神经智能控制在小型快递无人机系统中的研究与应用
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-30页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第12-15页 |
| 1.2 小型无人机控制系统简介 | 第15-20页 |
| 1.2.1 无人机控制系统的发展 | 第15-17页 |
| 1.2.2 快递无人机的发展和对控制的挑战 | 第17-20页 |
| 1.3 非线性系统理论和控制方法简介 | 第20-24页 |
| 1.3.1 自适应控制 | 第21-22页 |
| 1.3.2 Backstepping方法 | 第22-23页 |
| 1.3.3 基于扰动观测器的控制方法 | 第23-24页 |
| 1.4 神经网络控制的发展和应用简介 | 第24-28页 |
| 1.4.1 智能控制与神经网络技术 | 第24-26页 |
| 1.4.2 混沌神经网络同步与保密通信简介 | 第26-28页 |
| 1.5 本文主要研究内容与创新点 | 第28页 |
| 1.6 论文结构安排 | 第28-30页 |
| 2 小型快递无人机动力学分析与控制系统介绍 | 第30-40页 |
| 2.1 京东无人机详细介绍 | 第30-33页 |
| 2.2 动力学分析与建模 | 第33-35页 |
| 2.3 串级PID控制系统设计与仿真 | 第35-38页 |
| 2.3.1 PID控制器设计 | 第35-37页 |
| 2.3.2 PID串级控制的问题分析 | 第37-38页 |
| 2.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 3 基于神经网络逆系统的无人机姿态控制研究 | 第40-69页 |
| 3.1 逆系统方法与在线学习 | 第41-44页 |
| 3.2 扩张状态观测器与控制器设计 | 第44-54页 |
| 3.3 小型无人机模型分析 | 第54-57页 |
| 3.3.1 动态模型 | 第54-56页 |
| 3.3.2 动力模型 | 第56-57页 |
| 3.4 无人机姿态控制 | 第57-68页 |
| 3.4.1 系统分析与神经网络逆控制设计 | 第57-59页 |
| 3.4.2 逆系统仿真 | 第59-62页 |
| 3.4.3 控制器设计与仿真 | 第62-68页 |
| 3.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 4 基于神经网络的无人机系统输出受限控制 | 第69-90页 |
| 4.1 控制系统设计 | 第69-77页 |
| 4.1.1 外环设计 | 第71-74页 |
| 4.1.2 内环设计 | 第74-76页 |
| 4.1.3 控制系统实现 | 第76-77页 |
| 4.2 仿真实验 | 第77-82页 |
| 4.3 实际飞行实验 | 第82-89页 |
| 4.3.1 实验环境 | 第82-85页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第85-89页 |
| 4.4 本章小结 | 第89-90页 |
| 5 无人机飞行倒立摆问题研究 | 第90-109页 |
| 5.1 系统动态分析 | 第92-94页 |
| 5.1.1 无人机-倒立摆系统 | 第92-93页 |
| 5.1.2 无人机系统 | 第93-94页 |
| 5.2 控制系统设计 | 第94-99页 |
| 5.2.1 倒立摆回路 | 第95-96页 |
| 5.2.2 无人机位置回路 | 第96-97页 |
| 5.2.3 基于NN和ESO的时滞补偿 | 第97-99页 |
| 5.3 仿真实验 | 第99-104页 |
| 5.3.1 仿真环境 | 第99-100页 |
| 5.3.2 实验结果 | 第100-104页 |
| 5.4 实际飞行试验 | 第104-107页 |
| 5.5 本章小结 | 第107-109页 |
| 6 时滞混沌神经网络同步控制 | 第109-126页 |
| 6.1 自适应反馈控制同步策略研究 | 第111-117页 |
| 6.1.1 自适应反馈设计 | 第111-115页 |
| 6.1.2 仿真实验 | 第115-117页 |
| 6.2 有限时间同步控制策略研究 | 第117-125页 |
| 6.2.1 控制器设计 | 第117-119页 |
| 6.2.2 观测器设计 | 第119-120页 |
| 6.2.3 仿真实验 | 第120-125页 |
| 6.3 本章小结 | 第125-126页 |
| 7 结论 | 第126-128页 |
| 参考文献 | 第128-142页 |
| 作者简历及在学研究成果 | 第142-146页 |
| 学位论文数据集 | 第146页 |
