Utafiti unachunguza udhibiti wa ufuatiliaji wa njia wa aktueta katika mifumo mitatu tofauti ambamo magari mawili ya chini ya maji yanayojiendesha hubeba mzigo: mfumo wa usafirishaji wenye muunganisho mgumu (Rigid-Connection Transportation System, RCTS), mfumo wa usafirishaji wenye muunganisho unaonyumbulika/wa viungo (Flexible-Connection Transportation System, FCTS), na mfumo wa usafirishaji unaodhibitiwa kwa mpangilio wa kiongozi–mfuasi (Leader–Follower-Formation Control Transportation System, LFFCTS). Watafiti walitumia Neural Network-Augmented Control (NNAC) inayotegemea mtandao wa neva wenye usambazaji wa nyuma, ambao hurekebisha faida za PID kwa wakati halisi badala ya udhibiti wa kawaida wa PID wenye faida zisizobadilika; pia waliongeza Extended Kalman Filter (EKF) kwa ukadiriaji wa hali chini ya kelele ya sensa na kelele ya mchakato. Katika masimulizi, NNAC ilipunguza thamani za RMSE za vigezo vya mwendo vilivyochunguzwa kwa takriban %26–72 ikilinganishwa na PID ya kawaida. Hata hivyo, usahihi mkubwa zaidi wa udhibiti uliambatana na mahitaji makubwa zaidi ya nguvu kutoka kwa aktueta. Matokeo yanahusu modeli ya kihisabati na mazingira ya simulizi; utafiti hauwasilishi jaribio halisi baharini, prototaipu ya kimwili, wala uthibitishaji wa uwandani.

Katika matokeo ya NNAC chini ya hali zenye kelele, thamani za surge na heave RMSE kwa RCTS zilihesabiwa kuwa 1,08 m na 1,22 m mtawalia; kwa FCTS zilikuwa 1,14 m na 1,01 m. Gari kiongozi la LFFCTS lilitoa RMSE ya 1,03 m na 0,98 m, huku kwa gari mfuasi thamani hizo zikiongezeka hadi 2,08 m na 1,92 m. Thamani za RMSE za pembe mbili za viungo vya FCTS ni 4,32° na 5,13°. Katika tathmini ya jumla ya watafiti, RCTS ilitoa usahihi mkubwa zaidi wa jumla wa mwendo kwa mahitaji madogo zaidi ya nishati ya aktueta, FCTS ikaonyesha matumizi makubwa zaidi ya nguvu, huku LFFCTS ikawa suluhisho la kati kati ya unyumbufu na utendaji wa udhibiti.

Tathmini kwa mtazamo wa Uturuki: Mbinu iliyotumiwa katika utafiti inaweza kutoa mfano wa kimetodolojia kwa kazi za uhandisi nchini Uturuki zinazohusiana na magari ya chini ya maji yanayojiendesha, usafirishaji wa mizigo kwenye sakafu ya bahari, robotiki za chini ya maji, shughuli za bahari kuu, tafiti za baharini na mifumo ya roboti yenye magari mengi kwa madhumuni ya ulinzi. Jambo la kuvutia hasa ni kuunganisha udhibiti wa aktueta unaosaidiwa na mtandao wa neva bandia na EKF chini ya kutokuwa na uhakika wa sensa. Hata hivyo, dhana za hidrodinamiki, viwango vya kelele, hali za mawasiliano na modeli ya Minerva HAUV katika utafiti huu ni mahususi kwa mfumo fulani wa simulizi. Haziwezi kutumiwa kutoa dhamana ya moja kwa moja ya utendaji kwa hali halisi za bahari za Uturuki, mikondo, miundombinu ya sensa, jiometri za magari na majukumu ya kiutendaji.

Tatizo kuu la utafiti ni nini?

Kusafirisha mzigo kwa kujitegemea chini ya maji hakuhitaji tu gari kufika kwenye sehemu lengwa. Magari lazima yaweke mzigo katika usawa, yafuate njia iliyowekwa, yaweze kubaki katika nafasi thabiti inapohitajika na yadhibiti aktueta zake kwa usahihi licha ya kutokuwa na uhakika katika vipimo vya sensa. Magari mengi yanapotumiwa, aina ya muunganisho pia hubadilisha mienendo ya mfumo kwa kiasi kikubwa.

Utafiti unashughulikia tatizo hili kupitia usanifu mitatu tofauti ya usafirishaji. Katika RCTS, Hovering Autonomous Underwater Vehicle (HAUV) mbili na mzigo husonga kama kitu kimoja kupitia miunganisho migumu. Katika FCTS, kwa kuwa kuna miunganisho yenye viungo kati ya magari na mzigo, pembe za miunganisho pia lazima zidhibitiwe pamoja na mwendo wa magari. Katika LFFCTS, magari hayaundi muundo mmoja mgumu moja kwa moja; mwendo wa gari kiongozi hufuatwa na gari mfuasi hudumisha uhusiano wa kijiometri uliowekwa na kiongozi kupitia kidhibiti cha mpangilio.

Kwa nini HAUV ilitumika badala ya AUV ya kawaida yenye umbo la torpedo?

Katika utafiti, badala ya AUV za kawaida zenye umbo la torpedo, modeli ya Minerva ROV ilizingatiwa ikiwa inafanya kazi kwa kujitegemea na ikaitwa Hovering Autonomous Underwater Vehicle. Hoja ya watafiti ni kwamba katika kazi za kubeba mzigo, gari lazima liweze kusonga kwa usahihi katika mwelekeo wa surge, sway na heave na liweze kusalia limening’inia katika nafasi thabiti wakati wa kuchukua au kuachia mzigo.

Jukwaa la Minerva lina aktueta tano za msukumo. Moja hutoa msukumo katika mwelekeo wa kuvuka, aktueta mbili huwezesha mwendo wa wima; aktueta nyingine mbili zimewekwa kwa pembe ya 10° dhidi ya mwelekeo wa mhimili ili kutoa vipengele vya msukumo wa kimhimili na wa kuvuka.

Mifumo mitatu ya usafirishaji wa chini ya maji inatofautianaje?

RCTS, huchukulia HAUV mbili, mzigo na miunganisho migumu kama mwili mmoja wa kimitambo. Katika utafiti, miunganisho kati ya magari na mzigo ilimodelishwa kama vipengele vya alumini vya vipimo 1 m × 0,25 m × 0,01 m. Ilidhaniwa kuwa hakuna mwendo wa jamaa kati ya magari na mzigo.

FCTS magari mawili hubeba mzigo kupitia miunganisho yenye viungo yenye urefu wa 3 m. Katika usanifu huu, si njia ya mzigo pekee bali pia nafasi ya pembe ya miunganisho hujumuishwa katika tatizo la udhibiti. Katika simulizi lenye kelele, pembe lengwa za +40° kwa muunganisho 01 na −40° kwa muunganisho 02 zilitumika.

LFFCTS gari moja ni kiongozi na jingine ni mfuasi. Kiongozi anapofuata njia iliyopangwa, mfuasi hujaribu kudumisha nafasi ya jamaa iliyowekwa dhidi ya kiongozi kwa kutumia taarifa kutoka kwa kidhibiti cha mpangilio. Mfumo huu hutoa jiometri ya usafirishaji inayoweza kusanidiwa upya zaidi kimwili, lakini kosa la ufuatiliaji linaweza kuongezeka kwa sababu gari mfuasi hupokea amri kwa njia isiyo ya moja kwa moja.

Mzigo ulimodelishwaje?

Mzigo ulimodelishwa kama kontena la mchemraba lenye ujazo wa 1 m³ na kupewa nguvu ya kuinua ya takriban 10.055 N. Kwa madhumuni ya kurahisisha uchanganuzi wa RCTS, mzigo ulidhaniwa kuwa na ueleaji wa upande wowote. Hata hivyo, katika chanzo, uzito unaolingana na hali hii umeandikwa 1.025 kg. Kwa kuwa katika sehemu hiyo hiyo thamani ya takriban 1030 kg imetolewa kwa uzito wa 10.100 N kwa FCTS na LFFCTS, usemi wa 1.025 kg unasababisha kutofautiana kwa kimwili/kiandishi ndani ya chanzo. Thamani hii haijabadilishwa kimya kimya hapa.

Katika FCTS na LFFCTS, mzigo ulimodelishwa kuwa na ueleaji hasi kidogo na uzito wa 10.100 N ukatumika. Sababu ya hili kwa FCTS ni kwamba wakati wa mwendo wa awali kwenda chini, mzigo wenye ueleaji wa upande wowote au chanya unaweza kubaki mahali hadi mvutano wa kutosha utokee katika miunganisho na hivyo kuleta mwendo wa jamaa usiotakiwa kati ya magari na mzigo.

Modeli za mienendo ziliundwaje?

Uchambuzi ulipunguzwa kwenye tambarare ya wima. Kwa RCTS, mbinu ya Newton–Euler ilitumika na mlinganyo mkuu wa mwendo ukatolewa kama ifuatavyo:

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

Hapa \(M_t\) inawakilisha matriki ya pamoja ya misa, \(C_t(v)\) istilahi za Coriolis na sentrifugo, \(D_t(v)\) upunguzaji wa hidrodinamiki, \(g_t(\eta)\) athari za hidrostatiki, na \(\tau_t\) vekta ya jumla ya msukumo kutoka kwa aktueta.

Vekta ya kasi ya RCTS katika tambarare ya wima:

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

na vekta ya pozi:

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

zimefafanuliwa kwa namna hiyo. Hapa \(x\) inawakilisha nafasi katika mwelekeo wa surge, \(z\) nafasi katika mwelekeo wa heave, na \(\theta\) pembe ya pitch.

Kwa sababu ya miunganisho yenye viungo ya FCTS, mfumo ulimodelishwa kwa mbinu ya Lagrange:

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

Katika modeli hii, pamoja na mwendo wa mzigo na magari, pembe za \(\alpha_n\) za miunganisho yenye viungo pia hujumuishwa katika koordinati zilizojumlishwa. Kwa hiyo, tatizo la udhibiti wa FCTS huunda muundo wa mienendo wenye vipimo vya juu zaidi na uliounganishwa zaidi kuliko RCTS.

Kwa LFFCTS, nafasi ya jamaa ya kiongozi na mfuasi imefafanuliwa kwa \(\beta_x\), \(\beta_z\) na pembe ya jamaa ya pitch \(\theta_{LF}\). Sheria ya udhibiti wa mpangilio imetolewa katika utafiti kama:

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

. Faida ya kidhibiti cha mpangilio ilitumika kama \(k_f=1{,}5\).

Modeli ina urahisishaji gani?

Utafiti haumodeli athari zote za mazingira halisi ya bahari. Uchambuzi umepunguzwa kwenye tambarare ya wima; mfumo umedhaniwa kufanya kazi katika maji ya kina na chini ya eneo ambako mawimbi ya uso hayana athari. Mwingiliano wa hidrodinamiki na magari mengine ya chini ya maji, viumbe vya baharini au miundo umepuuzwa. Unyumbufu na misa ya miunganisho yenye viungo ya FCTS imepuuzwa. Katika LFFCTS, vikwazo vya mawasiliano vimedhaniwa kuwa sifuri. Dhana hizi ni muhimu hasa wakati wa kufanya ujumlishaji kuhusu utendaji halisi wa uwandani.

Kwa nini Extended Kalman Filter ilitumika?

Kidhibiti hakikujengwa juu ya dhana kwamba kinajua hali halisi ya gari moja kwa moja na bila hitilafu. Watafiti walifafanua makosa ya vipimo vya sensa na athari za mazingira/mienendo ambazo hazikujumuishwa katika modeli kama vyanzo tofauti vya kelele. Extended Kalman Filter (EKF) ilitumika kukadiria hali za mfumo usio mstari.

Modeli ya hali:

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

na modeli ya kipimo:

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

. Hapa \(w_d\) inawakilisha kelele ya mchakato na \(w_n\) kelele ya sensa. Zote zimedhaniwa kuwa michakato ya Gauss nyeupe yenye wastani wa sifuri.

Sasisho kuu la hali katika hatua ya marekebisho ya EKF:

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

. \(K_k\) ni faida ya Kalman inayobainisha uwiano wa kutokuwa na uhakika kati ya utabiri wa modeli na kipimo.

Viwango vya kelele vilichaguliwaje?

Kwa kelele ya sensa, variansi za vigezo vya nafasi, mwelekeo na kasi zilichaguliwa kwa kuzingatia thamani kutoka tafiti za IMU na USBL/SLAM. Variansi za kelele ya sensa zilizotumiwa katika utafiti ni kama ifuatavyo:

Kwa kelele ya mchakato, watafiti walieleza kuwa thamani za variansi zinazoweza kulinganishwa moja kwa moja kwa magari ya chini ya maji ni chache, na wakafanya makadirio yanayotegemea thamani za magari ya juu ya maji pamoja na taarifa za mikondo ya bahari:

Hili ni mojawapo ya mipaka muhimu ya utafiti: kelele ya mchakato iliyotumiwa haikupimwa katika jaribio halisi la baharini na kuingizwa kwenye mfumo; ilimodelishwa kama kelele ya nasibu ya Gauss kwa kutumia variansi zilizochaguliwa.

Neural Network-Augmented Control hufanyaje kazi?

NNAC si kidhibiti kimoja cha kisanduku-cheusi kinachochukua nafasi ya PID kwa kujitegemea. Katika utafiti, mtandao wa neva bandia wenye usambazaji wa nyuma hurekebisha faida za \(K_p\), \(K_i\) na \(K_d\) za kidhibiti cha PID kulingana na tabia ya sasa ya mfumo. Hivyo, badala ya faida za PID zisizobadilika, lengo ni kupata vigezo vya udhibiti vinavyosasishwa mfululizo kulingana na kosa na mabadiliko ya kosa.

Kazi kuu ya utendaji ya mtandao wa neva:

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

imefafanuliwa hivyo. \(r(k)\) inawakilisha jibu lengwa na \(y(k)\) matokeo halisi ya mfumo.

Uzito wa mtandao husasishwa kwa kutumia kushuka kwa gradi na istilahi ya momentum:

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

Katika utafiti, kiwango cha kujifunza \(\eta=0{,}5\) na kipengele cha momentum \(\alpha=0{,}1\) vilichaguliwa kwa mifumo yote ya usafirishaji.

Kwa nini usanifu wa mitandao ya neva ni tofauti?

Kwa RCTS 8–14–6, kwa kila gari katika LFFCTS 8–10–6, na kwa FCTS 16–10–12 muundo wa mtandao ulitumika. Nambari ya kwanza inawakilisha nodi za ingizo, ya pili neuroni za safu iliyofichwa, na ya mwisho nodi za matokeo zinazozalisha vigezo vya PID.

Kwa kuwa RCTS ni muundo mkubwa zaidi na mgumu unaojumuisha HAUV mbili, miunganisho na mzigo, ilitumia neuroni nyingi zaidi za safu iliyofichwa kuliko gari moja la LFFCTS. Katika FCTS, kwa sababu nafasi na makosa ya pembe za miunganisho miwili yenye viungo pia huingizwa katika mfumo wa udhibiti, vipimo vya ingizo na matokeo huongezeka.

Ulinganisho na PID ya kawaida ulifanywaje?

Kwa madhumuni ya kulinganisha, vidhibiti vya kawaida vya PID vilivyorekebishwa kwa mikono pia vilitumika kwa mifumo yote. Baada ya kufanya masimulizi kadhaa kwa faida tofauti za PID, watafiti walichagua seti za faida zilizotoa ufuatiliaji wa njia unaokubalika. Kwa njia hii, NNAC na PID yenye faida zisizobadilika zililinganishwa kwenye usanifu uleule wa usafirishaji chini ya kelele ya sensa na mchakato.

Njia iliyopangwa ilikuwaje?

Njia iligawanywa katika sehemu nne za sekunde 40 kila moja na muda wa jumla wa tathmini ulikuwa sekunde 160. Kwa RCTS na FCTS, sehemu kuu za nafasi zilifafanuliwa mtawalia kuwa (0,0), (5,10), (10,15) na (20,20) m; katika sehemu ya mwisho mfumo ulidumishwa kwenye nafasi lengwa.

Gari kiongozi la LFFCTS lilifuata koordinati tofauti kwa kuzingatia ofseti ya kijiometri ya 4,24 m katika mwelekeo wa x ili mzigo ubaki katika nafasi inayoweza kulinganishwa na mifumo mingine. Malengo ya kati kwa kiongozi yanajumuisha koordinati za x za 7,12 m, 12,12 m na 22,12 m.

Ni mfumo gani uliofuatilia kwa usahihi zaidi chini ya kelele?

Chini ya NNAC katika hali zenye kelele, surge RMSE ya RCTS ni 1,08 m na heave RMSE ni 1,22 m. Kwa FCTS, thamani sambamba ni 1,14 m na 1,01 m. Kiongozi wa LFFCTS alibaki katika kiwango sawa cha usahihi kwa 1,03 m na 0,98 m, huku gari mfuasi likitoa RMSE ya 2,08 m na 1,92 m.

Matokeo haya yanaonyesha kuwa katika LFFCTS kiongozi na mfuasi hawana kiwango sawa cha usahihi. Kulingana na maelezo ya utafiti, kwa kuwa mfuasi hafuati moja kwa moja njia iliyopangwa bali amri za mpangilio zinazotokana na hali za kiongozi, makosa na ucheleweshaji hukusanyika.

FCTS ilidhibiti kwa usahihi gani pembe za viungo?

Chini ya kelele, pembe lengwa za +40° na −40° za miunganisho ya FCTS ziliweza kudumishwa. RMSE ya pembe ya muunganisho wa kwanza ilihesabiwa kuwa 4,32° na ya pili 5,13°. Katika hali bora, thamani hizo zilikuwa 4,06° na 4,90° mtawalia.

Katika Kielelezo 12, momenti za mwanzo za takriban ±1800 Nm zinaonekana ili kuhamisha pembe hadi thamani lengwa mwanzoni, kisha momenti za udhibiti hubadilika mfululizo ili kudumisha nafasi za miunganisho. Tabia hii ni matokeo muhimu ya modeli yanayoeleza kwa nini FCTS inahitaji juhudi kubwa zaidi ya aktueta.

NNAC ilileta faida gani dhidi ya PID ya kawaida?

Katika hali zenye kelele, NNAC ilitoa RMSE ndogo kuliko PID ya kawaida katika ulinganisho wote ulioripotiwa wa usahihi wa mwendo.

Upungufu mkubwa zaidi wa RMSE kwa uwiano ulikuwa %72,5 katika udhibiti wa pitch wa LFFCTS; uboreshaji mdogo zaidi ulioripotiwa ulikuwa %26,4 katika mwendo wa heave wa gari mfuasi.

Gharama ya nishati ya usahihi mkubwa zaidi ilikuwa nini?

Uzalishaji wa faida za PID zinazobadilika zaidi na NNAC uliongeza juhudi ya aktueta. Katika masimulizi yenye kelele, kipimo cha jumla cha nguvu cha RCTS kiliongezeka kutoka 147,6 W kwa PID ya kawaida hadi 203,2 W kwa NNAC; katika FCTS kutoka 225,1 W hadi 299,0 W; na katika LFFCTS kutoka 122,62 W hadi 206,5 W.

Katika Jedwali 15 na 16 la chanzo, mabadiliko haya yamewekewa lebo ya “ongezeko” la %27,4, %24,7 na %40,6 mtawalia. Hata hivyo, asilimia hizi haziendani na hesabu ya kawaida ya ongezeko la asilimia inayotumia thamani ya awali ya PID kama kigawanyo; uwiano wa jedwali unaendana na kugawanya tofauti kwa thamani ya NNAC. Kwa hiyo, hapa thamani ghafi za nguvu za PID na NNAC zimehifadhiwa kama msingi wa kisayansi wa ulinganisho.

Mabadilishano makuu ya kihandisi kati ya usanifu mitatu ni yapi?

RCTS ingawa ni muundo wenye vizuizi vingi zaidi kimakanika, kwa kuwa hakuna mwendo wa jamaa kati ya sehemu zake umeunda mfumo rahisi zaidi kwa udhibiti na, katika tathmini ya jumla ya watafiti, umeunganisha usahihi mkubwa zaidi na mahitaji madogo zaidi ya nguvu.

FCTS ingawa ni mnyumbufu zaidi kimwili, lazima pia udhibiti pembe za miunganisho mfululizo. Kwa sababu ya jukumu hili la ziada la uwekaji nafasi wa kidinamiki, umeonyesha matumizi makubwa zaidi ya nguvu kati ya usanifu mitatu.

LFFCTS ulionekana kuwa na faida zaidi kuliko FCTS katika uwezo wa kusanidiwa upya kimwili na mahitaji ya aktueta. Hata hivyo, utegemezi wa mfuasi kwa taarifa za gari kiongozi na udhibiti wa mpangilio ulipunguza usahihi wa nafasi ya mfuasi.

Kwa hiyo, watafiti walitathmini RCTS kuwa chaguo linalofaa zaidi kwa shughuli za maji ya kina zilizo wazi na zenye vizuizi vichache, na LFFCTS kwa njia nyembamba au mazingira yanayohitaji magari kubadilisha nafasi zao za jamaa. Hii ni tathmini ya usanifu ndani ya hali za simulizi za utafiti; haimaanishi ubora wa kiutendaji uliothibitishwa katika majukumu halisi ya baharini.

Matokeo yanayoungwa mkono na utafiti

• NNAC ilitoa thamani za RMSE za mwendo zilizo chini kuliko PID ya kawaida yenye faida zisizobadilika katika hali za simulizi zilizotumiwa katika utafiti.
• NNAC iliyotumiwa pamoja na EKF iliwezesha usanifu wote watatu wa usafirishaji kutekeleza mwendo uliopangwa chini ya kelele ya sensa na mchakato iliyofafanuliwa.
• RCTS, FCTS na LFFCTS si sawa kwa tatizo lilelile la udhibiti; usanifu wa muunganisho hubadilisha mzigo wa aktueta na usahihi wa ufuatiliaji.
• Katika FCTS, udhibiti wa pembe za miunganisho ulihitaji juhudi ya ziada ya aktueta na kipimo kikubwa zaidi cha jumla cha nguvu.
• Gari mfuasi la LFFCTS lilionyesha kosa kubwa zaidi la mwendo wa mstari kuliko gari kiongozi kwa sababu lilipokea amri zisizo za moja kwa moja kutoka kwa kiongozi.
• Uboreshaji wa usahihi wa mwendo uliambatana na mahitaji makubwa zaidi ya nguvu ya aktueta.

Matokeo ambayo utafiti haukuthibitisha au kuyajaribu

• Haijaonyeshwa kuwa NNAC itatoa thamani zilezile za RMSE katika operesheni halisi ya baharini.
• Hakuna jaribio lililofanywa kwa kutumia HAUV mbili halisi na mzigo halisi.
• Hitilafu halisi za sensa, upotevu wa pakiti, ucheleweshaji wa mawasiliano na vikwazo vya upana wa data havikujaribiwa.
• Kwa kuwa mawasiliano ya LFFCTS yalidhaniwa kuwa bora kabisa, athari ya mawasiliano halisi ya chini ya maji haijabainishwa.
• Mawimbi ya uso, mwingiliano wa hidrodinamiki na vitu vya karibu na unyumbufu unaobadilika wa miunganisho viko nje ya wigo wa modeli.
• Haijaonyeshwa kuwa usanifu wa NNAC uliochaguliwa ni bora kimataifa kwa magari yote ya chini ya maji.
• Haijapimwa kwa majaribio ni kwa kiwango gani kipimo kikubwa zaidi cha nguvu katika simulizi kingeathiri maisha halisi ya betri au muda wa ujumbe.
• Haiwezi kuhitimishwa kuwa RCTS ni bora kuliko FCTS au LFFCTS katika majukumu yote halisi ya baharini.

Mbinu na Matokeo ya Utafiti

Mfumo na mkabala wa uundaji modeli

Usanidi wa NNAC

Ulinganisho wa hali bora na hali zenye kelele

Ingawa kelele ya sensa na mchakato iliongeza viwango vya makosa katika mifumo yote, udhibiti wa kitanzi kilichofungwa kwa NNAC uliendelea. Kosa kubwa zaidi la mwendo wa mstari lilionekana katika gari mfuasi la LFFCTS.

Mahitaji ya nguvu chini ya NNAC

Katika hali ya NNAC yenye kelele, FCTS ilitoa kipimo kikubwa zaidi cha jumla cha nguvu cha 299,0 W. RCTS kwa 203,2 W na LFFCTS kwa 206,5 W zilitoa matokeo yanayokaribiana.

Tafsiri ya kihandisi ya matokeo

Matokeo muhimu zaidi ya utafiti hayawezi kufupishwa kwa kusema tu kwamba “mtandao wa neva ni bora kuliko PID”. NNAC inapunguza sana kosa la ufuatiliaji lakini inahitaji juhudi kubwa zaidi ya udhibiti kutoka kwa aktueta. Aidha, usanifu wa kimitambo wenyewe una jukumu muhimu katika utendaji wa udhibiti: mienendo migumu lakini rahisi kiasi ya RCTS inaunga mkono juhudi ndogo ya aktueta, ilhali hitaji la FCTS la kudhibiti pembe za miunganisho kila wakati huongeza gharama ya nishati.

LFFCTS huunda hali ya kati yenye kuvutia. Gari kiongozi linaweza kufuata njia kwa kosa dogo sana la nafasi, lakini kuelekezwa kwa gari mfuasi kwa njia isiyo ya moja kwa moja kupitia kidhibiti cha mpangilio huongeza thamani za surge na heave RMSE. Hata hivyo, uwezo wa mfumo kusanidiwa upya kimwili uliwafanya watafiti kutathmini LFFCTS kama mbadala wa RCTS kwa mazingira nyembamba au yenye vizuizi.

Mipaka mikuu ya kimetodolojia

• Matokeo yote yanategemea simulizi.
• Uchambuzi ulifanywa katika tambarare ya wima pekee.
• Athari za mawimbi ya uso wa bahari zilipuuzwa.
• Mwingiliano wa hidrodinamiki na vitu vya karibu haukuzingatiwa.
• Misa na unyumbufu wa miunganisho ya FCTS vilipuuzwa.
• Kwa LFFCTS, ucheleweshaji wa mawasiliano na vikwazo vya mawasiliano vilidhaniwa kuwa sifuri.
• Kelele ya mchakato ilimodelishwa kwa variansi za kukadiria badala ya kupimwa moja kwa moja kutoka data halisi ya ujumbe.
• Usanifu wa mitandao ya neva ulichaguliwa baada ya majaribio mbalimbali ya simulizi, na uboreshaji mpana wa kimataifa wa hyperparameter haukuripotiwa.
• Matumizi halisi ya betri, ufanisi wa thruster na muda wa ujumbe havikupimwa kwenye gari halisi.

Maelezo ya Chanzo na Mbinu

Jina kamili la asili la utafiti: Neural Network-Augmented Actuation Control System Designed for Path Tracking of Autonomous Underwater-Transportation Systems Under Sensor and Process Noise

Waandishi: Faheem Ur Rehman, Syed Muhammad Tayyab, Hammad Khan, Aijun Li na Paolo Pennacchi.

Waandishi wanaowajibika: Syed Muhammad Tayyab na Paolo Pennacchi.

Mchango sawa/uandishi mwenza wa kwanza: Haijabainishwa katika chanzo.

Taasisi:

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.

Jarida: Actuators.

Mchapishaji: MDPI, Basel, Switzerland.

Taarifa za kibibliografia: Actuators 2026, 15(5), 246.

DOI:10.3390/act15050246

Tarehe ya kuchapishwa: 30 Aprili 2026. Utafiti ulipokelewa 30 Machi 2026, ukafanyiwa marekebisho 26 Aprili 2026 na kukubaliwa 27 Aprili 2026.

Aina ya chanzo na hali ya mapitio ya rika: Ni makala ya utafiti iliyopitiwa na rika na kuchapishwa katika jarida la Actuators.

Leseni: Creative Commons Attribution (CC BY). Hakimiliki © 2026 ni ya waandishi; MDPI ndiyo mwenye leseni.

Ufadhili: Watafiti waliripoti kuwa hakuna ufadhili wa nje uliopokelewa.

Upatikanaji wa data: Imeelezwa kwamba michango ya asili ya utafiti imo katika makala na maswali ya ziada yanaweza kuelekezwa kwa waandishi wanaowajibika.

Mgongano wa maslahi: Waandishi wametangaza kwamba hakuna mgongano wa maslahi.

Michango ya waandishi: Uundaji wa dhana Aijun Li na Paolo Pennacchi; metodolojia Faheem Ur Rehman na Syed Muhammad Tayyab; programu Faheem Ur Rehman na Hammad Khan; uthibitishaji Syed Muhammad Tayyab; uchanganuzi rasmi Faheem Ur Rehman na Hammad Khan; uchunguzi Hammad Khan; uratibu wa data Faheem Ur Rehman na Hammad Khan; rasimu ya kwanza Faheem Ur Rehman na Syed Muhammad Tayyab; mapitio na uhariri Syed Muhammad Tayyab na Paolo Pennacchi; uwasilishaji wa kuona Paolo Pennacchi; usimamizi na usimamizi wa mradi Aijun Li.

Wigo wa kisayansi: Utafiti huu unachunguza udhibiti katika mazingira ya simulizi wa usanifu mitatu wa usafirishaji wa chini ya maji wenye magari mengi yanayojiendesha kwa kutumia NNAC na EKF chini ya kelele ya sensa na mchakato. Matokeo si jaribio halisi la baharini wala jaribio la gari halisi.

Dokezo la kutofautiana ndani ya chanzo 1: Kwa mzigo wa 1 m³ katika RCTS, nguvu ya kuinua ya takriban 10.055 N imetolewa, lakini misa yenye ueleaji wa upande wowote imeandikwa “1.025 kg”. Usemi huu haulingani na thamani ya takriban 1030 kg iliyotolewa katika utafiti huo huo kwa 10.100 N. Nambari katika chanzo haijabadilishwa kimya kimya.

Dokezo la kutofautiana ndani ya chanzo 2: Katika Jedwali 15 na 16, mabadiliko ya jumla ya nguvu kutoka PID hadi NNAC yametolewa kama 147,6 → 203,2 W kwa RCTS, 225,1 → 299,0 W kwa FCTS na 122,62 → 206,5 W kwa LFFCTS. Kwa kuwa thamani za “% Increase” katika majedwali hayohayo haziendani na hesabu ya kawaida ya ongezeko la asilimia inayotegemea thamani ya awali, makala imezingatia moja kwa moja thamani ghafi za nguvu.

Matokeo ya kisayansi katika maudhui haya ya Verianla yanategemea utafiti uliokaguliwa pekee. Uthibitishaji wa nje wa kibibliografia umetumiwa kuangalia jina la utafiti, DOI, jarida na utambulisho wa chapisho; hakuna matokeo mapya ya majaribio au ugunduzi wa kisayansi kutoka vyanzo vya nje ulioongezwa kwenye maandishi makuu.