| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 AUV 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国外 AUV 进展状况 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内 AUV 研究现状 | 第11页 |
| 1.3 分布式并行控制技术概述 | 第11-12页 |
| 1.4 AUV 运动控制方法介绍 | 第12-14页 |
| 1.5 C-RANGER 平台简介 | 第14-15页 |
| 1.6 本文的内容安排 | 第15-16页 |
| 2 AUV 中的滑模变结构控制理论 | 第16-29页 |
| 2.1 滑模变结构控制基本原理 | 第16-19页 |
| 2.1.1 滑模变结构控制规律和性质 | 第16-17页 |
| 2.1.2 滑动模态的存在和可达条件 | 第17-19页 |
| 2.2 滑模变结构控制的抖振 | 第19-20页 |
| 2.3 模糊滑模变结构控制 | 第20-23页 |
| 2.3.1 模糊控制器的构成机构 | 第20-21页 |
| 2.3.2 模糊控制器的设计 | 第21-23页 |
| 2.4 神经网络滑模变结构控制 | 第23-28页 |
| 2.4.1 神经网络概念介绍 | 第24-26页 |
| 2.4.2 RBF 网络结构及其学习算法 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 3. C-RANGER 推力器布置与驱动系统设计 | 第29-45页 |
| 3.1 C-RANGER 的运动控制体系 | 第29-30页 |
| 3.2 水下机器人推进器布置及推力计算 | 第30-32页 |
| 3.2.1 推进器布置的基本原则 | 第30页 |
| 3.2.2 几种常见的推进器布置及推力计算 | 第30-32页 |
| 3.3 C-RANGER 推进器 | 第32-34页 |
| 3.4 推进器的数学模型 | 第34-37页 |
| 3.4.1 推力模型 | 第34-35页 |
| 3.4.2 LuGre 摩擦模型 | 第35-36页 |
| 3.4.3 直流电机数学模型 | 第36-37页 |
| 3.5 基于滑模变结构的推进器驱动系统 | 第37-41页 |
| 3.5.1 滑模变结构控制器的设计 | 第38-39页 |
| 3.5.2 推进器驱动系统的仿真 | 第39-40页 |
| 3.5.3 仿真结果讨论 | 第40-41页 |
| 3.6 基于模糊滑模变结构控制的推进器系统设计 | 第41-44页 |
| 3.6.1 模糊控制器设计 | 第41-43页 |
| 3.6.2 仿真结果分析 | 第43-44页 |
| 3.7 小结 | 第44-45页 |
| 4. 多推进器 AUV 的分布式并行运动控制 | 第45-68页 |
| 4.1 AUV 运动的解耦方程式 | 第45-48页 |
| 4.1.1 坐标系与参数描述 | 第45-46页 |
| 4.1.2 AUV 运动的动力学模型 | 第46-48页 |
| 4.2 AUV 的分布式并行运动控制系统 | 第48-51页 |
| 4.2.1 AUV 分布式并行运动控制结构 | 第48-49页 |
| 4.2.2 AUV 分布式并行运动控制原理 | 第49-51页 |
| 4.3 AUV 滑模变结构控制单元的设计 | 第51-55页 |
| 4.3.1 C-RANGER 滑模变结构控制单元的设计 | 第51-54页 |
| 4.3.2 AUV 分布式并行运动控制仿真平台 | 第54-55页 |
| 4.4 分布式并行运动控制结果与分析 | 第55-62页 |
| 4.4.1 仿真过程设计 | 第56-57页 |
| 4.4.2 深广静水情况下的 DPMC 仿真结果 | 第57-60页 |
| 4.4.3 浅水海浪情况下的 DPMC 仿真结果 | 第60-62页 |
| 4.5 RBF 神经网络滑模变结构控制 | 第62-67页 |
| 4.5.1 RBF 滑模变结构控制器设计 | 第62-63页 |
| 4.5.2 稳定性分析 | 第63-65页 |
| 4.5.3 RBF 神经网络的仿真 | 第65-67页 |
| 4.6 小结 | 第67-68页 |
| 5. 总结与展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 个人简介 | 第73-74页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文与研究成果 | 第74-75页 |