基于智能控制的潜艇操纵运动仿真研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-24页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·潜艇操纵运动控制技术的发展及研究现状 | 第12-18页 |
| ·潜艇操纵控制系统自动化的发展 | 第12-14页 |
| ·潜艇操纵控制方法研究进展 | 第14-18页 |
| ·模糊控制与神经网络技术的发展及研究现状 | 第18-22页 |
| ·模糊控制技术的发展及研究现状 | 第18-20页 |
| ·神经网络技术的发展及研究现状 | 第20-22页 |
| ·本文研究内容 | 第22-24页 |
| 第二章 模糊控制与神经网络概述 | 第24-39页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·模糊控制数学基础 | 第24-30页 |
| ·模糊集合 | 第24-25页 |
| ·隶属函数 | 第25-27页 |
| ·模糊推理 | 第27-28页 |
| ·模糊规则 | 第28-30页 |
| ·人工神经网络基础 | 第30-38页 |
| ·人工神经元模型 | 第30-31页 |
| ·人工神经网络模型 | 第31-32页 |
| ·BP 神经网络 | 第32-34页 |
| ·RBF 神经网络 | 第34-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 潜艇操纵运动数学模型 | 第39-58页 |
| ·引言 | 第39-40页 |
| ·坐标系和操纵运动主要参数 | 第40-42页 |
| ·坐标系和符号规则 | 第40-41页 |
| ·操纵运动主要参数 | 第41-42页 |
| ·潜艇空间运动及近水面运动数学模型 | 第42-45页 |
| ·潜艇水下悬停运动数学模型 | 第45-47页 |
| ·潜艇水下悬停干扰力数学模型 | 第47-49页 |
| ·潜艇水下悬停运动仿真验证 | 第49-52页 |
| ·舵机伺服系统数学模型 | 第52-53页 |
| ·风浪干扰的数学模型 | 第53-57页 |
| ·海风干扰的数学模型 | 第53-54页 |
| ·海浪干扰的数学模型 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 潜艇水下定深悬停模糊控制研究 | 第58-73页 |
| ·引言 | 第58页 |
| ·定深悬停模糊控制器的设计 | 第58-65页 |
| ·潜艇水下悬停系统模型 | 第58-59页 |
| ·悬停模糊控制器的结构 | 第59-65页 |
| ·自抗扰跟踪微分器的设计 | 第65-69页 |
| ·系统仿真验证 | 第69-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第五章 潜艇水下变深悬停模糊控制研究 | 第73-86页 |
| ·引言 | 第73页 |
| ·变论域模糊控制理论基础 | 第73-77页 |
| ·变论域模糊控制的思想 | 第73-75页 |
| ·模糊控制的单调性和控制函数的单调性 | 第75-77页 |
| ·模糊控制器的插值机理 | 第77页 |
| ·变论域模糊控制器的设计 | 第77-85页 |
| ·变论域自适应模糊控制器的整体结构 | 第77-78页 |
| ·伸缩因子的设计 | 第78-79页 |
| ·变论域模糊控制算法的设计 | 第79-81页 |
| ·系统仿真验证 | 第81-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第六章 基于神经网络的潜艇水面航向控制研究 | 第86-98页 |
| ·引言 | 第86页 |
| ·潜艇航向神经网络自适应控制 | 第86-94页 |
| ·航向神经网络自适应控制方案 | 第86-87页 |
| ·模拟切比雪夫Ⅱ型滤波器的设计 | 第87-89页 |
| ·RBF 神经网络控制器设计 | 第89-94页 |
| ·典型工况下的仿真控制 | 第94-97页 |
| ·本章小结 | 第97-98页 |
| 第七章 基于神经网络的潜艇近水面潜浮运动控制研究 | 第98-118页 |
| ·引言 | 第98页 |
| ·垂直面神经网络自适应控制方案 | 第98-100页 |
| ·神经网络辨识器的设计 | 第100-103页 |
| ·神经网络滤波器的设计 | 第103-107页 |
| ·神经网络控制器的设计 | 第107-111页 |
| ·网络训练 | 第111页 |
| ·仿真分析 | 第111-116页 |
| ·本章小结 | 第116-118页 |
| 第八章 全文总结和研究展望 | 第118-120页 |
| ·全文总结 | 第118-119页 |
| ·研究展望 | 第119-120页 |
| 致谢 | 第120-121页 |
| 参考文献 | 第121-129页 |
| 学术论文和科研成果目录 | 第129页 |
