电动式操纵负荷系统控制技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第13-15页 |
| ·飞行模拟器国内外研究现状 | 第15-19页 |
| ·飞行模拟器国外研究现状 | 第15-17页 |
| ·飞行模拟器国内研究现状 | 第17-18页 |
| ·飞行模拟器研究关键技术 | 第18-19页 |
| ·操纵负荷系统的研究 | 第19-22页 |
| ·力加载技术研究 | 第19-21页 |
| ·控制技术研究 | 第21-22页 |
| ·本文主要内容与章节安排 | 第22-23页 |
| 第二章 电动式操纵负荷系统的原理与结构设计 | 第23-30页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·系统原理与组成 | 第23-25页 |
| ·系统结构设计 | 第25-26页 |
| ·系统结构 | 第25-26页 |
| ·拉压工作过程 | 第26页 |
| ·系统主要部件的选择 | 第26-29页 |
| ·电机和驱动器的选择 | 第26-27页 |
| ·拉压力传感器的选择 | 第27-28页 |
| ·位移传感器的选择 | 第28页 |
| ·板卡的选择 | 第28-29页 |
| ·本章总结 | 第29-30页 |
| 第三章 电动式操纵负荷系统数学模型的建立 | 第30-45页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·飞机升降舵操纵系统数学模型 | 第30-38页 |
| ·飞机飞行操纵系统 | 第30-32页 |
| ·操纵杆位移与舵偏角的数学模型 | 第32-35页 |
| ·杆力与杆位移的数学模型 | 第35-38页 |
| ·力伺服系统数学模型的建立 | 第38-44页 |
| ·交流永磁同步电机系统模型 | 第38-42页 |
| ·钢索滑轮组传动模型 | 第42-43页 |
| ·拉压力传感器模型 | 第43页 |
| ·力伺服系统数学模型 | 第43-44页 |
| ·本章总结 | 第44-45页 |
| 第四章 电动式操纵负荷系统控制策略 | 第45-69页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·系统分析 | 第45-48页 |
| ·稳定性分析 | 第45-47页 |
| ·动态特性分析 | 第47-48页 |
| ·PID 控制器的设计 | 第48-55页 |
| ·PID 算法介绍 | 第48-50页 |
| ·Ziegler-Nichols 参数整定法则 | 第50-51页 |
| ·PID 控制律的设计 | 第51-53页 |
| ·基于 NCD 的 PID 参数优化 | 第53-55页 |
| ·多余力的抑制 | 第55-59页 |
| ·多余力分析 | 第55-56页 |
| ·前馈补偿基本原理 | 第56-57页 |
| ·前馈补偿算法设计 | 第57-59页 |
| ·复合控制器控制效果仿真 | 第59-60页 |
| ·复合控制器实验研究与分析 | 第60-67页 |
| ·实验方法 | 第60-62页 |
| ·实验结果 | 第62-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 基于 RBF 神经网络的智能控制 | 第69-76页 |
| ·引言 | 第69页 |
| ·RBF 神经网络 | 第69-70页 |
| ·基于 RBF 神经网络的 PID 控制器设计 | 第70-74页 |
| ·RBF 神经网络学习算法 | 第70-71页 |
| ·基于 RBF 神经网络的 PID 参数整定 | 第71-73页 |
| ·系统实验 | 第73-74页 |
| ·本章小结 | 第74-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-78页 |
| ·工作总结 | 第76-77页 |
| ·进一步研究展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第82页 |
