| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 自主水下航行器的发展 | 第9页 |
| 1.3 AUV控制技术的研究现状 | 第9-12页 |
| 1.4 本文研究方法 | 第12-14页 |
| 1.4.1 模型预测控制方法的应用 | 第13-14页 |
| 1.4.2 投影神经网络优化 | 第14页 |
| 1.5 本文主要内容和结构安排 | 第14-16页 |
| 2 自主水下航行器建模 | 第16-26页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 AUV空间运动学模型 | 第16-20页 |
| 2.2.1 坐标系的选择 | 第16-17页 |
| 2.2.2 水下航行器的运动参数 | 第17-18页 |
| 2.2.3 坐标转换 | 第18-20页 |
| 2.3 水下航行器动力学方程 | 第20-23页 |
| 2.3.1 AUV动力学模型参数矩阵 | 第20-22页 |
| 2.3.2 水下航行器动力学建模 | 第22-23页 |
| 2.4 本文研究的水下航行器模型 | 第23-25页 |
| 2.4.1 AUV四自由度运动学模型 | 第23页 |
| 2.4.2 AUV垂直面动力学模型 | 第23-25页 |
| 2.4.3 简化的垂直面动力学模型 | 第25页 |
| 2.5 小结 | 第25-26页 |
| 3 模型预测控制综述 | 第26-35页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 模型预测控制基本结构及原理 | 第26-29页 |
| 3.3 模型预测控制原理 | 第29-32页 |
| 3.3.1 数学模型的建立 | 第29-30页 |
| 3.3.2 状态和输出变量的预测 | 第30-31页 |
| 3.3.3 目标优化方法 | 第31-32页 |
| 3.4 仿真实例 | 第32-34页 |
| 3.5 小结 | 第34-35页 |
| 4 基于投影神经网络的优化问题求解 | 第35-45页 |
| 4.1 引言 | 第35-36页 |
| 4.2 基本定理及引理 | 第36-38页 |
| 4.2.1 优化问题 | 第36页 |
| 4.2.2 KKT条件 | 第36-37页 |
| 4.2.3 鞍点定理 | 第37页 |
| 4.2.4 投影定理 | 第37-38页 |
| 4.2.5 李雅普诺夫方法 | 第38页 |
| 4.3 投影神经网络 | 第38-41页 |
| 4.4 稳定性分析 | 第41-44页 |
| 4.5 小结 | 第44-45页 |
| 5 水下航行器神经动力学模型预测控制 | 第45-61页 |
| 5.1 引言 | 第45页 |
| 5.2 优化问题构建 | 第45-49页 |
| 5.2.1 MPC优化问题描述 | 第45-48页 |
| 5.2.2 神经动力学优化策略 | 第48-49页 |
| 5.3 仿真实验 | 第49-61页 |
| 5.3.1 AUV四自由度运动学模型镇定控制仿真 | 第49-53页 |
| 5.3.2 AUV垂直面动力学模型镇定控制仿真 | 第53-57页 |
| 5.3.3 AUV垂直面动力学模型轨迹跟踪控制仿真 | 第57-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |