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无人飞行器智能鲁棒飞行控制系统研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-5页
目录第5-8页
符号表第8-10页
第一章 引言第10-22页
   ·研究背景第10-12页
     ·无人机的历史沿革第10-11页
     ·无人机的主要特点与功能第11-12页
     ·无人机飞行控制系统的发展趋势第12页
   ·飞行控制系统第12-16页
     ·飞行控制系统发展状况第12-14页
     ·经典控制设计方法第14页
     ·鲁棒飞行控制理论第14-16页
   ·小型无人机飞行控制方法第16-17页
     ·小型无人机控制方法概述第16页
     ·现代控制方法第16-17页
   ·基于神经网络的飞行控制系统第17-19页
     ·小型无人机非线性问题第17-18页
     ·神经网络飞行控制第18-19页
   ·作者所作的工作第19页
   ·论文章节安排第19-22页
第二章 飞机运动建模与不确定性分析第22-42页
   ·飞行力学基础第22-24页
     ·假设条件第22页
     ·坐标系第22-23页
     ·坐标系间的转换第23-24页
   ·飞行器控制系统建模第24-33页
     ·作用在飞机上的力和力矩第25-26页
     ·舵机第26页
     ·大气环境第26-28页
     ·飞机运动模型第28-30页
     ·六自由度非线性控制模型第30页
     ·飞行运动方程线性化第30-33页
   ·小型无人机模型分析第33-35页
     ·开环模型特征分析第33-35页
     ·飞行控制器设计要求第35页
   ·系统不确定性描述和稳定性分析第35-41页
     ·系统不确定性分类第35-37页
     ·系统不确定性的描述第37-39页
     ·鲁棒稳定性分析第39-41页
 本章小结第41-42页
第三章 鲁棒控制理论与小型无人机鲁棒控制器设计第42-60页
   ·鲁棒控制理论第42-50页
     ·二次型最优控制第43-44页
     ·H∞标准控制问题第44-46页
     ·鲁棒镇定问题第46-48页
     ·灵敏度极小问题第48-49页
     ·混合灵敏度优化问题第49-50页
   ·鲁棒控制器设计与仿真第50-58页
     ·飞行控制器设计规范第50-51页
     ·小型无人机H_∞控制器设计第51-54页
     ·系统仿真结果第54-57页
     ·仿真分析与结论第57-58页
 本章小结第58-60页
第四章 基于神经网络的鲁棒控制器设计第60-72页
   ·人工智能神经网络第61-66页
     ·人工智能神经网络的兴起与发展第61页
     ·神经网络模型概述第61-65页
     ·径向基神经网络第65-66页
   ·小型无人机神经网络控制器设计第66-70页
     ·神经网络控制方案第66-68页
     ·小型无人机智能控制系统设计第68-70页
     ·仿真分析与结论第70页
 本章小结第70-72页
第5章 基于智能鲁棒控制的简易横侧航向跟踪控制第72-80页
   ·飞机侧向轨迹控制系统第72-73页
   ·传统航迹跟踪方法第73-74页
   ·无人机简单航迹建模第74-76页
     ·无人机运动学分析第74-75页
     ·无人机运动学模型的离散化第75-76页
   ·简单航迹跟踪方法第76页
   ·航迹跟踪控制仿真结果第76-79页
     ·离散简单运动学模型仿真第76-78页
     ·实际外环控制回路仿真第78-79页
 本章小结第79-80页
第6章 工作总结与研究展望第80-84页
   ·结论第80-81页
   ·未来研究展望第81-84页
     ·小型无人机真实仿真环境的描述第81页
     ·鲁棒H_∞控制器设计过程的权值选取问题第81页
     ·区间系统的鲁棒控制第81-82页
     ·全包线智能飞行控制器设计第82页
     ·神经网络参数相关问题第82页
     ·航迹跟踪仿真振荡问题的解决第82-84页
参考文献第84-90页
发表论文和参加科研情况说明第90-92页
致谢第92-94页

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