| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第15-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.1 稳瞄平台技术发展现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 稳瞄平台的结构性能及耦合分析研究 | 第16-17页 |
| 1.2.3 船载天线稳瞄平台视轴稳定控制算法研究现状 | 第17-19页 |
| 1.2.4 船载天线稳瞄平台跟踪控制技术 | 第19页 |
| 1.3 论文主要工作与结构安排 | 第19-22页 |
| 第二章 船载天线稳瞄平台系统分析与设计 | 第22-42页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 天线稳瞄平台框架结构 | 第22-23页 |
| 2.3 天线稳瞄平台控制系统组成部分数学模型 | 第23-25页 |
| 2.3.1 电机及负载平台数学模型 | 第23-24页 |
| 2.3.2 陀螺数学模型 | 第24页 |
| 2.3.3 功率放大器数学模型 | 第24页 |
| 2.3.4 图像目标跟踪数学模型 | 第24-25页 |
| 2.3.5 低通滤波数学模型 | 第25页 |
| 2.4 船载天线稳瞄平台视轴稳定控制算法 | 第25-27页 |
| 2.4.1 PID神经元网络控制 | 第25-26页 |
| 2.4.2 模糊控制 | 第26页 |
| 2.4.3 滑膜控制 | 第26页 |
| 2.4.4 自适应控制 | 第26-27页 |
| 2.5 天线稳瞄平台的控制方案 | 第27-32页 |
| 2.5.1 四环串级复合控制 | 第27-31页 |
| 2.5.2 自适应逆控制 | 第31-32页 |
| 2.6 海浪谱分解与海浪建模 | 第32-35页 |
| 2.6.1 海浪特性 | 第32页 |
| 2.6.2 海况等级 | 第32-33页 |
| 2.6.3 海浪建模仿真 | 第33-35页 |
| 2.7 天线稳瞄平台隔离船体角运动方程 | 第35-38页 |
| 2.8 天线稳瞄平台轴系解耦 | 第38-41页 |
| 2.9 本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 自适应逆控制算法研究 | 第42-53页 |
| 3.1 引言 | 第42页 |
| 3.2 自适应逆控制 | 第42-47页 |
| 3.2.1 自适应逆控制的结构 | 第42-45页 |
| 3.2.2 自适应逆控制的特性 | 第45-47页 |
| 3.3 自适应逆控制系统建模 | 第47-52页 |
| 3.3.1 自适应逆控制系统对象建模 | 第47-49页 |
| 3.3.2 自适应逆控制系统逆对象建模 | 第49-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 船载天线稳瞄平台的自适应逆控制系统辨识 | 第53-79页 |
| 4.1 引言 | 第53页 |
| 4.2 神经网络建模概述 | 第53-55页 |
| 4.3 函数连接型神经网络 | 第55-61页 |
| 4.3.1 FLNN的结构 | 第55-58页 |
| 4.3.2 FLNN的扩展函数基 | 第58-59页 |
| 4.3.3 FLNN的改进 | 第59-61页 |
| 4.4 船载天线稳瞄平台自适应逆控制系统辨识 | 第61-62页 |
| 4.4.1 系统对象和逆对象在线辨识 | 第61-62页 |
| 4.4.2 系统控制器的离线辨识 | 第62页 |
| 4.5 PSO算法寻优 | 第62-68页 |
| 4.5.1 基本PSO算法 | 第63-64页 |
| 4.5.2 混沌变参数粒子群优化算法 | 第64-66页 |
| 4.5.3 混沌变参数粒子群优化算法仿真测试 | 第66-68页 |
| 4.6 基于函数连接型神经网络的自适应逆控制的稳定性 | 第68-70页 |
| 4.7 船载天线稳瞄平台的自适应逆控制系统辨识仿真实验 | 第70-77页 |
| 4.8 本章小结 | 第77-79页 |
| 第五章 实验验证 | 第79-89页 |
| 5.1 引言 | 第79页 |
| 5.2 实验平台 | 第79-82页 |
| 5.2.1 AE转台 | 第79-81页 |
| 5.2.2 转台控制协议简介 | 第81-82页 |
| 5.3 实验方法概要 | 第82-84页 |
| 5.4 实验 | 第84-88页 |
| 5.4.1 目标运动轨迹获取 | 第84-85页 |
| 5.4.2 无扰动运动目标跟踪 | 第85-86页 |
| 5.4.3 海浪扰动的运动目标跟踪 | 第86-88页 |
| 5.5 本章小结 | 第88-89页 |
| 第六章 总结与展望 | 第89-91页 |
| 6.1 全文总结 | 第89-90页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-96页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第96-97页 |
