КОНЦЕПТУАЛЬНИЙ ПІДХІД ЩОДО ВИРІШЕННЯ ЗАВДАННЯ СТАБІЛІЗАЦІЇ СУДНА НА ТРАЄКТОРІЇ НА ОСНОВІ ВИКОРИСТАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ

Abstract

Метою статті є побудова прогнозуючої моделі для використання в алгоритмі адаптивної стабілізації судна на заданій траєкторії на основі нейронних мереж. Запропонована схема прогнозуючої моделі помилки стабілізації судна на траєкторії на основі сімейства нейронних мереж. Прикінцевий склад моделі представлений у вигляді єдиної нейронної мережі, яку не можна віднести до будь-якого стандартного типу. Запропонований порядок навчання нейромережевої прогнозуючої моделі. Дві нейронні мережі, вільні параметри яких не залежать від фізичних характеристик судна можуть бути навчені заздалегідь. Нейромережа, що відповідає за формування динаміки поводження судна, може навчатися за двома підходами. Якщо розглядається конкретне судно, то застосовують одноразове навчання мережі. Зразками для такого навчання виступають результати спеціально проведених експериментів або навіть генеровані дані на основі достовірної імітаційної моделі, у впевненості якої є великий ступінь впевненості. За такого підходу переважно використовують пакетний режим навчання. Якщо зразки послідовно надходять до поточної експлуатації, то мережа збирає інформацію про фізичні властивості таких суден, і у даному разі коефіцієнти мережі налаштовуються щоразу при надходженні нового зразка. Перший підхід забезпечує швидше навчання в порівнянні з другим, але вимагає проведення спеціальних експериментів. При послідовному налаштуванні нейронної мережі проведення спеціальних експериментів не потрібно, проте досягнення необхідної точності прогнозу вимагає більше часу. Синтез прогнозуючої моделі в MATLAB показав можливість її представлення у вигляді єдиної нейронної мережі з фіксованою архітектурою. Запропонована нейромережева модель має концептуальний характер і вимагає вирішення ряду завдань, наприклад визначення методів навчання всіх складових мережі. Метод навчання складається з алгоритму формування набору датасетів та алгоритму налаштування вільних параметрів мережі. Перспективою подальшого вдосконалення нейромережевої прогнозуючої моделі є врахування на вході елементів течії, що дозволить спростити архітектуру нейромережі.