船舶横摇运动仿真及减摇鳍系统控制研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·控制理论概述 | 第10-17页 |
| 第2章 船舶减摇鳍系统 | 第17-36页 |
| ·减摇装置概述 | 第17-21页 |
| ·减摇装置分类 | 第17-20页 |
| ·船舶减摇鳍基本组成 | 第20-21页 |
| ·随机海浪信号仿真 | 第21-26页 |
| ·船舶横摇运动模型 | 第26-32页 |
| ·减摇鳍减摇原理 | 第32-36页 |
| 第3章 船舶减摇鳍系统数学模型 | 第36-48页 |
| ·控制系统组成 | 第36-40页 |
| ·减摇鳍系统的传递函数 | 第40-48页 |
| 第4章 减摇鳍模糊控制算法 | 第48-74页 |
| ·PID控制算法 | 第48-57页 |
| ·PID控制算法的一般形式 | 第48-49页 |
| ·PID作用控制算法 | 第49-55页 |
| ·PID参数调节 | 第55-57页 |
| ·模糊控制系统设计和分析 | 第57-61页 |
| ·模糊化接口 | 第57-58页 |
| ·模糊控制器的控制规则库 | 第58-59页 |
| ·输出量的去模糊化 | 第59-60页 |
| ·模糊控制查询表 | 第60-61页 |
| ·船舶减摇鳍模糊控制系统仿真 | 第61-74页 |
| ·模糊控制器的设计 | 第61-64页 |
| ·PID参数模糊自整定控制系统结构 | 第64页 |
| ·PID参数模糊自整定的原则 | 第64-66页 |
| ·输入输出变量的Fuzzy化 | 第66-68页 |
| ·Fuzzy合成推理算法 | 第68-71页 |
| ·仿真研究 | 第71-74页 |
| 第5章 减摇鳍BP神经网络控制算法研究 | 第74-89页 |
| ·BP神经网络理论 | 第74-81页 |
| ·BP网络结构模型及其学习算法 | 第74-79页 |
| ·在减摇鳍系统BP网络的计算步骤和流程图 | 第79-80页 |
| ·BP网络应当注意的问题与改进 | 第80-81页 |
| ·系统控制中BP神经网络控制模式的选择 | 第81-84页 |
| ·系统中BP神经网络的建模 | 第82页 |
| ·系统中BP神经网络控制模式 | 第82-84页 |
| ·减摇鳍BP神经网络控制算法的实现与仿真 | 第84-89页 |
| ·减摇鳍系统中BP神经网络的控制模式 | 第84-85页 |
| ·减摇鳍系统中BP神经网络的程序实现与数字仿真 | 第85-89页 |
| 第6章 仿真用户界面 | 第89-94页 |
| ·用户界面建立的意义 | 第89页 |
| ·主要用户界面 | 第89-92页 |
| ·SQL-SERVER数据库的实现 | 第92-94页 |
| 结论 | 第94-95页 |
| 参考文献 | 第95-98页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第98-99页 |
| 致谢 | 第99-100页 |
| 研究生履历 | 第100页 |
