基于模糊神经网络的航空发动机控制研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·航空发动机控制概论 | 第8-9页 |
| ·航空发动机控制要求 | 第8页 |
| ·航空发动机控制发展及现状 | 第8-9页 |
| ·模糊控制理论的产生背景知识和发展概况 | 第9-13页 |
| ·模糊控制理论的基本思想 | 第11-12页 |
| ·目前模糊控制所面临的主要任务 | 第12-13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第二章 航空发动机建模 | 第14-20页 |
| ·前言 | 第14页 |
| ·航空发动机非线性部件气动热力数学模型建立 | 第14-20页 |
| ·发动机部件计算 | 第14页 |
| ·发动机共同工作方程 | 第14-16页 |
| ·发动机动态模型及线性化 | 第16-20页 |
| 第三章 航空发动机基本模糊控制器的设计 | 第20-34页 |
| ·模糊控制理论及其应用基础 | 第20-22页 |
| ·研究模糊控制理论原因和必要性 | 第20-21页 |
| ·研究模糊控制理论的基础 | 第21页 |
| ·模糊控制系统的特点 | 第21-22页 |
| ·基本模糊控制器组成 | 第22-23页 |
| ·航空发动机基本模糊控制器的设计 | 第23-28页 |
| ·控制系统的性能要求 | 第23页 |
| ·模糊控制器的设计流程 | 第23-24页 |
| ·航空发动机模糊控制系统的组成 | 第24-28页 |
| ·模糊控制系统的改进研究 | 第28-34页 |
| 第四章 基于常规模糊神经网络的航空发动机控制 | 第34-54页 |
| ·人工神经网络概述 | 第34-37页 |
| ·人工神经网络介绍 | 第34-35页 |
| ·人工神经网络的特点和优越性 | 第35-37页 |
| ·BP网络模型 | 第37-44页 |
| ·BP网络模型介绍 | 第37-38页 |
| ·BP网络学习算法 | 第38-42页 |
| ·使用 BP算法时应注意的问题 | 第42页 |
| ·神经网络的训练准备 | 第42-44页 |
| ·模糊控制与神经网络控制的融合 | 第44-46页 |
| ·模糊神经网络融合控制的理论基础 | 第44-45页 |
| ·模糊神经网络控制 | 第45-46页 |
| ·航空发动机常规模糊神经网络控制 | 第46-54页 |
| ·神经网络 I结构 | 第47-50页 |
| ·神经网络 II结构 | 第50-51页 |
| ·仿真结果 | 第51-54页 |
| 第五章 航空发动机自适应模糊神经网络控制研究 | 第54-63页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·网络结构 | 第54-58页 |
| ·自适应模糊神经网络控制器结构及学习方法 | 第58-59页 |
| ·航空发动机自适应神经网络模糊控制 | 第59-63页 |
| 第六章 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 发表论文 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
