نوقشت رسالة الماجستير الموسومة:
” نمذجة وتصميم مسيطر لتحقيق الاداء الامثل لمنظومة مركبة روبوتية غواصة ”
التي اعدها طالب الماجستير في قسم الهندسة الكهربائية – كلية الهندسة / جامعة بغداد كجزء من متطلبات نيل درجة الماجستير في الهندسة الكهربائية مصطفى واصف حسن وبإشراف الاستاذ المساعد الدكتور نزار هادي عباس يوم الاربعاء المصادف 30/12/2020.تكونت لجنة المناقشة لهذه الاطروحة من الاستاذ الدكتور ابراهيم قاسم ابراهيم رئيساُ وعضوية الاستاذ المساعد الدكتوراخلاص حميد كرم والاستاذ المساعد الدكتور علي حسين مري.
خلاصة اطروحة الطالب كما يلي:
تمت مناقشة المركبات ذاتية القيادة تحت الماء (AUV) او المركبات الروبوتية المائية (URV) خلال السنوات الأخيرة على نطاق واسع بسبب التطبيقات المختلفة التي يمكن تطويرها مثل الصناعات العسكرية والنفطية واستكشاف المحيطات وما إلى ذلك. هذه التطبيقات شجعت المؤلفين والباحثين المختلفين إلى ابتكار تقنيات جديدة للنمذجة والتحكم والمحاكاة في ال URV للتغلب على المشاكل.
تتكون أنظمة URV من ست درجات من الحرية للسمات الحركية والديناميكية التي تتأثر بالاضطرابات الناجمة عن عدة أسباب مثل الأسباب البيئية مثل التيارات المحيطية وضغط جسم ال URV الذي يؤدي إلى تخريب المسار النموذج الديناميكي غير الخطي لـ URV. بينما تتأثر ال URV أيضًا بمشاكل داخلية مثل الضوضاء التي تنبعث من أجهزة الاستشعار والأجهزة المتعلقة بالاتصالات والعمق والمحرك والموصلات وما إلى ذلك مما يؤدي إلى تخريب استجابة نظام URV.
للتغلب على آثار الاضطرابات التي تسببت في مشكلة تتبع المسار ، تم اقتراح وحدة تحكم ذات الوضع الانزلاقي التكيفي (ASMC) و FOPID غير الخطي (NLFOPID) ، حيث تمت مقارنة ASMC مع SMC النموذجي بينما مقارنة NLFOPID بوحدة تحكم PID. تم اقتراح اثنان من الخوارزميات المحسّنة لضبط معلمات (ASMC و SMC و NLFOPID و PID) ، الأولى ناتجة من تهجين خوارزمية الذئب الرمادي مع خوارزمية التلدين المحاكي (HGWOA-SA) ، الخوارزمية الثانية تسمى خوارزمية تحسين الحوت (IWOA). ثلاث وظائف موضوعية مستخدمة مع الخوارزميات المقترحة لتقليل دالة التكلفة لنموذج ال AUVالمستخدم. تم تحليل واختبار HGWOA-SA و IWOA باستخدام دوال ذات وظائف معيارية خاصة لإظهار فعاليتها ، وهذه الوظائف المعيارية مصنفة على أنها (وظائف متعددة الوسائط أحادية الوسائط ومتعددة الوسائط ثابتة الأبعاد) وتمت مقارنة النتائج التي تم الحصول عليها مع خوارزميات التحسين الأخرى مثل خوارزمية تحسين الجسيمات (PSO) وخوارزمية البحث عن الجاذبية (GSA) والتطور التفاضلي (DE).
أظهرت النتائج التي تم الحصول عليها أن IWOA تعزز الوظيفة تقريبًا بنسبة (20.2213٪) مقارنةً بخوارزمية WOA الاعتيادية باستخدام وحدة تحكم PID ، بينما تعزز IWOA الوظيفة لـ SMC بنسبة (21.1389٪) مقارنةً بخوارزمية WOA الاعتيادية. تعزز HGWOA-SA الوظيفة لوحدة التحكم NLFOPID بنسبة (40٪) مقارنة بخوارزمية GWOA الاعتيادية ، بينما تعزز HGWOA-SA الوظيفة لـ ASMC بنسبة (18.01٪) مقارنة بخوارزمية GWOA الاعتيادية. وحدة التحكم NLFOPID كانت أفضل من وحدة التحكم PID الخطية بنسبة (64.6515٪) بينما وحدة التحكم ASMC كانت أفضل منوحدة التحكم SMC بنسبة (66.9536٪) ، في حين ان وحدة التحكم ASMC كانت أفضل من NLFOPID بنسبة (22.77٪). يعمل كل من IWOA و HGWOA-SA على تحسين الوظائف مقارنة بخوارزميات التحسين الاعتيادية (WOA و GWOA). تمت محاكاة النتائج وتحريكها باستخدام تصميم نموذج ثلاثي الأبعاد لـ URV لكي يوفر فهمًا أفضل.
