基于LSTM深度神经网络的自动移船预测控制

发布时间：2021-02-15 00:08

　　针对铺排船施工要求能够满足顺水、逆水、垂直水流,甚至与水流方向成任意角度的铺设工艺,控制策略满足顺水铺排工艺有时难以保证垂直水流铺排工艺,导致时常出现航迹误差较大,影响铺排精度的问题,本文提出基于LSTM深度神经网络的预测控制方法来实现铺排船的自动移船控制。论文设计了LSTM模型结构和输入输出数据组成,采集了铺排船作业的历史数据,经预处理后对LSTM模型进行训练,采用训练后的LSTM模型构建自动移船预测控制系统,应用于长雁2号和22号铺排船。实际铺排施工作业航迹航向数据显示,本文提出的LSTM预测控制算法是有效的。 

【文章来源】：中国水运. 2020,(12)

【文章页数】：3 页

【部分图文】：

自动铺排移船控制系统结构框图

以江西省九江市蔡家渡附近抛掷五锚垂直水流铺排时两天的施工情况分析为例,一天的铺排量为40×100m2,分别选择在前后两天施工时启用模糊PID控制和LSTM预测控制两种控制算法控制铺排船铺排,将两种控制算法下航迹与航向变化绘制于同一图中,曲线如下图2与图3所示:图3 垂直水流施工航向偏差示意图

图2 垂直水流施工航迹偏差示意图在同一区域施工时,前后两天风、浪、流的影响大致相近,由图2和图3可见,在垂直水流工况下基于LSTM的预测控制航迹偏差控制精度在0～0.45米,航向偏差控制精度0～6度,而基于模糊PID控制航迹偏差控制精度在0～0.5米,航向偏差0～6度,显然预测控制的控制精度相对更高。在铺排船位姿矫正效率及船舶稳定性上面,可以看出基于LSTM的预测控制调节船舶姿态更迅速,到达稳态时的震荡也要小一些,只是由于江面上风、浪、流的影响,在个别时刻预测控制会出现船体姿态的突变,总体而言铺排时更加稳定且精度更高。这是因为基于LSTM深度神经网络的预测控制算法调整航迹航向偏差时不仅学习了船长的操船经验,而且在制排的间隙可以依据历史的船舶位姿数据更新控制参数,进而可以对下一个时刻或者多个时刻进行预测控制调节偏差。因而利用预测控制进行偏差调节时,船舶姿态修正更快,且呈现平稳前进的趋势。


本文编号：3034080