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空中加油过程中无人机精确跟踪控制研究

摘要第4-5页
abstract第5页
第一章 绪论第12-20页
    1.1 课题的研究背景及意义第12-14页
    1.2 无人机自主空中加油技术的研究现状第14-15页
    1.3 无人机控制技术研究现状第15-18页
    1.4 本文主要工作及章节安排第18-20页
第二章 空中加油精确跟踪系统建模第20-31页
    2.1 无人受油机精确跟踪控制系统结构第20-21页
    2.2 无人受油机模型第21-24页
        2.2.1 假设条件和坐标系定义第21-22页
        2.2.2 无人受油机非线性六自由度模型第22-24页
    2.3 大气紊流模型第24-26页
    2.4 加油机尾涡流模型第26-30页
        2.4.1 加油机尾涡流场介绍第27-28页
        2.4.2 加油机尾涡流模型建立第28-29页
        2.4.3 尾涡流作用等效模型第29-30页
    2.5 本章小结第30-31页
第三章 基于神经网络Backstepping飞行控制系统设计第31-47页
    3.1 传统无人受油机控制系统设计方法第31页
    3.2 神经网络Backstepping飞行控制系统设计第31-40页
        3.2.1 神经网络非线性逼近特性第32-33页
        3.2.2 控制器设计第33-35页
        3.2.3 稳定性证明第35-38页
        3.2.4 速度控制器设计第38页
        3.2.5 无人受油机飞行控制系统仿真第38-40页
    3.3 制导回路设计第40-44页
        3.3.1 横侧向L1制导加速度指令第41-42页
        3.3.2 纵向L1制导加速度指令第42页
        3.3.3 指令转换第42-44页
    3.4 仿真验证第44-46页
    3.5 本章小结第46-47页
第四章 无人受油机制导与控制一体化设计第47-64页
    4.1 制导与控制一体化设计方法第47页
    4.2 相对视角线模型第47-49页
    4.3 输入输出反馈线性化第49-54页
        4.3.1 控制策略第49-50页
        4.3.2 近似反馈线性化第50-54页
        4.3.3 逆矩阵为奇异矩阵的情况分析第54页
    4.4 基于神经网络自适应输出反馈一体化设计第54-60页
        4.4.1 神经网络自适应输出反馈控制方法第54-57页
        4.4.2 一体化控制器设计第57-60页
    4.5 仿真验证第60-63页
    4.6 本章小结第63-64页
第五章 空中加油精确跟踪系统综合仿真第64-72页
    5.1 无人受油机精确跟踪控制系统仿真结构第64-65页
    5.2 综合对比仿真第65-70页
        5.2.1 加入中度气流干扰的系统仿真第66-68页
        5.2.2 加入重度气流干扰的系统仿真第68-70页
    5.3 仿真结果对比分析第70-71页
    5.4 本章小结第71-72页
第六章 总结与展望第72-74页
    6.1 全文工作总结第72页
    6.2 后续工作展望第72-74页
参考文献第74-78页
致谢第78-79页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第79页

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