| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 专用术语注释表 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景介绍 | 第10-18页 |
| 1.1.1 无人驾驶飞机的特点 | 第10-11页 |
| 1.1.2 国内外无人机的发展现况 | 第11-14页 |
| 1.1.3 无人机控制器设计回顾 | 第14-18页 |
| 1.2 本文研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 相关背景知识介绍 | 第20-29页 |
| 2.1 分数阶微积分理论 | 第20-26页 |
| 2.1.1 分数阶微积分的定义 | 第21-24页 |
| 2.1.2 分数阶微分的拉普拉斯变换 | 第24-25页 |
| 2.1.3 分数阶系统的稳定性理论 | 第25-26页 |
| 2.2 级联系统 | 第26-27页 |
| 2.3 粒子群优化算法 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于时变学习因子pso的无人机分数阶反馈控制 | 第29-39页 |
| 3.1 问题描述 | 第29页 |
| 3.2 无人机模型的建立 | 第29-31页 |
| 3.3 控制律设计 | 第31-34页 |
| 3.4 稳定性分析 | 第34页 |
| 3.5 时变学习因子的粒子群优化算法 | 第34-36页 |
| 3.6 仿真结果 | 第36-38页 |
| 3.7 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于线性权重递减pso的无人机分数阶控制 | 第39-48页 |
| 4.1 问题描述 | 第39页 |
| 4.2 无人机模型的建立 | 第39-40页 |
| 4.3 分数阶控制律设计 | 第40-41页 |
| 4.4 稳定性分析 | 第41-42页 |
| 4.5 线性权重递减的粒子群优化算法 | 第42-44页 |
| 4.6 最少能量控制 | 第44-45页 |
| 4.7 参仿结果 | 第45-47页 |
| 4.8 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于带有收缩因子pso的无人机分数阶滑模控制 | 第48-56页 |
| 5.1 分数阶滑模控制 | 第48-49页 |
| 5.2 问题描述 | 第49页 |
| 5.3 飞行模型的建立 | 第49页 |
| 5.4 控制律设计 | 第49-51页 |
| 5.5 稳定性分析 | 第51-52页 |
| 5.6 带有收缩因子的粒子群优化算法 | 第52-53页 |
| 5.7 仿真结果 | 第53-55页 |
| 5.8 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 总结 | 第56-57页 |
| 6.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录1 程序清单 | 第61-62页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间撰写的专利 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |