AUV神经网络水平面航迹跟踪控制研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| ·AUV航迹跟踪控制技术概述 | 第12-16页 |
| ·AUV航迹跟踪控制的发展 | 第13-15页 |
| ·智能控制的发展 | 第15-16页 |
| ·神经网络的发展与应用 | 第16-20页 |
| ·神经网络的发展现状 | 第16-18页 |
| ·神经网络在AUV动力学模型辨识中的应用 | 第18-19页 |
| ·神经网络在AUV动态控制中的应用 | 第19-20页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第20-22页 |
| 第2章 AUV航向控制系统建模 | 第22-35页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·AUV航向控制系统模型的组成及工作原理 | 第22-23页 |
| ·AUV操纵运动方程 | 第23-30页 |
| ·坐标系与运动学变量 | 第23-26页 |
| ·AUV水平面操纵运动方程的建立 | 第26-29页 |
| ·AUV方向舵数学模型 | 第29-30页 |
| ·海洋环境干扰模型 | 第30-32页 |
| ·海流干扰模型 | 第30-31页 |
| ·海浪干扰模型 | 第31-32页 |
| ·AUV航向控制系统的数学模型 | 第32-34页 |
| ·AUV航向控制系统理想模型 | 第32-33页 |
| ·含有不确定性的AUV航向控制系统模型 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 改进的BP神经网络算法 | 第35-47页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·神经网络控制基础 | 第35-37页 |
| ·BP算法介绍和分析改进 | 第37-46页 |
| ·BP算法介绍 | 第37-42页 |
| ·BP算法分析及其改进 | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 神经网络控制器设计与应用 | 第47-63页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·AUV湖试中航向控制性能分析 | 第47-49页 |
| ·AUV低速状况下航向控制曲线 | 第47-48页 |
| ·AUV高速状况下航向控制曲线 | 第48-49页 |
| ·神经网络控制器设计方案 | 第49-54页 |
| ·用于航向保持的神经网络控制器结构 | 第54-55页 |
| ·用于航向保持的神经网络控制器的训练方法 | 第55-57页 |
| ·应用神经网络控制器仿真实例 | 第57-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 神经网络与PID混合控制器设计与应用 | 第63-81页 |
| ·引言 | 第63页 |
| ·神经网络与PID混合控制器设计方案 | 第63-66页 |
| ·神经网络与PID混合航向控制器原理 | 第66-69页 |
| ·AUV应用混合控制器控制航向仿真实例 | 第69-72页 |
| ·航迹跟踪控制方案 | 第72-74页 |
| ·AUV水平面航迹跟踪算法研究 | 第74-77页 |
| ·航迹跟踪中的AUV航向制导算法描述 | 第74-76页 |
| ·AUV航向控制器模型 | 第76-77页 |
| ·AUV应用混合控制器航迹跟踪仿真实例 | 第77-79页 |
| ·本章小结 | 第79-81页 |
| 结论 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 附录A | 第89页 |
