Tədqiqat iki avtonom sualtı vasitəsinin bir yükü daşıdığı üç müxtəlif sistemdə aktuatorların yol izləmə idarəetməsini araşdırır: sərt birləşməli daşıma sistemi (Rigid-Connection Transportation System, RCTS), çevik/oynaqlı birləşməli daşıma sistemi (Flexible-Connection Transportation System, FCTS) və lider–izləyici formasiya idarəetməli daşıma sistemi (Leader–Follower-Formation Control Transportation System, LFFCTS). Tədqiqatçılar sabit əmsallı ənənəvi PID idarəetməsi əvəzinə PID əmsallarını real vaxtda tənzimləyən geri yayılmalı neyron şəbəkəsi əsaslı Neural Network-Augmented Control (NNAC) istifadə etmiş, sensor və proses səs-küyü altında vəziyyətin qiymətləndirilməsi üçün Extended Kalman Filter (EKF) əlavə etmişlər. Simulyasiyalarda NNAC ənənəvi PID ilə müqayisədə araşdırılan hərəkət dəyişənlərinin RMSE qiymətlərini təxminən %26–72 azaldıb. Bununla yanaşı, daha yüksək idarəetmə dəqiqliyi daha çox aktuator gücü tələbi ilə müşayiət olunub. Nəticələr riyazi model və simulyasiya mühitinə aiddir; tədqiqat real dəniz sınağı, fiziki prototip və ya sahə üzrə doğrulama təqdim etmir.

Səs-küylü şəraitdə NNAC nəticələrində RCTS üçün surge və heave RMSE qiymətləri müvafiq olaraq 1,08 m və 1,22 m; FCTS üçün 1,14 m və 1,01 m hesablanıb. LFFCTS-nin lider vasitəsi 1,03 m və 0,98 m RMSE göstərdiyi halda, izləyici vasitədə bu qiymətlər 2,08 m və 1,92 m-ə yüksəlib. FCTS-nin iki oynaqlı birləşmə bucağı üzrə RMSE qiymətləri 4,32° və 5,13°-dir. Tədqiqatçıların ümumi qiymətləndirməsinə görə RCTS ən yüksək ümumi hərəkət dəqiqliyini ən aşağı aktuator enerji tələbi ilə təmin edib, FCTS ən yüksək güc sərfiyyatını göstərib; LFFCTS isə çevikliklə idarəetmə performansı arasında aralıq həll yaradıb.

Türkiyə baxımından qiymətləndirmə: Tədqiqatda istifadə olunan yanaşma avtonom sualtı vasitələri, dəniz dibi yükdaşımaları, sualtı robototexnika, sahildənkənar əməliyyatlar, dəniz tədqiqatları və müdafiə məqsədli çoxvasitəli robot sistemləri baxımından Türkiyədəki mühəndislik işlərinə metodoloji nümunə verə bilər. Xüsusilə sensor qeyri-müəyyənliyi şəraitində süni neyron şəbəkəsi dəstəkli aktuator idarəetməsinin EKF ilə birləşdirilməsi diqqətəlayiqdir. Bununla belə, tədqiqatdakı hidrodinamik fərziyyələr, səs-küy səviyyələri, rabitə şəraiti və Minerva HAUV modeli konkret simulyasiya çərçivəsinə aiddir. Türkiyənin real dəniz şəraiti, axınları, sensor infrastrukturu, vasitə həndəsələri və əməliyyat tapşırıqları üçün birbaşa performans zəmanəti çıxarıla bilməz.

Tədqiqatın əsas problemi nədir?

Bir yükün sualtında avtonom daşınması yalnız vasitənin hədəf nöqtəsinə çatmasını tələb etmir. Vasitələr yükü taraz saxlamalı, müəyyən edilmiş yolu izləməli, lazım gəldikdə sabit mövqedə qala bilməli və sensor ölçmələrindəki qeyri-müəyyənliklərə baxmayaraq aktuatorlarını düzgün idarə etməlidirlər. Birdən çox vasitə istifadə edildikdə birləşmə forması da sistem dinamikasını əhəmiyyətli dərəcədə dəyişir.

Tədqiqat bu problemi üç müxtəlif daşıma arxitekturası üzərindən nəzərdən keçirir. RCTS-də iki Hovering Autonomous Underwater Vehicle (HAUV) və yük sərt birləşmələrlə vahid bir bütöv kimi hərəkət edir. FCTS-də vasitələrlə yük arasında oynaqlı birləşmələr olduğuna görə vasitələrin hərəkəti ilə yanaşı birləşmə bucaqları da idarə edilməlidir. LFFCTS-də isə vasitələr birbaşa vahid sərt quruluş yaratmır; lider vasitənin hərəkəti izlənir və izləyici vasitə formasiya idarəedicisi vasitəsilə liderlə müəyyən edilmiş həndəsi əlaqəni qoruyur.

Niyə klassik torpedo formalı AUV əvəzinə HAUV istifadə edilib?

Tədqiqatda ənənəvi torpedo formalı AUV-lər əvəzinə Minerva ROV modeli avtonom işləyəcək şəkildə nəzərdən keçirilib və Hovering Autonomous Underwater Vehicle adlandırılıb. Tədqiqatçıların əsaslandırmasına görə yükdaşıma tapşırıqlarında vasitə surge, sway və heave istiqamətlərində dəqiq hərəkət etməli və yükü götürərkən və ya buraxarkən sabit mövqedə asılı qala bilməlidir.

Minerva platformasında beş itələmə aktuatoru var. Onlardan biri eninə istiqamətdə itələmə yaradır, iki aktuator şaquli hərəkəti təmin edir; digər iki aktuator isə ox istiqamətinə nəzərən 10° bucaq altında yerləşdirilərək oxboyu və eninə itələmə komponentləri yaradır.

Üç sualtı daşıma sistemi bir-birindən necə fərqlənir?

RCTS, iki HAUV-u, yükü və sərt birləşmələri vahid mexaniki gövdə kimi nəzərdən keçirir. Tədqiqatda vasitələrlə yük arasındakı birləşmələr 1 m × 0,25 m × 0,01 m ölçülü alüminium elementlər kimi modelləşdirilib. Vasitələrlə yük arasında nisbi hərəkətin olmadığı qəbul edilib.

FCTS-də iki vasitə yükü 3 m uzunluğundakı oynaqlı birləşmələr vasitəsilə daşıyır. Bu arxitekturada yalnız yükün yolu deyil, birləşmələrin bucaq mövqeyi də idarəetmə probleminə daxil edilir. Səs-küylü simulyasiyada birləşmə 01 üçün +40°, birləşmə 02 üçün −40° hədəf bucaqları istifadə olunub.

LFFCTS-də vasitələrdən biri lider, digəri izləyicidir. Lider planlaşdırılmış yolu izləyərkən izləyici formasiya idarəedicisindən aldığı məlumatlarla liderlə müəyyən edilmiş nisbi mövqeni qorumağa çalışır. Bu sistem fiziki baxımdan daha yenidən konfiqurasiya oluna bilən daşıma həndəsəsi təqdim etsə də, izləyici vasitənin komandaları dolayı yolla aldığı üçün izləmə xətası arta bilər.

Yük necə modelləşdirilib?

Yük 1 m³ həcmli kub formalı konteyner kimi modelləşdirilib və təxminən 10.055 N qaldırma qüvvəsi verilib. RCTS üçün analitik sadələşdirmə məqsədilə yükün neytral üzən olduğu qəbul edilib. Lakin mənbədə bu vəziyyətə uyğun kütlə 1.025 kg kimi yazılıb. Eyni bölmədə FCTS və LFFCTS üçün 10.100 N çəkiyə uyğun təxminən 1030 kg qiymətinin verilməsi səbəbindən 1.025 kg ifadəsi mənbə daxilində fiziki/yazı uyğunsuzluğu yaradır. Bu qiymət burada səssizcə dəyişdirilməyib.

FCTS və LFFCTS-də yük bir qədər mənfi üzən kimi modelləşdirilib və 10.100 N çəki istifadə olunub. FCTS üçün bunun əsaslandırması ondan ibarətdir ki, aşağı istiqamətli ilkin hərəkət zamanı neytral və ya müsbət üzən yük birləşmələrdə kifayət qədər gərginlik yaranana qədər yerində qala və vasitələrlə yük arasında arzuolunmaz nisbi hərəkət baş verə bilər.

Dinamik modellər necə qurulub?

Təhlil şaquli müstəvi ilə məhdudlaşdırılıb. RCTS üçün Newton–Euler yanaşması istifadə olunub və əsas hərəkət tənliyi aşağıdakı kimi verilib:

\[ M_t\dot{v}+C_t(v)v+D_t(v)v+g_t(\eta)=\tau_t \]

Burada \(M_t\) birləşdirilmiş kütlə matrisini, \(C_t(v)\) Coriolis və mərkəzdənqaçma terminlərini, \(D_t(v)\) hidrodinamik sönümlənməni, \(g_t(\eta)\) hidrostatik təsirləri və \(\tau_t\) aktuatorlardan gələn ümumi itələmə vektorunu ifadə edir.

RCTS-nin şaquli müstəvidəki sürət vektoru:

\[ v= \begin{bmatrix} u\\ w\\ q \end{bmatrix} \]

və poza vektoru:

\[ \eta= \begin{bmatrix} x\\ z\\ \theta \end{bmatrix} \]

kimi təyin edilib. Burada \(x\) surge istiqamətindəki mövqeni, \(z\) heave istiqamətindəki mövqeni və \(\theta\) pitch bucağını ifadə edir.

FCTS-nin oynaqlı birləşmələri səbəbindən sistem Lagrange yanaşması ilə modelləşdirilib:

\[ M(\eta)\ddot{\eta} + D(\eta,\dot{\eta})\dot{\eta} + g(\eta) = \tau \]

Bu modeldə yük və vasitə hərəkətləri ilə yanaşı oynaqlı birləşmələrin \(\alpha_n\) bucaqları da ümumiləşdirilmiş koordinatlara daxil edilir. Buna görə FCTS-nin idarəetmə problemi RCTS-dən daha yüksək ölçülü və qarşılıqlı əlaqəli dinamik quruluş yaradır.

LFFCTS üçün lider və izləyicinin nisbi mövqeyi \(\beta_x\), \(\beta_z\) və nisbi pitch bucağı \(\theta_{LF}\) ilə təyin edilib. Formasiya idarəetmə qanunu tədqiqatda:

\[ \dot{\chi}=-k_f(\chi-\chi_d) \]

kimi verilib. Formasiya idarəedicisinin əmsalı \(k_f=1{,}5\) olaraq istifadə olunub.

Model hansı sadələşdirmələri ehtiva edir?

Tədqiqat real dəniz mühitinin bütün təsirlərini modelləşdirmir. Təhlil şaquli müstəvi ilə məhdudlaşdırılıb; sistemin dərin suda və səth dalğalarının təsirli olmadığı zonanın altında işlədiyi qəbul edilib. Digər sualtı vasitələrinin, dəniz canlılarının və ya konstruksiyaların hidrodinamik qarşılıqlı təsirləri nəzərə alınmayıb. FCTS-nin oynaqlı birləşmələrinin elastikliyi və kütləsi nəzərə alınmayıb. LFFCTS-də isə rabitə məhdudiyyətləri sıfır qəbul edilib. Bu fərziyyələr xüsusilə real sahə performansı ilə bağlı ümumiləşdirmə aparılarkən əhəmiyyətlidir.

Extended Kalman Filter niyə istifadə edilib?

İdarəedici vasitənin həqiqi vəziyyətini birbaşa və qüsursuz bildiyi fərziyyəsinə əsaslandırılmayıb. Tədqiqatçılar sensor ölçmə xətalarını və modelə daxil edilməyən ətraf mühit/dinamik təsirləri ayrı səs-küy mənbələri kimi müəyyən ediblər. Qeyri-xətti sistemin vəziyyətlərini qiymətləndirmək üçün Extended Kalman Filter (EKF) istifadə olunub.

Vəziyyət modeli:

\[ \dot{x}=f(x,\tau)+w_d \]

ölçmə modeli isə:

\[ z=h(x)+w_n \]

şəklindədir. Burada \(w_d\) proses səs-küyünü, \(w_n\) sensor səs-küyünü ifadə edir. Hər ikisinin sıfır orta qiymətli ağ Gauss prosesləri olduğu qəbul edilib.

EKF-nin düzəliş mərhələsində əsas vəziyyət yenilənməsi:

\[ \hat{x}_k=x_k^-+ K_k\left[z_k-h(x_k^-)\right] \]

şəklindədir. \(K_k\), model proqnozu ilə ölçmə arasındakı qeyri-müəyyənlik balansını müəyyən edən Kalman əmsalıdır.

Səs-küy səviyyələri necə seçilib?

Sensor səs-küyü üçün IMU və USBL/SLAM tədqiqatlarındakı qiymətlər əsas götürülərək mövqe, istiqamətlənmə və sürət dəyişənləri üçün dispersiyalar seçilib. Tədqiqatda istifadə olunan sensor səs-küyü dispersiyaları aşağıdakılardır:

Proses səs-küyü üçün tədqiqatçılar sualtı vasitələrdə birbaşa müqayisə edilə bilən dispersiya qiymətlərinin məhdud olduğunu bildiriblər və səth vasitələrindəki qiymətlərə və dəniz axını məlumatlarına əsaslanan təxmini seçim ediblər:

Bu məqam tədqiqatın mühüm məhdudiyyətlərindən biridir: istifadə olunan proses səs-küyü real dəniz sınağında ölçülüb sistemə ötürülməyib; seçilmiş dispersiyalarla təsadüfi Gauss səs-küyü kimi modelləşdirilib.

Neural Network-Augmented Control necə işləyir?

NNAC müstəqil şəkildə PID-ni əvəz edən vahid qara qutu idarəedici deyil. Tədqiqatda geri yayılmalı süni neyron şəbəkəsi PID idarəedicisinin \(K_p\), \(K_i\) və \(K_d\) əmsallarını sistemin cari davranışına uyğun tənzimləyir. Beləliklə, sabit PID əmsalları əvəzinə xəta və xətanın dəyişməsinə görə davamlı yenilənən idarəetmə parametrlərinin əldə edilməsi nəzərdə tutulur.

Neyron şəbəkəsinin əsas performans funksiyası:

\[ E(k)=\frac{1}{2}[r(k)-y(k)]^2 \]

kimi təyin edilib. \(r(k)\) hədəf cavabı, \(y(k)\) isə sistemin faktiki çıxışını ifadə edir.

Şəbəkə çəkiləri gradient enişi və momentum termini istifadə olunmaqla yenilənir:

\[ \Delta\omega(k)= -\eta\frac{\partial E(k)}{\partial\omega} + \alpha\Delta\omega(k-1) \]

Tədqiqatda bütün daşıma sistemləri üçün öyrənmə sürəti \(\eta=0{,}5\), momentum əmsalı isə \(\alpha=0{,}1\) seçilib.

Neyron şəbəkəsi arxitekturaları niyə fərqlidir?

RCTS üçün 8–14–6, LFFCTS-də hər vasitə üçün 8–10–6, FCTS üçün isə 16–10–12 şəbəkə quruluşu istifadə olunub. Birinci rəqəm giriş düyünlərini, ikinci rəqəm gizli təbəqədəki neyronları, son rəqəm isə PID parametrlərini yaradan çıxış düyünlərini ifadə edir.

RCTS-nin iki HAUV, birləşmələr və yükdən ibarət daha böyük sərt quruluş olması səbəbindən bir LFFCTS vasitəsindən daha çox gizli neyron istifadə olunub. FCTS-də isə iki oynaqlı birləşmənin mövqeyi və bucaq xətaları da idarəetmə sisteminə daxil edildiyindən giriş və çıxış ölçüləri artır.

Ənənəvi PID ilə müqayisə necə aparılıb?

Müqayisə məqsədilə bütün sistemlərə əl ilə tənzimlənmiş ənənəvi PID idarəediciləri də tətbiq olunub. Tədqiqatçılar müxtəlif PID əmsalları ilə çoxsaylı simulyasiyalar apardıqdan sonra qənaətbəxş yol izləmə təmin edən əmsal dəstlərini seçiblər. Beləliklə, NNAC və sabit əmsallı PID eyni daşıma arxitekturalarında sensor və proses səs-küyü şəraitində müqayisə edilib.

Planlaşdırılmış yol necə idi?

Yol hər biri 40 saniyə olan dörd hissəyə bölünüb və ümumi qiymətləndirmə müddəti 160 saniyə olub. RCTS və FCTS üçün əsas mövqe nöqtələri müvafiq olaraq (0,0), (5,10), (10,15) və (20,20) m kimi təyin edilib; son hissədə sistem hədəf mövqedə saxlanılıb.

LFFCTS-nin lider vasitəsi yükün digər sistemlərlə müqayisə edilə bilən mövqedə qalmasını təmin etmək üçün x istiqamətində 4,24 m həndəsi ofset nəzərə alınaraq fərqli koordinatları izləyib. Lider üçün aralıq hədəflər 7,12 m, 12,12 m və 22,12 m x koordinatlarını əhatə edir.

Səs-küy altında hansı sistem daha dəqiq izləmə göstərdi?

NNAC altında səs-küylü şəraitdə RCTS-nin surge RMSE-si 1,08 m, heave RMSE-si 1,22 m-dir. FCTS-də müvafiq qiymətlər 1,14 m və 1,01 m-dir. LFFCTS lideri 1,03 m və 0,98 m ilə oxşar dəqiqlik səviyyəsində qaldığı halda, izləyici vasitə 2,08 m və 1,92 m RMSE göstərib.

Bu nəticə LFFCTS-də lider və izləyicinin eyni dərəcədə dəqiq olmadığını göstərir. Tədqiqatın izahına görə izləyici birbaşa planlaşdırılmış yolu deyil, liderin vəziyyətlərindən törədilən formasiya komandalarını izlədiyi üçün xətalar və gecikmələr toplanır.

FCTS oynaqların bucaqlarını nə dərəcədə yaxşı idarə edib?

Səs-küy altında FCTS-nin hədəflənmiş +40° və −40° birləşmə bucaqları qoruna bilib. Birinci birləşmənin bucaq RMSE-si 4,32°, ikinci birləşməninki 5,13° hesablanıb. İdeal şəraitdə eyni qiymətlər müvafiq olaraq 4,06° və 4,90°-dir.

Şəkil 12-də bucaqları başlanğıcda hədəf qiymətlərə gətirmək üçün təxminən ±1800 Nm səviyyəsində ilkin momentlər görünür, daha sonra idarəetmə momentləri birləşmə mövqelərini qorumaq üçün davamlı dəyişir. Bu davranış FCTS-nin niyə daha yüksək aktuator səyi tələb etdiyini izah edən mühüm model nəticəsidir.

NNAC ənənəvi PID ilə müqayisədə nə qazandırdı?

Səs-küylü şəraitdə NNAC bildirilən bütün hərəkət dəqiqliyi müqayisələrində ənənəvi PID-dən daha aşağı RMSE göstərib.

Ən böyük nisbi RMSE azalması LFFCTS-nin pitch idarəetməsində %72,5; ən aşağı bildirilən yaxşılaşma isə izləyici vasitənin heave hərəkətində %26,4 olub.

Daha yüksək dəqiqliyin enerji qiyməti nə idi?

NNAC-nin daha dinamik PID əmsalları yaratması aktuator səyini artırıb. Səs-küylü simulyasiyalarda RCTS-nin ümumi güc göstəricisi ənənəvi PID ilə 147,6 W olduğu halda NNAC ilə 203,2 W-a; FCTS-də 225,1 W-dan 299,0 W-a; LFFCTS-də isə 122,62 W-dan 206,5 W-a yüksəlib.

Mənbənin Cədvəl 15 və 16-sında bu dəyişikliklər müvafiq olaraq %27,4, %24,7 və %40,6 “artım” kimi işarələnib. Bununla belə, bu faizlər başlanğıcdakı PID qiymətini məxrəc götürən standart faiz artımı hesablamasına uyğun gəlmir; cədvəldəki nisbətlər fərqin NNAC qiymətinə bölünməsi ilə uyğunlaşır. Buna görə burada müqayisənin elmi mənbəyi kimi xam PID və NNAC güc qiymətləri qorunub.

Üç arxitekturanın əsas mühəndislik kompromisi nədir?

RCTS mexaniki baxımdan ən məhdud quruluş olsa da, hissələr arasında nisbi hərəkət olmadığı üçün idarəetmə baxımından ən sadə sistemi yaradıb və tədqiqatçıların ümumi qiymətləndirməsində ən yüksək dəqiqliklə ən aşağı güc tələbatını birlikdə təmin edib.

FCTS fiziki baxımdan daha çevik olsa da, birləşmə bucaqlarını da davamlı idarə etməlidir. Bu əlavə dinamik mövqeləndirmə tapşırığına görə üç arxitektura arasında ən yüksək güc sərfiyyatını göstərib.

LFFCTS fiziki yenidən konfiqurasiya oluna bilmə və aktuator tələbi baxımından FCTS-dən daha əlverişli hesab edilib. Bununla belə, izləyicinin lider vasitənin məlumatlarından və formasiya idarəetməsindən asılı olması izləyicinin mövqe dəqiqliyini azaldıb.

Tədqiqatçılar buna görə açıq və maneələrin az olduğu dərin su əməliyyatları üçün RCTS-ni; dar keçidlər və ya vasitələrin nisbi mövqeyini dəyişməsini tələb edən mühitlər üçün LFFCTS-ni daha uyğun seçim kimi qiymətləndiriblər. Bu, tədqiqatın simulyasiya şəraiti daxilində dizayn qiymətləndirməsidir; real dəniz tapşırıqlarında təsdiqlənmiş əməliyyat üstünlüyü demək deyil.

Tədqiqatın dəstəklədiyi nəticələr

• NNAC tədqiqatda istifadə olunan simulyasiya şəraitində ənənəvi sabit əmsallı PID-dən daha aşağı hərəkət RMSE qiymətləri yaradıb.
• EKF ilə birlikdə istifadə olunan NNAC müəyyən edilmiş sensor və proses səs-küyü altında hər üç daşıma arxitekturasının planlaşdırılmış hərəkəti yerinə yetirməsini təmin edib.
• RCTS, FCTS və LFFCTS eyni idarəetmə problemi baxımından ekvivalent deyil; birləşmə arxitekturası aktuator yükünü və izləmə dəqiqliyini dəyişir.
• FCTS-də birləşmə bucaqlarının idarə olunması əlavə aktuator səyi və daha yüksək ümumi güc göstəricisi tələb edib.
• LFFCTS-nin izləyici vasitəsi liderdən dolayı komanda aldığı üçün lider vasitədən daha yüksək translyasiya xətası göstərib.
• Hərəkət dəqiqliyindəki yaxşılaşma daha yüksək aktuator gücü tələbi ilə birlikdə baş verib.

Tədqiqatın sübut etmədiyi və ya sınaqdan keçirmədiyi nəticələr

• NNAC-nin real dəniz əməliyyatında eyni RMSE qiymətlərini təmin edəcəyi göstərilməyib.
• İki fiziki HAUV və real yük istifadə olunmaqla sınaq aparılmayıb.
• Real sensor nasazlıqları, paket itkisi, rabitə gecikməsi və ötürmə zolağı məhdudiyyətləri sınaqdan keçirilməyib.
• LFFCTS rabitəsi ideal qəbul edildiyindən real sualtı rabitənin təsiri müəyyən edilməyib.
• Səth dalğaları, yaxın cisimlərin hidrodinamik qarşılıqlı təsirləri və dəyişən birləşmə elastikliyi modelin əhatə dairəsindən kənardadır.
• Seçilmiş NNAC arxitekturalarının bütün sualtı vasitələri üçün qlobal optimal olduğu göstərilməyib.
• Daha yüksək simulyasiya güc göstəricisinin real batareya ömrünə və ya tapşırıq müddətinə nə dərəcədə təsir edəcəyi eksperimental olaraq ölçülməyib.
• RCTS-nin bütün real dəniz tapşırıqlarında FCTS və ya LFFCTS-dən üstün olduğu nəticəsinə gəlmək olmaz.

Tədqiqatın Metodu və Nəticələri

Sistem və modelləşdirmə çərçivəsi

NNAC konfiqurasiyası

İdeal şərait və səs-küylü şəraitin müqayisəsi

Sensor və proses səs-küyü bütün sistemlərdə xəta səviyyəsini artırsa da, NNAC ilə qapalı dövrəli idarəetmə davam edib. Ən böyük translyasiya xətası LFFCTS-nin izləyici vasitəsində müşahidə olunub.

NNAC altında güc tələbi

Səs-küylü NNAC şəraitində FCTS 299,0 W ilə ən yüksək ümumi güc göstəricisini yaradıb. RCTS 203,2 W və LFFCTS 206,5 W ilə bir-birinə yaxın nəticə verib.

Nəticələrin mühəndislik şərhi

Tədqiqatdakı ən mühüm nəticəni sadəcə “neyron şəbəkəsi PID-dən daha yaxşıdır” şəklində ümumiləşdirmək olmaz. NNAC izləmə xətasını nəzərəçarpacaq dərəcədə azaldarkən aktuatorlardan daha çox idarəetmə səyi tələb edir. Bundan əlavə, mexaniki arxitekturanın özü idarəetmə performansında mühüm rol oynayır: RCTS-nin nisbətən sadə sərt dinamikası aşağı aktuator səyini dəstəklədiyi halda, FCTS-nin birləşmə bucaqlarını davamlı tənzimləmək zərurəti enerji xərcini artırır.

LFFCTS isə maraqlı aralıq vəziyyət yaradır. Lider vasitə yolu kifayət qədər aşağı mövqe xətası ilə izləyə bilir, lakin izləyici vasitənin formasiya idarəedicisi vasitəsilə dolayı istiqamətləndirilməsi surge və heave RMSE qiymətlərini artırır. Buna baxmayaraq, sistemin fiziki yenidən konfiqurasiya oluna bilməsi tədqiqatçıların dar və ya maneəli mühitlər üçün LFFCTS-ni RCTS-yə alternativ kimi qiymətləndirməsinə səbəb olub.

Əsas metodoloji məhdudiyyətlər

• Nəticələrin hamısı simulyasiya əsaslıdır.
• Təhlil yalnız şaquli müstəvidə aparılıb.
• Dəniz səthi dalğalarının təsiri nəzərə alınmayıb.
• Yaxın cisimlərlə hidrodinamik qarşılıqlı təsir nəzərə alınmayıb.
• FCTS birləşmələrinin kütləsi və elastikliyi nəzərə alınmayıb.
• LFFCTS üçün rabitə gecikməsi və rabitə məhdudiyyətləri sıfır qəbul edilib.
• Proses səs-küyü real tapşırıq məlumatlarından birbaşa ölçülmək əvəzinə təxmini dispersiyalarla modelləşdirilib.
• Neyron şəbəkəsi arxitekturaları müxtəlif simulyasiya sınaqlarından sonra seçilib, əhatəli qlobal hiperparametr optimallaşdırması bildirilməyib.
• Real batareya sərfiyyatı, thruster səmərəliliyi və tapşırıq müddəti fiziki vasitədə ölçülməyib.

Mənbə və Metod Qeydi

Tam orijinal işin adı: Neural Network-Augmented Actuation Control System Designed for Path Tracking of Autonomous Underwater-Transportation Systems Under Sensor and Process Noise

Müəlliflər: Faheem Ur Rehman, Syed Muhammad Tayyab, Hammad Khan, Aijun Li və Paolo Pennacchi.

Məsul müəlliflər: Syed Muhammad Tayyab və Paolo Pennacchi.

Bərabər töhfə/bərabər birinci müəlliflik: Mənbədə göstərilməyib.

Qurumlar:

1. Department of Mechanical Engineering, University College London, London, United Kingdom.
2. Department of Engineering Sciences, PN Engineering College, National University of Sciences and Technology, Karachi, Pakistan.
3. Department of Mechanical Engineering, Politecnico di Milano, Milan, Italy.
4. School of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi'an, China.

Jurnal: Actuators.

Nəşriyyat: MDPI, Basel, Switzerland.

Biblioqrafik məlumat: Actuators 2026, 15(5), 246.

DOI:10.3390/act15050246

Nəşr tarixi: 30 aprel 2026. İş 30 mart 2026-da qəbul olunub, 26 aprel 2026-da yenidən işlənib və 27 aprel 2026-da qəbul edilib.

Mənbənin növü və resenziya statusu: Actuators jurnalında dərc olunmuş resenziyalı tədqiqat məqaləsidir.

Lisenziya: Creative Commons Attribution (CC BY). Müəlliflik hüququ © 2026 müəlliflərə məxsusdur; MDPI lisenziya sahibidir.

Maliyyələşdirmə: Tədqiqatçılar xarici maliyyələşdirmə alınmadığını bildiriblər.

Məlumatların əlçatanlığı: Tədqiqatın orijinal töhfələrinin məqalədə olduğu, əlavə sualların məsul müəlliflərə yönəldilə biləcəyi bildirilib.

Maraqların toqquşması: Müəlliflər maraqların toqquşmasının olmadığını bəyan ediblər.

Müəllif töhfələri: Konseptuallaşdırma Aijun Li və Paolo Pennacchi; metodologiya Faheem Ur Rehman və Syed Muhammad Tayyab; proqram təminatı Faheem Ur Rehman və Hammad Khan; doğrulama Syed Muhammad Tayyab; formal təhlil Faheem Ur Rehman və Hammad Khan; tədqiqat Hammad Khan; məlumatların işlənməsi Faheem Ur Rehman və Hammad Khan; ilkin qaralama Faheem Ur Rehman və Syed Muhammad Tayyab; nəzərdən keçirmə və redaktə Syed Muhammad Tayyab və Paolo Pennacchi; vizuallaşdırma Paolo Pennacchi; elmi rəhbərlik və layihə idarəetməsi Aijun Li tərəfindən həyata keçirilib.

Elmi əhatə dairəsi: Bu tədqiqat üç çoxvasitəli avtonom sualtı daşıma arxitekturasının NNAC və EKF istifadə olunmaqla sensor və proses səs-küyü altında simulyasiya mühitində idarə olunmasını araşdırır. Nəticələr real dəniz sınağı və ya fiziki vasitə testi deyil.

Mənbədaxili uyğunsuzluq qeydi 1: RCTS-dəki 1 m³ yük üçün təxminən 10.055 N qaldırma qüvvəsi verildiyi halda neytral üzən kütlə “1.025 kg” kimi yazılıb. Bu ifadə eyni tədqiqatda 10.100 N üçün verilən təxminən 1030 kg qiyməti ilə uyğun gəlmir. Mənbədəki rəqəm səssizcə dəyişdirilməyib.

Mənbədaxili uyğunsuzluq qeydi 2: Cədvəl 15 və 16-da PID-dən NNAC-yə ümumi güc dəyişikliyi RCTS üçün 147,6 → 203,2 W, FCTS üçün 225,1 → 299,0 W və LFFCTS üçün 122,62 → 206,5 W kimi verilib. Eyni cədvəllərdəki “% Increase” qiymətləri standart başlanğıc qiymətinə əsaslanan faiz artımı hesablaması ilə uyğun gəlmədiyinə görə məqalədə birbaşa xam güc qiymətləri əsas götürülüb.

Bu Verianla məzmunundakı elmi nəticələr yalnız araşdırılan işə əsaslanır. Xarici biblioqrafik doğrulama işin başlığını, DOI-ni, jurnalı və nəşr kimliyini yoxlamaq üçün istifadə olunub; xarici mənbələrdən yeni eksperimental nəticə və ya elmi tapıntı əsas mətnə əlavə edilməyib.