| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 动力定位系统概述 | 第11-13页 |
| 1.3 国内外相关研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3.1 船舶动力定位系统国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.2 混合智能算法研究现状 | 第15-17页 |
| 1.4 课题研究的主要内容 | 第17-18页 |
| 第2章 船舶动力定位系统中的相关数学模型 | 第18-30页 |
| 2.1 船舶动力定位控制系统数学模型 | 第18-25页 |
| 2.1.1 船舶运动坐标系 | 第18-19页 |
| 2.1.2 船舶运动方程 | 第19-21页 |
| 2.1.3 船舶动力方程 | 第21-22页 |
| 2.1.4 环境干扰模型 | 第22-25页 |
| 2.2 推力分配问题的数学优化模型 | 第25-27页 |
| 2.2.1 推力分配问题概述 | 第25页 |
| 2.2.2 推力分配的限制条件 | 第25-26页 |
| 2.2.3 推力分配的目标函数 | 第26-27页 |
| 2.3 底层推进器数学模型 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 智能优化算法 | 第30-42页 |
| 3.1 人工蜂群算法 | 第30-34页 |
| 3.1.1 蜜蜂采蜜行为 | 第30-32页 |
| 3.1.2 人工蜂群算法基本原理 | 第32-34页 |
| 3.2 粒子群算法 | 第34-35页 |
| 3.3 差分进化算法 | 第35-37页 |
| 3.4 生物地理学算法 | 第37-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 动力定位控制器的设计及优化 | 第42-58页 |
| 4.1 自抗扰控制技术 | 第42-46页 |
| 4.1.1 跟踪微分器 | 第43页 |
| 4.1.2 扩张状态观测器 | 第43-44页 |
| 4.1.3 非线性状态误差反馈控制率 | 第44-45页 |
| 4.1.4 二阶ADRC控制器离散算法 | 第45-46页 |
| 4.2 船舶动力定位自抗扰控制器的设计与仿真 | 第46-50页 |
| 4.2.1 自抗扰控制器的设计思路 | 第46页 |
| 4.2.2 被控对象的数学模型 | 第46-47页 |
| 4.2.3 船舶动力定位自抗扰控制器的设计 | 第47页 |
| 4.2.4 船舶动力定位控制仿真 | 第47-50页 |
| 4.3 基于DE-BBO的自适应混合智能优化算法 | 第50-53页 |
| 4.4 控制器参数优化及仿真 | 第53-57页 |
| 4.4.1 适应度函数选择 | 第53页 |
| 4.4.2 仿真实验与分析 | 第53-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 基于优化算法的推力分配策略研究 | 第58-68页 |
| 5.1 参数设置 | 第58-59页 |
| 5.2 基于DE-PSO的自适应混合智能优化算法 | 第59-60页 |
| 5.3 船舶动力定位推力分配仿真研究 | 第60-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 底层推进器控制器设计及优化 | 第68-78页 |
| 6.1 矢量控制与模糊控制技术 | 第68-69页 |
| 6.2 基于嵌模糊矢量控制的底层推进器控制系统设计 | 第69-73页 |
| 6.3 基于ABC-PSO的自适应混合智能优化算法 | 第73-74页 |
| 6.4 控制器优化与仿真研究 | 第74-77页 |
| 6.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 第7章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 7.1 总结 | 第78-79页 |
| 7.2 展望 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 在学期间科研成果情况 | 第85页 |