| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-28页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第15-26页 |
| 1.2.1 高超声速飞行器数学模型概述 | 第15-17页 |
| 1.2.2 高超声速飞行器再入姿态控制问题简述 | 第17-19页 |
| 1.2.3 高超声速飞行器再入姿态控制方法概述 | 第19-26页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及章节安排 | 第26-28页 |
| 第2章 高超声速飞行器再入数学模型及自适应扰动补偿再入姿态控制 | 第28-46页 |
| 2.1 引言 | 第28页 |
| 2.2 高超声速飞行器再入飞行数学模型 | 第28-36页 |
| 2.2.1 再入姿态运动学与动力学模型 | 第28-32页 |
| 2.2.2 面向控制系统设计的数学模型 | 第32-36页 |
| 2.3 自适应扰动补偿再入姿态控制 | 第36-45页 |
| 2.3.1 自适应反演姿态控制器设计 | 第36-41页 |
| 2.3.2 数值仿真与结果分析 | 第41-45页 |
| 2.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第3章 基于扩张状态观测器的状态约束再入姿态控制 | 第46-76页 |
| 3.1 引言 | 第46页 |
| 3.2 基于有限时间扩张状态观测器的再入姿态控制 | 第46-58页 |
| 3.2.1 有限时间扩张状态观测器设计 | 第48-50页 |
| 3.2.2 外环角度跟踪控制器设计 | 第50-51页 |
| 3.2.3 内环角速度跟踪控制器设计 | 第51-53页 |
| 3.2.4 数值仿真与结果分析 | 第53-58页 |
| 3.3 基于新型SESO的状态约束姿态控制 | 第58-75页 |
| 3.3.1 Sigmoid扩张状态观测器设计 | 第58-64页 |
| 3.3.2 基于SESO的BLF控制器设计 | 第64-67页 |
| 3.3.3 稳定性分析 | 第67-69页 |
| 3.3.4 数值仿真与结果分析 | 第69-75页 |
| 3.4 本章小结 | 第75-76页 |
| 第4章 基于神经网络扰动估计器的抗饱和再入姿态控制 | 第76-100页 |
| 4.1 引言 | 第76-77页 |
| 4.2 RBF神经网络近似特性 | 第77页 |
| 4.3 神经网络再入姿态控制 | 第77-85页 |
| 4.3.1 神经网络姿态控制器设计 | 第78-79页 |
| 4.3.2 稳定性分析 | 第79-82页 |
| 4.3.3 数值仿真与结果分析 | 第82-85页 |
| 4.4 有限时间神经网络抗饱和姿态控制 | 第85-99页 |
| 4.4.1 有限时间抗饱和姿态控制器设计 | 第86-88页 |
| 4.4.2 稳定性分析 | 第88-92页 |
| 4.4.3 数值仿真与结果分析 | 第92-99页 |
| 4.5 本章小结 | 第99-100页 |
| 第5章 基于滑模扰动观测器的预设性能再入姿态控制 | 第100-126页 |
| 5.1 引言 | 第100-101页 |
| 5.2 基于高阶滑模扰动观测器的再入姿态控制 | 第101-108页 |
| 5.2.1 跟踪误差模型转换与滑模控制器设计 | 第101-104页 |
| 5.2.2 数值仿真与结果分析 | 第104-108页 |
| 5.3 基于新型滑模扰动观测器的预设性能姿态控制 | 第108-125页 |
| 5.3.1 新型滑模扰动观测器 | 第109-115页 |
| 5.3.2 预设暂态跟踪性能 | 第115-116页 |
| 5.3.3 预设性能再入姿态控制器设计 | 第116-118页 |
| 5.3.4 系统稳定性分析 | 第118-121页 |
| 5.3.5 数值仿真与结果分析 | 第121-125页 |
| 5.4 本章小结 | 第125-126页 |
| 结论 | 第126-128页 |
| 参考文献 | 第128-140页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第140-142页 |
| 致谢 | 第142-143页 |
| 个人简历 | 第143页 |