는 제 2-2 단계;를 포함하고,
    상기 제 2-2 단계에서,
    상기 오버랩은 10초 간격으로 12회 FFT 분석한 횡경사 데이터를 스펙트럼 중첩하여 횡요 주기를 산출하며,
    상기 제 5 단계에서,
    상기 G0M은 하기 식 1에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는,
    선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법.
    [식 1]
    Figure 112021038085685-pat00018

    여기서, Ts는 횡요 주기(s) 이고, G0M은 최초 횡메타센터 높이(m)이며, k는 수정 계수에 의한 수정 폭(m)을 나타냄 -
    이때,
    Figure 112021038085685-pat00019
    이고,
    - 여기서, k는 수정 계수에 의한 수정 폭(m)이고, B는 선박의 실제 폭(m)이며, c는 수정 계수(-)이고, deq는 상당 흘수(m)이며, Lwl은 수선 길이(m)를 나타냄 -
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    산출된 G0M을 비교 검증부에 의해 비교 검증하여 운항 중 운항 컨디션을 결정하는 제 6 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는,
    선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법.
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 스펙트럼 중첩에 의해 중접된 12회 FFT 분석한 횡경사 데이터 중 마지막(12번째) 횡경사 데이터를 이용하여 평균 횡경사각을 산출하는 것을 특징으로 하는,
    선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 횡경사 데이터는 절대값을 취하지 않는 것을 특징으로 하는,
    선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 평균 횡경사각은 선박의 경사가 없을 경우 0도인 것을 특징으로 하는,
    선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법.
  9. 제 6 항에 있어서,
    상기 평균 횡경사각이 10도 또는 한계 경사각 중 가장 작은 각도를 초과할 경우 알람이 발생되는 것을 특징으로 하는,
    선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 횡요 주기는 상기 한 윈도우에 주파수(가로축)-진폭(세로축) 그래프로 형성되는 것을 특징으로 하는,
    선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 주파수(가로축)-진폭(세로축) 그래프에서 상위 5개의 진폭 봉우리를 선정하고,
    선정된 상위 5개 진폭 봉우리 중 선박의 고유 횡요 주기 평균에 가장 가까운 값을 선택하는 것을 특징으로 하는,
    선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법.
  12. 삭제
  13. 제 1 항에 있어서,
    상기 G0M은 외력이 선박에 작용해도 상기 선박의 고유 횡요 주기의 범위 내에 나타나는 것을 특징으로 하는,
    선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법.
  14. 제 3 항에 있어서,
    상기 제 5 단계 및 상기 제 6 단계 사이에,
    상기 G0M으로부터 타(Rudder)값을 제거하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,
    선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 방법.
  15. 횡요각의 정보를 측정하는 기울기 센서; 및
    상기 기울기 센서로부터 측정된 횡요각의 정보를 이용하여 선박의 횡요 주기에 의한 GM을 산출하는 서버;를 포함하며,
    상기 서버는,
    측정된 횡요각의 정보가 입력되는 입력부;
    상기 횡요각의 정보를 이용하여 횡요 주기 분석을 수행하는 FFT(Fast Fourier Transform) 분석부; 및
    획득된 고유 횡요 주기 정보를 이용하여 GM 산출을 위한 GMC 분석을 수행하는 GMC 분석부;를 포함하고,
    상기 횡요 주기 분석을 통해 상기 선박의 고유 횡요 주기 정보를 획득하며,
    상기 GMC 분석부의 GMC 분석을 통해 G0M을 산출하고,
    상기 FFT 분석부에 의한 횡요 주기 분석은,
    1초당 16회 수신된 롤(roll) 값에 기초한 횡요각 데이터를 샘플링하고,
    샘플링된 횡요각 데이터를 한 윈도우(Hann Window)에 오버랩(Overlap)하여 필터링하며,
    상기 오버랩은 10초 간격으로 12회 FFT 분석한 횡경사 데이터를 스펙트럼 중첩하여 횡요 주기를 산출하고,
    상기 G0M은 하기 식 1에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는,
    선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 시스템.
    [식 1]
    Figure 112021075415278-pat00020

    여기서, Ts는 횡요 주기(s) 이고, G0M은 최초 횡메타센터 높이(m)이며, k는 수정 계수에 의한 수정 폭(m)을 나타냄 -
    이때,
    Figure 112021075415278-pat00021
    이고,
    - 여기서, k는 수정 계수에 의한 수정 폭(m)이고, B는 선박의 실제 폭(m)이며, c는 수정 계수(-)이고, deq는 상당 흘수(m)이며, Lwl은 수선 길이(m)를 나타냄 -
  16. 삭제
  17. 삭제
  18. 제 15 항에 있어서,
    상기 서버는,
    산출된 G0M을 비교 검증하여 운항 중 운항 컨디션을 결정하는 비교 검증부;를 포함하는 것을 특징으로 하는,
    선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 시스템.
  19. 삭제
  20. 제 15 항에 있어서,
    상기 스펙트럼 중첩에 의해 중접된 12회 FFT 분석한 횡경사 데이터 중 마지막(12번째) 횡경사 데이터를 이용하여 평균 횡경사각을 산출하는 것을 특징으로 하는,
    선박의 횡요 주기에 의한 GM 산출 시스템.
KR1020200159547A 2020-11-25 2020-11-25 선박의 횡요 주기에 의한 gm 산출 시스템 및 방법 KR102316083B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200159547A KR102316083B1 (ko) 2020-11-25 2020-11-25 선박의 횡요 주기에 의한 gm 산출 시스템 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200159547A KR102316083B1 (ko) 2020-11-25 2020-11-25 선박의 횡요 주기에 의한 gm 산출 시스템 및 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102316083B1 true KR102316083B1 (ko) 2021-10-25

Family

ID=78258628

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200159547A KR102316083B1 (ko) 2020-11-25 2020-11-25 선박의 횡요 주기에 의한 gm 산출 시스템 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102316083B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20240020756A (ko) 2022-08-08 2024-02-16 주식회사 아라이앤디 선박의 횡동요 주기를 이용한 gm산출방법

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016141336A (ja) * 2015-02-04 2016-08-08 三菱重工業株式会社 制御装置、船及び制御方法
WO2018086482A1 (zh) * 2016-11-09 2018-05-17 大连融科储能技术发展有限公司 液流电池电极结构、液流电池电堆及液流电池电堆的密封结构
KR20200024094A (ko) 2018-08-27 2020-03-06 가부시키가이샤 큐메이 Gm 계산 시스템, 방법 및 프로그램, 및 횡파 주기 예측 시스템, 방법 및 프로그램
KR102145385B1 (ko) * 2019-12-26 2020-08-18 한국해양과학기술원 선박 모니터링 시스템 및 방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016141336A (ja) * 2015-02-04 2016-08-08 三菱重工業株式会社 制御装置、船及び制御方法
WO2018086482A1 (zh) * 2016-11-09 2018-05-17 大连融科储能技术发展有限公司 液流电池电极结构、液流电池电堆及液流电池电堆的密封结构
KR20200024094A (ko) 2018-08-27 2020-03-06 가부시키가이샤 큐메이 Gm 계산 시스템, 방법 및 프로그램, 및 횡파 주기 예측 시스템, 방법 및 프로그램
KR102145385B1 (ko) * 2019-12-26 2020-08-18 한국해양과학기술원 선박 모니터링 시스템 및 방법

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20240020756A (ko) 2022-08-08 2024-02-16 주식회사 아라이앤디 선박의 횡동요 주기를 이용한 gm산출방법

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10198640B2 (en) Measuring device, measuring system, measuring method, and program
JP6867666B2 (ja) 波浪計測装置および波浪計測装置を備えた浮体
CN103697855B (zh) 一种基于海天线检测的船体水平姿态测量方法
US20140292543A1 (en) Multidimensional system for monitoring and tracking states and conditions
JP2017120208A (ja) 計測装置、減衰特性算出方法、プログラム、および計測システム
KR102316083B1 (ko) 선박의 횡요 주기에 의한 gm 산출 시스템 및 방법
KR101711606B1 (ko) 유사도 기반 해양 구조물 손상 추정 방법
Qu et al. Wind feed-forward control of a USV
CN110702110A (zh) 一种基于无迹卡尔曼滤波的舰船升沉运动测量方法
US20220355902A1 (en) Method and controller unit for controlling motion of a hydrofoil watercraft
KR101226767B1 (ko) 주행 장치를 위한 위치측정 시스템 및 방법
CN104819717A (zh) 一种基于mems惯性传感器组的多旋翼飞行器姿态检测方法
Bennett et al. Measurement of ship hydroelastic response using multiple wireless sensor nodes
CN110861756B (zh) Gm计算系统、方法和程序以及横波周期预测系统、方法和程序
JP6492387B1 (ja) Ｇｍ計算システム、方法及びプログラム
KR101307828B1 (ko) 선박용 파고 측정장치
KR101312555B1 (ko) 선박의 롤링 움직임 공명에 관하여 선박의 움직임 조건을 감지하기 위한 방법
JP6551718B1 (ja) 横波周期予測システム、方法及びプログラム
JP2023524663A (ja) 船舶のロール周期の計算
KR20240020756A (ko) 선박의 횡동요 주기를 이용한 gm산출방법
CN105043436B (zh) 一种自适应深海自容式监测装置及其工作方法
KR101556303B1 (ko) 선체 강도 모니터링 시스템
CN110793539A (zh) 基于运动分量阈值和机器学习的溺水检测方法和系统
US11919612B2 (en) Vessel environment condition assessment system and method
CN114459414B (zh) 一种半潜式航行体的深度检测方法

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant