| 第一章 绪论 | 第1-21页 |
| ·自修复飞控系统及发展概述 | 第9-12页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·自修复飞控系统研究的意义 | 第10-11页 |
| ·可重构飞控系统的研究发展概况 | 第11-12页 |
| ·飞控系统故障检测理论概述 | 第12-15页 |
| ·容错控制的主要方法 | 第15-16页 |
| ·被动容错控制 | 第15页 |
| ·主动容错控制 | 第15-16页 |
| ·人工智能神经网络(ANN) | 第16-20页 |
| ·引言 | 第16-17页 |
| ·人工神经网络的发展及其现状 | 第17-20页 |
| ·本文所采用的重构方法 | 第20-21页 |
| 第二章 神经网络在飞控系统重构中的应用 | 第21-60页 |
| ·人工智能神经网络 | 第21-34页 |
| ·神经网络的基本性质 | 第21-22页 |
| ·人工神经元模型 | 第22-23页 |
| ·多层前馈神经网络及其算法 | 第23-34页 |
| ·多层前馈神经网络 | 第24-25页 |
| ·BP算法的推导及其实现 | 第25-31页 |
| ·BP算法的改进 | 第31-34页 |
| ·径向基函数(RBF)神经网络 | 第34-43页 |
| ·RBF基本概念 | 第34-35页 |
| ·RBF网络的学习 | 第35-43页 |
| ·随机选取RBF中心(即直接计算法) | 第35-36页 |
| ·自组织学习RBF的中心 | 第36-37页 |
| ·有监督学习RBF的中心 | 第37-39页 |
| ·正交二乘法(OLS)选取RBF中心 | 第39-43页 |
| ·神经网络在飞控系统重构中的应用 | 第43-56页 |
| ·概述 | 第43-44页 |
| ·神经网络控制系统中的几种结构形式 | 第44-49页 |
| ·神经网络非线性控制系统(飞控系统)的能控性、稳定性 | 第49-56页 |
| ·预备性知识 | 第49-52页 |
| ·非线性动态系统(飞控系统)的局部能控性 | 第52-54页 |
| ·非线性动态系统(飞控系统)的稳定性 | 第54-56页 |
| ·本文所用重构方法总结 | 第56-60页 |
| 第三章 重构仿真验证测试 | 第60-68页 |
| ·模型参数 | 第60-61页 |
| ·仿真数据的产生、训练及验证 | 第61-68页 |
| 第四章 总结与展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |