604495496

Sterowanie neuronowe bezzałogowym pojazdem podwodnym 477

Tabela 1. Wartości graniczne miar jakości sterowania pojazdem podwodnym

z wykorzystaniem regulatora neuronowego.

Miara	Wartość maksymalna	Wartość minimalna
Czas regulacji	15 sek.	4 sek.
Uchyb statyczny	+2.25 deg.	-1.9 deg.

Z przeprowadzonych badań wynika, że wartości przyjętych kryteriów jakości sterowania nie zależały od tego, czy obiekt poruszał się w środowisku bez zakłóceń czy w środowisku, w którym występowały zakłócenia w postaci prądów podwodnych. Podobna sytuacja była w przypadku transportowania przez pojazd obiektów o określonej masie.

4. PODSUMOWANIE

Precyzyjne sterowanie pojazdem podwodnym jest szczególnie istotne przy prowadzeniu prac z wykorzystaniem technik głębinowych. Szczególne wymagania są nakładane na jakość sterowania pojazdem podwodnym w trakcie wykonywania zadań inspekcji akwenu podwodnego z wykorzystaniem kamer wizyjnych oraz aktywnych systemów hydroakustycznych. W takich sytuacjach niepożądane jest występowanie zarówno oscylacji wokół zadanego kursu, jak również zbyt gwałtowne zmiany kursu pojazdu.

Na podstawie przeprowadzonych badań można stwierdzić, że zastosowanie regulatora neuronowego do sterowania kursem pojazdu podwodnego zapewnia zadowalającą jakość sterowania, a tym samym tego typu regulator może być wykorzystany do sterowania pojazdem podwodnym przy zadaniach precyzyjnego prowadzenia po zadanym kursie. Dotyczy to zarówno sterowania ruchem, gdy na pojazd nie oddziałują zakłócenia środowiskowe jak i w przypadku występowania zakłóceń środowiskowych w postaci prądu podwodnego.

Dodatkowo należy stwierdzić, że zastosowanie regulatora neuronowego do sterowania kursem pojazdu podwodnego przy realizacji zadania transportu obiektów o określonej masie daje także zadowalającą jakość sterowania pomimo dużej zmiany dynamiki ruchu układu pojazd podwodny-obiekt transportowany. Z przeprowadzonych badań wynika również, że oddziaływanie na taki układ prądu podwodnego nie wpływa w znaczący sposób na jakość sterowania, co świadczy o dużej odporności regulatora na oddziaływanie zakłóceń zewnętrznych.

Przeprowadzone badania potwierdziły, że wykorzystanie sterowników neuronowych do sterowania obiektami nieliniowymi, szczególnie w przypadku, gdy charakter nieliniowości utrudnia ich opisanie metodami analitycznymi, pozwala na projektowanie układów sterowania zapewniających odpowiednią jakość sterowania takimi obiektami. Poprawność działania tego typu układów wynika z cech sterowania neuronowego, a mianowicie:

-    sterowanie neuronowe umożliwia rozwiązanie problemu na podstawie zbioru danych uczących poprzez analizę zależności zbioru danych z wejścia i wyjścia procesu, co ułatwia jego stosowanie,

-    sieci neuronowe umożliwiają modelowanie zależności nieliniowych o dużej złożoności, gdzie opis analityczny jest trudny lub niemożliwy,

-    sterowanie to jest elastyczne i odporne na nieprecyzyjne dane oraz na zakłócenia,

-    sieci neuronowe nadają się do stosowania obliczeń równoległych;

Pomimo wielu zalet regulatorów neuronowych należy także wskazać pewne ich wady. Przede wszystkim zastosowanie regulatora neuronowego powoduje, że czas regulacji jest