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应用于船舶动力定位的标准可加性模型智能控制方法研究

创新点搞要第5-6页
摘要第6-8页
abstract第8-9页
第1章 绪论第13-26页
    1.1 论文选题的背景及意义第13-16页
    1.2 船舶动力定位系统第16-20页
        1.2.1 船舶动力定位系统的基本工作原理第16-17页
        1.2.2 船舶动力定位系统的功能与组成第17-20页
    1.3 船舶动力定位系统的研究现状第20-24页
    1.4 本文研究的主要内容第24-26页
第2章 标准可加性模型第26-36页
    2.1 引言第26页
    2.2 可加性模糊系统第26-29页
        2.2.1 模糊逻辑系统第26-28页
        2.2.2 可加性模糊系统第28-29页
    2.3 标准可加性模型第29-33页
        2.3.1 标准可加性模型(SAM)第29-30页
        2.3.2 标准可加性模型定理第30-33页
    2.4 标准可加性模型函数逼近第33-35页
    2.5 本章小结第35-36页
第3章 基于SAM系统的模糊神经网络在海洋干扰环境预测中应用第36-63页
    3.1 引言第36页
    3.2 基于SAM系统的模糊神经网络第36-43页
        3.2.1 神经网络基本原理第36-39页
        3.2.2 基于SAM系统的模糊神经元第39-42页
        3.2.3 基于SAM系统的模糊神经网络的结构第42-43页
    3.3 基于SAM系统的模糊神经网络的全局逼近性证明第43-46页
    3.4 基于SAM系统的模糊神经网络的学习算法第46-49页
    3.5 基于SAM系统的模糊神经网络的海洋干扰环境预测第49-62页
        3.5.1 海洋干扰环境的数学描述第49-54页
        3.5.2 海洋干扰因素的仿真研究第54-59页
        3.5.3 基于SAM系统的模糊神经网络的海洋干扰环境预测第59-62页
    3.6 本章小结第62-63页
第4章 SAM在动力定位信息系统应用研究第63-76页
    4.1 引言第63页
    4.2 船舶动力定位系统自相似信息系统矩阵第63-70页
        4.2.1 自相似信息系统矩阵第64-65页
        4.2.2 船舶动力定位系统自相似信息系统矩阵第65-68页
        4.2.3 船舶运动控制系统信息集成模型第68-70页
    4.3 SAM在船舶动力定位位置信息数据融合中应用第70-75页
        4.3.1 传感器输出模型第70-71页
        4.3.2 野值数据的剔除第71-72页
        4.3.3 基于SAM的船舶动力定位位置信息数据融合第72-74页
        4.3.4 基于SAM的船舶动力定位位置信息器数据融合实验第74-75页
    4.4 本章小结第75-76页
第5章 SAM改进算法在船舶动力定位控制器的应用第76-95页
    5.1 引言第76页
    5.2 基于层次分析法的船舶动力定位控制器SAM规则剪枝算法第76-78页
    5.3 基于蚁群算法的船舶动力定位控制器SAM规则权重的优化第78-84页
        5.3.1 蚁群算法基本原理第78-81页
        5.3.2 基于ACA的船舶动力定位控制器SAM规则权重的优化第81-84页
    5.4 SAM改进算法在船舶动力定位控制器的仿真实验与结果分析第84-94页
        5.4.1 船舶动力定位系统的仿真数学模型及参数第84-88页
        5.4.2 SAM改进算法在船舶动力定位控制器的仿真实验与结果分析第88-94页
    5.5 本章小结第94-95页
第6章 基于SAM改进算法船舶动力定位多模态切换控制研究第95-113页
    6.1 引言第95-96页
    6.2 基于SAM改进算法的船舶动力定位多模态切换控制第96-100页
        6.2.1 多模态切换控制策略第97-98页
        6.2.2 PID控制第98-100页
    6.3 多模态切换控制第100-103页
        6.3.1 多模态切换控制设计第100-101页
        6.3.2 多模态切换控制稳定性证明第101-103页
    6.4 基于SAM改进算法的船舶动力定位多模态控制仿真与分析第103-112页
        6.4.1 相关参数设置第104页
        6.4.2 不同海况下船舶动力定位仿真与分析第104-112页
    6.5 本章小结第112-113页
结论第113-116页
参考文献第116-126页
攻读学位期间公开发表论文第126-127页
致谢第127-130页
作者简介第130页

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