小型无人机飞行控制系统设计研究

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小型无人机飞行控制系统设计研究

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小型无人机飞行控制系统设计研究

论文目录
摘要	第1-10页
ABSTRACT	第10-11页
第一章绪论	第11-18页
1.1 研究背景及意义	第11-13页
1.2 飞行控制方法研究现状	第13-15页
1.2.1 增益调参控制	第13页
1.2.2 动态逆控制	第13页
1.2.3 反步控制	第13-14页
1.2.4 滑模变结构控制	第14页
1.2.5 神经网路控制	第14-15页
1.3 PID神经网络辨识与控制	第15-16页
1.4 本文的主要研究内容	第16-18页
第二章神经网络和遗传算法基本理论	第18-28页
2.1 神经网络基本理论	第18-22页
2.1.1 生物神经元	第18-19页
2.1.2 人工神经元	第19-20页
2.1.3 多层前馈网络与BP学习算法	第20-21页
2.1.4 PID神经元网络	第21-22页
2.2 遗传算法基本理论	第22-23页
2.3 基于神经网络的模型辨识	第23-26页
2.3.1 线性系统的逆模型辨识	第24-25页
2.3.2 非线性系统的模型辨识	第25-26页
2.4 PID神经网络控制	第26-27页
2.5 本章小结	第27-28页
第三章基于神经网络逆模型辨识的舵机云台控制	第28-35页
3.1 云台指向算法	第28-30页
3.1.1 坐标系定义	第28-29页
3.1.2 摄像机俯仰角和方位角解算	第29-30页
3.2 舵机模型分析	第30-31页
3.3 神经网络逆模型辨识	第31-32页
3.4 仿真实例	第32-33页
3.5 本章小结	第33-35页
第四章具有角度约束的无人机航迹规划	第35-44页
4.1 无风条件下航迹规划方法	第35-39页
4.2 常值风场下航迹规划方法	第39-41页
4.3 仿真实例	第41-43页
4.4 本章小结	第43-44页
第五章基于PIDNN的无人机模型辨识	第44-55页
5.1 无人机辨识模型分析	第44-45页
5.1.1 纵向运动模型	第44页
5.1.2 横航向运动模型	第44-45页
5.2 飞行数据分析	第45-48页
5.3 无人机纵向模型辨识	第48-51页
5.4 无人机横航向模型辨识	第51-54页
5.5 本章小结	第54-55页
第六章基于PIDNN的无人机控制律设计	第55-66页
6.1 无人机纵向控制系统分析	第55-56页
6.2 无人机横航向控制系统分析	第56-58页
6.3 PIDNN初始权值优化	第58-60页
6.4 PIDNN权值在线调整	第60-63页
6.4.1 隐含层到输出层的权值调整	第61-62页
6.4.2 输入层至隐含层的权值调整	第62-63页
6.5 仿真结果分析	第63-65页
6.6 本章小结	第65-66页
结束语	第66-68页
致谢	第68-69页
参考文献	第69-73页
作者在学期间取得的学术成果	第73页

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