基于神经动力学的水下滑翔机的模型预测控制
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 水下滑翔机研究现状 | 第9-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 水下滑翔机的控制概况 | 第14-15页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第15-17页 |
| 2 水下滑翔机的建模与控制 | 第17-25页 |
| 2.1 水下滑翔机的原理 | 第17-19页 |
| 2.2 水下滑翔机的垂直面动力学建模 | 第19-21页 |
| 2.3 水下滑翔机的模型预测控制 | 第21-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 神经动力学优化 | 第25-41页 |
| 3.1 人工神经网络概述 | 第25-26页 |
| 3.2 神经动力学优化的基本原理 | 第26-31页 |
| 3.2.1 神经网络设计 | 第27-29页 |
| 3.2.2 理论结果 | 第29-31页 |
| 3.3 简化对偶神经网络 | 第31-40页 |
| 3.3.1 简化对偶神经网络模型 | 第31-34页 |
| 3.3.2 简化对偶神经网络收敛性 | 第34-39页 |
| 3.3.3 仿真结果 | 第39-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 水下滑翔机的模型预测控制 | 第41-51页 |
| 4.1 基于简化对偶神经网络的模型预测控制 | 第41-44页 |
| 4.2 仿真结果 | 第44-50页 |
| 4.2.1 无噪声时仿真结果 | 第44-47页 |
| 4.2.2 加入噪声后仿真结果 | 第47-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
