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        復(fù)雜水域船舶智能避碰專家系統(tǒng)設(shè)計

        2019-07-03 09:34:08
        船海工程 2019年3期
        關(guān)鍵詞:船舶因素環(huán)境

        (大連海事大學(xué) 綜合運輸研究所,遼寧 大連 116026)

        復(fù)雜水域船舶密度較大,航行環(huán)境多變,發(fā)生碰撞事故的風(fēng)險較高[1],準(zhǔn)確地確定碰撞危險度是實現(xiàn)船舶智能避碰的前提之一[2-3]。已有的研究考慮碰撞影響因素較少(大多考慮船位、航速、航向等因素),未能體現(xiàn)風(fēng)、浪、流及能見度的影響[4-6],并且計算碰撞危險度后,少有研究給出具體的航行方案和航行提示。因此,考慮設(shè)計一種利用原始數(shù)據(jù)計算復(fù)雜水域中碰撞危險度的方法,將復(fù)雜水域中環(huán)境危險和船舶危險區(qū)別對待,提出環(huán)境危險度的概念及計算方法,設(shè)計專家系統(tǒng),構(gòu)建避碰規(guī)則庫,根據(jù)不同的環(huán)境和碰撞危險,給出相應(yīng)的避碰方案,為駕駛員提供航行參考。

        1 碰撞危險度計算

        1.1 數(shù)據(jù)處理

        選取復(fù)雜水域中兩船相對航速(同時考慮兩船航速以及航向)、距離、能見度、風(fēng)、浪、流為碰撞主要影響因素。兩船相對航速利用幾何學(xué)的矢量合成得到,見圖1,航向不在影響因素中單獨列出。

        圖1 相對航速示意

        利用模糊理論對碰撞影響因素進行模糊化處理。其中,由于航速跨度較大(0~30 kn),所以利用二元對比排序法確定其隸屬度,其他影響因素用模糊分布方法確定隸屬度。

        (1)

        根據(jù)對海上避碰行為的研究,航速的模糊集分別用A(Vi)表示超低速(0~5 kn)、B(Vi)表示低速(0~10 kn)、C(Vi)表示中速(5~15 kn)、D(Vi)表示中高速(10~20 kn)、E(Vi)表示高速(15 kn以上),U={V1,V2,V3,…,Vn}為給定的航速論域,利用二元對比排序法設(shè)計算法,確定論域U中的元素隸屬于模糊集超低速A(Vi)的隸屬度μA(Vi)。

        步驟1。對任意的Vi?(0,5),μA(Vi)=0。

        步驟2。對任何一對Vi、Vj∈U進行比較,得到以Vj為標(biāo)準(zhǔn)Vi隸屬于A(Vi)的程度值fVj(Vi),以及以Vi為標(biāo)準(zhǔn)Vj隸屬于A(Vi)的程度值fVi(Vj)。

        作如下假設(shè):

        (2)

        可以得到相對隸屬程度矩陣如下。

        (3)

        步驟3。計算相對優(yōu)先度函數(shù)f(Vi/Vj)。

        (4)

        (5)

        步驟4。以相對優(yōu)先度f(Vi/Vj)為元素構(gòu)造相對優(yōu)先矩陣G。

        (6)

        步驟5。對相對優(yōu)先矩陣的每一行取最小值或平均值,即可得論域U中的元素隸屬于模糊集超低速A(Vi)隸屬度μA(Vi)。

        (7)

        (8)

        對于模糊集B(Vi)低速(0~10 kn)、C(Vi)中速(5~15 kn)、D(Vi)中高速(10~20 kn)、E(Vi)高速(15 kn以上)隸屬度的確定同理,不過在步驟2相對隸屬程度的確定中,有些許差異,例如確定元素Vi隸屬于模糊集B(Vi)的隸屬度,如果0

        (9)

        其他模糊集的隸屬度同理。

        一般認(rèn)為兩船相距>6 n mile,不致構(gòu)成緊迫局面,因此將兩船距離分為5個模糊集,分別為很近(DS)、較近(DMS)、中等(DM)、較遠(yuǎn)(DML)、很遠(yuǎn)(DL),而在確定這5個模糊集的隸屬度時,采用模糊分布的方法,選擇最常用的隸屬函數(shù)(三角形隸屬函數(shù))來進行量化,結(jié)果見圖2。

        圖2 兩船距離的隸屬度示意

        能見度、風(fēng)、浪、流的隸屬度確定方法同理,其中能見度的模糊集為

        {極差NS,較差NMS,中等NM,較好NML,良好NL}。

        風(fēng)的模糊集為

        {小風(fēng)WS,較小風(fēng)WMS,中等風(fēng)WM,較大風(fēng)WML,大風(fēng)WL,極大風(fēng)WVL}。

        浪的模糊集為

        {輕浪LS,較輕浪LMS,中浪LM,較大浪LML,大浪LL}。

        流的模糊集為

        {弱流FS,較弱流FMS,中流FM,較強流FML,強流FL}。

        1.2 碰撞危險度計算

        定義1[7]。船舶碰撞危險度(collision risk, CR)表示船舶在其航行過程中發(fā)生碰撞危險的可能性大小及相應(yīng)碰撞程度的重要參數(shù)。

        根據(jù)定義1,構(gòu)建計算方法。

        (10)

        式中:CR為碰撞危險度,取值范圍為(0,1);w為每個影響因素的重要程度;μ為每個影響因素的元素對于某個模糊集的隸屬度;r為某個模糊集的危險度。參考文獻[8]的方法,碰撞影響因素的重要程度值w分配如下:wV=0.21,wd=0.29,wn=0.18,ww=0.12,wl=0.11,wf=0.09。

        定義2。環(huán)境危險度(collision risk of environment, CRE)為在特定的航行環(huán)境下,由于環(huán)境因素(包括能見度、風(fēng)、浪、流等)造成的船舶之間碰撞的可能性,是衡量環(huán)境危險程度的重要參數(shù)。

        (11)

        不同影響因素的不同模糊集賦予不同的危險度,見表1。

        2 系統(tǒng)構(gòu)建

        2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建

        構(gòu)建兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型:碰撞危險度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和環(huán)境危險度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要由數(shù)據(jù)庫、樣本庫、推理機制等三部分構(gòu)成,其具體結(jié)構(gòu)見圖3。

        表1 不同影響因素的各種模糊集對應(yīng)的碰撞危險度

        圖3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

        1)輸入模糊化層,包括n個碰撞危險度影響因素的輸入節(jié)點xi和模糊隸屬度節(jié)點μi,二者連接為隸屬度傳遞函數(shù),具體見1.1。

        2)3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),包括隸屬度節(jié)點μi、基于樣本庫和推理機制進行學(xué)習(xí)的隱含節(jié)點xj以及輸出節(jié)點yi,其中

        xj=f(wij+bi)

        (12)

        wij為節(jié)點之間的權(quán)重,f為傳遞函數(shù),bi為偏置;

        3)輸出反模糊化,將輸出節(jié)點yi經(jīng)過反模糊化后得到輸出結(jié)果。

        2.2 專家系統(tǒng)的構(gòu)建

        專家系統(tǒng)由三部分構(gòu)成,數(shù)據(jù)庫、知識庫和推理機,具體工作流程見圖4。

        圖4 專家系統(tǒng)流程

        3 仿真和結(jié)果分析

        3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練

        在計算碰撞危險度時,輸入節(jié)點為相對航速(V)、兩船距離(d)、能見度(n)、風(fēng)(w)、浪(l)、流(f),構(gòu)建了一個6輸入1輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),隱層節(jié)點的個數(shù)采用2n+1=13個。

        構(gòu)建了含86條樣本的樣本庫,以供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)。從圖5可以看出經(jīng)過4 287次訓(xùn)練后,均方差開始收斂,碰撞危險度的擬合值和實際值見圖6,可見經(jīng)過訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算碰撞危險度較為準(zhǔn)確,誤差較小,不超過0.03。

        圖5 碰撞危險度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果

        圖6 碰撞危險度擬合值和實際值比較

        在計算環(huán)境危險度時,同樣選取了86種航行情況,利用式(11)進行計算,輸入節(jié)點為能見度(n)、風(fēng)(w)、浪(l)、流(f)4種環(huán)境危險度影響因素,輸出為環(huán)境危險度,構(gòu)建了4-9-1的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

        圖7 環(huán)境危險度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果

        從圖7可以看出經(jīng)過1 073次訓(xùn)練后,均方差開始收斂,環(huán)境危險度的擬合值和實際值對比見圖8,可見經(jīng)過訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算環(huán)境危險度的效果較好,誤差較小,不超過0.01。

        圖8 環(huán)境危險度擬合值與實際值比較

        3.2 專家系統(tǒng)的實現(xiàn)

        在復(fù)雜水域?qū)嶋H船舶航行中,主要有3種會遇態(tài)勢:對遇、追越、交叉相遇,《1972年國際海上避碰規(guī)則》對不同的會遇態(tài)勢下采取避碰行動有不同的規(guī)定,船舶智能避碰專家系統(tǒng)分別對這3種會遇態(tài)勢進行實驗驗證,實驗中的兩艘船舶參數(shù)見表2,同時,設(shè)計了3種航行仿真情況,3種航行情況的參數(shù)見表3。

        表2 實驗船舶參數(shù)

        表3 航行情況參數(shù)

        1)情形分析一。兩船航行的仿真模擬見圖9a),利用提出的計算碰撞危險度的方法結(jié)果見圖9b),可見隨著兩船距離的減少,碰撞危險度逐漸增加。

        將航行參數(shù)輸入后,如有危險,會出現(xiàn)警告提醒界面,同時觸發(fā)警報裝置,提醒駕駛員注意。而后會顯示見圖9c)的避碰方案界面,同時顯示碰撞危險度和環(huán)境危險度,避碰專家系統(tǒng)判斷出該種局勢已構(gòu)成對遇局勢,并且提示駕駛員導(dǎo)致碰撞的重點原因是船舶,應(yīng)重點注意目標(biāo)船的動態(tài),給出避碰方案。

        圖9 情形一

        2)情形分析二。兩船航行的仿真模擬及碰撞危險度的變化見圖10a)、b),可見兩船的碰撞危險度隨距離的減小近乎于呈線性上升,智能避碰專家系統(tǒng)判斷的結(jié)果見圖10c),同時也會觸發(fā)警告界面和警報裝置。隨后計算出開始時碰撞危險度約為0.611,環(huán)境危險度約為0.703,環(huán)境因素導(dǎo)致的碰撞危險較大,并且該種情形構(gòu)成了追越局面,推薦航行方案如專家系統(tǒng)界面所示,尤其注意環(huán)境因素,遵守避碰規(guī)則,有效實現(xiàn)避碰。

        圖10 情形二

        3)情形分析三。兩船航行的仿真模擬見圖11a),碰撞危險度的變化見圖11b),可見情形開始時碰撞危險就高達0.692,并且隨著兩船距離減少,碰撞危險增加。系統(tǒng)在觸發(fā)警告界面和警報裝置后,顯示界面見圖11c),判斷出該種情形的碰撞危險主要由目標(biāo)船和環(huán)境因素共同導(dǎo)致,并且構(gòu)成了交叉相遇局勢,根據(jù)避碰規(guī)則和航行習(xí)慣,給出航行方案。

        圖11 情形三

        4 結(jié)論

        1)對遇、追越、交叉相遇3種會遇態(tài)勢仿真結(jié)果表明,所設(shè)計的復(fù)雜水域智能避碰專家系統(tǒng)可以根據(jù)原始數(shù)據(jù)直接計算出碰撞危險度和環(huán)境危險度,并且能夠根據(jù)危險度和航行環(huán)境,提示駕駛員重點注意的碰撞影響因素,給出不同的航行提示和建議,符合避碰規(guī)則和航行習(xí)慣。

        2)在實際航行中,兩船航速、航向、距離、能見度等信息可以通過AIS和雷達得到,風(fēng)、浪可以通過風(fēng)速記錄儀測得,海流可以通過多普勒計程儀和GPS顯示的船舶對地、對水航速推算得到,因此可以結(jié)合實時的船舶航行數(shù)據(jù)與智能避碰專家系統(tǒng)進行判斷,具有應(yīng)用價值。

        3)在提出環(huán)境危險度時,已考慮能見度、風(fēng)、浪、流等多個氣象環(huán)境影響因素,實際上淺水效應(yīng)和岸壁效應(yīng)等航行環(huán)境的作用也不容忽視,所以今后應(yīng)結(jié)合淺水效應(yīng)和岸壁效應(yīng)對危險度作更深入的研究。

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