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不确定非线性综合火力/飞行/推进系统鲁棒控制方法研究

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第一章绪论

1.1研究背景、目的和意义

1.2不确定非线性系统控制方法研究现状

1.3现代飞行控制系统的研究现状

1.4综合火力/飞行控制技术的研究现状

1.5综合飞行/推进控制技术的研究现状

1.6综合火力/飞行/推进控制技术的研究现状

1.7本文的主要研究内容

1.8本论文的主要贡献

第二章新一代歼击机超机动飞行的数学模型及分析

2.1引言

2.2新一代歼击机超机动飞行的非线性数学模型

2.3新一代歼击机的操纵及舵面限幅

2.4基于时标分离的新一代歼击机超机动飞行的仿射非线性模型

2.5新一代歼击机方程的配平

2.6新一代歼击机的开环特性分析

2.7新一代歼击机非线性动力学特性的分叉分析

2.8新一代歼击机的机动性能分析

2.9小结

第三章基于动态逆的新一代歼击机飞行控制系统设计

3.1引言

3.2新一代歼击机动态逆控制律的设计

3.3基于在线神经网络的自适应逆飞行控制系统设计

3.3.1多层神经网络的基本理论

3.3.2基于在线神经网络的自适应逆控制

3.3.3基于在线神经网络的新一代歼击机自适应逆控制

3.4抑制输入动态影响的神经网络自适应逆控制

3.5基于干扰观测器的新一代歼击机鲁棒飞行逆控制研究

3.6小结

第四章新一代歼击机鲁棒自适应H∞飞行控制系统设计

4.1引言

4.2基于小波神经网络的自适应重构H∞飞行控制系统研究

4.2.1基于小波神经网络的不确定非线性系统自适应H∞跟踪控制器设计

4.2.2具有干扰输入的不确定非线性系统鲁棒自适应H∞控制研究

4.2.3新一代歼击机自适应重构飞行控制系统设计

4.3基于干扰观测器的鲁棒自适应H∞飞行控制系统设计

4.3.1基于干扰观测器的一类不确定非线性系统的鲁棒自适应H∞控制

4.3.2新一代歼击机基于干扰观测器的鲁棒自适应飞行控制系统设计

4.4基于模型预测控制的鲁棒飞行控制系统设计

4.4.1基于干扰观测器的一类不确定非线性系统的模型预测控制

4.4.2新一代歼击机基于非线性预测控制方法的飞行控制系统设计

4.5小结

第五章新一代歼击机的综合火力/飞行控制系统设计

5.1引言

5.2新一代歼击机综合火力/飞行控制系统设计与仿真

5.2.1新一代歼击机火力/飞行耦合器的设计

5.2.2新一代歼击机的综合火力/飞行控制系统仿真研究

5.3空-空导弹H∞鲁棒制导律设计与攻击过程仿真

5.3.1导弹-目标相对运动模型的建立

5.3.2非线性H∞的一般理论

5.3.3基于L2增益理论的H∞鲁棒制导律的设计

5.3.4基于H2/H∞混合控制的H∞鲁棒制导律的设计

5.3.5空-空导弹攻击过程的仿真

5.4小结

第六章新一代歼击机的综合飞行/推进控制系统设计

6.1引言

6.2基于模糊神经网络的发动机建模与控制

6.2.1新一代歼击机全包线发动机模糊神经网络模型

6.2.2基于神经网络的发动机非线性单变量自适应滑模控制

6.2.3基于神经网络的发动机非线性多变量自适应滑模控制

6.3基于神经网络的飞行/推进综合控制设计与仿真研究

6.4小结

第七章新一代歼击机的综合火/飞/推控制系统设计

7.1引言

7.2一类不确定非线性大系统的自适应滑模分散控制

7.2.1问题的提出

7.2.2基于神经网络的自适应滑模分散鲁棒控制器的设计

7.2.3闭环系统性能分析

7.2.4基于滑模自适应控制的鲁棒飞行控制系统设计

7.3新一代歼击机的综合火力/飞行/推进控制系统设计与仿真研究

7.4基于Direct3D编程技术的现代空战三维动画仿真研究

7.5 小结

第八章总结与展望

8.1本文主要创新工作及贡献

8.2本文的不足和进一步展望

致谢

作者攻读博士学位期间主要研究成果

参考文献

附录

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摘要

该文主要研究多输入多输出不确定非线性系统的鲁棒控制方法并应用于解决新一代歼击机的综合火力/飞行/推进系统的关键控制问题.以研究新一代歼击机的鲁棒飞行控制系统为前提,进一步研究其综合火力/飞行控制系统、综合飞行/推进控制系统以及综合火力/飞行/推进控制系统的鲁棒控制问题.首先,对新一代歼击机超机动飞行的非线性模型的开环特性、分叉特性及机动能力进行分析,并以此模型为基础,采用基于时标分离原则的动态逆控制方法设计了新一代歼击机的飞行控制系统.其次,该文提出了基于小波神经网络的一类多输入多输出不确定非线性系统鲁棒自适应H<,∞>控制方法并用于解决歼击机模型不完全已知时的鲁棒自适应H<,∞>飞行控制系统的设计.随后,在所设计的鲁棒飞行控制系统基础上,研究了综合火力/飞行控制系统的原理与结构设计.接着,对新一代歼击机的综合飞行/推进控制系统进行研究.为了避免发动机非线性部件级模型的复杂性和发动机自身的不确定性、强非线性等带来的建模困难,提出了基于模糊神经网络的发动机辨识技术,并基于辨识模型和神经网络设计了发动机鲁棒滑模自适应控制系统.最后,提出并研究了基于神经网络的一类不确定非线性大系统的分散滑模自适应控制方法,并应用于新一代歼击机的鲁棒飞行控制系统设计.

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