摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-12页 |
第一章 绪论 | 第12-27页 |
·引言 | 第12-15页 |
·仿生感知机器人概念 | 第12-13页 |
·仿生感知机器人研究意义 | 第13-15页 |
·相关研究背景 | 第15-18页 |
·美国空间机器人技术研究背景 | 第15-18页 |
·其它国家空间机器人技术研究背景 | 第18页 |
·基于无人直升机试验平台的研究 | 第18-25页 |
·无人驾驶直升机试验平台研究的目的 | 第19页 |
·无人驾驶直升机的国内外研究现状 | 第19-25页 |
·本文的主要研究内容 | 第25-27页 |
第二章 基于模型直升机的实验平台 | 第27-44页 |
·前言 | 第27-28页 |
·实验平台的硬件配置 | 第28-37页 |
·模型直升机 | 第28-32页 |
·MP2128自动驾驶仪 | 第32-35页 |
·其他传感器组 | 第35-36页 |
·无线通信设备 | 第36-37页 |
·数据采集 | 第37页 |
·视觉子系统 | 第37页 |
·系统软件配置 | 第37-42页 |
·HORIZON | 第37-40页 |
·XTENOER | 第40-41页 |
·系统控制结构图 | 第41-42页 |
·基于模型直升机的软着陆系统 | 第42页 |
·本章小结 | 第42-44页 |
第三章 模型直升机的数学模型分析 | 第44-73页 |
·直升机原理 | 第44-49页 |
·直升机结构类型 | 第45-46页 |
·模型直升机的组成 | 第46页 |
·模型直升机操纵 | 第46-49页 |
·模型直升机上的力和力矩 | 第49页 |
·模型直升机分析中运动坐标系建立 | 第49-53页 |
·机体固定坐标系 | 第50页 |
·地坐标系 | 第50-51页 |
·惯性坐标系 | 第51页 |
·各坐标系之间的转换 | 第51-53页 |
·模型直升机动力学分析 | 第53-61页 |
·重力 | 第53-54页 |
·主旋冀受力分析 | 第54-58页 |
·机身受力分析 | 第58页 |
·尾桨受力分析 | 第58-60页 |
·垂直尾冀 | 第60页 |
·水平尾冀 | 第60-61页 |
·控制旋冀 | 第61页 |
·模型直升机运动学分析 | 第61-67页 |
·直升机机体运动位移方程 | 第62页 |
·直升机姿态角与角速度之间的运动 | 第62页 |
·模型直升机的机体运动的牛顿-欧拉方程 | 第62-63页 |
·旋冀的挥舞运动方程 | 第63-65页 |
·模型直升机的非线性状态方程 | 第65-67页 |
·模型直升机的运动方程线性化 | 第67-72页 |
·线性化假设 | 第67-68页 |
·非线性状态方程的线性化 | 第68-72页 |
·本章小结 | 第72-73页 |
第四章 基于子空间辨识算法的模型直升机参数辨识 | 第73-103页 |
·前言 | 第73-74页 |
·常用的辨识算法及比较 | 第74-75页 |
·模型直升机数学模型的常用辨识方法和手段 | 第75-77页 |
·子空间辨识方法原理 | 第77-88页 |
·子空间辨识的优点 | 第77-78页 |
·子空间投影理论 | 第78-82页 |
·子空间辨识方法 | 第82-88页 |
·子空间辨识算法在模型直升机数学模型辨识中的应用 | 第88-102页 |
·构造模型直升机线性系统的子空间结构 | 第89-91页 |
·子空间辨识算法在模型直升机模型辨识中的应用 | 第91-102页 |
·本章小结 | 第102-103页 |
第五章 模型直升机的控制技术研究 | 第103-115页 |
·前言 | 第103-105页 |
·模型直升机常用控制方法以及比较 | 第105-107页 |
·基于自适应神经网络PID的模型直升机偏航-垂直耦合运动控制技术研究 | 第107-114页 |
·单神经元自适应PID控制器结构 | 第108-109页 |
·自适应神经网络PID控制器控制算法 | 第109-110页 |
·模型直升机偏航-垂直运动自适应神经网络PID控制器 | 第110-114页 |
·本章小结 | 第114-115页 |
第六章 总结和展望 | 第115-119页 |
·研究工作总结 | 第115-116页 |
·本文的创新点 | 第116-117页 |
·未来工作展望 | 第117-119页 |
参考文献 | 第119-124页 |
附录 本文模型直升机数学模型中用到的符号表 | 第124-128页 |
攻读博士学位期间的主要研究工作成果 | 第128-129页 |
致谢 | 第129-130页 |