| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 课题的背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 自抗扰控制器的发展与研究 | 第14-17页 |
| 1.2.1 自抗扰控制器的发展过程 | 第14-15页 |
| 1.2.2 自抗扰控制器研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 粒子群算法的研究现状及应用 | 第17页 |
| 1.4 本文的主要研究工作 | 第17-19页 |
| 第二章 自抗扰控制器原理与仿真 | 第19-46页 |
| 2.1 自抗扰控制器的基本框架 | 第19-20页 |
| 2.2 自抗扰控制器的具体实现 | 第20-24页 |
| 2.2.1 跟踪微分器(TD) | 第20-22页 |
| 2.2.2 扩张状态观测器(ESO) | 第22-23页 |
| 2.2.3 非线性状态误差反馈控制律(NLSEF) | 第23-24页 |
| 2.3 自抗扰控制器的参数整定 | 第24-37页 |
| 2.3.1 跟踪微分器的参数整定 | 第24-25页 |
| 2.3.2 扩张状态观测器参数的整定 | 第25-33页 |
| 2.3.3 非线性状态反馈控制律参数的整定 | 第33-34页 |
| 2.3.4 参数b0的选择 | 第34页 |
| 2.3.5 被控对象的实验仿真数据 | 第34-37页 |
| 2.4 自抗扰控制器的仿真建模 | 第37-45页 |
| 2.4.1 自抗扰模块库的创建 | 第37-41页 |
| 2.4.2 创建自定义模块库 | 第41-42页 |
| 2.4.3 仿真实例 | 第42-45页 |
| 2.5 小结 | 第45-46页 |
| 第三章 自抗扰控制器参数粒子群寻优算法 | 第46-59页 |
| 3.1 引言 | 第46-47页 |
| 3.2 自抗扰控制器参数粒子群寻优算法 | 第47-52页 |
| 3.2.1 粒子群算法起源 | 第47-48页 |
| 3.2.2 粒子群算法原理 | 第48页 |
| 3.2.3 粒子群算法的流程 | 第48-50页 |
| 3.2.4 粒子的运动行为分析 | 第50-51页 |
| 3.2.5 粒子群算法收敛性分析 | 第51-52页 |
| 3.3 PSO-ADRC算法 | 第52-57页 |
| 3.3.1 基于粒子群算法的ADRC参数优化设计 | 第52-54页 |
| 3.3.2 PSO算法优化适应度函数的选择 | 第54-55页 |
| 3.3.3 粒子群算法参数优化流程 | 第55页 |
| 3.3.4 仿真实例 | 第55-57页 |
| 3.4 小结 | 第57-59页 |
| 第四章 PSO-ADRC在四旋翼飞控系统中的应用 | 第59-76页 |
| 4.1 引言 | 第59页 |
| 4.2 四旋翼直升机飞行原理 | 第59-61页 |
| 4.2.1 四旋翼动力 | 第60页 |
| 4.2.2 四旋翼运动 | 第60-61页 |
| 4.3 四旋翼直升机建模 | 第61-63页 |
| 4.4 仿真设计 | 第63-66页 |
| 4.4.1 引言 | 第63页 |
| 4.4.2 系统建模 | 第63-66页 |
| 4.5 仿真分析平台搭建 | 第66-70页 |
| 4.5.1 平台搭建 | 第67-68页 |
| 4.5.2 平台具体实现 | 第68-70页 |
| 4.6 PSO-ADRC算法在四旋翼飞控系统中的应用 | 第70-75页 |
| 4.6.1 引言 | 第70-71页 |
| 4.6.2 实验仿真 | 第71-75页 |
| 4.7 本章小结 | 第75-76页 |
| 第五章 总结与展望 | 第76-77页 |
| 5.1 本文的主要工作成果 | 第76页 |
| 5.2 关于后续工作的展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 附录 | 第81-83页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
