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基于软计算的智能控制及其在船舶运动控制中的应用

中文摘要第1-4页
英文摘要第4-7页
第1章 前言第7-12页
 1.1 智能控制的基本概念第7页
 1.2 智能控制的研究对象第7-8页
 1.3 智能控制系统的主要功能特点第8页
 1.4 智能控制系统的类型第8-10页
 1.5 智能控制研究的数学工具第10页
 1.6 智能控制的展望第10-11页
 1.7 本文的主要内容第11-12页
第2章 遗传算法第12-24页
 2.1 遗传算法的基本原理及操作步骤第12-14页
 2.2 遗传算法的模式理论第14-16页
 2.3 遗传算法基于模式的搜索效率分析第16-18页
 2.4 标准遗传算法的缺陷及其改进第18-19页
 2.5 遗传算法的应用示例第19-22页
 2.6 遗传算法的特点第22-24页
第3章 模糊控制的基本原理第24-36页
 3.1 模糊控制原理第24-25页
 3.2 模糊控制器的组成第25-28页
 3.3 基本模糊控制器的设计第28页
 3.4 模糊系统的Takagi-Sugeno模型的稳定性分析及控制器设计第28-32页
  3.4.1 模糊系统的Takagi-Sugeno模糊逻辑模型第28-29页
  3.4.2 T-S模糊模型的稳定性分析第29-31页
  3.4.3 基于T-S模型的模糊控制器的设计第31-32页
 3.5 基于遗传算法寻优的模糊控制器第32-34页
 3.6 模糊控制的特点第34页
 3.7 模糊控制的不足第34-36页
第4章 小脑模型神经网络控制器第36-51页
 4.1 神经网络理论基础第36-37页
 4.2 神经网络控制概述第37-40页
  4.2.1 基于神经网络的智能控制方法第38-39页
  4.2.2 神经网络控制取得的进展第39-40页
  4.2.3 神经网络控制待解决的问题第40页
 4.3 小脑模型神经网络控制器(CMAC)第40-44页
  4.3.1 CMAC的结构及工作原理第40-42页
  4.3.2 CMAC的学习算法第42-43页
  4.3.3 CMAC的控制结构第43-44页
 4.4 模糊小脑模型神经网络控制器(FCMAC)第44-51页
  4.4.1 FCMAC的原理和结构第44-46页
  4.4.2 FCMAC的实时自学习第46-48页
  4.4.3 FCMAC的应用举例第48-50页
  4.4.4 FCMAC的特点第50-51页
第5章 基于软计算的智能控制算法在倒摆控制中的应用第51-60页
 5.1 FCMAC在倒单摆控制中的应用第51-52页
  5.1.1 倒单摆的数学模型第51-52页
  5.1.2 倒单摆的FCMAC控制结果第52页
 5.2 二级倒立摆的GA-FUZZY控制第52-56页
  5.2.1 二级倒立摆系统第52-53页
  5.2.2 二级倒立摆系统的GA-FUZZY控制第53-56页
 5.3 GA-FCMAC在一级倒立摆中的应用第56-60页
  5.3.1 一级倒立摆的数学模型第56-57页
  5.3.2 一级倒立摆的GA-FCMAC控制过程及结果第57-59页
  5.3.3 GA-FCMAC控制器小结第59-60页
第6章 基于软计算的智能控制在船舶运动控制中的应用第60-81页
 6.1 船舶运动控制系统原理第60-61页
 6.2 面向船舶运动仿真的数学模型第61-71页
  6.2.1 船舶运动动态方程第61-64页
  6.2.2 船舶运动的干扰力数学模型第64-69页
  6.2.3 船舶舵机模型第69-70页
  6.2.4 用于仿真的船舶运动数学模型第70-71页
 6.3 仿真研究第71-81页
  6.3.1 船舶航向的FCMAC控制仿真第71-76页
  6.3.2 船舶航向的GA-FCMAC控制仿真第76-81页
第7章 结论第81-83页
攻读学位期间公开发表的论文第83-84页
致谢第84-85页
参考文献第85-88页
附录第88页

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