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第1章 减摇鳍控制系统分析1

1.1 海浪的描述及仿真1

1.1.1 海浪的基本特性与数学描述1

1.1.2 海浪波能谱2

1.1.3 海浪的数字仿真4

1.2 船舶横摇运动的数学模型5

1.3 减摇原理6

1.3.1 横摇干扰力矩的产生6

1.3.2 减摇鳍减摇原理7

1.4 减摇鳍控制系统构成8

第2章 遗传算法在减摇鳍PID控制器优化设计中的应用12

2.1 遗传算法12

2.1.1 遗传算法的基本原理和特点12

2.1.2 遗传算法的发展现状13

2.2 减摇鳍控制规律18

2.3 用于减摇鳍PID参数优化的改进型遗传算法20

2.4 线性情况下遗传算法对减摇鳍系统PID参数的优化24

2.4.1 仿真实验25

2.4.2 结果分析31

2.5 非线性情况下遗传算法对减摇鳍控制系统PID参数的优化31

2.5.1 减摇鳍系统的非线性因素32

2.5.2 非线性情况下减摇鳍PID控制器参数空间的复杂性33

2.5.3 非线性情况下基于遗传算法的PID参数优化35

第3章 减摇鳍单神经元控制方法研究44

3.1 单神经元控制系统44

3.2 单神经元的学习策略45

3.3 减摇鳍单神经元控制算法45

3.4 减摇鳍系统单神经元控制的稳定性48

3.5 减摇鳍神经元控制系统仿真50

第4章 减摇鳍监督控制方法研究72

4.1 基于神经网络逆动态模型的减摇鳍监督控制72

4.2 逆动态模型的收敛性75

4.3 NNFC结构形式及在线训练算法的确定78

4.4 减摇鳍监督控制系统仿真80

第5章 减摇鳍模糊控制方法研究101

5.1 减摇鳍基本模糊控制器的设计101

5.2 基本模糊控制器的仿真104

5.3 自组织模糊控制器109

5.4 自组织模糊控制的仿真及其分析111

5.5 参数自校正模糊控制器112

5.6 参数自校正模糊控制器仿真113

6.1.1 减摇鳍的结构组成119

6.1 减摇鳍系统的结构组成及故障特点119

第6章 减摇鳍故障诊断专家系统的知识表示和知识库119

6.1.2 减摇鳍的故障特点120

6.2 专家系统与减摇鳍故障诊断专家系统的功能组成121

6.2.1 专家系统的结构及特点121

6.2.2 减摇鳍故障诊断专家系统的功能及组成123

6.3 减摇鳍故障诊断专家系统中知识表示及知识库建立124

6.3.1 诊断知识的获取124

6.3.2 知识库结构126

6.3.3 知识的表示128

6.3.4 减摇鳍故障诊断系统知识库模型的建立132

第7章 减摇鳍故障诊断专家系统的推理方法及其实现139

7.1 总体分层139

7.1.1 问题的描述139

7.1.2 专家解决问题的思维特点140

7.1.3 总体分层142

7.2 减摇鳍故障诊断层次推理模型147

7.2.1 减摇鳍故障诊断问题的描述147

7.2.2 模糊问题的处理148

7.3 模糊知识的处理149

7.3.1 减摇鳍知识的模糊性149

7.3.2 模糊规则的抽象描述150

7.3.3 减摇鳍故障诊断系统中模糊知识的处理152

7.4 系统的诊断推理153

7.4.1 层间诊断153

7.4.2 模糊推理154

7.5 故障率系数λ（t）的修正158

7.6 故障诊断的控制策略159

7.6.1 正向推理159

7.6.2 反向推理160

7.6.3 混合推理161

7.7 减摇鳍故障诊断专家系统推理机的实现162

8.1 模糊技术与神经网络166

第8章 模糊神经网络在专家系统诊断推理中的应用166

8.2 模糊联想记忆神经网络168

8.2.1 模糊联想记忆168

8.2.2 模糊异联想存储器多模式对联想存储学习算法的优化170

8.2.3 FAM在减摇鳍故障诊断专家系统中的应用175

8.3 h—水平截集的模糊神经网络176

8.3.1 模糊规则的h—水平截集176

8.3.2 修正的BP算法176

8.3.3 h—水平截集模糊神经网络在减摇鳍故障诊断专家系统中的应用183

参考文献188