НЕЙРОСЕТЕВОЙ ПОДХОД К СОЗДАНИЮ СИСТЕМЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СЧИСЛИМОГО МЕСТА СУДНА

Аннотация

Известно, что погрешность счислимого места судна, оборудованного лагом, измеряющим только продольную составляющую относительной скорости, и гирокомпасом, зависит от точности учёта скорости (угла) дрейфа. Существующие методы определения угла дрейфа позволяют, как правило, учитывать только ветровое воздействие, хотя в действительности дрейф может быть вызван и другими факторами. Более того, традиционно дрейф учитывается лишь в установившемся режиме движения судна. Для учёта указанных обстоятельств необходимо составить и решить соответствующее дифференциальное уравнение. Решение возможно лишь приближённое, так как, во-первых, правая часть уравнения может быть получена только в отдельные моменты времени, разделённые дискретностью измерений, и, во-вторых, она содержит непосредственно саму скорость дрейфа. Исследована упрощённая формулировка задачи, которая представляет собой задачу аппроксимации скорости дрейфа как функцию компонентов входного вектора. Данный вектор содержит значения величин на границах временного промежутка, однозначно определяющих скорость дрейфа на его конце (для текущего момента времени). Задача аппроксимации может быть решена со сколь угодно высокой точностью при помощи нейронной сети, удовлетворяющей условиям теоремы об универсальной аппроксимации. Указанная задача может быть решена и в рамках традиционного подхода, предполагающего использование эмпирических (не нейросетевых) зависимостей для отдельных сил, действующих на корпус судна, но без гарантии, что такая аппроксимация будет оптимальной в смысле точности. Предлагается общий метод построения нейросетевой системы, который предполагает определение параметров структуры сети (числа скрытых слоёв и нейронов в каждом из них, вида функции активации нейронов скрытых слоёв), алгоритма обучения.

Ключевые слова

счисление пути судна, скорость дрейфа, дифференциальное уравнение, нейронная сеть, универсальная аппроксимация

Читать полный текст статьи:  PDF

Список литературы

Дмитриев В. И. Навигация и лоция / В. И. Дмитриев, В. Л. Григорян, В. А. Катенин. - М.: Моркнига, 2009. - 457 с.
Михальский В. А. Метрология в кораблевождении и решение задач навигации / В. А. Михальский, В. А. Катенин. - СПб.: Элмор, 2009. - 288 с.
Веремей Е. И. Математические модели и методы в цифровых технологиях управления движением морских судов / Е. И. Веремей // Современные информационные технологии и ИТ-образование. - 2015. - Т. 2. - № 11. - С. 431-439.
Дерябин В. В. Модель движения судна в горизонтальной плоскости / В. В. Дерябин // Транспортное дело России. - 2013. - № 6. - С. 60-67.
Дмитриев С. П. Задачи навигации и управления при стабилизации судна на траектории / С. П. Дмитриев, А. Е. Пелевин. - СПб.: ГНЦ РФ ЦНИИ «Электроприбор», 2002. - 160 с.
Пилюгин А. Г. Математическая модель движения судна на установившейся циркуляции / А. Г. Пилюгин // Морской вестник. - 2014. - № 1 (49). - С. 111.
Справочник по теории корабля: в 3 т. / под ред. Я. И. Войткунского. - Л.: Судостроение, 1985. - Т. 3: Управляемость водоизмещающих судов. Гидродинамика судов с динамическими принципами поддержания. - 539 с.
Средства активного управления судами / А. Ш. Афремов [и др.]. - Изд. 2-е. - СПб.: Крыловский ГНЦ, 2016. - 182 с.
Funahashi K.-I. On the Approximate Realization of Continuous Mappings by Neural Networks/ K.-I. Funahashi // Neural Networks. - 1989. - Vol. 2. - Is. 3. - Pp. 183-192. DOI: 10.1016/0893-6080(89)90003-8.
Guliyev N. J. On the approximation by single hidden layer feedforward neural networks with fixed weights/ N. J. Guliyev, V. E. Ismailov // Neural Networks. - 2018. - Vol. 98. - Pp. 296-304. DOI: 10.1016/j.neunet.2017.12.007.
Haykin S. S. Neural Networks and Learning Machines / S. S. Haykin. - Third Edition. -Upper Saddle River, NJ, USA: Pearson, 2009. - 906 p.
Дерябин В. В. Нейро-нечёткая модель счисления пути судна / В. В. Дерябин, А. Е. Сазонов // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2015. - № 4 (32). - C. 7-16.
Дерябин В. В. Нейронная сеть как алгоритм прогноза скорости дрейфа судна // Вестник компьютерных и информационных технологий / В. В. Дерябин. - 2015. - № 6 (132). - С. 11-17. DOI: 10.14489/vkit.2015.06.pp.011-017.

Об авторах

Дерябин Виктор Владимирович - кандидат технических наук

gmavitder@mail.ru. kaf_nav@gumrf.ru

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