| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 引言 | 第9-10页 |
| 1.2 船舶航向控制的基本原理 | 第10页 |
| 1.3 船舶航向控制的发展及现状 | 第10-14页 |
| 1.3.1 机械式自动舵 | 第11页 |
| 1.3.2 PID自动舵 | 第11页 |
| 1.3.3 自适应自动舵 | 第11-13页 |
| 1.3.4.智能自动舵 | 第13-14页 |
| 1.4 云模型发展历史 | 第14-16页 |
| 1.4.1 云模型发展历史背景 | 第14-15页 |
| 1.4.2 云模型研究现状 | 第15-16页 |
| 1.5 本文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 船舶航向数学模型 | 第17-27页 |
| 2.1 船舶航向控制概述 | 第17页 |
| 2.2 船舶运动分析中的坐标系 | 第17-20页 |
| 2.2.1 地面坐标系 | 第17-18页 |
| 2.2.2 船体坐标系 | 第18-19页 |
| 2.2.3 坐标系的变换 | 第19-20页 |
| 2.3 船舶航向控制数学模型的推导 | 第20-24页 |
| 2.3.1 线性模型的推导 | 第20-23页 |
| 2.3.2 船舶的非线性模型 | 第23-24页 |
| 2.3.3 船舶舵机模型 | 第24页 |
| 2.4 船舶运动干扰的数学模型 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 船舶航向控制理论 | 第27-43页 |
| 3.1 模糊控制理论 | 第27-31页 |
| 3.1.1 知识的随机性 | 第27-29页 |
| 3.1.2 知识的模糊性 | 第29-30页 |
| 3.1.3 随机性与模糊性之间的内在联系 | 第30-31页 |
| 3.2 云模型理论 | 第31-40页 |
| 3.2.1 自然语言 | 第31-32页 |
| 3.2.2 自然语言中的概念与知识表示 | 第32页 |
| 3.2.3 概念中随机性与模糊性的关联性 | 第32-33页 |
| 3.2.4 云模型的基本概念 | 第33-34页 |
| 3.2.5 云模型的数学特征 | 第34-35页 |
| 3.2.6 云模型常用算法 | 第35-37页 |
| 3.2.7 云规则发生器 | 第37-40页 |
| 3.3 模糊自适应控制器 | 第40-42页 |
| 3.3.1 模糊自适应控制系统结构 | 第40-41页 |
| 3.3.2 云模型自适应控制原理 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 船舶航向控制系统的仿真与分析 | 第43-59页 |
| 4.1 船舶航向PID控制系统的仿真与分析 | 第43-45页 |
| 4.2 船舶航向模糊控制系统的仿真与分析 | 第45-50页 |
| 4.3 船舶航向的模糊自适应PID控制的仿真与分析 | 第50-54页 |
| 4.4 船舶航向的云模型控制器的仿真与分析 | 第54-58页 |
| 4.4.1 一维云模型PD控制器 | 第54-55页 |
| 4.4.2 二维云模型自适应PD控制 | 第55-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 总结与展望 | 第59-61页 |
| 本文的工作总结 | 第59页 |
| 展望与不足 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |