350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №8 за 2012 г.
Статья в номере:
Проблемы идентификации параметров волнения в бортовых интеллектуальных системах
Ключевые слова: параметры волнения алгоритм идентификации адаптивная модель неопределенность интеллектуальная система среда моделирования
Авторы:
А.Б. Дегтярев - профессор, Санкт-Петербургский государственный университет. E-mail: deg@csa.ru И.В. Бусько - аспирант, Санкт-Петербургский государственный университет. E-mail: trassae95st@mail.ru
Аннотация:
Обсуждена проблема идентификации параметров волнения в условиях неопределенности внешней среды. Сформулирован концептуальный базис и разработана функциональная схема идентификации в мультипроцессорной вычислительной среде. Приведены особенности реализации разработанного подхода в бортовой интеллектуальной системе нового поколения.
Страницы: 3-10
Список источников
  1. Айзерман М. А., Алексеров Ф. Т. Выбор вариантов. Основы теории. М.: Наука. 1990.
  2. Благодарный Н. С., Кобозев В. Ю. Метод идентификации и проверки адекватности имитационной модели технологического процесса // Сборник докладов междунар. конф. по мягким вычислениям и измерениям SCM-2011. Т. 1. СПб.: 2011. С. 137 ? 140.
  3. Бортовые интеллектуальные системы. Ч. 1. Авиационные системы. Ч. 2. Корабельные системы. М.: Радиотехника. 2006. Ч. 3. Системы корабельной посадки летательных аппаратов. М.: Радиотехника. 2008.
  4. Бухановский А. В., Дегтярев А. Б., Лопатухин Л. И., Рожков В. А. Климатические спектры ветрового волнения // Судостроение. 1997. № 4. С. 14-18.
  5. Нечаев Ю. И.Оперативный контроль динамики судна на волнении с помощью экспертной системы //Сборник докладов на научно-технической конференции по экспериментальной гидромеханике. Калининград. 1990.
  6. Нечаев Ю. И. Исследование динамики ветроволновых полей с помощью судовых интеллектуальных систем реального времени // Навигация и гидрография. 1996. № 3.
  7. Нечаев Ю. И. Математическое моделирование в бортовых интеллектуальных системах реального времени // Тр. 5-й всероссийской научно-технической конференции «Нейроинформатика - 2003». М.: МИФИ. 2003. Лекции по нейроинформатике. Ч. 2. С. 119-179.
  8. Нечаев Ю. И., Тихонов Д. Г. Нейропрогноз на основе логического вывода по прецедентам // Сб. научных трудов 7-й всероссийской научно-техн. конф. «Нейроинформатика - 2005. Ч.2. МИФИ. 2005. С. 197-204.
  9. Нечаев Ю. И. Теория катастроф: современный подход при принятии решений. СПб.: АРТ-Экспресс. 2011.
  10. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. М.: Мир. 1975.
  11. Degtyarev, A.,New Approach to Wave Weather Scenarios Modeling. Contemporary Ideas on Ship Stability and Capsizing in Waves, Fluid Mechanics and Its Applications, M.A.S.Neves et al. (eds.). Springer. 2011. V.97. P. 599-617.
  12. Iseki, T., Terada, D., Bayesian Estimation of Directional Wave Spectra for Ship Guidance System // Proceedings of the 11thInternational Offshore and Polar Engineering Conference Stavanger, Norway. June 2001.
  13. Nielsen, U. D., Estimations of on-site directional wave spectra from measured ship responses // Marine Structure. 2006. V.19. I.1. P. 33-69.
  14. Nielsen, U. D., Introducing two hyperparameters in Bayesian estimation of wave spectra // Probabilistic Engineering Mechanics. 2008. V.23. I.1. P. 84-94.
  15. Nielsen, U. D., Stredulinsky, D. C., Onboard Sea State Estimation Based on Measured Ship Motions // Proceedings of the 12thInternational Ship Stability Workshop. USA. June 2011. P. 61-67.
  16. Pascoal, R., C. Guedes Soares, Kalman filtering of vessel motion for ocean wave directional spectrum estimation // Ocean Engineering. 2009. V. 36. I.6-7. P. 477-488.
  17. Simons, A. N., Tannuri, E. A., Sparano, J. V., Matos, V. L. F., Estimating wave spectra from the motions of moored vessels: Experimental Validation // Applied Ocean Research. 2010. V. 32. I. 2. P. 191-208.