Analiza nieliniowego obserwatora i filtru cząsteczkowego jako estymatorów pozycji statku

• Autorzy: Jaroś K. , Witkowska A.

Warianty tytułu

EN

Enhancement of posiotioning estimation of vessel

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule została przedstawiona analiza porównawcza dokonana pomiędzy dwoma estymatorami pozycji. Analiza ta została przedstawiona na podstawie różnicy pomiędzy wartością estymowaną a rzeczywistą. Badania estymatorów zostały przeprowadzone na podstawie równania kinematyki i dynamiki statku dynamicznie pozycjonowanego. Wartościami wykorzystywanymi w symulacji są pomiary z symulowanego odbiornika GPS i siły wytworzone przez napędy statku w czasie wykonywania manewrów. W artykule zawarto nieliniowy model statku z zakłóceniami w globalnym układzie współrzędnych, oraz dwa estymatory nieliniowy obserwator (NO) i filtr cząsteczkowy (PF) (ang. Particle filter). Badania zostały przeprowadzone w środowisku MATLAB/Simulink z użyciem modeli symulacyjnych. W badaniach wykazano że PF jest lepszym estymatorem niż NO podczas manewru zmiany pozycji statku natomiast sytuacja jest odwrotna podczas utrzymywania stałej pozycji statku.

EN

An estimation of measured variables is very important in dynamic positioning systems of the vessels. There is required to a filtering of the signal environmental noise and the measurements noises to get high-precision estimate of the vessel’s position. The dynamic positioning systems uses a different algorithms for estimating and filtering measured signals. More suitable algorithms of estimating and filtering, allows to obtain an accurate control of the vessel’s position at sea, in seaports and near oil rigs. It improve safety level and decrease fuel consumption. That is the reason why many evaluations and investigations of estimation parameter. The goal of research, described in the paper is which of estimator is most suitable estimation of the vessel’s position. In this paper used three estimator to compare which of this estimation give the better solution in different tasks in dynamic positioning system. To comparison filters in this paper used simulation where the vessel has been used to different tasks. Ship model simulates the signal from the GPS receiver with disturbances and provides information about the force generated by the propellers. These values was used to estimation position of vessel. Studies have shown that PF is a better estimator than NO by tracking the position of a time-varying but the opposite is true for estimating the position of the invariant over time.

Słowa kluczowe

PL

nieliniowy model statku; Particle Filter; Nieliniowy obserwator

EN

Nonlinear observer; Particle Filtering

• Wydawca: Wydział Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
• Rocznik: 2015
• Tom: Nr 47
• Strony: 71--74
• Opis fizyczny: Bibliogr. 4 poz., wykr., tab.

Twórcy

autor

Jaroś K.

• Politechnika Gdańska, Wydział Elektrotechniki i Automatyki tel.:[phone]

autor

Witkowska A.

• Politechnika Gdańska, Wydział Elektrotechniki i Automatyki tel.:[phone]

Bibliografia

• 1. Strand J. P. and Fossen T. I.: Nonlinear passive observer design for ships with adaptive wave filtering, in New Directions in nonlinear observer design, H. Nijmeijer and T. I. Fossen, Eds. Springer London, 1999, pp. 113–134.
• 2. Fu M., Yu L., Li M., Xu Y., Wang Y.: Nonlinear extended state observer for path following control of underactuated marine surface vessel, 2015, pp. 453–458.
• 3. Bryne T. H., Fossen T. I., and Johansen T. A.: Nonlinear observer with time-varying gains for inertial navigation aided by satellite reference systems in dynamic positioning, 2014, pp. 1353–1360.
• 4. Rigatos G. G.: Sensor fusion-based dynamic positioning of ships using Extended Kalman and Particle Filtering, Robotica, vol. 31, no. 03, pp. 389–403, May 2013.