ВЕСТНИК ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА МОРСКОГО И РЕЧНОГО ФЛОТА ИМ. АДМИРАЛА С. О. МАКАРОВА

Цель работы состоит в усовершенствовании методов компьютерного мониторинга и параметрической идентификации моделей расходных характеристик судов для анализа и прогнозирования показателей энергоэффективности объектов водного транспорта, а также оптимизации режимов работы дизель-генераторных агрегатов.

Предложен алгоритм параметрической идентификации характеристик «вход-выход» различных по природе технологических процессов и систем (технических, биологических, экономических, социальных, экологических и др.) по данным измерений с помощью аппроксимоторных (регрессионных) нейронных сетей с возможностью количественной оценки погрешности параметрической оптимизации по эвклидовой норме.

В отличие от известных методов параметрической пригонки модели по статистическим рядам предлагаемый способ базируется на обучении многослойной нейрон ной сети с обратным распространением ошибки отклонений значений выходных сигналов от эталонных с целью ее коррекции за счет введения поправок в значения весовых коэффициентов синаптических связей.

Реализация алгоритма идентификации на основе предлагаемого способа пригонки модели выполнена с помощью радиальных нейронных сетей, имеющих фиксированную структуру с одним скрытым и одним выходным слоями в соответствии с нелинейными и линейными функциями активации нейронов, обеспечивающих точность отображения образов на основе эвклидовой метрики.

Предлагаемый подход позволяет упростить режимы обучения и обеспечить приемлемую точность аппроксимации и идентификации. Алгоритм реализован при оценивании параметров расходной характеристики судна с известной структурой модели потребления топлива по соответствующему статистическому ряду при заданном начальном приближении. Алгоритм может быть применим для идентификации параметров моделей характеристик расхода энергоресурсов как на судах, так и в целом в отрасли внутреннего водного транспорта при вычислении целевых индикаторов и показателей ее развития.

Темой исследования является разработка системы управления для автономного судна с использованием операционной системы Robot Operation System 2.

Отмечается, что автономные суда являются перспективным классом робототехнических систем, предназначенных для выполнения различных задач в морской среде, включая мониторинг акваторий, научные исследования, поисково-спасательные и транспортные операции. Их ключевыми преимуществами являются автономность, гибкость применения и возможность работы в условиях, представляющих угрозу для человека.

В работе рассмотрено использование современной операционной системы Robot Operation System 2 для робототехники, обеспечивающей модульность, масштабируемость и высокую степень распределенности вычислений.

Отмечается, что данный вид программного обеспечения предоставляет готовые алгоритмы для навигации, обработки данных сенсоров и управления движением, а также инструменты для тестирования, отладки и визуализации данных, что ускоряет процесс разработки и повышает надежность системы.

В рамках исследования разработана структурная схема системы управления автономного судна, включающая подсистемы навигации, технического зрения, управления движением и взаимодействия с оператором через береговой пульт, на которой показаны состав и взаимодействие отдельных узлов операционной системы.

Представлена схема устройств, обеспечивающая распределение вычислительных ресурсов между узлами. Предложенная система управления демонстрирует возможность объединения различных подсистем автоматических судов в общую систему на основе единой логики взаимодействия и обмена данными операционной системы Robot Operation System 2.

Применение данной операционной системы позволяет повысить скорость разработки, улучшить надежность программного обеспечения, упростить интеграцию сложных алгоритмов и обеспечить гибкость системы для дальнейших усовершенствований.