(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１浮体と、
前記第１浮体に変位可能に連結されている第２浮体とを含み、
前記第１浮体は、
制御回路を備え、
前記制御回路は、
前記第１浮体に作用する外力の前記第１浮体に対する目標外力方向が第１入力信号であり前記外力の前記第１浮体に対する現実の外力方向がフィードバック信号である第１制御回路と、
前記第２浮体及び前記第１浮体の間の相対的距離と前記相対的距離の変位量とが第２入力信号である第２制御回路とを含み、
前記第１浮体の回頭運動は、前記第１制御回路の第１出力信号である前記第１浮体の第１制御モーメントと前記第２制御回路の第２出力信号である前記第１浮体の第２制御モーメントとに基づく前記第１浮体の目標制御モーメントに基づいて制御され、
前記第２制御回路は、前記第１出力信号を補正するための前記第２出力信号を出力するニューラルネットワークである相対的浮体運動システム。
【請求項２】
前記第１制御回路は、ＰＩＤ制御回路である請求項１の相対的浮体運動システム。
【請求項３】
前記第２浮体は前記第１浮体にホーサを介して連結されている請求項２の相対的浮体運動システム。
【請求項４】
前記制御回路は、前記目標制御モーメントに基づいて前記第１浮体の回頭運動を制御する制御機構を更に備え、前記目標制御モーメントは目標関数として前記制御機構に入力され、前記現実の外力方向は教師データとして前記ニューラルネットワークに戻される請求項１〜３から選択される１請求項の相対的浮体運動システム。
【請求項５】
前記教師データは常態的に前記ニューラルネットワークに戻される請求項４の相対的浮体運動システム。
【請求項６】
前記制御機構は他のニューラルネットワークである請求項４の相対的浮体運動システム。
【請求項７】
前記現実の外力方向は教師データとして前記ニューラルネットワークに戻される請求項１〜３から選択される１請求項の相対的浮体運動システム。
【請求項８】
前記ニューラルネットワークは多層を備え、
前記多層のうちの１つの層の第ｉ番目のニューロン出力がＱｉで表され、前記１つの層の次の層の第ｊ番目のニューロンに入力するニューロン入力がＱｊで表され、前記第ｉ番目のニューロンと前記第ｊ番目のニューロンとの間の荷重係数がωｉｊで表され、前記ニューラルネットワークは次式：
Ｑｊ＝ｆ（ΣｉωｉｊＱｉ）
で表される請求項１の相対的浮体運動システム。
【請求項９】
前記式は、
Ｑｊ＝ｔａｎｈ（ΣｉωｉｊＱｉ）
で表される請求項８の相対的浮体運動システム。
【請求項１０】
第２浮体に変位自在に連結され前記第２浮体に対して相対的に運動する第１浮体に搭載される２浮体間運動制御回路であって、
前記第１浮体に作用する外力の前記第１浮体に対する目標外力方向が第１目標関数として入力され前記外力の前記第１浮体に対する現実の外力方向がフィードバックされ前記第１浮体の第１制御モーメントを第１出力信号として出力する第１制御回路と、
前記第２浮体及び前記第１浮体の間の相対的距離と前記相対的距離の変位量とが入力され前記第１浮体の第２制御モーメントを第２出力信号として出力する第２制御回路とを含み、
前記第１浮体の回頭運動は、前記第１出力信号と前記第２出力信号とに基づく前記第１浮体の目標制御モーメントに基づいて制御され、
前記第２制御回路はニューラルネットワークであり、前記第２出力信号は前記第１出力信号を補正する２浮体間運動制御回路。
【請求項１１】
前記現実の外力方向は教師データとして前記第２制御回路に戻される請求項１０の２浮体間運動制御回路。
【請求項１２】
前記ニューラルネットワークは多層を備え、
前記多層のうちの１つの層の第ｉ番目のニューロン出力がＱｉで表され、前記１つの層の次の層の第ｊ番目のニューロンに入力するニューロン入力がＱｊで表され、前記第ｉ番目のニューロンと前記第ｊ番目のニューロンとの間の荷重係数がωｉｊで表され、前記ニューラルネットワークは次式：
Ｑｊ＝ｆ（ΣｉωｉｊＱｉ）
で表される請求項１１の２浮体間運動制御回路。
【請求項１３】
前記式は、
Ｑｊ＝ｔａｎｈ（ΣｉωｉｊＱｉ）
で表される請求項１２の２浮体間運動制御回路。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、相対的浮体運動システム、２浮体間運動制御回路及びシミュレータに関し、特に、力学的に影響し合う２浮体間の非線形運動制御を有効化する相対的浮体運動システム、２浮体間運動制御回路及びシミュレータに関する。
【０００２】
【従来の技術】
２浮体間の位置制御の適正化が求められる。洋上生産システムは、洋上に係留され位置が概ね固定的に制御されるＦＰＳＯを備えている。そのＦＰＳＯから、シャトルタンカーに洋上積み出しが行われる。ＦＰＳＯとシャトルタンカーとの間で行われる洋上積み出し作業を円滑化するために、ＦＰＳＯとシャトルタンカーとの間の相対的位置制御が望まれる。従来は、ＦＰＳＯとシャトルタンカーは潮流に身を任せて相対的距離と相対的回転角を自動調整し、又は、タグボート、ＦＰＳＯとシャトルタンカーのスラスタを用いて名人芸的に人為的にその制御を行っていた。
【０００３】
ＦＰＳＯとシャトルタンカーのそのような位置制御は、その自動化が望まれる。シャトルタンカー３は、図１に示されるように、ＦＰＳＯ１にホーサ４で繋がれているが、潮流、波などの自然環境の中で自然放流状態に放置されている。シャトルタンカー３とＦＰＳＯ１の基準点間距離は、ホーサ４の垂れと伸縮により許容される離隔誤差の範囲で一定距離に維持されている。シャトルタンカー３が外力の方向の変化により回転的にＦＰＳＯ１に対して相対的に運動・変位する場合に、ＦＰＳＯ１とシャトルタンカー３の間の相対的距離が離隔誤差範囲内で一定になるようにフィードバック制御が行われることが望まれる。そのような制御として、ＰＩＤ制御が適正である。そのようなＰＩＤ制御としては、既述の基準点間距離が一定になるようにＦＰＳＯ１の回転変位を制御する距離一定制御と、微分ゲイン主体の調整（相対的角速度を減少させる調整）によりＦＰＳＯ１を外力方向に回転させる回頭角方位保持制御とが考えられる。ＦＰＳＯの可動項目は回頭角に限定されるので、距離一定制御は、物体固定座標系の相対位置のＹ軸（横軸、船尾船首方向に直交する軸）方向成分を回頭角の偏差相当に変換される。距離一定制御は、張力を平均的に減少させるが、回頭角を安定化させる部分が存在しないので、振れが大きくなって張力が過大になることが観測された。他の制御である回頭角方位保持制御は、船位を安定させシャトルタンカーに対する位相のずれを減少させることにより安定化を実現するので、長時間に亘って安定した制御を実現することができる。
【０００４】
このようなＰＩＤ制御は、巨大な質量を持つＦＰＳＯの外乱応答が迅速でなく、相対的距離変位が直ちにホーサ４の張力に影響を与える非線形現象に満足に対応することは極めて困難である。２浮体の相対的回転は直ちにホーサの両端間の距離変動を招くこと、目標制御量と出力制御量との対応が遅延すること、その遅延の間に多様な２浮体相対間の物理量が無制御的に変動すること、制御が多体問題であること等が複合的に重なる非線形要因によって、巨大質量を持つ相対的運動浮体を満足に行う制御はＰＩＤ制御だけで実現することは困難である。
【０００５】
力学的に影響しあう巨大質量を持つ相対的運動浮体の有効な運動制御の技術の確立が求められる。特に、回転運動が相対的距離変動を招く２運動浮体の間の運動の有効な制御が望まれる。特に、回転運動を相対的距離とその変動に基づいて補正する補正技術の確立が求められ、外乱に対する適応性に優れていることが望ましい。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の課題は、力学的に影響しあう巨大質量を持つ相対的運動浮体の有効な運動制御の技術を確立することができる相対的浮体運動システム、２浮体間運動制御回路及びシミュレータを提供することにある。
本発明の他の課題は、特に回転運動が相対的距離変動を招く２運動浮体の間の運動の有効な制御を実現することができる相対的浮体運動システム、２浮体間運動制御回路及びシミュレータを提供することにある。
本発明の更に他の課題は、回転運動を相対的距離とその変動に基づく補正が有効であり、外乱に対して適応性が優れている相対的浮体運動システム、２浮体間運動制御回路及びシミュレータを提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
その課題を解決するための手段が、下記のように表現される。その表現中に現れる技術的事項には、括弧（）つきで、番号、記号等が添記されている。その番号、記号等は、本発明の実施の複数・形態又は複数の実施例のうちの少なくとも１つの実施の形態又は複数の実施例を構成する技術的事項、特に、その実施の形態又は実施例に対応する図面に表現されている技術的事項に付せられている参照番号、参照記号等に一致している。このような参照番号、参照記号は、請求項記載の技術的事項と実施の形態又は実施例の技術的事項との対応・橋渡しを明確にしている。このような対応・橋渡しは、請求項記載の技術的事項が実施の形態又は実施例の技術的事項に限定されて解釈されることを意味しない。
【０００８】
本発明による相対的浮体運動システムは、第１浮体（１）と、第１浮体（１）に変位可能に連結されている第２浮体（３）とを含み、第１浮体（１）は、制御回路（６）を備え、制御回路（６）は、第１物理的信号（θ１）が第１入力信号である第１制御回路（７）と、第２浮体（１）に対する第１浮体（１）の相対的物理量である第２物理的信号（Ｒ，ΔＲ）が第２入力信号である第２制御回路（８）とから形成されている。第１浮体（１）の運動は、第１制御回路（７）の第１出力信号（９）と第２制御回路（８）の第２出力信号（１１）とに基づく第３物理的信号（１２）に基づいて制御される。第２制御回路（８）は、第１出力信号（９）を補正するための第２出力信号（１１）を出力するニューラルネットワークである。第１浮体（１）の運動出力は教師データ（１４）としてニューラルネットワーク（８）に戻される。第１制御回路（７）だけで運動制御する場合には、ホーサ（４）の張力により強く影響を受けて２浮体が２浮体間運動する際に、２浮体間の相対的物理量は、目標関数（θ１）とフィードバック信号（θ２）に基づく第１制御回路（７）のフィードバック制御に反映されず、２浮体間の相対的物理量の変動が有効にフィードバックされない。２浮体間の相対的物理量の変動を計算するための運動方程式は非線形微分方程式であり、巨大物体の多体運動はリアルタイムに厳密には求められ得ない。ニューラルネットワーク（８）は、学習によって、２浮体間の相対的物理量である入力（Ｒ，ΔＲ）に基づいて即座に補正量（１１）を出力することができる。
【０００９】
第１制御回路は、フィードバック制御回路であり特にＰＩＤ制御回路であることが好ましい。第２浮体（３）は第１浮体（１）に伸縮・曲がりが可能であり張力が変動するホースを介して連結されている場合に、２体運動は非線形的運動方程式により記述される。制御回路（６）は、第３物理的信号（１２）に基づいて第１浮体（１）の運動を制御する制御機構（１）を更に備え、第３物理的信号（１２）は制御機構（１）の目標関数として入力される。制御機構（１）は、第１浮体（１）そのものであり、制御用電子回路とスラスタのようなアクチュエータとから構成されている。第１浮体（１）の運動出力は教師データ（１４）として第２制御回路（８）に戻される。教師データは、常態的にフィードバックされることは可能であり、第２制御回路（８）が十分な学習を終えるまでより適正な値として第２制御回路（８）に入力され得る。第１浮体（１）が、他のニューラルネットワークであることは極めて好ましい。
【００１０】
第１物理的信号（θ１）としては、第１浮体（１）に作用する外力の第１浮体（１）に対する外力方向が好適に例示される。この場合、第２物理的信号は、第１浮体（１）と第２浮体（３）の間の相対的距離（Ｒ）と相対的距離の変位量（ΔＲ）とが好適に例示される。
【００１１】
ニューラルネットワーク（８）は多層を備え、多層のうちの１つの層の第ｉ番目のニューロン出力がＱｉで表され、１つの層の次の層の第ｊ番目のニューロンに入力するニューロン入力がＱｊで表され、第ｉ番目のニューロンと第ｊ番目のニューロンとの間の荷重係数がωｉｊで表され、ニューラルネットワークは次式：
Ｑｊ＝ｆ（ΣｉωｉｊＱｉ）
特に、
Ｑｊ＝ｔａｎｈ（ΣｉωｉｊＱｉ）
で表される。このような関数は公知であるが２浮体間制御のために好ましい。
【００１２】
本発明による２浮体間運動制御回路は、第２浮体（３）に変位自在に連結され第２浮体（３）に対して相対的に運動する第１浮体（１）に搭載される２浮体間運動制御回路（６）である。２浮体間運動制御回路（６）は、第１物理的次元を持つ第１入力信号（θ１）が第１目標関数として入力され第２物理的次元を持つ第１出力信号（９）を出力する第１制御回路（７）と、第３物理的次元を持つ複数の第２入力信号（Ｒ，ΔＲ）が入力され第２物理的次元を持つ第２出力信号（１１）を出力する第２制御回路（８）と、第１出力信号（９）と第２出力信号（１１）とに基づく信号が第２目標関数（１２）として入力され第１浮体（１）の運動を制御する第３出力信号（１４）を出力する第３制御回路（１）とを含み、第２制御回路（８）はニューラルネットワークであり、第２出力信号（１１）は第１出力信号（９）を補正する。第３制御回路は制御機構であり第２浮体（１）に同定される。
【００１３】
本発明による２浮体間運動制御シミュレータは、第１浮体（１）のアクチュエータを動作させる動作信号（２４）が入力されるアクチュエータ模擬入力回路（２１）と、第１浮体（１）の運動の第１運動値と第１浮体（１）に変位自在に連結されている第２浮体（３）の運動の第２運動値とから形成される運動値（２７）を出力する浮体模擬出力回路（２２）と、それらの動作信号が入力され運動値（２７）を出力しアクチュエータ模擬入力回路（２１）と浮体模擬出力回路（２２）との間に介設されるニューロンネットワーク（２３）とから構成されている。
【００１４】
このようなシミュレータは、水槽の中で試験される２浮体に同定されるシミュレーション用の純粋の電子回路であり得る。出力を学習により学んで入力に応答するシミュレータは、その学習が十分である学習段階では、シミュレータは実物そのものに等価である。このようなシミュレータを製作しておけば、コンピュータ内で繰り返して試験を行うことができるようになる。
【００１５】
このように、ニューラルネットワーク制御機構又はニューラルネットワーク・フィードバック制御機構は、シミュレーションだけでなく実物の非線形物理現象を制御する制御機構として最適である。連結浮体としては、２メガフロート、２連結飛行船に限られず、多体連結メガフロート、多体連結飛行船が例示される。連結多体は、一方略固定、両方自由の態様を取り得る。
【００１６】
【発明の実施の形態】
図に対応して、本発明による相対的浮体運動システムの実施の形態は、ＦＰＳＯに対してシャトルタンカーが配置されている。そのＦＰＳＯ１は、図１に示されるように、複数本の係留索２により係留され海洋上に概固定されているが、２次元面上で僅かに変位することができ、更に、その２次元面上で回転可能である。そのシャトルタンカー３は、連結用ホーサ４により繋がれて潮流の後流側に自然状態で放置・放流されている。連結用ホーサ４の長さにに概ね拘束されて、ＦＰＳＯ１の連結基準点とシャトルタンカー３の連結基準点の間の距離は概ね一定に自然に保持されるが、連結用ホーサ４の張力変動に依存する伸縮の程度の範囲で相対間距離は変動している。原油・天然ガスのような液体は、ＦＰＳＯ１からシャトルタンカー３にフローティングホースを介して積み出される。ＦＰＳＯ１は、概ね、重心Ｇを通る鉛直線Ｌのまわりに自転する。重心Ｇは、狭く制限され閉じた領域の中で振れ動くことができる。
【００１７】
図２は、ＦＰＳＯ１が搭載する制御コンピュータ６を示している。制御コンピュータ６は、ＰＩＤ制御ユニット７と、ニューラルネットワーク制御ユニット８とを備えている。ＰＩＤ制御ユニット７には、目標外力方向（例示：潮流とＦＰＳＯ１に固定されている座標系の基準線・Ｘ軸と潮流方向の間の角度・方位）θ１と、ＦＰＳＯ１に対する現実の外力方向（フィードバック信号）θ２が減算的に入力される。外力は、朝夕力、潮流力、風力、波力のような複合自然環境力である。
【００１８】
ニューラルネットワーク制御ユニット８には、ＦＰＳＯ１と係留索２の基準点間距離（例示：連結用ホーサ４の両端点）Ｒと時々刻々の基準点間距離変位量ΔＲとが入力される。ニューラルネットワーク制御ユニット８は、学習機能により得た補正回頭角Δθ（Ｒ，ΔＲ）又はθＲを出力する。補正回頭角Δθ（Ｒ，ΔＲ）は、ＦＰＳＯ１とシャトルタンカー３の相対距離と相対距離偏差に基づいたＦＰＳＯ１とシャトルタンカー３の間の回頭角換算偏差である：
Δθ＝θＲ＝Δθ（Ｒ，ΔＲ）・・・・・（１）
ＰＩＤ制御ユニット７が出力する主ＦＰＳＯ制御モーメント９とニューラルネットワーク制御ユニット８が出力する副ＦＰＳＯ制御モーメント１１とは、加算的にＦＰＳＯ１のスラスタ群（図示されず）に目標制御モーメント１２として入力される。ＦＰＳＯ１は、現実に検出されるＦＰＳＯ１の相対角度（検出回頭角）θ２を出力する。θ２は、ＰＩＤ制御ユニット７に主フィードバック信号１３として戻されるとともに、ニューラルネットワーク制御ユニット８にも副フィードバック信号１４として戻される。ニューラルネットワーク制御ユニット８に戻されるフィードバック信号は、ニューラルネットワーク制御では、教師データと呼ばれる。船舶高等技術者（船長、パイロット）の操縦に基づく出力は、教師データ１４’としてニューラルネットワーク制御ユニット８にフィードバックされる。
【００１９】
ＦＰＳＯ１は、ニューラルネットワークで形成されるニューラルネットワーク運動体として提供され得る。図３は、ＦＰＳＯ１を示している。ＦＰＳＯ１の物理的データは、入力データ対応外力（自然環境力、スラスタ力の反作用力としての外力のような船体に作用する外力を含む全外力）２１と、入力データ対応外力２１に基づいて運動する船体の出力運動対応データ（サージ、スウエイ、ヨーの回転運動と直線運動）２２と、ニューラルネット層２３とから形成されている。入力データ対応外力２１は、一般的には、相対的運動２浮体であるＦＰＳＯ１とシャトルタンカー３のそれぞれに作用する外力であるが、今の場合、シャトルタンカー３はホーサ張力を受けているだけで自然環境状態に置かれている。
【００２０】
ニューラルネット層２３は、制御変数が多い場合に、複数層が採択される。その複数層は、単一又は複数の入力層２３−１と、単一又は複数の中間層２３−２と、単一又は複数の出力層２３−３とから形成されている。入力層２３−１には、ＦＰＳＯ１とシャトルタンカー３の複数のアクチュエータ・スラスタの複数推力、ホーサ張力、その他のアクチェータの第１出力２４−１〜ｎがそれぞれに個別に第１ネット結節点（ノード）に入力される。第１出力２４−１〜ｎのそれぞれは、係数をかけられて第１ネット結節点から第２出力２５−１〜ｎとして出力される。第２出力２５−１〜ｎのそれぞれは、中間層２３−２のｎ個の第２ネット結節点に入力する。第２出力２５−１〜ｎのそれぞれは、第２ネット結節点でそれぞれに係数をかけられて、第２ネット結節点から第３出力２６−１〜ｎとして出力される。第３出力２６−１〜ｎのそれぞれは、出力層２３−３のｎ個の第３ネット結節点に入力する。第３出力２６−１〜ｎのそれぞれは、第３ネット結節点でそれぞれに係数をかけられて、第３ネット結節点から第４出力２７−１〜ｎとして出力される。
【００２１】
ニューロン（結節点）の入出力関係は、次式で表される。
Ｑｊ＝ｔａｎｈ（ΣｉωｉｊＱｉ）・・・・・（２）
Ｑｉ：ある階層の第ｉ番目のニューロンの出力
ωｉｊ：その第ｉ番目のニューロンから次の層の第ｊ番目のニューロンへ係数（荷重値）
ここでΣの右下添字ｉは、これについて足し加えることを意味する。荷重の学習は、バックプロパゲーションにより実行される。出力層２３−３の第４出力２７−１〜ｎが教師的に採択される教師データ２８に一致するように荷重値ωｉｊがネットワーク内で計算されて決定される。ニューロン数（船体に作用する現実的外力変数の数）が十分に多く、出力層２３−３に教師データが入力される回数が十分に多くなれば、入力データ対応外力２１に対応する出力データ２２が正しい値に漸近的に収束する。このような学習を終えたＦＰＳＯ１は、目標制御モーメント１２である制御信号に従って目標値に漸近する副フィードバック信号１４を獲得することができる。
【００２２】
ニューラルネットワーク制御ユニット８は、このようなネットワーク構造を有している。一般的には、ニューラルネットワーク制御ユニット８にフィードバックされる副フィードバック信号１４は、ＰＩＤ制御ユニット７が出力する主ＦＰＳＯ制御モーメント９を自らが出力する副ＦＰＳＯ制御モーメント１１によって補正した後のＦＰＳＯ１の出力値が教師データとして参照されている。
【００２３】
図２に示される制御系は、ＰＩＤゲインと、学習係数と、加算係数の点で調整される。
ＰＩＤゲイン調整：
Ｐゲインは小さく調整され、Ｉゲインは零に調整され、Ｄゲインは主の制御ゲインとして大きく調整されることが好ましい。
学習係数の調整：
ニューラルネットワークの出力関数１１の定義域は−∞〜＋∞であるが、値域は−１〜＋１であって飽和特性を持っている。学習の進行によって荷重値が正又は負に過大になると、ニューロンの出力は飽和して、過学習の状態になって適正な制御ができなくなる。学習中のニューロンの出力と学習後の荷重値とを比較確認することにより、過学習の状態になることを回避するための学習係数ωｉｊを調整することが有効である。
加算係数の調整：
ニューラルネットワーク８の出力は、既述の通り、−１〜＋１であるが、これをモーメント制御量として用いるため換算する必要がある。ＰＩＤ制御ユニット７がＰＩＤ制御によって出力する主ＦＰＳＯ制御モーメント９を基準値として、副ＦＰＳＯ制御モーメント１１の主ＦＰＳＯ制御モーメント９に対する比率を調整することが有効である。その比率がｋで表されれば、
副ＦＰＳＯ制御モーメント＝ｋ（主ＦＰＳＯ制御モーメント）・・・・・（３）
【００２４】
ＦＰＳＯ１は、ニューラルネットワークに同定されることが確認される。２浮体問題のシミュレーションを行うために、ＦＰＳＯ１とシャトルタンカー３の特性解析が行う水槽実験が行われた。その特性解析のために、ＦＰＳＯ１とシャトルタンカー３の特性データが水槽実験により採取される。その特性データの同定が、ＦＰＳＯ１に固有のニューラルネットワークにより行われる。ニューラルネットワーク１は、水槽実験の動特性がニューラルネットワークの出力２２と一致するように学習して行く。
【００２５】
図４は、その水槽実験の実験装置を示している。計測台車３１と実験用２浮体とが用意されている。実験用２浮体は、ＦＰＳＯ対応模型（長さ約２５５ｍ）３２とシャトル対応模型（長さ約２３０ｍ）３３とから構成されている。ＦＰＳＯ対応模型３２の船尾とシャトル対応模型３３の船首が既述の相対距離の両端点として設定されている。ＦＰＳＯ対応模型３２の船尾とシャトル対応模型３３とは、その両端点でホーサ対応模擬ばね３４により連結されている。両模型は、ホーサ対応模擬ばね３４に連結されて水槽の水面（海水面）に浮かせられ、計測台車３１により牽引され、水槽に海流（潮流）は生成されていない。
【００２６】
シャトル対応模型３３の船尾側にタグ曳引力対応模擬送風機３５が搭載されている。シャトル対応模型３３は、舵３６とプロペラ３７を備えている。ＦＰＳＯ対応模型３２は、回頭角制御用首振りスラスタ３８を装備している。シャトル対応模型３３は、船首部にバウスラスタ３９を装備している。計測台車３１は、ＦＰＳＯ制御用ＰＣ４１と、シャトル制御用ＰＣ４２と、データ解析用ＰＣ４３とを搭載している。ＦＰＳＯ対応模型３２は、計測台車３１に曳航治具４３を介して一定方向に曳航される。水槽実験を通して、ＦＰＳＯ対応模型３２とシャトル対応模型３３は、外力に対する運動としての出力が教師データに一致するように学習させられている。
【００２７】
図５，６，７は、シャトル対応模型３３が学習して得た制御能力により運動した結果を示している。図５は、図３に示されるニューラルネットワーク制御によりシャトル対応模型３３が制御されて運動する運動出力値のうちのサージ運動出力を示している。図６は、図３に示されるニューラルネットワーク制御によりシャトル対応模型３３が制御されて運動する運動出力値のうちのスウエイ運動出力を示している。図７は、図３に示されるニューラルネットワーク制御によりシャトル対応模型３３が制御されて運動する運動出力値のうちのヨー運動出力を示している。図５，６，７には、学習済みニューラルネットワーク制御の計算結果と、実測値を示している。図５，６，７に見られるように、シャトル対応模型３３の学習能力は十分に高いことを示している。このように、ＦＰＳＯ１は、ニューラルネットワークそのもにとして一致し、その同定精度は十分に高い。このような学習機能を持つＦＰＳＯ１は、運動方程式を解くことなくその運動の結果を知ることができる。
【００２８】
図８は、図２に示される制御の水槽実験の試験条件一覧を示す表である。制御モードは、３通りに設定されている。その３通りは、制御なしと、ＰＩＤ制御と、（ＰＩＤ＋ニューラルネットワーク）制御とである。それぞれの制御モードについて、試験条件が示されている。制御対象は、ＰＩＤ制御によるＦＰＳＯ方位角と、（ＰＩＤ＋ニューラルネットワーク）制御によるＦＰＳＯ船尾と相対位置Δθ（Ｒ，ΔＲ）である。試験条件は、波高、波方向、潮流速度、潮流方向、タグ曳引力であり、更に、ＦＰＳＯに関しては、スラスタ首振り角、スラスタ最大推力であり、シャトル３３に関しては、バウスラスタ最大推力、プロペラ推力である。今の場合、シャトル３３は自由状態に放流されている。図８の表の最右欄は、試験参照番号を示している。
【００２９】
図９は、多方向不規則波と潮流の生成を示している。波は、水槽短辺側造波機により生成され、潮流は計測台車３１の相対的直線運動に代えられている。実験のフローは、次の通りである。
（ａ）計測台車３１を想定流速で航走させ、進行角０度で整定させる。
（ｂ）波・潮流が整定したポイントから流速方向を変えるために、計測台車３１をＹ方向に（既述の横軸方向に）方向ベクトル分の速度を付加して走行させる。
【００３０】
図１０は、ＦＰＳＯ対応模型３２とシャトル対応模型３３の物理的・幾何学的データ（ＦＰＳＯ対応模型３２とシャトル対応模型３３のそれ自体のデータとしての出力データ）の計測対象量の定義を示している。図１０は、ＦＰＳＯ対応模型３２とシャトル対応模型３３のそれぞれについて、計測対象量を示している。計測対象量の数値記号の後の括弧の中の記載は、その計測対象量を計測するために好適である計測用機器を示している。
【００３１】
図１１〜図１４は、ＦＰＳＯ１が学習済みである図２のシミュレータにより、ＰＩＤ制御ユニット７とニューラルネットワーク制御ユニット８とを不動作にすることにより無制御航行したＦＰＳＯ対応模型３２とシャトル対応模型３３の揺れ動きをそれぞれに示している。図１１は試験番号１に対応し、図１２は試験番号２に対応し、図１３は試験番号４に対応し、図１４は試験番号５に対応している。試験番号１，２，４，５は、波方向、潮流速度の点で同じ試験条件であるが、波高は試験番号１が他の試験番号と異なっており、潮流方向は試験番号２が他の試験番号と異なっており、タグ力は試験番号５が他の試験番号と異なっている。図１１と図１２とに示されるように、ＦＰＳＯ対応模型３２とシャトル対応模型３３の揺動は波高に強く影響されることがわかる。図１１と図１３とに示されるように、波高より潮流方向がＦＰＳＯ対応模型３２とシャトル対応模型３３の揺動に強く影響することがわかる。図１３と図１４とに示されるように、タグ力が大きいことはＦＰＳＯ対応模型３２とシャトル対応模型３３の揺れ幅を小さくしていることが分かる。
【００３２】
図１５〜図２１は、７個の試験番号について、ＦＰＳＯ対応模型３２とシャトル対応模型３３の相対的運動を数値的に示している。図１５は試験番号４に対応し、図１６は試験番号１０に対応し、試験番号４と試験番号１０とは、試験条件の点で同じである。図８に示されるように、試験番号４と試験番号１０とは試験モードの点で異なり、試験番号４は制御なしであり、試験番号１０はＰＩＤ制御である。無制御モードでは、スラスタ等の制御用アクチュエータは無作動であるが、ＰＩＤ制御モードでは、スラスタ等の制御用アクチュエータは激しく動作している。無制御モードのホース張力（ＨＷＴＥＮ）はほとんど減衰していないが、ＰＩＤ制御のホース張力は減衰していることがわかる。無制御モードのＦＰＳＯ対応模型３２の船尾のＹ軸方向揺れ幅（ＹＦ−ＡＦＴ）とシャトル対応模型３３の船首のＹ軸方向揺れ幅（ＹＳ−ＦＯＲ）との同期的増減と、ＰＩＤ制御モードのＦＰＳＯ対応模型３２の船尾のＹ軸方向揺れ幅（ＹＦ−ＡＦＴ）とシャトル対応模型３３の船首のＹ軸方向揺れ幅（ＹＳ−ＦＯＲ）との同期的増減との比較から、ＰＩＤ制御と無制御とでは相対的揺れ幅の相違は余り見られず、むしろ無制御モードのほうが相対的角度変動が少ないことがわかる。
【００３３】
図１７は、試験番号１６に対応している。無制御モードのＦＰＳＯ対応模型３２の船尾のＹ軸方向揺れ幅（ＹＦ−ＡＦＴ）とシャトル対応模型３３の船首のＹ軸方向揺れ幅（ＹＳ−ＦＯＲ）との同期的増減と、ＰＩＤ制御モードのＦＰＳＯ対応模型３２の船尾のＹ軸方向揺れ幅（ＹＦ−ＡＦＴ）とシャトル対応模型３３の船首のＹ軸方向揺れ幅（ＹＳ−ＦＯＲ）との同期的増減との比較から、（ＰＩＤ＋ネット制御）モードのＦＰＳＯ対応模型３２の船尾とシャトル対応模型３３の船首とは逆方向に運動する傾向が強いが、同期精度が高く相対的距離（相対的回頭角に相当）の大きさは、無制御モードのその相対的距離よりも有効に小さくなっている。図１８は、比較を容易にするために、既述の試験番号４と試験番号１０と試験番号１６のホース張力のみをそれぞれに抜き出して表している。図１８（ａ）は無制御モードを示し、図１８（ｂ）はＰＩＤモードを示し、図１８（ｃ）は（ＰＩＤ＋ネット制御モード）を示している。
【００３４】
図１９（ａ），（ｂ），（ｃ）は、潮流方向が変更されている試験番号２，８，１６のホース張力をそれぞれに示している。（ＰＩＤ＋ネット制御）のホース張力は、無制御モードのホース張力に比べて概ね半分以下に減少している。（ＰＩＤ＋ネット制御）モードのホース張力は、ＰＩＤ制御モードのホース張力に比べて確実に減少しており、相対位置制御の補正効果が現れている。図２０（ａ），（ｂ），（ｃ）は、試験番号５，１１，１６のホース張力をそれぞれに示している。（ＰＩＤ＋ネット制御）のホース張力は、無制御モードのホース張力に比べて概ね半分以下に減少している。（ＰＩＤ＋ネット制御）モードのホース張力は、ＰＩＤ制御モードのホース張力に比べて確実に減少しており、相対位置制御の補正効果がより強く現れている。
【００３５】
図２１（ａ），（ｂ）は、試験番号１，７のホース張力をそれぞれに示している。ＰＩＤ制御のホース張力が無制御モードのホース張力に比べて減少する減衰効果が大きいことは、図１０の右下に示される角度θＦ，θＳに強く影響する波高が相対距離の変動に大きく影響することを示している。波高が小さい場合には、（ＰＩＤ＋ネット制御）モードのネット制御は、回頭角制御の点でＰＩＤ制御モードを有効に補正していることが一連のデータから明瞭に理解される。実験と学習済みのニューラルネットワークを持つシミュレーションとから、ニューラルネットワーク制御は、ＰＩＤ制御を有効に補正することができることを実証している。
【００３６】
船舶の基本運動は、サージ、スウェイ、ヨーの３つの運動に分解される。３つの運動についてそれぞれに非線形運動方程式が成立する。外力としてそれぞれに３次元外力が与えられる。３つの非線形運動方程式から、サージ、スウェイ、ヨーの３つの運動について加速度が求められる。３次元座標軸ｕ，ｖ，ｒについて加速度ｕａ、ｖａ、ｒａは、次式で一般的に表される。
ｕａ＝ｆ（ｖ，ｒ，ｕ、Ｘｊ）
ｖａ＝ｇ（ｖ，ｒ，ｕ、Ｙｊ）
ｒａ＝ｈ（ｖ，ｒ，ｕ、Ｎｊ）
ここで、Ｘｊ，Ｙｊ，Ｎｊは、サージ、スウェイ、ヨーに関する複数外力である。
加速度ｕａ、ｖａ、ｒａが教師データとして与えられれば、非線形関数ｆ，ｇ，ｈがニューラルネットワークで求められる。
【００３７】
図２２は、このような加速度を教師データとして与えたニューラルネットワークを組み込んだシミュレータによる出力結果と、模型船の実測結果を比較して示している。３４７０秒までのグラフデータは、シャトルタンカーのスウェイ運動（加速度・縦軸）のニューラルネットワークモデルによる同定結果を示し、３７４０秒後のグラフデータはそのように同定されたニューラルネットワークモデルでの運動結果である。図２２に示される量実験の結果は、波波乱がある場合にも２浮体間の挙動をニューラルネットワークにより高精度に推定することができることを示している。
【００３８】
【発明の効果】
本発明による相対的浮体運動システム、２浮体間運動制御回路及びシミュレータは、力学的に影響し合う２浮体間の運動制御のフィードバック制御量がニューラルネットワークの制御量により有効に補正され、従来非常に困難であった非線形運動の制御を有効に且つ容易にすることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、本発明による相対的浮体運動システムの実施の形態の適用例を示す斜軸投影図である。
【図２】図２は、本発明による相対的浮体運動システムの実施の形態を示す回路ブロック図である。
【図３】図３は、本発明による２浮体間運動制御回路の実施の形態の他のニューラルネットワークを示す回路図である。
【図４】図４は、本発明による２浮体間運動制御シミュレータの実施の形態の適用例を示す平面図付き正面面である。
【図５】図５は、本発明による２浮体間運動制御シミュレータの同定データを示すグラフである。
【図６】図６は、他の同定データを示すグラフである。
【図７】図７は、更に他の同定データを示すグラフである。
【図８】図８は、本発明による２浮体間運動制御シミュレータの試験条件を示す表である。
【図９】図９は、実験態様を示す平面図である。
【図１０】図１０は、実験の計測量を示す平面図である。
【図１１】図１１は、運動の試験結果を示す平面図である。
【図１２】図１２は、運動の他の試験結果を示す平面図である。
【図１３】図１３は、運動の更に他の試験結果を示す平面図である。
【図１４】図１４は、運動の更に他の試験結果を示す平面図である。
【図１５】図１５は、試験結果データを示すグラフである。
【図１６】図１６は、他の試験結果データを示すグラフである。
【図１７】図１７は、更に他の試験結果データを示すグラフである。
【図１８】図１８（ａ），（ｂ），（ｃ）は、複数の試験について更に他の試験結果データをそれぞれに示すグラフである。
【図１９】図１９（ａ），（ｂ），（ｃ）は、複数の試験について更に他の試験結果データをそれぞれに示すグラフである。
【図２０】図２０（ａ），（ｂ），（ｃ）は、複数の試験について更に他の試験結果データをそれぞれに示すグラフである。
【図２１】図２１（ａ），（ｂ）は、複数の試験について更に他の試験結果データをそれぞれに示すグラフである。
【図２２】図２２は、シミュレーションと水槽実験の比較データを示すグラフである。
【符号の説明】
１…第１浮体（制御機構）
３…第２浮体
４…ホーサ
６…制御回路
７…第１制御回路
８…ニューラルネットワーク（第２制御回路）
９…第１出力信号
１１…第２出力信号（補正量）
１２…第３物理的信号
１４…教師データ
２１…アクチュエータ模擬入力回路
２２…浮体模擬出力回路
２３…ニューロンネットワーク
２４…動作信号
２７…運動値
Ｒ，ΔＲ…第２物理的信号
θ１…第１物理的信号（目標関数）
θ２…フィードバック信号
【図１】
0004395269.tif 000002
【図２】
0004395269.tif 000003
【図３】
0004395269.tif 000004
【図４】
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【図５】
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【図６】
0004395269.tif 000007
【図７】
0004395269.tif 000008
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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