自主式水下机器人推进器及舵状态监测研究
| 第1章 绪论 | 第1-20页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·水下机器人发展现状 | 第9-12页 |
| ·载人潜器(MV) | 第10-11页 |
| ·有缆潜器(ROV) | 第11页 |
| ·自主型潜器(AUV) | 第11-12页 |
| ·项目研究的目的和意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究状况 | 第14-17页 |
| ·水下机器人状态监测的主要内容 | 第14-16页 |
| ·水下机器人的诊断技术的发展概述 | 第16-17页 |
| ·研究的主要内容 | 第17-20页 |
| 第2章 监测技术与水下机器人模型 | 第20-37页 |
| ·状态监测的基本原理 | 第20页 |
| ·状态监测的主要内容 | 第20页 |
| ·状态监测的主要方法 | 第20-25页 |
| ·基于控制系统解析模型的诊断方法 | 第21-22页 |
| ·不依赖控制系统解析模型的诊断方法 | 第22-25页 |
| ·模糊--神经网络技术及其在系统状态监测中的应用 | 第25-28页 |
| ·模糊逻辑与神经网络的结合 | 第25-26页 |
| ·神经网络和模糊逻辑的集成系统应用的主要范畴 | 第26-27页 |
| ·模糊--神经网络在故障诊断领域的应用 | 第27-28页 |
| ·水下机器人的动力学模型 | 第28-33页 |
| ·传感器系统 | 第33-36页 |
| ·测定航向的传感器 | 第33-34页 |
| ·测定航速的传感器 | 第34-35页 |
| ·其它传感器装备 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 水下机器人监测系统研究 | 第37-49页 |
| ·控制系统框架结构 | 第37页 |
| ·控制器模块与水下机器人模块 | 第37-40页 |
| ·推进系统 | 第38-39页 |
| ·方向舵 | 第39-40页 |
| ·传感器模块 | 第40-42页 |
| ·传感器信号的处理 | 第40-41页 |
| ·传感器状态监测 | 第41-42页 |
| ·传感器输出信号特征值提取 | 第42页 |
| ·状态监测系统的建立 | 第42-45页 |
| ·监测过程 | 第45-47页 |
| ·监测对象 | 第45页 |
| ·巡航状态 | 第45-46页 |
| ·搜索状态 | 第46-47页 |
| ·样本集 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 神经模糊网络学习算法 | 第49-74页 |
| ·学习样本的获取 | 第49-53页 |
| ·实验数据的处理 | 第49-51页 |
| ·样本数据的获取 | 第51-53页 |
| ·监测系统的诊断模型 | 第53-69页 |
| ·神经模糊网络结构 | 第54-57页 |
| ·初始化隶属函数 | 第57-59页 |
| ·提取规则 | 第59-62页 |
| ·调整参数 | 第62-69页 |
| ·状态评判 | 第69-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第5章 计算机仿真 | 第74-82页 |
| ·程序启动 | 第74-75页 |
| ·网络学习模块 | 第75-78页 |
| ·在线监测模块 | 第78-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 结论 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-89页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90页 |
