| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 水面无人艇鲁棒控制的研究现状及分析 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的研究内容和结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 水面无人艇的动力学模型 | 第15-20页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 水面无人艇的 3DOF低频欧拉-拉格朗日动力学模型 | 第15-18页 |
| 2.3 水面无人艇的运动控制系统的主要特点 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于复合自适应扩展状态观测器的水面无人艇轨迹跟踪控制 | 第20-32页 |
| 3.1 引言 | 第20-21页 |
| 3.2 基于传统扩展状态观测器的轨迹跟踪控制 | 第21-22页 |
| 3.3 基于复合自适应扩展状态观测器的自抗扰动控制器 | 第22-25页 |
| 3.4 仿真分析 | 第25-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于复合自适应扰动观测器的水面无人艇轨迹跟踪控制 | 第32-45页 |
| 4.1 引言 | 第32页 |
| 4.2 基于传统扰动观测器的水面无人艇轨迹跟踪控制 | 第32-36页 |
| 4.3 基于复合自适应扰动观测器的轨迹跟踪控制 | 第36-38页 |
| 4.4 仿真分析 | 第38-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 水面无人艇的复合自适应神经网络跟踪控制 | 第45-59页 |
| 5.1 引言 | 第45-46页 |
| 5.2 RBF神经网络简述 | 第46-47页 |
| 5.3 基于复合自适应控制器的RBF神经网络学习型算法 | 第47-54页 |
| 5.3.1 水面无人艇低频系统模型的转化 | 第47-49页 |
| 5.3.2 控制策略设计 | 第49-50页 |
| 5.3.3 非线性估计与估计误差 | 第50-51页 |
| 5.3.4 关于复合自适应律的学习策略 | 第51-53页 |
| 5.3.5 设计问题的探讨 | 第53-54页 |
| 5.4 仿真分析 | 第54-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59-60页 |
| 6.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士期间取得成果 | 第67页 |
| 硕士期间参与的项目 | 第67页 |
