Dynamically positioned ship steering making use of backstepping method and artificial neural networks - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Dynamically positioned ship steering making use of backstepping method and artificial neural networks

Abstrakt

The article discusses the issue of designing a dynamic ship positioning system making use of the adaptive vectorial backstepping method and RBF type arti cial neural networks. In the article, the backstepping controller is used to determine control laws and neural network weight adaptation laws. e arti cial neural network is applied at each time instant to approximate nonlinear functions containing parametric uncertainties. e proposed control system does not require precise knowledge of the model of ship dynamics and external disturbances, it also eliminates the problem of analytical determination of the regression matrix when designing the control law with the aid of the adaptive backstepping procedure.

Cytowania

  • 1

    CrossRef

  • 1

    Web of Science

  • 1

    Scopus

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Publikacja w czasopiśmie
Typ:
artykuł w czasopiśmie wyróżnionym w JCR
Opublikowano w:
Polish Maritime Research nr 25, strony 5 - 12,
ISSN: 1233-2585
Język:
angielski
Rok wydania:
2018
Opis bibliograficzny:
Witkowska A., Niksa-Rynkiewicz T.: Dynamically positioned ship steering making use of backstepping method and artificial neural networks// Polish Maritime Research. -Vol. 25, nr. 4(100) (2018), s.5-12
DOI:
Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.2478/pomr-2018-0126
Bibliografia: test
  1. Boulkroune, A., N. Bounar, M. M'Saad, M. Farza: Indirect adaptive fuzzy control scheme based on observer for nonlinear systems: A novel SPR-filter approach, Neurocomputing. 135, 2014 pp. 378-387. otwiera się w nowej karcie
  2. Buhmann, M.D.: Radial basis functions: theory and implementations, Cambridge University Press 2003. otwiera się w nowej karcie
  3. Chan, A.K., G.A. Becus: Online adaptation of RBF centers for adaptive control, in: Proceedings of 1995 American Control Conference -ACC'95, American Autom Control Council, 1995 pp. 3770-3774. otwiera się w nowej karcie
  4. Cover, T.M.: Geometrical and Statistical Properties of Systems of Linear Inequalities with Applications in Pattern Recognition, IEEE Transations on Electronic Computers 1965, pp. 326-334. otwiera się w nowej karcie
  5. Cpałka, K.: Design of Interpretable Fuzzy Systems, Springer 2017. otwiera się w nowej karcie
  6. Du, J., X. Hu, H. Liu, C.L.P. Chen: Adaptive robust output feedback control for a marine dynamic positioning system based on a high-gain observer, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 26, 2015 pp. 2775-2786. otwiera się w nowej karcie
  7. Fossen, T.I., S.P. Berge: Nonlinear vectorial backstepping design for global exponential tracking of marine vessels in the presence of actuator dynamics, in: Proceedings of the 36th IEEE Conference on Decision and Control, IEEE, 1998 pp. 4237-4242. otwiera się w nowej karcie
  8. Katebi, M.R., M.J. Grimble, Y. Zhang: Hinf robust control design of dynamic ship positioning, Ieee Process Control Theory Applicatron. 144 1997, pp. 110-120. otwiera się w nowej karcie
  9. Krstić, M., I. Kanellakopoulos, P. Kokotović: Nonlinear and adaptive control design, Wiley 1995.
  10. Kuczkowski, Ł., R. Śmierzchalski: Path planning algorithm for ship collisions avoidance in environment with changing strategy of dynamic obstacles, in: Springer, Cham 2017: pp. 641-650. otwiera się w nowej karcie
  11. Kwan, C., F.L. Lewis: Robust backstepping control of nonlinear systems using neural networks, Systems, Man and Cybernetics, Part A: Systems and Humans, IEEE Transactions on. 30, 2000 pp. 753-766. otwiera się w nowej karcie
  12. Lisowski, J.: Game control methods in avoidance of ships collisions, Polish Maritime Research. 19 2012, pp. 3-10. otwiera się w nowej karcie
  13. Lisowski, J., A. Lazarowska: The radar data transmission to computer support system of ship safety, Solid State Phenomena. 196 2013, pp. 95-101. otwiera się w nowej karcie
  14. Mingyu, F., X. Yujie, Z. Li: Bio-inspired Trajectory Tracking Algorithm for Dynamic Positioning Ship with System Uncertainties, Proceedings of the 35th Chinese Control Conference, 2016 pp. 4562-4566.
  15. Niksa-Rynkiewicz,T.,Szłapczyński R.: A framework of a ship domain -based near-miss detection method using mamdani neuro-fuzzy classification., Polish Maritime Research, (in review) 2018.
  16. Orr, M.J.L.: Introduction to Radial Basis Function Networks 1996. otwiera się w nowej karcie
  17. Sorensen, A.: A survey of dynamic positioning control systems, Annual Reviews in Control . 35 2011 pp. 123-136. otwiera się w nowej karcie
  18. Swaroop, D., J.K. Hedrick, P.P. Yip, J.C. Gerdes: Dynamic surface control for a class of nonlinear systems, IEEE Transactions on Automatic Control. 45 2000, pp. 1893-1899. otwiera się w nowej karcie
  19. Szczypta, J., A. Przybył, K. Cpałka: Some Aspects of Evolutionary Designing Optimal Controllers, in: Springer, Berlin, Heidelberg 2013 pp. 91-100. otwiera się w nowej karcie
  20. Szlapczynski, R., J. Szlapczynska: Customized crossover in evolutionary sets of safe ship trajectories, International Journal of Applied Mathematics and Computer Science. 22 2012. otwiera się w nowej karcie
  21. Tannuri, E.A., A.C. Agostinho, H.M. Morishita, L. Moratelli: Dynamic positioning systems: An experimental analysis of sliding mode control, Control Engineering Practice. 18, 2010 pp. 1121-1132. otwiera się w nowej karcie
  22. Witkowska, A.: Control design for slow speed positioning, Proceedings -27th European Conference on Modelling and Simulation, ECMS 2013 pp. 198-204. otwiera się w nowej karcie
  23. Witkowska, A., R. Smierzchalski: Designing a ship cours controller by applying the adaptive backstepping method, Int. J. Appl. Math. Comput. Sci. 22 2012 pp. 985-997. otwiera się w nowej karcie
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 54 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi