响应型非线性船舶模型的鲁棒神经网络控制



响应型非线性船舶模型的鲁棒神经网络控制

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响应型非线性船舶模型的鲁棒神经网络控制

论文目录
摘要	第1-4 页
Abstract	第4-7 页
第1章绪论	第7-9 页
· 问题的提出	第7-8 页
· 论文的结构	第8-9 页
第2章原理介绍	第9-22 页
· 神经网络控制	第9-12 页
· ANN的基本结构	第9-10 页
· ANN的学习方法	第10-12 页
· ANN的特点和优点	第12 页
· 误差反向回传网络(BP网络)介绍	第12-14 页
· BP网络简介	第12-13 页
· BP网络的设计	第13-14 页
· 误差反向回传算法(BP算法)介绍	第14-22 页
· BP算法的概念及原理	第14 页
· BP算法的应用	第14 页
· BP算法的数学表述	第14-19 页
· 有关BP算法的一些问题	第19-22 页
第3章闭环增益成形算法	第22-26 页
· 闭环增益成形控制算法简介	第22 页
· 算法的提出	第22 页
· 算法的特点	第22 页
· SISO系统闭环增益成形控制算法	第22-24 页
· 鲁棒神经网络结构	第24-26 页
第4章船舶运动方程	第26-35 页
· 响应型非线性数学模型描述	第26-27 页
· 非线性力表达式中参数的曲线拟合计算	第27-33 页
· 船舶稳态回转运动	第27-28 页
· 用Visual Basic6.0软件实现船舶的回转运动	第28-32 页
· 用最小二乘法拟合r→δ之间的关系	第32-33 页
· 响应型非线性船舶运动数学模型的验证	第33-35 页
第5章控制器设计	第35-46 页
· 简单开环控制器的实现	第35-36 页
· 神经网络模型的建立	第36-38 页
· 输入输出数据的选择	第36-37 页
· 神经网络的建立	第37-38 页
· 闭环增益成形算法与神经网络的结合	第38-46 页
· 闭环增益成形的引入	第39 页
· 性能比较	第39-44 页
· 其他鲁棒性验证仿真实验	第44-46 页
第6章结论	第46-47 页
攻读学位期间公开发表的论文	第47-48 页
致谢	第48-49 页
参考文献	第49-51 页

本篇论文共51页，点击这进入下载页面。

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