首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--自动化技术及设备论文--自动化技术在各方面的应用论文

不确定系统的鲁棒控制及其在船舶运动控制中的应用

中文摘要第1-5页
英文摘要第5-12页
第1章 绪论第12-26页
 1.1 问题的提出第12-14页
 1.2 不确定系统鲁棒控制理论的研究概况第14-23页
  1.2.1 历史背景第14-15页
  1.2.2 不确定系统鲁棒控制研究的基本理论第15-17页
  1.2.3 不确定系统鲁棒控制的分类和研究概况第17-23页
 1.3 本文的主要研究内容及成果第23-26页
第2章 LYAPUNOV稳定性理论第26-34页
 2.1 Lyapunov稳定性定义第26-28页
 2.2 Lyapunov稳定性定理第28-29页
 2.3 实际动态系统的稳定性与性能第29-34页
第3章 匹配不确定线性系统的鲁棒控制第34-64页
 3.1 概述第34-38页
  3.1.1 不确定线性系统的描述第34-36页
  3.1.2 鲁棒控制的定义第36-38页
 3.2 对不确定项进行补偿的鲁棒控制第38-44页
  3.2.1 最小最大鲁棒控制第39-41页
  3.2.2 单位向量连续化鲁棒控制第41-43页
  3.2.3 饱和函数型鲁棒控制第43-44页
 3.3 变结构鲁棒控制第44-55页
  3.3.1 变结构控制的概述第44页
  3.3.2 以S=B~TPx为滑动模态超平面的变结构鲁棒控制设计第44-52页
  3.3.3 基于正交变换的滑动模态超平面的设计法第52-55页
 3.4 连续型鲁棒控制第55-58页
  3.4.1 连续型鲁棒控制(Ⅰ)第55-56页
  3.4.2 连续型鲁棒控制(Ⅱ)第56-58页
 3.5 匹配不确定线性系统的鲁棒自适应控制第58-64页
  3.5.1 补偿型鲁棒自适应控制第58-61页
  3.5.2 变结构鲁棒自适应控制第61-64页
第4章 不匹配不确定线性系统的鲁棒控制第64-106页
 4.1 概述第64-69页
  4.1.1 具有不匹配不确定线性系统的描述第64-67页
  4.1.2 几个常用的引理第67-69页
 4.2 基于Riccati型方程的鲁棒控制设计第69-77页
  4.2.1 几个引理第69页
  4.2.2 基于Riccati型方程的鲁棒控制设计(Ⅰ)第69-71页
  4.2.3 基于Riccati型方程的鲁棒控制设计(Ⅱ)第71-73页
  4.2.4 基于Riccati型方程的鲁棒控制设计(Ⅲ)第73-75页
  4.2.5 基于Riccati型方程的鲁棒控制设计(Ⅳ)第75-77页
 4.3 不确定线性系统的H_∞鲁棒控制第77-89页
  4.3.1 H_∞优化的定义及几个常用的引理第77-80页
  4.3.2 匹配不确定线性系统的干扰衰减度变结构鲁棒控制第80-83页
  4.3.3 不匹配不确定线性系统的H_∞鲁棒控制(Ⅰ)第83-85页
  4.3.4 不匹配不确定线性系统的H_∞鲁棒控制(Ⅱ)第85-87页
  4.3.5 不匹配不确定线性系统的H_∞鲁棒控制(Ⅲ)第87页
  4.3.6 不匹配不确定线性系统的H_∞鲁棒控制(Ⅳ)第87-89页
 4.4 不匹配不确定线性系统的变结构鲁棒控制第89-106页
  4.4.1 以S=B~TPx为滑动模态超平面的设计法第90-94页
  4.4.2 基于正交变换的鲁棒滑动模态超平面设计法(Ⅰ)第94-100页
  4.4.3 基于正交变换的鲁棒滑动模态超平面设计法(Ⅱ)第100-106页
第5章 不确定非线性系统的鲁棒控制第106-155页
 5.1 概述第106-116页
  5.1.1 不确定非线性系统的描述第106-108页
  5.1.2 不确定非线性系统鲁棒控制设计的基本问题第108-110页
  5.1.3 反馈线性化和微分同胚变换第110-116页
 5.2 相对阶为n的不确定非线性系统的鲁棒控制第116-144页
  5.2.1 不确定非线性系统的描述第116-118页
  5.2.2 极点配置鲁棒控制和自适应鲁棒控制-状态反馈情况第118-125页
  5.2.3 极点配置鲁棒自适应控制第125-128页
  5.2.4 自适应鲁棒模糊控制第128-132页
  5.2.5 变结构鲁棒控制和变结构自适应鲁棒控制第132-137页
  5.2.6 变结构鲁棒自适应控制第137-140页
  5.2.7 高增益输出反馈鲁棒控制第140-144页
 5.3 推广匹配不确定非线性系统的鲁棒控制第144-155页
  5.3.1 推广匹配不确定非线性系统的描述第144-147页
  5.3.2 变结构鲁棒自适应控制第147-155页
第6章 船舶运动数学模型第155-182页
 6.1 常速域船舶运动数学模型第155-160页
  6.1.1 坐标系与运动方程式第155-156页
  6.1.2 船舶的附加质量及附加惯性矩第156页
  6.1.3 作用于裸船体上流体动力的计算模型第156-159页
  6.1.4 螺旋桨及主机特性计算模型第159-160页
  6.1.5 舵力及舵机特性计算模型第160页
 6.2 低速域船舶运动数学模型第160-167页
  6.2.1 低速域船舶运动的特点第160-161页
  6.2.2 低速域作用在船体上流体动力的模型第161-163页
  6.2.3 低速域螺旋桨的流体动力的模型第163-164页
  6.2.4 低速域舵的流体动力模型第164-167页
 6.3 考虑横倾耦合的船舶运动数学模型第167-171页
  6.3.1 孙景浩数学模型第167-168页
  6.3.2 平野数学模型第168-171页
 6.4 船舶运动的干扰力数学模型第171-182页
  6.4.1 风的干扰力数学模型第172-176页
  6.4.2 波浪干扰力数学模型第176-182页
第7章 船舶航向自动舵的鲁棒控制器设计第182-207页
 7.1 船舶航向控制系统数学模型第182-187页
  7.1.1 航向控制系统数学模型的建立第182-184页
  7.1.2 外界干扰下的船舶航向控制系统数学模型第184-186页
  7.1.3 舵机特性计算模型第186页
  7.1.4 具有不确定性的船舶航向控制系统数学模型第186-187页
 7.2 船舶航向自动舵的传统设计第187-190页
  7.2.1 PID型自动舵设计第188-189页
  7.2.2 基于线性二次型性能指标的最优控制自动舵设计第189-190页
 7.3 船舶航向的变结构控制自动舵设计第190-194页
  7.3.1 变结构控制设计基础第190-192页
  7.3.2 船舶航向的变结构控制自动舵设计第192页
  7.3.3 设计例第192-194页
 7.4 船舶航向鲁棒和自适应鲁棒PID型自动舵的设计第194-199页
  7.4.1 船舶航向不确定系统的描述第194-195页
  7.4.2 船舶航向鲁棒PID型自动舵的设计第195-196页
  7.4.3 船舶航向自适应鲁棒PID型自动舵的设计第196页
  7.4.4 仿真例第196-199页
 7.5 船舶航向非线性系统鲁棒控制第199-202页
  7.5.1 船舶航向非线性系统模型第199-200页
  7.5.2 船舶航向鲁棒控制自动舵设计第200-201页
  7.5.3 仿真例第201-202页
 7.6 船舶航向非线性系统鲁棒自适应控制第202-207页
  7.6.1 船舶航向非线性系统模型第202-203页
  7.6.2 鲁棒自适应控制器的设计第203-204页
  7.6.3 仿真例第204-207页
第8章 船舶减摇鳍系统的鲁棒控制设计第207-231页
 8.1 船舶减摇鳍系统数学模型第207-211页
  8.1.1 船舶减摇鳍系统数学模型的构成第207页
  8.1.2 船舶横摇惯性力矩的计算第207-208页
  8.1.3 船舶横摇阻尼力矩的计算第208-209页
  8.1.4 船舶横摇恢复力矩的计算第209页
  8.1.5 船舶减摇鳍的控制力矩第209页
  8.1.6 外力引起的横摇力矩第209-211页
  8.1.7 船舶减摇鳍非线性系统数学模型第211页
 8.2 船舶减摇鳍系统的变结构鲁棒控制第211-216页
  8.2.1 不确定非线性系统的变结构鲁棒控制第212-213页
  8.2.2 船舶减摇鳍变结构鲁棒控制设计第213-215页
  8.2.3 仿真例第215-216页
 8.3 船舶减摇鳍系统的变结构自适应鲁棒控制第216-220页
  8.3.1 变结构自适应鲁棒控制理论一般描述第217-219页
  8.3.2 船舶减摇鳍变结构自适应鲁棒控制设计与仿真第219-220页
 8.4 船舶减摇鳍不确定非线性系统的鲁棒自适应模糊控制第220-224页
  8.4.1 船舶减摇鳍系统自适应鲁棒模糊控制器设计第220-222页
  8.4.2 仿真例第222-224页
 8.5 船舶减摇鳍不匹配不确定系统的变结构鲁棒控制第224-231页
  8.5.1 概述第224-225页
  8.5.2 船舶减摇鳍不匹配不确定系统模型的描述第225-226页
  8.5.3 船舶减摇鳍系统的变结构鲁棒控制器设计第226-228页
  8.5.4 仿真例第228-231页
第9章 结论第231-235页
致谢第235-236页
攻读博士学位期间公开发表的论文和主要科研成果第236-239页
参考文献第239-250页
作者简介第250页

论文共250页,点击 下载论文
上一篇:PE-90、WGS-84及BEJ-54之间坐标转换的算法分析及应用研究
下一篇:广义小波神经网络实现雷达相关滤波的研究