| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 图表索引 | 第8-10页 |
| 符号表 | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·微型涡喷发动机及其控制系统的国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·论文研究内容及安排 | 第14-16页 |
| 第二章 构建微型涡喷发动机控制算法研究试验环境 | 第16-39页 |
| ·原有基于工控机的快速原型控制系统简介 | 第16-20页 |
| ·原有快速原型控制系统软硬件平台简介 | 第16-19页 |
| ·原有快速原型控制系统平台存在的问题 | 第19-20页 |
| ·面向对象的微型涡喷发动机快速原型控制系统软件开发 | 第20-28页 |
| ·面向对象的快速原型控制系统软件设计 | 第20-27页 |
| ·台架试车验证 | 第27-28页 |
| ·某微型涡喷发动机部件级数学模型建立 | 第28-38页 |
| ·发动机部件级建模概述 | 第29-30页 |
| ·沿发动机流程的各部件气动热力计算 | 第30-33页 |
| ·建立各部件共同工作方程 | 第33页 |
| ·部件级模型求解 | 第33-36页 |
| ·面向对象的发动机模型程序设计 | 第36-37页 |
| ·模型仿真及验证 | 第37-38页 |
| ·总结 | 第38-39页 |
| 第三章 微型涡喷发动机自适应控制研究 | 第39-47页 |
| ·自适应控制综述 | 第39-40页 |
| ·自适应控制算法设计 | 第40-42页 |
| ·自适应控制算法仿真分析 | 第42-43页 |
| ·台架试车验证 | 第43-45页 |
| ·可变参考模型自适应控制仿真研究 | 第45-46页 |
| ·总结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于RBF 神经网络的微型涡喷发动机控制 | 第47-65页 |
| ·RBF 网络原理 | 第47-48页 |
| ·基于RBF 神经网络辨识的微型涡喷发动机控制 | 第48-56页 |
| ·RBF 辨识网络构造 | 第48-49页 |
| ·控制器算法设计 | 第49-51页 |
| ·控制器仿真验证 | 第51-53页 |
| ·台架试车验证 | 第53-56页 |
| ·基于RBF 神经网络预测的微型涡喷发动机控制 | 第56-64页 |
| ·RBF 预测网络构造 | 第57-60页 |
| ·控制器算法设计 | 第60-61页 |
| ·预测模型及控制算法仿真验证 | 第61-64页 |
| ·总结 | 第64-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-68页 |
| ·总结 | 第65-66页 |
| ·展望 | 第66-68页 |
| ·引入实物在回路仿真手段 | 第66-67页 |
| ·自适应控制理论非线性应用研究 | 第67页 |
| ·基于神经网络的发动机控制深入研究 | 第67页 |
| ·控制算法飞行包线内仿真验证及改进 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第73页 |