Improved management a multipurpose towed complex with the formation of neural network controller in the asymptotic of Bernstein polynomials
Authors: Лютикова М.Н. 
Published: September 2022

В статье рассматривается метод построения нейросетевого контроллера для управления движением забортного геофизического комплекса (общее название носитель нейтральной плавучести). Оборудование такого типа относится к подводным буксируемым системам за геофизическим судном.Подводный аппарат (носитель нейтральной плавучести) оснащается комплексом сканирования донной поверхности, пробоотборниками и другими приборами, и инструментами.С целью достижения статической устойчивости носитель нейтральной плавучести выполняют с плохообтекаемыми формами с большей по отношению к другим размерениям горизонтальной плоскостью, чем достигается совместно с центровкой строгое параллельное дну расположение носителя нейтральной плавучести.При подводной буксировке за счёт лобового сопротивления, а также вязкого трения жидкости подводный аппарат требует дополнительного воздействия вертикальных приводов группы движителей, размещённых в плане прямоугольной платформы блока носителя нейтральной плавучести, с целью стабилизации в выбранном направлении.Обычно, требуется удержание подводного аппарата с некоторым деферентом в корму, чтобы гидролокатор сканирующего сонара имел наклонную диаграмму направленности антенны. Из опыта подводной сьемки этим достигается более качественная сонограмма.Отработка приводами вертикального перемещения требуется при обнаружении местных предметов и препятствий в виде объектов с остаточной отрицательной плавучестью.При управлении буксируемым комплексом используется навигационный комплекс судна-буксировщика. Задача буксирующего судна удерживаться на линии заданного профиля движения технологической программы исследования.Целью текущего исследования является – совершенствование управления группой движителей вертикального перемещения носителя нейтральной плавучести геофизического забортного комплекса (ГЗК) за счёт технологии нейросетевого контроллера управления. При этом масштабирование массива обучения добавление фиктивных, (аппроксимированных) точек обучения контроллера выполняется в асимптотике полиномов Бернштейна.

In the paper considers the method of constructing a neural network controller for controlling the movement of the outboard geophysical complex (the general name is the carrier of neutral buoyancy). Equipment of this type relates to underwater towed systems behind a geophysical vessel.The underwater vehicle (neutral buoyancy carrier) is equipped with a bottom surface scanning complex, samplers and other instruments, and tools.In order to achieve static stability, the carrier of neutral buoyancy is made with poorly streamlined shapes with a horizontal plane larger than other dimensions than a strict parallel location of the carrier of neutral buoyancy is achieved together with alignment.During underwater towing due to drag, as well as viscous fluid friction, the underwater vehicle requires additional action by vertical drives of a group of propellers located in the plan of the rectangular platform of the neutral buoyancy carrier unit in order to stabilize in the selected direction.In general, it is required to retain the underwater vehicle with some of the dopant aft so that the sonar of the scanning sonar has an inclined antenna pattern. From the experience of underwater catching, this achieves a better sonogram.Testing by vertical movement drives is required when local objects and obstacles are detected in the form of objects with residual negative buoyancy.When controlling the towed complex, the navigation complex of the towing vessel is used. The task of the towing vessel is to be kept on the line of the specified traffic profile of the technological study program.The purpose of the current study is to improve the control of a group of propellers for vertical movement of the neutral buoyancy carrier of the geophysical outboard complex (GZK) due to the technology of the neural network control controller. In this case, the scaling of the training array (addition of dummy training points) of the controller is carried out in the asymptotics of Bernstein polynomials.