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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

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