| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 大型船舶航向控制器发展综述 | 第11-12页 |
| 1.3 自抗扰控制技术和神经网络理论发展历史和研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 本论文结构和主要内容 | 第14-15页 |
| 第2章 大型集装箱船舶运动数学模型 | 第15-30页 |
| 2.1 概述 | 第15-16页 |
| 2.2 船舶运动MMG模型 | 第16-23页 |
| 2.2.1 船舶运动的坐标系统 | 第16-17页 |
| 2.2.2 MMG模型的形式和各个力及力矩的构成 | 第17-18页 |
| 2.2.3 作用于船体上的流体动力和力矩 | 第18-20页 |
| 2.2.4 螺旋桨上的流体动力和力矩 | 第20-22页 |
| 2.2.5 作用于舵上的流体动力和力矩 | 第22-23页 |
| 2.3 船舶干扰力及力矩模型 | 第23-25页 |
| 2.3.1 风的干扰力数学模型 | 第23-25页 |
| 2.3.2 流的干扰力数学模型 | 第25页 |
| 2.4 船舶模型旋回试验和Z形操纵试验 | 第25-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 自抗扰航向控制器 | 第30-45页 |
| 3.1 概述 | 第30-31页 |
| 3.2 自抗扰控制算法介绍 | 第31-38页 |
| 3.2.1 跟踪微分器 | 第31-33页 |
| 3.2.2 扩张状态观测器 | 第33-36页 |
| 3.2.3 扰动估计补偿 | 第36-37页 |
| 3.2.4 非线性状态误差反馈 | 第37-38页 |
| 3.3 自抗扰理论在航向控制器中的实现 | 第38-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 CMAC与自抗扰复合控制算法研究 | 第45-58页 |
| 4.1 人工神经网络和CMAC算法介绍 | 第45-52页 |
| 4.1.1 人工神经元模型 | 第45-47页 |
| 4.1.2 LMS算法 | 第47-48页 |
| 4.1.3 CMAC神经网络结构和算法 | 第48-52页 |
| 4.2 CMAC与ADRC复合控制器 | 第52-54页 |
| 4.3 CMAC-ADRC控制仿真与分析 | 第54-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 第5章 结论与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 结论 | 第58-59页 |
| 5.2 展望与不足之处 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63页 |