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全垫升气垫船航向—横倾解耦控制研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第11-21页
    1.1 课题研究背景及意义第11-12页
    1.2 气垫船研究现状第12-16页
        1.2.1 国内外气垫船发展概况第12-15页
        1.2.2 气垫船控制研究现状第15-16页
    1.3 解耦控制研究现状第16-17页
    1.4 神经网络与PID控制相结合的研究现状第17-18页
    1.5 论文的主要内容及安排第18-21页
第2章 全垫升气垫船运动数学描述及分析第21-43页
    2.1 引言第21页
    2.2 全垫升气垫船运动学数学模型第21-25页
        2.2.1 坐标系的建立及参数定义第22-23页
        2.2.2 坐标系之间的转换关系第23-24页
        2.2.3 全垫升气垫船运动学方程第24-25页
    2.3 全垫升气垫船动力学数学模型第25-33页
        2.3.1 水动力模型第25-27页
        2.3.2 空气动力和空气动量力模型第27-29页
        2.3.3 螺旋桨模型第29页
        2.3.4 空气舵模型第29-30页
        2.3.5 艏喷管模型第30-32页
        2.3.6 全垫升气垫船动力学模型第32-33页
    2.4 海风和海浪模型第33-35页
        2.4.1 海风模型第33-34页
        2.4.2 海浪模型第34-35页
    2.5 全垫升气垫船操纵性研究及仿真第35-42页
        2.5.1 直航操纵性研究及仿真第36-37页
        2.5.2 舵回转操纵性研究及仿真第37-40页
        2.5.3 艏喷管特性及仿真第40-42页
    2.6 本章小结第42-43页
第3章 PID神经网络理论基础第43-57页
    3.1 引言第43页
    3.2 生物神经元与人工神经元模型第43-47页
        3.2.1 神经网络生物学基础第43-44页
        3.2.2 人工神经元模型第44页
        3.2.3 神经网络及学习方法介绍第44-47页
    3.3 梯度下降法第47-48页
    3.4 PID神经网络第48-53页
        3.4.1 PID神经元结构第48-49页
        3.4.2 PID神经网络结构第49-50页
        3.4.3 PID神经网络学习算法第50-53页
    3.5 PID神经网络控制系统稳定性分析第53-54页
    3.6 连接权重初值选取第54-55页
        3.6.1 输入层至隐含层连接权重初值选取第54页
        3.6.2 隐含层至输出层连接权重初值选取第54-55页
    3.7 PID神经网络学习算法改进第55-56页
    3.8 本章小结第56-57页
第4章 基于PID神经网络的全垫升气垫船航向控制研究第57-69页
    4.1 引言第57页
    4.2 航向控制数学模型简化第57-58页
    4.3 常规PID航向控制系统设计第58-59页
        4.3.1 常规PID航向控制系统结构第58-59页
        4.3.2 常规PID航向控制系统原理第59页
    4.4 SPIDNN航向控制系统设计第59-62页
        4.4.1 SPIDNN航向控制系统结构第59-60页
        4.4.2 SPIDNN控制器的前向计算方法第60-61页
        4.4.3 SPIDNN控制器的误差反传计算方法第61-62页
    4.5 航向控制仿真结果对比第62-67页
    4.6 本章小结第67-69页
第5章 基于PID神经网络的全垫升气垫船航向-横倾解耦控制研究第69-81页
    5.1 引言第69页
    5.2 航向-横倾耦合数学模型的简化第69-71页
    5.3 MPIDNN航向-横倾解耦控制系统设计第71-75页
        5.3.1 MPIDNN航向-横倾解耦控制系统的结构第71-72页
        5.3.2 MPIDNN控制器的前向计算方法第72-74页
        5.3.3 MPIDNN控制器的误差反传计算方法第74-75页
    5.4 航向-横倾解耦控制仿真结果第75-80页
    5.5 本章小结第80-81页
结论第81-83页
参考文献第83-89页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第89-91页
致谢第91页

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