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基于RBF神经网络的减摇鳍模糊控制器设计

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第10-15页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 船舶减摇鳍系统综述第11-13页
        1.2.1 船舶减摇鳍国内外发展现状第11页
        1.2.2 船舶减摇鳍控制算法研究现状第11-13页
        1.2.3 船舶减摇鳍控制算法的不足第13页
    1.3 主要研究内容第13-14页
    1.4 本章小结第14-15页
第2章 随机海浪扰动及船舶横摇建模与仿真第15-28页
    2.1 随机海浪扰动的建模与仿真第15-24页
        2.1.1 海浪的观测与描述第15页
        2.1.2 海浪波能谱第15-20页
        2.1.3 长峰波随机海浪仿真第20-24页
    2.2 船舶横摇运动数学模型第24-27页
        2.2.1 船舶线性横摇数学模型第24-27页
        2.2.2 船舶非线性横摇数学模型第27页
    2.3 本章小结第27-28页
第3章 船舶减摇鳍系统及PID控制第28-38页
    3.1 船舶常用的减摇装置第28-30页
        3.1.1 船舶常用减摇装置概述第28-29页
        3.1.2 船舶横摇减摇装置的选择第29-30页
    3.2 船舶减摇鳍控制系统第30-34页
        3.2.1 减摇鳍的工作原理第30-31页
        3.2.2 船舶减摇鳍控制系统简介第31-32页
        3.2.3 减摇鳍系统的各部分及其传递函数第32-34页
    3.3 船舶减摇鳍PID控制及仿真第34-37页
        3.3.1 PID控制器简介第34-35页
        3.3.2 船舶减摇鳍PID控制与仿真第35-37页
    3.4 本章小结第37-38页
第4章 船舶减摇鳍控制器设计第38-50页
    4.1 船舶减摇鳍模糊控制器设计第38-43页
        4.1.1 模糊控制器概述第38-40页
        4.1.2 船舶减摇鳍模糊控制器设计第40-43页
    4.2 RBF神经网络模糊控制器设计第43-49页
        4.2.1 径向基函数神经网络介绍第43-45页
        4.2.2 模糊与神经网络控制器第45-46页
        4.2.3 RBF神经网络优化模糊控制规则第46-47页
        4.2.4 基于RBF神经网络的模糊控制器仿真结果第47-49页
    4.3 本章小结第49-50页
第5章 结论与展望第50-52页
    5.1 结论第50页
    5.2 不足与展望第50-52页
参考文献第52-56页
攻读学位期间公开发表论文第56-57页
致谢第57-58页
作者简介第58页

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