Коррекция математической модели движения судна с помощью обученной нейросети
Authors: Юдин Ю.И. , Пашенцев С.В. 
Published: December 2024

Аппарат нейронных сетей используется для корректировки математической модели движения судна. Модель судна создана, т.е. традиционными средствами определены её параметры. Результаты симуляций маневрирования судна с использованием полученной модели показывают, что они не в полной мере соответствуют результатам аналогичных манёвров, выполненных при проведении натурных испытаний судна. Выполнена коррекция математической модели судна с использованием аппарата нейронных сетей. Обучающий нейронную сеть набор данных получен путём случайных вариаций параметров математической модели с последующими симуляциями маневрирования судна до получения необходимых значений параметров его поворотливости. При этом параметрами поворотливости считаются основные параметры циркуляции и манёвра «Зиг-Заг». В программной среде Statistica Neural Nets (SNN) произведено обучение нейронной сети на 500-а наборах указанных данных с использованием интеллектуального решателя проблем, встроенного в среду SNN. В процессе обучения нейронной сети входными переменными являются параметры поворотливости, полученные в результате симуляций манёвров с использованием математической модели судна, выходными – параметры модели. Обученная таким образом нейронная сеть позволяет по заданным параметрам поворотливости, полученными в процессе проведения натурных испытаний судна, определять совокупность параметров его математической модели. Если нам необходимо так скорректировать модель, чтобы она соответствовала изменившимся параметрам поворотливости, то введя их значения в качестве входных данных в уже обученную нейронную сеть, мы получим совокупность соответствующих значений параметров модели. Рассмотрена наиболее полная математическая модель в перемещениях, в которой количество параметров установлено равным 19-ти. Увеличено также число параметров поворотливости, которые используются в качестве входных переменных нейронной сети. Например, кроме значений кинематических параметров движения судна, соответствующих установившемуся периоду циркуляции (радиуса циркуляции, линейная скорости, угол дрейфа, угловая скорость), дополнительно введены значения времени в моменты поворота судна на 90, 180, 270 и 360 градусов, а также соответствующие указанным моментам времени координаты центра тяжести судна. С помощью указанных параметров циркуляции, используемых в качестве входных в нейронную сеть, после её обучения получены уточненные параметры математической модели движения судна как выходные переменные сети. Сделано ряд выводов о применимости настоящего подхода и степени его эффективности.

The neural network apparatus is used to adjust the mathematical model of the vessel's movement. The ship model has been created, i.e. its parameters are determined by traditional means. The results of simulations of vessel maneuvering using the resulting model show that they do not fully correspond to the results of similar maneuvers performed during full-scale testing of the vessel. The mathematical model of the vessel was corrected using neural networks. The dataset training the neural network was obtained by random variations of the parameters of the mathematical model, followed by simulations of the vessel’s maneuvering until the required values ​​of its agility parameters are obtained. In this case, the parameters of agility are considered to be the main parameters of circulation and the “Zig-Zag” maneuver. In the Statistica Neural Nets (SNN) software environment, a neural network was trained on 500 sets of specified data using an intelligent problem solver built into the SNN environment. In the process of training a neural network, the input variables are the agility parameters obtained as a result of maneuver simulations using a mathematical model of the vessel, and the output variables are the model parameters. A neural network trained in this way makes it possible to determine the set of parameters of its mathematical model based on the given parameters of agility obtained during full-scale testing of the vessel. If we need to adjust the model so that it corresponds to the changed agility parameters, then by entering their values as input data into an already trained neural network, we will obtain a set of corresponding values of the model parameters. The most complete mathematical model in displacements is considered, in which the number of parameters is set to 19. The number of agility parameters that are used as input variables to the neural network has also been increased. For example, in addition to the values of the kinematic parameters of the vessel’s movement corresponding to the steady-state period of circulation (circulation radius, linear speed, drift angle, angular velocity), the time values at the moments of the ship’s turn by 90, 180, 270 and 360 degrees, as well as those corresponding to the specified moments, are additionally entered time coordinates of the vessel's center of gravity. Using the specified circulation parameters used as input to the neural network, after training it, refined parameters of the mathematical model of the vessel's movement were obtained as output variables of the network. A number of conclusions have been made about the applicability of this approach and the degree of its effectiveness.