| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| ·研究现状及发展趋势 | 第9-11页 |
| ·主要研究内容 | 第11-13页 |
| 2 直升机系统动力学模型分析 | 第13-18页 |
| ·直升机系统概述 | 第13-17页 |
| ·系统的动力学模型 | 第14-15页 |
| ·系统的状态方程及近似线性分析 | 第15-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 3 粒子群优化模糊神经网络控制 | 第18-37页 |
| ·粒子群算法 | 第18-20页 |
| ·基本粒子群算法 | 第18页 |
| ·自适应变异粒子群优化算法 | 第18-20页 |
| ·模糊控制理论概述 | 第20-24页 |
| ·模糊控制系统 | 第20-21页 |
| ·模糊控制器结构 | 第21-24页 |
| ·RBF 神经网络 | 第24-26页 |
| ·RBF 神经网络基本理论及其算法 | 第24-25页 |
| ·RBF 神经网络计算 | 第25-26页 |
| ·模糊神经网络直升机控制系统 | 第26-36页 |
| ·模糊神经网络 | 第26-28页 |
| ·直升机模糊神经网络控制系统 | 第28-29页 |
| ·模糊 RBF 神经网络算法 | 第29-31页 |
| ·粒子群优化模糊 RBF 神经网络 | 第31-34页 |
| ·控制仿真结果与分析 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于滑动窗口的变结构模糊神经网络和逆系统的控制算法 | 第37-57页 |
| ·模糊神经网络存在问题及研究现状 | 第37页 |
| ·滑动窗口 | 第37-39页 |
| ·变结构模糊神经网络算法 | 第39-42页 |
| ·变结构模糊神经网络模型 | 第39-40页 |
| ·算法描述 | 第40-42页 |
| ·逆系统 | 第42-50页 |
| ·逆系统方法 | 第42-44页 |
| ·非线性动态逆模型辨识算法验证 | 第44-45页 |
| ·算法测试仿真结果与分析 | 第45-50页 |
| ·变结构模糊神经网络逆系统解耦控制研究 | 第50-55页 |
| ·三自由度直升机模型可逆性分析 | 第50-51页 |
| ·三自由度直升机系统逆模型辨识 | 第51-52页 |
| ·三自由度直升机逆解耦控制系统 | 第52-53页 |
| ·控制仿真结果与分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 5 直升机系统实时控制研究 | 第57-68页 |
| ·基于 MATLAB 的实时仿真控制实验 | 第57-64页 |
| ·三自由度直升机 PID 控制器设计 | 第58-61页 |
| ·三自由度直升机控制系统 Simulink 结构图的搭建 | 第61-64页 |
| ·基于 VC++软件控制平台设计 | 第64-66页 |
| ·VC++与直升机系统运动控制卡接口 | 第64页 |
| ·控制平台软件开发 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 结论与展望 | 第68-69页 |
| 工作总结 | 第68页 |
| 展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |