摘要 | 第1-4页 |
Abstract | 第4-5页 |
目录 | 第5-7页 |
1 绪论 | 第7-14页 |
·研究背景和意义 | 第7页 |
·容错控制技术的发展历程和研究现状 | 第7-12页 |
·被动容错控制 | 第8-9页 |
·主动容错控制 | 第9-11页 |
·非线性系统容错控制 | 第11-12页 |
·本文的主要内容 | 第12-14页 |
2 基于特征结构配置的主动容错控制技术研究 | 第14-26页 |
·引言 | 第14页 |
·问题描述 | 第14-15页 |
·特征向量的可配置性 | 第15-19页 |
·理想特征向量的特性 | 第16页 |
·理想特征向量的最优配置 | 第16-17页 |
·理想特征向量的元素确定 | 第17-19页 |
·基于特征结构配置的容错控制器设计 | 第19-24页 |
·故障系统闭环特征结构的确定 | 第20-21页 |
·故障系统输出反馈矩阵求解 | 第21-24页 |
·仿真验证 | 第24-25页 |
·本章小结 | 第25-26页 |
3 基于状态反馈的直接自适应容错控制技术研究 | 第26-39页 |
·引言 | 第26页 |
·问题描述 | 第26-28页 |
·故障系统模型匹配条件 | 第28-31页 |
·基于状态反馈的直接自适应容错控制策略 | 第31-36页 |
·执行器冗余结构 | 第31页 |
·基于比例驱动结构的直接自适应容错控制系统设计 | 第31-36页 |
·仿真验证 | 第36-38页 |
·本章小结 | 第38-39页 |
4 基于动态逆的神经网络自适应容错控制技术研究 | 第39-59页 |
·引言 | 第39页 |
·问题描述 | 第39-41页 |
·动态逆控制 | 第41-48页 |
·MIMO系统α阶逆系统求法 | 第41-44页 |
·仿真算例 | 第44-48页 |
·基于动态逆的神经网络自适应容错控制 | 第48-55页 |
·径向基函数神经网络 | 第48-50页 |
·基于RBF神经网络的直接自适应逆容错控制系统设计 | 第50-52页 |
·基于RBF神经网络的复合自适应逆容错控制系统设计 | 第52-55页 |
·仿真验证 | 第55-58页 |
·本章小结 | 第58-59页 |
5 结论和展望 | 第59-61页 |
·本文的主要工作 | 第59-60页 |
·工作展望 | 第60-61页 |
致谢 | 第61-62页 |
参考文献 | 第62-66页 |