船舶航迹保持算法的研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·船舶运动控制综述 | 第11-13页 |
| ·自动舵的发展阶段 | 第13-17页 |
| ·国内外发展概况 | 第17-18页 |
| ·论文的主要内容 | 第18-19页 |
| 第2章 船舶运动建模 | 第19-32页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·船舶操纵运动的数学模型 | 第19-25页 |
| ·船舶平面运动的表示方法 | 第19-20页 |
| ·船舶平面运动的线性化数学模型 | 第20-24页 |
| ·传递函数型的船舶运动数学模型 | 第24-25页 |
| ·干扰的数学模型 | 第25-31页 |
| ·海风 | 第25-26页 |
| ·海流 | 第26-27页 |
| ·海浪 | 第27-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 PID自动舵的设计与仿真 | 第32-40页 |
| ·数字PID控制算法 | 第32-34页 |
| ·位置式PID控制算法 | 第33-34页 |
| ·增量式PID控制算法 | 第34页 |
| ·PID自动舵的参数设计 | 第34-35页 |
| ·PD型航向自动舵的设计 | 第34-35页 |
| ·PID型航向自动舵的设计 | 第35页 |
| ·PID自动舵的计算机仿真 | 第35-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于神经网络控制的船舶航向控制器的设计 | 第40-64页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·神经网络控制的基本概念 | 第40-45页 |
| ·人工神经元模型 | 第40-42页 |
| ·人工神经网络模型 | 第42-43页 |
| ·神经网络的学习方法 | 第43-45页 |
| ·常用的前向神经网络介绍 | 第45-50页 |
| ·感知器 | 第45-46页 |
| ·BP网络及其学习算法 | 第46-50页 |
| ·基于神经网络的系统辨识与系统控制 | 第50-52页 |
| ·神经网络辨识 | 第50-52页 |
| ·神经网络控制 | 第52页 |
| ·单神经元自适应控制 | 第52-59页 |
| ·单神经元自适应PID控制 | 第53-56页 |
| ·单神经元自适应PSD控制 | 第56-59页 |
| ·神经网络PID控制 | 第59-63页 |
| ·神经网络PID控制器 | 第59-62页 |
| ·神经网络PID控制器在船舶航向控制中的应用 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 船舶航迹控制的研究与实现 | 第64-85页 |
| ·船舶航迹控制概述 | 第64-66页 |
| ·航迹控制分析 | 第64页 |
| ·人工操舵分析 | 第64-65页 |
| ·航迹控制类型 | 第65-66页 |
| ·航迹控制环 | 第66-74页 |
| ·航迹规划 | 第67页 |
| ·航海计算 | 第67-71页 |
| ·引导问题 | 第71-74页 |
| ·航向控制环 | 第74-82页 |
| ·航向控制器 | 第74-78页 |
| ·转向控制器 | 第78-82页 |
| ·船舶航迹舵的仿真 | 第82-84页 |
| ·航向控制效果 | 第82-83页 |
| ·航迹控制效果 | 第83-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 结论 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-90页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91页 |
