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 |