在一个智能船舶航向保持系统推理引擎

文摘

这篇文章提出了一种原始设计的专家系统,其功能是自动稳定船舶。重点是把推理引擎,一个机制,包括两个功能组件。一个负责状态空间区域的建设,实现的基础上妥善处理输入和输出的信号由传感器记录一个对象。其他组件负责生成控制决策基于第一模块获得的知识。所述计算实验证明提出的有效的和正确的操作系统。

1。介绍

海上运输的重要性在全球经济中表达主要由货物的数量由海,目前估计为80%。如果我们假设传输性能标准,海上运输在全球贸易中所占份额超过90%1]。海上运输的实际竞争力与其他模式导致越来越大的海运贸易。因此,交通强度、船舶吨位,速度也会增加。这反过来又影响人们的安全水平,船舶、货物、和环境。为了提高安全性,提高效率和竞争力的海运服务,越来越多的先进的导航系统和设备在船上安装和陆基船舶交通控制中心。的好处如下:(我)物质利益与减少损失和损害和沉没的船只(2)经济效益降低运营成本和更短的航程(3)环境保护和预防环境灾难造成的碰撞船舶载运危险货物

的一个典型任务相关的安全导航自动航向稳定的问题,包括在船舶自动维护预设课程外部扰动的条件下,以及把船后自动回到预设课程之前的变更。船舶航向保持能力是至关重要的,因为nonoptimal舵的控制包括平均速度的损失,包括更长的轨道,延长航行的时间,和更多的燃料消耗,结果引发了总运营成本。相关的问题是操舵装置过载,可能会导致一个重要的破裂。最重要的是,无法控制偏航,特别是水路交通增加、影响安全的水平,增加碰撞的风险(2]。

船舶运动的自动控制设备的历史追溯到20世纪初。陀螺罗经的发明(1908 h . Anschutz),设备的能力表明北精度高,还在船上的钢(不像指南针),启用的发展蒙(1911 e·斯佩里)。最初,这些设备是简单的机制,将比例陀螺罗经的信号转换成一个控制的决定,因此他们的设计大多是基于P调节器的概念。从这一时期出版物(3,4值得注意的是,被视为该领域的先锋作品。

桥上的舵手的行为类似于PID控制器的操作,也就是说,它按比例占偏离船舶(术语P:比例组件),行动的因素导致永久偏离课程(我:不可或缺的组件),和速度偏离课程(术语D:导数组件)。因此自然后续蒙特里的设计通常是基于PID控制器的概念,有时在PD控制器。直到1990年代,PID控制方法是主要的解决方案,具体的例子可以发现在作品5- - - - - -7]。

因为船的动态属性不是常数(他们取决于容器类型和航行条件)、PID / PD控制器定位点也应该改变,尤其是在自动驾驶仪上保持船的是服务,以及改变一个新值。这个需求已经发起了一系列新概念基于空间状态和随机控制理论的概念。这些解决方案通常利用卡尔曼滤波器或参考模型的方法。自适应自动驾驶仪设计的例子可以发现在工作8- - - - - -15]。

最简单的基于PID自适应蒙(PD)控制器概念有更高质量的控制比以前的解决方案。然而,他们的想法是主要基于动态线性模型的对象。控制理论的发展包括试图设计蒙操作非线性控制技术的基础上。一些例子可以发现出版物(16- - - - - -25]。

绕过非线性问题的另一个解决方案是使用计算机技术和人工智能的方法。出版物的数量在这个问题上不断在上升。例子引用(26- - - - - -36]。描述的系统所适合的研究领域。这不是一个典型的专家系统,专家知识的形式记录规则。建议的解决方案,为代表的知识是正确处理信号的传感器记录对象输入和输出。提出了专家系统的推理引擎是至关重要的船舶航向稳定。它由两个功能组件或模块。其中之一是负责建设的空间状态,其他模块产生一个控制的基础上决定。

在这种原始的方法,可以克服困难,发生在发展中典型的控制算法复杂,非线性模型受到强劲的外部扰动(风、浪),同时提供高质量的控制。

2。船舶的设计一个智能系统稳定

信号的循环提出了专家系统的船舶航向稳定(课程自动驾驶仪)如图1。推理引擎,对于一个给定的对象输出 (r:角速度, :偏离航向, :控制舵角)的决定生成,预设舵角吗 ,量的基础上,从知识库中检索 。如此稳定定义数量决定的,也就是说,船的课程。这个过程被重复每隔时间单位 。

让对称,闭区间是一组对象会认为所有的角速度。离散化后,我们得到这组: 在哪里 是离散单元, 集合的元素(1)。

同样,由于离散化的可能值的舵角(即。的时间间隔),我们得到了一组: 在哪里 是离散单元, 集合的元素(2)。

知识库包含对象输出信号记录在一个有序的方式(分别地。,angular velocity, deviation from the course, and rudder angle), depending on the discretized state of the object and discretized control decisions. The output signal is here to be understood as measurement of object state after one time unit 。出于实际的原因,信号可能被获得的数据从任何复杂的水动力模型描述对象和环境的影响。然而,以避免系统开环,水动力模型是由一个参数或结构方法适应不断变化的环境,在此基础上从对象输出记录的真实信号。有序的记录信号可以实现多维数组的形式与这些价值观: 在哪里 是对象角速度后一个时间单位的价值吗 ;在电流瞬时角速度的对象 ,舵角 和控制决定的形式 , 是对象的价值偏差后一个时间单位 ;在当前的即时角速度的对象 ,舵角 、课程偏差等于零,控制决策的形式 , 舵角值在一个时间单位 ;在当前的即时舵角 和控制决定的形式 。

数组的值(3)和线性插值允许确定一个对象输出用于任何初始状态和控制决策形式的元素集(2)。

以下部分描述该专家系统的推理引擎,生成控制决策至关重要的组成部分。最后一节提供了一个控制系统稳定性的证明。

2.1。状态空间的建设地区

两个功能的第一重要组成部分提出了专家系统的推理引擎负责状态空间区域的建设。一个合适的状态空间区域的分类将在下一节中描述的控制算法的基础。

让封闭的0是一组对象状态的形式: 在哪里 , , 是接近于零,正值确定任意( (1), (2))。

零区域因此一个长方体边界。参数 , ,和应该是任意选择的,这样他们的值接近于零。他们因此建立因为船舶航向稳定的问题在于将同时角速度的值,偏差,舵角接近于零。

封闭的th地区(图2), 是一组对象状态存在的一系列控制决策不超过 ,生成每隔时间单位,对象状态为零 。

第一个区域将一组这样存在一个控制对象状态决定,当执行结果的对象状态后一个时间单位零区域 。第二个区域是第一个区域的总和和一组对象状态的存在一个控制的决定,导致状态转换到第一个地区后一个时间单位 。以同样的方式,进一步确定区域。应该注意的是,确定区域的定义过程的状态空间是有限的,因为所有可能状态是一个长方体,它的边界(当然,角速度偏差或舵角只能从一定范围值)。所以有一些 该地区,这样有了这个指数将一组对象的所有可能状态(状态空间):

状态空间的边界地区确定珍稀化石从第一个地区 ,对该地区 。它可以注意到预设角速度和舵角,基于数组的值(3),我们可以确定存在的范围当然偏差控制决策,执行后将结果,后一个时间单位 ,对象状态被搬到地区与索引一个低于该地区正在考虑。与关系使用迭代,得到状态空间的边界区域离散的方式决定的。他们可以写成两个多维数组的值: 在哪里 当然是范围下限的值的偏差kth地区对物体角速度 和舵角 , 当然是范围上限的价值偏差的kth地区对物体角速度 和舵角 。

该课程可以理解为偏差范围

状态空间的确定区域边界(6)应该为每个数组值的变化发生(3)。这样的适应过程保证系统在考虑改变船舶运动的条件。

2.2。控制算法

对象的输出 在即时 ,对象状态后一个时间单位 确定通过元素从知识库中检索( : , , ,在那里 , ),根据离散控制决策。应该注意的是,时间足够小的增量系统会有不同的反应对一些人来说,并不是所有的,控制决策。这将会限制进一步的分析情况。

下一步,数组值的基础上(6),使用线性插值,定义了最小索引对象状态的地区将被发现在第一步中,根据控制决策分析(系统响应是不同的,在一个时间单位)。

生成的控制决定应该完全对应最小的指数在前一步决定。然而,这种情况可能是不够的,因为它将遇到不止一个的控制决策分析。让一组意味着所有这些控制决策。在这种情况下,最合适的似乎是满足条件的决定:

条件(8),一方面,保证了算法的独特性;另一方面,它最小化操舵装置的负载,因为它最小化之间的绝对差电流舵角和控制决策产生。

控制算法可以因此被描述在三个步骤:(1)确定未来的对象状态根据离散控制决策(2)确定可能的区域对象的状态(3)确定控制决定满足条件(8)

所有算法中的步骤顺序。算法的收敛性保证了每一步的可行性。

提出了控制过程背后的想法是,在连续的瞬间生成的控制决策将导致对象状态指数较低的地区。由此可以得出这样的结论:当在即时的对象状态将为零th地区,这样的控制决定将在1日即时生成状态对象 圣地区,直到最后th即时对象状态应该发现并保持零地区,相当于把船上的课程设置值(9)。

背后的思想提出了控制过程如下:

自动控制算法需要保证系统的稳定性。相关证据的方法控制在下一节中给出。

2.3。控制系统稳定性

控制系统被称为稳定(李雅普诺夫意义上),那么也只有到那时,如果每一个正数我们可以选择这样的一个数字(通常依赖),一个轨迹起始状态躺在球体半径将继续与半径范围内对于任何即时 。此外,如果条件发生 (即。,for a time趋于无穷时控制系统返回到平衡状态的干扰),控制系统是渐近稳定的。点附近的稳定控制系统平衡被称为局部稳定性,在任何大的初始条件和稳定被称为全球稳定。

为了显示考虑控制系统的全局稳定性,让任何满足条件( ,由于零区域的定义,任何小的值,可以被认为是大约为零) 在哪里 最大距离(的欧几里得度量)的边界th地区的平衡控制系统( )。

将选择如下: 在哪里 最小距离(的欧几里得度量)的边界th地区的平衡控制系统( )。

控制系统的初始状态,躺在球体半径 ,必须保持与半径范围内 ,因为按照控制算法在前一节中所讨论的,它不能离开该地区曾发现,完成的证明稳定李雅普诺夫意义上提出的控制系统。

的工作原理在前一节中描述的控制过程是,在随后的瞬间生成这样的控制决策,当平衡,系统返回到零,也就是说,平衡,满足条件(10),证明控制系统的渐近稳定性。

3所示。计算实验

实验已经在MATLAB / Simulink环境中。de Wit-Oppe模型(37)是作为一个对象(船),将操舵装置的动态(5]: 在哪里 笛卡尔坐标(船位), 是偏离, 是角速度, 是纵向速度, 是横向速度, 舵角, 预设舵角, 最大舵角, 舵的最大转速, 螺旋桨推力, , , , , , ,和系数确定从模型试验对不同类型的船只(不同的)。

船舶运动参数假定这是一艘船的水手类,比如理科硕士。指南针岛(37]: , , , , , , , [m·年代²/ rad³]。所选船具有以下特点:注册吨9214 [t],总值13498 DWT [t],单螺杆,长度172 [m],最大吃水8 [m],最高时速20 (kn),最大(最小)角速度 ( ),最大(最小)舵角 ( ),和最大(最小)的舵 ( )。

为了考虑扰动,包括模拟信号风致海浪的特征(5]。

有两个计算实验。他们每个人包括模拟系列的比较提出了系统的操作控制由一个控制器等。相比之下,一个等监管机构被选中,因为它是一个线性最优调节器固定对象。野本模型用作船舶模型的合成等方面监管机构(5]:

作为一个质量标准,这功能是: 在哪里 系数大于零,是解释为一种妥协之间的偏离课程(偏航角)和舵角(舵机负载),任意采用的是1。

然后等方面的控制律可以用这个公式描述: 在哪里

第一个计算实验的目的是比较质量控制指标的值(15)测量(0 - 250秒的时间跨度)为不同类型的波,一艘船的课程设置在零弧度。图3仿真结果海况4提供了一个例子。图表分别描述船舶运动的轨迹,质量控制的指标,舵角,偏离了课程模拟。质量控制指标的值应该被相应地减少0.1993%和0.0171%在船舶运营速度引起的附加阻力与障碍有关。通过使用该方法,下降速度要小得多。这些结果清楚地确认提出高质量的系统操作。

在所有的情况下检查,一艘船的质量指标值由系统控制低于系统中使用一个控制器等方面(即使后者是最佳线性固定对象)。发达的方法允许降低船舶运营的速度降低了0.1% -0.5%,根据波的高度。也观察到,控制质量改善,等控制器相比,波高增加。

其他计算实验是多少时间的观察对象(即达到零区域。,vessel is brought on a new course), if at instant zero the course is altered from 0 radians to a new course other than zero. In other words, the test included the time of course stabilization (control time) and overshoot, in a situation of an abrupt change of the setpoint. Figure4给出了一个例子仿真测试结果。图表说明船舶运动的轨迹,质量控制的指标,舵角,偏离了课程模拟。在这种情况下,当然是改变了从0到弧度。我们可以观察到较短的过渡时期提出的控制方法。这些研究结果,比如在第一个实验中,确认提出系统的高质量。

在所有的情况下检查,时间达到零地区船舶提出了系统控制的控制涉及一个等不到的控制器。由于开发方法,当然稳定时间缩短约从5%提高到40%,根据定义的新课程的价值。

本节中给出的计算实验清楚地证实了高质量的控制(船舶航向稳定)的专家系统。这指的是最小化控制准则值(15)、控制时间和超调的大小的步骤改变船的航线。在所有的情况下检查,提出了系统的控制质量高于一个等控制器。

4所示。结论

海上运输的重要任务之一,影响航行安全的减少运输成本和增强,是自动船舶航向稳定的问题。然而,主要的困难出现在高效的导航设备的设计问题与发展中有效算法实现所需的功能。设计解决方案,将会充分有效和导致基于一些简化复杂系统,难以用传统的方式进行分析。因此,似乎有必要应用计算数学为解决海上导航的问题,或者,在更广泛的角度来看,海上运输。计算数学被认为是传统的数学工具的组合,以严格的推理(严格的证据)和人工智能方法,此外受现代计算机技术能力的(38]。此处讨论的专家系统,任务自动稳定船舶课程,适合这个领域的研究。通过使用系统流体动力学上的数据和原始的推理引擎,我们可以绕过困难发生在发展中典型的控制算法对复杂和非线性模型受到强劲的外部扰动(风、浪),同时提供高质量的控制。这证实了计算实验。

该系统将实现的执行模块导航决策支持系统NAVDEC [39- - - - - -41]。执行模块与其他模块组合(例如,数据融合模块(42- - - - - -45)和预测模块(46,47])是导航决策支持系统的一部分的过程中安全的船舶进行(发明48])。

开发的系统有自动船舶航向稳定的函数。然而,可以很容易地扩展的方法,用于解决问题的自动沿着预定轨迹船舶操舵。似乎在建议的方法的背景下是可行的,为进一步考虑,将任务和包括其他对象的控制。因此,该智能控制系统的方法代表了一个新的分支。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

本研究结果在补贴拨款资助下取得的科学和高等教育在波兰(没有法定的活动。1 / S / ITM / 16)。

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