| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-57页 |
| 第1章 绪论 | 第57-66页 |
| ·研究课题的历史背景 | 第57-64页 |
| ·模糊控制的发展 | 第57-59页 |
| ·模糊控制的特点 | 第59页 |
| ·遗传算法的发展 | 第59-61页 |
| ·遗传算法的特点 | 第61页 |
| ·仿人智能控制的特点 | 第61-62页 |
| ·模糊控制的不足及其与遗传算法和仿人智能控制的融合 | 第62-64页 |
| ·研究课题的提出 | 第64-65页 |
| ·本文主要工作和创新点 | 第65-66页 |
| 第2章 模糊控制原理及一种新型高效模糊控制器的设计 | 第66-85页 |
| ·模糊控制原理 | 第66-75页 |
| ·模糊控制器的组成 | 第66-68页 |
| ·模糊化运算 | 第68-70页 |
| ·模糊规则库 | 第70-71页 |
| ·模糊推理 | 第71-75页 |
| ·清晰化 | 第75页 |
| ·基本模糊控制器的设计 | 第75-77页 |
| ·设计的基本原则 | 第75-76页 |
| ·模糊器的数组和子程序 | 第76-77页 |
| ·模糊控制器的伪程序 | 第77页 |
| ·模糊控制器的实时执行讨论 | 第77-79页 |
| ·计算量 | 第77-78页 |
| ·内存消耗 | 第78-79页 |
| ·一种新型高效模糊控制器的设计 | 第79-85页 |
| ·模糊控制策略的选择 | 第79-80页 |
| ·新型高效模糊控制器的伪程序 | 第80-82页 |
| ·仿真试验 | 第82-85页 |
| 第3章 遗传算法 | 第85-94页 |
| ·遗传算法的基本原理及操作 | 第85-88页 |
| ·遗传算法的模式理论 | 第88-91页 |
| ·标准遗传算法的局限性及其改进 | 第91-94页 |
| ·动态变量编码 | 第91页 |
| ·多点交叉 | 第91-92页 |
| ·自适应选择交叉变异概率 | 第92页 |
| ·改进选择算子 | 第92-93页 |
| ·终止循坏的条件选择 | 第93-94页 |
| 第4章 船舶运动数学模型 | 第94-105页 |
| ·船舶运动状态方程 | 第94-104页 |
| ·坐标系统及运动学变量 | 第94-95页 |
| ·船舶平面运动方程 | 第95-98页 |
| ·船舶运动的干扰力数学模型 | 第98-103页 |
| ·舵力及舵机特性数学模型 | 第103-104页 |
| ·船舶运动数学模型的总体结构 | 第104-105页 |
| 第5章 基于遗传优化的船舶航向模糊控制 | 第105-122页 |
| ·传统的PID自动舵设计 | 第105-108页 |
| ·PD型自动舵的设计 | 第105-106页 |
| ·PID型自动舵的设计 | 第106-107页 |
| ·参数Kp、Ti、Td的Ziegler-Nichols整定法 | 第107-108页 |
| ·船舶航向模糊自动舵的设计 | 第108-114页 |
| ·船舶航向Fuzzy-PD自动舵 | 第108-112页 |
| ·船舶航问Fuzzy-PID自动舵 | 第112-114页 |
| ·基于遗传优化的船舶航同Fuzzy-PID自动舵 | 第114-122页 |
| ·量化因子、比例因子和积分系数的人工整定 | 第114-115页 |
| ·量化因子、比例因子和积分系数和模糊规则的遗传优化 | 第115-117页 |
| ·GA-Fuzzy-PID自动舵仿真程序流程 | 第117-118页 |
| ·仿真研究及其结果分析 | 第118-122页 |
| 第6章 具有仿人智能积分特性的船舶航向混合智能控制 | 第122-130页 |
| ·仿人智能积分控制原理及控制方案 | 第122-124页 |
| ·具有仿人智能积分特性的PID自动舵 | 第124-126页 |
| ·控制策略 | 第124-125页 |
| ·仿真研究及结果分析 | 第125-126页 |
| ·具有仿人智能积分特性的船舶航向混合智能自动舵 | 第126-130页 |
| ·控制策略 | 第126-127页 |
| ·遗传算法的应用 | 第127-128页 |
| ·仿真研究与结果分析 | 第128-130页 |
| 第7章 结论 | 第130-132页 |
| ·本文的主要工作和结论 | 第130-131页 |
| ·本文研究中发现的缺点及今后的研究方向 | 第131-132页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第132-133页 |
| 致谢 | 第133-134页 |
| 参考文献 | 第134-137页 |
