Performance Assessment of DP Control Systems for Different Sea States
Notice bibliographique
Résumé
Performances of a set of control schemes for dynamic positioning (DP) are studied in this work; DP performance is essential for future developments of autonomous shipping technology. The linear and non-linear model predictive control (MPC and NMPC), the non-linear proportional integral and derivative (NPID) control, the sliding mode control (SMC), as well as the multi-resolution PID (MRPID) control schemes, are evaluated under two different sea conditions, namely, moderate and extreme seas. Matlab/Simulink models of a full-scale ship and its corresponding scaled model are used to benchmark the efficacy of the controllers. An unscented Kalman filter (UKF) is used to estimate vessel motions and to control low frequency (LF) motions while filtering out wave frequency (WF) motions. The tuning of the controllers is also taken into consideration. Of the five controller schemes, the NMPC shows the best ability to deal with extreme disturbances efficiently. Although all of the controllers were able to maintain the ship position under moderate conditions, only the NMPC and the MRPID controllers were able to stabilize the ship under extreme sea states. Findings from this research are expected to help operators of DP systems in choosing the most effective control scheme for different sea conditions. In addition, the results are supportive of further control system development for dynamic positioning and autonomous operations of ships and offshore platforms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».