| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 直升机控制发展 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.4 本文研究工作 | 第10-12页 |
| 1.4.1 主要工作 | 第10页 |
| 1.4.2 论文结构 | 第10-12页 |
| 第2章 直升机线性化模型 | 第12-20页 |
| 2.1 直升机飞行动力学非线性数学模型 | 第12-17页 |
| 2.1.1 坐标系 | 第12-13页 |
| 2.1.2 直升机飞行状态参数 | 第13-14页 |
| 2.1.3 作用在直升机上的力和力矩 | 第14-16页 |
| 2.1.4 直升机六自由度运动模型 | 第16-17页 |
| 2.2 直升机六自由度状态方程 | 第17-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 粒子群优化算法 | 第20-27页 |
| 3.1 粒子群算法基本概念 | 第20-21页 |
| 3.2 粒子群算法基本思想 | 第21页 |
| 3.3 粒子群算法描述 | 第21-25页 |
| 3.3.1 速度选择限定 | 第22-23页 |
| 3.3.2 种群规模的选择 | 第23页 |
| 3.3.3 惯性权重与学习因子的设计 | 第23-25页 |
| 3.4 算法有效性验证 | 第25-26页 |
| 3.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 基于粒子群算法的直升机显模型跟踪控制器设计 | 第27-43页 |
| 4.1 ADS-33性能评价程序 | 第27-29页 |
| 4.2 MFCS工作原理 | 第29页 |
| 4.3 经典显模型控制系统设计 | 第29-30页 |
| 4.4 采用粒子群算法优化直升机MFCS设计 | 第30-38页 |
| 4.4.1 显模型设计 | 第30-32页 |
| 4.4.2 显模型跟踪控制律设计 | 第32-38页 |
| 4.5 仿真验证 | 第38-40页 |
| 4.6 性能评估 | 第40-42页 |
| 4.6.1 跟踪性能 | 第40-41页 |
| 4.6.2 解耦性 | 第41页 |
| 4.6.3 鲁棒性 | 第41-42页 |
| 4.7 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 基于粒子群算法的直升机LQR控制器设计 | 第43-51页 |
| 5.1 线性二次型调节器设计方法 | 第43-46页 |
| 5.1.1 线性二次型问题的提出 | 第43-45页 |
| 5.1.2 设计线性二次型最优控制的一般步骤 | 第45-46页 |
| 5.2 LQR设计在直升机控制器设计中的应用 | 第46-48页 |
| 5.2.1 系统能控性分析 | 第46-47页 |
| 5.2.2 直升机LQR控制器设计 | 第47-48页 |
| 5.3 采用粒子群算法优化直升机LQR设计 | 第48-49页 |
| 5.4 性能评估 | 第49-50页 |
| 5.4.1 平均误差 | 第49-50页 |
| 5.4.2 鲁棒性 | 第50页 |
| 5.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 总结与展望 | 第51-53页 |
| 本文主要工作 | 第51页 |
| 后续工作展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 发表论文和参加科研情况 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 附录 | 第58-66页 |
| 附录 1 | 第58页 |
| 附录 2 | 第58页 |
| 附录 3 | 第58-60页 |
| 附录 4 | 第60-64页 |
| 附录 5 | 第64-66页 |