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    基于機器學習的動力定位系統決策支持器設計

    余尚禹  
    【摘要】:隨著人類對于海洋的探索和開發逐步向深海邁進,海洋結構物的海上定位技術已經成為海洋工程研究中的重要領域。近年來,隨著通訊技術,計算機技術和人工智能技術的飛速發展,無人系統的開發已成為技術發展的熱點和前沿領域。在提供運動控制系統解決方案的基礎上,動力定位系統需要進一步適應海洋結構物無人化和智能化的需求,并不斷拓寬在海上大規模集群控制領域的研究和應用。本文首先基于海洋結構物模型、錨泊系統的動力學模型以及動力定位系統中各主要子系統的數學模型,構建了基于ROS平臺的動力定位系統時域模擬程序。針對錨泊輔助動力定位系統的定位點選擇問題,本文基于機器學習中的強化學習方法設計了能夠自主選擇最優定位點的錨泊輔助動力定位決策支持器。首先基于值函數免模型的Q學習方法進行智能體設計并在時域模擬程序中驗證。隨后在免模型的Q學習基礎之上構建了基于Dyna結構的有模型強化學習方法,使用非線性支持向量回歸方法對獎勵函數進行建模和訓練。另一方面,基于策略和值函數耦合的強化學習方法,設計了基于深度確定性策略梯度方法(DDPG)的決策支持器。數值模擬結果表示,免模型的決策支持器能有效的解決錨泊輔助動力定位系統的定位點選擇問題;有模型的決策支持器能顯著提升找到最優定位點的速度;深度確定性策略梯度方法的決策支持器可以在連續的動作空間內解決定位點選擇問題,保證學習速度的同時保障穩定性。綜上所述,本文針對錨泊輔助動力定位系統的定位點選擇及控制問題,研究和探討動力定位系統的智能決策方法。所得到的結論對于基于動力定位系統的海上作業具有一定參考價值。


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