| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 图表清单 | 第9-10页 |
| 注释表 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·概述 | 第11-12页 |
| ·重构控制与控制分配理论的研究现状及应用 | 第12-14页 |
| ·重构控制的研究现状及应用 | 第12-13页 |
| ·控制分配理论的研究现状及应用 | 第13-14页 |
| ·重构控制与控制分配理论存在的主要问题 | 第14-15页 |
| ·重构控制技术存在的问题 | 第14-15页 |
| ·控制分配理论存在问题 | 第15页 |
| ·重构控制与控制分配理论的发展趋势 | 第15-16页 |
| ·重构控制技术的发展趋势 | 第15页 |
| ·控制分配技术的发展趋势 | 第15-16页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第16-17页 |
| 第二章 控制分配的相关理论 | 第17-22页 |
| ·冗余控制 | 第17页 |
| ·基于控制分配的冗余控制设计 | 第17-20页 |
| ·冗余控制的被控对象 | 第17-18页 |
| ·控制分配的问题描述 | 第18-19页 |
| ·控制分配优化的目标及任务目标 | 第19页 |
| ·基于控制分配的冗余控制系统结构 | 第19-20页 |
| ·设计步骤 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 粒子群算法简介 | 第22-31页 |
| ·智能计算 | 第22-23页 |
| ·标准粒子群算法 | 第23-26页 |
| ·生物学背景 | 第23页 |
| ·基本概念及进化方程 | 第23-24页 |
| ·粒子群算法流程 | 第24-25页 |
| ·粒子群算法的社会行为分析 | 第25-26页 |
| ·粒子群算法与其他进化算法的比较 | 第26页 |
| ·粒子群算法的参数选择 | 第26-28页 |
| ·惯性权重 | 第26-27页 |
| ·认知系数与社会系数 | 第27页 |
| ·其他参数 | 第27-28页 |
| ·粒子群算法的行为及收敛性分析 | 第28-30页 |
| ·粒子群算法的统一模型 | 第28页 |
| ·粒子群算法的行为分析 | 第28-30页 |
| ·粒子群算法的收敛性分析 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 一种改进粒子群算法的研究与应用 | 第31-47页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·改进的粒子群算法 | 第31-32页 |
| ·一种动态改变惯性权重的粒子群优化算法 | 第32-34页 |
| ·改进的惯性权重策略 | 第32-34页 |
| ·动态惯性权重粒子群算法的流程 | 第34页 |
| ·动态惯性的粒子群优化算法测试函数 | 第34-37页 |
| ·测试函数介绍 | 第35页 |
| ·测试函数仿真与分析 | 第35-37页 |
| ·动态惯性权重粒子群算法的 PID 参数整定 | 第37-40页 |
| ·PID 控制的基本原则 | 第37-38页 |
| ·Z-N 法参数整定 | 第38页 |
| ·基于改进 PSO 算法的参数整定 | 第38-39页 |
| ·仿真结果与分析 | 第39-40页 |
| ·基于改进粒子群算法的控制分配应用 | 第40-46页 |
| ·问题描述 | 第40-41页 |
| ·控制律设计 | 第41-42页 |
| ·基于粒子群算法的控制分配设计 | 第42-43页 |
| ·仿真验证及结果分析 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于自适应控制分配的多操纵面飞行器重构控制 | 第47-56页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·自适应控制分配重构控制理论准备 | 第47-49页 |
| ·系统结构 | 第47-48页 |
| ·Hurwitz 矩阵 | 第48-49页 |
| ·基于自适应控制分配的故障系统的重构控制 | 第49-55页 |
| ·问题描述 | 第49-50页 |
| ·控制律设计 | 第50-51页 |
| ·控制效率矩阵设计 | 第51-53页 |
| ·仿真结果及分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 全文总结及展望 | 第56-57页 |
| ·本文论文主要工作 | 第56页 |
| ·后续工作及展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 在学期间的研究成果及学术论文情况 | 第63页 |