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航空发动机的多变量滑模控制方法研究

摘要第3-4页
Abstract第4页
第1章 引言第8-17页
    1.1 研究背景及意义第8页
    1.2 滑模控制的基本原理第8-10页
    1.3 国内外的研究现状第10-15页
        1.3.1 滑模控制系统抖振问题的研究第10-12页
        1.3.2 改善滑模控制到达阶段控制效果的研究第12页
        1.3.3 自适应模糊滑模控制的研究第12-14页
        1.3.4 航空发动机滑模限制控制的研究第14-15页
    1.4 本文的研究内容和结构安排第15-17页
第2章 航空发动机常规滑模控制研究第17-32页
    2.1 航空发动机系统模型及LPV建模方法第17-20页
        2.1.1 航空发动机系统模型第17-18页
        2.1.2 航空发动机LPV建模方法第18-20页
    2.2 采用趋近律的常规滑模控制器设计第20-21页
    2.3 全程快速非奇异Terminal滑模控制器及趋近律设计第21-22页
    2.4 仿真结果第22-30页
        2.4.1 不同趋近律比较分析第23-28页
        2.4.2 用趋近律优化全程快速非奇异Terminal滑模控制的仿真分析第28-30页
    2.5 本章小结第30-32页
第3章 航空发动机模糊滑模控制研究第32-49页
    3.1 模糊控制的基本原理第32-34页
    3.2 模糊滑模控制器的设计第34-37页
        3.2.1 一维模糊滑模控制器第34-36页
        3.2.2 二维模糊滑模控制器第36-37页
    3.3 模糊滑模控制仿真结果第37-48页
        3.3.1 模糊滑模控制线性仿真结果第38-44页
        3.3.2 模糊滑模控制非线性仿真结果第44-46页
        3.3.3 多变量模糊滑模控制仿真结果第46-48页
    3.4 本章小结第48-49页
第4章 航空发动机自适应滑模控制研究第49-67页
    4.1 引言第49页
    4.2 自适应滑模控制器的设计第49-52页
        4.2.1 采用广义不确定项的自适应滑模控制第49-50页
        4.2.2 考虑干扰估计和摄动矩阵上界估计的自适应滑模控制第50-51页
        4.2.3 考虑干扰上界估计和摄动矩阵上界估计的自适应滑模控制第51-52页
    4.3 自适应滑模控制仿真结果第52-66页
        4.3.1 自适应滑模控制线性仿真结果第52-58页
        4.3.2 干扰对自适应滑模控制的影响第58-60页
        4.3.3 自适应滑模控制非线性仿真结果第60-62页
        4.3.5 多变量自适应滑模控制仿真结果第62-66页
    4.4 本章小结第66-67页
第5章 航空发动机自适应模糊滑模控制研究第67-87页
    5.1 引言第67页
    5.2 自适应模糊滑模控制器的设计第67-74页
        5.2.1 直接自适应模糊滑模控制第67-69页
        5.2.2 基于切换模糊化的自适应模糊滑模控制第69-71页
        5.2.3 间接自适应模糊滑模控制第71-72页
        5.2.4 三条模糊规则的自适应模糊滑模控制第72-74页
    5.3 自适应模糊滑模控制仿真结果第74-86页
        5.3.1 自适应模糊滑模控制线性仿真结果第74-78页
        5.3.2 干扰对自适应模糊滑模控制的影响第78-80页
        5.3.3 自适应模糊滑模控制非线性仿真结果第80-82页
        5.3.4 多变量自适应模糊滑模控制仿真结果第82-86页
    5.4 本章小结第86-87页
第6章 航空发动机滑模限制控制研究第87-107页
    6.1 引言第87页
    6.2 滑模限制控制原理第87-89页
    6.3 滑模限制控制器的设计第89-91页
    6.4 滑模限制控制仿真结果第91-106页
        6.4.1 基于线性调节器的限制控制和滑模限制控制比较第91-95页
        6.4.2 带有多个滑模限制控制器的CMAPSS-1 仿真结果第95-98页
        6.4.3 干扰对滑模限制控制器影响的仿真结果第98-101页
        6.4.4 自适应模糊滑模限制控制器仿真结果第101-104页
        6.4.5 滑模限制控制器非线性仿真结果第104-106页
    6.5 本章小结第106-107页
第7章 结论与展望第107-109页
    7.1 本文结论第107-108页
    7.2 工作展望第108-109页
参考文献第109-113页
致谢第113-115页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第115页

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