Show simple item record

dc.contributor.advisorSupervisor: Asgeir J. Sørensen
dc.contributor.advisorCo-supervisors: Ingrid Bouwer Utne, Børge Rokseth
dc.contributor.authorEmilie Thunes
dc.date.accessioned2019-10-17T14:16:50Z
dc.date.available2019-10-17T14:16:50Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11250/2622969
dc.description.abstractDen maritime industrien opplever i dag betydelige fremskritt i sammenheng med autonomi, noe som gjør det mulig å forbedre automatiseringsnivået rundt navigasjon og situasjonsforståelse. Autonome fartøy er et relativt nytt konsept som utfordrer måten skip er designet og testet, samt innfører nye utfordringer knyttet til verifisering og sikkerhet. Utvikling av skire og robuste kontrollsystem er et betydelig viktig steg i prosessen mot høyautonome skip. Denne masteroppgaven består av to deler. Del I dekker hardware-in-the-loop (HIL) simulering av et lineært og ulineært kontrollsystem, der formålet er øke sikkerheten og feiltoleranse i kontrolldesignet. Kontrollsystem som er utviklet er dynamisk posisjonering, DP, manøvrering med backstepping og en konvensjonell lineær PID regulator. Ulineære kontrolldesign er betydelig mer avansert sammenlignet med lineær PID. Det er dermed gitt en generell diskusjon angående ulineær og lineære kontrollsystem. De sistnevnte kontrollsystemene er testet ved simulering i Simulink, HIL, og modellskala i Marin Kybernetikk laboratoriet ved NTNU. Resultatene indikerte vellykket DP manøvrering og lineær DP kontrolldesign. Del II av oppgaven dekker utviklingen av en online risikomodell. For at høyautonome skip skal være operative, må det implementeres en risikomodell i kontrollsystemet som kan ta intelligente beslutninger. Den foreslåtte risikomodellen er basert på risiko for kollisjon for et kontinuerlig autonomt skip, under en DP-operasjon. Et Bayesiansk nettverk ble konstruert basert på risiko påvirkende faktorer med hensyn til situasjonsforståelse, miljøforhold og strømforsyning. Tre forskjellige scenarier omhandlende tap av situasjonsbevissthet, ekstremvær, utilstrekkelig strøm og vedlikehold ble definert og testet. For hver hendelse kalkulerte det Bayesianske nettverket den økte eller reduserte risikoen for kollisjon. Deretter ble en beslutningsmodell utformet for å utføre risiko reduserende tiltak dersom troen på høy risiko for kollisjon hadde overskredet den forhåndsdefinerte terskelverdien. Modellen var deretter testet ved simulering i Simulink, HIL og ved modellskala eksperimenter. Basert på resultatene, ble det konkludert at modellen klarte å ta riktige avgjørelser avhengig sitasjonen. Avslutningsvis ble en diskusjon basert på anvendeligheten og begrensninger ved modellen utført.
dc.description.abstractThe maritime industry is today experiencing considerably progress in the fields of autonomy, which have allowed the level of automation on vessel navigation and situation awareness to improve drastically. Autonomous vessels are a relatively new concept, and thus challenging the way vessels are designed, tested as well as introducing new challenges related to verification and safety. The development of safe and robust control systems is a significant step towards highly autonomous ships. This thesis consists of two parts. Part I is covering hardware-in-the-loop (HIL) simulations of a linear and nonlinear control system, with the purpose to increase the safety and fault tolerance in the control design. The control systems developed are dynamical positioning, DP, maneuvering with backstepping and linear conventional DP with PID. The nonlinear control design is considerably more advanced compared to linear PID. Thus, a general discussion regarding linear and nonlinear control systems was presented. The proposed control systems are validated with simulation in Simulink, hardware-in-the-loop, and model scale testing in the Marine Cybernetics laboratory at NTNU. The results revealed successful DP maneuvering and linear DP control design. Part II of the thesis is covering the development of an online risk model. For highly autonomous surface vessels to be operative, a risk model making intelligent decisions must be implemented into the control system of the ship. The proposed online risk model is based on the risk of collision for a continuously autonomous ship during a DP operation. A Bayesian belief network was constructed based on risk influencing factors regarding situation awareness, environmental conditions, and power loss. Three different scenarios concerning the loss of situation awareness, extreme weather, inadequate power and maintenance have been defined and tested. For each event, the Bayesian belief network calculated the increased or decreased risk of collision. Following, a decision model was designed to intervene with the mitigating measures if the belief in high risk of the collision, had exceeded the predefined threshold value. The proposed model was tested with simulation in Simulink, HIL, and model scale experiments. Based on the objective of the online risk model, it was concluded that the model successfully makes a decision based on the current event. Furthermore, the applicability and limitations of the online risk model are discussed and a proposal on further work are suggested.
dc.languageeng
dc.publisherNTNU
dc.titleOnline risk modeling for autonomous ships with experimental results
dc.typeMaster thesis


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record