지능형 오버헤드 크레인의 정의 및 핵심 기술

현재 많은 오버헤드 크레인에는 가변 주파수 드라이브, 원격 제어 장치, 모니터링 플랫폼 또는 흔들림 방지 기능이 포함되어 있습니다. 그러나 단순히 이러한 기능들을 결합하는 것만으로는 크레인을 진정으로 지능화할 수 없습니다. 지능형 오버헤드 크레인 기술은 크레인이 하중을 식별하고, 자체 위치와 작업 환경을 파악하고, 이동 경로를 계획하고, 하중의 흔들림을 제어하고, 장비 상태를 기반으로 유지 보수 결정을 내릴 수 있도록 해야 합니다.

다시 말해, 지능형 크레인이란 단순히 크레인을 움직이게 하는 것만이 아닙니다. 크레인에게 감지, 분석, 의사 결정, 동작 실행 및 피드백 수신 능력을 부여하는 것입니다. 이 글에서는 하중 식별, 공간 위치 파악, 지능형 리프팅 장치, 경로 계획, 상태 모니터링 및 통합 장비 관리 등 자율 크레인 작동에 필요한 핵심 기술을 검토합니다.

1. 지능형 오버헤드 크레인이란 무엇인가요?

기존 크레인과 비교했을 때, 지능형 오버헤드 크레인은 단순히 수작업을 대체하는 것 이상의 역할을 합니다. 작업자의 인지적 작업 일부를 대체하거나 지원할 수도 있습니다. 센서, 지능형 의사결정 소프트웨어, 그리고 크레인이 통합되어 감지, 분석, 추론, 의사결정 및 제어 기능을 제공합니다. 이를 통해 사람, 기계, 자재 간의 상호 작용과 조율이 가능해집니다.

지능형 제어 시스템은 작업자의 감지, 판단 및 실행 작업의 일부를 수행할 수 있습니다. 이를 통해 크레인은 작업 환경 변화에 적응하고 하중 식별, 상태 인식, 자동 작동 및 운영 관리를 수행할 수 있습니다. 기본적인 작업 흐름은 기존 크레인과 유사하지만, 지능형 기능이 감지, 의사 결정 및 실행 능력을 추가하여 더욱 자율적인 작동이 가능해집니다.

2. 주요 지능형 오버헤드 크레인 기술

크레인은 운전자의 감지, 의사 결정 및 실행을 대체하거나 지원하기 위해 하중 위치를 감지하고, 하중을 식별 및 검증하고, 하중을 자동으로 들어 올리고 내려놓고, 이동 경로를 선택하고 최적화하고, 유연한 권상 시스템에서 흔들림을 억제하고, 목표 위치에 정확하게 정지하고, 자체 작동 상태를 모니터링할 수 있어야 합니다. 또한 자동 작동 중에 오류를 진단하고 경보를 발생시킬 수 있어야 합니다.

2.1 부하 식별, 검증, 피드백 및 데이터 저장

화물은 모양, 포장, 보관 또는 운송 방법에 따라 강철, 종이, 필름 코일과 같은 코일; 컨테이너, 자재 보관함, 이송 상자와 같은 상자; 강판, 빌릿, 쉴드 터널링 부품과 같은 블록; 강관, 철근, 레일, 형강과 같은 묶음; 케이블, 와이어 로드 코일과 같은 릴; 양동이, 국자와 같은 개별 품목; 그리고 레일, I형강, H형강, 구조용 빔과 같은 긴 부재를 포함할 수 있습니다.

다양한 상태의 화물에 대한 정보를 자동으로 식별, 검증 및 피드백하는 것은 표준화된 데이터 코딩, 수집, 식별, 관리 및 전송의 기반이 됩니다. 관련 기술로는 바코드 인식, RFID, 음성 인식, 광학 문자 인식, 자기 인식, 이미지 인식, 패턴 인식 및 생체 인식이 있습니다. 식별 및 검증 후 저장된 화물 정보는 광범위하게 적용 가능하고 안정적이며 위조가 어려워야 합니다.

2.2 공간적 위치 파악

일부 고급 크레인은 3차원 위치 결정 방식을 사용하지만, 전체 기계 시스템에 누적된 오차로 인해 위치 결정 정확도가 여전히 제한될 수 있습니다. 일반적인 위치 결정 방법은 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다.

• 상대 주소 지정 방식: 일반적으로 회전식 엔코더, 레이저 또는 레이더 거리 측정, 시각적 인식을 사용합니다.
• 절대 주소 지정: 일반적으로 위치 제한 스위치, 그레이 코드 버스바와 같은 코드화 케이블, 선형 엔코더, BPS 바코드, 스프로킷 및 체인 시스템, 그리고 라디오, 적외선, 무선 RF, GPS 또는 유사 시스템을 통한 실시간 절대 주소 지정을 사용합니다.

무선 통신이 발전함에 따라 셀룰러 네트워크 위치 측정의 정확도와 Wi-Fi, 블루투스, 적외선, 초광대역 RFID, 초음파와 같은 실내 위치 측정 기술의 정확도가 지속적으로 향상되고 있습니다. 이러한 기술들은 기계 장비의 위치 측정에 점차 적용되고 있습니다.

크레인 위치 선정은 단순히 적재물의 형태를 모니터링하고, 빈 적재 위치를 파악하고, 적재물의 1차원, 2차원 또는 3차원 적재 위치를 결정하는 것 이상을 포함합니다. 여기에는 후크, 포크, 흡입 장치, 그랩, 버킷과 같은 리프팅 부착물의 1차원, 2차원 및 3차원 위치 선정도 포함됩니다.

크레인은 넓은 지역에서 작업하기 때문에 단일 위치 결정 방식으로는 복잡한 환경에서 요구되는 정확도를 확보하기 어려운 경우가 많습니다. 따라서 넓은 지역 및 복잡한 환경에서는 일반적으로 "상대 접근 주소 지정 + 절대 위치 결정" 방식을 결합하여 사용합니다. 상대 주소 지정 또는 절대 주소 지정 방식만 사용하는 경우와 비교하여, 이 결합 방식은 정확도, 안정성 및 비용 효율성을 향상시키면서 토목 공사 품질에 대한 요구 사항을 낮출 수 있습니다.

2.3 지능형 리프팅 어태치먼트

기존 크레인은 주로 후크를 인양 장치로 사용합니다. 이러한 후크는 일반적으로 수동으로 부착 및 분리해야 하며, 적용 가능한 하중 종류가 제한적이어서 자재 운반 장비의 자동화 수준을 제한합니다.

벌크 자재, 상자, 병, 코일 등 다양한 종류의 하중을 들어 올리기 위해 지능형 오버헤드 크레인에는 자동 리프팅 장치 또는 지능형 리프팅 부착 장치가 필요할 수 있습니다. 이러한 장치에는 자동 해제 기능이 포함될 수 있습니다. 후크, C-훅전자기 리프터, 진공 리프터, 포크, 클램프, 고정 장치, 리프팅 빔, 컨테이너 스프레더, 국자 양동이를 잡다또한, 고정 장치도 필요합니다. 하중 조건에 적합한 자동 부착 장치 또는 지능형 리프팅 장치를 개발하는 것은 자동 보관 및 인출을 가능하게 하는 핵심 단계입니다.

2.4 유연 호이스트 시스템을 위한 경로 계획 및 전자식 흔들림 방지 제어

자동 크레인 작동을 위해서는 유연한 권상 시스템의 주행 경로 계획 및 흔들림 방지 위치 제어가 필수적입니다. 브리지와 트롤리의 가속 및 감속, 그리고 하중 인양 과정에서 하중이 흔들릴 수 있으며, 이는 작업 효율을 저하시키고 사고 위험을 증가시킬 수 있습니다.

경로 계획 및 흔들림 방지 제어에는 개루프 제어와 폐루프 제어 방식이 일반적으로 사용됩니다. 개루프 방식에는 주로 입력 형상 기반 위치 결정 및 흔들림 방지 제어와 궤적 계획 기반 위치 결정 및 흔들림 방지 제어가 포함됩니다. 폐루프 방식에는 피드백 선형화, 이득 스케줄링 제어, 슬라이딩 모드 제어, 예측 제어, 퍼지 제어, 신경망 제어 및 수동성 기반 제어가 포함됩니다.

장애물의 위치가 고정되어 있고 알려진 경우에는 정적 경로 계획으로 충분합니다. 그러나 장애물의 위치를 사전에 파악할 수 없거나 여러 대의 크레인이 동일한 영역에서 작업하는 경우에는 안전한 경로를 실시간으로 생성하기 위해 동적 경로 계획이 필요합니다. 관련 계획 알고리즘으로는 인공 포텐셜 필드 방법, 확률적 로드맵 방법, 신속 탐색 랜덤 트리 방법, 유전 알고리즘, 개미 군집 알고리즘 등이 있습니다.

무선 이동 통신 기술의 발전으로 리프팅 장치에 자이로스코프, 가속도 센서, 방향 센서 등의 장치를 설치하면 3차원 하중 위치 지정, 경로 계획 및 흔들림 방지 제어를 더욱 효과적으로 지원할 수 있습니다.

2.5 상태 모니터링 및 자동 고장 진단

상태 모니터링은 정해진 방법을 사용하여 장비의 작동 상태를 파악하고 추적합니다. 고장 진단은 상태 모니터링 정보와 장비의 작동 원리, 구조적 특성, 작동 매개변수 및 과거 데이터를 분석합니다. 이를 통해 잠재적 고장을 예측하고 발생했거나 발생 중인 고장의 특성, 범주, 심각도, 위치 및 추세를 평가할 수 있습니다.

리프팅 장비의 일반적인 모니터링 매개변수에는 리프팅 용량, 하중 모멘트, 리프팅 높이 또는 하강 깊이, 이동 거리, 도달 거리, 교량 경사, 수평도, 풍속, 선회 각도, 동일하거나 다른 레일 상의 메커니즘 간 안전 거리, 아웃리거 수직도, 작동 시간, 누적 작동 시간 및 각 작업 주기가 포함됩니다.

일반적으로 모니터링되는 항목에는 모터, 브레이크, 가변 주파수 드라이브, 풍압 방지 및 미끄럼 방지 장치, 연동 장치, 도어 리미트 스위치, 메커니즘 간 연동 장치, 작동 조건 설정, 전력 케이블 릴, 관통 구멍 또는 이송 구간의 상태가 포함됩니다. 또한 비디오 시스템과 교량 강성 및 강도의 실시간 자체 점검 기능도 모니터링에 포함될 수 있습니다.

2.6 실시간 온라인 모니터링 및 원격 진단

실시간 모니터링 및 원격 진단 시스템은 일반적으로 센서 모니터링, 실시간 무선 전송, 데이터 관리, 정보 조회, 근본 원인 분석, 추세 분석, 전문가 진단, 상태 예측 및 IoT 기반 원격 모니터링을 결합합니다.

기존 장비에 모니터링 게이트웨이를 설치하고 Wi-Fi 또는 셀룰러 네트워크를 통해 작동 및 고장 데이터를 전송하면 원격 모니터링 및 시각화된 관리가 가능합니다. 신규 장비의 경우, 원격 관리 시스템을 통합 장비 관리 플랫폼에 통합하고 자산 유지 관리 시스템과 연결하여 유지 보수 효율성과 장비 성능을 향상시킬 수 있습니다.

시스템은 장비의 실시간 상태를 무선으로 수집한 후, 자동으로 유지보수 및 점검 계획을 생성하고 데이터 분석을 통해 상태 기반 예측 유지보수를 점진적으로 구현할 수 있습니다.

예측 유지보수는 상태 모니터링 및 고장 진단을 기반으로 하며, 실제 장비 상태와 생산 요구 사항을 바탕으로 유지보수 계획을 수립합니다. 예측 유지보수의 목표는 고장의 초기 징후를 파악하고, 고장 유형, 심각도, 위치 및 진행 추세를 분석하여 중대 사고를 예방하거나 발생 빈도를 줄이는 것입니다. 또한, 고장이 발생하면 시스템은 고장 발생 과정을 전체적으로 기록하여 근본 원인 분석 및 향후 개선에 활용할 수 있습니다.

2.7 통합 장비 모니터링 및 관리

벌크 자재, 상자, 코일 및 기타 적재물을 포함한 다양한 보관 방식과 요구 사항에 맞춰 지능형 오버헤드 크레인 모니터링 및 관리 시스템은 적재물 식별, 공간 위치 파악, 자동 보관 및 인출, 상태 모니터링 기능을 통합할 수 있습니다. 이 시스템은 인터페이스 서브시스템, 위치 및 재고 관리 서브시스템, 적재물 식별 서브시스템, 배차 및 크레인 작동 서브시스템, 공간 위치 파악 서브시스템을 포함할 수 있습니다. 이러한 기능들은 효율적이고 안전하며 지능적인 오버헤드 크레인 작동을 지원합니다.

3. 결론

스마트 제조, 스마트 물류 및 스마트 유지보수 분야에서 지능형 오버헤드 크레인에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 앞서 설명한 기술들은 소프트웨어, 제품 및 제어 기술을 통해 지능형 오버헤드 크레인 솔루션 및 완벽한 장비 시스템에 통합될 수 있습니다. 적용 분야로는 야금, 제지 및 자동차 제조 분야의 작업대 이송은 물론 물류 분야의 자재 보관 및 취급 등이 있습니다.

지능형 오버헤드 크레인의 핵심은 단순히 가변 주파수 드라이브, 원격 제어 또는 모니터링 플랫폼을 추가하는 데 있는 것이 아닙니다. 하중 식별, 공간 위치 지정, 자동 핸들링, 경로 계획, 흔들림 방지 제어, 상태 모니터링, 고장 진단 및 장비 관리를 포괄하는 완전한 통합 시스템을 구축하는 능력에 있습니다. 지능형 오버헤드 크레인은 공정 작업을 자동으로 완료하고, 작동 상태를 실시간으로 기록하며, 예측 유지보수를 지원함으로써 작업 효율을 향상시키고, 운영 및 유지보수 비용을 절감하며, 더 나은 장비 설계, 유지보수 및 본질적인 안전을 위한 데이터를 제공합니다.

신디

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