摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-9页 |
第1章 绪论 | 第12-29页 |
1.1 课题研究的背景和意义 | 第12-14页 |
1.2 课题相关内容的研究现状 | 第14-25页 |
1.2.1 动力定位船舶运动控制 | 第14-19页 |
1.2.2 模型预测控制方法 | 第19-25页 |
1.3 船舶动力定位模型预测控制研究现状 | 第25-26页 |
1.4 课题研究的难点 | 第26-27页 |
1.5 论文的主要研究内容 | 第27-29页 |
第2章 船舶操纵性和耐波性统一运动模型 | 第29-58页 |
2.1 引言 | 第29页 |
2.2 参考坐标系 | 第29-32页 |
2.3 船舶运动学模型 | 第32-36页 |
2.4 船舶动力学模型 | 第36-43页 |
2.4.1 船舶操纵性模型 | 第37-38页 |
2.4.2 船舶耐波性模型及流体记忆效应 | 第38-41页 |
2.4.3 时域下船舶运动统一模型 | 第41-43页 |
2.5 环境载荷数学模型 | 第43-50页 |
2.5.1 风载荷模型 | 第43-46页 |
2.5.2 流载荷模型 | 第46-47页 |
2.5.3 波浪载荷模型 | 第47-50页 |
2.6 仿真研究中采用的船舶数学模型 | 第50-57页 |
2.7 本章小结 | 第57-58页 |
第3章 动力定位船舶多传感器状态融合联邦估计 | 第58-80页 |
3.1 引言 | 第58页 |
3.2 动力定位船舶运动状态和环境估计问题数学描述 | 第58-61页 |
3.3 动力定位船舶位置参考系统测量模型建立 | 第61-69页 |
3.3.1 张紧索位置参考系统测量模型 | 第62-64页 |
3.3.2 水声位置参考系统测量模型 | 第64-66页 |
3.3.3 全球卫星定位系统测量模型 | 第66-69页 |
3.4 基于UKF的动力定位船舶多传感器状态融合联邦估计 | 第69-73页 |
3.4.1 测量信号预处理 | 第69-70页 |
3.4.2 基于UKF的多传感器船舶运动状态和环境干扰状态融合联邦估计 | 第70-73页 |
3.5 仿真验证 | 第73-79页 |
3.6 本章小结 | 第79-80页 |
第4章 基于多传感器状态融合联邦估计的动力定位船舶模型预测控制 | 第80-112页 |
4.1 引言 | 第80页 |
4.2 基于多传感器状态融合联邦估计的预测模型 | 第80-81页 |
4.3 确保终端状态稳定的二次型几何约束 | 第81-88页 |
4.4 船舶动力定位线性状态空间模型预测控制方法 | 第88-97页 |
4.4.1 线性状态空间预测模型推导 | 第89-90页 |
4.4.2 定点定位模式下的性能指标函数和约束条件 | 第90-93页 |
4.4.3 线性状态空间模型预测控制设计 | 第93-94页 |
4.4.4 定点定位仿真验证 | 第94-97页 |
4.5 船舶区域动力定位非线性双模模型预测控制方法研究 | 第97-111页 |
4.5.1 基于环境补偿器和预测控制器的区域动力定位控制策略 | 第97-100页 |
4.5.2 基于内部模式控制器的环境补偿器设计 | 第100-101页 |
4.5.3 基于外部模式控制器的预测控制器设计 | 第101-103页 |
4.5.4 稳定性分析 | 第103-106页 |
4.5.5 区域定位仿真验证 | 第106-108页 |
4.5.6 定点定位仿真验证及能耗分析 | 第108-111页 |
4.6 本章小结 | 第111-112页 |
第5章 基于模型预测控制的滚动时域动态优化控制分配策略研究 | 第112-124页 |
5.1 引言 | 第112页 |
5.2 动力定位船舶控制分配数学描述 | 第112-114页 |
5.3 基于模型预测控制的滚动时域优化动态控制分配策略 | 第114-120页 |
5.3.1 基于模型预测控制的滚动时域动态优化目标函数的提出 | 第115页 |
5.3.2 推进器约束条件 | 第115-118页 |
5.3.3 基于模型预测控制的滚动时域优化动态控制分配算法 | 第118-120页 |
5.4 仿真试验 | 第120-123页 |
5.5 本章小结 | 第123-124页 |
结论 | 第124-126页 |
参考文献 | 第126-136页 |
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第136-138页 |
致谢 | 第138页 |