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海工多用途船动力定位系统控制方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第14-22页
    1.1 课题研究背景及意义第14页
    1.2 船舶动力定位系统介绍第14-17页
        1.2.1 动力定位系统的组成第14-16页
        1.2.2 动力定位系统的工作原理第16-17页
    1.3 动力定位控制技术的发展概况第17-18页
    1.4 海工多用途船舶介绍第18-19页
        1.4.1 海工多用途船舶基本功能第18-19页
        1.4.2 海工多用途船舶动力定位系统介绍第19页
    1.5 预测控制介绍第19-20页
        1.5.1 预测控制的研究现状第19-20页
        1.5.2 预测控制的基本特征第20页
    1.6 本文主要研究内容第20-21页
    1.7 本章小结第21-22页
第2章 海工多用途船动力定位系统的数学模型第22-34页
    2.1 船舶运动坐标系的建立第22-23页
    2.2 船舶水动力数学模型第23-24页
    2.3 环境扰动力数学模型第24-30页
        2.3.1 风数学模型第25-28页
        2.3.2 海流数学模型第28-29页
        2.3.3 海浪数学模型第29-30页
    2.4 海工多用途船运动数学模型第30-32页
        2.4.1 船舶低频运动模型第30-31页
        2.4.2 船舶高频运动模型第31-32页
    2.5 本文所用的船舶数学模型第32-33页
    2.6 本章小结第33-34页
第3章 基于小波阈值消噪的海工多用途船系统辨识第34-46页
    3.1 系统辨识介绍第34-36页
        3.1.1 系统辨识原理第34-35页
        3.1.2 系统辨识步骤第35-36页
    3.2 小波分析介绍第36-39页
        3.2.1 小波分析基本原理第36-37页
        3.2.2 小波阈值消噪基本原理第37-39页
    3.3 小波阈值消噪在船舶系统辨识中的应用第39-45页
        3.3.1 小波阈值消噪实例分析第39-42页
        3.3.2 基于小波阈值消噪的船舶系统辨识第42-45页
    3.4 本章小结第45-46页
第4章 海工多用途船动力定位系统滤波器的设计第46-58页
    4.1 卡尔曼滤波算法第46-50页
        4.1.1 卡尔曼滤波基本原理第46-47页
        4.1.2 卡尔曼滤波过程第47-48页
        4.1.3 扩展卡尔曼滤波过程第48-50页
    4.2 强跟踪滤波算法第50-52页
        4.2.1 强跟踪滤波基本原理第50-51页
        4.2.2 强跟踪滤波过程第51-52页
    4.3 实例仿真第52-57页
    4.4 本章小结第57-58页
第5章 海工多用途船动力定位系统控制器的设计第58-86页
    5.1 粒子群优化算法第58-60页
        5.1.1 粒子群优化算法概述第58页
        5.1.2 粒子群优化算法流程第58-60页
    5.2 遗传优化算法第60-62页
        5.2.1 遗传优化算法概述第60-61页
        5.2.2 遗传优化算法流程第61-62页
    5.3 遗传粒子群优化算法第62-65页
        5.3.1 粒子群优化算法改进思路第62-63页
        5.3.2 结合遗传算法的粒子群优化算法改进过程第63-65页
    5.4 遗传粒子群算法实例仿真第65-66页
    5.5 广义预测控制基本原理第66-74页
        5.5.1 预测模型第66-68页
        5.5.2 丢番图方程解法第68-70页
        5.5.3 滚动优化第70-72页
        5.5.4 在线辨识与反馈校正第72-74页
    5.6 基于遗传粒子群优化算法的广义预测控制第74-85页
        5.6.1 基本原理第74-75页
        5.6.2 控制器设计第75-77页
        5.6.3 实例仿真第77-85页
    5.7 本章小结第85-86页
总结第86-88页
参考文献第88-92页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文及科研成果第92-94页
致谢第94页

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