НЕЙРО-НЕЧЁТКАЯ МОДЕЛЬ СЧИСЛЕНИЯ ПУТИ СУДНА

Аннотация

Рассматривается построение модели счисления пути судна на основе гибридной нейро-нечёткой системы, которая прогнозирует скорость дрейфа судна в условиях влияния на него управляющих и возмущающих воздействий. К возмущающим воздействиям относятся силы, действующие на корпус судна со стороны ветра и волнения. Предполагается, что для ведения счисления используется информация от относительного лага, измеряющего продольную составляющую скорости, и гирокомпаса. Работоспособность построенной системы проверяется при помощи имитационного моделирования с использованием параметров судов нескольких серий. Результаты тестирования позволяют сделать вывод о том, что в рассмотренных модельных ситуациях нечёткая нейронная сеть прогнозирует скорость дрейфа судна с приемлемой для навигационных целей средней точностью.

Ключевые слова

счисление пути судна, нейро-нечёткая система, имитационная модель, скорость дрейфа

Читать полный текст статьи:  PDF

Список литературы

Дерябин В. В. Применение нейронной сети в модели счисления пути судна / В. В. Дерябин // Эксплуатация морского транспорта. - 2011. - № 3. - С. 20-27
Дерябин В. В. Прогнозирование скорости дрейфа судна на основе нейронной сети / В. В. Дерябин // Транспортное дело России. - 2014. - № 5. - С. 3-6
Ebada A. Intelligent techniques-based approach for ship maneuvering simulations and analysis (Artificial Neural Networks Application): Doktor-Ing. genehmigte Dissertation, Institute of Ship Technology und Transport Systems / A. Ebada. - Germany. - 2007. - 156 p
Moreira L. Dynamic model of maneuverability using recursive neural networks / L. Moreira, C. G. Soares // Ocean Engineering. - 2003. - Vol. 30. - P. 1669-1697
Zak B. Modelling of ship’s motion using artificial neural networks / B. Zak, J. Malecki, Z. Kitowski // Advances in Neural Networks and Applications, World Scientific and Engineering Society Press. - 2001. - P. 298-303
Ведякова А. О. Идентификация в условиях внешнего возмущения с использованием нейронных сетей / А. О. Ведякова // International Journal of Open Information Technologies. - 2014. - Vol. 2. - № 3. - P. 18-22
Ning W. A Novel Vessel Maneuvering Model via GEBF Based Fuzzy Neural Networks / W. Ning, W. Dan, L. Tieshan // Proceedings of the 31st Chinese Control Conference, July 25-27, Hefei, China. - 2012. - P. 7026- 7031
Valcic M. Anfis Based Model for Ship Speed Prediction / M. Valcic, R. Antonic, V. Tomas // Brodo Gradnja. - 2011. - 62 (4). - P. 373-382
Дерябин В. В. Модель движения судна в горизонтальной плоскости / В. В. Дерябин // Транспортное дело России. - 2013. - № 6. - С. 60-67
Леоненков А. В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH / А. В. Леоненков. - СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 736 с
Дерябин В. В. Адаптивные алгоритмы фильтрации в задаче прогноза координат места судна / В. В. Дерябин // Вестник Государственного университета морского и речного флота им. адмирала С. О. Макарова. - 2014. - № 1 (23). - С. 12-19

Об авторах

Дерябин Виктор Владимирович

Арктический морской институт имени В. И. Воронина - филиал ФГБОУ ВО «ГУМРФ имени адмирала С. О. Макарова»

Сазонов Анатолий Ефимович

ФГБОУ ВО «ГУМРФ имени адмирала С. О. Макарова»