| 创新点摘要 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-31页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.2 无人水下航行器航迹跟踪控制研究现状 | 第15-25页 |
| 1.2.1 基于模型信息的控制策略 | 第15-20页 |
| 1.2.2 基于在线逼近的控制策略 | 第20-24页 |
| 1.2.3 基于扰动观测的控制策略 | 第24-25页 |
| 1.3 航迹跟踪控制主要问题 | 第25-26页 |
| 1.4 论文整体研究思路 | 第26-28页 |
| 1.5 本文主要研究内容 | 第28-31页 |
| 第2章 复杂环境下无人水下航行器的运动建模 | 第31-45页 |
| 2.1 引言 | 第31页 |
| 2.2 运动学建模 | 第31-35页 |
| 2.2.1 坐标系和参数定义 | 第31-34页 |
| 2.2.2 运动学模型 | 第34-35页 |
| 2.3 动力学建模 | 第35-40页 |
| 2.3.1 惯性矩阵 | 第36-37页 |
| 2.3.2 科里奥利向心力矩阵 | 第37-39页 |
| 2.3.3 流体阻尼矩阵 | 第39页 |
| 2.3.4 恢复力和力矩 | 第39-40页 |
| 2.4 复杂环境扰动作用分析 | 第40-41页 |
| 2.5 复杂环境下无人水下航行器动态模型 | 第41-44页 |
| 2.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第3章 基于简洁智能扰动观测的鲁棒自适应航迹跟踪控制 | 第45-68页 |
| 3.1 引言 | 第45页 |
| 3.2 简洁模糊神经扰动观测器 | 第45-50页 |
| 3.2.1 模糊神经网络结构 | 第46-47页 |
| 3.2.2 简洁结构学习算法 | 第47-49页 |
| 3.2.3 扰动观测器设计 | 第49-50页 |
| 3.3 基于扰动观测的鲁棒自适应动态面控制器设计 | 第50-53页 |
| 3.4 稳定性分析 | 第53-58页 |
| 3.5 数值仿真验证与分析 | 第58-67页 |
| 3.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 第4章 基于非线性扰动观测的有限时间鲁棒航迹跟踪控制 | 第68-88页 |
| 4.1 引言 | 第68页 |
| 4.2 非线性扰动观测器设计 | 第68-72页 |
| 4.2.1 慢变扰动下的非线性扰动观测器分析 | 第70-71页 |
| 4.2.2 快变扰动下的非线性扰动观测器分析 | 第71-72页 |
| 4.3 基于NDO的有限时间动态面滑模控制器设计 | 第72-75页 |
| 4.4 稳定性分析 | 第75-78页 |
| 4.5 数值仿真验证与分析 | 第78-85页 |
| 4.6 本章小结 | 第85-88页 |
| 第5章 基于超螺旋扰动观测的固定时间鲁棒航迹跟踪控制 | 第88-113页 |
| 5.1 引言 | 第88页 |
| 5.2 固定时间扰动观测器 | 第88-96页 |
| 5.3 基于STDO的固定时间滑模趋近律控制器设计 | 第96-99页 |
| 5.3.1 固定时间滑模趋近律控制 | 第96-98页 |
| 5.3.2 航迹跟踪控制器设计 | 第98-99页 |
| 5.4 稳定性分析 | 第99-101页 |
| 5.5 数值仿真验证与分析 | 第101-112页 |
| 5.6 本章小结 | 第112-113页 |
| 第6章 总结与展望 | 第113-116页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第113-115页 |
| 6.2 展望 | 第115-116页 |
| 参考文献 | 第116-137页 |
| 攻读博士学位期间科研成果 | 第137-140页 |
| 致谢 | 第140-141页 |
| 作者简介 | 第141页 |
