| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 基于系统辨识方法建模的研究进展 | 第10-12页 |
| 1.2.2 支持向量机的研究及发展现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 支持向量机在船舶中的应用 | 第14-15页 |
| 1.3 论文研究内容与结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 水面无人艇系统试验建模 | 第17-27页 |
| 2.1 水面无人艇系统航向控制模型推导 | 第17-22页 |
| 2.1.1 参考系选取 | 第17-18页 |
| 2.1.2 基本假设 | 第18-19页 |
| 2.1.3 无人艇K-T方程建模 | 第19-22页 |
| 2.2 水面无人艇系统的航向控制模型辨识 | 第22-26页 |
| 2.2.1 基于定常回转试验辨识参数K | 第22-24页 |
| 2.2.2 基于Z形试验辨识参数T | 第24-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于SVR的参数辨识 | 第27-41页 |
| 3.1 回归型支持向量机 | 第27-31页 |
| 3.2 基于SVR的系统辨识建模 | 第31-35页 |
| 3.2.1 辨识一阶线性响应模型 | 第31-33页 |
| 3.2.2 辨识二阶线性响应模型 | 第33-35页 |
| 3.3 改进的SVR辨识建模 | 第35-39页 |
| 3.3.1 回归型支持向量机参数寻优 | 第35-36页 |
| 3.3.2 改进的SVR辨识一阶线性响应模型 | 第36-38页 |
| 3.3.3 改进的SVR辨识二阶线性响应模型 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 基于LS-SVM的参数辨识 | 第41-49页 |
| 4.1 最小二乘支持向量机 | 第41-43页 |
| 4.2 基于LS-SVM的系统辨识建模 | 第43-46页 |
| 4.2.1 辨识一阶线性响应模型 | 第43-45页 |
| 4.2.2 辨识二阶线性响应模型 | 第45-46页 |
| 4.3 SVR与LS-SVM的仿真试验结果对比分析 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第5章 基于航向和横摇辨识模型的控制器设计 | 第49-58页 |
| 5.1 横摇模型辨识 | 第49-50页 |
| 5.2 喷口转角减横摇的控制器设计 | 第50-52页 |
| 5.2.1 可行性分析 | 第50-51页 |
| 5.2.2 控制器实现 | 第51-52页 |
| 5.3 矢量推力减横摇控制器的仿真研究 | 第52-57页 |
| 5.3.1 海浪干扰条件下直线运动的仿真曲线 | 第53-54页 |
| 5.3.2 海浪干扰条件下低喷口转速转向运动的仿真曲线 | 第54-55页 |
| 5.3.3 海浪干扰条件下高喷口转速转向运动的仿真曲线 | 第55-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
