| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 目录 | 第10-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-24页 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 课题相关技术发展概况 | 第14-21页 |
| 1.2.1 潜艇操纵运动建模技术 | 第14-16页 |
| 1.2.2 潜艇水下运动操纵控制技术 | 第16-18页 |
| 1.2.3 悬停操纵控制技术难点以及国内发展概况 | 第18-21页 |
| 1.3 本文主要研究内容和组织架构 | 第21-24页 |
| 第2章 潜艇水下悬停操纵运动机理建模技术研究 | 第24-48页 |
| 2.1 潜艇运动坐标体系及坐标转换 | 第24-29页 |
| 2.1.1 固定坐标系及其符号系统 | 第25-26页 |
| 2.1.2 运动坐标系的形式及符号系统 | 第26-27页 |
| 2.1.3 固定坐标系与运动坐标系之间的转换 | 第27-29页 |
| 2.2 潜艇垂直面运动非线性建模 | 第29-36页 |
| 2.2.1 坐标系及建模假设 | 第30-31页 |
| 2.2.2 垂直面运动一般方程 | 第31-33页 |
| 2.2.3 运动方程水动力参数表示 | 第33-35页 |
| 2.2.4 垂直面运动非线性方程 | 第35-36页 |
| 2.3 潜艇水下悬停操纵运动建模 | 第36-39页 |
| 2.3.1 悬停操纵运动特性分析与建模假定 | 第36-37页 |
| 2.3.2 潜艇水下悬停操纵运动模型推导 | 第37-39页 |
| 2.4 悬停水舱机理分析及建模 | 第39-43页 |
| 2.4.1 悬停水舱工作机理分析及简化 | 第39-41页 |
| 2.4.2 浮力调节水舱供气吹除过程数学模型 | 第41-43页 |
| 2.5 水下悬停操纵运动模型验证仿真实验 | 第43-47页 |
| 2.5.1 水下悬停仿真数值模型 | 第43-44页 |
| 2.5.2 仿真过程及控制力简化 | 第44-45页 |
| 2.5.3 仿真实验结果及分析 | 第45-47页 |
| 2.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第3章 悬停操纵干扰建模及悬停操纵环境仿真平台研究 | 第48-60页 |
| 3.1 潜艇自身状态变化干扰建模 | 第48-50页 |
| 3.1.1 初始不均衡干扰建模 | 第48-49页 |
| 3.1.2 水下排水量变化干扰建模 | 第49-50页 |
| 3.2 悬停环境干扰建模 | 第50-55页 |
| 3.2.1 海水密度变化干扰建模 | 第50-51页 |
| 3.2.2 近水面波浪干扰建模 | 第51-54页 |
| 3.2.3 海流干扰建模 | 第54-55页 |
| 3.3 潜艇水下悬停操纵环境仿真平台 | 第55-59页 |
| 3.3.1 仿真平台总体结构与功能 | 第55-56页 |
| 3.3.2 前台用户界面功能分区介绍 | 第56-59页 |
| 3.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第4章 基于扩展随机减量技术的混合网络辨识技术研究 | 第60-81页 |
| 4.1 扩展随机减量技术 | 第60-65页 |
| 4.1.1 随机减量算法描述 | 第61-62页 |
| 4.1.2 扩展随机减量算法 | 第62-63页 |
| 4.1.3 潜艇水下悬停运动扩展随机减量方程 | 第63-65页 |
| 4.2 加权拟线性回归神经网络辨识技术 | 第65-73页 |
| 4.2.1 加权拟线性回归算法 | 第66-69页 |
| 4.2.2 神经网络辨识技术 | 第69-72页 |
| 4.2.3 潜艇水下悬停运动参数辨识 | 第72-73页 |
| 4.3 水下悬停运动模型辨识仿真实验 | 第73-80页 |
| 4.3.1 数值方法产生响应数据 | 第73-74页 |
| 4.3.2 水下悬停运动模型参数辨识仿真实验 | 第74-80页 |
| 4.4 本章小结 | 第80-81页 |
| 第5章 基于FTFM的悬停解耦模糊自适应PID技术研究 | 第81-98页 |
| 5.1 快速TS模糊建模技术 | 第81-85页 |
| 5.1.1 FTFM模糊规则模型结构 | 第81-83页 |
| 5.1.2 FTFM在线结构辨识 | 第83-84页 |
| 5.1.3 FTFM在线结论参数辨识 | 第84-85页 |
| 5.2 潜艇水下悬停操纵运动解耦算法 | 第85-88页 |
| 5.3 基于FTFM的悬停模糊自适应PID控制 | 第88-93页 |
| 5.3.1 增量式离散PID控制算法 | 第88-91页 |
| 5.3.2 基于FTFM的PID参数模糊调整 | 第91-93页 |
| 5.4 水下悬停模糊自适应PID控制器仿真实验 | 第93-97页 |
| 5.4.1 均匀海流条件下的悬停操纵仿真实验 | 第93-95页 |
| 5.4.2 近水面极端条件下的悬停操纵仿真实验 | 第95-97页 |
| 5.5 本章小结 | 第97-98页 |
| 第6章 悬停操纵模糊自适应神经网络控制技术研究 | 第98-118页 |
| 6.1 模糊自适应神经网络控制技术 | 第98-106页 |
| 6.1.1 FANC网络结构及前向计算算法 | 第98-102页 |
| 6.1.2 FANC网络学习算法 | 第102-106页 |
| 6.2 潜艇水下悬停FANC系统设计与训练 | 第106-113页 |
| 6.2.1 潜艇水下悬停FANC系统结构设计 | 第106-107页 |
| 6.2.2 潜艇水下悬停操纵FANC系统网络要素的确定 | 第107-109页 |
| 6.2.3 潜艇水下悬停FANC系统网络训练 | 第109-113页 |
| 6.3 仿真实验设计及结果分析 | 第113-117页 |
| 6.3.1 仿真实验设置 | 第113-114页 |
| 6.3.2 仿真实验结果 | 第114-117页 |
| 6.4 本章小结 | 第117-118页 |
| 结论 | 第118-120页 |
| 参考文献 | 第120-129页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第129-130页 |
| 致谢 | 第130页 |
