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 |