| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 注释表 | 第10-11页 |
| 缩略词 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3 本文的内容安排 | 第16-18页 |
| 第二章 涡扇发动机线性化系统建模 | 第18-32页 |
| 2.1 发动机非线性模型 | 第18页 |
| 2.2 发动机状态变量模型 | 第18-25页 |
| 2.2.1 状态变量模型的建立 | 第18-19页 |
| 2.2.2 状态变量模型求解与优化分析 | 第19-25页 |
| 2.3 三输入三输出状态变量模型 | 第25-31页 |
| 2.3.1 基于离散状态变量模型的连续状态变量模型建模 | 第25-26页 |
| 2.3.2 连续状态变量模型 | 第26-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 解耦控制系统的设计与仿真 | 第32-54页 |
| 3.1 经典解耦控制方法 | 第32-38页 |
| 3.1.1 基本原理 | 第32-34页 |
| 3.1.2 相对增益矩阵 | 第34-36页 |
| 3.1.3 仿真分析 | 第36-38页 |
| 3.2 带时延过程的解耦 | 第38-44页 |
| 3.2.1 基本原理 | 第39-42页 |
| 3.2.3 仿真分析 | 第42-44页 |
| 3.3 多变量系统耦合分析 | 第44-49页 |
| 3.3.1 相互作用指数 | 第45-46页 |
| 3.3.2 仿真分析 | 第46-49页 |
| 3.4 保性能解耦控制 | 第49-53页 |
| 3.4.1 基本原理 | 第49-51页 |
| 3.4.2 仿真分析 | 第51-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 神经网络解耦控制 | 第54-65页 |
| 4.1 神经网络解耦控制 | 第54-59页 |
| 4.1.1 人工神经网络概述 | 第54-55页 |
| 4.1.2 解耦原理 | 第55-58页 |
| 4.2.2 仿真分析 | 第58-59页 |
| 4.2 神经网络控制的优化 | 第59-64页 |
| 4.2.1 BP神经网络算法的优化原理 | 第59-60页 |
| 4.2.2 优化隐含层节点数 | 第60-61页 |
| 4.2.3 优化迭代次数 | 第61-63页 |
| 4.2.4 Simulink搭建神经网络 | 第63-64页 |
| 4.3 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 本文主要工作总结 | 第65-66页 |
| 5.2 展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第71页 |