| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-22页 |
| ·研究背景及研究意义 | 第11-13页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·研究意义 | 第12-13页 |
| ·飞机液压系统压力脉冲试验的现状和发展 | 第13-20页 |
| ·压力脉冲试验的试验技术探索 | 第13-14页 |
| ·压力脉冲试验的理论研究 | 第14-15页 |
| ·压力脉冲试验的控制方法研究 | 第15-20页 |
| ·主要研究工作和论文结构 | 第20-22页 |
| 第二章 飞机液压系统压力脉冲试验的原理及控制要求 | 第22-35页 |
| ·水锤现象 | 第22-23页 |
| ·压力脉冲试验系统的组成与工作原理 | 第23-27页 |
| ·系统组成 | 第24-25页 |
| ·工作原理 | 第25-27页 |
| ·控制波形技术要求 | 第27页 |
| ·压力脉冲试验的技术难点与控制策略 | 第27-28页 |
| ·技术难点 | 第27-28页 |
| ·控制策略 | 第28页 |
| ·试验的测控系统组建 | 第28-33页 |
| ·测试需求分析 | 第29页 |
| ·硬件平台组态 | 第29-31页 |
| ·数据采集与控制 | 第31页 |
| ·应用软件设计 | 第31-33页 |
| ·系统性能和项目新进展 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第三章 飞机液压系统压力脉冲试验的数学模型 | 第35-53页 |
| ·管内流体动态特性的特征线法建模 | 第35-41页 |
| ·管内流体的数学模型 | 第36页 |
| ·特征线法 | 第36-38页 |
| ·平均摩阻函数的求取 | 第38页 |
| ·摩阻函数确定 | 第38-40页 |
| ·波动方程的特征线法求解 | 第40-41页 |
| ·飞机液压系统压力脉冲试验的I型系统模型 | 第41-45页 |
| ·管道内部点的压力和流量 | 第41-42页 |
| ·蓄能器与管道L1左边界点的耦合边界方程 | 第42页 |
| ·比例伺服阀与管道L1右边界点、L2左边界点的耦合边界方程 | 第42-43页 |
| ·电液换向阀与管道L2右边界点、L3左边界点的耦合边界方程 | 第43-44页 |
| ·增压缸与管道L3右边界点、L4左边界点的耦合边界方程 | 第44-45页 |
| ·试验件与管道L4右边界点的耦合边界方程 | 第45页 |
| ·飞机液压系统压力脉冲试验的II型系统模型 | 第45-49页 |
| ·管道内部点的压力和流量 | 第46页 |
| ·蓄能器与管道L1左边界点的耦合边界方程 | 第46-47页 |
| ·比例伺服阀动态特性 | 第47页 |
| ·比例伺服阀与管道L1右边界点、L23左边界点的耦合边界方程 | 第47-48页 |
| ·增压缸与管道L23右边界点、L4左边界点的耦合边界方程 | 第48-49页 |
| ·试验件与管道L4右边界点的耦合边界方程 | 第49页 |
| ·试验件的数学模型 | 第49-51页 |
| ·硬管、作动筒和放气蓄能器等容积类试验件 | 第50页 |
| ·软管 | 第50-51页 |
| ·有空气室类试验件(充气蓄能器) | 第51页 |
| ·小结 | 第51-53页 |
| 第四章 飞机液压系统压力脉冲试验的仿真研究 | 第53-69页 |
| ·I型系统数学模型的仿真 | 第53-65页 |
| ·确定仿真参数 | 第53-54页 |
| ·仿真试验 | 第54-57页 |
| ·波形影响因素分析 | 第57-65页 |
| ·II型系统数学模型的仿真 | 第65-68页 |
| ·确定仿真参数 | 第66页 |
| ·仿真试验 | 第66-68页 |
| ·小结 | 第68-69页 |
| 第五章 I型系统的神经网络控制器研究 | 第69-78页 |
| ·CMAC神经网络 | 第69-71页 |
| ·CMAC的结构和工作原理 | 第70-71页 |
| ·CMAC非线性映射的实现 | 第71页 |
| ·基于CMAC的并行控制器设计 | 第71-77页 |
| ·CMAC并行控制器结构 | 第72-73页 |
| ·CMAC并行控制器算法 | 第73-74页 |
| ·仿真试验与鲁棒性试验 | 第74-76页 |
| ·实际系统的设计与实现 | 第76-77页 |
| ·小结 | 第77-78页 |
| 第六章 II型系统的DRNN神经网络非线性模型预测控制 | 第78-96页 |
| ·II型系统的DRNN神经网络NMPC | 第78-83页 |
| ·MPC的基本原理 | 第78-80页 |
| ·NMPC的控制机理 | 第80-81页 |
| ·基于DRNN神经网络的NMPC结构 | 第81-83页 |
| ·DRNN神经网络预测模型 | 第83-88页 |
| ·DRNN神经网络的结构 | 第83-85页 |
| ·DRNN神经网络辨识器的学习算法 | 第85-86页 |
| ·DRNN神经网络预测模型的设计 | 第86-88页 |
| ·启发式遗传算法的滚动优化 | 第88-92页 |
| ·GA的基本原理 | 第88-90页 |
| ·启发式GA | 第90-91页 |
| ·启发式GA滚动优化的设计 | 第91-92页 |
| ·基于DRNN神经网络的NMPC控制算法与仿真 | 第92-95页 |
| ·NMPC控制算法步骤 | 第92-93页 |
| ·确定仿真参数 | 第93-94页 |
| ·仿真试验 | 第94-95页 |
| ·小结 | 第95-96页 |
| 第七章 II型系统的迭代学习控制研究 | 第96-115页 |
| ·迭代学习控制的基本原理 | 第96-101页 |
| ·基本原理 | 第97-99页 |
| ·开环和闭环迭代学习控制 | 第99-101页 |
| ·II型系统的闭环P型迭代学习控制算法及仿真 | 第101-106页 |
| ·闭环P型迭代学习控制算法及其收敛性分析 | 第101-102页 |
| ·算法实现与数字仿真 | 第102-106页 |
| ·基于CMAC的自学习控制器 | 第106-114页 |
| ·传统CMAC控制器 | 第107-108页 |
| ·新型CMAC自学习控制器结构 | 第108-109页 |
| ·新型CMAC自学习控制器算法 | 第109-111页 |
| ·CMAC自学习控制仿真与实践 | 第111-114页 |
| ·小结 | 第114-115页 |
| 第八章 总结与展望 | 第115-120页 |
| ·研究总结 | 第115-116页 |
| ·论文的主要结论 | 第116-117页 |
| ·论文的创新点 | 第117-118页 |
| ·研究展望 | 第118-120页 |
| 参考文献 | 第120-127页 |
| 攻读博士期间发表的研究论文 | 第127-128页 |
| 攻读博士期间的教学和科研工作说明 | 第128-129页 |
| 致谢 | 第129-130页 |
