Стабілізація курсу малорозмірного безекіпажного судна з використанням штучної нейронної мережі

dc.contributor.authorГрудініна Ганна
dc.contributor.authorБурунін Андрій
dc.contributor.authorHrudinina Hanna
dc.contributor.authorBurunin Andriy
dc.date.accessioned2026-06-01T11:25:53Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionГрудініна, Г. Стабілізація курсу малорозмірного безекіпажного судна з використанням штучної нейронної мережі = Course stabilization of a small-sized unmanned vessel using an artificial neural network / Г. Грудініна, А. Бурунін // Електромеханічні і енергозберігаючі системи. – 2024. – № 4 (67). – С. 38–44.
dc.description.abstractЗа результатами дослідження отримано структуру нейромережного регулятора для стабілізації курсу мало- розмірного судна, який забезпечує мінімальну кількість перекладок керма з одночасним збереженням прийнятної помилки стабілізації на курсі в умовах дії на судно вітрохвильових збурень. Штучна нейронна мережа генерує сигнал про необхідний кут перекладки керма за пропорційно-диференційним законом керування. До складу регу- лятора входить обчислювач оптимального кута перекладки керма, який визначає напрямок і тривалість сигналу повороту керма. Для формування бази даних, необхідної для налаштування ПД-регулятора, застосовано метод математичного моделювання динаміки малорозмірного катеру в умовах зовнішнього впливу. Для цього розробле- но сценарії моделювання динаміки руху судна з різними комбінаціями вітрохвильового впливу, за якими проведе- но серію комп’ютерних експериментів. За допомогою програмного пакета середовища Matlab отримано структуру нейромережного регулятора стабілізації курсу малорозмірного судна з типом мережі Feed-forward backpropagation з двома прихованими шарами, у якій використано нейрони з функцією активації у вигляді тангенціальної сиг- моїди та лінійної функції активації. Аналіз роботи синтезованого регулятора, оптимізованого за кількістю пере- кладок керма, проведено в системі Simulink Matlab. При цьому якість керування оцінювалася за кількістю пере- кладок керма за хвилину моделювання, за максимальним відхиленням від курсу, за математичним очікуванням і за дисперсією. Комп’ютерне моделювання показало, що синтезований регулятор є працездатним, ефективно реагує на відхилення судна від заданого курсу з урахуванням заздалегідь заданого коефіцієнта чутливості, який відповідає заданому режиму руху та зовнішнім вітрохвильовим збуренням, що діють на судно. Розроблений регу- лятор є частиною системи автоматичного керування рухом малорозмірного безекіпажного судна з інтегрованою навігаційною системою, яка надає точну інформацію про поточні значення курсу і швидкості судна, а також має планувальник завдання, що визначає режим руху.
dc.description.abstract1As a result of the study, the structure of a neural network controller for stabilizing the course of a small-sized vessel was obtained, which provides a minimum number of rudder shifts while maintaining an acceptable course stabilization error under conditions of wind-wave disturbances acting on the vessel. The artificial neural network generates a signal about the required rudder shift angle according to the proportional-differential control law. The controller includes a calculator for the optimal rudder shift angle, which determines the direction and duration of the rudder turn signal. To form the database necessary for setting up the PD controller, the method of mathematical modeling of the dynamics of a small-sized boat under external influence was applied. For this purpose, scenarios for modeling the dynamics of the vessel’s motion with various combinations of wind-wave influences were developed, according to which a series of computer experiments were conducted. Using the Matlab software package, the structure of a neural network controller for stabilizing the course of a small vessel with a “Feed-forward backpropagation” network type with two hidden layers was obtained, in which neurons with an activation function in the form of a tangential sigmoid and a linear activation function were used. The analysis of the operation of the synthesized controller, optimized for the number of rudder shifts, was carried out in the Simulink Matlab system. At the same time, the control quality was evaluated by the number of rudder shifts per minute of simulation, by the maximum deviation from the course, by the mathematical expectation and by the dispersion. Computer modeling showed that the synthesized controller is efficient, effectively responds to the deviation of the vessel from the given course, taking into account the previously specified sensitivity coefficient, which corresponds to the given mode of movement and external wind and wave disturbances acting on the vessel. The developed controller is part of the automatic control system for the movement of a small unmanned vessel with an integrated navigation system that provides accurate information about the current values of the vessel’s course and speed, and also has a task planner that determines the movement mode.
dc.description.provenanceSubmitted by Ганна Грудініна (hanna.hrudinina@nuos.edu.ua) on 2026-05-27T13:22:59Z workflow start=Step: reviewstep - action:claimaction No. of bitstreams: 1 27_ЕЕС_2024_4_38.pdf: 384874 bytes, checksum: b90a0b85240d7ef26504dba4702dca88 (MD5)en
dc.description.provenanceStep: reviewstep - action:reviewaction Approved for entry into archive by Бондар Ольга (olga.bondar@nuos.edu.ua) on 2026-06-01T11:14:49Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: editstep - action:editaction Approved for entry into archive by Бондар Ольга (olga.bondar@nuos.edu.ua) on 2026-06-01T11:25:13Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: finaleditstep - action:finaleditaction Approved for entry into archive by Бондар Ольга (olga.bondar@nuos.edu.ua) on 2026-06-01T11:25:53Z (GMT)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2026-06-01T11:25:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Hrudinina.pdf: 384874 bytes, checksum: b90a0b85240d7ef26504dba4702dca88 (MD5) Previous issue date: 2024en
dc.identifier.govdocDOI https://doi.org/10.32782/2072-2052.2024.4.67.4
dc.identifier.issn2072-2052 (Print)
dc.identifier.issn2074-9937 (Online)
dc.identifier.urihttps://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/12900
dc.language.isouk
dc.relation.ispartofseriesУДК; 629.05
dc.subjectбезекіпажне судно
dc.subjectавтоматичне керування
dc.subjectстабілізація курсу судна
dc.subjectштучна нейронна мережа
dc.subjectперекладка керма.
dc.subjectunmanned vessel
dc.subjectautomatic control
dc.subjectstabilization of the vessel’s course
dc.subjectartificial neural network
dc.subjectrudder shift
dc.titleСтабілізація курсу малорозмірного безекіпажного судна з використанням штучної нейронної мережі
dc.title.alternativeCourse stabilization of a small-sized unmanned vessel using an artificial neural network
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
Hrudinina.pdf
Розмір:
375.85 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
4.38 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: