Система дистанционного мониторинга состояния судового оборудования безэкипажного судна
EDN: VPUUQF
Аннотация
Проанализированы направления и способы мониторинга технических систем безэкипажных судов, прогнозирования поведения этих систем. Разработана система мониторинга судового оборудования бэзэкипажного судна и прогнозирования его состояния на основе рекуррентной нейронной сети Элмана.
Об авторах
А. А. Таран
Севастопольская станция юных техников
Россия
Россия
Таран Андрей Александрович, кандидат технических наук, доцент, педагог дополнительного образования
Е. Н. Таран
Севастопольская станция юных техников
Россия
Россия
Таран Елена Николаевна, кандидат технических наук, методист
В. А. Бугреев
Российский университет транспорта
Россия
Россия
Бугреев Виктор Алексеевич, доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Электрификация и электроснабжение»
С. А. Моренко
Российский университет транспорта
Россия
Россия
Моренко Сергей Алексеевич, кандидат технических наук, доцент кафедры «Электрификация и электроснабжение»
Список литературы
1. Краснов , С. С. Применение нейронных сетей для задач управления /С. С.Краснов. - Текст : непосредственный // Татищевские чтения: актуальные проблемы науки и практики : материалы XII Международной научно-практической конференции: в 4 томах. - Тольятти : Волжский университет им. В.Н. Татищева . - 2015. - Т1. - С. 25-27.
2. Соловьева , Е. Б. Классы рекуррентных нейронных сетей для моделирования нелинейных динамических систем / Е. Б.Соловьева . - Текст : непосредственный // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям . - Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) . - 2017 . - Т 1, № 2. - С. 159-162.
3. Коваленко , И. Ю. Определение технического состояния СДВС с по-мощью искусственных нейросетей / И. Ю. Коваленко, А. И.Епихин . - Текст : непосредственный // Вестник государственного морского университета имени адмирала Ф. Ф. Ушакова. - 2022. - № 1(38). - С. 14–16.
4. Гусейнов , Ф. Ф.Применение нейронных сетей для прогнозирования производительности морских дизельных двигателей / Ф. Ф. Гусейнов, К. П.Голоскоков . - Текст : непосредственный // Сборник научных статей национальной научно-практической конференции профессорско-преподавательского состава ФГБОУ ВО «ГУМРФ имени адмирала С.О. Макарова». - 2018 . - Т1. - С. 141-145.
5. Валов, Д. С. Системы управления судовыми энергетическими уста-новками автономных судов / Д. С. Валов, С. А . Валгин .- Текст : непосредственный // Актуальные исследования. -2023. - № 5(135). - С. 19-28.
6. Фадеев, М. И. Управление автономными судами / М. И. Фадеев, Е. С. Рябов, А. И. Епихин . - Текст : непосредственный // Вестник Государственного морского университета имени адмирала Ф.Ф. Ушакова . 2022. - № 1(38). - С. 17-20.
7. Ардельянов, Н. П. Основные проекты развития технологий безэкипажного судовождения / Н. П. Ардельянов . - Текст : непосредственный // Вестник Государственного морского университета имени адмирала Ф. Ф. Ушакова. - 2022. - №1 (38). - С. 5-9.
8. Лукашкин Г. Е. Построение системы автономного адаптивного управления судном на основе нечеткой логики / Г. Е. Лукашкин . - Текст : непосредственный // Транспортное дело России. 2019. №5. С.177-180.
Рецензия
Для цитирования:
Таран А.А., Таран Е.Н., Бугреев В.А., Моренко С.А. Система дистанционного мониторинга состояния судового оборудования безэкипажного судна. Наука и техника транспорта. 2023;(2):102-105. EDN: VPUUQF
For citation:
Taran A.A., Taran E.N., Bugreev V.A., Morenko S.A. Remote Monitoring System for Ship Equipment Condition of Unmanned Vessel. Science and Technology in Transport. 2023;(2):102-105. (In Russ.) EDN: VPUUQF
Просмотров:
10
Послать статью по эл. почте 