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无人艇建模及逻辑网络自适应控制方法的研究

摘要第1-8页
ABSTRACT第8-13页
第1章 绪论第13-28页
   ·无人艇的研究背景及意义第13-17页
     ·国外无人艇的研究进展第13-15页
     ·国内无人艇的研究进展第15-16页
     ·无人艇的研究意义第16-17页
   ·无人艇运动控制概述第17-22页
     ·自动舵的发展第17-18页
     ·智能舵的发展第18-19页
     ·无人艇的欠驱动特性第19-20页
     ·航迹控制的发展第20-22页
   ·智能控制技术概述第22-26页
     ·智能控制理论第22-23页
     ·模糊神经网络第23-25页
     ·支持向量机第25-26页
   ·本文研究思路及主要内容第26-28页
第2章 无入水面艇的运动数学建模第28-52页
   ·引言第28-29页
   ·无人艇状态空间六自由度模型第29-32页
     ·基本假设和坐标系第29-31页
     ·USV六自由度操纵运动模型第31-32页
   ·无人艇受力分析第32-43页
     ·主机模型第33页
     ·舵机模型第33页
     ·舵力和力矩模型第33-35页
     ·螺旋桨力和力矩模型第35-37页
     ·艇体重力模型第37-38页
     ·惯性流体动力模型第38-39页
     ·粘性流体动力和力矩模型第39-43页
   ·海上环境干扰力模型第43-45页
     ·海风干扰模型第43-44页
     ·海浪干扰模型第44-45页
   ·无人艇操纵响应型模型第45-47页
   ·无人艇的运动模型验证第47-51页
   ·本章小结第51-52页
第3章 LFN逻辑网络第52-80页
   ·模糊神经元第52-55页
   ·LFN网络的逻辑神经元第55-61页
     ·聚合神经元第56-58页
     ·统一神经元第58-61页
   ·LFN网络结构第61-64页
   ·LFN网络的解释和推理第64-68页
   ·LFN网络的优化策略第68-78页
     ·遗传算法优化与修剪策略第68-71页
     ·交互与竞争学习策略第71-73页
     ·梯度法与粒子群法混合优化第73-78页
   ·本章小结第78-80页
第4章 基于LFN网络的USV航迹控制系统第80-98页
   ·引言第80-81页
   ·LFN网络航迹控制结构第81-83页
   ·LFN网络控制器的优化第83-89页
     ·网络结构的优化第84-86页
     ·网络参数的优化第86-89页
   ·LOS算法第89-93页
   ·航迹控制仿真第93-97页
   ·本章小结第97-98页
第5章 基于SVR的自适应逆控制方法第98-118页
   ·引言第98-99页
   ·支持向量回归原理第99-105页
   ·支持向量机的学习算法第105-108页
     ·支持向量机算法分类第105-106页
     ·SMO学习算法第106-108页
   ·ε-支持向量回归机第108-111页
   ·基于在线SVR算法的自适应逆控制方法第111-117页
     ·逆的存在性第112-113页
     ·支持向量机在线控制算法第113-117页
   ·本章小结第117-118页
第6章 基于反馈线性化SVR自适应逆方法的USV控制系统第118-139页
   ·反馈线性化设计方法第118-122页
   ·基于反馈线性化SVR自适应逆方法的航向控制设计第122-129页
     ·USV航向控制系统结构第122-123页
     ·USV航向跟踪仿真第123-127页
     ·USV航向保持仿真第127-129页
   ·基于反馈线性化SVR自适应逆方法的航迹控制设计第129-137页
     ·航迹控制系统模型第129-130页
     ·基于反馈线性化SVR的航迹控制系统设计第130-133页
     ·C-SVR白勺自适应控制第133-135页
     ·数字仿真第135-137页
   ·两种航迹控制方法比较第137-138页
   ·本章小结第138-139页
结论第139-141页
参考文献第141-149页
攻读学位期间公开发表论文第149-150页
致谢第150-151页
作者简介第151页

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