第1章 绪论 | 第1-28页 |
·课题的背景、目的和意义 | 第12-16页 |
·课题的背景 | 第12-13页 |
·课题的目的和意义 | 第13-16页 |
·BTT导弹控制系统设计方法综述 | 第16-19页 |
·基于经典控制理论设计方法 | 第16-17页 |
·基于现代控制理论设计方法 | 第17-19页 |
·基于智能控制理论设计方法 | 第19页 |
·基于动态逆系统和神经网络的飞行器控制系统研究现状综述 | 第19-27页 |
·基于动态逆系统方法的飞行器控制系统设计综述 | 第20-21页 |
·神经网络方法在飞行器控制系统中的应用综述 | 第21-23页 |
·神经网络控制方案及其在设计飞行器控制系统中的应用 | 第23-27页 |
·本文的主要工作 | 第27-28页 |
第2章 非线性控制系统的动态逆系统理论基础 | 第28-41页 |
·引言 | 第28页 |
·逆系统理论的基本概念与原理 | 第28-31页 |
·逆系统概念 | 第28-29页 |
·α阶积分逆系统 | 第29-30页 |
·伪线性系统 | 第30-31页 |
·逆系统方法原理 | 第31页 |
·单变量控制系统的α阶积分逆与控制器设计 | 第31-33页 |
·状态方程的α阶积分逆 | 第32-33页 |
·控制器设计 | 第33页 |
·多变量控制系统状态方程的α阶积分逆与控制器设计 | 第33-36页 |
·简单系统的求逆方法 | 第34-35页 |
·一般系统的求逆方法 | 第35-36页 |
·反馈线性化控制律设计 | 第36-38页 |
·解耦与镇定 | 第38-40页 |
·解耦控制 | 第38页 |
·镇定问题 | 第38-40页 |
·本章小结 | 第40-41页 |
第3章 多层前向神经网络的理论研究 | 第41-53页 |
·引言 | 第41页 |
·多层前向神经网络的逼近能力 | 第41-44页 |
·反向传播(BP)神经网络的训练算法及改进研究 | 第44-52页 |
·基本BP算法 | 第44-46页 |
·BP算法的改进 | 第46-47页 |
·用Marquardt算法改进BP算法 | 第47-49页 |
·各种训练算法性能仿真 | 第49-52页 |
·本章小结 | 第52-53页 |
第4章 基于逆系统方法的BTT导弹控制系统设计 | 第53-74页 |
·引言 | 第53页 |
·BTT导弹数学模型的建立及其不确定性分析 | 第53-56页 |
·BTT导弹数学模型的建立 | 第53-55页 |
·BTT导弹数学模型的不确定性分析 | 第55-56页 |
·BTT导弹控制系统的设计目标 | 第56-57页 |
·BTT导弹的动态逆控制器设计 | 第57-63页 |
·对非最小相位对象控制动态逆方法的特点 | 第57-58页 |
·基于动态逆系统方法的控制器设计 | 第58-63页 |
·导弹动态逆控制系统输出渐近无差跟踪 | 第63页 |
·BTT导弹控制系统性能分析 | 第63-73页 |
·系统的静态和动态性能 | 第64-68页 |
·系统的跟踪性能 | 第68-70页 |
·系统的鲁棒性能 | 第70-73页 |
·本章小结 | 第73-74页 |
第5章 基于神经网络的BTT导弹鲁棒动态逆控制系统设计 | 第74-91页 |
·引言 | 第74-75页 |
·基于神经网络的BTT导弹鲁棒动态逆控制器设计 | 第75-83页 |
·系统动态逆误差 | 第75-76页 |
·神经网络自适应在线学习控制与稳定性分析 | 第76-79页 |
·神经网络自适应补偿器结构设计 | 第79-80页 |
·神经网络离线学习和训练 | 第80-82页 |
·神经网络在线学习控制和训练 | 第82-83页 |
·BTT导弹鲁棒控制系统的性能分析 | 第83-89页 |
·本章小结 | 第89-91页 |
第6章 BTT导弹控制系统数学仿真研究 | 第91-107页 |
·引言 | 第91-95页 |
·BTT导弹控制系统数学仿真描述 | 第95页 |
·BTT导弹控制系统数学仿真模型 | 第95-98页 |
·BTT导弹控制系统数学仿真结果 | 第98-106页 |
·正弦指令信号的跟踪比较 | 第99-102页 |
·方波指令信号的跟踪比较 | 第102-106页 |
·本章小结 | 第106-107页 |
结论 | 第107-110页 |
参考文献 | 第110-125页 |
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第125-127页 |
致谢 | 第127-128页 |
个人简历 | 第128-129页 |
附录A | 第129-134页 |
附录B | 第134-142页 |