近年來,無人水面艇（USV）憑借其體積小、靈活性好、航速高、無人員傷亡等優(yōu)勢,受到了學(xué)者們的廣泛關(guān)注。由于USV的高階性、非線性、強耦合和強不確定性,建立較為精確的動力學(xué)模型具有很大難度。此外受到海風(fēng)、海浪及其他干擾的影響,USV會產(chǎn)生六自由度的復(fù)雜運動,具有很強的隨機性和非線性,產(chǎn)生了傳統(tǒng)控制手段難以快速精確控制的問題。有效的運動控制系統(tǒng)對提高偵察設(shè)備觀測效果、武器裝備系統(tǒng)精度都是十分重要的。海洋環(huán)境的高度動態(tài)和不可預(yù)測使USV的控制能力需要加強,其控制系統(tǒng)還應(yīng)具有良好的自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)能力,從而需要采用先進(jìn)的控制策略,才能得到滿意的操縱性能。智能自適應(yīng)控制方法非常適用于解決這類問題。本文針對以上問題,研究USV的數(shù)學(xué)建模以及自適應(yīng)控制方法,主要工作可概括為以下幾個方面： 分析USV在坐標(biāo)系中的運動和動力學(xué)特性,討論作用在USV上的各種力和力矩,建立USV六個自由度上的數(shù)學(xué)模型。采用MMG分離型機理建模方法,在Abkowitz模型的基礎(chǔ)上把水動力分解為作用在船體、螺旋槳和舵上的三部分,并充分考慮各部分之間的相互干擾影響。 研究LFN邏輯網(wǎng)絡(luò)理論技術(shù)及在USV控制系統(tǒng)中的... 

【文章頁數(shù)】：151 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 無人艇的研究背景及意義
        1.1.1 國外無人艇的研究進(jìn)展
        1.1.2 國內(nèi)無人艇的研究進(jìn)展
        1.1.3 無人艇的研究意義
    1.2 無人艇運動控制概述
        1.2.1 自動舵的發(fā)展
        1.2.2 智能舵的發(fā)展
        1.2.3 無人艇的欠驅(qū)動特性
        1.2.4 航跡控制的發(fā)展
    1.3 智能控制技術(shù)概述
        1.3.1 智能控制理論
        1.3.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        1.3.3 支持向量機
    1.4 本文研究思路及主要內(nèi)容
第2章 無入水面艇的運動數(shù)學(xué)建模
    2.1 引言
    2.2 無人艇狀態(tài)空間六自由度模型
        2.2.1 基本假設(shè)和坐標(biāo)系
        2.2.2 USV六自由度操縱運動模型
    2.3 無人艇受力分析
        2.3.1 主機模型
        2.3.2 舵機模型
        2.3.3 舵力和力矩模型
        2.3.4 螺旋槳力和力矩模型
        2.3.5 艇體重力模型
        2.3.6 慣性流體動力模型
        2.3.7 粘性流體動力和力矩模型
    2.4 海上環(huán)境干擾力模型
        2.4.1 海風(fēng)干擾模型
        2.4.2 海浪干擾模型
    2.5 無人艇操縱響應(yīng)型模型
    2.6 無人艇的運動模型驗證
    2.7 本章小結(jié)
第3章 LFN邏輯網(wǎng)絡(luò)
    3.1 模糊神經(jīng)元
    3.2 LFN網(wǎng)絡(luò)的邏輯神經(jīng)元
        3.2.1 聚合神經(jīng)元
        3.2.2 統(tǒng)一神經(jīng)元
    3.3 LFN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
    3.4 LFN網(wǎng)絡(luò)的解釋和推理
    3.5 LFN網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化策略
        3.5.1 遺傳算法優(yōu)化與修剪策略
        3.5.2 交互與競爭學(xué)習(xí)策略
        3.5.3 梯度法與粒子群法混合優(yōu)化
    3.6 本章小結(jié)
第4章 基于LFN網(wǎng)絡(luò)的USV航跡控制系統(tǒng)
    4.1 引言
    4.2 LFN網(wǎng)絡(luò)航跡控制結(jié)構(gòu)
    4.3 LFN網(wǎng)絡(luò)控制器的優(yōu)化
        4.3.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化
        4.3.2 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的優(yōu)化
    4.4 LOS算法
    4.5 航跡控制仿真
    4.6 本章小結(jié)
第5章 基于SVR的自適應(yīng)逆控制方法
    5.1 引言
    5.2 支持向量回歸原理
    5.3 支持向量機的學(xué)習(xí)算法
        5.3.1 支持向量機算法分類
        5.3.2 SMO學(xué)習(xí)算法
    5.4 ε-支持向量回歸機
    5.5 基于在線SVR算法的自適應(yīng)逆控制方法
        5.5.1 逆的存在性
        5.5.2 支持向量機在線控制算法
    5.6 本章小結(jié)
第6章 基于反饋線性化SVR自適應(yīng)逆方法的USV控制系統(tǒng)
    6.1 反饋線性化設(shè)計方法
    6.2 基于反饋線性化SVR自適應(yīng)逆方法的航向控制設(shè)計
        6.2.1 USV航向控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
        6.2.2 USV航向跟蹤仿真
        6.2.3 USV航向保持仿真
    6.3 基于反饋線性化SVR自適應(yīng)逆方法的航跡控制設(shè)計
        6.3.1 航跡控制系統(tǒng)模型
        6.3.2 基于反饋線性化SVR的航跡控制系統(tǒng)設(shè)計
        6.3.3 C-SVR白勺自適應(yīng)控制
        6.3.4 數(shù)字仿真
    6.4 兩種航跡控制方法比較
    6.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間公開發(fā)表論文
致謝
作者簡介


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于輸入輸出線性化SVR的船舶航跡控制[J]. 孫巧梅,任光.  中國造船. 2012(04)
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博士論文
[1]海上多目標(biāo)船智能避碰輔助決策研究[D]. 陳立家.武漢理工大學(xué) 2011
[2]無人艇操縱性與智能控制技術(shù)研究[D]. 吳恭興.哈爾濱工程大學(xué) 2011
[3]Buck型逆變器高階系統(tǒng)布爾型滑�？刂萍胺答伨�性化最優(yōu)控制研究[D]. 陳江輝.華南理工大學(xué) 2010
[4]AND-OR模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究及在船舶控制中的應(yīng)用[D]. 隋江華.大連海事大學(xué) 2006
[5]自適應(yīng)逆控制方法研究及其應(yīng)用[D]. 于萍.華北電力大學(xué)（河北） 2006
[6]支持向量回歸機及其應(yīng)用研究[D]. 田英杰.中國農(nóng)業(yè)大學(xué) 2005
[7]支持向量機中最優(yōu)化問題的研究[D]. 張春華.中國農(nóng)業(yè)大學(xué) 2004

碩士論文
[1]支持向量機逆系統(tǒng)控制方法的研究與應(yīng)用[D]. 何丹玉.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2010
[2]水面智能高速無人艇的控制與仿真[D]. 吳恭興.哈爾濱工程大學(xué) 2008
[3]水面高速無人艇的概念設(shè)計研究[D]. 況小梅.哈爾濱工程大學(xué) 2007
[4]高速無人艇的建模與控制仿真[D]. 高雙.哈爾濱工程大學(xué) 2007



本文編號：3721949