| 第一章 绪论 | 第1-18页 |
| ·研究背景 | 第12-15页 |
| ·微型飞行器概念 | 第12-13页 |
| ·国内外微型飞行器研究现状 | 第13-14页 |
| ·微型飞行器中的关键技术 | 第14-15页 |
| ·选题依据 | 第15-16页 |
| ·研究重点和内容介绍 | 第16-18页 |
| 第二章 微型飞行器系统辨识基础 | 第18-33页 |
| ·系统辨识基础 | 第18-22页 |
| ·辨识原理 | 第18-19页 |
| ·系统辨识内容 | 第19页 |
| ·系统辨识的程序 | 第19-20页 |
| ·系统辨识的方法 | 第20-21页 |
| ·系统辨识的主要功用 | 第21-22页 |
| ·最小二乘法辨识 | 第22-24页 |
| ·神经网络辨识 | 第24-32页 |
| ·神经网络BP 算法的数学表达 | 第25-28页 |
| ·神经网络建模方法与辨识模型 | 第28-29页 |
| ·神经网络辨识的两种模型 | 第29-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 第三章 某型微型飞行器辨识系统设计 | 第33-49页 |
| ·微型飞行器的气动特性 | 第33-37页 |
| ·某型微型飞行器建模思想 | 第37-38页 |
| ·某型微型飞行器建模途径 | 第38-43页 |
| ·某型微型飞行器舵机输入量采集装置的实现 | 第38-41页 |
| ·某型微型飞行器机载记录仪的实现 | 第41-43页 |
| ·速率陀螺的安装和标定误差及其对参数估计的影响分析 | 第43-48页 |
| ·速度陀螺安装误差及其影响分析 | 第44页 |
| ·标定误差及其影响分析 | 第44-45页 |
| ·舵机输入量采集装置及角速率陀螺的工程标定方法 | 第45-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第四章 某型微型飞行器辨识试验设计 | 第49-64页 |
| ·微型飞行器辨识建模与控制系统设计问题描述 | 第49-52页 |
| ·微型飞行器建模问题描述 | 第49-50页 |
| ·微型飞行器控制系统设计及其需求描述 | 第50-52页 |
| ·微型飞行器辨识的输入输出设计 | 第52-57页 |
| ·输入设计 | 第52-56页 |
| ·输出设计 | 第56-57页 |
| ·微型飞行器测量数据野值的辨识与剔除 | 第57-62页 |
| ·野值点的成因分析 | 第57-58页 |
| ·野值点的分类 | 第58页 |
| ·野值的识别、剔除与补正 | 第58-62页 |
| ·辨识准度与系统验证 | 第62-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 第五章 某型微型飞行器辨识建模 | 第64-78页 |
| ·模型结构及辨识算法的选择 | 第64-69页 |
| ·用于辨识的相关数据及其处理 | 第64-67页 |
| ·模型结构的选择 | 第67-68页 |
| ·辨识方法的选择 | 第68-69页 |
| ·用偏差补偿最小二乘法对微型飞行器进行参数辨识 | 第69-75页 |
| ·具有输入输出噪声的线性系统无偏最小二乘辨识原理 | 第69-73页 |
| ·基于无偏最小二乘辨识算法的微型飞行器系统辨识 | 第73-74页 |
| ·模型验证与结果分析 | 第74-75页 |
| ·用神经网络方法对微型飞行器进行辨识 | 第75-77页 |
| ·基于BP 神经网络辨识算法的微型飞行器系统辨识 | 第75-76页 |
| ·辨识模型的验证和结果分析 | 第76-77页 |
| ·小结 | 第77-78页 |
| 第六章 总结与展望 | 第78-82页 |
| ·本文的主要工作 | 第78-79页 |
| ·课题中存在的不足 | 第79-80页 |
| ·前景及展望 | 第80-82页 |
| 在学期间发表的学术论文 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-86页 |