BP神经网络PID控制在船舶动力定位系统中的应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 选题的背景及意义 | 第10-13页 |
| 1.2 动力定位系统发展概况 | 第13-14页 |
| 1.3 动力定位系统的组成和工作原理 | 第14-16页 |
| 1.4 本文主要内容 | 第16-18页 |
| 第2章 动力定位船舶的数学模型 | 第18-25页 |
| 2.1 坐标系和常用符号 | 第18-19页 |
| 2.2 船舶运动学模型 | 第19-20页 |
| 2.3 船舶动力学模型 | 第20-23页 |
| 2.3.1 惯性力 | 第20-21页 |
| 2.3.2 科氏向心力 | 第21页 |
| 2.3.3 阻尼力 | 第21-22页 |
| 2.3.4 环境扰动 | 第22-23页 |
| 2.4 动力定位船舶的数学模型及验证 | 第23-24页 |
| 2.4.1 动力定位船舶的数学模型 | 第23页 |
| 2.4.2 动力定位船舶模型仿真 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 神经网络的基础理论 | 第25-38页 |
| 3.1 神经网络的要素 | 第26-29页 |
| 3.1.1 神经元模型 | 第26页 |
| 3.1.2 激活函数 | 第26-27页 |
| 3.1.3 神经网络的结构 | 第27-28页 |
| 3.1.4 神经网络的学习方法 | 第28-29页 |
| 3.2 感知器 | 第29-31页 |
| 3.3 BP神经网络 | 第31-37页 |
| 3.3.1 BP神经网络的结构 | 第31-32页 |
| 3.3.2 BP学习算法 | 第32-36页 |
| 3.3.3 BP算法的改进 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 BP神经网络PID控制器的设计 | 第38-53页 |
| 4.1 BP神经网络的设计 | 第38-40页 |
| 4.1.1 BP网络结构的确定 | 第38页 |
| 4.1.2 初始权值的选取 | 第38-39页 |
| 4.1.3 激活函数的选取 | 第39-40页 |
| 4.1.4 非线性误差函数的选择 | 第40页 |
| 4.2 BP神经网络PID控制器的原理与算法 | 第40-43页 |
| 4.3 仿真分析 | 第43-45页 |
| 4.4 动力定位船舶推力分配的优化 | 第45-52页 |
| 4.4.1 推力分配问题描述 | 第45-48页 |
| 4.4.2 序列二次规划法 | 第48-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 BP神经网络PID控制的应用仿真 | 第53-64页 |
| 5.1 船舶动力定位系统仿真 | 第53-63页 |
| 5.1.1 静水环境下的仿真 | 第54-57页 |
| 5.1.2 海上风浪条件下的仿真 | 第57-63页 |
| 5.2 本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 结论与展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
