非线性自适应逆控制在无人机自驾仪中的应用研究
| 提要 | 第1-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·自适应逆控制概述 | 第8-10页 |
| ·自适应逆控制的基本原理 | 第8-9页 |
| ·具有消除对象扰动的模型参考自适应逆控制 | 第9-10页 |
| ·非线性自适应逆控制系统研究进展 | 第10-12页 |
| ·无人机自驾仪的历史背景及发展状况 | 第12-15页 |
| ·国内外发展状况 | 第13-14页 |
| ·现有飞行姿态控制方法 | 第14-15页 |
| ·选题背景及意义 | 第15-16页 |
| ·论文的研究内容及结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 非线性系统的逆 | 第17-29页 |
| ·无人机参考模型 | 第17-25页 |
| ·基本坐标系及基本参数 | 第17-19页 |
| ·飞行动力学方程 | 第19-20页 |
| ·无人机的气动力和气动力矩 | 第20-21页 |
| ·无人机的基本数学模型 | 第21-22页 |
| ·数学模型的简化和线性化 | 第22-25页 |
| ·无人机系统的自适应逆控制可行性 | 第25-28页 |
| ·非线性系统逆的存在性定理 | 第25-27页 |
| ·无人机系统逆存在性 | 第27-28页 |
| ·本章小节 | 第28-29页 |
| 第三章 神经网络自适应逆控制设计方法 | 第29-48页 |
| ·人工神经网络概述 | 第29页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第29-34页 |
| ·径向基函数神经网络的学习算法简介 | 第31-32页 |
| ·径向基函数神经网络动态逆的存在性 | 第32-34页 |
| ·自适应LMS 滤波器 | 第34-38页 |
| ·自适应滤波器结构 | 第34-36页 |
| ·LMS 算法 | 第36-37页 |
| ·非线性滤波器 | 第37-38页 |
| ·非线性对象建模 | 第38-41页 |
| ·非线性对象正向建模 | 第38-39页 |
| ·非线性对象逆建模 | 第39-41页 |
| ·建模仿真实验研究 | 第41-42页 |
| ·MIMO 系统建模方法 | 第42-44页 |
| ·非线性自适应逆控制系统设计 | 第44-47页 |
| ·本章小节 | 第47-48页 |
| 第四章 无人机自适应逆控制系统 | 第48-55页 |
| ·无人机建模 | 第48-50页 |
| ·无人机正向建模 | 第49-50页 |
| ·无人机逆建模 | 第50页 |
| ·系统仿真实验研究 | 第50-53页 |
| ·无人机自驾仪系统 | 第53-54页 |
| ·本章小节 | 第54-55页 |
| 第五章 结论及展望 | 第55-56页 |
| ·结论 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 摘要 | 第61-63页 |
| ABSTRACT | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
