基于神经网络控制的船舶航迹自动舵技术
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| ·船舶自动舵控制综述 | 第11-16页 |
| ·船舶自动舵研究的重要性及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外发展及现状 | 第12-16页 |
| ·神经网络概述 | 第16-19页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第19-21页 |
| 第2章 船舶运动数学模型 | 第21-29页 |
| ·船舶操纵模型 | 第21-23页 |
| ·基本假设 | 第21页 |
| ·运动坐标系的建立 | 第21-23页 |
| ·操纵运动方程的建立 | 第23页 |
| ·干扰的数学模型 | 第23-26页 |
| ·海风 | 第24页 |
| ·海流 | 第24-25页 |
| ·海浪 | 第25-26页 |
| ·航向控制系统数学模型的建立 | 第26-28页 |
| ·无干扰航向控制系统数学模型的建立 | 第26-28页 |
| ·外界干扰下航向控制系统数学模型的建立 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 神经网络控制 | 第29-51页 |
| ·神经网络控制基础 | 第29-33页 |
| ·生物神经元模型 | 第29-30页 |
| ·人工神经元模型 | 第30-32页 |
| ·人工神经网络模型 | 第32-33页 |
| ·神经网络的学习方法 | 第33-39页 |
| ·常用神经网络学习方法 | 第34-36页 |
| ·BP网络及其学习算法 | 第36-39页 |
| ·神经网络与自动控制 | 第39-50页 |
| ·神经网络辨识 | 第40-41页 |
| ·神经网络控制结构 | 第41-42页 |
| ·线性神经网络船舶运动模型 | 第42-45页 |
| ·神经网络 PID控制的设计 | 第45-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 船舶航迹自动舵神经网络控制 | 第51-80页 |
| ·船舶航迹控制实现分析 | 第51-54页 |
| ·工程可行性分析 | 第51-52页 |
| ·人工操舵分析 | 第52-53页 |
| ·航迹控制分析 | 第53-54页 |
| ·船舶航迹控制算法实现 | 第54-62页 |
| ·导航控制算法 | 第54-59页 |
| ·引导控制算法 | 第59-62页 |
| ·神经网络内部模型在船舶航迹控制中的应用 | 第62-68页 |
| ·NNM训练性能指标和训练方案 | 第62页 |
| ·闭环控制系统的性能指标和 NNC的训练方案 | 第62-64页 |
| ·航向控制器的设计 | 第64-67页 |
| ·船舶航迹舵的仿真 | 第67-68页 |
| ·模糊神经网络航迹自动舵设计 | 第68-79页 |
| ·自组织模糊控制器 | 第69-70页 |
| ·模糊神经网络结构 | 第70-71页 |
| ·模糊神经网络的学习 | 第71-76页 |
| ·模糊神经网络航迹控制器仿真与结论分析 | 第76-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 第5章 非线性船舶模型的鲁棒神经网络控制 | 第80-90页 |
| ·鲁棒神经网络结构 | 第80-81页 |
| ·闭环增益成型控制算法 | 第81-83页 |
| ·算法简介 | 第81页 |
| ·系统闭环增益成形控制算法 | 第81-83页 |
| ·非线性船舶运动数学模型 | 第83-87页 |
| ·响应型非线性船舶运动数学模型描述 | 第83-85页 |
| ·非线性船舶运动航向控制器设计 | 第85-87页 |
| ·闭环增益成形算法与神经网络的结合 | 第87-89页 |
| ·本章小结 | 第89-90页 |
| 结论 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-96页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第96-97页 |
| 致谢 | 第97页 |
