中文摘要 | 第1-5页 |
英文摘要 | 第5-12页 |
第一章 绪论 | 第12-19页 |
·论文研究的背景与意义 | 第12-13页 |
·容错控制技术 | 第13-17页 |
·容错控制的分类和方法 | 第14-16页 |
·容错控制存在的问题和发展展望 | 第16-17页 |
·本文概要 | 第17-19页 |
第二章 基础理论 | 第19-38页 |
·线性变参数理论 | 第19-23页 |
·线性变参数系统 | 第20页 |
·多胞LPV 模型的建立 | 第20-23页 |
·BP 神经网络结构及学习算法 | 第23-25页 |
·前向神经网络结构 | 第23页 |
·前向神经网络BP 学习算法 | 第23-24页 |
·前向神经网络设计分析 | 第24-25页 |
·径向基神经网络 | 第25-27页 |
·线性矩阵不等式 | 第27-29页 |
·基本概念 | 第27-28页 |
·关于线性矩阵不等式的主要定理 | 第28-29页 |
·H_∞理论 | 第29-36页 |
·H_∞性能指标 | 第29-31页 |
·H_∞控制 | 第31-33页 |
·区域极点配置 | 第33-36页 |
·LPV 控制 | 第36-37页 |
·本章小结 | 第37-38页 |
第三章 歼击机自调度跟踪控制 | 第38-61页 |
·引言 | 第38-39页 |
·基于多胞LPV 模型和神经网络的非线性系统的自调度跟踪控制 | 第39-46页 |
·自调度跟踪控制器设计 | 第39-43页 |
·自适应RBF 神经网络 | 第43-45页 |
·闭环系统稳定性分析 | 第45-46页 |
·歼击机数学模型 | 第46-49页 |
·飞机方程描述 | 第46-48页 |
·气动力矩系数模型和气动数据处理 | 第48-49页 |
·大气环境的数学模型 | 第49页 |
·歼击机自调度跟踪控制律设计及仿真 | 第49-53页 |
·正常飞机仿真结果 | 第53-54页 |
·0506 状态仿真 | 第53页 |
·0508 状态仿真 | 第53-54页 |
·飞行性能指标验证 | 第54-55页 |
·飞行性能指标 | 第54页 |
·正常飞行情况下的飞行指标验证 | 第54-55页 |
·本章小结 | 第55-61页 |
第四章 歼击机自调度可靠跟踪控制 | 第61-78页 |
·引言 | 第61页 |
·故障飞机模型 | 第61-64页 |
·容错控制系统典型故障模式 | 第61-62页 |
·故障飞机气动力系数数学模型 | 第62-64页 |
·基于多胞LPV 模型的自调度可靠容错控制律 | 第64-69页 |
·飞行仿真实例 | 第69-72页 |
·0506 状态下右单平尾损伤5096故障仿真 | 第70-71页 |
·0506 状态下右单副翼损伤10096故障仿真 | 第71页 |
·0508 状态下右单平尾损伤5096故障仿真 | 第71-72页 |
·0508 状态下右单副翼损伤10096故障仿真 | 第72页 |
·故障情况的飞行指标验证 | 第72-73页 |
·本章小结 | 第73-78页 |
第五章 歼击机智能自调度容错控制 | 第78-100页 |
·引言 | 第78-79页 |
·HLPV 介绍 | 第79-82页 |
·基于HLPV 理论的智能自调度容错控制 | 第82-89页 |
·HLPV 模型 | 第82-83页 |
·基于HLPV 模型的容错控制器 | 第83-88页 |
·自调度BP 神经网络 | 第88-89页 |
·飞行仿真 | 第89-91页 |
·0506 状态下右单平尾损伤100%故障仿真 | 第89-90页 |
·0506 状态下右单平尾卡死-5° 故障仿真 | 第90页 |
·0508 状态下右单平尾损伤100%故障仿真 | 第90-91页 |
·0508 状态下右单平尾卡死-5° 故障仿真 | 第91页 |
·故障仿真指标验证 | 第91-92页 |
·智能自调度容错控制与自调度可靠容错控制的比较 | 第92-93页 |
·本章小结 | 第93-100页 |
第六章 总结及以后研究发展方向 | 第100-103页 |
·总结 | 第100-101页 |
·关于本文工作的可持续性研究 | 第101-103页 |
参考文献 | 第103-107页 |
致谢 | 第107-108页 |
在学期间的研究成果 | 第108-109页 |
附录 | 第109-112页 |
附录一 气动力系数坐标系转换关系 | 第109-111页 |
附录二 飞机方程中各参数意义 | 第111-112页 |