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航空发动机神经网络直接推力逆控制

中文摘要第1-5页
ABSTRACT第5-14页
第一章 绪论第14-18页
   ·直接推力控制第14-15页
   ·逆控制技术第15-17页
   ·本文研究内容第17-18页
第二章 航空发动机非线性部件级模型第18-26页
   ·概述第18-19页
   ·航空发动机部件级模型第19-25页
     ·选定初猜值第19页
     ·航空发动机气动热力计算与共同工作方程第19-20页
     ·迭代法建立航空发动机全包线模型第20-25页
   ·本章小结第25-26页
第三章 推力估计器设计第26-47页
   ·概述第26-28页
   ·样本数据的采集第28-29页
   ·样本数据的处理第29页
   ·神经网络输入变量的选择第29-37页
     ·机理分析法第29页
     ·相关分析法第29-31页
     ·遗传优化法第31-37页
   ·自适应遗传神经网络第37-46页
     ·自适应遗传神经网络算法(AGNNA)设计第38-40页
     ·基于AGNNA 的推力估计器设计第40-46页
   ·本章小结第46-47页
第四章 基于增广LQR 方法的发动机直接推力控制第47-64页
   ·普通LQR 方法及其问题第47-49页
   ·增广LQR 控制器设计第49-58页
     ·状态变量模型(SVM)的形式第49-50页
     ·状态变量模型(SVM)系数矩阵的求取第50-53页
     ·状态变量模型(SVM)的精度第53-54页
     ·增广LQR 方法第54-56页
     ·状态变量模型控制仿真第56-58页
   ·基于增广LQR 方法的非线性模型直接推力控制第58-62页
   ·本章小结第62-64页
第五章 基于神经网络逆控制的发动机直接推力控制第64-75页
   ·概述第64-65页
   ·总体控制方案第65-67页
   ·基于神经网络的逆控制器设计第67-69页
   ·直接推力逆控制仿真第69-73页
   ·本章小结第73-75页
第六章 总结与展望第75-77页
   ·总结第75-76页
   ·展望第76-77页
参考文献第77-82页
致谢第82-83页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第83页

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