2018 Fiscal Year Annual Research Report
Improvement of Automatic Ship Maneuvering System by Real-time Nonlinear Optimal Control
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15K06617
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| Research Institution | Nagoya Institute of Technology |
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Principal Investigator |
水野 直樹 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (30135404)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 最適制御 / 実時間制御 / 船舶制御 / 非線形制御 / 遺伝アルゴリズム / ニューラルネットワーク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
航行中の船舶には，風や波，潮流などが絶えず影響を及ぼし，さらに，積荷や燃料の変化，経年劣化などもその操縦性に影響するが．効率的な運用，省力化の観点から，船舶の操船を自動化するシステムの開発が望まれている．
特に，船舶を所定の位置に誘導する着桟操船や所定の位置を維持させるダイナミックポジショニングは困難な操船である．これは，減速あるいは停船に伴い船体の操縦性能が大きく変化し，かつ外乱の影響が増大するためである．
着桟操船の自動化に関して，評価関数に基づく最適制御手法をもとに自動操船を目指す研究が知られている．この手法は合理的な制御解が得られる反面，制御対象が非線形特性を有すると計算が複雑化したり，制御解の導出に数値計算上の調整や長い計算時間が必要となることが多く，実海域で直ちに制御解を求め，運用することは困難である．加えて，実用化に際しては，変化する外乱や，船舶の数学モデルと実船舶とのモデル化誤差を考慮し，指令値を補正する必要がある．また，ダイナミックポジショニングでは制御システム構造によって制御特性が変化したり，制御の安定性が変化することから，制御構造の最適化が重要である．
本年度の研究では，これまでに行ってきた着桟操船の制御の数値解を遺伝アルゴリズムを用いて解く手法を一般化し，多くの最適制御問題を解く手法へと拡張するとともに，実船舶に応用してその有効性を確認した．また，その際に，数値解を制御系として実現する手法を検討し，リカレントニューラルネットワークを用いて非線形フィードバック制御装置を自動生成する手法を提案し，実船実験でその有効性を確認した．
また，これまでの成果を国内外の学会で発表した．
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