| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-25页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第12-14页 |
| 1.2 船舶动力定位与相关技术的研究现状 | 第14-22页 |
| 1.2.1 船舶动力定位控制 | 第14-19页 |
| 1.2.2 船舶运动状态估计 | 第19-20页 |
| 1.2.3 模型预测控制 | 第20-21页 |
| 1.2.4 非线性滤波 | 第21-22页 |
| 1.3 研究内容与章节安排 | 第22-25页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第22-23页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第23-25页 |
| 第2章 船舶运动模型和环境干扰力模型 | 第25-39页 |
| 2.1 引言 | 第25页 |
| 2.2 船舶运动数学模型 | 第25-32页 |
| 2.2.1 船舶运动坐标系 | 第26-27页 |
| 2.2.2 船舶运动学模型 | 第27-28页 |
| 2.2.3 船舶动力学模型 | 第28-32页 |
| 2.3 环境干扰力模型 | 第32-35页 |
| 2.3.1 风干扰力模型 | 第32-34页 |
| 2.3.2 波浪干扰力模型 | 第34-35页 |
| 2.3.3 流干扰力模型 | 第35页 |
| 2.4 水面船舶运动模型和对象参数 | 第35-38页 |
| 2.4.1 静水环境中的水面船舶运动模型 | 第35-36页 |
| 2.4.2 风浪流扰动下的水面船舶运动模型 | 第36-37页 |
| 2.4.3 对象参数 | 第37-38页 |
| 2.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 带有约束调整策略的船舶动力定位广义预测控制研究 | 第39-55页 |
| 3.1 引言 | 第39页 |
| 3.2 模型预测控制 | 第39-40页 |
| 3.3 广义预测控制 | 第40-48页 |
| 3.3.1 基于随机离散模型的GPC | 第41-45页 |
| 3.3.2 基于状态空间模型的GPC | 第45-48页 |
| 3.4 带有约束调整策略的船舶动力定位GPC控制器设计 | 第48-51页 |
| 3.5 仿真验证 | 第51-53页 |
| 3.6 本章小结 | 第53-55页 |
| 第4章 带有UKBF的船舶动力定位模型预测控制研究 | 第55-75页 |
| 4.1 引言 | 第55-56页 |
| 4.2 非切换解析模型预测控制 | 第56-59页 |
| 4.3 带有UKBF的船舶动力定位预测控制器设计 | 第59-71页 |
| 4.3.1 随机扰动下的船舶运动模型 | 第59-60页 |
| 4.3.2 UKBF滤波器设计 | 第60-62页 |
| 4.3.3 船舶动力定位非切换解析模型预测控制器设计 | 第62-71页 |
| 4.4 仿真验证 | 第71-74页 |
| 4.5 本章小结 | 第74-75页 |
| 第5章 带有滚动时域估计的船舶动力定位模型预测控制研究 | 第75-97页 |
| 5.1 引言 | 第75页 |
| 5.2 滚动时域估计 | 第75-81页 |
| 5.2.1 全信息滚动时域估计 | 第75-79页 |
| 5.2.2 近似滚动时域估计 | 第79-81页 |
| 5.3 带有EKF滚动时域估计的船舶动力定位预测控制 | 第81-87页 |
| 5.3.1 带有EKF滚动时域估计的船舶动力定位预测控制器设计 | 第81-84页 |
| 5.3.2 仿真验证 | 第84-87页 |
| 5.4 带有UKF滚动时域估计的船舶动力定位预测控制 | 第87-93页 |
| 5.4.1 带有UKF滚动时域估计的船舶动力定位预测控制器设计 | 第87-90页 |
| 5.4.2 仿真验证 | 第90-93页 |
| 5.5 仿真结果对比 | 第93-95页 |
| 5.6 本章小结 | 第95-97页 |
| 第6章 带有神经网络补偿器的船舶动力定位模型预测控制研究 | 第97-119页 |
| 6.1 引言 | 第97页 |
| 6.2 RBF神经网络 | 第97-100页 |
| 6.3 动态逆控制 | 第100-102页 |
| 6.4 带有RBF神经网络补偿器的船舶动力定位动态逆控制 | 第102-110页 |
| 6.4.1 带有RBF神经网络补偿器的动态逆控制 | 第103-104页 |
| 6.4.2 带有RBF神经网络补偿器的动力定位动态逆控制器设计 | 第104-106页 |
| 6.4.3 RBF神经网络辨识 | 第106-107页 |
| 6.4.4 仿真验证 | 第107-110页 |
| 6.5 带有RBF神经网络补偿器的船舶动力定位预测控制 | 第110-115页 |
| 6.5.1 带有RBF神经网络补偿器的动力定位预测控制器设计 | 第110-113页 |
| 6.5.2 仿真验证 | 第113-115页 |
| 6.6 仿真结果对比 | 第115-118页 |
| 6.7 本章小结 | 第118-119页 |
| 第7章 总结与展望 | 第119-122页 |
| 7.1 全文总结 | 第119-121页 |
| 7.2 研究展望 | 第121-122页 |
| 致谢 | 第122-123页 |
| 参考文献 | 第123-131页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第131-132页 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 | 第132页 |
