船舶智能航行制导与控制

　　《船舶智能航行制导与控制》突出船舶控制工程技术特点，既力求掌握控制理论的相关理论知识，又立足于实践与应用。结合笔者多年来夯实的前期研究工作积累，系统地总结了船舶智能航行制导与控制的基本理论和方法。《船舶智能航行制导与控制》共8章，主要内容为：绪论、基本概念与基础理论、最小参数化条件下的船舶智能制导与鲁棒控制、考虑执行器配置约束的船舶智能制导与鲁棒控制、海洋工程环境下动力定位船舶优化制导与鲁棒控制、具有碰撞风险预测机制的船舶智能制导与鲁棒控制、多静止目标环境下船舶智能制导与鲁棒控制、混合障碍目标环境下船舶智能制导与鲁棒控制。《船舶智能航行制导与控制》内容融入了笔者对船舶运动控制科学的一系列思考所得和研究设计范例，力求使《船舶智能航行制导与控制》内容在全面性和实用性方面具有较高的参考价值。

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目录
前言
第1章　绪论　1
1.1　船舶运动控制发展概述　2
1.2　船舶智能航行制导与控制　5
1.2.1　船舶动力定位控制　5
1.2.2　船舶路径跟踪控制　6
1.3　船舶智能航行关键问题分析　9
1.4　全书结构内容安排　10
第2章　基本概念与基础理论　12
2.1　Lyapunov稳定性理论　12
2.1.1　稳定的概念　12
2.1.2　Lyapunov稳定性定理　13
2.1.3　自适应Backstepping控制　15
2.2　非线性船舶运动数学模型　21
2.2.1　船舶平面运动的运动学关系　22
2.2.2　船舶动力学模型　23
2.2.3　执行伺服系统模型　24
2.3　海洋环境干扰模型　29
2.3.1　风干扰模型　29
2.3.2　海浪干扰模型　32
2.3.3　海流干扰模型　35
2.4海　洋环境干扰下的船舶运动数学模型　35
2.5　本章小结　36
第3章　最小参数化条件下的船舶智能制导与鲁棒控制　38
3.1　问题描述　38
3.2　虚拟小船逻辑制导算法　40
3.3　最小参数化条件下的简捷鲁棒自适应控制　41
3.3.1　控制器设计　41
3.3.2　稳定性分析　44
3.4　仿真研究　47
3.4.1　对比实验　48
3.4.2　海洋环境干扰下的实验结果　51
3.5　本章小结　53
第4章　考虑执行器配置约束的船舶智能制导与鲁棒控制　54
4.1　问题描述　55
4.2　DVS制导算法　56
4.3　考虑低频增益学习的鲁棒神经网络控制　59
4.3.1　控制器设计　59
4.3.2　稳定性分析　62
4.4　仿真研究　65
4.5　本章小结　70
第5章　海洋工程环境下动力定位船舶优化制导与鲁棒控制　71
5.1　问题描述　71
5.2　面向动力定位任务的DVS优化制导　73
5.3　考虑执行器增益不确定的动力定位鲁棒自适应控制　74
5.3.1　控制器设计　75
5.3.2　稳定性分析　77
5.4　仿真研究　79
5.4.1　对比实验　79
5.4.2　具有能量优化机制的实验结果　82
5.5　本章小结　85
第6章　具有碰撞风险预测机制的船舶智能制导与鲁棒控制　86
6.1　问题描述　86
6.1.1　设计模型　86
6.1.2　扩展状态观测器　88
6.2　具有碰撞风险预测机制的DVS避障制导　89
6.3　基于扩展状态观测器的鲁棒自适应控制　94
6.3.1　观测器与控制器设计　94
6.3.2　稳定性分析　97
6.4　仿真研究　99
6.4.1　对比实验　99
6.4.2　海洋环境干扰下的实验结果　100
6.5　本章小结　104
第7章　多静止目标环境下船舶智能制导与鲁棒控制　105
7.1　问题描述　105
7.2　多静止目标环境下的DVS避障制导　107
7.3　考虑计算负载需求的鲁棒有限时间控制　110
7.3.1　控制器设计　110
7.3.2　稳定性分析　112
7.4　仿真研究　114
7.4.1　对比试验　114
7.4.2　海洋环境干扰下的实验结果　118
7.5　本章小结　119
第8章　混合障碍目标环境下船舶智能制导与鲁棒控制　120
8.1　问题描述　120
8.2　混合障碍目标环境下的DVS避障制导　122
8.3　考虑执行器增益不确定的路径跟踪鲁棒有限时间控制　126
8.3.1　控制器设计　126
8.3.2　稳定性分析　128
8.4　仿真研究　130
8.4.1　对比试验　130
8.4.2　海洋环境干扰下的实验结果　132
8.5　本章小结　135
附录：主要符号、缩写说明　136
参考文献　138