Аннотация результатов, полученных в 2022 году
1. Разработан и исследован новый метод идентификации параметров математических моделей автономных подводных роботов (АПР) в процессе их движения без использования дополнительных инструментов, датчиков, стендов, специального программного обеспечения и др. Основной особенностью предложенного метода является возможность точной оценки не только значений параметров присоединенных масс и моментов инерции жидкости и гидродинамический коэффициентов сопротивления вязкой среды, но и идентификация параметров моделей АПР, которые изменяются при смене модулей полезной нагрузки и установки многозвенных манипуляторов. В дальнейшем с использованием полученных параметров модели должны формироваться соответствующие законы управления АПР. Для реализации предложенного метода идентификации рассмотрена полная динамическая модель модульных АПР, представляющая собою систему из шести нелинейных дифференциальных уравнений. Для этой модели был сформирован вектор идентифицируемых параметров, который содержит 64 неизвестных элемента, включая координаты центров массы и плавучести аппарата. Анализ полученной модели показал, что первые три уравнения, описывающие движение АПР по линейным координатам, являются линейными относительно элементов сформированного вектора неизвестных параметров. Но в остальных трех уравнениях, описывающих движение АПР по угловым степеням свободы, присутствуют нелинейные связи между отдельными идентифицируемыми параметрами. С учетом этого в проекте предложено реализовывать процедуру идентификации в два этапа. На первом этапе выполняется идентификация большей части вектора неизвестных параметров по первым трем уравнениям, описывающим динамику АПР. На втором этапе, используя уже ранее полученные оценки отдельных параметров, производится идентификация второй части элементов вектора неизвестных параметров. За счет этого удается избавиться от нелинейного вхождения идентифицируемых параметров в уравнения динамики и использовать хорошо себя зарекомендовавшие методы линейной параметрической идентификации. 2. Предложен новый метод синтеза адаптивных систем управления электроприводами подводных манипуляторов (ПМ), оснащенных бесколлекторными двигателями постоянного тока (БДПТ), которые в реальном масштабе времени позволяют компенсировать взаимовлияния между степенями подвижности ПМ, а также внешние моментные воздействия, возникающие при перемещениях звеньев в вязкой среде и негативно влияющие на точность выполнения манипуляционных операций. При реализации этого метода на основе имеющихся нелинейных дифференциальных уравнений, описывающих БДПТ, была сформирована математическая модель в пространстве состояний, описывающая динамические свойства электроприводов ПМ с учетом внешних воздействий со стороны вязкой среды. Далее с использованием этих моделей для каждой степени подвижности ПМ синтезированы дополнительные наблюдатели с переменной структурой, которые с помощью формируемых ими невязок в реальном масштабе времени обеспечивают точное определение величин внешних моментов, обусловленных переменным взаимодействием движущегося ПМ с вязкой средой. При этом новизна предложенных наблюдателей с переменой структурой заключается в использовании не исходных моделей электроприводов с БДПТ, а их специальным образом редуцированных моделей, чувствительных внешним моментам. За счет введения таких моделей удалось ослабить условия существования наблюдателей указанного типа по сравнению с известными методами, а также снизить сложность практической реализации создаваемых адаптивных систем на низко производительных компьютерах АПР. Затем идентифицированные моментные воздействия на электроприводы всех степеней подвижности ПМ точно компенсируются с помощью адаптивных систем управления, обеспечивающих стабилизацию динамических свойств этих приводов на номинальном уровне. Аналогичный двухэтапный подход был использован при построении высокоточных систем управления движителями АПР. 3. Предложен новый метод обработки информации, поступающей от бортовых фотокамер АПР, который обеспечивает динамическое построение единой фотокарты морского дна по получаемым фотоизображениям. Предложенный метод позволяет формировать единую карту тайлов, построенную на основе поступающих фотоизображений, с ее сохранением на бортовом накопителе АПР непосредственно в процессе выполнения миссии. Для формирования указанной карты дополнительно использованы текущие навигационные данные АПР и его высота над дном, что позволяет точно определять положение искомых объектов при последующем анализе. Невысокая вычислительная сложность созданного метода обеспечивает его работу на типовых бортовых вычислителях АПР, а за счет сохранения фотокарты в виде тайлов появляется возможность оперативного доступа к ней через Web-интерфейс при завершении миссии. 4. Предложен новый подход к интеллектуальному диагностированию неисправностей подсистем АПР с помощью баз знаний и новых онтологических представлений этих неисправностей. Для реализации этого подхода предложено использовать две базы знаний, одна из которых описывает неисправности, признаки для их определения и действия, необходимые для адаптации к негативным последствиям, вызванным появлением этих неисправностей. Другая база содержит информацию об основных подсистемах АПР, устройствах и сменных модулях, а также состояниях, в которых они могут находиться. Базы знаний используются в работе интеллектуальной контрольно-аварийной системы (ИКАС) на борту АПР, которые позволяют обеспечить комплексное функциональное диагностирование всех подсистем аппарата, включая модули полезной нагрузки, а также адаптацию к последствиям возникающих неисправностей с учетом реально имеющихся причинно-следственных связей между ними. Для практической реализации ИКАС решена задача построения робастных виртуальных датчиков в подсистемах АПР, описываемых нелинейными моделями, в условиях действия внешних возмущающих факторов. Предложено два способа решения этой задачи на основе различных канонических форм – идентификационной и жордановой. Приведены все соотношения, позволяющие построить датчик минимальной сложности, оценивающий заданную компоненту вектора состояния и нечувствительный или минимально чувствительный к возмущениям.

Аннотация результатов, полученных в 2023 году
1. Разработан новый метод автоматического обнаружения и распознавания биологических объектов на масштабируемых моделях морского дна, полученных от бортовых СТЗ, с помощью сверточных нейронных сетей и базы знаний. В качестве биологических объектов в проекте были выбраны крабы. Созданный метод за счет использования при обучении нейронных сетей искусственно синтезированных изображений крабов позволяет обеспечить качественное автоматическое распознавание объектов на снимках, измерение размеров, а также учет плотности объектов (количество экземпляров на единицу площади) с целью получения карты распространения краба и структуры популяции по сезонам. Для исключения ложных срабатываний в проекте был использован метод генерации синтетических данных, который позволил создать обширную обучающую выборку. Для генерации синтетических данных была сформирована выборка фоновых изображений без крабов на них. Также отдельно был сформирован набор изображений крабов. Используя техники смешивания изображений были получены изображения достаточной реалистичности для использования их в качестве исходного набора данных. Результаты выполненных экспериментальных исследований на реальных фотоснимках морского дна, полученных с АПР ММТ-3000, показали работоспособность и эффективность системы автоматического обнаружения, распознавания и подсчета биологических объектов на масштабируемых моделях морского дна. 2. Разработан метод построения ИКАС, обеспечивающих онлайн обнаружение и идентификацию неисправностей всего бортового оборудования АПР. Чтобы сделать эту систему более универсальной, по сравнению с существующими контрольно-аварийными системами, и не зависящей от ИУС АПР, ИКАС предложено реализовывать в виде самостоятельного программного модуля на борту АПР, взаимодействующего с ИУС АПР посредством некоторого интерфейса обмена данными. При этом свои функции система осуществляет за счет использования баз знаний, построенных с помощью онтологического подхода. Опираясь на информацию, заключенную в базах знаний, и анализируя состояния бортовых подсистем АПР, семантический механизм рассуждений ИКАС выполняет выработку решений по адаптации к последствиям неисправностей, а для преобразования этих решений в управляющие сигналы реализована библиотека интеллектуальных агентов ИКАС. Построенная таким образом система не зависит от реализации ИУС АПР, но при этом учитывает различные возможные конфигурации АПР и обеспечивает своевременную и адекватную реакцию на любые возможные неисправности. Назначением ИКАС является выявление диагностических ситуаций, возникающих в процессе работы АПР, и выработка действий по их разрешению, т.е. действий, необходимых для устранения или минимизации последствий, вызванных появлением неисправностей. 3. Предложены новые методы построения систем функционального диагностирования движителей и датчиков модульных АПР. В частности, разработан новый метод построения систем функционального диагностирования движителей АПР, обеспечивающих обнаружение и идентификацию возникающих незначительных одиночных и парных дефектов в реальном масштабе времени. При этом были учтены все часто возникающие в движителях АПР дефекты и изменения параметров: дефекты, приводящие к ошибкам в показаниях датчиков угловых скоростей вращения электроприводов движителей; перегрев электродвигателей или замыкание нескольких витков обмоток электрических цепей их якорей, изменяющие активные сопротивления этих якорей; появление дополнительных внешних моментных воздействий на валах движителей, в том числе при намотке водорослей на гребные винты. Решена задача функционального диагностирования датчиков АПР в присутствии неизвестных возмущений. Для обнаружения, поиска и идентификации дефектов использован метод на основе наблюдателей с переменной структурой. При построении этих наблюдателей предложено использовать редуцированные модели исходной системы, обладающие избирательной чувствительностью по отношению к дефектам и возмущению. Предложены модификации этого метода, позволяющие ослабить ограничения на его реализацию по сравнению с известными результатами и добиться уменьшения сложности средств диагностирования на бортовых ЭВМ АПР. На основе созданных наблюдателей и систем функционального диагностирования разработан метод онлайн перепланирования миссии АПР в зависимости от возникающих неисправностей АПР и их текущей конфигурации, обеспечивающего безаварийное завершение выполняемых подводных операций. При этом перепланирование миссий предложено осуществлять в виде набора неделимых задач (целей), который может меняться в процессе работы АПР. Результаты математического моделирования подтвердили работоспособность и высокую эффективность использования всех созданных средств диагностирования. 4. Проведена разработка, апробация и тестирование программных средств, реализующих разработанные в проекте методы и алгоритмы. При этом использовался разработанный и реализованный в Matlab/Simulink модуль АПР, оснащенного различными модулями полезной нагрузки, предназначенный для моделирования и визуализации в симуляторе CoppeliaSim процессов выполнения различных миссий. Полученные результаты вычислительных экспериментов созданных систем в реальных режимах и условиях эксплуатации подтвердили работоспособность и высокую эффективность предложенных в проекте разработок.