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 |