| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·航空发动机控制概述 | 第7-9页 |
| ·论文选题背景与内容安排 | 第9-13页 |
| ·选题背景 | 第9-11页 |
| ·选题意义 | 第11-12页 |
| ·论文内容安排 | 第12-13页 |
| 第二章 航空发动机数学模型 | 第13-20页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·航空发动机数学模型概述 | 第13-14页 |
| ·线性状态空间模型的建立 | 第14-19页 |
| ·线性模型概述 | 第14-15页 |
| ·航空发动机线性状态空间模型的归一化处理 | 第15-16页 |
| ·拟合法建模原理 | 第16-18页 |
| ·航空发动机模型离散化 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 航空发动机单变量控制系统设计 | 第20-43页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·神经网络概述 | 第20-24页 |
| ·RBF神经网络系统辨识原理 | 第24-29页 |
| ·神经网络的辨识内涵 | 第24-27页 |
| ·RBF神经网络辨识算法 | 第27-29页 |
| ·基于 RBF神经网络辨识的航空发动机神经网络PID单变量控制 | 第29-41页 |
| ·基于 RBF网络辨识的PID控制原理 | 第29-34页 |
| ·航空发动机传递函数的求取 | 第34-35页 |
| ·神经网络 PID控制系统性能仿真分析 | 第35-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 航空发动机双变量神经网络PID解耦控制 | 第43-54页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·航空发动机耦合性分析 | 第43-47页 |
| ·神经网络双变量解耦控制器设计 | 第47-53页 |
| ·基于 RBF网络辨识的发动机多变量PID控制结构及方法 | 第47-49页 |
| ·双变量神经网络 PID控制系统仿真分析 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于神经网络的航空发动机加速控制系统设计 | 第54-68页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·航空发动机加速控制系统概述 | 第54-57页 |
| ·加速控制的控制规律 | 第54-56页 |
| ·关于加速模型 | 第56-57页 |
| ·发动机加速控制规律设计 | 第57-58页 |
| ·加速控制规律设计 | 第57页 |
| ·加速控制方案分析与设计 | 第57-58页 |
| ·神经网络加速控制系统设计 | 第58-67页 |
| ·神经网络加速拟合器 | 第60-61页 |
| ·加速模型的建立 | 第61-64页 |
| ·加速控制系统仿真分析 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 攻读硕士期间发表论文情况 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |