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第1章 绪论1

1.1 超机动飞机飞行控制技术的研究意义1

1.2 超机动飞机飞行控制技术的研究现状2

第2章 超机动飞机数学模型4

2.1 超机动飞机气动布局分析4

2.2 坐标系的定义5

2.3 超机动飞机非线性数学模型6

2.4 气动力与气动力矩数学模型9

2.5 发动机推力数学模型11

2.6 执行机构数学模型13

2.7 超机动飞机总体建模13

2.8 超机动飞机开环特性分析14

2.9 小结16

第3章 非线性动态逆控制方法17

3.1 非线性动态逆控制17

3.2 超机动飞机非线性动态逆控制器设计19

3.2.1 超机动飞机快状态回路非线性动态逆控制律设计20

3.2.2 超机动飞机慢状态回路非线性动态逆控制律设计23

3.3 超机动飞机非线性动态逆控制器仿真验证26

3.3.1 指令跟踪28

3.3.2 Cobra机动仿真验证32

3.4 小结35

第4章 鲁棒非线性动态逆控制方法36

4.1 鲁棒非线性动态逆控制36

4.1.1 含不确定性的非线性动态逆控制模型36

4.1.2 鲁棒动态逆控制原理38

4.2 超机动飞机鲁棒动态逆控制律设计43

4.2.1 超机动飞机快状态回路鲁棒动态逆控制律设计43

4.2.2 超机动飞机慢状态回路鲁棒动态逆控制律设计48

4.3 鲁棒动态逆控制律仿真验证与分析52

4.3.1 超机动快状态回路鲁棒动态逆控制律仿真验证52

4.3.2 超机动慢状态回路鲁棒动态逆控制律仿真验证54

4.4 小结56

第5章 概率鲁棒非线性控制方法57

5.1 概率鲁棒非线性控制57

5.1.1 建立含不确定性的控制模型57

5.1.2 含不确定性的动态逆模型控制问题59

5.1.3 范数有界型鲁棒控制器求解60

5.1.4 概率鲁棒性分析63

5.1.5 概率鲁棒控制器设计66

5.2 超机动飞机概率鲁棒非线性控制器设计67

5.2.1 超机动飞机快状态回路概率鲁棒非线性控制律设计68

5.2.2 超机动飞机慢状态回路概率鲁棒非线性控制律设计69

5.3 概率鲁棒非线性控制器的仿真验证与分析71

5.4 小结71

第6章 神经网络自适应逆控制方法75

6.1 自适应逆控制75

6.1.1 自适应逆控制研究现状75

6.1.2 自适应逆控制基本原理76

6.2 神经网络算法79

6.2.1 神经网络简介79

6.2.2 BP神经网络的结构与算法80

6.2.3 BP神经网络算法的改进83

6.2.4 改进BP神经网络算法的性能分析86

6.3 超机动飞机神经网络自适应逆控制律设计88

6.3.1 非线性动态逆误差的求解88

6.3.2 BP神经网络的构造89

6.3.3 超机动飞机自适应逆控制律设计90

6.4 神经网络自适应逆控制律仿真验证与分析91

6.4.1 Corbra机动91

6.4.2 Herbst机动94

6.5 小结98

参考文献99