[2]张方，胡明豪，林航，程永林.船舶水尺计重误差分析[J].中国水运,2020(04):81-82.
[3]刘扬睿. 进出口商品鉴定专业基础[M]. 北京: 中国标准出版社, 2007.
[4]张帅, 朱学海, 罗陨飞. 船舶水尺智能识别技术的研究与进展[J]. 检验检疫学刊, 2019, 1(29): 101-104. [5]沙宝银, 牛一村, 滕灵芝. 煤炭运输船水尺计重技术现状及发展趋势[J]. 煤炭技术, 2019, 38(12): 182-184.
[6]程永林, 岳益锋, 张方, 等. 海运电厂船舶靠岸侧水尺图像采集实验研究[J]. 科技与创新, 2019, (22): 55-56.
[7]Jo Gwang Hee, Lee Ju Hyun, Noh Jae Hee, et al. Acqui-sition and tracking performance of satellite navigation system signal using tiered differential polyphase code[J]. Annual of Navigation, 2019, 26(1): 5-11.
[8]石鹏, 赖际舟, 吕品, 等. 复杂环境下微小飞行器惯性/激光雷达Robust-SLAM方法[J]. 导航定位与授时, 2019, 6(1): 14-21.
[9]Le Thang M, Zhornitsky Simon, Wang Wuyi, et al. Posterior cingulate cortical response to active a
voidance mediates the relationship between punishment sensitivity and problem drinking[J]. The Journal of neuroscience: the official journal of the Society for Neuroscience, 2019, 39(32): 6354-6364．
DOI编码：10.13646/jki.42-1395/u.2020.12.030
周重云，李宗华，曾祥富，钟世位，马文杰
摘 要：针对铺排船施工要求能够满足顺水、逆水、垂直水流，甚至与水流方向成任意角度的铺设工艺，控制策略满足顺水铺排工艺有时难以保证垂直水流铺排工艺，导致时常出现航迹误差较大，影响铺排精度的问题，本文提出基于LSTM深度神经网络的预测控制方法来实现铺排船的自动移船控制。论文设计了LSTM模型结构和输入输出数据组成，采集了铺排船作业的历史数据，经预处理后对LSTM模型进行训练，采用训练后的LSTM模型构建自动移船预测控制系统，应用于长雁2号和22号铺排船。实际铺排施工作业航迹航向数据显示，本文提出的LSTM预测控制算法是有效的。 关键词：铺排船；自动移船；LSTM深度神经网络；预测控制
中图分类号：U662.9 文献标识码：A 文章编号：1006—7973（2020）12-0079-03
（长江重庆航道工程局，重庆 400010）
1引言
为了解决RNN模型训练梯度消失和梯度爆炸的问题，在RNN的基础上，发展了一种长短时记忆神经网络（Long Short Term Memory Network，简称LSTM），它是一种时间递归神经网络，该神经网络具有特殊的结构设计，可以有效保留历史信息，灵活适应网络学习任务的特征。LSTM网络已经成为当前应用最为广泛的一种循环神经网络（Recurrent neural network，RNN）模型，在众多预测任务如语音识别、文字预测、舰船姿态预测等前沿领域中成功应用[1-4]。
长江航道铺排船是一种长江航道整治对现有堤坝进行护堤、护坡、护底作业的普遍使用的工程船舶，由于其无自航能力，施工作业的时候移船和铺排主要靠控制锚绞车收放锚绳来实现。因此，铺排自动作业的控制包含了锚绞车恒张力控制、船舶姿态控制和卷筒与移船船速的协调控制等，在控制策略上重庆航道工程局与武汉理工大学自动化学院长期校企合作，从常规的PID控制、超前-滞后控制到智能控制中的模糊PID控制、专家控制、遗传算法和粒子优化算法等不断研发并应用于铺排船控制系统，满足了铺排船从6锚到8锚，从22米卷筒到40米卷筒等的船舶结构变化[5-8]，达到了铺排船自动铺排作业的精度要求。随着内河航道治理工程要求越来越高，作业水域越来越多样，作业方式也从只在江河流域中间或者沿边缘顺水流地段铺设软体排，发展到要求能够满足顺水、逆水、垂直水流，甚至与水
流方向成任意角度的铺设工艺。多次作业发现满足顺水铺排时的控制策略有时就难以满足垂直水流铺排工艺要求，导致铺排船的航迹和航向偏差增大，铺排精度难以满足施工作业要求。本文尝试将LSTM神经网络的预测能力应用于自动铺排控制，经实船作业航向和航迹的数据显示，获得较好的铺排效果。
神经网络预测2基于LSTM的自动移船预测控制设计
2.1 控制系统设计
铺排船作业综合自动化系统应用了多种先进技术，包括高精度的动态实时DGPS定位技术、分布式PLC控制系统、现场总线技术、多传感器信息融合技术、智能
C W T中国水运2020·1279
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