| dc.description.abstract | Havet er et upålitelig miljø fult av ulineariteter og forstyrrelser. Dette øker viktigheten
av å ha en kontroller som kan håndtere den forandrende dynamikken til skipet for å oppnå
førsteklasses styring. Et helhetlig utviklings scenario for en ulinær adaptiv kontroller for
et modellskip er presentert. Dette inkluderer design, simulering og eksperimentell verifisering
av kontrolleren. En analyse av eksperimentell data er også presentert, hvor både
konvensjonelle og nye metoder for å finne forbedringer til simulatoren og kontrolleren er
brukt. I denne rapporten er flere varianter av den ulinære adaptive kontrolleren, concurrent
learning (CL) utviklet for modellskipet Cybership Enterprice 1 (CSE1). To lagrings
algoritmer er foreslått, vindu (WIN) og singulær verdi maksimering (SVD), og to feilsignaler
for adapsjonen, z2 og epsilon. Forskjellen i CL controllernes ytelse er utforsket
og evaluert gjennom simuleringer. Det er også demmonstrert hvordan kontrollerenes evne
til å tilpasse seg modellfeilen ! påvirket ytelsene deres. En komparativ analyse mellom et
utvalg av CL controllerne, og allerede velkjente kontrollere adaptiv backstepping (ABS)
og backstepping (BS) er også gjennomført.
Et kontrollsystem, og simulator for CSE1 ble utviklet. Som forberedelse for eksperimentene
i bassenget med CSE1 i Marine Cybernetics Labben (MC-lab), ble et sett med
observatore evaluert oppmot hverandre. Et guidance system ble også utviklet, men en
sen modifikasjon førte til at den gav ut følge signaler som var fire ganger raskere en
tiltenkt. Totalt ble 16 forsøk gjennomført, der 4 kontrollere ble sammenlignet, følgene
etter 2 forskjellige baner med 2 set av hastigheter på hver. Dette ble presentert som en
komparativ analyse mellom kontrollerne, selv om resultatene gjorde det vanskelig å sammenligne
kontrollerne.
Imens har fagfeltet multivariat analyse (MVA) også blitt utforsket, og flere metoder
og teknikker er presentert i rapporten, samt multivariat statistikk. Disse teknikkene er
brukt under analysen av de eksperimentelle dataene, fra å sile data, til og både analysere
og lage modeller av !. Partiell minste kvadrats metode(PLS) regresjon er brukt for å lage modellene, og disse ble senere implementert i simulatoren for verifisering. Under
analysen av de eksperimentelle dataene, ble mer konvensjonelle metoder også brukt, som
system identifikasjon (SysID). Tapt data ble reprodusert i en °apen sløyfe simulator med de
eksperimentelle dataene, samt at åpen sløyfe simuleringene av CL controllerne gav bedre
innsikt i hva som gikk galt under eksperimentene. CL kontrolleren som brukte viste seg
også å fungere til SysID, og dette ble også brukt for å lage en model av !. I tillegg ble en
modellering av p°adrags feil også inkludert i SysID. | |
