文摘
英文文摘
声明
第1章绪论
1.1引言
1.2水下机器人的研究现状
1.2.1国外水下机器人的研究现状
1.2.2国内水下机器人的研究现状
1.3水下机器人动力学模型辨识技术综述
1.3.1基于线性系统理论的水下机器人动力学模型
1.3.2基于牛顿-欧拉方程的水下机器人动力学模型
1.3.3基于神经网络的水下机器人动力学模型
1.4水下机器人运动控制技术综述
1.4.1改进的PID控制
1.4.2模糊控制
1.4.3自适应控制
1.4.4滑模控制
1.4.5神经网络控制
1.4.6其它控制方法
1.5广义预测控制算法及其应用
1.5.1广义预测控制的基本原理
1.5.2神经广义预测控制算法
1.5.3广义预测控制算法应用综述
1.6课题的来源及论文主要研究工作
第2章水下机器人模型建立与参数辨识
2.1引言
2.2“海狸”水下机器人试验平台
2.3运动学模型
2.3.1坐标系的建立
2.3.2坐标转换
2.3.3坐标转换矩阵的简化
2.4水下机器人动力学模型
2.4.1动力学模型参数矩阵
2.4.2动力学模型参数矩阵的简化
2.4.3水下机器人单自由度动力学模型
2.5推进器动力学模型分析与参数辨识
2.5.1推进器动力学模型
2.5.2推进器动力学模型参数辨识
2.6水下机器人动力学模型参数辨识
2.6.1最小二乘参数估计方法
2.6.2艏向自由度动力学模型参数辨识
2.6.3纵向自由度动力学模型参数辨识
2.7本章小结
第3章基于神经网络的水下机器人动力学模型
3.1引言
3.2神经网络模型辨识原理
3.2.1基于神经网络的系统辨识
3.2.2基于神经网络的非线性动态系统辨识的可行性
3.3用于非线性动态系统辨识的神经网络结构及其学习算法
3.3.1回归神经网络结构
3.3.2回归神经网络的学习算法
3.3.3学习算法的改进
3.4非线性动态系统Elman网络辨识
3.5“海狸”水下机器人动力学模型辨识
3.5.1 Elman网络的进一步改进
3.5.2艏向动力学模型神经网络辨识
3.5.3纵向动力学模型神经网络辨识
3.6本章小结
第4章水下机器人广义预测控制
4.1引言
4.2基本的广义预测控制算法
4.2.1被控对象的数学描述与控制目标
4.2.2基于CARIMA模型的广义预测控制算法
4.2.3 Diophantine方程的递推求解
4.2.4仿真实例
4.3改进的广义预测控制算法
4.3.1间接自适应广义预测控制算法
4.3.2基本的直接自适应广义预测控制算法
4.3.3改进的直接自适应广义预测控制算法
4.3.4仿真实例
4.4动力学模型性能分析
4.4.1动力学模型方程离散化及特性分析
4.4.2非线性动态系统的模型分析与时变线性转化
4.5动力学模型的广义预测控制
4.5.1速度动力学模型的广义预测控制
4.5.2位移动力学模型的广义预测控制
4.6本章小结
第5章基于神经网络的水下机器人广义预测控制
5.1引言
5.2水下机器人神经网络预测模型
5.2.1多步预测模型
5.2.2基于多层前馈神经网络的预测模型
5.3基于神经网络的广义预测控制算法
5.3.1神经广义预测控制系统结构
5.3.2性能指标函数最小化
5.3.3改进的Elman网络灵敏度导数
5.3.4仿真实例
5.4水下机器人神经广义预测控制
5.5本章小结
结论
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果
致谢
个人简历