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基于轨迹线性化方法的近空间飞行器鲁棒自适应控制研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
图、表清单第11-12页
注 释 表第12-14页
第一章 绪论第14-26页
   ·课题研究背景、意义及所面临的问题第14-18页
     ·课题研究背景第14-15页
     ·课题研究目的和意义第15-16页
     ·近空间飞行器所面临的控制难题第16-18页
   ·飞行控制方法研究现状第18-22页
     ·增益预置(Gain Scheduling)第18-19页
     ·反馈线性化(Feedback Linearization)第19页
     ·动态逆(Dynamic Inverse)第19-20页
     ·滑模变结构控制(Sliding Mode Control)第20-21页
     ·轨迹线性化(Trajectory Linearization)第21-22页
   ·不确定系统控制方法研究现状第22-24页
     ·鲁棒控制(Robust Control)第22页
     ·干扰观测器(Disturbance Observer)第22页
     ·自适应控制(Adaptive Control)第22-23页
     ·小波神经网络(Wavelet Nerual Network)第23-24页
   ·本文主要研究内容第24-26页
第二章 近空间飞行器飞行运动数学模型及分析第26-44页
   ·引言第26-27页
   ·近空间飞行器的气动力结构和操纵特性第27-28页
   ·近空间飞行器飞行运动非线性数学模型第28-31页
     ·基本假设第28页
     ·基本坐标系的确定第28-29页
     ·近空间飞行器飞行运动数学模型第29-31页
   ·近空间飞行器大包络飞行动力系统第31-33页
   ·转动惯性矩I_(xx) , I_(yy) , I_(zz) 以及X_(cg) 模型第33页
   ·近空间飞行器的飞行控制特性第33-40页
   ·近空间飞行器飞行运动控制模型第40-42页
   ·小结第42-44页
第三章 基于径向基神经网络轨迹线性化不确定飞行控制第44-66页
   ·引言第44-45页
   ·基于轨迹线性化方法的近空间飞行器飞行控制系统设计第45-52页
     ·近空间飞行器运动模型描述第45页
     ·轨迹线性化方法及近空间控制系统设计第45-48页
     ·基于TLC 方法近空间飞行器控制系统设计第48-51页
     ·闭环PD 谱设计第51-52页
   ·基于全调节径向基神经网络的鲁棒自适应轨迹线性化控制第52-64页
     ·控制器设计第52-57页
     ·稳定性分析第57-59页
     ·近空间飞行器姿态控制仿真验证第59-64页
   ·小结第64-66页
第四章 基于小波神经网络鲁棒自适应控制第66-76页
   ·引言第66-67页
   ·小波网络第67-68页
     ·小波第67页
     ·小波神经网络第67-68页
   ·基于小波神经网络自适应轨迹线性化方法第68-75页
     ·问题陈述第68-70页
     ·小波神经网络控制器设计第70-72页
     ·近空间飞行控制系统仿真验证第72-75页
   ·小结第75-76页
第五章 基于小波神经网络干扰观测器的鲁棒自适应控制第76-86页
   ·引言第76-77页
   ·基于小波神经网络干扰观测器的自适应TLC 方法第77-85页
     ·问题提出第77页
     ·小波神经网络干扰观测器的设计第77-79页
     ·基于小波神经网络干扰观测器的轨迹线性化控制方法第79-81页
     ·控制器稳定性分析第81-82页
     ·NSV 飞行控制系统仿真验证第82-85页
   ·小结第85-86页
第六章 基于模糊小波神经网络鲁棒自适应控制第86-96页
   ·引言第86页
   ·模糊小波神经网络第86-94页
     ·模糊小波神经网络的构造第86-88页
     ·控制器设计及稳定性分析第88-90页
     ·模糊小波神经网络的飞行姿态控制系统仿真验证第90-94页
   ·小结第94-96页
第七章 总结与展望第96-100页
 总结第96-97页
 展望第97-100页
参考文献第100-114页
致谢第114-116页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第116-118页
附录A 近空间飞行器数学模型轨迹线性化具体表达式第118-119页

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