| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-26页 |
| ·课题研究背景 | 第12-14页 |
| ·课题研究现状 | 第14-23页 |
| ·船舶自动舵的研究现状 | 第14-20页 |
| ·船舶通航安全评估研究现状 | 第20-23页 |
| ·课题提出的意义 | 第23-24页 |
| ·本文研究内容 | 第24-26页 |
| 第2章 相关基础知识 | 第26-34页 |
| ·Lyapunov稳定性判别方法及定理 | 第26-29页 |
| ·Lyapunov稳定性判别方法 | 第26-27页 |
| ·Lyapunov稳定性判别定理 | 第27-29页 |
| ·径向基神经网络 | 第29-34页 |
| ·径向基函数神经网络的基本原理 | 第30-31页 |
| ·径向基函数神经网络的应用 | 第31-34页 |
| 第3章 基于Backstepping和DSC的非线性系统神经网络设计 | 第34-61页 |
| ·基于Backstepping的单输入单输出非线性系统控制器设计 | 第35-40页 |
| ·基于Backstepping的单输入单输出非线性动态面设计 | 第40-44页 |
| ·动态面技术介绍 | 第41页 |
| ·基于Backstepping的单输入单输出非线性动态面设计 | 第41-44页 |
| ·基于DSC和MLP的非线性不确定神经网络控制器设计 | 第44-60页 |
| ·问题的提出 | 第46-47页 |
| ·控制器设计 | 第47-51页 |
| ·稳定性分析 | 第51-54页 |
| ·仿真实例 | 第54-60页 |
| ·结论 | 第60-61页 |
| 第4章 基于人工神经智能的船舶航迹保持控制器设计 | 第61-97页 |
| ·问题描述 | 第61-64页 |
| ·基于DSC-MLP的人工神经智能船舶航迹保持控制设计(一) | 第64-73页 |
| ·控制器设计 | 第64-68页 |
| ·稳定性分析 | 第68-70页 |
| ·仿真实例 | 第70-73页 |
| ·小结 | 第73页 |
| ·基于DSC-MLP的人工神经智能船舶航迹保持控制设计(二) | 第73-82页 |
| ·控制器设计 | 第74-77页 |
| ·稳定性分析 | 第77-79页 |
| ·仿真实例 | 第79-82页 |
| ·小结 | 第82页 |
| ·基于DSC-MLP的人工神经智能船舶航迹保持控制设计(三) | 第82-95页 |
| ·控制器设计及稳定性分析 | 第82-86页 |
| ·仿真实例 | 第86-95页 |
| ·小结 | 第95页 |
| ·本章小结 | 第95-97页 |
| 第5章 基于船舶航迹自动控制的限制水域通航安全应用研究 | 第97-126页 |
| ·船舶运动数学模型 | 第97-116页 |
| ·船舶运动数学模型的分类 | 第98-99页 |
| ·船舶运动模型的建立 | 第99-116页 |
| ·船舶操纵模拟器在船舶通航安全评估中的应用 | 第116-121页 |
| ·限制水域内通航安全实例及通航安全对比研究 | 第121-125页 |
| ·结论 | 第125-126页 |
| 第6章 总结与展望 | 第126-128页 |
| ·总结 | 第126-127页 |
| ·展望 | 第127-128页 |
| 参考文献 | 第128-142页 |
| 致谢 | 第142-143页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第143-144页 |
| 个人履历 | 第144页 |
