Browsing by Author "Мойсеєнко, В. С."

Now showing 1 - 3 of 3

AUTOMATIC BEAMAIMING OF THE LASER OPTICAL REFERENCE SYSTEM AT THE CENTER OF REFLECTOR TO IMPROVE THE ACCURACY AND RELIABILITY OF DYNAMIC POSITIONING
(2021) Zinchenko, S.; Moiseienko, V.; Tovstokoryi, O.; Nosov, P.; Popovych, I.; Зінченко, С. М.; Мойсеєнко, В. С.; Товстокорий, О. М.; Носов, П. С.; Попович, І. С.
This paper addresses the issues of automatic beam aiming of the laser optical reference system (LORS) at the center of reflector in conditions of strong pitching and rolling. Practical observations show that LORS does not receive a stable or high-quality reflection and sometimes even complete loss of the reflection is observed in AQ1 conditions of strong waves. The authors have conducted full-scale experiments with the CyScan LORS, installed on a supply vessel “ESNAAD 225”, which confirmed instability and reflection loss under conditions of strong AQ2 pitching and rolling. Amethod and algorithmwere proposed for automatic aiming of the LORS beam into the center of reflector, which ensures a high reflection quality under conditions of strong pitching and rolling as well. The efficiency of automatic beam aiming under conditions of strong pitching and rollingwas verified by mathematical modeling inMATLAB. The practical value of the obtained results lies in opportunity to improve the quality of the reflected signal and, therefore, to increase the accuracy and reliability of dynamic positioning in general, which is especially important when operating near hazardous objects such as oil and gas platforms. У цій роботі розглядаються питання автоматичного наведення променю лазерної оптичної системи опорного позиціонування (LORS) у центр рефлектора в умовах сильної кільової та бортової хитавиці. Практичні спостереження показують, що у цих умовах LORS не отримує стабільного та якісного відбитого від рефлектору сигналу, а іноді спостерігається навіть повна втрата відбитого сигналу. Автори провели повномасштабні експерименти з лазерною оптичною системою опорного позиціонування CyScan на офшорному судні забезпечення “ESNAAD 225”, які підтвердили наявність нестабільного сигналу і навіть втрату сигналу в умовах сильної кільової та бортової хитавиці. Запропоновано метод, алгоритмічне та програмне забезпечення автоматичного наведення променю LORS у центр рефлектора, що забезпечує високу якість відбитого від рефлектора сигналу, у тому числі і в умовах сильної кільової та бортової хитавиці. Працездатність та ефективність автоматичного наведення променю LORS на рефлектор в умовах сильної кільової та бортової хитавиці перевірено математичним моделюванням у середовищі MATLAB. Практична цінність отриманих результатів полягає у можливості поліпшити якість відбитого сигналу а, отже, підвищити точність і надійність динамічного позиціонування у цілому, що особливо важливо при роботі поблизу небезпечних об'єктів, таких як нафтові та газові платформи.
DEVELOPMENT AND EXPERIMENTAL STUDY OF ANALYZER TO ENHANCE MARITIME SAFETY
(2021) Nosov, P.; Zinchenko, S.; P l o k h i k h, V .; Popovych, I. S.; P r o k o p c h u k, Y.; M a k a r c h u k, D.; Mamenko, P.; M o i s e i e n k o, V.; B e n, A .; Носов, П. С.; Зінченко, С. М.; Плохіх, В. В.; Попович, І. С.; Прокопчук, Ю. О.; Макарчук, Д. В.; Маменко, П. П.; Мойсеєнко, В. С.; Бень, А. П.
On the basis of empirical experimental data, relationships were identified indicating the influence of navigators’ response to such vessel control indicators as maneuverability and safety. This formed a hypothesis about a non-random connection between the navigator’s actions, response and parameters of maritime transport management. Within the framework of this hypothesis, logical-formal approaches were proposed that allow using server data of both maritime simulators and operating vessels in order to timely identify the occurrence of a critical situation with possible catastrophic consequences. A method for processing navigation data based on the analysis of temporal zones is proposed, which made it possible to prevent manifestations of reduced efficiency of maritime transport management by 22.5 %. Based on cluster analysis and automated neural networks, it was possible to identify temporary vessel control fragments and classify them by the level of danger. At the same time, the neural network test error was only 3.1 %, and the learning error was 3.8 %, which ensures the high quality of simulation results. The proposed approaches were tested using the Navi Trainer 5000 navigation simulator (Wärtsilä Corporation, Finland). The simulation of the system for identifying critical situations in maritime transport management made it possible to reduce the probability of catastrophic situations by 13.5 %. The use of automated artificial neural networks allowed defining critical situations in real time from the database of maritime transport management on the captain’s bridge for an individual navigator. На основі емпіричних експериментальних даних були ідентифіковані зв’язки, що вказують на вплив реакцій навігаторів (судноводіїв) на такі показники управління судном як маневреність і безпека. Це сформувало гіпотезу про невипадковий зв’язок між діями навігатора, його реакціями та параметрами управління морським транспортом. У рамках зазначеної гіпотези були запропоновані логіко-формальні підходи, що дозволяють застосувати серверні дані як морських симуляторів, так і діючих суден морського транспорту з метою своєчасної ідентифікації виникнення критичної ситуації з ймовірними катастрофічними наслідками. Запропоновано метод обробки навігаційних даних, що заснований на аналізі темпоральних зон, який дозволив попередити прояви зниження результативності управління морським транспортом на 22,5 %. На основі кластерного аналізу і автоматизованих нейронних мереж вдалося виділити часові фрагменти управління судном і класифікувати їх відповідно до рівня небезпеки. При цьому тестова помилка нейронної мережі склала лише 3,1 %, а помилка навчання 3,8 %, що забезпечує високу якість отриманих результатів моделювання. Запропоновані підходи були апробовані із застосуванням навігаційного тренажера Navi Trainer 5000 navigation simulator (Wärtsilä Corporation, Фінляндія). Проведене імітаційне моделювання системи ідентифікації критичних ситуації під час управління морським транспортом дозволило зменшити ймовірність виникнення катастрофічних ситуацій на 13,5 %. Використання автоматизованих штучних нейронних мереж дозволило проводити ідентифікацію критичних ситуацій в режимі реального часу на основі бази даних управління морським транспортом на капітанському містку для індивідуального навігатора.
NAVIGATION SAFETY CONTROL SYSTEM DEVELOPMENT THROUGH NAVIGATOR ACTION PREDICTION BY DATA MINING MEANS
(2021) Popovych, I.; Nosov, P.; Zinchenko, S.; Ben, A.; Prokopchuk, Y.; Mamenko, P.; Moiseienko, V.; Kruglyj, D.; Попович, І. С.; Носов, П. С.; Зінченко, С. М.; Бень, А. П.; Прокопчук, Ю. О.; Маменко, П. П.; Мойсеєнко, В. С.; Круглий, Д. Г.
Актуальність. Враховуючи сучасні тенденції розвитку ергатичних систем морського транспорту було визначено фактори впливу навігатора на процеси управління судном. В рамках гіпотези дослідження для підвищення безпеки судноводіння необхідно застосувати прогностичні моделі Data mining та автоматизацію управління рухом судна. Мета. Метою дослідження є розробка системи управління безпекою судноводіння на основі прогнозу дій навігатора в критичних ситуаціях, що дозволить знизити ймовірність виникнення критичних ситуацій під час виконання маневрів. Метод. Запропоновано схему ергатичної системи управління судном та модель ідентифікації впливу «людського фактору» навігатора під час судноводіння. У рамках моделі, що побудована на принципах дерев прийняття рішень навігатором, застосовано прогноз засобами Data mining з урахуванням ідентифікаторів виникнення критичної ситуації. За результатами прогнозу розроблено метод оптимального керуванні рухом судна у критичних ситуаціях що спрацьовує на вузлах дерева прийняття рішень навігатором та знижує імовірність критичного впливу на управління судном. Результати. Запропоновані підходи було апробовано у науково-дослідній лабораторії «Розробки систем підтримки прийняття рішень, ергатичних та автоматизованих систем управління рухом судна». Застосовування тренажеру Navi Trainer 5000 navigation simulator (Wärtsilä Corporation, Фінляндія) та імітаційне моделювання роботи системи управління безпекою судноводіння у критичних ситуаціях дозволила підтвердити її результативність. В результаті апробації було визначено, що активізація системи дозволила зменшити імовірність виникнення критичних ситуацій на 18–54 %. У 11 % випадків система переводила процеси керування рухом судна в автоматичний режим та, як наслідок, знизити рівень ризику виникнення аварійних ситуацій. Висновки. Використання автоматизованих засобів Data mining дозволило нівелювати негативний прояв «людського фактору» навігатора та зменшити середній час на виконання маневрів при куруванні судном до 23 %. Taking into account current trends in the development of ergatic maritime transport systems, the factors of the navigator's influence on vessel control processes were determined. Within the framework of the research hypothesis, to improve navigation safety, it is necessary to apply predictive data mining models and automated vessel control. The paper proposes a diagram of the ergatic vessel control system and a model for identifying the influence of the navigator human factor during navigation. Within the framework of the model based on the principles of navigator decision trees, prediction by data mining means is applied, taking into account the identifiers of the occurrence of a critical situation.Based on the prediction results, a method for optimal vessel control in critical situations was developed, which is triggered at the nodes of the navigator decision tree, which reduces the likelihood of a critical impact on vessel control. The proposed approaches were tested in the research laboratory Development of decision support systems, ergatic and automated vessel control systems. The use of the Navi Trainer 5,000 navigation simulator (Wartsila Corporation, Finland) and simulation of the navigation safety control system for critical situations have confirmed its effectiveness. As a result of testing, it was determined that the activation of the system allowed reducing the likelihood of critical situations by 18-54 %. In 11 % of cases, the system switched the vessel control processes to automatic mode and, as a result, reduced the risk of mergencies. The use of automated data mining tools made it possible to neutralize the negative influence of the "human factor" of the navigator and to reduce the average maneuvering time during vessel navigation to 23 %