| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·论文的选题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·航空发动机控制研究现状 | 第11-14页 |
| ·粒子群算法及其在控制方法中的研究现状 | 第14-15页 |
| ·论文主要内容及结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 航空发动机建模与分析 | 第17-31页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·航空发动机部件级非线性系统分析 | 第17-23页 |
| ·航空发动机部件级非线性系统基本方程 | 第17-22页 |
| ·航空发动机共同工作方程 | 第22-23页 |
| ·航空发动机非线性系统的状态空间形式 | 第23页 |
| ·航空发动机飞行包线 | 第23-24页 |
| ·航空发动机控制变量选取 | 第24-25页 |
| ·航空发动机小偏差状态变量模型的建立 | 第25-30页 |
| ·航空发动机小偏差状态变量模型一般形式 | 第25-26页 |
| ·基于改进最小二乘拟合方法的航空发动机建模 | 第26-27页 |
| ·航空发动机小偏差状态变量模型 | 第27-28页 |
| ·航空发动机小偏差状态变量模型性能分析 | 第28-30页 |
| ·结论 | 第30-31页 |
| 第3章 改进粒子群算法 | 第31-40页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·基本粒子群算法 | 第32-34页 |
| ·基本原理 | 第32-33页 |
| ·参数分析 | 第33页 |
| ·实现步骤 | 第33-34页 |
| ·改进粒子群算法 | 第34-39页 |
| ·基本粒子群算法的改进思路 | 第34-36页 |
| ·改进粒子群算法的实现步骤 | 第36-37页 |
| ·改进粒子群算法函数测试 | 第37-39页 |
| ·结论 | 第39-40页 |
| 第4章 基于改进粒子群算法的航空发动机逆控制器设计 | 第40-52页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·基于改进粒子群算法的航空发动机BP网络辨识 | 第41-45页 |
| ·航空发动机BP网络辨识一般形式 | 第41-42页 |
| ·基于改进粒子群算法的航空发动机BP网络辨识 | 第42页 |
| ·基于改进粒子群算法的航空发动机BP网络辨识性能分析 | 第42-45页 |
| ·航空发动机神经网络逆控制方法 | 第45-48页 |
| ·神经网络逆控制方法原理分析 | 第45-47页 |
| ·航空发动机神经网络逆控制 | 第47-48页 |
| ·航空发动机逆控制系统性能分析 | 第48-51页 |
| ·结论 | 第51-52页 |
| 第5章 基于改进粒子群算法的航空发动机解耦控制器设计 | 第52-60页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·基于PID网络的解耦控制器一般形式 | 第52-54页 |
| ·基于改进粒子群算法的PID网络解耦控制器结构 | 第54-56页 |
| ·控制系统性能分析 | 第56-59页 |
| ·结论 | 第59-60页 |
| 第6章 基于粒子群算法的航空发动机鲁棒H∞控制器设计 | 第60-77页 |
| ·引言 | 第60-61页 |
| ·混合灵敏度鲁棒H∞控制器设计 | 第61-63页 |
| ·基于改进粒子群算法的鲁棒H∞控制器设计 | 第63-67页 |
| ·加权函数矩阵优化问题 | 第63页 |
| ·参数编码 | 第63-64页 |
| ·目标函数定义 | 第64-65页 |
| ·最优加权函数矩阵搜索 | 第65-67页 |
| ·航空发动机鲁棒H∞控制器设计 | 第67-70页 |
| ·目标函数分析 | 第67-68页 |
| ·混合优化算法中参数的选取 | 第68页 |
| ·改进粒子群算法优化结果 | 第68-70页 |
| ·航空发动机控制系统性能评价 | 第70-76页 |
| ·控制系统灵敏度分析 | 第70页 |
| ·控制系统响应分析 | 第70-72页 |
| ·控制系统鲁棒性能分析 | 第72-76页 |
| ·结论 | 第76-77页 |
| 第7章 总结 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-84页 |
| 攻读硕士期间发表论文情况 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 附录A | 第86-88页 |
| 附录B | 第88-90页 |
