船舶减摇鳍系统的智能控制算法研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第1章 智能控制概述 | 第7-15页 |
| 1．1 智能控制的产生 | 第7页 |
| 1．2 智能控制的基本概念 | 第7-15页 |
| 1．2．1 什么是智能控制 | 第7-8页 |
| 1．2．2 智能控制的研究对象 | 第8-9页 |
| 1．2．3 智能控制系统的特征和性能 | 第9-15页 |
| 第2章 船舶减摇鳍系统 | 第15-31页 |
| 2．1 减摇装置概述 | 第15-17页 |
| 2．1．1 减摇装置分类 | 第15-16页 |
| 2．1．2 减摇鳍系统组成原理 | 第16-17页 |
| 2．2 船舶横摇运动模型及海浪扰动模型 | 第17-20页 |
| 2．2．1 船舶横摇模型 | 第17-18页 |
| 2．2．2 海浪扰动模型 | 第18-20页 |
| 2．3 随机海浪信号仿真 | 第20-23页 |
| 2．4 减摇鳍控制系统基本组成 | 第23-25页 |
| 2．5 船舶减摇鳍系统的PID控制 | 第25-31页 |
| 第3章 船舶减摇鳍系统的模糊逻辑控制 | 第31-43页 |
| 3．1 模糊控制系统的工作原理 | 第31-36页 |
| 3．1．1 概述 | 第31-32页 |
| 3．1．2 模糊控制原理 | 第32-33页 |
| 3．1．3 模糊控制器的设计 | 第33-36页 |
| 3．2 船舶减摇鳍系统模糊智能控制 | 第36-43页 |
| 3．2．1 模糊控制器的设计 | 第37-38页 |
| 3．2．2 船舶减摇鳍系统模糊控制仿真 | 第38-43页 |
| 第4章 船舶减摇鳍的神经网络控制 | 第43-60页 |
| 4．1 神经元网络的基本概念 | 第43-55页 |
| 4．1．1 人工神经元网络的发展 | 第43页 |
| 4．1．2 人工神经元网络的基本原理和功能 | 第43-44页 |
| 4．1．3 人工神经元网络的分类与学习方法 | 第44-47页 |
| 4．1．4 神经网络的训练算法及其改进 | 第47-55页 |
| 4．2 船舶减摇鳍系统RPROP神经元网络控制 | 第55-60页 |
| 第5章 减摇鳍系统模糊神经网络控制研究 | 第60-75页 |
| 5．1 模糊神经网络概述 | 第60-62页 |
| 5．1．1 模糊系统与人工神经元网络的异同 | 第60-61页 |
| 5．1．2 模糊系统与人工神经元网络的结合方式 | 第61-62页 |
| 5．2 神经模糊混合控制器—ANFIS | 第62-70页 |
| 5．2．1 ANFIS的结构 | 第63-65页 |
| 5．2．2 ANFIS的学习算法 | 第65-70页 |
| 5．3 减摇鳍系统ANFIS控制 | 第70-75页 |
| 第6章 结论 | 第75-77页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
