| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 论文选题的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 动力定位系统简介 | 第10-11页 |
| 1.3 船舶动力定位系统控制器国内外发展状况 | 第11-19页 |
| 1.3.1 动力定位控制器发展介绍 | 第11-17页 |
| 1.3.2 模型预测控制国内外研究现状 | 第17-19页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第19-20页 |
| 第二章 船舶运动的建模 | 第20-30页 |
| 2.1 船舶的运动学模型 | 第20-21页 |
| 2.2 船舶的动力学模型 | 第21-23页 |
| 2.3 船舶所受水动力分析 | 第23-25页 |
| 2.4 船舶高频运动建模 | 第25-26页 |
| 2.5 船舶所受环境力载荷建模 | 第26-29页 |
| 2.5.1 风的模型 | 第26-27页 |
| 2.5.2 浪的模型 | 第27-28页 |
| 2.5.3 流的模型 | 第28-29页 |
| 2.6 总结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于UKF和PF融合算法的船舶动力定位状态估计 | 第30-48页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 滤波原理介绍 | 第31-36页 |
| 3.2.1 无迹卡尔曼滤波 | 第31-34页 |
| 3.2.2 粒子滤波 | 第34-36页 |
| 3.3 UKF和PF的融合算法理论介绍 | 第36-37页 |
| 3.3.1 粒子状态的更新 | 第36页 |
| 3.3.2 粒子权值计算 | 第36-37页 |
| 3.3.3 重采样时机的选择 | 第37页 |
| 3.3.4 重采样方法的选择 | 第37页 |
| 3.4 融合算法设计 | 第37-40页 |
| 3.5 仿真验证 | 第40-46页 |
| 3.6 总结 | 第46-48页 |
| 第四章 基于预测控制的动力定位控制器设计 | 第48-71页 |
| 4.1 预测控制介绍 | 第48-49页 |
| 4.2 基于递推模型的模型预测控制器设计 | 第49-55页 |
| 4.2.1 基于递推模型的预测模型 | 第50-52页 |
| 4.2.2 递推模型的滚动优化 | 第52-53页 |
| 4.2.3 反馈校正 | 第53-54页 |
| 4.2.4 约束考虑 | 第54-55页 |
| 4.3 递推预测模型的定点定位仿真 | 第55-61页 |
| 4.4 基于CARIMA模型的广义预测控制器设计 | 第61-66页 |
| 4.4.1 广义预测控制的预测模型 | 第61-64页 |
| 4.4.2 广义预测控制的滚动优化 | 第64-65页 |
| 4.4.3 自校正的反馈校正 | 第65-66页 |
| 4.5 广义预测控制的定点定位仿真 | 第66-70页 |
| 4.6 总结 | 第70-71页 |
| 第五章 预测控制算法的船舶模型试验 | 第71-89页 |
| 5.1 船舶模型 | 第71-73页 |
| 5.2 静水下船舶模型试验 | 第73-83页 |
| 5.2.1 静水下的艏向角度控制试验 | 第73-78页 |
| 5.2.2 静水下船舶三自由度联调试验 | 第78-83页 |
| 5.3 静水下模型失配试验 | 第83-88页 |
| 5.4 总结 | 第88-89页 |
| 第六章 总结与展望 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 攻读硕士学位期间学术成果 | 第96页 |