CC BY
48УДК 639.2.081.1
А.А. Недоступ, А.О. Ражев
Калининградский государственный технический университет, Калининград, 236022 e-mail: nedostup@klgtu.ru
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ УПРАВЛЕНИЯ РАЗНОГЛУБИННЫМИ ТРАЛОВЫМИ КОМПЛЕКСАМИ
В данной статье рассмотрена постановка задачи разработки точной системы управления разноглубинными траловыми комплексами с использованием предсказательного моделирования в композиции с математической моделью и промежуточным слоем ПИД-регуляторов, уменьшающей воздействие на окружающую среду и увеличивающей эффективность промысла.
Ключевые слова: метод, управление, разноглубинный траловый комплекс, динамика, предсказательное моделирование.
A.A. Nedostup, A.O. Razhev
Kaliningrad State Technical University, Kaliningrad, 236022 e-mail: nedostup@klgtu.ru
SETTING THE TASK OF MIDWATER TRAWL COMPLEXES MANAGEMENT
The formulation of the task to develop an accurate control system for midwater trawl complexes using predictive modeling in combination with a mathematical model and an intermediate layer of PID controllers, which reduces the environmental impact and increases the efficiency of fishing.
Key words: method, control, midwater trawl complex, dynamics, predictive modeling.
В настоящее время траловый лов имеет большое значение как для экономики, так и для продовольственной безопасности России. При помощи тралов добывается около 40% мирового улова. По данным ФАО, общий объем добычи рыбы достиг 94,8 млн т, что является самым высоким показателем за всю историю. Экологическую эффективность траления можно определить как отношение величины улова к величине воздействия на окружающую среду. Воздействие рыболовного судна на окружающую среду в основном связано с расходом топлива и отходами от эксплуатации, в то время как траловые снасти могут привести к удалению и повреждению такого бентоса, как кораллы и губки. Улучшенная управляемость траловым комплексом могла бы сделать возможным прицельный лов косяков рыб, а также улучшенное маневрирование вблизи препятствий и контроль формы трала для оптимизации эффективности лова. В связи с этим системы более точного управления траловым комплексом должны приводить к увеличению улови-стости в зависимости от расхода топлива; снижению воздействия на морское дно и сокращению взаимодействий с препятствиями; повышению избирательности. Разноглубинные траловые комплексы являются сложными техническими сооружениями, управление которыми сопряжено с большими задачами [1].
Авторами статьи в рамках научного исследования рассматривается постановка задачи разработки точной системы управления тралом с точки зрения воздействия на окружающую среду и эффективности промысла. Для ее решения необходимо рассмотреть вопрос о том, как можно улучшить контрольные характеристики разноглубинной траловой системы частично путем внедрения архитектуры управления, адаптированной для траловой системы с учетом промышленных требований, и частично путем разработки концепции управления траловыми досками, разработать математическую модель траловой системы, включающую точную модель гидроди-
намических сил на створках трала. Эта модель должна оценивать как стационарное состояние, так и переходные силы на траловых досках, движущихся в шести степенях свободы, временную зависимость сил от циркуляции вокруг фольги, угловых демпфирующих сил и сил относительных ускорений между жидкостью и траловой доской.
С развитием технологий искусственного интеллекта все большую популярность приобретают системы управления, основанные на модели предсказательного моделирования. На их основе в ходе решения поставленной задачи эффективного управления траловым ловом будет предложена новая концепция управления траловыми досками с учетом требований к энергопотреблению, надежности и эффективности, основанная на композиции математической и предсказательной модели [2]. Из-за противоречивых требований к производительности, стабильности и энергоэффективности концепция управления должна быть улучшена посредством численной оптимизации, основанной на моделировании временной области траловой системы с учетом промышленных ограничений на энергоснабжение траловых досок. Система управления, основанная на модели предсказательного моделирования, должна решать сложные задачи и ограничения, в том числе задачи автоматизации наведения трала на скопление гидробионтов [3].
Использование предсказательного моделирования управления становится возможным благодаря тому, что ПИД-контроллеры установок выступают в качестве промежуточного слоя между модулем предсказательного моделирования и траловой системой. Таким образом, модуль предсказательного моделирования не требует больших вычислительных затрат, необходимых для моментальной реакции на быстро изменяющиеся динамические процессы.
Для снижения энергопотребления траловых досок в системе управления предлагается заменить обычное управление с обратной связью на итерационное управление с прямой связью с использованием математического моделирования гидродинамических сил на поверхности траловой доски, использовать адаптивную архитектуру управления траловой системой и методы оптимизации.
Чтобы проанализировать автоматизированные системы управления разноглубинного трала (АСУ РТ) [4], мы должны исследовать математические модели, режимы, которые управляют движениями разноглубинного трала [4-25]. Движение траловых систем зависит напрямую от промысловых механизмов, которые установлены на палубе рыбопромыслового судна. И чем выше детализация технической системы судно - разноглубинный трал, тем точнее АСУ РТ (рис. 1).
Рис. 1. Разноглубинный траловый комплекс (судно - разноглубинный трал)
Еще одним методом АСУ РТ является метод нечеткой логики. В настоящее время все больше конструкторы АСУ уделяют внимание нечеткой логике и нейронным сетям. Поскольку нечеткие множества описываются функциями принадлежности, а /-нормы и £-нормы обычными математическими операциями, можно представить нечеткие логические рассуждения в виде нейронной сети. Для этого функции принадлежности надо интерпретировать как функции активации нейронов, передачу сигналов как связи, а логические /-нормы и £-нормы как специальные виды нейронов, выполняющие математические соответствующие операции [26].
Системы «Автотрал» широко используются в промышленном рыболовстве на современных судах [27]. Системы автоматического траления доказали свою эффективность в снижении воздействия факторов окружающей среды на некоторые аспекты эффективности траления и, как следствие, имеют потенциал для уменьшения различий между уловами при съемочных тралениях. Следовательно, благодаря включению системы автоматического траления в стандартные процедуры съемки точность измерений относительной численности может быть улучшена. По сравнению с системами автоматического траления ^ут [28] обеспечивает постоянное отображение скорости тяги, гидродинамического сопротивления, натяжения, длины ваера и разницы между перекосами левого и правого борта (рис. 3).
Регулируемая степень детализации моделирования и визуализации позволит ускорить предварительные вычисления на компьютерах со слабым аппаратным
Рис. 2. Разноглубинный траловый комплекс (судно - разноглубинный трал)
113
13.8 106 113
147
Рис. 3. Дисплей АСУ РТ Isym
Когда выбранный дифференциал превышен, барабан на более длинной стороне автоматически замедляется, чтобы удержать ваер и правый ваер на уровне воды в корме, прежде чем вернуться к выбранному уровню. Система также обслуживает четыре режима работы - буксировку, остановку, подъем и травление. При травлении ваеров главный мотор отключается, что позволяет силовым барабанам свободно вращаться, а меньший гидравлический мотор используется для небольшого тормозного натяжения, чтобы предотвратить колебания ваеров.
Synchro RTX Autotrawl является оптимальным решением для максимального увеличения способности к ловле для одиночных и двойных тралов [29] (см. рис. 4).
Система Synchro RTX Autotrawl обеспечивает динамическое управление разноглубинными тралами. Synchro RTX Autotrawl - одна из самых современных на рынке, использующая встроенную логику безопасности и удобный интерфейс. Основные функции управления и контроля пол-
ностью интегрированы. Эта система сохраняет тралы полностью открытыми при изменении курса во время траления. Трал движется с постоянной скоростью даже в сложных условиях. Если трал зацепился, система автоматически вытравливает ваер, чтобы предотвратить аварийную ситуацию. На рынке также представлена АТС РТ Silecred-AUTOTRAWL-SYSTEM [30] (см. рис. 5).
Рис. 4. Дисплей АСУ РТ Synchro RTX Autotrawl Рис. 5. Дисплей АСУ РТ Silecred-AUTOTRAWL-SYSTEM
Таким образом, в данной статье рассмотрена постановка задачи разработки точной системы управления разноглубинными траловыми комплексами с использованием предсказательного моделирования в композиции с математической моделью и промежуточным слоем ПИД-регуляторов, уменьшающей воздействие на окружающую среду и увеличивающей эффективность промысла.
Авторами статьи в рамках научного исследования «Разработка методов управления траловым комплексом с применением предсказательного моделирования на нейронной сети» сформирована задача разработки более точной системы управления тралом с учетом воздействия на окружающую среду и эффективности промысла. Предсказательное моделирование на нейронной сети с учетом математических моделей траловой оболочки, траловых досок, ваеров, лебедок, судна, путем внедрения архитектуры управления, адаптированной для траловой системы с учетом промышленных требований, и частично путем разработки концепции управления траловыми досками, создаст систему, которую потребуется внедрить во все производственные и учебные комплексы.
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и Правительства Калининградской области в рамках научного проекта № 19-48-390004.
Литература
1. Баранов Ф.И. Теория и расчет орудий рыболовства. - М.: Пищепромиздат, 1948. - 436 с.
2. Reite K.-J. Modeling and control of trawl systems. - Trondheim: NTNU, 2006. - 238 р. - ISBN 82-471-8024-3.
3. Соловьев А.А. Теоретические принципы обеспечения безопасного маневрирования судна при прицельном траловом лове: Дис. ... д-ра техн. наук: 05.22.16. - Санкт-Петербург, 1999. -183 с.: ил. РГБ ОД, 71:01-5/489-8.
4. Обоснование создания тренажерного комплекса по проектированию и моделированию траловых систем / В.А. Волкогон, А.А. Недоступ, А.О. Ражев, Н.А. Кострикова, Р.К. Поляков, В.И. Кузин // Морские интеллектуальные технологии. - 2017. - № 4 (38). - Т. 2. - С. 177-185.
5. Nakasai K., Kawakami T. Mechanical studies on the mid-water trawl gear in operation // Bulletin of the faculty of fisheries. Nagasaki University. - 1968. - № 26. - Р. 49-61.
6. Альтшуль Б.А., Фридман А.Л. Динамика траловой системы. - М.: Агропромиздат, 1990. -240 с.
7. Lee C.-W., Lee Ju.-H. Modeling of a midwater trawl system // Contributions on the theory of fishing gears and related marine systems: DEMaT, 1999. - 2000. - Р. 151-161.
8. Зинченко В.П. Численный метод расчета движения траловой системы // Рук. деп. во ВНИЭРХ, реф. опубл. в указат. деп. работ ВИНИТИ № 12. - 1998.
9. Altschul B.A., Ermakova T.V. The algoritm of ship speed control when carrying the trawl in the predetermined path at a constant length of veered warp // Contributions on the theory of fishing gears and related marine systems: DEMaT, 2003. - 2005. - V. 3 - Р. 137-146.
10. Ермакова Т.В. Математические модели управления движением разноглубинного трала: Автореф. дис. ... канд. техн. наук. - Калининград, 2006. - 28 с.
11. Altschul B.A., Ermakova T.V. Equations of trawl system movement at its schematization by two-warp model // Contributions on the theory of fishing gears and related marine systems: DEMaT, 2009. - 2010. - V. 6. - Р. 251-258.
12. Кузнецов М.Ю., Шевцов В.И. Использование системы контроля трала SIMRAD FS 20/25 для исследования геометрии трала // Успехи рыболовства: Сборник научных трудов, посвященный 75-летию кафедры промышленного рыболовства Дальневосточного государственного технического рыбохозяйственного университета. - 2006. - С. 73-79.
13. Cha B.-J., Lee C.,W., Cho B.-K. Dynamic simulation of midwater trawl system using a personal computer // Contributions on the theory of fishing gears and related marine systems: DEMaT, 2001. -2002a. - V. 2. - Р. 105-111.
14. Dynamic simulation of a midwater trawl system using a personal computer / B.-J. Cha, C.-W. Lee, B.-K. Cho, H.-Y. Kim, S.-J. Won // Contributions on the theory of fishing gears and related marine systems: DEMaT, 2001. - 2002b. - Р. 155-161.
15. Modeling of the otter board behavior in consideration of the effects of the ship motion / M.-L. Choe, C.-W. Lee, G.-H. Lee, B.-J. Cha, H.-P. Gyung // Contributions on the theory of fishing gears and related marine systems: DEMaT, 2007. - 2007. - V. 5. - Р. 77-88.
16. Eiji T., Matuda K., Nobuo H. A simulation model of gear efficiencies of trawlers for flatfish // Nippon suisan gakkaishi. - 1991. - № 57 (6) - Р. 1019-1028.
17. Ferro RST. Computer simulation of trawl gear shape and loading // World symposium on fishing gear and fishing vessel design. - 1988. - Р. 259-263.
18. Hamuro C. Studies on automation of fishing with otter trawls, Danish seines, midwater trawls and purse seines. Design criteria for a midwater type purse seine // FAO. Technical conference on fish finding, purse seining and aimed trawling. FF/70/49. - 1970. - 5. - Р. 10.
19. Hu F., Shiode D., Wan R., Tokai T. Accuracy evaluation of numerical simulation for mid-water trawl nets // Methods for the development and evaluation of maritime technologies: DEMAT, 2005. -2006. Rostock. - Р. 59-70.
20. Kiyoshi A. Study on dynamical response between a ship's motions and fishing gear (II) // Bull. of the Fac. of fish. Hok. Univ. - 1972. - V. 23, № 2 - Р. 102-121.
21. Koyama T. A calculation method for matching trawl gear to towing power of trawlers // FAO. Technical conference on fish finding, purse seining and aimed trawling. FF/70/65. - 1970. - 5. - Р. 15.
22. Lonnevik M.S. Effects of hanging ratios on trawls // World symposium on fishing gear and fishing vessel design. - 1988. - Р. 314-317.
23. Niedzwiedz G. Computer-aided simulation of shape and strength of trawls after changes in design and operational condition // Contributions on the theory of fishing gears and related marine systems: DEMaT, 1999. - 2000. - Р. 119-135.
24. Vincent B. A new generation of tools for trawls. Dynamic numerical simulation // Contributions on the theory of fishing gears and related marine systems: DEMaT, 1999. - 2000. - Р. 99-107.
25. A fishing effort appreciation method of the fishing gears using a computer simulation / H.-K. Yoon, C.-W. Lee, B.-J. Cha, Ji.-H. Lee, M.-K. Lee // Contributions on the theory of fishing gears and related marine systems: DEMaT, 2003. - 2005. - V. 3 - Р. 37-49.
26. Weinberg K.L., Somerton D.A. Variation in trawl geometry due to unequal warp length // Fishing Bulletin. - 2006. - № 104 - Р. 21-34.
27. Lee C.-W. Depth control of a midwater trawl net using fuzzy logic // Contributions on the theory of fishing gears and related marine systems: DEMaT, 1999. - 2000. - Р. 169-176.
28. Kotwicki S., Weinberg K.L., Somerton D.A. The effect of autotrawl systems on the performance of a survey trawl // Fishing Bulletin. - 2006. - № 104 - Р. 35-45.
29. URL: https://www.scantrol.com/isym-trawl-control
30. URL: https://www.kongsberg.com/maritime/contact/request-information/
31. URL: https://www.silecmar.com/automation-control-systems-naval-sector/silecred-autotrawl-system/
