| 第一章 绪论 | 第1-16页 |
| ·自修复技术 | 第10-13页 |
| ·故障认定技术 | 第13-14页 |
| ·本文概要 | 第14-16页 |
| 第二章 模糊及神经网络的基础理论 | 第16-25页 |
| ·T-S 模糊模型 | 第16-19页 |
| ·BP 神经网络结构及学习算法 | 第19-21页 |
| ·径向基神经网络 | 第21-22页 |
| ·线性矩阵不等式 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于T-S 模型和神经网络的歼击机自适应跟踪控制 | 第25-52页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·基于T-S 模型和神经网络的不确定非线性系统的自适应跟踪控制 | 第25-33页 |
| ·歼击机数学模型 | 第33-38页 |
| ·歼击机自适应跟踪控制律设计及仿真 | 第38-40页 |
| ·正常飞机仿真结果 | 第40-41页 |
| ·飞行性能指标验证 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-52页 |
| 第四章 基于T-S 模型和RBF 神经网络的歼击机自修复控制 | 第52-68页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·故障飞机模型 | 第52-56页 |
| ·飞行仿真实例 | 第56-59页 |
| ·故障情况自修复后的飞行指标验证 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-68页 |
| 第五章 自修复飞行控制系统的故障认定及验证 | 第68-75页 |
| ·引言 | 第68页 |
| ·故障认定 | 第68-72页 |
| ·故障认定仿真验证及结果列表 | 第72页 |
| ·扰动情况下的故障认定仿真验证及结果列表 | 第72-73页 |
| ·故障认定指标验证 | 第73-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结及以后研究发展方向 | 第75-77页 |
| ·总结 | 第75-76页 |
| ·关于本文工作的可持续性研究 | 第76-77页 |
| 致 谢 | 第77-78页 |
| 在学期间的研究成果 | 第78-79页 |
| 参 考 文 献 | 第79-82页 |
| 附 录 | 第82-84页 |
| 附录一 气动力系数坐标系转换关系 | 第82-83页 |
| 附录二 飞机方程中各参数意义 | 第83-84页 |
