基于自抗扰控制器的水下机器人控制
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第8-11页 |
| 1.2 AUV及其控制技术的发展现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 AUV的发展现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 AUV控制技术发展现状 | 第13-16页 |
| 1.3 本文的研究方法 | 第16页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第二章 水下机器人的运动模型 | 第18-27页 |
| 2.1 AUV坐标系及坐标变换 | 第18-20页 |
| 2.1.1 静坐标系和运动坐标系 | 第18-19页 |
| 2.1.2 坐标变换 | 第19页 |
| 2.1.3 速度与加速度的坐标变换 | 第19-20页 |
| 2.2 AUV的水平面和垂直面运动 | 第20-21页 |
| 2.3 AUV运动受力分析 | 第21-24页 |
| 2.3.1 AUV水动力 | 第21-22页 |
| 2.3.2 AUV的浮力和重力 | 第22-23页 |
| 2.3.3 AUV推进器推力 | 第23-24页 |
| 2.4 AUV的六自由度运动方程 | 第24-26页 |
| 2.5 海洋干扰模型 | 第26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 自抗扰控制技术 | 第27-40页 |
| 3.1 PID控制的缺点及改进 | 第27页 |
| 3.2 自抗扰控制技术 | 第27-35页 |
| 3.2.1 跟踪微分器 | 第27-30页 |
| 3.2.2 线性以及非线性反馈误差分析 | 第30-31页 |
| 3.2.3 扩张状态观测器 | 第31-34页 |
| 3.2.4 动态补偿线性化 | 第34页 |
| 3.2.5 非线性误差反馈控制律 | 第34-35页 |
| 3.3 二阶ADRC的结构和离散算法 | 第35-36页 |
| 3.4 自抗扰控制器的应用 | 第36-39页 |
| 3.5 自抗扰控制技术的使用要点 | 第39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 水下机器人自抗扰控制器的设计 | 第40-51页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 自抗扰控制器设计 | 第40-44页 |
| 4.2.1 自抗扰控制器的设计步骤 | 第40页 |
| 4.2.2 自抗扰控制器参数的整定 | 第40-44页 |
| 4.3 AUV航向自抗扰控制器的设计 | 第44-47页 |
| 4.3.1 AUV航向控制简化模型 | 第44-45页 |
| 4.3.2 AUV航向控制器仿真 | 第45-47页 |
| 4.4 AUV深度控制自抗扰控制器设计 | 第47-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 自抗扰控制器的改进 | 第51-62页 |
| 5.1 小波神经网络自抗扰控制器 | 第51-57页 |
| 5.1.1 引言 | 第51页 |
| 5.1.2 小波神经网络简介 | 第51-55页 |
| 5.1.3 小波神经网络自抗扰控制器 | 第55-57页 |
| 5.2 惩罚项对自抗扰控制器的改进 | 第57-61页 |
| 5.2.1 前言 | 第57-58页 |
| 5.2.2 惩罚项介绍 | 第58页 |
| 5.2.3 加入惩罚项的神经网络 | 第58-60页 |
| 5.2.4 惩罚项神经网络自抗扰控制器仿真 | 第60-61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 作者简介、发表文章及研究成果目录 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
