某型涡扇发动机容错控制系统的设计与验证
| 摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-11页 |
| 注释表 | 第11-12页 |
| 缩略词 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| ·研究背景 | 第13页 |
| ·控制系统故障诊断与容错控制技术概述 | 第13-15页 |
| ·控制系统故障诊断 | 第13-14页 |
| ·控制系统容错控制 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-17页 |
| ·故障诊断技术的国内外研究现状 | 第15-16页 |
| ·容错控制的国内外现状 | 第16-17页 |
| ·本文研究内容 | 第17-19页 |
| 第二章 建立发动机状态变量模型及简化实时模型 | 第19-29页 |
| ·发动机部件级模型简介 | 第19-20页 |
| ·发动机状态变量模型的建立 | 第20-24页 |
| ·基于小扰动法求取状态变量模型 | 第21-24页 |
| ·简化实时模型的建立 | 第24-28页 |
| ·稳态模型的建立 | 第24-25页 |
| ·动态模型的建立 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于卡尔曼滤波器的故障诊断 | 第29-39页 |
| ·卡尔曼滤波器简介 | 第29-30页 |
| ·卡尔曼滤波器的推导 | 第30-33页 |
| ·卡尔曼滤波器推导的基本假设 | 第30页 |
| ·卡尔曼滤波器基本方程的推导 | 第30-33页 |
| ·系统噪声Q和观测噪声R的选取 | 第33-34页 |
| ·基于卡尔曼滤波器的故障诊断设计 | 第34-38页 |
| ·单个传感器的故障诊断 | 第34-36页 |
| ·多个传感器的故障诊断 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 容错控制器设计 | 第39-50页 |
| ·航空发动机控制器设计概述 | 第39-40页 |
| ·基于RBF神经网络的自学习前馈PID控制器 | 第40-45页 |
| ·RBF神经网络简介 | 第40-41页 |
| ·基于RBF神经网络的自学习前馈PID控制器设计 | 第41-43页 |
| ·控制算法的程序实现 | 第43-44页 |
| ·转速闭环控制数字仿真试验 | 第44-45页 |
| ·基于解析余度的容错控制简介 | 第45-49页 |
| ·基于卡尔曼滤波器的模型信号修正 | 第46-47页 |
| ·信号重构数字仿真试验 | 第47-49页 |
| ·基于解析余度的容错控制系统设计 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 快速原型控制器设计 | 第50-62页 |
| ·快速原型控制器概述 | 第50-51页 |
| ·快速原型控制器总体设计 | 第51-52页 |
| ·快速原型控制器开发平台 | 第51-52页 |
| ·快速原型控制器总体设计方案 | 第52页 |
| ·快速原型控制器硬件设计 | 第52-57页 |
| ·快速原型控制器硬件平台选择 | 第52-54页 |
| ·快速原型控制器信号调理与驱动模块设计 | 第54-56页 |
| ·快速原型控制器硬件实物 | 第56-57页 |
| ·快速原型控制器软件设计 | 第57-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 半物理仿真试验 | 第62-75页 |
| ·半物理仿真试验技术概述 | 第62-63页 |
| ·半物理仿真试验平台简介 | 第63-66页 |
| ·半物理仿真试验平台适应性改造 | 第66-67页 |
| ·半物理仿真试验 | 第67-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第七章 总结与展望 | 第75-77页 |
| ·论文总结 | 第75-76页 |
| ·工作展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第82页 |
