MODAL SYNTHESIS OF THE OBSERVER OF THE STATE VARIABLES OF THE RIVER DREDGER AUTOMATION SYSTEM

The purpose of the work is to apply automation technologies and digitalization of the process of assessing the immeasurable variables of the state of the river dredger automation system when controlling high-tech software and hardware equipment with an electric drive, in order to increase the productivity of the vessels of the technical fleet when performing dredging operations on waterways. River dredgers are complex dynamic control objects, the performance of which in the conditions of digital transformation can be significantly increased through the use of new software and hardware, the algorithmization of which is based on neural network technologies and learning processes. To increase the efficiency and reliability of the operation of such facilities with the prospect of transition to unmanned control of the energy systems of dredgers, it is necessary to increase the information content of the complex of sensors containing information about the object state. In this regard, the use, along with the existing ones, of mathematical information sensors, which are observers, is proposed in the paper. On the example of controlling a precision electric drive, an algorithm for synthesizing a dynamic system with an observer, in which all components of the state variables vector are restored at the output coordinate, is considered. The proposed algorithm for the synthesis of the state vector evaluator is implemented in the form of a program compiled in the MATLAB codes, and it is demonstrated by the example of calculating a three-dimensional dynamic observer for the automation system of a river dredger. The obtained values of state variables and errors of their recovery, as well as the results of modeling the dynamic reactions of the automation system of the river dredger, correspond to the specified speed and required stability of the electric drive of the river dredger during its transition to a steady state under new initial conditions.

synthesis algorithm, state matrix spectrum, electric drive model, dynamic observer, modal method, vector of state variables, modeling

1. Tomera M. Nonlinear controller design of a ship autopilot / M. Tomera // International Journal of Applied Mathematics and Computer Science. - 2010. - Vol. 20. - No. 2. - Pp. 271-280. DOI: 10.2478/v10006-010-0020-8.

2. Дерябин В. В. Использование нейронных сетей для стабилизации судна на траектории / В. В. Дерябин // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2018. - Т. 10. - № 4. - С. 665-678. DOI: 10.21821/2309-5180-2018-10-4-665-678.

3. Лукашкин Г. Е. Построение системы автономного адаптивного управления судном на основе нечеткой логики / Г. Е. Лукашкин // Транспортное дело России. - 2019. - № 5. - С. 177-180.

4. Сахаров В. В. Алгоритмизация и синтез систем управления судовыми динамическими объектами средствами математического программирования / В. В. Сахаров, А. А. Чертков, С. В. Сабуров // Вестник государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2016. - № 3 (37). - С. 201-211. DOI: 10.21821/2309-5180-2016-7-3-201-211.

5. Веремей Е. И. Компьютерное моделирование систем управления движением морских подвижных объектов / Е. И. Веремей, В. М. Корчанов, М. В. Коровкин, C. В. Погожев. - СПб.: Изд-во НИИ Химии СПбГУ, 2002. - 370 с.

6. Андриевский Б. Р. Избранные главы теории автоматического управления с примерами на языке MATLAB / Б. Р. Андриевский, А. Л. Фрадков. - СПб.: Наука, 2000. - 475 с.

7. Witkowska A. Designing a ship course controller by applying the adaptive backstepping method / A. Witkowska, R. Smierzchalski // International Journal of Applied Mathematics and Computer Science. - 2012. - Vol. 22. - No. 4. - Pp. 985-997. DOI: 10.2478/v10006-012-0073-y.

8. Сахаров В. В. Синтез оптимального оценивателя для системы управления судовым динамическим объектом / В. В. Сахаров, О. В. Шергина, А. А. Чертков // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2013. - № 1 (20). - С. 26-31.

9. Чертков А. А. Синтез наблюдателя на основе фильтра Калмана для системы управления динамическим объектом / А. А. Чертков // Информационные технологии и системы: управление, экономика, транспорт, право. - 2014. - № 1 (12). - С. 66-71.

10. Никитин Е. Д. Анализ и структура систем динамического позиционирования судов / Е. Д. Никитин, Т. В. Тимочкина, В. А. Миклуш, Н. В. Яготинцева // Информационные технологии и системы: управление, экономика, транспорт, право. - 2017. - № 3 (21). - С. 85-90.

11. Гофман А. Д. Динамика корабля / А. Д. Гофман. - СПб.: СПГУВК, 2003. - 150 с.

12. Жеребцов В. М. Системы автоматического управления движением судна / В. М. Жеребцов, Д. П. Клепач // Новая наука: современное состояние и пути развития. - 2016. - № 11-2. - С. 159-162.

13. Powell J. D. Feedback Control of Dynamic Systems /j. D Powell, G. F. Franklin. - 7th Edition. - Pearson, 2014. - 880 p.

14. Dhaliwal S. S. State Estimation and Parameter Identification of Continuous-time Nonlinear Systems: Master thesis / S. S. Dhaliwal. - Ontario, Canada: Queen’s University Kingston, 2011. - 83 p.

15. Чертков А. А. Алгоритм наблюдателя системы управления курсом судна для оценки возмущений и шумов измерений / А. А. Чертков, В. А. Загрединов, Ю. Б. Михайлов // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2016. - № 6 (40). - С. 221-227. DOI: 10.21821/2309-5180-2016-8-6-221-227.