| Русский Русский | English English |
   
Главная Архив номеров
17 | 09 | 2019
10.14489/vkit.2014.11.pp.036-042

DOI: 10.14489/vkit.2014.11.pp.036-042

Гриняк В. М., Девятисильный А. С.
НЕЧЕТКАЯ СИСТЕМА РАСПОЗНАВАНИЯ ОПАСНОГО СБЛИЖЕНИЯ СУДОВ НА МОРСКИХ АКВАТОРИЯХ
(с. 36-42)

Аннотация. Рассмотрена модель относительного движения двух судов. Предложен алгоритм выработки тревожного сигнала при возможности их опасного сближения. Доказано, что в условиях высокой интенсивности движения необходимо разделять суда по вербальному уровню опасности «судно–судно». В основу определения уровня опасности положены факт маневрирования судна и время, оставшееся до недопустимого сближения. Предложена система принятия решения об уровне опасности движения, основанная на машине нечеткого вывода Мамдани. На численном примере продемонстрирована работа системы принятия решения в типичных ситуациях.

Ключевые слова: управление движением судов; опасное сближение; траектория движения; маневрирование судна; нечеткая система Мамдани.

 

Grinyak V. M., Devyatisilny A. S.
FUZZY LOGIC DECISION-MAKING SYSTEM FOR SHIPS COLLISION AVOIDANCE
(pp. 36-42)

Abstract. The problem of marine vessel traffic control is discussed in this paper. Two ships relative motion model is watched and algorithm of alarm generation is offered. Authors are justifying need separate ships by alarm level in case high intensity of traffic. Ships alarm level esti-mation based on ship maneuver detector and time to collision. The decision-making system of alarm level based on Mamdani fuzzy logic system is offered. There are 3 values on system input. The first input value is angle between relative velocity vector and relative coordinate vector with terms «large» and «little». The second value is derivation of the first one with the same terms. The third value is time to collision with 3 terms «little», «average» and «large». The output fuzzy logic system value is alarm level with 4 terms «safe», «almost safe», «dangerous» and «very dangerous». There are 12 rules of fuzzy logic system. The rules based on principle «if the vessel is maneuvering then alarm level less». Fuzzy logic system are learned by expert, no training sample for learning. Numerical results are demonstrating decision-making system effectiveness for typical vessel traffic.

Keywords: Vessel traffic control; Collision avoidance; Trace; Ship maneuver; Mamdani fuzzy logic system.

Рус

В. М. Гриняк (Владивостокский государственный университет экономики и сервиса) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript
А. С. Девятисильный (Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН, Владиво-сток; Дальневосточный федеральный университет, Владивосток)

 

Eng

V. M. Grinyak (Vladivostok State University of Economics and Services) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript
A. S. Devyatisilny (Institute of Automation and Control Processes, Far Eastern Branch of Russian Academy of Sciences, Vladivostok; Far Eastern Federal University, Vladivostok)

 

Рус

1. Навигационные услуги с использованием СУДС: РОСМОРПОРТ [Электронный ресурс]. URL: http://www. rosmorport.ru/vlf_serv_vts.html (дата обраще-ния: 15.09.2014).
2. Tam Ch. K, Bucknall R. Collision Risk Assessment for Ships // Journal of Marine Science and Technology. 2010. V. 15, № 3. Р. 257 – 270.
3. Мироненко А. А. Модель программного движе-ния судна в стесненных водах // Мехатроника, автоматизация, управление. 2013. № 2. С. 65 – 70.
4. Tam Ch. K., Bucknall R., Greig A. Review of Collision Avoidance and Path Planning Methods for Ships in Close Range Encounters // Journal of Navigation. 2009. V. 62, № 3. P. 455 – 476.
5. Гриняк В. М. Идентификация опасных ситуаций в системах управления движением судов // Территория новых возможностей. Вестник Владивостокского государственного университета экономики и сервиса. 2010. № 4. С. 197 – 207.
6. Гриняк В. М., Головченко Б. С., Малько В. Н. Распознавание опасных ситуаций системами управления движением судов // Транспорт: наука, техника, управление. 2011. № 8. С. 42 – 45.
7. Гриняк В. М., Девятисильный А. С. Прогно-зирование опасных ситуаций при управлении движением на море // Известия РАН. Теория и системы управления. 2004. № 3. С. 127 – 136.
8. Егоров И. Б., Логиновский В. А. Концепция зон навигационной безопасности и ее применение в су-довождении // Эксплуатация морского транспорта. 2012. № 3. С. 13 – 17.
9. Коноплев М. А. Применение аппарата нечеткой логики для определения уровня опасности столкновения // Эксплуатация морского транспорта. 2009. № 2. С. 34 – 39.
10. Штовба С. Д. Проектирование нечетких систем средствами MatLab. М.: Горячая линия телеком, 2007. 288 с.
11. Головченко Б. С., Гриняк В. М. Информаци-онная система сбора данных о движении судов на мор-ской акватории // Вестник государственного университе-та морского и речного флота имени адмирала С. О. Ма-карова. 2014. № 2. С. 156 – 162.

Eng

1. Navigation services using VTS ROSMORPORT. Available at: http://www. rosmorport.ru/vlf_serv_vts.html (Accessed: 15.09.2014).
2. Tam Ch. K, Bucknall R. (2010). Collision risk as-sessment for ships. Journal of Marine Science and Technology, 15(3), pp. 257-270. doi: 10.1007/s00773-010-0089-7.
3. Mironenko A. A. (2013). The software model of the ship movement in confined waters. Mekhatronika, avtomatizatsiia, upravlenie, (2), pp. 65-70.
4. Tam Ch. K., Bucknall R., Greig A. (2009). Review of collision avoidance and path planning methods for ships in close range encounters. Journal of Navigation, 62(3), pp. 455-476. doi: 10.1017/S0373463308005134
5. Griniak V. M. (2010). Identification of dangerous situations in traffic control systems of ships. Territoriia novykh vozmozhnostei. Vestnik Vladivostokskogo gosudarstvennogo universiteta ekonomiki i servisa, (4), pp. 197-207.
6. Griniak V. M., Golovchenko B. S., Mal'ko V. N. (2011). Recognition of dangerous situations systems in ship traffic management. Transport: nauka, tekhnika, upravlenie, (8), pp. 42-45.
7. Griniak V. M., Deviatisil'nyi A. S. (2004). Predicting dangerous situations in traffic management on the sea. Izvestiia RAN. Teoriia i sistemy upravleniia, (3), pp. 127-136.
8. Egorov I. B., Loginovskii V. A. (2012). The concept of zones of navigational safety and its application in ship navigation. Ekspluatatsiia morskogo transporta, (3), pp. 13-17.
9. Konoplev M. A. (2009). Application of fuzzy logic to determine the level of collision risk. Ekspluatatsiia morskogo transporta, (2), pp. 34-39.
10. Shtovba S. D. (2007). Design of fuzzy systems by means of matlab. Moscow: Goriachaia liniia telekom.
11. Golovchenko B. S., Griniak V. M. (2014). Infor-mation system of collecting data on the movement of ships at sea. Vestnik gosudarstvennogo universiteta morskogo i rechnogo flota imeni admirala S. O. Makarova, (2), pp. 156-162.

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 250 руб. (в том числе НДС 18%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа статьи заполните форму:

{jform=1,doi=10.14489/vkit.2014.11.pp.036-042}

.

Eng

This article  is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 250 rubles. (including VAT 18%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please fill out the form below:

{jform=2,doi=10.14489/vkit.2014.11.pp.036-042}

 

 

 

 

 

.

.

 

 
Поиск
Баннер
Баннер
Баннер
Баннер
Журнал КОНТРОЛЬ. ДИАГНОСТИКА
Баннер
Rambler's Top100 Яндекс цитирования