| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 论文选题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 船舶动力定位系统简介 | 第11-14页 |
| 1.2.1 动力定位系统的组成 | 第11-13页 |
| 1.2.2 动力定位系统功能与作业形式 | 第13-14页 |
| 1.3 课题国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 本文研究的主要内容 | 第16-18页 |
| 第2章 动力定位船舶及海洋环境数学模型 | 第18-36页 |
| 2.1 船舶运动坐标系 | 第18-20页 |
| 2.2 船舶运动数学模型 | 第20-25页 |
| 2.2.1 运动学模型 | 第20-21页 |
| 2.2.2 动力学模型 | 第21-25页 |
| 2.3 海洋环境力的数学模型 | 第25-31页 |
| 2.3.1 风的模型 | 第25-28页 |
| 2.3.2 浪的模型 | 第28-29页 |
| 2.3.3 流的模型 | 第29-31页 |
| 2.4 模型仿真验证 | 第31-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 非线性无源观测器在动力定位系统中的研究应用 | 第36-51页 |
| 3.1 非线性观测器模型 | 第36-40页 |
| 3.1.1 船舶运动模型 | 第36页 |
| 3.1.2 非线性观测器方程 | 第36-38页 |
| 3.1.3 非线性观测器误差动态特性 | 第38-40页 |
| 3.2 观测器稳定性分析 | 第40-42页 |
| 3.2.1 子系统H_1的无源性和稳定性分析 | 第40-41页 |
| 3.2.2 子系统H_2的无源性和稳定性分析 | 第41页 |
| 3.2.3 非线性观测器收敛性的证明 | 第41-42页 |
| 3.3 观测器增益矩阵的确定 | 第42-44页 |
| 3.4 PID控制-动力定位系统 | 第44-45页 |
| 3.4.1 PID控制器设计 | 第44页 |
| 3.4.2 动力定位系统设计 | 第44-45页 |
| 3.5 非线性无源观测器仿真分析 | 第45-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 Kalman滤波器在动力定位系统中的应用 | 第51-65页 |
| 4.1 Kalman滤波器基本原理 | 第51-54页 |
| 4.1.1 适用问题描述 | 第51-52页 |
| 4.1.2 Kalman滤波算法 | 第52-53页 |
| 4.1.3 Kalman滤波参数及特性分析 | 第53-54页 |
| 4.2 基于Kalman滤波控制模型 | 第54-56页 |
| 4.2.1 EKF算法 | 第54-55页 |
| 4.2.2 动力定位系统基于EKF滤波控制模型 | 第55-56页 |
| 4.3 基于Kalman滤波控制仿真分析 | 第56-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 船舶动力定位最优滤波与状态估计方法 | 第65-76页 |
| 5.1 最优滤波与状态估计模型 | 第65-67页 |
| 5.2 最优滤波与状态估计仿真分析 | 第67-75页 |
| 5.2.1 低海况下仿真分析 | 第67-71页 |
| 5.2.2 高海况下仿真分析 | 第71-75页 |
| 5.3 本章小结 | 第75-76页 |
| 结论与展望 | 第76-78页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 研究生履历 | 第84页 |