KR20240062300A - System with algorithm for estimating wave spectrum in real-time, and vessel or offshore structure including the same - Google Patents

System with algorithm for estimating wave spectrum in real-time, and vessel or offshore structure including the same Download PDF

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Abstract

본 발명은, 선체의 특정 단일위치에 배치되어 선체의 제1운동데이터를 실시간 감지하는 단일의 계측기(110), 계측기(110)에 의해 감지된 제1운동데이터를 특정 단일위치와 다른 예측위치에서의 제2운동데이터로 변환하는 운동데이터 변환부(120), 제1운동데이터 및 제2운동데이터에 의해 구축된 실제 계측 DB(130), 해석을 통해 파향과 파주기 변화에 따른 선체의 운동데이터를 산출하고 제1특정 모션을 기준으로 정규화하여 구축된 정규 모션 해석 DB(140), 제1특정 모션과 동일한 실제 계측 DB(130)의 제2특정 모션을 기준으로 정규화하여 구축된 정규 모션 계측 DB(150), 및 정규 모션 계측 DB(150)와 가장 유사한 정규 모션 해석 DB(140)로부터 파향과 파주기를 결정하고, 선형특성에 의해 운항해역의 파고정보를 추정하며, 운항지침제공 알고리즘을 통해 운항조건변화에 따른 모션변화에 의한 운항지침정보를 제공하는, 제어부(160)를 포함하여서, 단일의 계측기를 통해, 현재 운항 상태에서 선속 및 선박의 운항방향 등 운항조건변화에 따른 모션특성변화를 제시하여 최적의 운항지침정보를 제공하는, 파랑 스펙트럼 실시간 추정 시스템을 개시한다.The present invention is a single measuring instrument 110 that is placed at a specific single location of the hull and detects the first motion data of the hull in real time, and measures the first motion data detected by the measuring instrument 110 at a predicted location different from the specific single location. A motion data conversion unit 120 that converts into second motion data, an actual measurement DB 130 built from the first motion data and second motion data, and hull motion data according to changes in wave direction and wave period through analysis. A regular motion analysis DB (140) built by calculating and normalizing based on the first specific motion, and a regular motion measurement DB built by normalizing based on the second specific motion of the actual measurement DB (130), which is the same as the first specific motion. (150), and determine the wave direction and wave period from the regular motion analysis DB (140), which is most similar to the regular motion measurement DB (150), estimate the wave height information of the operating sea area based on linear characteristics, and operate through the operating guidance provision algorithm. Including the control unit 160, which provides navigation instruction information based on motion changes according to condition changes, presents changes in motion characteristics according to changes in operating conditions, such as ship speed and navigation direction of the vessel in the current operating state, through a single instrument. We are launching a real-time wave spectrum estimation system that provides optimal navigation guidance information.

Description

파랑 스펙트럼 실시간 추정 시스템 및 동 시스템을 포함하는 선박 또는 해양구조물{SYSTEM WITH ALGORITHM FOR ESTIMATING WAVE SPECTRUM IN REAL-TIME, AND VESSEL OR OFFSHORE STRUCTURE INCLUDING THE SAME}Wave spectrum real-time estimation system and ship or offshore structure including the system {SYSTEM WITH ALGORITHM FOR ESTIMATING WAVE SPECTRUM IN REAL-TIME, AND VESSEL OR OFFSHORE STRUCTURE INCLUDING THE SAME}

본 발명은 파랑 스펙트럼 실시간 추정 시스템 및 동 시스템을 포함하는 선박 또는 해양구조물에 관한 것으로, 보다 상세하게는 단일의 계측기를 통해 현재 운항 상태에서 선속 및 선박의 운항방향 등 운항조건변화에 따른 모션특성변화를 제시하여 최적의 운항지침정보를 제공하는, 파랑 스펙트럼 실시간 추정 시스템 및 동 시스템을 포함하는 선박 또는 해양구조물에 관한 것이다.The present invention relates to a wave spectrum real-time estimation system and a ship or marine structure including the system. More specifically, the present invention relates to a change in motion characteristics according to changes in operating conditions such as ship speed and ship operating direction in the current operating state through a single measuring instrument. This relates to a real-time wave spectrum estimation system that provides optimal operation guidance information and a ship or marine structure including the system.

통상, 선박이 운항하는 해역의 바람(wind)과 파도(wave), 해류(current)와 너울(swell)등의 해양 환경데이터는 시마진 추정 및 최적의 선형을 결정하는 등 선박 설계에 널리 활용될 수 있다. 또한 선박의 경제운항 솔루션 등 스마트십에도 접목되어 활용할 수 있어, 실제 해양 환경에 대한 정확한 측정 값이 요구된다.Typically, marine environmental data such as wind, waves, current, and swell in the sea area where a ship operates can be widely used in ship design, such as estimating sea margin and determining the optimal line. You can. In addition, it can be used in smart ships such as economic navigation solutions for ships, so accurate measurements of the actual marine environment are required.

파랑 정보의 경우, 보통은 위성 계측 데이터 또는 해상 부이 데이터를 활용한다. 가령 유럽기상청(ECMWF)에서는 약 14km*14km 크기의 격자에 해당하는 영역을 동일한 해양 환경으로 가정하여서 격자 형태의 추정정보를 6시간 간격으로 제공하는데, 그 시간 및 공간의 제약으로 실제 운항 시 활용하기에는 다소 어려운 측면이 있다.For wave information, satellite measurement data or ocean buoy data are usually used. For example, the European Meteorological Agency (ECMWF) assumes that a grid area of about 14km*14km is the same marine environment and provides estimated information in the form of a grid every 6 hours. However, due to time and space constraints, it is difficult to use it during actual navigation. There are some difficult aspects.

또한, 운항중인 선박 중 일부는 파랑 관측 레이더(wave radar)를 구비하여 직접 계측하기도 하는데, 상당한 고가 장비라 가성비 측면에서 널리 적용되기는 어려운 상황이다.In addition, some of the ships in operation are equipped with wave radars to directly measure waves, but since this equipment is quite expensive, it is difficult to apply it widely in terms of cost-effectiveness.

이에, 저비용으로 운항해역의 정확한 파랑정보를 계측하면서도, 신뢰도와 정확도를 높일 수 있는 기술이 요구된다.Accordingly, technology that can increase reliability and accuracy while measuring accurate wave information in the operating area at low cost is required.

한국 등록특허공보 제10-1945441호 (실시간 파랑 계측 장치 및 이를 포함하는 선박의 동적하중 모니터링 시스템, 2019.02.07. 공고)Korean Patent Publication No. 10-1945441 (Real-time wave measurement device and vessel dynamic load monitoring system including the same, announced on February 7, 2019)

본 발명의 사상이 이루고자 하는 기술적 과제는, 단일의 계측기를 통해 현재 운항 상태에서 선속 및 선박의 운항방향 등 운항조건변화에 따른 모션특성변화를 제시하여 최적의 운항지침정보를 제공하는, 파랑 스펙트럼 실시간 추정 시스템 및 동 시스템을 포함하는 선박 또는 해양구조물을 제공하는 데 있다.The technical task to be achieved by the idea of the present invention is to provide optimal navigation guidance information in real time through the wave spectrum by presenting changes in motion characteristics according to changes in operating conditions such as ship speed and ship operating direction in the current operating state through a single measuring instrument. The purpose is to provide an estimation system and a ship or offshore structure containing the system.

전술한 목적을 달성하고자, 본 발명의 일 실시예는, 선체의 특정 단일위치에 배치되어 상기 선체의 제1운동데이터를 실시간 감지하는 단일의 계측기; 상기 계측기에 의해 감지된 상기 제1운동데이터를 상기 특정 단일위치와 다른 예측위치에서의 제2운동데이터로 변환하는 운동데이터 변환부; 상기 제1운동데이터 및 상기 제2운동데이터에 의해 구축된 실제 계측 DB; 해석을 통해 파향과 파주기 변화에 따른 선체의 운동데이터를 산출하고 제1특정 모션을 기준으로 정규화하여 구축된 정규 모션 해석 DB; 상기 제1특정 모션과 동일한 상기 실제 계측 DB의 제2특정 모션을 기준으로 정규화하여 구축된 정규 모션 계측 DB; 및 상기 정규 모션 계측 DB와 가장 유사한 상기 정규 모션 해석 DB로부터 파향과 파주기를 결정하고, 선형특성에 의해 운항해역의 파고정보를 추정하며, 운항지침제공 알고리즘을 통해 운항조건변화에 따른 모션변화에 의한 운항지침정보를 제공하는, 제어부를 포함하는, 파랑 스펙트럼 실시간 추정 시스템을 제공한다.In order to achieve the above-described object, an embodiment of the present invention includes: a single measuring device disposed at a specific single location of the hull and detecting first motion data of the hull in real time; a motion data conversion unit that converts the first motion data detected by the measuring device into second motion data at a predicted position different from the specific single position; an actual measurement DB constructed by the first exercise data and the second exercise data; A regular motion analysis DB constructed by calculating hull motion data according to changes in wave direction and wave period through analysis and normalizing it based on the first specific motion; a regular motion measurement DB constructed by normalizing a second specific motion of the actual measurement DB that is the same as the first specific motion; And determine wave direction and wave period from the regular motion analysis DB that is most similar to the regular motion measurement DB, estimate wave height information in the operating sea area based on linear characteristics, and determine motion changes according to changes in operating conditions through the operating guidance provision algorithm. Provides a real-time wave spectrum estimation system that includes a control unit that provides navigation guidance information.

여기서, 상기 계측기는, 피치와 롤과 요의 회전모션변위를 감지하는 회전모션센서, 서지와 스웨이와 히브의 병진모션변위를 감지하는 병진모션센서를 포함할 수 있다.Here, the measuring device may include a rotational motion sensor that detects rotational motion displacements of pitch, roll, and yaw, and a translational motion sensor that detects translational motion displacements of surge, sway, and heave.

이때, 상기 운동데이터 변환부는, 상기 제1운동데이터의 계측 값으로부터 상기 제2운동데이터의 3축 방향 가속도로 각각 변환하여 예측할 수 있다.At this time, the exercise data conversion unit may respectively convert and predict the three-axis acceleration of the second exercise data from the measured value of the first exercise data.

구체적으로, 상기 가속도는 다음의 [수학식 1] 및 [수학식 2]에 의해 예측하되,Specifically, the acceleration is predicted by the following [Equation 1] and [Equation 2],

[수학식 1][Equation 1]

여기서, Ax,p1와 Ay,p1와 Az,p1는 선체의 COG로부터 각각 x1,y1,z1 만큼 떨어져 배치된 상기 계측기의 특정 단일위치(p1)에서의 가속도이며, 는 각속도 또는 각가속도이고, g는 중력가속도이고,Here, Ax, p1 and Ay, p1 and Az, p1 are the acceleration at a specific single location (p1) of the instrument placed at a distance of x1, y1, z1 from the COG of the hull, respectively, is the angular velocity or angular acceleration, g is the gravitational acceleration,

[수학식 2][Equation 2]

여기서, Ax,p2와 Ay,p2와 Az,p2는 선체의 COG로부터 각각 x2,y2,z2만큼 떨어진 상기 예측위치(p2)에서의 가속도일 수 있다.Here, Ax, p2 , Ay, p2 , and Az, p2 may be the acceleration at the predicted position (p2), which is separated by x2, y2, and z2, respectively, from the COG of the hull.

또한, 상기 계측기는 선실 영역에 배치되고, 상기 운동데이터 변환부는 상기 선실 영역의 제1운동데이터를 화물 선적 영역의 상기 제2운동데이터로 변환할 수 있다.Additionally, the measuring instrument is disposed in the cabin area, and the motion data conversion unit may convert the first motion data of the cabin area into the second motion data of the cargo loading area.

또한, 상기 정규 모션 해석 DB는, 해당 선체의 로딩컨디션과 선속정보를 변화시켜 가면서 해석을 통해, 단위유의파고 기준으로 파향과 파주기 변화에 따른 선체의 변위와 가속도를 산출하고 상기 제1특정 모션을 기준으로 정규화하여 구축될 수 있다.In addition, the regular motion analysis DB calculates the displacement and acceleration of the hull according to changes in wave direction and wave period based on unit significant wave height through analysis while changing the loading condition and ship speed information of the hull, and calculates the first specific motion. It can be constructed by normalizing based on .

여기서, 상기 정규 모션 계측 DB는, 상기 제1운동데이터 및 상기 제2운동데이터의 변위와 가속도를 입력받아 일정시간단위별로 실제 계측 원데이터를 구성하고, 상기 제1특정 모션과 동일한 상기 실제 계측 DB의 제2특정 모션을 기준으로 정규화하여 구축될 수 있다.Here, the regular motion measurement DB receives the displacement and acceleration of the first motion data and the second motion data and configures actual measurement raw data for each certain time unit, and the actual measurement DB is the same as the first specific motion. It can be constructed by normalizing based on the second specific motion of .

이때, 상기 제어부는, 상기 정규 모션 계측 DB와 가장 유사한 상기 정규 모션 해석 DB로부터 파향과 파주기를 결정하고, 상기 결정된 파향과 파주기에 상응하는 상기 단위유의파고에서 구해진 모션 해석 데이터와 상기 제1운동데이터 및 상기 제2운동데이터로부터 파랑추정 알고리즘에 의해 파고정보를 추정할 수 있다.At this time, the control unit determines the wave direction and wave period from the regular motion analysis DB that is most similar to the regular motion measurement DB, and motion analysis data and the first motion data obtained from the unit significant wave height corresponding to the determined wave direction and wave period. And wave height information can be estimated from the second motion data using a wave estimation algorithm.

그리고, 상기 운항지침제공 알고리즘은, 상기 파랑추정 알고리즘에 의해 추정된 상기 모션 테이블의 예상 파랑조건, 현재 운항중인 선박의 실제 선속, 및 상기 실제 계측 DB의 모션 운동데이터를, 현재 선속정보를 기준으로 일정단위 선속변화와 파향변화에 따른 선체의 변위변화와 가속도변화를 추출하여 모션별로 운항지침 DB를 구축하고, 상대적으로 큰 값의 모션의 크기가 최적화되는 선속 또는 선박의 운항 방향을 제공할 수 있다.In addition, the operation guidance providing algorithm uses the expected wave conditions of the motion table estimated by the wave estimation algorithm, the actual ship speed of the currently operating ship, and the motion movement data of the actual measurement DB based on the current ship speed information. By extracting the displacement change and acceleration change of the hull according to the change in ship speed and wave direction in a certain unit, a navigation guide DB can be constructed for each motion, and the ship speed or ship operating direction at which the magnitude of motion of a relatively large value is optimized can be provided. .

또한, 상기 실제 계측 DB는, 상기 제1운동데이터의 변위와 상기 제2운동데이터의 가속도를 특정시간단위의 실효치로 저장할 수 있다.Additionally, the actual measurement DB may store the displacement of the first motion data and the acceleration of the second motion data as effective values in a specific time unit.

또한, 로딩컨디션과 선속에 해당하는 모션의 원데이터로 구성된 단위유의파고기준의 모션 테이블을 구성하고, 상기 모션 테이블의 모션 중 상기 제1특정 모션의 크기를 1로 정규화하여 원데이터를 정규화한 정규 모션 테이블을 구성하여, 상기 정규 모션 해석 DB를 구축할 수 있다.In addition, a motion table based on unit significant wave height is constructed consisting of raw data of motion corresponding to the loading condition and line speed, and the size of the first specific motion among the motions in the motion table is normalized to 1 to normalize the raw data. By configuring a motion table, the regular motion analysis DB can be constructed.

또한, 상기 정규 모션 계측 DB의 데이터와의 공분산 값이 최소가 되는 조합을 상기 정규 모션 해석 DB로부터 선택할 수 있ek.Additionally, a combination that minimizes the covariance value with data from the regular motion measurement DB can be selected from the regular motion analysis DB.

또한, 상기 파랑추정 알고리즘은, 선형특성에 기초하여, 상기 단위유의파고 기준으로 구축된 상기 정규 모션 해석 DB의 데이터와, 상기 계측기에 의해 감지된 모션 값을 최소제곱법을 활용하여, 파고정보를 실시간 추정할 수 있다.In addition, the wave estimation algorithm uses the data of the regular motion analysis DB built based on the unit significant wave height, based on linear characteristics, and the motion value detected by the instrument using the least squares method to provide wave height information. It can be estimated in real time.

본 발명의 다른 실시예는, 앞서 열거한 파랑 스펙트럼 실시간 추정 시스템을 포함하는 선박을 제공한다.Another embodiment of the present invention provides a vessel including the wave spectrum real-time estimation system listed above.

본 발명의 또 다른 실시예는 앞서 열거한 파랑 스펙트럼 실시간 추정 시스템을 포함하는 해양구조물을 제공한다.Another embodiment of the present invention provides an offshore structure including the wave spectrum real-time estimation system listed above.

본 발명에 의하면, 단일의 모션 계측기를 통해 감지된 감지 값과 다른 예측위치에서의 예측 값을 활용하여, 운항 선박 또는 해양구조물에서의 높은 정확도의 파랑정보를 추정할 수 있는 효과가 있다.According to the present invention, it is possible to estimate high-accuracy wave information on a sailing ship or marine structure by utilizing the predicted value at a different predicted position from the sensed value detected through a single motion measuring device.

또한, 현재 운항 상태에서 선속 및 선박의 운항방향 등 운항조건변화에 따른 모션특성변화를 제시하여 최적의 운항지침정보를 제공하는 효과가 있다.In addition, it has the effect of providing optimal navigation instruction information by presenting changes in motion characteristics according to changes in operating conditions such as ship speed and vessel operating direction in the current operating state.

더 나아가, 높은 정확도의 파랑정보의 추정에 의해, 파랑에 의한 시마진을 보다 정확히 추정하여 조선소 경제운항 솔루션에 활용할 수 있는 효과가 있다.Furthermore, by estimating wave information with high accuracy, it is possible to more accurately estimate sea margin due to waves and use it for economic operation solutions in shipyards.

도 1은 본 발명의 실시예에 의한 파랑 스펙트럼을 실시간 추정 시스템의 개략적인 구성도를 도시한 것이다.
도 2는 도 1의 파랑 스펙트럼을 실시간 추정 시스템에 의해 파랑정보를 추정흐름을 도시한 것이다.
도 3은 도 1의 파랑 스펙트럼을 실시간 추정 시스템에 의한 정규 모션 해석 DB를 예시한 것이다.
도 4는 도 1의 파랑 스펙트럼을 실시간 추정 시스템에 의한 실제 계측 DB와 정규 모션 해석 DB로부터의 파랑추정과정을 예시한 것이다.
도 5는 도 4의 (d)의 실제 계측 데이터와 원 데이터에 대한 회귀분석 결과를 예시한 것이다.
도 6은 모형시험의 파랑 조건과 모형시험에서 계측된 값을 활용하여 본 발명의 파랑추정 알고리즘에 의해 역으로 구한 파랑 조건을 비교 도시한 것이다.
도 7은 도 1의 파랑 스펙트럼 실시간 추정 시스템에 의한 운항지침제공 알고리즘의 구현을 예시한 것이다.
도 8은 센서에서 계측된 3축 회전운동 변위를 입력 값과 비교한 그래프이다.
도 9는 센서에서 계측된 값을 활용해 예측한 3축 가속도를 입력 값과 비교한 그래프이다.
Figure 1 shows a schematic diagram of a real-time estimation system for the blue spectrum according to an embodiment of the present invention.
Figure 2 shows the flow of estimating wave information using the real-time estimation system for the wave spectrum of Figure 1.
Figure 3 illustrates a regular motion analysis DB using the real-time estimation system for the blue spectrum of Figure 1.
Figure 4 illustrates the wave estimation process of the wave spectrum of Figure 1 from the actual measurement DB and regular motion analysis DB by a real-time estimation system.
Figure 5 illustrates the results of regression analysis for the actual measurement data and raw data in (d) of Figure 4.
Figure 6 shows a comparison between the wave conditions of the model test and the wave conditions inversely obtained by the wave estimation algorithm of the present invention using the values measured in the model test.
Figure 7 illustrates the implementation of the navigation guidance providing algorithm by the wave spectrum real-time estimation system of Figure 1.
Figure 8 is a graph comparing the 3-axis rotational displacement measured by the sensor with the input value.
Figure 9 is a graph comparing the 3-axis acceleration predicted using the values measured by the sensor with the input values.

이하, 첨부된 도면을 참조로 전술한 특징을 갖는 본 발명의 실시예를 더욱 상세히 설명하고자 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention having the above-described features will be described in more detail with reference to the attached drawings.

본 발명의 일 실시예는, 파랑 스펙트럼 실시간 추정 시스템은, 선체의 특정 단일위치에 배치되어 선체의 제1운동데이터를 실시간 감지하는 단일의 계측기(110), 계측기(110)에 의해 감지된 제1운동데이터를 특정 단일위치와 다른 예측위치에서의 제2운동데이터로 변환하는 운동데이터 변환부(120), 제1운동데이터 및 제2운동데이터에 의해 구축된 실제 계측 DB(130), 해석을 통해 파향과 파주기 변화에 따른 선체의 운동데이터를 산출하고 제1특정 모션을 기준으로 정규화하여 구축된 정규 모션 해석 DB(140), 제1특정 모션과 동일한 실제 계측 DB(130)의 제2특정 모션을 기준으로 정규화하여 구축된 정규 모션 계측 DB(150), 및 정규 모션 계측 DB(150)와 가장 유사한 정규 모션 해석 DB(140)로부터 파향과 파주기를 결정하고, 선형특성에 의해 운항해역의 파고정보를 추정하며, 운항지침제공 알고리즘을 통해 운항조건변화에 따른 모션변화에 의한 운항지침정보를 제공하는, 제어부(160)를 포함하여서, 단일의 계측기를 통해, 현재 운항 상태에서 선속 및 선박의 운항방향 등 운항조건변화에 따른 모션특성변화를 제시하여 최적의 운항지침정보를 제공하는 것을 요지로 한다.In one embodiment of the present invention, the wave spectrum real-time estimation system includes a single measuring instrument 110 that is placed at a specific single location on the hull and detects the first motion data of the hull in real time, and the first motion data detected by the measuring instrument 110. Through the exercise data conversion unit 120, which converts the exercise data into second exercise data at a specific single location and other predicted positions, the actual measurement DB 130 built by the first exercise data and the second exercise data, and analysis A regular motion analysis DB (140) constructed by calculating hull motion data according to changes in wave direction and wave period and normalizing it based on the first specific motion, and a second specific motion of the actual measurement DB (130) that is the same as the first specific motion. The wave direction and wave period are determined from the regular motion measurement DB (150), which is built by normalizing based on and includes a control unit 160 that provides operating instruction information based on motion changes according to changes in operating conditions through an operating instruction provision algorithm, and provides the ship speed and operating direction of the ship in the current operating state through a single instrument. The point is to provide optimal operation guidance information by presenting changes in motion characteristics according to changes in operating conditions.

이하, 도 1 내지 도 9를 참조하여, 전술한 구성의 파랑 스펙트럼 실시간 추정 시스템을 구체적으로 상술하면 다음과 같다.Hereinafter, with reference to FIGS. 1 to 9, the blue spectrum real-time estimation system of the above-described configuration will be described in detail as follows.

우선, 계측기(110)는 단일 구성으로 선체의 특정 단일위치에 배치되어 선체의 제1운동데이터를 실시간 감지한다(S120).First, the measuring instrument 110 has a single configuration and is placed at a specific single location on the hull to detect the first motion data of the hull in real time (S120).

예컨대, 계측기(110)는 운항중인 선체의 운동데이터인 변위를 실시간으로 감지하되, 피치(pitch)와 롤(roll)과 요(yaw)의 회전모션변위를 감지하는 회전모션센서(rotational motion sensor)(111), 서지(surge)와 스웨이(sway)와 히브(heave)의 병진모션변위를 감지하는 병진모션센서(translational motion sensor)(112)를 포함할 수 있다.For example, the measuring instrument 110 is a rotational motion sensor that detects displacement, which is motion data of a ship in operation, in real time, and detects rotational motion displacement of pitch, roll, and yaw. (111), and may include a translational motion sensor (112) that detects translational motion displacement of surge, sway, and heave.

또한, 계측기(110)는 선미, 선수, 선실 등 선체의 다양한 위치에 설치되어 회전모션변위와 병진모션변위를 각각 감지할 수 있으나, 배치 및 유지보수의 편의상 선실 영역에 배치되는 것이 바람직할 수 있다.In addition, the measuring instrument 110 can be installed in various locations of the hull, such as the stern, bow, and cabin, to detect rotational motion displacement and translational motion displacement, respectively. However, for convenience of placement and maintenance, it may be preferable to be placed in the cabin area. .

또한, 선체의 경우 강체(rigid body)로 가정할 수 있으므로, 회전모션변위는 계측위치에 상관없이 하나의 계측 값으로 얻어질 수 있다.Additionally, since the hull can be assumed to be a rigid body, rotational motion displacement can be obtained as a single measured value regardless of the measurement location.

한편, 계측기(110)에 감지된 회전모션변위와 병진모션변위를 특정시간단위의 실효치로 실제 계측 DB(130)에 저장될 수 있다.Meanwhile, the rotational motion displacement and translational motion displacement detected by the measuring device 110 may be stored in the actual measurement DB 130 as effective values in a specific time unit.

다음, 운동데이터 변환부(120)는 계측기(110)에 의해 감지된 운동데이터를 특정 단일위치와 다른 예측위치에서의 제2운동데이터로 변환한다(S130).Next, the exercise data conversion unit 120 converts the exercise data detected by the measuring device 110 into second exercise data at a predicted position different from the specific single position (S130).

예컨대, 앞서 언급한 바와 같이, 회전모션변위는 계측위치에 상관없이 동일한 하나 계측 값으로 얻어질 수 있어 별도의 교정을 거치지 않고, 3축 가속도, 즉 3축 병진가속도는 감지 위치에 따라 달라질 수 있으나, 예측하고자 하는 위치에서의 3축 가속도를 산출하여 예측할 수 있다.For example, as mentioned earlier, rotational motion displacement can be obtained as the same measured value regardless of the measurement location, without requiring separate calibration, and 3-axis acceleration, or 3-axis translational acceleration, may vary depending on the detection location. , it can be predicted by calculating the 3-axis acceleration at the position to be predicted.

구체적으로, 운동데이터 변환부(120)는 특정 단일위치에서의 제1운동데이터의 계측 값으로부터, 다음의 [수학식 1] 및 [수학식 2]를 통해, 제2운동데이터의 x,y,z축 방향의 가속도로 각각 변환하여 예측할 수 있다.Specifically, the exercise data conversion unit 120 converts the x, y, It can be predicted by converting each acceleration into z-axis direction.

여기서, Ax,p1와 Ay,p1와 Az,p1는 선체의 COG(Center Of Gravity)로부터 각각 x1,y1,z1 만큼 떨어져 배치된 계측기(110)의 특정 단일위치(p1)에서의 가속도이며, 는 각속도 또는 각가속도이고, g는 중력가속도이고,Here, Ax, p1 , Ay, p1 and Az, p1 are the acceleration at a specific single position (p1) of the instrument 110 placed at a distance of x1, y1, z1, respectively, from the COG (Center Of Gravity) of the hull, is the angular velocity or angular acceleration, g is the gravitational acceleration,

여기서, Ax,p2와 Ay,p2와 Az,p2는 선체의 COG로부터 각각 x2,y2,z2만큼 떨어진 예측위치(p2)에서의 가속도일 수 있다.Here, Ax, p2 , Ay, p2 , and Az, p2 may be the acceleration at the predicted position (p2), which is separated by x2, y2, and z2, respectively, from the COG of the hull.

이와 같이, 특정 단일위치(p1)에서의 가속도와, 특정 단일위치(p1)와 예측위치(p2) 사이의 거리차(x2-x1, y2-y1, z2-z1)와, 각가속도로부터 예측위치(p2)에서의 3축 가속도를 산출할 수 있다.In this way, the acceleration at a specific single position (p1) and the distance difference (x 2 -x 1, y 2 -y 1, z 2 -z 1 ) between the specific single position (p1) and the predicted position (p2) , the three-axis acceleration at the predicted position (p2) can be calculated from the angular acceleration.

한편, 도 8 및 도 9는 3축 병진운동 및 3축 회전운동을 발생시키는 실험설비를 통해, 강체의 가정하에, 설비 운동 중심에 배치되지 않은 계측기를 통해, 실험장비로부터 시계열적으로 입력되는 3축 병진운동 및 3축 회전운동(input)과, 계측기에서 계측 및 예측되는 3축 회전운동(sensor) 및 3축 가속도 값을 상호 비교한 결과 그래프로서, 도 8에 예시된 바와 같이, 계측기의 배치위치에 상관없이, 롤과 피치와 요의 입력 값과, 계측기에 의해 감지된 감지 값이 상당히 유사하여 별도의 교정을 거치지 않아도 되고, 도 9에 예시된 바와 같이, 실험장비로부터 시계열적으로 입력되는 운동의 2회 시간차분법에 의한 3축 가속도 입력 값(input)과, 계측기에서 예측한 설비 운동 중심에서의 3축 가속도 산출 값("A”)이 상당히 유사하여 계측기의 배치위치와 상관없이 예측위치에서의 가속도를 높은 정확도로 예측할 수 있다.Meanwhile, Figures 8 and 9 show 3 input in time series from the experimental equipment, under the assumption of a rigid body, through an experimental equipment that generates 3-axis translational motion and 3-axis rotational motion, and through a measuring instrument that is not placed at the center of the equipment movement. A graph of the results of comparing axial translational motion and 3-axis rotational motion (input) with the 3-axis rotational motion (sensor) and 3-axis acceleration values measured and predicted by the instrument, as illustrated in FIG. 8, arrangement of the instrument. Regardless of the location, the input values of roll, pitch, and yaw, and the detection values detected by the measuring instrument are quite similar, so there is no need for separate calibration, and as illustrated in Figure 9, the input values in time series from the experimental equipment The 3-axis acceleration input value (input) based on the two time difference method of motion and the 3-axis acceleration calculated value (“A”) at the center of equipment movement predicted by the measuring device are quite similar, so the predicted position is possible regardless of the measuring device placement position. The acceleration can be predicted with high accuracy.

이에, 운동데이터 변환부(120)는 선실 영역의 제1운동데이터를 화물 선적 영역의 제2운동데이터로 변환하며, 특히 제1운동데이터의 가속도를 제2운동데이터의 가속도로 변환하여서, 계측기(110)의 배치가 쉽지 않은 화물 선적 영역의 가속도를 예측하여 관심을 요하는 화물의 상태를 실시간 모니터링하도록 할 수 있다.Accordingly, the motion data conversion unit 120 converts the first motion data of the cabin area into the second motion data of the cargo loading area, and in particular converts the acceleration of the first motion data to the acceleration of the second motion data, and measures ( 110) By predicting the acceleration of cargo loading areas where placement is difficult, the status of cargo requiring attention can be monitored in real time.

다음, 실제 계측 DB(130)는 제1운동데이터 및 제2운동데이터에 의해 구축되되, 제1운동데이터의 실감지된 변위와 제2운동데이터의 예측된 가속도의 모션을 특정시간단위의 실효치(RMS)로 저장할 수 있다(S140).Next, the actual measurement DB 130 is constructed by the first motion data and the second motion data, and the motion of the actually sensed displacement of the first motion data and the predicted acceleration of the second motion data is measured as an effective value (RMS) in a specific time unit. RMS) can be saved (S140).

다음, 정규 모션 해석 DB(140)는 해석을 통해 파향과 파주기 변화에 따른 선체의 운동데이터를 산출하고 제1특정 모션을 기준으로 정규화하여 구축된다.Next, the regular motion analysis DB 140 is constructed by calculating the motion data of the hull according to changes in wave direction and wave period through analysis and normalizing it based on the first specific motion.

즉, 정규 모션 해석 DB(140)는 특정 선박의 흘수(draft)와 무게중심 등을 포함한 로딩컨디션과 선속정보를 고려한 해석을 통해, 해당 선체의 다양한 로딩컨디션과 선속에 대해서 단위유의파고(unit significant wave height) 기준으로 파향과 파주기 변화에 따른 선체의 변위와 가속도를 산출하고 제1특정 모션을 기준으로 정규화하여 구축된다(S110). 이때 단위유의파고는 1m일 수 있다.In other words, the regular motion analysis DB 140 provides unit significant wave height for various loading conditions and ship speeds of the relevant hull through analysis that considers loading conditions and ship speed information, including the draft and center of gravity of a specific ship. It is constructed by calculating the displacement and acceleration of the hull according to changes in wave direction and wave period based on wave height and normalizing it based on the first specific motion (S110). At this time, the unit significant wave height may be 1 m.

예컨대, 정규 모션 해석 DB(140)는 모형시험의 해석을 통해서 해당 선체의 로딩컨디션과 선속정보를 변화시켜 가면서 단위유의파고 기준으로 파향과 파주기 변화에 따른 선체의 변위와 가속도를 산출하고 제1특정 모션을 기준으로 정규화하여 구축될 수 있다.For example, the regular motion analysis DB 140 calculates the displacement and acceleration of the hull according to changes in wave direction and wave period based on unit significant wave height while changing the loading condition and ship speed information of the hull through analysis of model tests, and calculates the displacement and acceleration of the hull according to changes in wave direction and wave period. It can be constructed by normalizing based on a specific motion.

또한, 정규 모션 해석 DB(140)는 특정 로딩컨디션과 선속에 의해 선택된 모션의 원데이터로 구성된 모션 테이블(142)과, 모션 테이블(142)의 모션 중 특정 모션을 제1특정 모션으로 하고, 해당 특정 모션의 크기를 1로 하여 원데이터를 정규화한 정규 모션 테이블(143)로 구성된다. 본 실시예에 있어서는, 제1특정 모션을 피치로 하고 피치의 크기를 1로 하여 원데이터를 정규화한 정규 모션 테이블을 구성하였고, 도 4의 (b)에 3행을 참고할 수 있다.In addition, the regular motion analysis DB 140 includes a motion table 142 composed of raw data of motions selected by specific loading conditions and line speeds, and a specific motion among the motions of the motion table 142 as the first specific motion, and the corresponding It consists of a regular motion table 143 that normalizes the raw data by setting the size of a specific motion to 1. In this embodiment, a regular motion table was constructed by normalizing the raw data with the first specific motion as the pitch and the size of the pitch as 1, and row 3 in (b) of FIG. 4 can be referred to.

보다 구체적으로, 도 3의 (a)에 도시된 바와 같이, 사전 해석을 통해, 로딩변화와 선속변화에 따른 로딩별 및 선속별 데이터베이스(141)를 매트릭스 형태로 구성하며, 도 3의 (b)에 도시된 바와 같이, 데이터베이스(141)로부터 결정된 로딩컨디션과 선속(Motion_Vn_Lm)에 해당하는 모션 테이블(142)을 구성하는데, 모션 테이블(142)은 단위유의파고(Hs = 1m) 기준으로 파향(heading)과 파주기(Tp) 변화에 따른 선체의 롤, 피치 및 다양한 위치에서의 x,y,z 방향의 3축 가속도로 구성될 수 있다.More specifically, as shown in (a) of FIG. 3, through preliminary analysis, the database 141 for each loading and line speed according to the change in loading and line speed is configured in a matrix form, and (b) in FIG. 3. As shown, a motion table 142 corresponding to the loading condition and line speed (Motion_Vn_Lm) determined from the database 141 is configured, and the motion table 142 is based on the wave direction (heading) based on the unit significant wave height (Hs = 1 m). ) and wave period (Tp) changes, and can be composed of the hull's roll, pitch, and three-axis acceleration in the x, y, and z directions at various positions.

여기서, 롤과 피치와 가속도로 구성하였으나, 이외에 요와 다양한 위치에서의 병진모션변위를 추가 구성할 수도 있다.Here, it consists of roll, pitch, and acceleration, but in addition, yaw and translational motion displacement at various positions can be additionally configured.

또한, 도 3의 (c)에 도시된 바와 같이, 원데이터로 구성된 모션 테이블(142)로부터 모션 중 특정 모션을 제1특정 모션으로 상정하고, 여기서는 여러 모션 중 피치를 제1특정 모션으로 하고 피치의 크기를 1로 하여 원데이터를 정규화하여 정규 모션 테이블(143)을 구축하게 된다.In addition, as shown in (c) of FIG. 3, a specific motion among the motions is assumed to be the first specific motion from the motion table 142 composed of raw data, and here, among several motions, the pitch is set as the first specific motion and the pitch By setting the size of to 1, the raw data is normalized to construct a regular motion table 143.

다음, 정규 모션 계측 DB(150)는 제1특정 모션과 동일한 실제 계측 DB(130)의 제2특정 모션을 기준으로 정규화하여 구축되는데, 즉 제1운동데이터 및 제2운동데이터의 변위와 가속도를 입력받아 일정시간단위별로 실제 계측 원데이터를 구성하고, 제1특정 모션과 동일한 실제 계측 DB(130)의 제2특정 모션의 크기를 1로 정규화하여 구축될 수 있다. 즉, 앞서 피치의 크기를 1로 하여 원데이터를 정규화한 것처럼, 실제 계측 DB의 피치의 크기를 1로 정규화할 수 있다.Next, the regular motion measurement DB 150 is constructed by normalizing the second specific motion of the actual measurement DB 130, which is the same as the first specific motion, that is, the displacement and acceleration of the first motion data and the second motion data. It can be constructed by receiving input, constructing actual measurement raw data for each certain time unit, and normalizing the size of the second specific motion of the actual measurement DB 130, which is the same as the first specific motion, to 1. In other words, just as the raw data was normalized by setting the pitch size to 1, the pitch size of the actual measurement DB can be normalized to 1.

다음, 제어부(160)는 정규 모션 계측 DB(150)와 가장 유사한 정규 모션 해석 DB(140)로부터 파향과 파주기를 결정하고, 선형특성에 의해 운항해역의 파고정보를 추정하며, 운항지침제공 알고리즘을 통해 운항조건변화에 따른 모션변화에 의한 운항지침정보를 제공한다.Next, the control unit 160 determines the wave direction and wave period from the regular motion analysis DB 140, which is most similar to the regular motion measurement DB 150, estimates wave height information in the navigation area based on linear characteristics, and operates an algorithm for providing navigation instructions. It provides operation instruction information based on motion changes according to changes in operating conditions.

예컨대, 제어부(160)는 정규 모션 계측 DB(150)와 가장 유사한 정규 모션 해석 DB(140)로부터 파향과 파주기를 결정하고, 결정된 파향과 파주기에 상응하는 단위유의파고에서 구해진 모션 해석 데이터와 제1운동데이터 및 제2운동데이터로부터 파랑추정 알고리즘에 의해 파고정보를 추정할 수 있다.For example, the control unit 160 determines the wave direction and wave period from the regular motion analysis DB 140 that is most similar to the regular motion measurement DB 150, and combines the motion analysis data obtained from the unit significant wave height corresponding to the determined wave direction and wave period with the first Wave height information can be estimated from the motion data and the second motion data using a wave estimation algorithm.

예컨대, 제어부(160)는, 도 4의 (b)에 도시된 바와 같이, 정규 모션 해석 DB(140)로부터, 제2특정 모션 기준으로 정규화된 관련 모션데이터와 가장 유사한 정규화된 제1특정 모션 관련 모션데이터(정규 모션)를 검색하여 해당 파향과 파주기를 결정하며 이때는 두 조합의 공분산 값이 최소가 되는 조합을 정규 모션 해석 DB로부터 선택할 수 있다. 즉, 상기 정규화된 제2특정 모션 관련 모션 계측 데이터와 가장 유사한 상기 정규화된 제1특정 모션 관련 모션 해석 데이터를 선택하기 위해, 공분산 값이 최소가 되는 조합을 선택할 수 있다.For example, as shown in (b) of FIG. 4, the control unit 160 receives the normalized first specific motion-related motion data most similar to the related motion data normalized based on the second specific motion from the regular motion analysis DB 140. Motion data (regular motion) is searched to determine the corresponding wave direction and wave period. In this case, the combination that minimizes the covariance value of the two combinations can be selected from the regular motion analysis DB. That is, in order to select the motion analysis data related to the normalized first specific motion that is most similar to the motion measurement data related to the normalized second specific motion, a combination with a minimum covariance value may be selected.

또한, 제어부(160)는 도 4의 (c) 및 (d)에 도시된 바와 같이, 결정된 파향과 파주기에 상응하는 단위유의파고의 모션 값과 계측기(110)에 의해 감지된 모션 값을 최소제곱법을 활용하여 파고정보를 실시간 추정한다(S150).In addition, as shown in (c) and (d) of FIGS. 4, the control unit 160 converts the motion value of the unit significant wave height corresponding to the determined wave direction and wave period and the motion value detected by the instrument 110 into least squares The wave height information is estimated in real time using the law (S150).

구체적으로, 파랑 추정 알고리즘은 선형 특성에 기초하여, 단위유의파고에서 구해진 모션 해석 데이터와 계측기에 의해 감지된 모션 값을 최소제곱법을 활용하여 파고정보를 실시간 추정할 수 있다.Specifically, the wave estimation algorithm can estimate wave height information in real time based on linear characteristics, using motion analysis data obtained from unit significant wave height and motion values detected by the instrument using the least squares method.

예컨대, 다음의 [수학식 3]에서와 같이, 단위유의파고 조건에서 구해진 모션 테이블(142)의 각 항을 Bi, 계측기에 의해 감지된 각각의 모션 값을 Zi라 하고 전체 계측되는 개수를 N개라 하면, 아래의 결과 값이 최소가 되는 A 값을 파고 정보로 추정할 수 있다. 이 때 i는 롤, 피치 등 계측 되는 항을 의미한다. For example, as in the following [Equation 3], each term of the motion table 142 obtained under the unit significant wave height condition is Bi, each motion value detected by the instrument is Zi, and the total number of measurements is N. Then, the value of A that minimizes the result below can be estimated using digging information. In this case, i refers to the terms being measured, such as roll and pitch.

이에, 도 6에 도시된 바와 같이, 제어부(160)의 파랑추정 알고리즘에 의해, 로딩컨디션과 선속이 결정된 상태에서, 파고와 파주기와 파향을 높은 정확도로 실시간 추정할 수 있다.Accordingly, as shown in FIG. 6, the wave height, wave period, and wave direction can be estimated in real time with high accuracy while the loading condition and line speed are determined by the wave estimation algorithm of the control unit 160.

예컨대, 파랑추정 알고리즘은, 선형특성에 기초하여, 단위유의파고 기준으로 구축된 정규 모션 해석 DB(140)의 데이터와, 계측기(110)에 의해 감지된 모션 값을 최소제곱법을 활용하여, 파고정보를 실시간 추정할 수 있다.For example, the wave estimation algorithm uses the data of the regular motion analysis DB 140, which is built on the basis of unit significant wave height, based on linear characteristics, and the motion value detected by the measuring instrument 110 using the least squares method to calculate the wave height. Information can be estimated in real time.

또한, 제어부(160)는 정규 모션 해석 DB(140)로부터 운항조건인 선속 또는 운항방향의 변화에 따른 선체의 모션의 정량적 변화를 추출하여 운항지침 DB를 구축한다(S160).In addition, the control unit 160 extracts quantitative changes in the motion of the hull according to changes in ship speed or navigation direction, which are operating conditions, from the regular motion analysis DB 140 and constructs a navigation guide DB (S160).

여기서, 운항지침 DB는, 로딩별 및 선속별 데이터베이스(141)로부터 추출된 현재 운항중인 선박의 선속에 해당하는 모션 테이블(142)의 해당 파랑정보, 및 실제 계측 DB(130)의 현재 선속정보로부터의 일정단위 선속변화와 파향변화(예를 들면, 15° 간격)에 따른 선체의 변위변화와 가속도변화를 추출하여 구축된다.Here, the operating instructions DB is obtained from the corresponding wave information of the motion table 142 corresponding to the ship speed of the currently operating vessel extracted from the database 141 for each loading and ship speed, and the current ship speed information of the actual measurement DB 130. It is constructed by extracting the displacement change and acceleration change of the hull according to the constant unit line speed change and wave direction change (for example, at 15° intervals).

한편, 운항지침제공 알고리즘은, 파랑추정 알고리즘에 의해 추정된 모션 테이블의 예상 파랑조건, 현재 운항중인 선박의 실제 선속, 및 실제 계측 DB(130)의 모션 운동데이터를, 현재 선속정보를 기준으로 일정단위 선속변화와 파향변화에 따른 선체의 변위변화와 가속도변화를 추출하여 모션별로 운항지침 DB를 구축하고, 상대적으로 큰 값의 모션의 크기가 최적화되는 선속 또는 선박의 운항 방향을 제공할 수 있다.Meanwhile, the operation guidance providing algorithm uses the expected wave conditions of the motion table estimated by the wave estimation algorithm, the actual ship speed of the currently operating ship, and the motion movement data of the actual measurement DB 130 to a constant schedule based on the current ship speed information. By extracting the displacement change and acceleration change of the hull according to the unit ship speed change and wave direction change, a navigation guide DB can be constructed for each motion, and the ship speed or ship operating direction where the size of the relatively large motion is optimized can be provided.

예컨대, 운항지침제공 알고리즘은, 도 7의 (a) 및 (b)에 도시된 바와 같이, 파랑 추정 알고리즘에 의해 추정된 모션 테이블(142)의 파고(Hs)와 파주기(Tp)와 파향(Heading)의 예상 파랑조건, 현재 운항중인 선박의 실제 선속(Vs), 및 실제 계측 DB(130)의 모션 운동데이터인 롤(Roll)과 피치(Pitch)를, 현재 선속정보(Vs=20knots)를 기준으로 일정단위 선속변화(예를 들면, 2노트 간격)와 파향변화(예를 들면, 15° 간격)에 따른 선체의 변위변화와 가속도변화를 추출하여 모션별로(롤 또는 피치) 운항지침 DB를 구축하고, 상대적으로 큰 값의 모션의 크기가 최적화되는 선속 또는 선박의 운항 방향을 제공할 수 있다.For example, the navigation guidance providing algorithm, as shown in (a) and (b) of Figure 7, the wave height (Hs), wave period (Tp), and wave direction ( Heading) expected wave conditions, actual ship speed (Vs) of the ship currently in operation, roll and pitch, which are motion data of the actual measurement DB (130), and current ship speed information (Vs = 20 knots). As a standard, the displacement change and acceleration change of the hull according to a certain unit of ship speed change (e.g., 2 knot interval) and wave direction change (e.g., 15° interval) are extracted to create a navigation guide DB for each motion (roll or pitch). It is possible to construct a relatively large value of the magnitude of motion and provide the ship speed or ship's navigation direction at which it is optimized.

특히, 롤의 경우, 공진현상으로 인해 작은 선속 및 선박의 방향 변화로도 롤의 크기를 크게 줄일 수 있는데, 운항지침제공 알고리즘은 현재 파향(300°)과 선속(20노트)을 변화시켜서 효율적인 운항이 가능한 크기를 갖는 롤에 해당하는 최적의 선속을 제공할 수 있다.In particular, in the case of roll, due to the resonance phenomenon, the size of the roll can be greatly reduced even with a small change in ship speed and direction of the ship, and the navigation guidance providing algorithm changes the current wave direction (300°) and ship speed (20 knots) to ensure efficient navigation. This can provide the optimal line speed corresponding to a roll of any possible size.

즉, 정규 모션 계측 DB(150)로부터 선속을 2노트씩, 파향을 15°씩 변화시켜면서 추출된 해당 롤 값을 디스플레이하여 제공하여서, 최소 크기의 롤 값에 해당하는 최적의 선속정보 또는 운항방향의 운항지침정보를 제공하여서, 효율적인 운항을 수행하도록 할 수 있다.In other words, the roll value extracted from the regular motion measurement DB (150) by changing the ship speed by 2 knots and the wave direction by 15° is displayed and provided to provide optimal ship speed information or navigation direction corresponding to the minimum roll value. By providing operation instruction information, it is possible to perform efficient operations.

본 발명의 다른 실시예는, 앞서 열거한 파랑 스펙트럼 실시간 추정 시스템을 포함하는 선박을 제공한다.Another embodiment of the present invention provides a vessel including the wave spectrum real-time estimation system listed above.

본 발명의 또 다른 실시예는 앞서 열거한 파랑 스펙트럼 실시간 추정 시스템을 포함하는 해양구조물을 제공한다.Another embodiment of the present invention provides an offshore structure including the wave spectrum real-time estimation system listed above.

따라서, 전술한 바와 같은 파랑 스펙트럼 실시간 추정 시스템 및 동 시스템을 포함하는 선박의 구성에 의해서, 단일의 모션 계측기를 통해 감지된 감지 값과 다른 예측위치에서의 예측 값을 활용하여, 운항 선박에서 높은 정확도의 파랑정보를 추정하며, 현재 운항 상태에서 선속 및 선박의 운항방향 등 운항조건변화에 따른 모션특성변화를 제시하여 최적의 운항지침정보를 제공할 수 있고, 높은 정확도의 파랑정보의 추정에 의해, 파랑에 의한 시마진을 보다 정확히 추정하여 조선소 경제운항 솔루션에 활용할 수 있는 효과가 있다.Therefore, by using the wave spectrum real-time estimation system as described above and the configuration of the ship including the system, the detection value detected through a single motion measuring instrument and the predicted value at a different predicted position are used to achieve high accuracy in operating ships. By estimating the wave information, it is possible to provide optimal navigation guidance information by presenting changes in motion characteristics according to changes in operating conditions such as ship speed and vessel operating direction in the current operating state. By estimating high-accuracy wave information, It has the effect of more accurately estimating the sea margin due to waves and using it for economic operation solutions at shipyards.

참고로, 운항중인 선박을 전제로 하여 주로 기술하였으나, 이에 한정되지 않고 다양한 해양구조물에도 동일하게 적용될 수 있다.For reference, the description is mainly based on the premise of a ship in operation, but it is not limited to this and can be equally applied to various marine structures.

본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원 시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.The embodiments described in this specification and the configurations shown in the drawings are only one of the most preferred embodiments of the present invention and do not represent the entire technical idea of the present invention, so various equivalents may be substituted for them at the time of filing the present application. It should be understood that variations and variations may exist.

110 : 계측기 111 : 회전모션센서
112 : 병진모션센서 120 : 운동데이터 변환부
130 : 실제 계측 DB 140 : 정규 모션 해석 DB
141 : 데이터베이스 142 : 모션 테이블
143 : 정규 모션 테이블 150 : 정규 모션 계측 DB
160 : 제어부
110: measuring instrument 111: rotation motion sensor
112: translational motion sensor 120: exercise data conversion unit
130: Actual measurement DB 140: Regular motion analysis DB
141: database 142: motion table
143: Regular motion table 150: Regular motion measurement DB
160: control unit

Claims (15)

선체의 특정 단일위치에 배치되어 상기 선체의 제1운동데이터를 실시간 감지하는 단일의 계측기;
상기 계측기에 의해 감지된 상기 제1운동데이터를 상기 특정 단일위치와 다른 예측위치에서의 제2운동데이터로 변환하는 운동데이터 변환부;
상기 제1운동데이터 및 상기 제2운동데이터에 의해 구축된 실제 계측 DB;
해석을 통해 파향과 파주기 변화에 따른 선체의 운동데이터를 산출하고 제1특정 모션을 기준으로 정규화하여 구축된 정규 모션 해석 DB;
상기 제1특정 모션과 동일한 상기 실제 계측 DB의 제2특정 모션을 기준으로 정규화하여 구축된 정규 모션 계측 DB; 및
상기 정규 모션 계측 DB와 가장 유사한 상기 정규 모션 해석 DB로부터 파향과 파주기를 결정하고, 선형특성에 의해 운항해역의 파고정보를 추정하며, 운항지침제공 알고리즘을 통해 운항조건변화에 따른 모션변화에 의한 운항지침정보를 제공하는, 제어부를 포함하는,
파랑 스펙트럼 실시간 추정 시스템.
A single measuring device disposed at a single specific location on the hull to detect first motion data of the hull in real time;
a motion data conversion unit that converts the first motion data detected by the measuring device into second motion data at a predicted position different from the specific single position;
an actual measurement DB constructed by the first exercise data and the second exercise data;
A regular motion analysis DB constructed by calculating hull motion data according to changes in wave direction and wave period through analysis and normalizing it based on the first specific motion;
a regular motion measurement DB constructed by normalizing a second specific motion of the actual measurement DB that is the same as the first specific motion; and
Determine the wave direction and wave period from the regular motion analysis DB that is most similar to the regular motion measurement DB, estimate wave height information in the operating sea area based on linear characteristics, and operate by motion changes according to changes in operating conditions through the operating guidance provision algorithm. Including a control unit that provides guidance information,
Blue spectrum real-time estimation system.
제 1 항에 있어서,
상기 계측기는,
피치와 롤과 요의 회전모션변위를 감지하는 회전모션센서, 서지와 스웨이와 히브의 병진모션변위를 감지하는 병진모션센서를 포함하는 것을 특징으로 하는,
파랑 스펙트럼 실시간 추정 시스템.
According to claim 1,
The instrument is,
Characterized in that it includes a rotational motion sensor that detects rotational motion displacements of pitch, roll, and yaw, and a translational motion sensor that detects translational motion displacements of surge, sway, and heave,
Blue spectrum real-time estimation system.
제 2 항에 있어서,
상기 운동데이터 변환부는,
상기 제1운동데이터의 계측 값으로부터 상기 제2운동데이터의 3축 방향 가속도로 각각 변환하여 예측하는 것을 특징으로 하는,
파랑 스펙트럼 실시간 추정 시스템.
According to claim 2,
The exercise data conversion unit,
Characterized by converting and predicting the acceleration in three axes of the second motion data from the measured value of the first motion data, respectively.
Blue spectrum real-time estimation system.
제 3 항에 있어서,
상기 가속도는 다음의 [수학식 1] 및 [수학식 2]에 의해 예측하되,
[수학식 1]

여기서, Ax,p1와 Ay,p1와 Az,p1는 선체의 COG로부터 각각 x1,y1,z1 만큼 떨어져 배치된 상기 계측기의 특정 단일위치(p1)에서의 가속도이며, 는 각속도 또는 각가속도이고, g는 중력가속도이고,
[수학식 2]

여기서, Ax,p2와 Ay,p2와 Az,p2는 선체의 COG로부터 각각 x2,y2,z2만큼 떨어진 상기 예측위치(p2)에서의 가속도인 것을 특징으로 하는,
파랑 스펙트럼 실시간 추정 시스템.
According to claim 3,
The acceleration is predicted by the following [Equation 1] and [Equation 2],
[Equation 1]

Here, Ax, p1 and Ay, p1 and Az, p1 are the acceleration at a specific single location (p1) of the instrument placed at a distance of x1, y1, z1 from the COG of the hull, respectively, is the angular velocity or angular acceleration, g is the gravitational acceleration,
[Equation 2]

Here, Ax, p2 and Ay, p2 and Az, p2 are the acceleration at the predicted position (p2), which is separated by x2, y2, and z2, respectively, from the COG of the hull.
Blue spectrum real-time estimation system.
제 1 항에 있어서,
상기 계측기는 선실 영역에 배치되고,
상기 운동데이터 변환부는 상기 선실 영역의 제1운동데이터를 화물 선적 영역의 상기 제2운동데이터로 변환하는 것을 특징으로 하는,
파랑 스펙트럼 실시간 추정 시스템.
According to claim 1,
The instrument is placed in the cabin area,
The motion data conversion unit converts the first motion data of the cabin area into the second motion data of the cargo loading area,
Blue spectrum real-time estimation system.
제 1 항에 있어서,
상기 정규 모션 해석 DB는,
해당 선체의 로딩컨디션과 선속정보를 변화시켜 가면서 해석을 통해, 단위유의파고 기준으로 파향과 파주기 변화에 따른 선체의 변위와 가속도를 산출하고 상기 제1특정 모션을 기준으로 정규화하여 구축되는 것을 특징으로 하는,
파랑 스펙트럼 실시간 추정 시스템.
According to claim 1,
The regular motion analysis DB is,
Through analysis while changing the loading condition and ship speed information of the relevant hull, the displacement and acceleration of the hull according to changes in wave direction and wave period are calculated based on unit significant wave height, and are constructed by normalizing based on the first specific motion. to,
Blue spectrum real-time estimation system.
제 6 항에 있어서,
상기 정규 모션 계측 DB는,
상기 제1운동데이터 및 상기 제2운동데이터의 변위와 가속도를 입력받아 일정시간단위별로 실제 계측 원데이터를 구성하고, 상기 제1특정 모션과 동일한 상기 실제 계측 DB의 제2특정 모션을 기준으로 정규화하여 구축되는 것을 특징으로 하는,
파랑 스펙트럼 실시간 추정 시스템.
According to claim 6,
The regular motion measurement DB is,
The displacement and acceleration of the first motion data and the second motion data are input, and actual measurement raw data is configured for each certain time unit, and normalized based on the second specific motion of the actual measurement DB that is the same as the first specific motion. Characterized by being built by,
Blue spectrum real-time estimation system.
제 7 항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 정규 모션 계측 DB와 가장 유사한 상기 정규 모션 해석 DB로부터 파향과 파주기를 결정하고, 상기 결정된 파향과 파주기에 상응하는 상기 단위유의파고에서 구해진 모션 해석 데이터와 상기 제1운동데이터 및 상기 제2운동데이터로부터 파랑추정 알고리즘에 의해 파고정보를 추정하는 것을 특징으로 하는,
파랑 스펙트럼 실시간 추정 시스템.
According to claim 7,
The control unit,
Determine the wave direction and wave period from the regular motion analysis DB that is most similar to the regular motion measurement DB, and motion analysis data obtained from the unit significant wave height corresponding to the determined wave direction and wave period, the first motion data, and the second motion data. Characterized by estimating wave height information by a wave estimation algorithm from
Blue spectrum real-time estimation system.
제 8 항에 있어서,
상기 운항지침제공 알고리즘은,
상기 파랑추정 알고리즘에 의해 추정된 상기 모션 테이블의 예상 파랑조건, 현재 운항중인 선박의 실제 선속, 및 상기 실제 계측 DB의 모션 운동데이터를, 현재 선속정보를 기준으로 일정단위 선속변화와 파향변화에 따른 선체의 변위변화와 가속도변화를 추출하여 모션별로 운항지침 DB를 구축하고, 상대적으로 큰 값의 모션의 크기가 최적화되는 선속 또는 선박의 운항 방향을 제공하는 것을 특징으로 하는,
파랑 스펙트럼 실시간 추정 시스템.
According to claim 8,
The operation guidance providing algorithm is,
The expected wave conditions of the motion table estimated by the wave estimation algorithm, the actual ship speed of the ship currently in operation, and the motion movement data of the actual measurement DB are based on the change in ship speed and wave direction by a certain unit based on the current ship speed information. Characterized by extracting displacement changes and acceleration changes of the hull, constructing a navigation guide DB for each motion, and providing ship speed or ship operating direction at which the magnitude of motion of a relatively large value is optimized,
Blue spectrum real-time estimation system.
제 8 항에 있어서,
상기 실제 계측 DB는,
상기 제1운동데이터의 변위와 상기 제2운동데이터의 가속도를 특정시간단위의 실효치로 저장하는 것을 특징으로 하는,
파랑 스펙트럼 실시간 추정 시스템.
According to claim 8,
The actual measurement DB is,
Characterized in that the displacement of the first motion data and the acceleration of the second motion data are stored as effective values in a specific time unit,
Blue spectrum real-time estimation system.
제 8 항에 있어서,
로딩컨디션과 선속에 해당하는 모션의 원데이터로 구성된 단위유의파고기준의 모션 테이블을 구성하고, 상기 모션 테이블의 모션 중 상기 제1특정 모션의 크기를 1로 정규화하여 원데이터를 정규화한 정규 모션 테이블을 구성하여, 상기 정규 모션 해석 DB를 구축하는 것을 특징으로 하는,
파랑 스펙트럼 실시간 추정 시스템.
According to claim 8,
A regular motion table that configures a motion table based on unit significant wave height consisting of raw data of motion corresponding to loading conditions and line speed, and normalizes the raw data by normalizing the size of the first specific motion among the motions in the motion table to 1. Characterized in constructing the regular motion analysis DB by configuring,
Blue spectrum real-time estimation system.
제 8 항에 있어서,
상기 정규 모션 계측 DB의 데이터와의 공분산 값이 최소가 되는 조합을 상기 정규 모션 해석 DB로부터 선택하는 것을 특징으로 하는,
파랑 스펙트럼 실시간 추정 시스템.
According to claim 8,
Characterized in that a combination that minimizes the covariance value with the data of the regular motion measurement DB is selected from the regular motion analysis DB,
Blue spectrum real-time estimation system.
제 8 항에 있어서,
상기 파랑추정 알고리즘은,
선형특성에 기초하여, 상기 단위유의파고 기준으로 구축된 상기 정규 모션 해석 DB의 데이터와, 상기 계측기에 의해 감지된 모션 값을 최소제곱법을 활용하여, 파고정보를 실시간 추정하는 것을 특징으로 하는,
파랑 스펙트럼 실시간 추정 시스템.
According to claim 8,
The blue estimation algorithm is,
Based on linear characteristics, the data of the regular motion analysis DB built based on the unit significant wave height and the motion value detected by the instrument are used to estimate wave height information in real time, using the least squares method,
Blue spectrum real-time estimation system.
제 1 항 내지 제 13 항 중 어느 한 항에 따른 파랑 스펙트럼 실시간 추정 시스템을 포함하는 선박.A vessel comprising a wave spectrum real-time estimation system according to any one of claims 1 to 13. 제 1 항 내지 제 13 항 중 어느 한 항에 따른 파랑 스펙트럼 실시간 추정 시스템을 포함하는 해양구조물.An offshore structure comprising a wave spectrum real-time estimation system according to any one of claims 1 to 13.
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