DOI QR Code
The anti-collision system is one of units for effectual operation and safety in crane operation. Most of the system have used ultrasonic to measure position and to prevent collision of crane. But, the anti-collision system using ultrasonic is fallen the reliability of performance by the change of temperature and humidity. Hence, this study proposes neural network applied to anti-collision system to improve accuracy and stability of the measured distance data, and we evaluate performance of the system. In results of experiments, the proposed method was seen that stability and accuracy of data are improved than that of the temperature compensation method.
크레인의 운영에 있어 효율적인 운전과 안전을 위한 장비 중의 하나가 충돌 방지 시스템이다. 이 시스템의 대부분은 초음파를 이용하여 거리를 측정하여, 크레인의 위치와 충돌을 방지하기 위해 사용되고 있다. 그러나, 초음파를 이용한 충돌 방지 시스템은 온도와 습도의 변화에 의해 성능의 신뢰성이 저하된다. 따라서 본 연구에서는 온/습도 변화에 따른 거리측정의 성능과 안정성의 개선을 위해 신경망을 이용한 크레인 충돌방지 시스템을 제안하고 성능을 평가하였다. 실험의 결과에서 제안된 기법이 기존의 온도 보상의 기법보다 안정성과 정밀도가 향상됨을 보였다.
