船舶减摇鳍系统的智能自抗扰控制研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 课题的研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 船舶减摇鳍的发展现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 船舶减摇鳍控制器综述 | 第11-13页 |
| 1.3 论文的研究目标和内容 | 第13-14页 |
| 第2章 船舶横摇运动及随机海浪的建模与仿真 | 第14-27页 |
| 2.1 随机海浪建模与仿真 | 第14-21页 |
| 2.2 船舶横摇运动建模 | 第21-26页 |
| 2.2.1 横摇受力分析 | 第21-22页 |
| 2.2.2 船舶线性横摇数学模型 | 第22-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 船舶减摇鳍控制系统 | 第27-36页 |
| 3.1 船舶减摇鳍的工作原理 | 第27-28页 |
| 3.2 减摇鳍系统的基本结构 | 第28-31页 |
| 3.3 船舶减摇鳍系统的PID控制 | 第31-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 船舶减摇鳍自抗扰控制 | 第36-45页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 自抗扰控制器的基本原理 | 第36-40页 |
| 4.2.1 跟踪微分器 | 第37-38页 |
| 4.2.2 扩张状态观测器 | 第38-39页 |
| 4.2.3 非线性误差反馈控制律 | 第39-40页 |
| 4.3 船舶减摇鳍自抗扰控制的仿真 | 第40-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 船舶减摇鳍神经网络自抗扰控制 | 第45-60页 |
| 5.1 引言 | 第45页 |
| 5.2 神经网络概述 | 第45-49页 |
| 5.2.1 发展历程 | 第45-46页 |
| 5.2.2 人工神经网络 | 第46-48页 |
| 5.2.3 神经网络训练 | 第48-49页 |
| 5.3 神经网络自抗扰控制仿真研究 | 第49-55页 |
| 5.3.1 概述 | 第49-51页 |
| 5.3.2 仿真研究及分析 | 第51-55页 |
| 5.4 引入神经网络对于自抗扰控制器的改进 | 第55-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 结论与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 论文结论 | 第60-61页 |
| 6.2 展望与不足 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
