Введение к работе
Актуальность темы
В последние двадцать лет в связи с появлением глобальных спутниковых навигационных систем («NAVSTAR», «ГЛОНАСС») интерес к изучению точности систем счисления пути судна заметно ослабел.
Одним из самых ранних исследований точности счисления, основанных на теории случайных процессов, можно назвать диссертацию Л. А. Земнухова. На основании обширного экспериментального материала - невязок счисления - для различных районов Мирового океана и разных типов судов, а также некоторых теоретических соображений автор приходит к выводу о зависимости СКП счислимых координат от режима движения судна и значений величин, характеризующих внешние факторы.
В диссертации В.И. Авраменко теоретически обосновывается и экспериментально подтверждается положение о том, что процесс изменения погрешности счисления во времени не приходится считать стационарным. Изменчивость невязок во времени зависит от изменения внешних факторов, действующих на судно. В исследовании также проводилась идентификация параметров системы в виде «судно - внешняя среда» на основе натурных наблюдений временных рядов невязок.
Задача определения координат места судна, в частности, полученных с использованием автономных навигационных систем, тесно связана с исследованием вопроса стабилизации судна на заданной траектории. В книге СП. Дмитриева и А.Е. Пелевина «Задачи навигации и управления при стабилизации судна на траектории» рассматривается подход к решению задач управления с использованием моделей движения судов, в основе которых лежит система дифференциальных уравнений.
Как известно, спутниковые навигационные системы обладают рядом недостатков. Среди них можно выделить неавтономность, невозможность использования в тех случаях, когда между спутниками системы и потребителем находится непрозрачная для радиоволн среда, значительный уровень шумов и возможные нарушения целостности системы.
Системы счисления пути судна могут оказаться единственными навигационными средствами определения координат в особых условиях, к которым можно отнести, например, боевые действия, при которых орбитальная группировка спутников будет уничтожена или произведена установка помех противником.
В случае наличия непрозрачной для радиоволн среды, автономные средства могут оказаться единственным источником навигационной информации.
Совместное использование информации от автономных и неавтономных навигационных систем также позволяет говорить о том, что такие системы обладают свойством целостности.
В связи с вышеизложенным, можно говорить об актуальности разработки алгоритмов обработки навигационной информации в системах счисления пути судна для повышения, во-первых, точности самих автономных систем, а, во-вторых, для улучшения целостности интегрированных навигационных систем, использующих информацию от спутниковых навигационных и автономных систем.
Процесс изменения погрешности счисления носит нелинейный характер.
Некоторые внешние факторы (например, параметры волнения) определяются с большими ошибками, что приводит к значительной неопределённости прогноза счислимых координат.
Нейронные сети обладают свойством нелинейности преобразования входного сиганала в выходной. Кроме того, использование их в условиях неопределённости может быть более эффективным по сравнению с существующими алгоритмами. Таким образом, задача прогноза счислимых координат при внешних воздействиях в полной мере соответствует этим двум условиям.
Цели и задачи исследования
Основной задачей исследования является построение нейронной сети, прогнозирующей компоненты вектора относительной скорости центра тяжести судна в неподвижной географической системе координат при условии влияния ветра и волнения.
Объектом исследования является проверка способности синтезированной автором нейронной сети к прогнозу относительной скорости судна в неподвижной системе координат. При этом работа сети сравнивается с существующими алгоритмами, основанными на методах численного интегрирования дифференциальных уравнений.
Практическая значимость работы заключается в возможности использования нейросетевого алгоритма прогноза относительной скорости судна в существующих и проектируемых интегрированных навигационных системах.
Публикации. Основные положения диссертации изложены в четырёх печатных работах, опубликованных в изданиях, три из которых входят в перечень ВАК.
Научная новизна исследования заключается в следующем:
осуществлено построение нейронной сети, прогнозирующей относительную скорость судна в условиях влияния внешних факторов
разработана методика обучения сети с использованием образцов, полученных в результате работы имитационной модели
произведено успешное обучение нейронной сети
предложена методика тестирования нейронной модели в отличие от работы имитационной модели
Апробация результатов работы
Основные результаты диссертационного исследования получили одобрение на научно-методических конференциях, конференциях профессорско-преподавательского состава ГМА им. адм. С.О.Макарова, заседании секции водного транспорта научного Совета по транспорту РАН. Также результаты работы были доложены на XIII Конференции молодых учёных «Навигация и управление движением». Созданная нейросетевая модель прогноза относительной скорости судна реализована в виде программного обеспечения в среде MATLAB 7.10.0. и принята к внедрению в учебный процесс по дисциплине «Автоматизация судовождения» на кафедре Автоматики и вычислительной техники ГМА им. адм. С.О.Макарова.
Структура диссертации
Диссертация состоит из введения, семи глав и заключения. Материалы диссертационного исследования изложены на 136 страницах, включая 24 рисунка. Список используемой литературы составляет 134 наименования.
Похожие диссертации на Построение модели счисления пути судна на основе нейронной сети
